【技术实现步骤摘要】
骨科机手术器人智能感知解剖结构的方法、装置及系统
[0001]本专利技术涉及机器人
,尤其涉及一种骨科机手术器人智能感知解剖结构的方法、装置及系统。
技术介绍
[0002]在外科临床中,外科医生需要精准标记组织血管,定位组织的边缘,以便精准完全的切开组织,该过程目前一般是依赖于外科医生的主观临床经验,这样无法做到精准完全的切开组织,而且还可能会多切除一些正常的组织,最终造成一些医源性损害,无法保障病患的权益。因此,提要提供一种方法可以自动精准的识别软组织,帮助外科医生精准标记组织血管。
技术实现思路
[0003]本专利技术提供一种骨科机手术器人智能感知解剖结构的方法、装置及系统,可以自动精准的识别软组织,帮助外科医生精准标记组织血管。
[0004]本专利技术提供一种骨科机手术器人智能感知解剖结构的方法,包括:
[0005]在驱动机械臂台车移动至距离手术床的目标位置,以及调整所述机械臂台车的机械臂至与所述手术床的目标角度后,控制所述机械臂台车上的摄像设备对准所述手术床拍照,获取人体关节图像 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种骨科机手术器人智能感知解剖结构的方法,其特征在于,包括:在驱动机械臂台车移动至距离手术床的目标位置,以及调整所述机械臂台车的机械臂至与所述手术床的目标角度后,控制所述机械臂台车上的摄像设备对准所述手术床拍照,获取人体关节图像;将所述人体关节图像输入至训练好的软组织识别网络模型进行软组织特征提取操作,得到所述软组织识别网络模型输出的软组织初步特征;将所述软组织初步特征输入至训练好的特征分类网络模型进行分类操作,得到所述特征分类网络模型输出的软组织区域。2.根据权利要求1所述的骨科机手术器人智能感知解剖结构的方法,其特征在于,所述软组织识别网络模型,是基于预设的人体关节图像样本及其对应的软组织初步特征,对UNet网络模型训练得到;所述特征分类网络模型,是基于预设的软组织初步特征样本及其对应的软组织区域,对PointRend网络模型进行训练得到。3.根据权利要求1所述的骨科机手术器人智能感知解剖结构的方法,其特征在于,还包括:在驱动所述机械臂台车移动至所述目标位置,以及调整所述机械臂至所述目标角度之前,获取所述机械臂台车与所述手术床之间的位姿信息;根据所述位姿信息和预设位姿阈值,确定所述机械臂台车的摆位参数;根据所述机械臂台车的摆位参数,驱动所述机械臂台车移动至所述目标位置,以及调整所述机械臂至所述目标角度。4.根据权利要求3所述的骨科机手术器人智能感知解剖结构的方法,其特征在于,所述获取机械臂台车与手术床之间的位姿信息,包括:获取导航台车发送的所述位姿信息,所述位姿信息是所述导航台车对所述机械臂台车上的第一基准设备,以及所述手术床上的第二基准设备进行感应采集。5.根据权利要求3所述的骨科机手术器人智能感知解剖结构的方法,其特征在于,所述根据所述位姿信息和预设位姿阈值,确定所述机械臂台车的摆位参数,包括:基于所述位姿信息,确定在同一坐标系下的机...
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