System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 神经外科脑穿刺手术机器人及电子设备制造技术_技高网

神经外科脑穿刺手术机器人及电子设备制造技术

技术编号:44433101 阅读:10 留言:0更新日期:2025-02-28 18:44
本发明专利技术提供一种神经外科脑穿刺手术机器人及电子设备,神经外科脑穿刺手术机器人中,控制主机用于使待规划脑CT影像与构建的颅内血肿穿刺路径数据库进行匹配,以确定出血肿穿刺规划路径,并根据血肿穿刺规划路径控制机械臂带动手术器械到达脑部的血肿位置。本申请实施例中,仅需要使用诊断过程中扫描的CT影像作为待规划脑CT影像,不需要其他额外的影像,与构建的颅内血肿穿刺路径数据库进行匹配,实现了只使用脑组织在短时间内完成颅内血肿穿刺路径的规划,提高了规划效率,而且,规划过程不需要额外的人工操作,对于临床经验较少的年轻医生和基层医生来说,实施难度较小,在此基础上,有效提升了脑出血患者的治疗效率。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及计算机,尤其涉及一种神经外科脑穿刺手术机器人及电子设备


技术介绍

1、在神经外科应用场景中,比如在脑出血的治疗过程中,规划合理的血肿穿刺路径至关重要,目前穿刺路径规划方法主要包括基于迭代学习的方法、多约束优化的方法。

2、对于迭代学习的方法而言,首先根据针尖的可到达区域生成初始路径集,然后基于遗传模拟退火算法选择最优路径,最后根据针-组织相互作用模型和迭代学习算法修正路径。该方法主要应用在柔性针上,其上述迭代过程是直接考虑到柔性针在穿刺过程中,会有较大变形的前提条件,而脑出血手术需要通过刚性针穿刺到血肿位置,并置入引流管引流,因此,现有基于迭代学习的方法并不适用于颅内血肿穿刺路径的规划。

3、对于多约束优化方法而言,通过将手术风险量化为多个约束条件,并赋予不同的权重,通过计算对不同穿刺路径的手术风险进行量化分析,确定最优的穿刺路径。但是,为了实现多个约束条件的量化,需要结合多模态影像,同时,该方法还会重建出多种器官。由此,导致计算缓慢,耗费时间长,使得路径规划的效率较低,对于神经外科这种急诊类手术非常不适用。另外,在这种规划方案中,需要医生具有丰富的临床经验去进行人工干预,对于临床经验较少的年轻医生和基层医生来说,实施难度较大。

4、为此,亟待提供一种能克服上述问题的穿刺路径规划方案。


技术实现思路

1、鉴于上述问题,提出了本申请实施例,其提供一种神经外科脑穿刺手术机器人及电子设备,以至少解决上述问题。

2、本申请的一个或者多个实施例提供一种神经外科脑穿刺手术机器人,包括控制主机以及机械臂,所述控制主机用于使待规划脑ct影像与构建的颅内血肿穿刺路径数据库进行匹配,以确定出血肿穿刺规划路径,并根据所述血肿穿刺规划路径控制所述机械臂带动手术器械到达脑部的血肿位置。

3、根据本申请的另一方面,提供一种电子设备,包括:一个或多个处理器;以及存储程序的存储器;

4、其中,所述程序包括指令,所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行如下步骤:使待规划脑ct影像与构建的颅内血肿穿刺路径数据库进行匹配,以确定出血肿穿刺规划路径,并根据所述血肿穿刺规划路径控制所述机械臂带动手术器械到达脑部的血肿位置。

5、本申请实施例中,仅需要使用诊断过程中扫描的ct影像作为待规划脑ct影像,不需要其他额外的影像(mr、血管影像等),与构建的颅内血肿穿刺路径数据库进行匹配,实现了只使用脑组织在短时间内完成颅内血肿穿刺路径的规划,提高了规划效率,而且,规划过程不需要额外的人工操作,对于临床经验较少的年轻医生和基层医生来说,实施难度较小,在此基础上,有效提升了脑出血患者的治疗效率。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种神经外科脑穿刺手术机器人,其特征在于,包括:控制主机以及机械臂,所述控制主机用于使待规划脑CT影像与构建的颅内血肿穿刺路径数据库进行匹配,以确定出血肿穿刺规划路径,并根据所述血肿穿刺规划路径控制所述机械臂带动手术器械到达脑部的血肿位置。

2.根据权利要求1所述的神经外科脑穿刺手术机器人,其特征在于,所述颅内血肿穿刺路径数据库包括血肿穿刺临床路径对应的临床入点和临床靶点;

3.根据权利要求1所述的神经外科脑穿刺手术机器人,其特征在于,所述控制主机用于执行如下步骤以从所述待规划脑CT影像中提取出所述血肿区域:

4.根据权利要求3所述的神经外科脑穿刺手术机器人,其特征在于,所述对所述预处理后的脑CT影像样本进行增强处理,得到多张增强脑CT影像样本以对构建的神经网络模型进行训练得到血肿提取模型;,包括:对所述预处理后的脑CT影像样本沿着体素所在空间的X、Y、Z三个轴分别进行翻转共计得到8张增强脑CT影像样本。

5.根据权利要求1所述的神经外科脑穿刺手术机器人,其特征在于,基于如下公式,计算所述血肿区域的中心位置(X0,Y0,Z0):

6.根据权利要求1所述的神经外科脑穿刺手术机器人,其特征在于,基于如下公式,将所述路径规划的靶点变换到构建的脑CT影像标准空间中的所述血肿区域的物理空间坐标(Xc,Yc,Zc);

7.根据权利要求1所述的神经外科脑穿刺手术机器人,其特征在于,所述控制主机还用于执行如下步骤以将所述路径规划的靶点变换到构建的脑CT影像标准空间中:

8.根据权利要求7所述的神经外科脑穿刺手术机器人,其特征在于,所述控制主机还用于执行如下步骤以生成所述标准脑组织影像和待配准的临床脑组织影像:

9.根据权利要求7所述的神经外科脑穿刺手术机器人,其特征在于,所述控制主机用于执行如下步骤以对标准脑组织影像和待配准的临床脑组织影像进行配准,以将所述待配准的临床脑组织影像对应血肿穿刺临床路径的临床入点和临床靶点变换到所述标准脑组织影像所在空间下:

10.一种电子设备,其特征在于,包括:

...

【技术特征摘要】

1.一种神经外科脑穿刺手术机器人,其特征在于,包括:控制主机以及机械臂,所述控制主机用于使待规划脑ct影像与构建的颅内血肿穿刺路径数据库进行匹配,以确定出血肿穿刺规划路径,并根据所述血肿穿刺规划路径控制所述机械臂带动手术器械到达脑部的血肿位置。

2.根据权利要求1所述的神经外科脑穿刺手术机器人,其特征在于,所述颅内血肿穿刺路径数据库包括血肿穿刺临床路径对应的临床入点和临床靶点;

3.根据权利要求1所述的神经外科脑穿刺手术机器人,其特征在于,所述控制主机用于执行如下步骤以从所述待规划脑ct影像中提取出所述血肿区域:

4.根据权利要求3所述的神经外科脑穿刺手术机器人,其特征在于,所述对所述预处理后的脑ct影像样本进行增强处理,得到多张增强脑ct影像样本以对构建的神经网络模型进行训练得到血肿提取模型;,包括:对所述预处理后的脑ct影像样本沿着体素所在空间的x、y、z三个轴分别进行翻转共计得到8张增强脑ct影像样本。

5.根据权利要求1所述的神经外科脑穿刺手...

【专利技术属性】
技术研发人员:许浩刘达谢永召
申请(专利权)人:北京柏惠维康科技股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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