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Safety control strategy of spinal lamina cutting based on force and cutting depth signals

CAAI Transactions on Intelligence Technology 2024年第4期9卷 894-902页

作者： Jian Zhang Yonghong Zhang Shanshan Liu Xuquan Ji Sizhuo Liu Zhuofu Li baoduo geng Weishi Li Tianmiao Wang School of Mechanical Engineering and Automation Beihang UniversityBeijingChina Beijing Zoezen Robot Co.Ltd. BeijingChina Department of Orthopaedics Peking University Third HospitalBeijingChina Engineering Research Center of Bone and Joint Precision Medicine Ministry of EducationBeijingChina Beijing Key Laboratory of Spinal Disease Research BeijingChina School of Biological Science and Medical Engineering Beihang UniversityBeijingChina Department of Biology Kenyon CollegeGambierOhioUSA

Laminectomy is one of the most common posterior spinal operations. Since the lamina is adjacent to important tissues such as nerves, once damaged, it can cause serious com-plications and even lead to paralysis. In order to prevent the above injuries and com-plications, ultrasonic bone scalpel and surgical robots have been introduced into spinal laminectomy, and many scholars have studied the recognition method of the bone tissue status. Currently, almost all methods to achieve recognition of bone tissue are based on sensor signals collected by high‐precision sensors installed at the end of surgical robots. However, the previous methods could not accurately identify the state of spinal bone tissue. Innovatively, the identification of bone tissue status was regarded as a time series classification task, and the classification algorithm LSTM‐FCN was used to process fusion signals composed of force and cutting depth signals, thus achieving an accurate classi-fication of the lamina bone tissue status. In addition, it was verified that the accuracy of the proposed method could reach 98.85% in identifying the state of porcine spinal laminectomy. And the maximum penetration distance can be controlled within 0.6 mm, which is safe and can be used in practice.

关键词： artificial neural network intelligent robots robotics surgery

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ACL重建手术增强现实导航系统的人机交互技术

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计算机工程与应用 2020年第21期56卷 224-230页

作者：郭娜王田苗胡磊刘洪升王昱涵俞国鑫宋雄康耿宝多杨标北京航空航天大学机械工程及自动化学院北京航空航天大学医工交叉创新研究院

为避免人机界面的多余信息给医生带来的"失控感",以医生在手术中的认知模型为基础,提出了增强现实手术导航系统中的人机交互的准则。针对AR导航界面的多感官信息融合问题,提出基于eGOMS模型的人机交互范式。为客观评价AR导航系统的人机... 详细信息

为避免人机界面的多余信息给医生带来的"失控感",以医生在手术中的认知模型为基础,提出了增强现实手术导航系统中的人机交互的准则。针对AR导航界面的多感官信息融合问题,提出基于eGOMS模型的人机交互范式。为客观评价AR导航系统的人机交互可用性,采用层次分析法构建人机交互的可用性评价指标体系,并采用模糊理论对AR导航系统的人机交互可用性进行综合评价。该系统的评价结果为较好,可以进行实际应用。

关键词：增强现实人机交互光学透视层次分析模糊评价

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