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青海手术光学追踪系统有哪些 位姿供应

信息介绍 / Information introduction

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    “读心术”真的能够实现吗?近日,由DARPA和斯坦福的研究团队正在研究如何“读小鼠的心”。当然,其实没有“读心术”那么玄乎,确切地说,是通过神经网络读取小鼠大脑中的电信号活动,来预测小鼠的活动和位置。读取小鼠的“想法”,预测小鼠的位置大脑由相互连接的神经元组成:神经元可以响应输入处于状态,反过来其他神经元。这些系统的“简化版”就是个人工神经网络的灵感来源。斯坦福Schnitzer实验室的同事们制作了一个数据集,用于监控实验室的小鼠在“竞技场”中移动时的神经活动。所谓“竞技场”其实是一个带有地标贴纸的小盒子。研究人员通过将一个微型显微镜连接到小鼠的头部,并记录荧光染料的轨迹,这种染料会在单个神经元在放电时发出绿光,从而实现记录神经活动的目的。这项技术可以同时跟踪数百个、甚至数千个神经元的活动。我们主要关注小鼠大脑中海马体CA1区域的神经元,这是大脑中涉及学习、记忆和导航的部分。该区域中的一些神经元被称为“放置细胞”,因为它们响应于鼠标的位置而发射。例如,当鼠标位于机箱的左上角时,给定的单元格可能只会触发。鼠标的大脑通过解释这些细胞活动或不活动的组合信号来编码位置概念。

    现代手术室(OR)的技术系统数量和复杂性不断增加。由于缺乏设备间的通信和集成,每个设备都地工作,导致冗余的传感器、输入设备、监视器,终造成OR的拥挤和人机交互的出错。因此,Brainlab和KarlStorz等制造商为此打造并提供了专门的集成工作站。然而,这些“单片”解决方案限制了用户和临床操作人员在集成创新第三方设备方面的灵活性。鉴于此,()致力于为OR中医疗设备的安全动态网络制定国际开放标准。在,基于面向服务的体系结构(SOA),SDC(面向服务的设备连接)方法目前正处于IEEE11073下的标准化过程中,以链接OR(简称)。由于许可证持有者的性,它为各种医疗设备之间的互操作性铺平了道路。然而,SDC网络不适合确定性数据传输和低比较大延迟的实时(RT)要求,例如机器人应用。本文展示了一种通过实时网络扩展安全动态OR以允许集成机器人系统的方法。例如,本文概述了一个由通用可配置脚踏开关释放的骨科机器人系统。这显着扩展了符合IEEE11073标准的集成OR的应用范围。 医疗机器人研发,科研机器人开发,协作机器人研发。

    “可以使用人工神经网络将这些生物神经元的信号标记在小鼠所处位置的地图上吗?”也就是说,如果我们对生物神经网络进行逆向工程,是否可以通过读取小鼠的意念得知它的位置?准确预测生物神经元活动的位置为此我们训练了一个神经网络,根据近的神经元放电模式预测小鼠的位置。我们使用实验观察结果的前80%作为训练数据,给出神经元的活动,来预测后20%观察结果的小鼠位置。我们尝试了许多模型体系结构,发现具有回归输出层的简单密集神经网络表现比较好,平均预测误差为4cm。小鼠身长约8厘米,而竞技场大小为45cm×60cm的矩形。此循环动画中显示了我们的预测(蓝点)和小鼠的标记位置(红点)。模型预测给出的位置(蓝点)和小鼠的标记位置(红点)不过,尽管回归输出表现良好,但没有表现出对其他预测的确定性的任何信息。为此我们设计了另一个深度神经网络模型,这次的模型包括卷积层。我们将“竞技场”划分为1厘米见方的网格,并训练分类任务,预测小鼠将走过“竞技场”中的哪些网格方块。模型为预测了小鼠会经过每个方块的概率,输出了一张预测强度的热图。但是,由于小鼠的实际位置的标签是单个网格方块(以小鼠的中心点为准)。 本文主要介绍在PST光学定位系统中如何轻松创建新的VR交互设备(目标物)。宁夏医疗光学追踪系统供应商

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