本申請?zhí)峁┝艘环N基于正側(cè)位

本申請?zhí)峁┝艘环N機械臂動力學(xué)自適應(yīng)控制方法

本申請?zhí)峁┝艘环N基于深度學(xué)習(xí)的膝關(guān)節(jié)位置實時追蹤的自動截骨方法

本申請?zhí)峁┝艘环N基于多項式擬合的智能骨關(guān)節(jié)三維重建方法

本申請?zhí)峁┝艘环N膝關(guān)節(jié)韌帶重建手術(shù)機器人導(dǎo)航定位方法

本申請?zhí)峁┝艘环N基于多分類稀疏點云的骨關(guān)節(jié)模型重建方法及裝置，所述方法包括：獲取骨關(guān)節(jié)的多層切片圖像；對每層所述切片圖像進行圖像分割，并對圖像分割結(jié)果進行邊緣提取；基于多層切片圖像的邊緣提取結(jié)果生成骨關(guān)節(jié)的稀疏點云數(shù)據(jù)；基于多分類稀疏點...

本申請?zhí)峁┝艘环N自主關(guān)節(jié)置換手術(shù)機器人導(dǎo)航定位系統(tǒng)，包括：三維導(dǎo)入單元，用于導(dǎo)入膝關(guān)節(jié)的三維骨骼圖像；假體規(guī)劃單元，用于基于三維骨骼圖像對膝關(guān)節(jié)假體進行規(guī)劃；骨骼配準(zhǔn)單元，用于對所述三維骨骼圖像與真實手術(shù)場景中的待截骨骨骼進行配準(zhǔn)；路徑...

本申請?zhí)峁┝艘环N基于貪婪投影的骨關(guān)節(jié)模型重建方法、裝置及設(shè)備，所述方法包括：獲取骨關(guān)節(jié)的多層切片MASK；根據(jù)所述多層切片MASK生成骨關(guān)節(jié)的點云數(shù)據(jù)；構(gòu)建骨關(guān)節(jié)的所述點云數(shù)據(jù)的八叉樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；基于移動最小二乘法對所述點云數(shù)據(jù)進行平滑操...

本申請?zhí)峁┝艘环N髖臼旋轉(zhuǎn)中心計算方法、裝置、設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)。該髖臼旋轉(zhuǎn)中心計算方法，包括：獲取髖關(guān)節(jié)CT數(shù)據(jù)；對髖關(guān)節(jié)CT數(shù)據(jù)進行股骨、骨盆的分割，得到股骨分割結(jié)果和骨盆結(jié)果；根據(jù)股骨分割結(jié)果定位股骨頭位置；定位髖臼位置；采集...

本申請?zhí)峁┝艘环N基于深度學(xué)習(xí)的髖臼杯角度自適應(yīng)確定方法及裝置，所述方法包括：基于股骨柄內(nèi)植入的傳感器，獲取單個對象的傳感器數(shù)據(jù)；基于所述單個對象的傳感器數(shù)據(jù)對位置預(yù)測模型進行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練完成的位置預(yù)測模型；基于訓(xùn)練完成的位置預(yù)測模型，...

本申請?zhí)峁┝艘环N基于殘差注意力機制的醫(yī)學(xué)圖像智能去噪方法及裝置，所述方法包括：將待去噪圖像輸入特征提取單元，得到第一特征提取信息；將第一特征提取信息輸入多個依次設(shè)置的殘差注意力提取單元，得到殘差注意力提取信息；將所述第一特征提取信息和所...

本發(fā)明提供一種基于強化學(xué)習(xí)的手術(shù)機器人配準(zhǔn)方法、裝置及電子設(shè)備，方法包括：基于術(shù)前配準(zhǔn)點云與第一術(shù)中配準(zhǔn)點云，得到第一特征圖；基于第一特征圖、旋轉(zhuǎn)策略與平移策略，得到旋轉(zhuǎn)偏差值與平移偏差值；基于旋轉(zhuǎn)偏差值與平移偏差值，計算當(dāng)前期望值；基...

本發(fā)明提供一種基于強化學(xué)習(xí)的智能骨科手術(shù)機器人系統(tǒng)，包括：術(shù)前規(guī)劃模塊，用于對輸入的髖關(guān)節(jié)圖像進行處理操作、基于第一強化學(xué)習(xí)模型規(guī)劃假體放置、在髖臼窩部分設(shè)置引導(dǎo)點及規(guī)劃術(shù)前配準(zhǔn)點、根據(jù)引導(dǎo)點采集術(shù)中配準(zhǔn)點；術(shù)中配準(zhǔn)模塊，用于基于第二強...

本申請?zhí)峁┝艘环N基于弱監(jiān)督學(xué)習(xí)的脊柱滑脫智能識別方法及裝置，所述方法包括：將待識別圖像輸入依次連接的多個特征提取單元，得到所述待識別圖像的熱力圖；根據(jù)所述熱力圖中的數(shù)值字段，確定預(yù)設(shè)數(shù)量的熱力錨框；將所述熱力錨框輸入二分類單元，得到所述...

本申請?zhí)峁┝艘环N脛骨平臺內(nèi)外側(cè)低點計算方法、裝置、設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)。該脛骨平臺內(nèi)外側(cè)低點計算方法，包括：獲取髖關(guān)節(jié)CT圖像；對髖關(guān)節(jié)CT圖像進行圖像分割，得到脛骨數(shù)據(jù)；將脛骨數(shù)據(jù)在橫斷面方向投影，得到投影圖像；基于投影圖像，計算...

本申請?zhí)峁┝艘环N人工智能膝關(guān)節(jié)韌帶重建術(shù)的術(shù)前規(guī)劃方法、系統(tǒng)、設(shè)備及計算機可讀存儲介質(zhì)。該方法，包括：獲取第一膝關(guān)節(jié)CT圖像；對第一膝關(guān)節(jié)CT圖像進行圖像分割，得到第二膝關(guān)節(jié)CT圖像；對第二膝關(guān)節(jié)CT圖像進行關(guān)鍵點識別，得到第三膝關(guān)節(jié)C...

本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)的骨科手術(shù)機器人智能磨銼控制方法及裝置，方法包括：采集用于強化學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練的多個參數(shù)信息，多個參數(shù)信息包括骨科手術(shù)機器人的機械臂的參數(shù)信息、髖臼參數(shù)信息以及髖臼杯參數(shù)信息；基于多個參數(shù)信息，對強化學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模...

本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)生成對抗網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)圖像重建方法及裝置，方法包括：獲取第一醫(yī)學(xué)圖像，并基于第一醫(yī)學(xué)圖像生成第二醫(yī)學(xué)圖像，第二醫(yī)學(xué)圖像的清晰度低于第一醫(yī)學(xué)圖像的清晰度；基于第一醫(yī)學(xué)圖像和第二醫(yī)學(xué)圖像，對生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練；...

本申請?zhí)峁┝艘环N基于GLM的脊柱智能診斷評估方法及裝置，所述方法包括：將待標(biāo)注圖像輸入特征提取單元，得到所述待標(biāo)注圖像的圖像特征信息；將所述圖像特征信息輸入GLM單元，得到所述待標(biāo)注圖像的診斷評估信息；所述特征提取單元和所述GLM單元是...

本申請?zhí)峁┝艘环N手術(shù)機器人NDI支架的自隨機智能驗證系統(tǒng)，其包括：NDI支架、第一電推桿、第二電推桿和間歇控制電路；所述第一電推桿豎直設(shè)置，一端連接所述NDI支架，另一端與地面滑動連接，以帶動所述NDI支架進行豎直方向的運動驗證；所述第...