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光学追踪系统基本参数
  • 品牌
  • Atracsys,PST
  • 型号
  • 光学追踪系统
  • 类型
  • 光学追踪系统
光学追踪系统企业商机

    3D定位或3D位置跟踪可以定义为测量一个或多个在定义空间中相对于已知位置移动的对象或对象的3D位置和方向。测量物体的3D位置和方向时,会测量六个自由度(6DOF):3个位置坐标和3个角坐标。或者,可以测量对象的位置,这称为3自由度定位。光学跟踪是一种3D定位技术,基于使用两个或多个光学跟踪摄像头监控定义的测量空间。每个相机在镜头前都配备了一个红外(IR)通滤光片,镜头周围有一圈IRLED,用于周期性地用IR光照亮测量空间。这种光对人眼是不可见的,其强度对于人类工作来说是安全的。需要跟踪的物体配备了反射标记,可将传入的红外光反射回摄像机。红外反射由相机检测,然后由光学跟踪系统进行内部处理。该系统以高精度计算图像坐标中的二维标记位置。使用多个摄像头,可以得出每个标记的3D位置。可以通过在测量空间中使用单个标记来测量3D位置。为了能够同时测量对象的方向或跟踪多个对象,在每个对象上放置了多个标记。只需将标记随机粘贴到对象上即可轻松创建此类配置,确保从每个角度都可以看到多个标记。通过使用每个对象的这种配置模型,光学跟踪系统能够区分对象并确定每个对象的3D位置和方向。光学跟踪及其优势光学跟踪已被证明是基于其他技术。 在机器人辅助鼻内经蝶窦手术中,这些结构可能位于被钻骨头的后面。重庆进口光学追踪系统厂商

    “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。 新疆医用光学追踪系统有哪些确保在训练过程中始终保持三个或更多标记点可见。

    如何选择用于手术导航的光学与电磁仪器?光学仪器和电磁仪器是手术导航中常用到的两类三维定位导航设备,是手术导航和手术机器人系统中不可或缺的关键部分,在手术导航系统中起到了眼睛的作用。事实上,光学仪器和电磁仪器各有其优缺点和适用场景,不能一概而论。所以,具体选择哪种类型的仪器以及如何选型,是科研人员经常面对的问题,终需要根据自身应用场景作为依据加以选择。下文是发布在美国医学物理学会出版的《医学物理学》上的一篇论文,文章基于严谨的实验数据和科学计算,很好的回答了上述问题,供从业者参考。由于篇幅较长,这里翻译文章摘要,并附全文链接如下,还望大家包涵。论文题目《影像引导式腹腔镜手术中的电磁:与光学的比较以及组合式腹腔镜和腹腔镜超声系统的可行性研究》目的在图像引导腹腔镜检查中,通常采用光学,但是在文献中已经提出了电磁(EM)系统。在本文中,我们对用于图像引导腹腔镜手术的EM和光学系统进行了比较,并提出了结合EM腹腔镜和腹腔镜超声(LUS)图像引导系统的可行性研究。方法我们首先使用标准评估板评估带有两个光学(Atracsys&NDI)和两个EM的腹腔镜的准确性,该光学安装在轴上的回射标记,而EM将传感器嵌入近端。

    以了解神经系统的工作方式。果蝇是生物学上公认的一种研究动物,果蝇的大脑更是近来研究的主要目标对象。截至目前,已有八项诺贝尔奖授予了果蝇相关研究,这些研究推动了分子生物学、遗传学和神经科学的发展。果蝇研究的重大优势在于它们的大小:与老鼠大脑(1亿个神经元)、章鱼大脑(5亿个神经元)或人类大脑(1000亿个神经元)相比,果蝇大脑相对较小(只有10万个神经元)。这种优势使得研究人员更容易将果蝇大脑作为一个完整回路来研究。40万亿像素下的果蝇大脑重建,任何人都可以交互浏览。40万亿像素下的果蝇大脑自动重建谷歌在霍华德·修斯医学研究所的合作者将果蝇大脑切分成数千个40纳米的超薄切片,并且使用透射电子显微镜生成每个切片的图像(由此产生了40万亿像素以上的果蝇大脑影像),然后将2D图像排列对齐形成完整果蝇大脑的3D图像。这项研究用到了数千块谷歌CloudTPU和泛洪算法网络(Flood-FillingNetwork,FNN),后者能够自动跟踪果蝇大脑中的每个神经元。虽然该算法大体上运行良好,但研究人员发现,当对齐效果不完美(连续切片中的图像内容不稳定)或切片和成像过程存在问题导致多个连续切片缺失时,该算法的性能会下降。为了应对这些问题。 医疗机器人研发,科研机器人开发,协作机器人研发。

    近日,清华大学与加州大学伯克利分校共同在《ScienceRobotics》上发表了一篇其软体机器人研究成果的论文。虽然该软体机器人看起来就像一张弯曲的小纸条,它却能够以每秒20个体长的超快速度移动,并且重力之后运动如初,特性神似‘小强’。这是一只小到只有3cm×,薄到只能用扫描电子显微镜才能真正看到机器人是由什么制成的:一个热塑层夹在钯金电极之间,用粘合剂硅胶粘合到底部的结构塑料上。当给这只小的薄片机器人通以交流电(比较低可以为8V,通常约为60V)时,机器人内部的热塑性塑料便会频繁的伸展和收缩。此时,机器人前面的‘小脚’便会通过不停的震动向前移动。机器人的移动步态据介绍,该机器人完成一个完整的步进周期需要50ms,相当于200Hz。这样,在高频的运动步态下,机器人便可以以每秒20个体长的速度高速向前移动。而且,由于本身材料的优势,即使给它超过自身体重100万倍的压力,它也能在碾压消失之后,恢复原来的运动模式。除了在平地上高速移动,它还能以每秒1个体长的移动速度攀爬15度的斜坡。此外,该机器人还能在载重为自身重量6倍的情况下,自如前行。 光学在测试体积内显示出更好的方向测量一致性。重庆进口光学追踪系统厂商

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    通过AI算法和TPU芯片,人类成功重建了果蝇大脑神经元的3D模型。这项成果意味着人类对于脑科学的研究更进了一步。新研究的论文已经发表在《细胞》杂志上。论文:日,谷歌与霍华德·修斯医学研究所(HHMI)珍妮莉亚研究园区(JaneliaResearchCampus)以及剑桥大学展开合作,共同在细胞杂志上发表了论文《AutomatedReconstructionofaSerial-SectionEMDrosophilaBrainwithFlood-FillingNetworksandLocalRealignment》,深入果蝇大脑的所有神经元和突触。为了生成详尽的大脑图像,研究人员使用了多达7062个大脑切片,共计2100万张图片——其背后使用的算法和硬件可谓强大。谷歌AI负责人,计算机大神JeffDean点评了这项研究:TPU带你飞!这一连接组学研究有望加速人类对于果蝇——乃至所有生物学习、记忆和感知方面的研究。目前该成果已开源,人们可以在Neuroglancer上对果蝇的大脑进行3D预览。这项研究的作者之一、Janelia研究组长DaviBock表示:「此前人类从未对果蝇大脑实现神经元连接级别的成像。」这种级别的细节是绘制大脑电路的关键——只有获取精确的神经元连接网络,我们才能了解果蝇行为的生成机制。连接组学研究的目标是绘制大脑的「接线图」。 重庆进口光学追踪系统厂商

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