[发明专利]基于深度学习的手术器械夹持力感知方法有效
| 申请号： | 202011320460.4 | 申请日： | 2020-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN112308026B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 潘博;郭勇辰;刘柏男;付宜利 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨华夏松花江知识产权代理有限公司 23213 | 代理人： | 孟宪会 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 基于深度学习的手术器械夹持力感知方法，涉及医疗机器人领域。为解决现有的微创手术机器人系统存在无法准确获得手术器械夹持力，精度较低的问题。在使用时，仅需获取手术机器人系统现有的电机电流、驱动电机角位置和驱动电机角速度即可感知夹持力，没有额外的硬件成本，不影响高温消毒，并且基于卷积神经网络，结合注意力机制模块和驱动电机电流的反馈来构建手术器械夹持力感知模型，相比现有模型夹持力感知精度有所提升，从而实现在微创手术机器人系统中准确的获得手术器械加持力，提高获取精度。本发明适用于医疗机器人领域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 手术器械 夹持 感知 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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