[发明专利]手术机器人主从映射比例控制系统及方法在审

专利信息
申请号: 202210205067.3 申请日: 2022-03-02
公开(公告)号: CN114569252A 公开(公告)日: 2022-06-03
发明(设计)人: 朱晒红;段吉安;李政;罗志;王国慧;李洲;凌颢;易波;朱利勇 申请(专利权)人: 中南大学
主分类号: A61B34/37 分类号: A61B34/37
代理公司: 长沙轩荣专利代理有限公司 43235 代理人: 黄艺平
地址: 410000 湖南*** 国省代码: 湖南;43
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摘要:
搜索关键词: 手术 机器人 主从 映射 比例 控制系统 方法
【权利要求书】:

1.一种手术机器人主从映射比例控制系统,其特征在于,包括主从运动控制器、手术任务识别模块以及内窥镜成像模块;所述手术任务识别模块依据所述主从运动控制器的各个关节驱动器参数与所述内窥镜成像模块的手术实时影像数据,自动对手术任务进行识别,实现对所述主从运动控制器在映射比例上的调整。

2.根据权利要求1所述的手术机器人主从映射比例控制系统,其特征在于,所述关节驱动器参数包括关节驱动器编码器反馈的当前位置、实时运动速率、电机实时电流或电压。

3.根据权利要求1所述的手术机器人主从映射比例控制系统,其特征在于,所述关节驱动器参数包括无刷电机控制器反馈的当前驱动力、力矩及电机实时电流或电压。

4.根据权利要求1所述的手术机器人主从映射比例控制系统,其特征在于,所述手术实时影像数据包括所述内窥镜成像模块获得的二维和/或三维视频数据。

5.根据权利要求1所述的手术机器人主从映射比例控制系统,其特征在于,所述手术任务识别模块包含有处理器、存储器及图像处理单元。

6.根据权利要求1所述的手术机器人主从映射比例控制系统,其特征在于,所述手术任务识别模块采用基于机器学习的算法来识别手术任务。

7.根据权利要求6所述的手术机器人主从映射比例控制系统,其特征在于,所述机器学习的算法包括集成学习、随机森林、卷积神经网络或循环神经网络算法的一种或几种。

8.根据权利要求4所述的手术机器人主从映射比例控制系统,其特征在于,所述手术任务识别模块识别视频数据中各像素对应的器官、手术器械以及器官与手术器械的相对位置关系来识别手术任务。

9.根据权利要求1所述的手术机器人主从映射比例控制系统,其特征在于,所述手术任务识别模块能够依据手术任务的需要在不同自由度上实现一致或不一致的映射比例控制。

10.一种手术机器人主从映射比例控制方法,其特征在于,包括如下步骤:

步骤一、根据预设类型的手术术式将手术全程划分为数个子手术任务,根据子手术任务的需要,对子手术任务的主从映射比例进行人工调整并适配;

步骤二、对各关节驱动器参数进行基于时间轴的记录;

步骤三、对手术实时影像进行基于时间轴的记录;

步骤四、对手术实时影像进行基于子手术任务的时间轴划分,同时进行关节驱动器参数的时间轴划分,得到关节驱动器参数的手术任务标记标签;

步骤五、训练模型,将手术实时影像数据和关节驱动器参数经过手术任务识别模块的输入接口输入,手术任务标记标签同时输入,并储存在手术任务识别模块内,将储存的数据分割为训练集与测试集后,将训练集输入建模并训练好的基于机器学习模型中,对该模型进行训练并完成预设次数迭代,将模型代入测试集,观察模型拟合度;如果模型拟合度大于预设比例,则模型训练完成;如果模型拟合度小于预设比例,则模型训练未完成,继续进行训练;

步骤六、如果后一轮迭代模型拟合度上升,则继续迭代;如果后一轮迭代模型拟合度下降,则终止迭代,要求输入更多的训练模型数据;

步骤七、当手术任务识别模块用于手术任务识别时,实时影像数据和关节驱动器参数输入手术任务识别模块,导入建模并训练好的模型中,经过模型计算得出手术任务识别结果,依据识别结果动态调整映射比例;

步骤八、预设时间间隔后,再次进行步骤七。

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