【摘 要】
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机器人技术在飞速的发展,各行各业都出现了机器人代替人类工作的身影。医疗领域中也涌现了各式各样的机器人辅助医生完成医疗工作。而在如今新型冠状病毒肺炎（COVID-19）在全球的爆发的大背景下,使用超声机器人来辅助医生工作不仅能缓解医生的工作压力,更能在一定程度上避免医生在与病人接触的过程中感染病毒,具有很大的研究意义。由于人体体表没有标志点可以用于器官位置估计,全自动超声机器人难以从体表定位器官。同
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机器人技术在飞速的发展,各行各业都出现了机器人代替人类工作的身影。医疗领域中也涌现了各式各样的机器人辅助医生完成医疗工作。而在如今新型冠状病毒肺炎（COVID-19）在全球的爆发的大背景下,使用超声机器人来辅助医生工作不仅能缓解医生的工作压力,更能在一定程度上避免医生在与病人接触的过程中感染病毒,具有很大的研究意义。由于人体体表没有标志点可以用于器官位置估计,全自动超声机器人难以从体表定位器官。同时,在检测过程中,当患者移动导致位置偏差时,超声机器人便难以继续进行精确超声检测。因此,本文为自动超声检测系统设计了一个基于深度学习的超声机器人视觉引导定位方法,用以解决上述问题。本文主要的研究工作包括以下几个方面:1.鉴于现有的公开数据集中,用于对器官进行位置估计的数据集十分稀缺。本文构建了一个用于估计和检测甲状腺位置的甲状腺CT图像数据集,该数据集能够为之后进行位置估计工作以及甲状腺图像分割的工作提供依据,也为本文提出的超声机器人视觉引导定位方法提供了有力的数据支撑。2.通过对医生执行超声检测过程的模仿,本文提出了两阶段的引导定位方法。基于BPNN的定位阶段实现从体表对病人甲状腺的位置的粗略估计,基于注意力机制Res-UNet的引导阶段实现通过超声图像对超声探头的位置进行微调,并通过数据验证了其准确性和有效性。3.设计并实现了一个基于UR3的自动超声检测系统,对基于深度学习的超声机器人视觉引导定位方法进行实际环境下的验证。通过先后在人体模型以及真实人体上的自动检测工作,初步验证了本文提出的超声机器人视觉引导定位方法在实际医疗场景下的有效性和可用性。本文通过对医生执行超声检测操作的分析和模仿,提出了由粗略到精细的基于深度学习的超声机器人视觉引导定位方法,能够不借助额外信息从体表对病人的甲状腺进行定位。实验证明该方法能够被用于自动超声检测系统,实现在不需医生指导的条件下自动执行超声检测。
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