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据中新网报道，西安交通大学附属医院18日透露，该院完成了西北地区首例机器人辅助脑深部切除术。通过机器人导航定位，医生可以确认的准确位置，在切除过程中，按照既定手术规划精细确认切除范围，避免手术副损伤，降低手术并发症的发生率，提高患者生存质量。医护人员介绍，上海手术机器人品牌有哪些，患者是一位55岁女性，术前1个多月出现左侧肢体无力，加重伴、恶心4天，在西安交大一附院进一步诊治，明确诊断为右侧额叶变，拟行开颅切除术。手术开始前，团队在手术机器人的配套软件上实施手术规划。将患者的多种影像资料导入，将多模态影像进行配准并进行3D重建，既方便医生确认的体表投影及毗邻关系，也便于对手术入路提供高精度辅助。手术开始后，医生可以随时使用机器人进行导航定位，以确认的准确位置，在机器人的指引下直达组织，实施手术切除。据了解，神经外科作为外科学的重要分支，专注于脑和脊髓的各种外科疾病，因手术部位的特殊性，其对手术精度的要求一直都很高。但神经外科手术的操作空间相对较小，上海手术机器人品牌有哪些，上海手术机器人品牌有哪些，尤其对于深部病变，术前的精确定位对于减小手术创伤、降低手术并发症和缩短术后恢复时间至关重要。西安交大一附院神经外科副主任王拓表示。
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13年前，正在新加坡科学院数据存储研究院从事信息存储的施路平做梦也没有想到，自己的大胆设想在不仅成为了现实，还登上了8月1日发表的《自然》封面。谈及当下热的话题，人工智能无疑是其中之一。要想抓住发展人工智能的机遇，必须在芯片上做到自主可控。近日，清华大学类脑计算研究中心教授施路平团队研发了一款类脑计算芯片“天机芯”，有望促进人工通用智能发展。“该芯片是面向人工通用智能的世界异构融合类脑计算芯片，实现了中国在芯片和人工智能两大领域《自然》论文零的突破。”谈及该成果，团队成员充满骄傲。人脑＋电脑＝类脑13年前，公众对人工智能的认识既没有如此深刻，也不像这样对它抱有那么大的期待。传统的信息存储大多通过物理手段将器件体积做小，继而推动技术发展。“过去无论存储器也好，CPU也罢，它们的发展驱动力都是物理微缩。10年、20年后可能会缩小到几纳米，但是缩到不能再小之后呢？”2006年，施路平对这个问题进行了深入思考。他的答案是，计算机发展会改变信息计算存储方式，而这需要新的发展思路。在某种程度上，人脑和电脑是互补的。施路平告诉《中国科学报》，从计算和存储的速度和精确性来说，人根本不是计算机的对手；
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从而达到效果。（2）光声计算机断层扫描成像技术（PACT）光声计算机断层扫描是汪立宏教授开发的一种使用红外激光脉冲成像技术。红外激光通过组织扩散，被红细胞中的携氧血红蛋白分子吸收，导致分子超声振动，而这些超声振动将由在皮肤上的传感器拾取。来自这些传感器的数据，将被用于创建身体内部结构的图像。通过使用PACT图像，研究人员可以在消化道中找到并跟踪微机器人的位置。正如加州理工学院的汪立宏教授所说：“微机器人概念真的很酷，因为你可以将微机械设备带到你需要的地方，它们未来可以被用于药物递送或者智能微手术。”位姿科技（上海）有限公司主营：医疗机器人,光学定位导航,光学定位系统,手术导航,手术机器人,医学影像仿真,专注于手术导航定位,医学影像仿真导航定位,医疗机器人研发,科研机器人开发,协作机器人研发。
NataliaTrayanova花了数年时间建立了模拟病人心脏的计算机模型。现在，约翰霍普金斯大学的工程师正在把这些模拟实验交付给外科医生。在近日发表在《自然生物医学工程》杂志上的一项研究中，Trayanova的团队创建了个性化的心脏模拟，以指导10名持续不规则心跳患者的手术。虚拟心脏预测了外科医生应该在哪里破坏心脏组织，这些组织现在和将来都可能产生不稳定的电信号。这项概念验证研究为计划于今年秋天开始的160名患者的FDA批准的临床试验奠定了基础。这项试验将评估虚拟心脏引导手术是否比现在的常规、一刀切的手术更准确和有效。去年，外科医生利用约翰·霍普金斯团队的心脏心室三维虚拟模拟技术（两个大的、较低的心室）指导5名心跳速度超过正常的患者进行手术。Trayanova的研究小组还利用这项技术识别出了心脏骤停的高危患者。目前的研究集中在心房的异常电信号上，心房是心脏的两个上腔，它会导致持续不规则的心跳，这是一种常见的心房颤动（af）的情况。房颤是不规则心跳常见的原因，预计到2020年将影响多达1000万美国人。“这将成为一个巨大的医疗负担，”霍普金斯大学计算心脏病学实验室主任Trayanova说。病人可能会经历间歇性或持续性房颤。在这两种情况下。
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“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。
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普京走路的样子大家应该都见过，大开大合，每一步都写着霸气，很有战斗民族的特色。但是有一次普京走路却让人感觉好像和平常不一样，步伐有点匆忙，头也比平时要低一些，看上去似乎心事重重。原来这是普京的柔道启蒙教练阿纳托利·拉赫林的葬礼。参加完葬礼后，本该乘车离开的普京决定独自在空旷的街上走一会，以排解心中的悲痛。不同的人走路姿势不同，但是同一个人在不同的时候，走路姿势也有变化。从普京的例子中似乎可以看出，一个人的情绪似乎可以从他走路的姿势中看出端倪。来自北卡罗来纳大学教堂山分校和马里兰大学的科学家们就开发了一个这样的AI软件，可以通过人走路姿势来判断他的情绪。AI通过走路识别一个人的情绪研究人员在文中指出，由于快乐、悲伤、愤怒和中性这四种情绪的特征更加离散，所以研究只设置了这四种分类，但是以后可以通过这四种情绪的组合来表示其他情绪。研究方法概述：首先，研究人员使用多个步态数据集来提取视频帧中的情绪特征，这些情绪特征是根据心理学家的研究来进行标注的，包括体态特征和动作特征。同时，研究人员还通过LSTM网络来提取深度特征。然后，研究人员将情绪特征和深度特征串联起来，用一个随机森林分类器。
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