直腸超聲圖像實時增強現(xiàn)實指導(dǎo)機器人輔助腹腔鏡直腸手術(shù)：概念研究證明目的由于位置較低，低位直腸手術(shù)往往需要采取謹(jǐn)慎的措施。手術(shù)能否成功，在很大程度上取決于外科醫(yī)生確定直腸清晰遠(yuǎn)端邊緣的能力。這對于使用機器人輔助腹腔鏡手術(shù)的外科醫(yī)師來說是一個挑戰(zhàn)，因為通常隱藏在直腸中，且機器人外科手術(shù)器械不能為組織診斷提供實時的觸覺反饋。本文介紹了機器人輔助直腸手術(shù)基于術(shù)中超聲的增強現(xiàn)實手術(shù)指導(dǎo)框架的開發(fā)和評估。方法框架的實現(xiàn)包括校準(zhǔn)經(jīng)直腸超聲（TRUS）和內(nèi)窺鏡攝像頭（手眼校準(zhǔn)），生成虛擬模型，通過光學(xué)定位導(dǎo)航系統(tǒng)/光學(xué)追蹤，將其記錄在內(nèi)窺鏡圖像上，并將增強視圖在頭戴式顯示器上顯示。實驗驗證設(shè)置旨在評估該框架。結(jié)果評估過程產(chǎn)生的TRUS校準(zhǔn)平均誤差為，內(nèi)窺鏡相機手眼校準(zhǔn)的比較大誤差為，整個框架比較大RMS誤差為。在直腸影像的實驗中，我們的框架將指導(dǎo)外科醫(yī)生準(zhǔn)確定位模擬和遠(yuǎn)端切除切緣。結(jié)論該框架是根據(jù)實際臨床情況與Atracsys的臨床合作伙伴共同開發(fā)的。實驗方案和較高的精度展示了在手術(shù)流程中無縫集成此框架的可行性。雙目紅外光學(xué)儀器公司，可以聯(lián)系位姿科技（上海）有限公司；靜安區(qū)的雙目紅外光學(xué)聯(lián)系方式
本文介紹了立體光學(xué)定位追蹤系統(tǒng)的基本概念，以及通常如何定義精度和精確度。還提出了應(yīng)用程序精度、系統(tǒng)本身精度以及精度真實性等概念，同時涵蓋了對其他錯誤源的理解。立體光學(xué)定位系統(tǒng)基于立體的光學(xué)定位系統(tǒng)廣闊用于需要通過視覺目標(biāo)（也稱為基準(zhǔn)點）測量實時位置和方向的應(yīng)用中。標(biāo)記定義為包含三個或三個以上基準(zhǔn)的對象。使用光學(xué)追蹤作為測量手段的例子很少，例如整形外科植入物的放置，圖像引導(dǎo)手術(shù)中手術(shù)器械的追蹤，機器人手術(shù)或放射學(xué)中患者運動的補償，運動捕捉或工業(yè)零件檢查等應(yīng)用。具體而言，基于立體的光學(xué)定位系統(tǒng)由兩個攝像頭組成，兩個攝像頭彼此位移以與人類雙目視覺相同的方式在場景中獲得兩個不同的視圖。通過比較這兩個圖像，可以通過三角測量裝置檢索相對深度信息。立體光學(xué)定位系統(tǒng)經(jīng)過優(yōu)化，可以檢測由紅外反射材料或紅外發(fā)光二極管（IR-LED）組成的基準(zhǔn)。在可見光譜范圍內(nèi)工作可以減少對用戶眼睛的干擾，并且由于外科手術(shù)的光電傳感頭不發(fā)射紅外光，因此產(chǎn)生的圖像受到其他光源的影響也較小。AtracsysfusionTrack250立體光學(xué)定位系統(tǒng)，包括（底部）由四個IR-LED組成的主動標(biāo)記點和（右）包含四個反射基準(zhǔn)點的被動Navex標(biāo)記點。青海雙目紅外光學(xué)醫(yī)用儀器價格吉林雙目紅外光學(xué)醫(yī)療設(shè)備價格，可以咨詢位姿科技（上海）有限公司；
而精確度是指同一項目的測量彼此之間的接近程度。這樣，精度和準(zhǔn)確性都是單獨的。換句話說，可能非常準(zhǔn)確，但不是非常精確，反之亦然。達(dá)到較佳測量的準(zhǔn)確度和精度都很高。飛鏢盤是演示精度和準(zhǔn)確性之間差異的經(jīng)典方法。盤中心是準(zhǔn)心。飛鏢降落到離中心距離越近，其精度就越高。（左）如果飛鏢緊密地散布在中心附近，則既精確又精確。（中）如果所有的飛鏢都靠得很近，但是離中心很遠(yuǎn)，即是精度，而不是準(zhǔn)確度。（右）如果飛鏢既不靠近中心也不彼此靠近，則既沒有精度也沒有準(zhǔn)確度。根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)ISO5725-1，光學(xué)追蹤精度定義為真實性和精度的組合。真實度是測量值與真實位置之間的差；它通常由重復(fù)測量的平均值表示，通常指系統(tǒng)誤差。精度是可重復(fù)性的度量；它通常由重復(fù)測量的標(biāo)準(zhǔn)偏差表示，指的是隨機誤差和噪聲。表述上通常將高度依賴于空間中測量位置的光學(xué)追蹤系統(tǒng)的精度和準(zhǔn)確度誤差定義為基準(zhǔn)定位誤差（FLE）。光學(xué)追蹤系統(tǒng)的準(zhǔn)確性術(shù)語“準(zhǔn)確性”通常用于描述光學(xué)追蹤技術(shù)。但其應(yīng)用和定義可能不一致。首先必須在應(yīng)用精度和固有光學(xué)追蹤系統(tǒng)精度之間進(jìn)行區(qū)分。應(yīng)用程序準(zhǔn)確性包括許多錯誤源：光學(xué)追蹤系統(tǒng)的固有精度（例如，相對于設(shè)備的工作空間中的測量位置）。
更直觀和可靠的方式獲得他們需要的信息及幫助。這減少了員工花在內(nèi)部網(wǎng)站導(dǎo)航、信息搜索或咨詢同事的時間。他們還打算在客戶服務(wù)中采用這種聊天機器人，從而提高服務(wù)質(zhì)量和效率。2018Al趨勢預(yù)測站在2018年的開端，我列出了以下四個我認(rèn)為會在未來12個月內(nèi)出現(xiàn)的人工智能趨勢：2018年，人工智能將開始大規(guī)模應(yīng)用：如前文中提到的日本汽車制造商一樣，越來越多的公司將看到AI的價值，因此人工智能的應(yīng)用將在2018年開始飆升。據(jù)IDC預(yù)測，到2020年，全球人工智能收入將超過460億美元。到2021年，人工智能在亞太地區(qū)的投資預(yù)計將達(dá)到69億美元，增長73%（來源：CAGR）。無所不在的虛擬助手：我們將越來越多地看到對話式的人工智能機器人被應(yīng)用在消費和商業(yè)場景中。據(jù)Gartner預(yù)測，人工智能將成為客戶服務(wù)的技術(shù)，到2020年，超過85%的客戶服務(wù)將在沒有人工客服的情況下由機器完成。普及大數(shù)據(jù)，助力商業(yè)決策：在數(shù)據(jù)比任何時候都重要的世界中，能夠從數(shù)據(jù)中提取更多有意義的商業(yè)洞察，并將其比較大幅度地賦予到相關(guān)員工身上顯得極為重要。人工智能將通過匯總來自員工和商業(yè)應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)以及其他全球數(shù)據(jù)來完成這一使命。建立人工智能的信任基礎(chǔ)：未來。遼寧雙目紅外光學(xué)技術(shù)，可以咨詢位姿科技（上海）有限公司；
在當(dāng)今這個日益數(shù)字化的時代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為新的“石油”，同時也成為企業(yè)價值和競爭優(yōu)勢的源泉。其次，是無所不在的云計算能力?，F(xiàn)如今，無論是誰，只要你有一張，你就可以擁有以往只有跨國公司或才能擁有的計算能力。云計算正在全球范圍內(nèi)不斷普及，并加速創(chuàng)新。第三個決定人工智能的能力的要素體現(xiàn)在軟件算法和機器學(xué)習(xí)上的突破。如果說大數(shù)據(jù)是“新石油”，那么機器學(xué)習(xí)就是“新的內(nèi)燃機”，能從復(fù)雜的大數(shù)據(jù)中識別出規(guī)律并加以應(yīng)用。所以說，人工智能的加速普及和發(fā)展不是任何單一的技術(shù)突破所帶來的，而是以上這些行業(yè)趨勢所共同促成的。AI無處不在微軟人工智能及微軟研究事業(yè)部負(fù)責(zé)人沈向洋博士（HarryShum）曾把Al對我們生活的影響比喻成一場“看不見的**”。他認(rèn)為人工智能將在越來越多的地方為人們提供便利，不論是個性化的搜索引擎服務(wù)還是新聞閱讀體驗，又或者是為用戶的銀行賬號或旅行計劃提供虛擬智能助手，甚至防止。這場人工智能**將比以前任何技術(shù)**都滲透得更加深入，卻不會那么具有破壞性。特別值得說明的是，AI將被有機地融合到我們現(xiàn)有的產(chǎn)品和服務(wù)中，以增強它們的實力。舉一個簡單的例子，來說明AI是如何幫助我更有效地進(jìn)行日常工作的。重慶雙目紅外光學(xué)技術(shù)，可以咨詢位姿科技（上海）有限公司；河南雙目紅外光學(xué)聯(lián)系方式
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以及為初創(chuàng)企業(yè)提供數(shù)輪巨額融資：根據(jù)CBInsights的數(shù)據(jù)，中國占全球人工智能交易份額的9%，但2017年在全球人工智能資金的比例接近48%，高于2016年的11%(見下面的一些例子)。同樣，數(shù)據(jù)隱私(以及所有權(quán)和安全性)問題也正成為全球關(guān)注的主要問題。在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的早期，數(shù)據(jù)隱私是為了保護(hù)我們在網(wǎng)上所做的事情，這是我們活動中相對較小的一部分。相應(yīng)地，只有一小部分人真正在乎數(shù)據(jù)隱私的問題。隨著我們個人和職業(yè)生活的方方面面都通過越來越多的聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接到互聯(lián)網(wǎng)上，利害關(guān)系正在發(fā)生變化。人工智能能夠在大量數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)異常、預(yù)測結(jié)果和識別人臉，這使數(shù)據(jù)隱私問題變得更加復(fù)雜。另一個但相關(guān)的問題是，這些數(shù)據(jù)中有很多都屬于大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)(GAFA)所有。有些企業(yè)，比如Facebook，已經(jīng)被證明不是完美的管理者。盡管如此，這些數(shù)據(jù)為他們在生產(chǎn)更強大人工智能的競爭中提供了不公平的優(yōu)勢。針對這些問題，一個新興的主題是把區(qū)塊鏈看作是對抗人工智能風(fēng)險的一種可能的方式，同時也是在GAFA之外的企業(yè)生產(chǎn)更為出色的人工智能的另一種方式。加密經(jīng)濟被視為一種激勵個人提供個人數(shù)據(jù)的方式。靜安區(qū)的雙目紅外光學(xué)聯(lián)系方式
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