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基于多模态感知的前列腺介入手术机器人控制

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-22页
    1.1 研究的背景和意义第10-11页
    1.2 前列腺介入手术机器人的国内外研究现状第11-17页
        1.2.1 前列腺介入手术机器人的国外研究现状第11-14页
        1.2.2 前列腺介入手术机器人国内研究现状第14-17页
    1.3 多模态感知控制的国内外研究现状及分析第17-20页
        1.3.1 多模态感知控制的国内外研究现状第17-20页
        1.3.2 研究现状分析第20页
    1.4 本文的主要研究内容第20-22页
第2章 多模态感知系统研究第22-30页
    2.1 多模态感知系统硬件系统设计第22-27页
        2.1.1 超声影像设备第22-25页
        2.1.2 电磁定位系统第25-26页
        2.1.3 力传感器系统第26-27页
        2.1.4 前列腺介入手术机器人系统第27页
    2.2 多模态感知系统架构第27-29页
    2.3 本章小结第29-30页
第3章 多模态感知的信息融合算法第30-43页
    3.1 基于多模态感知系统的数据预处理第30-32页
        3.1.1 电磁定位系统及超声图像系统数据预处理第31-32页
        3.1.2 力传感器数据预处理第32页
    3.2 基于超声图像系统与电磁定位系统预处理数据的融合算法第32-37页
        3.2.1 基于Bayes估计算法的传感器数据融合第33-34页
        3.2.2 两种传感器采集数据的一致性验证第34-36页
        3.2.3 利用Bayes估计算法融合电磁定位系统与超声图像系统的数据第36-37页
    3.3 基于穿刺针位置坐标与力传感器系统的神经网络融合第37-42页
        3.3.1 穿刺针进针深度的传感器数据融合第37-38页
        3.3.2 穿刺针进针深度与穿刺针受力情况的数据采集第38-39页
        3.3.3 穿刺针进针深度与受力情况的神经网络模型关系建立第39-42页
        3.3.4 基于神经网络模型的穿刺针预警信号输出第42页
    3.4 本章小结第42-43页
第4章 前列腺介入手术机器人穿刺路径的预测与进针控制第43-53页
    4.1 基于扩展Kalman滤波算法的穿刺针实时穿刺路径预测第43-48页
        4.1.1 前列腺介入手术的穿刺针穿刺路径分析第43-45页
        4.1.2 基于Kalman滤波算法的下一采样时刻的穿刺针位置预测第45-47页
        4.1.3 利用迭代算法进行穿刺针路径的预测第47-48页
    4.2 基于多模态感知系统的前列腺介入手术机器人进针控制第48-52页
        4.2.1 进针系统控制方案第48-49页
        4.2.2 神经网络模型建立第49-51页
        4.2.3 系统位置控制算法第51-52页
    4.3 本章小结第52-53页
第5章 前列腺介入手术机器人控制实验第53-63页
    5.1 金属物体对电磁定位系统的干扰分析第53-55页
    5.2 基于前列腺介入手术机器人的多模态感知系统数据采集第55-56页
    5.3 基于多模态感知系统的数据融合算法的仿真分析第56-60页
        5.3.1 Bayes估计融合算法的仿真及分析第56-58页
        5.3.2 BP神经网络的穿刺针进针深度与穿刺力融合仿真及分析第58-59页
        5.3.3 前列腺介入手术机器人的穿刺针路径预测及控制的仿真及分析第59-60页
    5.4 基于多模态感知的前列腺介入手术机器人控制的人机交互界面控制第60-62页
    5.5 本章小结第62-63页
结论第63-64页
参考文献第64-68页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第68-69页
致谢第69页

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