微创脊柱手术术中增强现实显示技术及系统研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61703394
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0306.自动化检测技术与装置
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Minimally invasive spine surgery is widely used in the treatment of spinal diseases, the requirements of the accuracy and safety is higher than other orthopedics surgery. There are many problems in the traditional orthopedics surgery navigation system, such as the narrow surgical field, opaque bone, lack of effective means of safety monitoring during operation, long time X radiation lead to serious damage to the medical staff and patients. This project researches on the display method based on augmented reality, combines with engineering and medicine to carry out interdisciplinary research, focus on four aspects of point cloud reconstruction, point cloud registration, spinal reconstruction and real-time positioning research, breaks through barriers of key technology. The project will research on the registration method based on personalized medical imaging and realistic surgical environment of patient, display method on head mounted device reveal virtual information in zooming status, finally complete surgical navigation system based on augmented reality. The project will solve the problems as image feature is not obvious, how to keep3D spine model superimposed on the spine of patient in real time, the noise of image acquire and localization head mounted display equipment process which decline in the accuracy of the system. Finally the project will develop of augmented reality display system with independent intellectual property rights, complete the plastic bone and cadaver experiment, provide a new idea for the development of the intelligent and digital surgery.
脊柱微创手术广泛应用于脊柱疾病的治疗中,对手术的精确性、安全性要求更高。传统骨科手术导航系统存在诸多问题,如术野狭小、骨组织的不透明,缺乏有效的术中安全监测手段,长时间X射线辐射累积对医护人员和患者产生严重损害等。本项目以基于增强现实的显示方法为研究对象,结合工学和医学开展跨领域的学科交叉研究,围绕点云重建、点云配准、脊柱重建及实时定位四个方面开展研究,突破关键技术的壁垒,开展基于患者个性化医学影像和手术现实环境的配准方法、基于头戴设备变焦显示虚拟信息的方法及手术过程动态增强现实显示技术方法的研究,解决成像后的图像特征不明显,头戴式设备位置变化后如何保持脊柱三维模型位置实时叠加在患者脊柱上及图像采集、头戴式显示设备定位过程中的噪声导致系统的精度下降等问题,研制具有自主知识产权的基于增强现实显示系统,完成塑骨和尸体实验,为骨科微创手术智能化、数字化的发展提供新的思路。

结项摘要

针对脊柱微创手术对手术的精确性、安全性要求更高等问题,传统骨科手术导航系统存在诸多问题,如术野狭小、骨组织的不透明,缺乏有效的术中安全监测手段,长时间X射线辐射累积对医护人员和患者产生严重损害等。本项目以基于增强现实的显示方法为研究对象,结合工学和医学开展跨领域的学科交叉研究,围绕点云重建、点云配准、脊柱重建及实时定位四个方面开展研究,突破关键技术的壁垒,采用基于患者个性化医学影像和手术现实环境的superPCS配准方法、基于ESMF滤波的头戴设备变焦显示虚拟信息的方法及手术过程动态增强现实显示技术方法的研究,解决成像后的图像特征不明显,头戴式设备位置变化后如何保持脊柱三维模型位置实时叠加在患者脊柱上及图像采集、头戴式显示设备定位过程中的噪声导致系统的精度下降等问题,构建具有自主知识产权的基于增强现实显示系统,完成塑骨和尸体实验,为骨科微创手术智能化、数字化的发展提供新的思路。.本项目发表学术论文7篇,其中SCI5篇并申请专利2项。以本项目成果为研究基础,申请国家自然科学基金面上项目1项,国家重点研发计划课题1项。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(0)
A computer-aided diagnosis system for brain magnetic resonance imaging images using a novel differential feature neural network
使用新型差分特征神经网络的脑磁共振成像图像计算机辅助诊断系统
  • DOI:
    10.1016/j.compbiomed.2020.103818
  • 发表时间:
    2020-06-01
  • 期刊:
    COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE
  • 影响因子:
    7.7
  • 作者:
    Huang, Zheng;Xu, Han;Zhao, Yiwen
  • 通讯作者:
    Zhao, Yiwen
A Closed-Loop Framework for the Inverse Kinematics of the 7 Degrees of Freedom Manipulator
7自由度机械臂逆运动学闭环框架
  • DOI:
    10.1017/s0263574720000582
  • 发表时间:
    2020-08
  • 期刊:
    Robotica
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    Guoli Song;Shun Su;Yingli Li;Xingang Zhao;Huibin Du;Ji;a Han;Yiwen Zhao
  • 通讯作者:
    Yiwen Zhao
A Noninvasive System for the Automatic Detection of Gliomas Based on Hybrid Features and PSO-KSVM
基于混合特征和PSO-KSVM的神经胶质瘤无创自动检测系统
  • DOI:
    10.1109/access.2019.2894435
  • 发表时间:
    2019-01
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Song Guoli;Huang Zheng;Zhao Yiwen;Zhao Xingang;Liu Yunhui;Bao Min;Han Ji;a;Li Peng
  • 通讯作者:
    Li Peng
A Novel Camera Calibration Method Based on Multilevel-Edge-Fitting Ellipse-Shaped Analytical Model
一种基于多级边缘拟合椭圆解析模型的相机标定方法
  • DOI:
    10.1109/jsen.2020.2972615
  • 发表时间:
    2020-06
  • 期刊:
    IEEE Sensors Journal
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Su Shun;Luo Yang;Yang Keke;Gao Zhenyuan;Zhao Yiwen;Zhao Xingang;Song Guoli
  • 通讯作者:
    Song Guoli
Application of innovative image processing methods and AdaBound-SE-DenseNet to optimize the diagnosis performance of meningiomas and gliomas
应用创新图像处理方法和AdaBound-SE-DenseNet优化脑膜瘤和神经胶质瘤的诊断性能
  • DOI:
    10.1016/j.bspc.2020.101926
  • 发表时间:
    2020-05-01
  • 期刊:
    BIOMEDICAL SIGNAL PROCESSING AND CONTROL
  • 影响因子:
    5.1
  • 作者:
    Huang, Zheng;Zhao, Yiwen;Luo, Yang
  • 通讯作者:
    Luo, Yang

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其他文献

脊柱微创手术机器人速度场控制方法
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
    机器人
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  • 作者:
    宋国立;韩 冰;赵忆文;韩建达;王 争;杜惠斌
  • 通讯作者:
    杜惠斌
改良CTAB法快速提取棉花DNA
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    棉花学报
  • 影响因子:
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  • 作者:
    宋国立;崔荣霞;王坤波
  • 通讯作者:
    王坤波
棉花DAN主要分析技术及应用研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    棉花学报
  • 影响因子:
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  • 作者:
    王坤波;崔融霞;宋国立
  • 通讯作者:
    宋国立
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    贾继增
利用3D打印标定球的机械臂与RGB-D相机手眼标定方法
  • DOI:
    10.13973/j.cnki.robot.170642
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    机器人
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杜惠斌;宋国立;赵忆文;韩建达
  • 通讯作者:
    韩建达

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宋国立的其他基金

肾脏内镜手术增强现实导航关键技术及方法研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    58 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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