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基于双向门控循环神经网络的在线超前呼吸运动预测模型

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超声引导经皮穿刺手术机器人系统中,患者的呼吸运动会引起胸腹部组织变形和位置改变,同时控制系统对命令的响应存在延迟,导致机器人引导穿刺过程中超声探头与皮肤的稳定接触难以被保证,进而降低超声图像质量和穿刺精度.为了对呼吸运动进行提前预测以实现稳定接触和精准穿刺,本文提出了一种基于双向门控循环神经网络(Bi-GRU)的在线超前呼吸运动预测模型.本文基于17例受试者的体表呼吸运动数据,分析了影响在线超前呼吸运动预测模型准确性的主要因素.研究结果表明,本文提出的模型具有更高的实时性和准确性.
Online Advance Respiratory Motion Prediction Model Based on Bidirectional Gated Recurrent Unit

徐王杰、崔灿灿、李朝军、林艳萍

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上海交通大学机械与动力工程学院,上海 200240

上海交通大学医学院附属第一人民医院超声科,上海 200080

呼吸运动预测 超前预测 在线训练 Bi-GRU

国家自然科学基金

52175020

2023

10.16413/j.cnki.issn.1007-080x.2023.01.007

机电一体化
上海科学技术文献出版社

机电一体化

影响因子：0.41
ISSN：1007-080X
年,卷(期)：2023.29(1)
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