每周三期，詳解人工智能産業解決方案，讓AI離你更近一步。

解決方案均選自機器之心Pro行業數據庫。

解決方案簡介：

達芬奇機器人的機械臂可完全模仿人手腕動作，專利的運動模式保證了醫生手部動作與機械臂運動的一緻，并濾除了手部的抖動，從而提高了穩定性和精确度；它在狹窄解剖區域可 360 度運動，活動範圍大。

同時，達芬奇機器人讓醫生擁有與開放直視效果一緻的手術視野，保證了手眼的協調。高分辨率的立體腔鏡提供放大 20 倍的高清三維圖像，降低了錯誤的發生率。該機器人可應用于心胸外科、泌尿内科、婦科、腹部外科的手術。例如腹腔鏡手術、前列腺切除、疝修補術、子宮切除術等手術。

通過機器人進行手術，醫生操作更為精心，相較于傳統的開放式手術，使用該手術機器人創口小，對病人傷害低，減少了并發症的風險。

解決方案詳解：

達芬奇機器人由三部分組成:外科醫生控制台、床旁機械臂系統、成像系統。

1. 外科醫生控制台：主刀醫生坐在控制台中，位于手術室無菌區之外，使用雙手(通過操作兩個主控制器)及腳(通過腳踏闆)來控制器械和一個三維高清内窺鏡。如在立體目鏡所見，手術器械尖端與外科醫生的雙手同步運動；

2. 床旁機械臂系統：床旁機械臂系統(Patient Cart)是外科手術機器人的操作部件，其主要功能是為器械臂和攝像臂提供支撐。助手醫生在無菌區内的床旁機械臂系統邊工作，負責更換器械和内窺鏡，協助主刀醫生完成手術。為了确保患者安全，助手醫生比主刀醫生對于床旁機械臂系統的運動具有更高優先控制權。

3. 成像系統：成像系統(Video Cart)内裝有外科手術機器人的核心處理器以及圖象處理設備，在手術過程中位于無菌區外，可由巡回護士操作，并可放置各類輔助手術設備。外科手術機器人的内窺鏡為高分辨率三維(3D)鏡頭，對手術視野具有放大作用，能為主刀醫生帶來患者體腔内三維立體高清影像，使主刀醫生較普通腹腔鏡手術更能把握操作距離，更能辨認解剖結構，提升了手術精确度。

解決方案簡介：

奧比中光目前已将 3D 傳感器技術應用于金融支付、體感電視、機器人、安防等行業，并随着在 3D 結構光傳感技術領域的不斷探索，奧比中光的産品将在手機、新零售、3D 試衣等新應用方式下繼續前行。

解決方案詳解：

公司自主開發 3D 計算芯片、深度算法、系統支持 SDK 等 3D 光學視覺方向核心技術，使用單目攝像頭 結構光原理，利用單目/雙目等視覺攝像頭，在二維圖片的基礎上實現三維空間深度信息的獲取。借助實感技術，硬件設備可以像人眼一樣看清三維物體，随之産生的應用場景更加豐富，包括括體感遊戲、掃地機器人眼睛、三維掃描等方面。

自成立以來，已申請國内外專利 300 餘件，研發團隊具有從底層芯片、深度算法、到系統、框架、上層應用支持的技術實力。

根據應用場景的不同分為多個系列，分别為 Astra、Astra Mini 、 Astra E 以及正在開發的 Astra P，産品在性能上差别并不明顯，0.6-8m 的深度範圍，最高可實現 640X480 @30FPS 的深度圖分辨率，畫面延遲控制在 30-45ms，都可以實現相對高精度的畫面識别，唯一不同的就是體積。體積上的不一樣，直接決定了三款産品不同的應用場景。Astra 作為基本款，可以搭配電視一同使用，而 Astra Mini 在體積上不到 Astra 的一半，更适合機器人類設備使用，至于體積更小的 Astra E、和 Astra P ，應用空間将更加廣泛，包括手機平闆等移動端設備都可以植入使用，完全有機會成為硬件設備的基本功能件。

解決方案簡介：

Voxelcloud Autoplaque ——冠脈斑塊多參數自動分析解決方案，是用于對冠狀動脈CTA圖像，特别是對冠脈壁斑塊進行定性、定量分析的軟件。可幫助臨床醫生進行對病人冠心病風險的評估及後續治療手段規劃。支持同時自動計算病變的多項量化參數。相對傳統的主觀二分法閱片方式，可以更充分的挖掘CT圖像中所含信息、實現準确判斷病變等級，辨别如重建指數等易損斑塊特征、預測病變的血流動力學參數、預測下遊心肌灌注缺損等，從而對臨床幹預策略進行有效指導，助力冠心病早期預警。

解決方案詳解：

一、關于項目

1、項目名稱及描述

冠脈斑塊多參數自動分析解決方案，是用于對冠狀動脈CTA圖像，特别是對冠脈壁斑塊進行定性、定量分析的軟件。可幫助臨床醫生進行對病人冠心病風險的評估及後續治療手段規劃。Voxelcloud Autoplaque支持同時自動計算病變的多項量化參數。相對傳統的主觀二分法閱片方式，可以更充分的挖掘CT圖像中所含信息、實現準确判斷病變等級，辨别如重建指數等易損斑塊特征、預測病變的血流動力學參數、預測下遊心肌灌注缺損等，從而對臨床幹預策略進行有效指導，助力冠心病早期預警。

2、項目思路和目标

目前國際上确診冠狀動脈狹窄（Coronary artery stenosis）和病變（lesions）的金标準是入侵性有創的冠狀動脈造影（ICA，invasive coronary angiography）。這一金标準通常僅僅根據目測直徑法（visualize diameter）來判斷動脈狹窄的嚴重程度（stenosis severity）；其公式以狹窄部位近心端相對正常的管腔直徑作為參照值，并對狹窄程度進行定量評價。細小的<2mm的冠狀動脈分支狹窄嚴重也可不考慮介入治療。

無創的多層螺旋冠脈成像（MSCT）受到來越來越多的應用，但是目前僅僅應用于初步檢查，如果醫生覺得需要，仍舊會使用ICA進行确診。以下因素将影響MSCT的成像結果：鈣化、心率過快、血管纖細、呼吸控制等；

與ICA相比，MSCT具有價格低廉、檢查時間段、安全性高等特點。但是其靈敏度欠佳，尤其是針對分支病變，同時面臨血管壁嚴重鈣化等不可避免的影響确診率的因素存在。單純用，存在漏診或延誤治療的風險。另外，MSCT無法對血流方向進行觀察，對閉塞或是細小而無嚴重狹窄病變的分辨率方面及依據無側支循環判斷急性或慢性閉塞病變方面有一定局限性。

冠脈斑塊多參數自動分析解決方案借助于前沿的冠脈成像研究，不再以單獨的動脈狹窄程度作為判斷是否會出現ACS風險的唯一标準。它在這一國際通用金标準的基礎上，适當拓寬了動脈狹窄程度的定級标準，采用了5-points Grading，5級量化标準，以自動定量評估來替代傳統的金标準。

3、研究基礎

冠脈斑塊多參數自動分析解決方案，誕生于美國洛杉矶，由體素科技與Cedars-Sinai Medical Center的業内領先專家合作開發，引領冠心病精準醫療革命。通過前沿計算機視覺技術自動提取冠脈CT中蘊含的豐富診斷信息，助力醫生對冠脈粥樣硬化進行全面、準确、高效的量化分析，盡早準确的評估冠心病事件風險，突破了傳統上僅以管腔狹窄作為診斷依據的局限性。

一、關于技術及應用

1、技術或産品概述

冠脈斑塊多參數自動分析解決方案，借助于前沿的冠脈成像研究，不再以單獨的動脈狹窄程度作為判斷是否會出現ACS風險的唯一标準。

它在這一國際通用金标準的基礎上，适當拓寬了動脈狹窄程度的定級标準，采用了5-points Grading，5級量化标準，以自動定量評估來替代傳統的金标準。Victor Cheng(2008)的研究，以往的金标準是一種主觀二分法閱片，認為隻有>50%動脈直徑的狹窄才是有意義的冠脈狹窄；而小于50%的案例，中等級别的狹窄則往往受到忽視。Voxelcloud Autoplaque設立新的計算公式，并對冠脈片段進行獨立分析。

第二個使得Voxelcloud Autoplaque能夠有有效地發揮CCTA最大效用的優勢在于，将CDD(Contrast Density Difference)、FFR(Fractional Flow Reserve)、TAG （Transluminal Attenuation Gradient）、P(v)R、LAP、NCP、CP等多變量納入到評價體系之中，以補充Coronary Stenosis Severity的不足。

FFR(血流動力學)的評估能夠非常準确地判斷病變部位，具有非常大的優勢。但是，FFR在日常閱片流程中的應用成本非常大，一般需要外部vendor幫忙處理，并且非常費時費力。相反，CDD以及TAG的測量在操作上非常方便，不需要另外設置數據集的計算步驟。

Voxelcloud Autoplaque不僅能夠利用CDD預測FFR，同時也将Plaque Characteristics 納入到評估标準之中。Sadako（2009）的研究認為，CCTA不經能夠測量冠脈狹窄，同時也能夠測量斑塊特點。斑塊特點中，PR和LAP兩個特征是ACS出現的主要原因，當斑塊壞死的部位越大，其發生ACS的風險就越大。

2、産品需求（适用範圍）

Voxelcloud Autoplaque軟件用于懷疑或确診冠心病的患者，進行以冠脈CTA影像為基礎的冠脈管腔狹窄分析以及斑塊定性、定量分析。為有經驗的醫師評估冠心病風險提供輔助性診斷幫助。其結果需要臨床醫生對病人的臨床病史，症狀，其他診斷測試，以及臨床醫生的專業判斷一起使用。

解決方案簡介：

該外骨骼裝置由柔軟的紡織品和傳感器制成，并由安裝在背部的電池和發動機驅動。其綁帶系統和動力系統被精心設計，從而能夠實時監測使用者各部位的張力，穿戴者狀态（跑步、行走、蹲伏等）模仿人體的肌肉，比如大腿或者小腿的肌肉，從而幫助中風患者及肌無力患者以及其它人士提升運動能力。

該裝置也可軍用，使士兵有更強勁的運動力。

解決方案詳解：

研發過程中，研究者使用 Vicon T 系列 9 攝像機系統進行運動捕捉，以及一個 Bertec 完全儀器化的分離式跑步機來測量地面反作用力 （ground reaction force，GRF）。

通過比較裝置激活、裝置無動力、無裝置三種情況下每個關節的平均輪廓和運動範圍，研究者可以确定該裝置本身如何影響步态，以及如何使用該裝置的輔助改變用戶的運動。研究者的假設是裝置對自然步态的改變達到最小。通過分析步态動力學和運動學動作（由該裝置提供的關節力矩、功率、力量）來研究該設備在多大程度上輔助人類。逆動力學可确定裝置在聯合層面上增加身體功能的功能。通過關節力矩和輔助力的比較，研究者能夠監測用戶和機器人之間的同步程度。

表面肌電圖（sEMG）可用于選擇性地監測針對與正在考慮的任務最相關的肌肉群的肌肉活動。比較無動力，激活和無裝置條件下 sEMG 活動的綜合平均分布，研究者能夠确定對每個肌肉遞送的最大力（sEMG激活峰值）和每個肌肉激活的能量成本（sEMG 積分）的影響。研究者使用步行的代謝成本作為全局生理測量，來确定該裝置在多大程度上輔助佩戴者——如果其輔助效果抵消了裝置的重量。

解決方案簡介：

宮頸癌是 15 到 60 歲之間的印度婦女中第二大常見癌症。在宮頸癌早期篩查中，病理學家通常都需要手動檢查每個樣本，并标記發病概率高的病例，以便腫瘤學家進行進一步的篩查。計算病理學平台包括一個便攜式即時診斷宮頸癌篩查設備，可以自動進行深度分析，提高了宮頸癌樣本篩查的工作效率，幫助患者早期發現癌症。

解決方案詳解：

如果宮頸癌能在早期就被發現，再結合适當的治療，高達 90％的患者可以避免死亡。為了預防子宮頸癌的發病率和死亡率，Aindra Systems 開發了一個先進的人工智能子宮頸癌檢測系統，以方便早期診斷。該系統是一套三種産品，能夠緊密結合，獲得快速準确的測試結果。Aindra Systems 利用 AI 進行大規模宮頸癌篩查，幫助處于危險年齡段的 3.3 億印度女性。Aindra 的計算機病理學平台配備了既實惠又易攜帶的「即時保健」宮頸癌篩查設備，可以自動進行深度分析，大大縮短篩查時間，幫助患者早期發現癌症。

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