学术科研
同济大学设计研发了一款基于深度学习的多模态图像引导近红外静脉穿刺机器人系统
时间:2021-01-27 12:57  浏览:245
  说到血检和输液,想必大家都不陌生。以小编自己的经历来说,基本只要去医院就会接触到静脉注射或抽血。据了解,医疗离不开血液检测和药物注射这两大基础应用场景,在我国78%的护理工作与静脉输液治疗有关,90%以上的住院病人接受静脉输液治疗。
  
  也正是因为如此,我国一线临床医护人员无时无刻不在经历血管穿刺的考验。医疗机构对血管穿刺的需求量大,患者从门诊、入院、围术期、出院前,几乎每一个阶段无论化验检查还是治疗注射,都需要血管穿刺来保证临床工作的顺利进行。其次,血管穿刺难度大,如在直视下对肥胖患者、老年人、休克病人进行穿刺难度较高,而多次穿刺容易引发静脉炎等并发症,影响临床治疗。再次,血管穿刺过程中医护人员容易被利器划伤,因而医护人员在穿刺过程中不断面临着职业暴露难题。
  
  以上情况也就导致我国对一种安全、便利的血管穿刺技术有十分大的需求。针对静脉穿刺带来的种种问题,同济大学齐鹏师生团队设计研发了一款基于深度学习的多模态图像引导近红外静脉穿刺机器人系统。该机器人系统看通过自动采血和放置外周血管导管来减少静脉穿刺相关意外事故的发生。
  
  传统观念中,我们都认为机器人进行血管穿刺危险大,容易损伤周围组织。那么,这款穿刺机器人在设计时要怎么解决这一问题呢?据了解,设计完成这样一款机器人系统,主要是要解决一下三个问题:第一,保证机器人能更清血管。近红外成像摄像头能够准确地识别、还原隐藏在皮肤下的纤细静脉。第二,保证机器人能看得更深。超声探头可以准确地检测人体内部的静脉的深度和粗细。第三,保证机器人扎针更准。该小型灵巧机器人系统能够精准无误地将针尖送入纤细的静脉中,实现穿刺采血过程的自动化。
  
  也就是说,这款穿刺机器人能通过近红外光谱和多普勒血管超声,准确定位血管及走形,同时通过人工智能实时分析,准确控制进针角度及方向,使得血管穿刺安全可靠。
  
  蔓延到如今的新冠肺炎给世界医疗系统都带来了压力,大量医护人员被感染。而多模态图像引导近红外静脉穿刺机器人系统可以减少患者与医护人员的接触频率,大大减少传染风险。也希望这款仪器能尽早走向市场,为更多疾病诊疗提供便利,助力我国医疗水平的提升。
  
  资料来源:新民晚报
 
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