以了解神經(jīng)系統(tǒng)的工作方式。果蠅是生物學(xué)上公認(rèn)的一種研究動(dòng)物，果蠅的大腦更是近來(lái)研究的主要目標(biāo)對(duì)象。截至目前，已有八項(xiàng)諾貝爾獎(jiǎng)授予了果蠅相關(guān)研究，這些研究推動(dòng)了分子生物學(xué)、遺傳學(xué)和神經(jīng)科學(xué)的發(fā)展。果蠅研究的重大優(yōu)勢(shì)在于它們的大?。号c老鼠大腦（1億個(gè)神經(jīng)元）、章魚(yú)大腦（5億個(gè)神經(jīng)元）或人類(lèi)大腦（1000億個(gè)神經(jīng)元）相比，果蠅大腦相對(duì)較?。ㄖ挥?0萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元）。這種優(yōu)勢(shì)使得研究人員更容易將果蠅大腦作為一個(gè)完整回路來(lái)研究。40萬(wàn)億像素下的果蠅大腦重建，任何人都可以交互瀏覽。40萬(wàn)億像素下的果蠅大腦自動(dòng)重建谷歌在霍華德·修斯醫(yī)學(xué)研究所的合作者將果蠅大腦切分成數(shù)千個(gè)40納米的超薄切片，并且使用透射電子顯微鏡生成每個(gè)切片的圖像（由此產(chǎn)生了40萬(wàn)億像素以上的果蠅大腦影像），然后將2D圖像排列對(duì)齊形成完整果蠅大腦的3D圖像。這項(xiàng)研究用到了數(shù)千塊谷歌CloudTPU和泛洪算法網(wǎng)絡(luò)（Flood-FillingNetwork，F(xiàn)NN），后者能夠自動(dòng)跟蹤果蠅大腦中的每個(gè)神經(jīng)元。雖然該算法大體上運(yùn)行良好，但研究人員發(fā)現(xiàn)，當(dāng)對(duì)齊效果不完美（連續(xù)切片中的圖像內(nèi)容不穩(wěn)定）或切片和成像過(guò)程存在問(wèn)題導(dǎo)致多個(gè)連續(xù)切片缺失時(shí)，該算法的性能會(huì)下降。為了應(yīng)對(duì)這些問(wèn)題。

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    巨大的市場(chǎng)空間有待進(jìn)一步挖掘，行業(yè)正在迎來(lái)新的發(fā)展機(jī)遇。耗材價(jià)格下降促進(jìn)需求釋放機(jī)器人輔助關(guān)節(jié)置換手術(shù)因具有植入物定位準(zhǔn)確度和一致性較高、患者術(shù)后恢復(fù)較快等優(yōu)勢(shì)，在臨床實(shí)踐中備受關(guān)注。然而，我國(guó)膝關(guān)節(jié)置換手術(shù)滲透率仍處于較低水平，究其原因，主要在于人工關(guān)節(jié)價(jià)格昂貴。2021年9月，國(guó)家組織人工關(guān)節(jié)集中帶量采購(gòu)在天津開(kāi)標(biāo)。國(guó)家醫(yī)保局發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，在此次人工關(guān)節(jié)集中帶量采購(gòu)中，人工髖關(guān)節(jié)平均價(jià)格從，人工膝關(guān)節(jié)平均價(jià)格從，平均降價(jià)82%?？梢灶A(yù)見(jiàn)，人工關(guān)節(jié)價(jià)格的大幅下降將有利于填補(bǔ)未被滿足的需求，關(guān)節(jié)手術(shù)滲透率將隨之提升。此外，隨著骨科耗材的降價(jià)，骨科醫(yī)療器械行業(yè)整體或?qū)⒂瓉?lái)新的調(diào)整。人口老齡化趨勢(shì)拉動(dòng)市場(chǎng)擴(kuò)容據(jù)中國(guó)發(fā)展研究基金會(huì)發(fā)布的《中國(guó)發(fā)展報(bào)告2020：中國(guó)人口老齡化的發(fā)展趨勢(shì)和政策》測(cè)算，2020年，我國(guó)65歲及以上人口數(shù)量約為，約占總?cè)丝跀?shù)量的13%；預(yù)計(jì)到2035年和2050年，我國(guó)65歲及以上人口數(shù)量將分別達(dá)到，占總?cè)丝诒壤龑⒎謩e達(dá)到。我國(guó)老齡化程度持續(xù)加深，而骨科疾病發(fā)病率與年齡相關(guān)度極高，因此，骨科疾病患病人數(shù)將不斷增加，相關(guān)手術(shù)量將進(jìn)一步增長(zhǎng)。骨科手術(shù)機(jī)器人的市場(chǎng)規(guī)模也將隨之?dāng)U大。同時(shí)。

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    現(xiàn)代手術(shù)室(OR)的技術(shù)系統(tǒng)數(shù)量和復(fù)雜性不斷增加。由于缺乏設(shè)備間的通信和集成，每個(gè)設(shè)備都地工作，導(dǎo)致冗余的傳感器、輸入設(shè)備、監(jiān)視器，終造成OR的擁擠和人機(jī)交互的出錯(cuò)。因此，Brainlab和KarlStorz等制造商為此打造并提供了專(zhuān)門(mén)的集成工作站。然而，這些“單片”解決方案限制了用戶和臨床操作人員在集成創(chuàng)新第三方設(shè)備方面的靈活性。鑒于此，()致力于為OR中醫(yī)療設(shè)備的安全動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)制定國(guó)際開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)。在，基于面向服務(wù)的體系結(jié)構(gòu)(SOA)，SDC（面向服務(wù)的設(shè)備連接）方法目前正處于IEEE11073下的標(biāo)準(zhǔn)化過(guò)程中，以鏈接OR（簡(jiǎn)稱(chēng)）。由于許可證持有者的性，它為各種醫(yī)療設(shè)備之間的互操作性鋪平了道路。然而，SDC網(wǎng)絡(luò)不適合確定性數(shù)據(jù)傳輸和低比較大延遲的實(shí)時(shí)(RT)要求，例如機(jī)器人應(yīng)用。本文展示了一種通過(guò)實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展安全動(dòng)態(tài)OR以允許集成機(jī)器人系統(tǒng)的方法。例如，本文概述了一個(gè)由通用可配置腳踏開(kāi)關(guān)釋放的骨科機(jī)器人系統(tǒng)。這顯著擴(kuò)展了符合IEEE11073標(biāo)準(zhǔn)的集成OR的應(yīng)用范圍。

    與在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)模式的傳統(tǒng)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，LSTMs學(xué)習(xí)的是訓(xùn)練數(shù)據(jù)中編碼模式的特征向量。LSTMs通過(guò)訓(xùn)練一個(gè)或多個(gè)“隱藏”Cell來(lái)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，其中每個(gè)Cell的每個(gè)時(shí)間步的輸出依賴(lài)于當(dāng)前輸入和前一個(gè)時(shí)間步的輸出。這些LSTMCell的輸入和輸出是由一組門(mén)控制。LSTMs通常有三個(gè)門(mén):輸入門(mén)、輸出門(mén)和遺忘門(mén)。通過(guò)LSTM的一層可以得到較深的特征，基于LSTM的深度特征也準(zhǔn)確地對(duì)每一幀的人體關(guān)節(jié)之間相對(duì)位置進(jìn)行了建模，同時(shí)也捕捉到了手和腿的周期性運(yùn)動(dòng)。之后，將情緒特征和基于LSTM的深度特征進(jìn)行歸一化，再將它們串聯(lián)起來(lái)，利用隨機(jī)森林分類(lèi)器進(jìn)行分類(lèi)，從而得出快樂(lè)、悲傷、憤怒或者中性的情緒的概率。不僅用于常規(guī)監(jiān)控的步態(tài)識(shí)別研究步態(tài)識(shí)別技術(shù)并不是什么新鮮事兒。十多年來(lái)，美國(guó)、日本和英國(guó)的科學(xué)家一直在研究這項(xiàng)技術(shù)。無(wú)論是用于監(jiān)視并及時(shí)阻止罪犯行為，還是幫助零售業(yè)公司鎖定不滿的顧客，有的科學(xué)家們都試圖采用相對(duì)復(fù)雜的面部識(shí)別系統(tǒng)。但是根據(jù)研究，只通過(guò)一個(gè)人的面部表情并不能完全準(zhǔn)確看出一個(gè)人的情緒，許多人傾向于用身體表達(dá)情緒?；蛟S以后結(jié)合面部表情與步態(tài)的情緒識(shí)別才是主流。而基于走路姿勢(shì)的情緒識(shí)別研究除了可用于常規(guī)的監(jiān)控任務(wù)。

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    北京時(shí)間6月8日，斯坦福大學(xué)官網(wǎng)發(fā)布了吳恩達(dá)團(tuán)隊(duì)的一項(xiàng)成果：放射科醫(yī)師借助人工智能算法改進(jìn)了腦動(dòng)脈瘤的診斷——腦動(dòng)脈瘤是大腦血管中的隆起物，可能會(huì)滲漏或破裂，可能導(dǎo)致中風(fēng)、腦損傷或死亡。這項(xiàng)成果發(fā)表在了JAMANetworkOpen上。斯坦福大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)研究生、該論文的聯(lián)合作者AllisonPark說(shuō)，“人們對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的實(shí)際作用有很多擔(dān)憂。這項(xiàng)研究顯示了人類(lèi)如何在人工智能工具的幫助下參與診斷過(guò)程?！睋?jù)了解，該工具圍繞一種名為HeadXNet的算法構(gòu)建，可以提高臨床醫(yī)生正確識(shí)別動(dòng)脈瘤的能力，其水平相當(dāng)于在包含動(dòng)脈瘤的100次掃描中發(fā)現(xiàn)另外六個(gè)動(dòng)脈瘤，除此之外，它還能提高臨床口譯醫(yī)生的共識(shí)。在腦部掃描中，HeadXNet使用透明的紅色高光指示動(dòng)脈瘤的位置。（圖片來(lái)源：AllisonPark）雖然HeadXNet在這些實(shí)驗(yàn)中取得的成功很有價(jià)值，但研究團(tuán)隊(duì)提醒說(shuō)，需要進(jìn)一步調(diào)查，以便在實(shí)際臨床部署之前評(píng)估AI工具的魯棒性，因?yàn)椴煌t(yī)院擁有不同的設(shè)備硬件和成像協(xié)議，研究人員計(jì)劃通過(guò)多中心合作解決這些問(wèn)題。醫(yī)師在AI幫助下降低了漏診率對(duì)腦部掃描結(jié)果進(jìn)行梳理、尋找動(dòng)脈瘤意味著要瀏覽數(shù)百幅圖像。動(dòng)脈瘤有多種大小和形狀。

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   與傳統(tǒng)的健康應(yīng)用程序不同，這是一項(xiàng)研究，因此數(shù)據(jù)處理由兩個(gè)機(jī)構(gòu)審查委員會(huì)監(jiān)督，所有用戶信息都將在安全服務(wù)器之間加密和碎片化。Charvat說(shuō)，公司不會(huì)出售用戶數(shù)據(jù)。任何22歲或以上的人都可以參加，第一階段的研究大約需要45分鐘才能完成。將在18個(gè)月后再次聯(lián)系參與者進(jìn)行后續(xù)測(cè)試，測(cè)試時(shí)間約為15分鐘，總參與時(shí)間為1小時(shí)。在收集健康和生活方式數(shù)據(jù)后，將對(duì)其進(jìn)行分析，試圖確定危險(xiǎn)因素如何重疊或聚集以產(chǎn)生認(rèn)知變化。Galea懷疑阿爾茨海默病不會(huì)有一個(gè)單一的危險(xiǎn)因素，而是一系列增加發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)的因素。目前，ASSIST研究的資助期為三年，但Charvat和Galea希望它能演變成一項(xiàng)長(zhǎng)期研究，就像弗雷明翰心臟研究一樣?！斑@項(xiàng)研究有很多機(jī)會(huì)成為一項(xiàng)更長(zhǎng)遠(yuǎn)更大型研究性非常強(qiáng)的研究，”Galea說(shuō)。長(zhǎng)寧區(qū)的手術(shù)機(jī)器人聯(lián)系地址

位姿科技（上海）有限公司位于上海市奉賢區(qū)星火開(kāi)發(fā)區(qū)蓮塘路251號(hào)8幢，擁有一支專(zhuān)業(yè)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)。致力于創(chuàng)造***的產(chǎn)品與服務(wù)，以誠(chéng)信、敬業(yè)、進(jìn)取為宗旨，以建Atracsys,PST產(chǎn)品為目標(biāo)，努力打造成為同行業(yè)中具有影響力的企業(yè)。我公司擁有強(qiáng)大的技術(shù)實(shí)力，多年來(lái)一直專(zhuān)注于業(yè)務(wù)所屬領(lǐng)域：手術(shù)導(dǎo)航、手術(shù)機(jī)器人研發(fā)、醫(yī)療機(jī)器人研發(fā)、虛擬仿真、虛擬現(xiàn)實(shí)、三維測(cè)量等科研方向 重點(diǎn)銷(xiāo)售區(qū)域：北京、上海、杭州、蘇州、南京、深圳、985高校、211高校集中地 業(yè)務(wù)模式：進(jìn)口歐洲精密儀器、銷(xiāo)往全國(guó)科研機(jī)構(gòu)或科研公司（TO B模式） 我們的潛在用戶都是科研用戶(醫(yī)療機(jī)器人研究方向、虛擬仿真研究方向)，具體包括：985高校、中科院各大研究所、三甲醫(yī)院中的科研部門(mén)、手術(shù)機(jī)器人研發(fā)公司（包含大型及創(chuàng)業(yè)型公司）、211高校、航空航天集團(tuán)、飛機(jī)汽車(chē)等制造業(yè)研發(fā)部門(mén)、機(jī)器人測(cè)量、醫(yī)療器械檢測(cè)所等。的發(fā)展和創(chuàng)新，打造高指標(biāo)產(chǎn)品和服務(wù)。位姿科技始終以質(zhì)量為發(fā)展，把顧客的滿意作為公司發(fā)展的動(dòng)力，致力于為顧客帶來(lái)***的光學(xué)定位，光學(xué)導(dǎo)航，雙目紅外光學(xué)，光學(xué)追蹤。