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

摘要：

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.

关键词：呼吸运动预测、超前预测、在线训练、Bi-GRU

所属期刊栏目：29

分类号：TP242;R651;R734.2

资助基金：国家自然科学基金52175020

在线出版日期：2023-06-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：44-52