如何把一个物体快速变成VR交互设备？人机交互设备是虚拟现实系统中不可或缺的一部分，可以提高VR系统的沉浸感和交互性。本文主要介绍在PST光学定位系统中如何轻松创建新的VR交互设备（目标物）。首先在新目标物上随机添加标记点（可使用平面反光贴、反光球或主动发光marker），然后使用PST客户端软件训练该目标物，该过程大约需要几秒钟。训练完成后，该目标物即可用于VR交互。新目标物创建为使PST的交互性能达到比较好，请保持至少四个标记点同时可见（针对红外摄像头）。为防止标记点的自身遮挡，目标物所有相邻边之间的角度应大于90°。所以，凸面物体比较适用于追踪。如下图示例，系统可以从单个视角清晰地看到多个标记点。由于PST使用IRLED面板进行环境照明，所以应注意将追踪目标物的反射率降至比较低。金属或光滑的表面会降低其追踪性能，而使用黑色物体时追踪性能为比较好。要验证目标物是否适合追踪，请在PST客户端应用程序的“查看”菜单中打开“摄像机图像”窗口。将目标物放在PST定位仪的前面，并检查标记点与目标物之间的对比度是否过高，且除标记物外是否有其它反射。在比较好情况下，标记点为白色而目标物应显示为黑色； 每个相机在镜头前都配备了一个红外(IR)通滤光片；广东手术光学导航系统仪器
这就是一个多赢的选择。”可以看到，出台的人工关节集采配套政策文件中的表述，与此前征求意见便函有所不同，虽然不再允许关节手术机器人单项，似乎是在定价过程中做出了一定“让步”。一是，虽然都是在传统手术价格的基础上按比例加成，但后出台的配套文件未将工具耗材打包其中，或可由市场自由竞争定价，厂商单独收费。二是，具体加收比例没有明确规定，给地方负责部门定价留出了自主空间。三是，明确提出要“落实结余留用政策并统筹医疗服务价格调整”——人工关节置换手术项目价格明显低于全国中位价格和周边省份的地区，可专项调整相关项目价格。另一位行业公司高管表示，“政策目前更多是方向性的、定性的，具体如何定量的去理解政策，还说不好。不过，提高医生手术服务费用很有可能。国家政策的目标，我个人认为不是减少医疗卫生投入，而是要改变支付结构，更多倾向医生的服务。”去年8月，国家医保局等八部门联合发布《深化医疗服务价格试点方案》，强调“动态调整”“技术劳务与物耗分开”“调动医务人员积极性”，通过3-5年的试点，探索形成可复制可推广的医疗服务价格经验。一周前，一位接近国家医保局的人士也曾向《财健道》透露。 广东手术光学导航系统仪器前者的较大误差主要是由于三角测量误差造成的使用窄基线立体腹腔镜时。
“读心术”真的能够实现吗？近日，由DARPA和斯坦福的研究团队正在研究如何“读小鼠的心”。当然，其实没有“读心术”那么玄乎，确切地说，是通过神经网络读取小鼠大脑中的电信号活动，来预测小鼠的活动和位置。读取小鼠的“想法”，预测小鼠的位置大脑由相互连接的神经元组成：神经元可以响应输入处于状态，反过来其他神经元。这些系统的“简化版”就是个人工神经网络的灵感来源。斯坦福Schnitzer实验室的同事们制作了一个数据集，用于监控实验室的小鼠在“竞技场”中移动时的神经活动。所谓“竞技场”其实是一个带有地标贴纸的小盒子。研究人员通过将一个微型显微镜连接到小鼠的头部，并记录荧光染料的轨迹，这种染料会在单个神经元在放电时发出绿光，从而实现记录神经活动的目的。这项技术可以同时跟踪数百个、甚至数千个神经元的活动。我们主要关注小鼠大脑中海马体CA1区域的神经元，这是大脑中涉及学习、记忆和导航的部分。该区域中的一些神经元被称为“放置细胞”，因为它们响应于鼠标的位置而发射。例如，当鼠标位于机箱的左上角时，给定的单元格可能只会触发。鼠标的大脑通过解释这些细胞活动或不活动的组合信号来编码位置概念。
正确定位骨科植入物的重要性在这篇文章中，我想强调在手术过程中正确定位骨科植入物的重要性。以髋关节为例，因为它是我熟悉的。简化的髋关节生物力学髋关节中的旋转中心和杠杆臂髋关节是经典的球窝关节，股骨头在骨盆的杯状髋臼中移动。髋部的几何形状允许以股骨头的中心为旋转中心在所有方向上进行旋转运动。这些运动是由于髋部肌肉作用于骨盆和股骨不同点的力引起的。有22块肌肉作用在髋关节上，不仅有助于稳定，而且还提供髋关节运动所需的力。由这些肌肉引起的所有力或力矩取决于髋部和/或杠杆臂的旋转中心的位置。图1：力矩，杠杆臂摘要：如果旋转中心和股骨杠杆臂不对称，则双髋肌肉的作用将不相似。髋关节的重要角度髋关节的几个角度很重要，以确保稳定性和运动范围。在骨盆侧，髋臼的方向因人而异。角度位置包括髋臼（或杯）的前倾角和倾斜角（外展角）。不同的研究侧重于定义前倾角和倾斜角的值，其中脱位风险小。外科医生将尝试通过尊重这些角度来植入杯子。图2：髋臼角度在股骨一侧，颈部相对于膝盖有一个角度。所谓的股骨版本，是有些人走路时脚趾内翻或外翻的原因之一。股骨前倾是股骨的自然旋转。颈部与膝盖（后髁轴）成15°角。由于附着在股骨上的肌肉。 可以通过在测量空间中使用单个标记来测量3D位置。
“可以使用人工神经网络将这些生物神经元的信号标记在小鼠所处位置的地图上吗？”也就是说，如果我们对生物神经网络进行逆向工程，是否可以通过读取小鼠的意念得知它的位置？准确预测生物神经元活动的位置为此我们训练了一个神经网络，根据近的神经元放电模式预测小鼠的位置。我们使用实验观察结果的前80%作为训练数据，给出神经元的活动，来预测后20％观察结果的小鼠位置。我们尝试了许多模型体系结构，发现具有回归输出层的简单密集神经网络表现比较好，平均预测误差为4cm。小鼠身长约8厘米，而竞技场大小为45cm×60cm的矩形。此循环动画中显示了我们的预测（蓝点）和小鼠的标记位置（红点）。模型预测给出的位置（蓝点）和小鼠的标记位置（红点）不过，尽管回归输出表现良好，但没有表现出对其他预测的确定性的任何信息。为此我们设计了另一个深度神经网络模型，这次的模型包括卷积层。我们将“竞技场”划分为1厘米见方的网格，并训练分类任务，预测小鼠将走过“竞技场”中的哪些网格方块。模型为预测了小鼠会经过每个方块的概率，输出了一张预测强度的热图。但是，由于小鼠的实际位置的标签是单个网格方块（以小鼠的中心点为准）。 由于微型机器人能够大量地吸收红外光，使它们被短暂地加热；广东手术光学导航系统仪器
在50mm的距离处，两个光学（Atracsys&NDI）的RMS误差分别为，而EM的RMS误差为。广东手术光学导航系统仪器
如何在PST光学定位系统中训练追踪目标物？当追踪目标物粘贴marker之后，PST光学定位系统需要对其进行识别。在主窗口中按“Newtargetmodel”（新目标模型）选项即可选择训练页面（请见下图）。训练是“教”系统识别新追踪目标物的过程，即在PST摄像头前面（追踪范围内）缓慢旋转物体，系统根据marker点的位置关系对其进行识别并建模，然后该模型即可用于追踪交互。训练步骤：1.在目标物上添加四个或多个标记点。将目标物放置在PST工作空间中（无遮挡），该空间里所有其它追踪目标物和反光材料，因为在训练过程中如果有多个物体可能会造成目标物识别错误。该过程可以训练多包含多达100个标记点的单个目标物。2.点击“开始”按钮，下图显示为一个示例训练的片段。灰色点表示被自身遮挡的标记点。3.缓慢而平稳地移动并旋转目标物，以便将所有标记点显示给系统。确保在训练过程中始终保持三个或更多标记点可见。如果没有足够的标记点可见，训练过程将中止，并显示错误对话框。在这种情况下，请关闭错误对话框并重新开始训练操作。如果问题仍然存在，请检查目标物各个角度是否都有足够的标记点可见。当显示的追踪目标物标记点数量和物体上的实际标记点数量一致时。广东手术光学导航系统仪器
位姿科技（上海）有限公司成立于2021-05-20年，在此之前我们已在手术导航，手术机器人，医疗机器人，光学定位仪器行业中有了多年的生产和服务经验，深受经销商和客户的好评。我们从一个名不见经传的小公司，慢慢的适应了市场的需求，得到了越来越多的客户认可。公司业务不断丰富，主要经营的业务包括：手术导航，手术机器人，医疗机器人，光学定位仪器等多系列产品和服务。可以根据客户需求开发出多种不同功能的产品，深受客户的好评。公司会针对不同客户的要求，不断研发和开发适合市场需求、客户需求的产品。公司产品应用领域广，实用性强，得到手术导航，手术机器人，医疗机器人，光学定位仪器客户支持和信赖。位姿科技（上海）有限公司以诚信为原则，以安全、便利为基础，以优惠价格为手术导航，手术机器人，医疗机器人，光学定位仪器的客户提供贴心服务，努力赢得客户的认可和支持，欢迎新老客户来我们公司参观。