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摘要：本发明公开了一种机器人辅助心脏瓣膜导管术的深度估计模块、控制系统及方法，为机器人辅助心脏瓣膜导管手术的精准导航和操作提供了关键技术保障，有助于提高手术安全性、减少手术创伤、缩短手术时间。所述深度估计模块利用LoRA适应层引入预训练的单目深度估计网络实现快速适应患者个体差异和手术环境变化，实现实时、准确的深度估计。同时，利用自监督学习解决了标注数据缺乏的问题，并通过多模态信息融合和心脏周期性运动补偿，进一步提高了深度估计的鲁棒性。控制系统中的机器人控制模块根据估计的深度图生成三维点云，结合机器人运动学模型，规划导管路径，实时调整机器人末端执行器位置，确保精确操作。
主权项：1.机器人辅助心脏瓣膜导管术的深度估计模块，包括预训练的单目深度估计网络作为基础网络；其特征在于，还包括：LoRA适应层，在所述基础网络的关键层添加低秩适应矩阵A和B；所述深度估计模块在线自适应训练过程中，仅更新LoRA参数A和B，保持基础网络参数不变；采用自监督学习策略，利用手术过程中获取的立体图像对，构建自监督损失函数；所述自监督损失函数考虑包括重投影误差、平滑度在内的损失。
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百度查询： 同济大学 机器人辅助心脏瓣膜导管术的深度估计模块、控制系统及方法
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