[发明专利]一种胸外科手术专用反射镜在审

专利信息
申请号: 201810045339.1 申请日: 2018-01-17
公开(公告)号: CN108175517A 公开(公告)日: 2018-06-19
发明(设计)人: 梁伟;尹旖旎;张敏 申请(专利权)人: 六盘水市人民医院
主分类号: A61B90/00 分类号: A61B90/00;A61B90/30;G06K9/62;G06T7/11;G06T7/143
代理公司: 北京国坤专利代理事务所(普通合伙) 11491 代理人: 赵红霞
地址: 553001 *** 国省代码: 贵州;52
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摘要:
搜索关键词: 电动伸缩杆 镜面 电动摆动 电动转动 电子反射 反射镜 胸外科手术 可控制 创口 电机驱动 镜面垂直 镜面末端 控制面板 手术操作 手术器械 胸腔手术 轴向摆动 轴向转动 止血 固定杆 无影灯 伸长 伸缩 视野 粘连 摆动 减小 轴嵌 显示屏 转动 灵敏 死角 传送 痛苦 观察 医生 配合 保证
【说明书】:

发明属于手术器械技术领域,公开了一种胸外科手术专用反射镜,包括带有无影灯的电子反射镜面,电子反射镜面末端设有电动摆动轴,可控制镜面垂直于轴向摆动;电动摆动轴后部设有电动转动轴,可控制镜面沿轴向转动。电动转动轴嵌于电动伸缩杆顶端,电动伸缩杆可由电机驱动由固定杆内伸长或缩短。本发明的通过控制面板与电子反射镜面、电动摆动轴、电动转动轴、电动伸缩杆相互配合,能够有效、灵敏的控制反射镜的摆动、转动及伸缩,然后将视野传送至显示屏上,便于观察胸腔手术中视野的死角地段,从而保证术者能够在较小的切口下完成分离粘连和止血等手术操作,为医生的手术提供方便,减小创口面积,减轻病人痛苦。

技术领域

本发明属于手术器械技术领域,尤其涉及一种胸外科手术专用反射镜。

背景技术

目前,胸腔镜在胸外科应用日益广泛,其手术适应症不断扩大,相当多的常规开胸手术可用胸腔镜手术来完成。但胸外科中胸腔镜手术存在视线死角,无影灯难以照入,手术者也无法直视。同时胸外科手术的发展趋势是微创,扩大手术切口以获取视野并不可取,最理想的手术是在较小的切口下能顺利的完成胸腔内操作。通过反射镜来辅助医务人员进行手术,在一定程度上减轻了医务人员的手术难度。但是,目前的反射镜的角度及长度不易控制,且反射镜本身面积小,无法兼顾全面,在一定程度上存在弊端,为医疗工作者的手术带来了一定程度的麻烦。

图像分割是一个经典的图像处理问题,其目的是将一幅图像划分为若干有意义的区域,其中每个区域具有相似的特征和意义,但由于它处理对象的复杂性和目标的多样性,一直是计算机视觉领域的难点和热点问题。特别是近年来随着技术革命进一步深入,图像分割在越来越多的领域如工业生产、视频应用、医学图像处理、生物图像处理、智能交通、电子商务、电子政务、人机接口、虚拟现实等得到了广泛的应用。随着互联网的飞速发展及网络类型与带宽的增加,成像设备成本的下降,产生的图像迅猛增多,基于图像处理的产品与我们的日常生活也越来越紧密相关。图像分割作为图像处理中的一项关键技术,因此对图像分割技术的研究不仅具有重要的理论价值而且具有很好的实用价值

图像分割研究始于二十世纪七十年代,经过近半个世纪的发展,提出了大量经典的图像分割算法。传统的经典图像分割主要有阈值分割、基于边缘的分割、基于区域的分割、基于全局优化准则的分割和基于统计的分割等。很多算法都在特定的应用场景中取得了好的分割效果,但由于图像成像方式及设备的多元化、处理物体的多样性及物体形状不规则性等原因导致没有一种图像分割算法能够很好的处理所有类型的图像。

图像分割在统计中也称为聚类分析。近年来基于统计的有限混合模型 (FiniteMixture Mode,FMM)的研究一直非常活跃。然而基于高斯分布的FMM 的一个明显缺点是它对噪声非常敏感。而蜜蜂氏分布与高斯分布相比具有更重的尾部,因此它对噪声具有很好的健壮性,是高斯分布的健壮替代。

综上所述,现有技术存在的问题是:反射镜的角度及长度不易控制,且反射镜本身面积小,无法兼顾全面,在一定程度上存在弊端,为医疗工作者的手术带来了一定程度的麻烦。

发明内容

针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种胸外科手术专用反射镜。

本发明是这样实现的,一种胸外科手术专用反射镜,其特征在于,所述胸外科手术专用反射镜设置有电子反射镜面,电子反射镜面顶部设置有无影灯,电子反射镜面末端设有电动摆动轴,电动摆动轴可控制电子反射镜面垂直于轴向摆动;电动摆动轴后部设有电动转动轴,可控制镜面沿轴向转动。电动转动轴嵌于电动伸缩杆顶端,电动伸缩杆可由电机驱动由固定杆内伸长或缩短。

所述无影灯内置有摄像单元,所述摄像单元输入待分割图像,得到图像的颜色信息;

设置聚类数目K及迭代终止的似然函数变化值和迭代的最大次数;

初始化参数,使用K-均值算法得到均值μ和协方差Σ,然后初始化变量,设置变量η=1,精度Λ=(ηΣ)-1,v=1,利用近邻关系求得像素中的每个像素的均值

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