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骨位智测—双目视觉和深度学习驱动的骨盆分析系统
信息与通信工程学院
PelvicWise:Binocular Vision and Deep Learning-Driven Pelvic Analysis System
定级失败
创新训练
510电子与通信技术
医疗健康
未定级
本项目聚焦于提升基层医疗体系中骨科手术的专业水平,针对基层医生在盆骨手术定位过程中面临的困难,尤其是因医生经验不足可能导致的盆骨角度定位不准确的问题。我们通过融合视觉识别与深度学习的前沿技术,旨在开发一套智能辅助系统,解决医生在进行骨盆手术时的角度问题,以增强手术的精确性和安全性,同时也为经验不足的医生提供了极大的便捷性。本项目创新性地运用标记点(Marker)贴附于患者盆骨区域,结合高精度摄像设备捕捉图像信息。随后,借助深度学习算法对这些图像进行解析,不仅能够实时识别并追踪盆骨关键解剖标志,还能精确计算出手术所需的盆骨角度参数。这一解决方案着重于优化手术规划,减少操作时间,辅助医生在术中实现精准定位,从而提高手术成功率,减轻患者痛苦,并在资源有限的基层医疗机构中推广高质量的骨科诊疗服务。
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项目负责人
廉子政
2022级 信息与通信工程学院 通信工程
项目成员
尤晴
2022级 信息与通信工程学院 通信工程
王炳安
2022级 信息与通信工程学院 通信工程(大类招生)
韩明杨
2022级 信息与通信工程学院 信息与通信工程
徐梓越
2022级 信息与通信工程学院 信息与通信工程专业
指导老师
尉志青
信息与通信工程学院 副教授
通信网络
理论研究-经管社科
无人机
评审老师
朱旭振
信息与通信工程学院 副教授
社交媒体
通信网络
机器人
谢刚
信息与通信工程学院 副教授
社交媒体
通信网络
智能交通
高伟东
信息与通信工程学院 副教授
医疗健康
通信网络
智能硬件
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