CN113133786A - 一种血管内纳米机器人装置、最优化控制系统、方法 - Google Patents

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Abstract

一种血管内纳米机器人装置、最优化控制系统、方法是利用人工智能机器人技术，涉及机器人技术领域，数据分析，智能识别领域。血管内纳米机器人装置，通过针管，导管送入血管内，利用神经网络改进方法自主学习控制及远端控制双模式实现纳米机器人仿水母游动血管内巡回柔性扩张血管，实时监测，智能识别血管狭窄，斑块，栓塞等各种血管疾病。实现纳米机器人携带，放置支架，支撑血管。利用激光器，射频等装置消融血管内栓塞，栓塞位置精准投药。有效解决了发现慢，治疗难，效果差，投药不精准，手术的精准度要求高的血管疾病，血管送入纳米机器人减少体外手术的风险，实现基本无创伤，实时监测，最优化控制，有效防止血管内重大疾病。

Description

一种血管内纳米机器人装置、最优化控制系统、方法
技术领域：
本发明属于人工智能机器人健康医疗设备技术领域，涉及纳米机器人技术领域，图像智能识别方法，远程控制，自主学习，最优化理论相关技术。
背景技术：
目前应用于医疗领域，在血管检查过程由于各种人为因素分析，识别病情精准度差。血管内实时监测，血管狭窄，斑块，栓塞等各种血管疾病的解决对策较为有限，且血管外科手术的精准度要求高，由于各种人为因素，导致治疗效果差。各专科医生对病情的掌握程度较差，无法实时监测血管内的各项数据，血管狭窄，斑块，栓塞等发现慢，治疗难，效果差，治疗栓塞投药不精准，维持畅通良好的血液循环成为重要的课题。
可通过针管，导管送入血管内，减少体外手术的风险，实现基本无创伤，高效地实现了血管内实时监测，最优化控制。
管理员远端控制，利用神经网络改进方法自主学习控制及远端控制双模式实现柔性血管内巡回扩张。
智能识别定位血管内待放置支架位置，通过引导纳米机器人移动，移动到手术位置，放置，张开支架，支撑血管，扩张血管，利用激光器，射频等装置消融血管内栓塞，恢复血供。
血管内图片实时采集，血管内图像数据，传感器数据疾病的智能识别方法。
利用纳米机器人辅助识别解决血管内的疾病，解决血管狭窄，消融斑块，解决栓塞，针对斑块栓塞尺寸，程度定量精准投药，有效防止血管内重大疾病。
发明内容：
本发明的目的就在于克服上述现有技术的缺点和不足，提供一种用于血管内纳米机器人装置，可通过针管，导管送入血管内，实时采集传感器数据，智能识别疾病，解决血管狭窄，消融斑块，解决栓塞，解决了人为的诊断治疗失误，减少体外手术的风险，实现基本无创伤手术等问题。
本发明提供了一种管理员远端控制，利用神经网络改进方法自主学习及远端控制双模式调解纳米机器人参数，血管内柔性巡回扩张。
本发明还提供了一种智能识别血管内栓塞的方法，定位其位置，定位待放置支架位置，通过引导纳米机器人移动，移动到手术位置，放置，张开支架，支撑血管，扩张血管，恢复血供。
本发明还提供了一种利用纳米机器人激光器射频器，消融血管内栓塞的装置，辅助识别解决血管内的疾病，解决血管狭窄，消融斑块，解决栓塞，有效防止血管内疾病等重大疾病。
通过远端控制纳米机器人，解决医护人员手术作业失误，提高血管内血管狭窄，斑块，栓塞等图像识别，高效率，灵活解决临床案例。
本发明的采用的技术方案：
血管内实时监测，血管扩张，栓塞消融的纳米机器人装置，最优化控制系统，血管内图像自主识别方法，巡回扩张方法的特征在于，血管内实时监测，血管扩张，栓塞消融的纳米机器人装置包括：
机器人主控制系统，所述机器人主系统与体外成像系统连接，并控制纳米机器人装置。纳米机器人装置包括：视觉识别模块，多传感模块，驱动装置，导丝导引导管，压力装置，仿水母气囊球囊装置，支架，激光器，射频装置，精准投药装置。
视觉识别模块，所述的视觉识别模块包括：超声探头，纳米显微镜等体内成像与体外成像系统连接，通信，用于采集并智能识别血管内多种疾病图像。
多传感模块，机器人主控制系统与多传感器连接，用于采集血管传感器信息，包括压力传感器，血液监测的多种传感器的一种及多种。
驱动，引导自主定位移动模块。机器人主控制系统与驱动装置连接，用于驱动纳米机器人血管内移动。采用磁引导及红外引导超声引导的方式对体内纳米机器人进行引导，定位纳米机器人位置及血管狭窄，斑块，栓塞位置。
导丝导引导管，用于清理血管内斑块，栓塞，回复血供。
压力装置，通过压力装置，充气气囊，球囊，扩张血管。
仿水母的摆动装置，气囊球囊，通过压力装置施加压力，充气球囊，用于血管扩张，压力装置收压收缩水母摆动装置，用于仿水母收张游动及充气球囊。
支架，通过压力装置施加压力，用于支架张开，放置支撑血管。
激光器射频器，用于消融血管内斑块，栓塞。
精准投药装置，用于定位血管斑块，栓塞位置，计算斑块，栓塞的尺寸程度，精准定药，投药。
所述的视觉识别模块与体外成像系统连接，所述的视觉识别模块包括：超声探头，纳米显微镜等体内成像通信，用于采集并识别图像。体内血管图像，显微镜下的图像包括：血管内的图像，智能识别血管狭窄，闭塞，斑块，栓塞及其尺寸，其所在的位置范围，坐标等信息。所述的视觉模块包括：体外成像系统以及体内超声探头，体内显微镜，红外成像装置等视觉装置中的一种及多种。
所述的多传感模块，所述的多传感模块用于采集多种微型传感器数据。采集的多传感数据包括，血管内压力，血液流动，血小板，血凝，血管受压，血管应压等多种数据。
所述的驱动装置，用于驱动纳米机器人血管内移动。驱动方式包括：气动，电动等方式中的一种。
所述的扩张血管装置包括：仿水母的气囊球囊，压力装置，导丝导引导管，用于导线的移动，通过压力装置，充气气囊，球囊，扩张血管，恢复血供。
所述的斑块，栓塞消融装置包括激光发射装置，射频装置。导丝导引导管装置用于导丝的移动，血管的内定位，清理血管。利用视觉识别装置智能识别栓塞，定位，移动到栓塞位置，利用激光发射装置，射频装置，消融血管内斑块，栓塞，扩张血管，恢复血供。
所述的支架装置，利用视觉识别装置，引导装置，智能识别定位血管内待放置支架位置，通过引导纳米机器人，移动到手术位置，利用压力装置，张开支架，放置支架，支撑血管，扩张血管，恢复血供。
所述的精准投药装置，利用纳米机器人携带药品装置，利用视觉装置，体外成像装置等，定位血管斑块，栓塞位置，利用引导装置引导纳米机器人移动到斑块栓塞位置，计算斑块，栓塞的尺寸程度，精准定药，投药。
所述的远端控制装置，包括主控制系统，体外血管成像装置控制体内纳米机器人。通过磁引导，红外引导，超声引导等的方式对体内纳米机器人进行引导，定位纳米机器人，选择体内巡回扩张血管位置，范围，下达自主柔性巡回扩张命令。
所述的血管内数据分析，血管内图像数据，传感器数据疾病的智能识别方法，所述的血管内数据包括：血管腔径，截面积，容积，血管段长度，曲率，挠率，斑块体积，血流动力等。
综合血管内图像数据，多传感数据，智能识别血管疾病的方法包括以下步骤：
S1、机器人摄像头发布血管内图像图片以及其对应的位置区坐标，传感器发布血管内传感器信息。
S2、依据血管内图片，传感器数据，主系统订阅图像信息，传感器信息，服务及其位置坐标。
S3、远端主控制系统依照订阅的血管采集区位置，发布移动命令。
S4、远端主控制系统针对血管内的图片，抽取血管栓塞，血管狭窄的颜色特征，形状特征，综合压力传感器等发布的传感器消息。将血管内的特征物信息作为特征项，输入颜色特征，形状轮廓特征，血管区域的位置信息，利用改进的神经网络方法及权值优化器，智能识别血管病症，包括血管狭窄，斑块，栓塞，分类异常数据的输出值，分类识别正常血管区，狭窄区，栓塞位置。
S5、依据输出结果，精准分类，识别血管内的疾病位置，疾病种类，狭窄栓塞的程度至机器人主系统的管理员及用户。
改进的神经网络自主学习及远端控制的柔性巡回扩张方法，具体步骤如下：
S1、机器人摄像头，压力传感器发布血管内图像图片，血管内压力数据。
S2、纳米机器人自主巡回的血管位置区的坐标范围。
S3、主系统订阅图像信息，多传感发布数据信息，利用改进的智能分析，分类数据方法，智能识别狭窄血管的位置目标区域，自主巡回的血管位置目标区。
S4、远端主控制系统依照订阅的血管采集区位置，返回狭窄血管位置的区域信息，坐标，引导纳米机器人移动到目标区。
S5、输入不同时间点的血管内多数据信息，血管位置目标区的狭窄区，狭窄程度。
S6、远端管理员调解压力装置参数，柔性设置当前血管环境下的压力装置的各参数的安全范围。
S7、通过改进的神经网络方法，利用神经网络自主学习方法，计算分析自主训练数据，自主学习，调解压力装置及治疗装置的参数。
S8、通过自主学习及远端管理员调解充气气囊，气孔的参数，柔和调解血管压力，扩张血管。
S9、远端及自主控制移动纳米机器人，下达自主巡回指令，纳米机器人沿位置目标区，利用血管导丝，依据血管狭窄的程度，自主学习设置压力装置参数及远端管理员调解压力装置充气球囊，气孔自主柔性调解血管内压力，自主巡回目标区，扩张血管，改善血液循环。
血管内综合指标多目标最优化调控方法，具体步骤如下：
S1.监测不同血管位置的狭窄值，血流值，血压参值，受压受力值，应力值。
S2.设置压力装置的压力变量。
S3.建立不同血管位置的血液循环最优的数学模型包括：
血管模型，不同血管位置的狭窄值，血流值，血压参值，受压受力值，应力值为常量。
压力装置的压力变量。
S4.制约条件包括：
1)压力装置的施加压力范围
2)血流的标准值范围
3)血管内标准的压力范围
4)球囊气囊受压受力范围
5)支架受方范围
6)激光/射频发射器的参数范围
7)消融位置范围
8)血管的位置区域范围
S5.多目标包括：
血管内的血液循环狭窄/慢性闭塞病变最小
血管内的斑块，栓塞病变最小
血管内的钙化病变最小
血液传感器反馈的综合指标与上下限差的绝对值(在指标上下限范围内为0)*权值之和最小
综合的血流储备分数(FFR)数值最大(冠脉压力适用)
综上，本发明的有益效果是：
本发明能够通过纳米机器人装置，解决远端控制纳米机器人，导丝导引导导线的移动，利用视觉识别装置智能识别栓塞，定位其位置，移动到栓塞位置，利用激光发射装置，射频装置，消融血管内栓塞，扩张血管，恢复血供。
纳米机器人沿位置目标区，利用血管导丝，依据血管狭窄的程度，自主学习设置压力装置参数及远端调解压力装置充气球囊，气孔自主柔性调解血管内压力，自主巡回目标区，扩张血管，改善血液循环。
解决并有效利用压力装置，放置支架，张开支架，支撑血管，扩张血管，恢复血供。改善了医生，护士等人员手术失误多等问题，大幅度提高工作效率。本发明能够通过最优化调控系统，实时监测，调控血管状态，血液环境最优。
附图说明：
图1是本申请说明书中纳米机器人装置模块示意图，附图1标记：
101-机器人主系统；102-多传感模块；103-摄像头视觉模块；104-压力装置模块；105-球囊气囊；106-胶囊支架；107-激光装置模块；108-驱动模块；109-导丝导管模块；110-远端控制模块；
图2是本申请说明书中纳米机器人装置组成结构示意图，附图2标记：
201-摄像头；202-机器入主系统/体外成像系统；203-仿水母摆动装置；204-驱动引导装置；
205-压力装置；206-支架；207-导丝导管；208-球囊气囊；
209-激光装置/射频装置；210-多传感器；211-精准投药装置；
具体实施方式
本发明的目的是设计取代人类工作的可远端控制血管内纳米机器人装置，实现血管内实时监测，解决无创伤治疗解决血管狭窄，斑块，栓塞消融等各种血管疾病。有效地提高血管外科手术的精准度。
实时监测血管内的各项数据，利用神经网络自主学习及远端控制的柔性巡回扩张血管的方法，维持畅通良好的血液循环成为重要的课题。
实现通过针管，导管送入血管内，减少体外手术的风险，实现基本无创伤，高效地实现了利用纳米机器人装置在血管内最优化调控。
管理员远端控制，利用神经网络改进方法自主学习及远端控制双模式实现柔性血管内巡回扩张，
智能识别定位血管内待放置支架位置，通过引导纳米机器人移动，移动到手术位置，放置，张开支架，支撑血管，扩张血管，利用激光器，射频等装置消融血管内栓塞，恢复血供。
有效解决了人为的诊断治疗失误，实现机器人远端控制，自主血管内巡回柔性扩张，提高了智能精准度和医疗异常识别的准确度。为了更好的理解上述技术方案，下面结合实施例及附图，对本发明作进一步地的详细说明，但本发明的实施方式不限于此。
本申请实施中的技术方案为解决上述技术问题的总体思路如下：
通过纳米机器人的主控制系统，利用视觉识别装置智能识别栓塞，纳米机器人定位血管的内，定位，移动到栓塞位置，利用导线的移动，利用激光发射，射频装置，消融血管内栓塞，扩张血管，恢复血供。
管理员远端控制，利用神经网络改进方法自主学习及远端控制双模式实现柔性血管内巡回扩张，智能识别定位血管内待放置支架位置，通过引导纳米机器人移动，移动到手术位置，放置，张开支架，支撑血管，扩张血管，利用激光器，射频等装置消融血管内栓塞，恢复血供。
血管内图片实时采集，血管内图像数据，传感器数据疾病的智能识别疾病。
实施例1：
如图1，如图2所示，一种纳米机器人装置包括：
机器人主系统101，所述机器人主系统模块101，用于连接并控制纳米机器人装置模块包括：多传感模块102，视觉模块及视觉识别模块103，压力装置模块104，仿水母装置，球囊气囊模块105，支架模块106，激光射频装置模块107，驱动模块108，导丝导管模块109，远端控制体外成像模块110，精准投药装置111。
多传感模块102，机器人主控制系统101与多传感器102连接，用于采集血管传感器信息，包括血液监测传感器，压力传感器。用于采集，分类，识别血管内各传感器数据。
视觉识别模块103，所述的视觉识别模块包括：超声探头，纳米显微镜等体内成像与体外成像系统连接，通信，用于采集并智能识别血管内多种疾病图像。
仿水母的摆动装置，气囊球囊105，通过压力装置104施加压力，充气球囊，用于血管扩张，压力装置收压收缩水母摆动装置，用于仿水母收张游动及充气球囊。
支架106，通过压力装置104施加压力，用于支架张开，放置支撑血管。压力装置104，通过压力装置，充气气囊，球囊105，扩张血管。
激光器射频器107，用于消融血管内斑块，栓塞。激光器209，用于消融血管内栓塞。导丝导引导管装置109用于血管的内定位，导线的移动，利用视觉识别装置智能识别栓塞，定位，移动到栓塞位置，利用激光发射装置射频装置109，消融血管内栓塞，扩张血管，恢复血供。
驱动，引导自主定位移动模块108。机器人主控制系统101与驱动装置104连接，用于驱动纳米机器人血管内移动。采用磁引导及红外引导超声引导的方式对体内纳米机器人进行引导，定位纳米机器人位置及血管狭窄，斑块，栓塞位置。
气囊，球囊208，喷气孔，用于血管扩张。支架206，通过压力装置施加压力，用于支架张开，放置支撑。利用视觉识别装置，引导装置207，智能识别定位血管内待放置支架位置，通过引导纳米机器人移动，移动到手术位置，利用压力装置205，放置支架，张开支架，支撑血管，扩张血管，恢复血供。
精准投药装置111，用于定位血管斑块，栓塞位置，计算斑块，栓塞的尺寸程度，精准定药，投药。
实施例2：
如图2所示，血管内图片实时采集，血管内图像数据，传感器数据疾病的智能识别实施如下：
机器人摄像头201发布血管内图像图片以及其对应的位置区坐标，传感器210发布血管内传感器信息。依据血管内图片，传感器210数据，主系统201订阅图像信息，传感器210信息，服务及其位置坐标。远端主控制系统201依照订阅的血管采集区位置，发布移动命令。远端主控制系统201针对血管内的图片，抽取血管栓塞，血管狭窄的颜色特征，形状特征，综合压力传感器210等发布的传感器消息。将血管内的特征物信息作为特征项，输入颜色特征，形状轮廓特征，血管区域的位置信息，利用改进的神经网络方法及权值优化器，智能识别血管病症，包括血管狭窄，斑块，栓塞，分类异常数据的输出值，分类识别正常血管区，狭窄区，栓塞位置。依据输出结果，精准分类，识别血管内的疾病位置，疾病种类，狭窄栓塞的程度至机器人主系统的管理员及用产。
利用神经网络自主学习方法及远端管理员调解参数的纳米机器人柔性巡回扩张方法具体实施如下：
机器人摄像头201，压力传感器210发布血管内图像图片，血管内压力数据。纳米机器人自主巡回的血管位置区的坐标范围。主系统订阅图像信息，多传感210发布数据信息，利用改进的智能分析，分类数据方法，智能识别狭窄血管的位置目标区域，自主巡回的血管位置目标区。远端主控制系统201依照订阅的血管采集区位置，返回狭窄血管位置的区域信息，坐标，引导纳米机器人移动到目标区。输入不同时间点的血管内多数据信息，血管位置目标区的狭窄区，狭窄程度。远端管理员调解压力装置参数，柔性设置当前血管环境下的压力装置的各参数的安全范围。通过改进的神经网络方法，利用神经网络自主学习方法，计算分析自主训练数据，自主学习，调解压力装置及治疗装置的参数。通过自主学习及远端管理员调解充气气囊208，气孔208的参数，柔和调解血管压力，扩张血管。远端及自主控制移动纳米机器人，下达自主巡回指令，纳米机器人沿位置目标区，利用血管导丝207，依据血管狭窄的程度，自主学习设置压力装置205参数及远端管理员调解压力装置205充气球囊，气孔自主柔性调解血管内压力，自主巡回目标区，扩张血管，改善血液循环。

Claims (9)

1.一种血管内纳米机器人装置、最优化控制系统、方法，其特征在于，一种血管内纳米机器人装置包括：
机器人主控制系统，所述机器人主系统与体外成像系统连接，并控制纳米机器人装置。纳米机器人装置包括：视觉识别模块，多传感模块，驱动装置，导丝导引导管，压力装置，仿水母气囊球囊装置，支架，激光器，射频装置，精准投药装置。
视觉识别模块，所述的视觉识别模块包括：超声探头，纳米显微镜等体内成像与体外成像系统连接，通信，用于采集并智能识别血管内多种疾病图像。
多传感模块，机器人主控制系统与多传感器连接，用于采集血管传感器信息，包括压力传感器，血液监测的多种传感器的一种及多种。
驱动，引导自主定位移动模块。机器人主控制系统与驱动装置连接，用于驱动纳米机器人血管内移动。采用磁引导及红外引导超声引导的方式对体内纳米机器人进行引导，定位纳米机器人位置及血管狭窄，斑块，栓塞位置。
导丝导引导管，用于清理血管内斑块，栓塞，回复血供。
压力装置，通过压力装置，充气气囊，球囊，扩张血管。
仿水母的摆动装置，气囊球囊，通过压力装置施加压力，充气球囊，用于血管扩张，压力装置收压收缩水母摆动装置，用于仿水母收张游动及充气球囊。
支架，通过压力装置施加压力，用于支架张开，放置支撑血管。
激光器射频器，用于消融血管内斑块，栓塞。
精准投药装置，用于定位血管斑块，栓塞位置，计算斑块，栓塞的尺寸程度，精准定药，投药。
2.根据权利要求1所述的一种血管内纳米机器人装置，其特征在于，所述的视觉识别模块与体外成像系统，主控制系统连接，超声探头，纳米显微镜，红外成像等体内成像装置，与体外主控制系统，体外成像系统通信，用于采集并识别血管图像。体内血管图像，显微镜下的图像包括：血管内的图像，血管狭窄，闭塞，斑块，栓塞及其尺寸，其所在的位置范围，坐标等信息。所述的视觉模块包括：体外成像系统以及体内超声探头，体内显微镜，红外成像装置等视觉装置中的一种及多种。
3.根据权利要求1所述的一种血管内纳米机器人装置，其特征在于，所述的多传感模块，用于采集多种微型传感器数据。采集的多传感数据包括，血管内压力，血液流动，血小板，血凝，血管受压，血管应压等多种数据。
4.根据权利要求1所述的一种血管内纳米机器人装置，其特征在于，驱动，引导自主定位移动装置，用于驱动纳米机器人血管内移动。驱动方式包括：气动，电动等方式中的一种。机器人主控制系统与驱动装置连接，用于驱动纳米机器人血管内移动。采用磁引导及红外引导超声引导的方式对体内纳米机器人进行引导，定位纳米机器人位置及血管狭窄，斑块，栓塞位置，引导驱动纳米机器人血管内游动。
5.根掘权利要求1所述的一种血管内纳米机器人装置，其特征在于，所述的扩张血管装置，包括：仿水母游动的气囊球囊，压力装置，导丝导引导管。调解压力的四种方式，包括：球囊充气扩张，仿水母摆动游动，吸入收缩摆动的水母，撑支架。
球囊充气扩张，是通过导线的移动，调解压力装置，在血管狭窄，斑块，栓塞位置充气气囊，球囊，扩张血管。
仿水母摆动游动，是在正常的血管区域，柔性调解压力装置，仿水母摆动游动，加速血液循环。
吸入收缩摆动的水母，是在血小板粘稠及微小斑块碎片位置区域，收缩摆动的水母，将微小斑块碎片吸入，清理，消融。
支撑放支架，是利用视觉识别装置，引导装置，智能识别，定位血管内待放置支架位置，通过引导纳米机器人移动到手术位置，利用压力装置，张开支架，放置支架，支撑血管，扩张血管。
6.根据权利要求1所述的一种血管内纳米机器人装置，其特征在于，斑块，栓塞治疗装置。所述的斑块，栓塞治疗装置包括两种方式，斑块栓塞消融装置和精准投药装置。
所述的斑块，栓塞消融装置包括激光发射装置，射频装置中的一种。利用视觉识别装置智能识别斑块，栓塞，导丝的移动，血管的内定位，移动到栓塞位置，利用激光发射装置，射频装置发射，消融血管内斑块，栓塞，恢复血供。
所述的精准投药装置，是利用纳米机器人携带药品装置，利用视觉装置，体外成像装置等，定位血管斑块，栓塞位置，利用引导装置引导纳米机器人移动到斑块栓塞位置，计算斑块，栓塞的尺寸程度，精准定药，投药。
7.一种血管内纳米机器人装置、最优化控制系统、方法，其特征在于，血管内数据实时采集，分析，监测，对血管内图像数据，传感器数据疾病的智能识别方法，所述的血管内数据包括：血管腔径，截面积，容积，血管段长度，曲率，挠率，斑块体积，血流动力等。具体步骤如下：
一种血管内图片数据，传感器数据实时采集，疾病的智能识别方法包括以下步骤：
S1、机器人摄像头发布血管内图像图片以及其对应的位置区坐标。
S2、依据血管内图片，主系统订阅图像信息，服务，及其位坐标。
S3、远端主控制系统依照订阅的血管采集区位置，依照机器臂图像采集动作规划模块的动作，移动。发布采集的图像信息，机器人主系统及视觉识别模块订阅图像信息。
S4、针对血管内的图片，抽取血管栓塞，血管狭窄的颜色特征，形状特征，综合压力传感器发布的血压信息。血管内的智能识别特征物信息，输入颜色特征，形状轮廓特征，血管区域的位置信息，利用改进的神经网络方法及权值优化器，得到智能识别血管病症，分类异常数据的输出值，分类识别正常血管区，狭窄区，栓塞位置。
S5、依据输出结果，精准分类，识别血管内的疾病位置，疾病种类，狭窄栓塞的程度至机器人主系统的管理员及用户。
8.一种血管内纳米机器人装置、最优化控制系统、方法，其特征在于，改进的神经网络自主学习控制及远端控制纳米机器人血管内巡回游动柔性扩张方法，具体步骤如下：
S1、机器人摄像头，压力传感器发布血管内图像图片，血管内压力数据以及其对应的纳米机器人自主巡回的血管位置区的坐标范围。
S2、主系统订阅图像信息，多传感发布数据信息，利用改进的智能分析，分类数据方法，智能识别狭窄血管的位置目标区域，自主巡回的血管位置目标区。
S3、远端主控制系统依照订阅的血管采集区位置，返回狭窄血管位置的区域信息，坐标，引导纳米机器人移动到目标区。
S4、输入不同时间点的血管内多数据信息，血管位置目标区的狭窄区，狭窄程度。
S5、远端管理员调解压力装置参数，柔性设置当前血管环境下的压力装置的各参数的安全范围。
S6、通过改进的神经网络方法，利用神经网络自主学习方法，计算分析自主训练数据，自主学习，调解压力装置及治疗装置的参数。
S7、通过自主学习及远端管理员调解充气气囊，气孔的参数，柔和调解血管压力，扩张血管。
S8、远端及自主控制移动纳米机器人，下达自主巡回指令，纳米机器人沿位置目标区，利用血管导丝，依据血管狭窄的程度，自主学习设置压力装置参数及远端管理员调解压力装置充气球囊，气孔自主柔性调解血管内压力，自主巡回目标区，扩张血管，改善血液循环。
9.一种血管内纳米机器人装置、最优化控制系统、方法，其特征在于，血管内综合指标多目标最优化调控方法，具体步骤如下：
S1.监测不同血管位置的狭窄值，血流值，血压参值，受压受力值，应力值。
S2.设置压力装置的压力变量。
S3.建立不同血管位置的血液循环最优的数学模型包括：
血管模型，不同血管位置的狭窄值，血流值，血压参值，受压受力值，应力值为常量。
压力装置的压力变量。
S4.制约条件包括：
1)压力装置的施加压力范围
2)血流的标准值范围
3)血管内标准的压力范围
4)球囊气囊受压受力范围
5)支架受力范围
6)激光/射频发射器的参数范围
7)消融位置范围
8)血管的位置区域范围
S5.多目标包括：
血管内的血液循环狭窄/慢性闭塞病变最小
血管内的斑块，栓塞病变最小
血管内的钙化病变率最小
血液传感器反馈的指标与上下限差的绝对值(在指标上下限范围内为0)*权值之和最小综合的血流储备分数(FFR)数值最大(冠脉压力适用) 。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022199198A1 (zh) * 2021-03-23 2022-09-29 谈斯聪 一种血管内纳米机器人装置、最优化控制系统、方法
WO2024144089A1 (ko) * 2022-12-26 2024-07-04 재단법인대구경북과학기술원 마이크로/나노로봇의 3차원 위치를 제어하는 정밀 자기장 제어 시스템의 점진적 학습 방법

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009145405A1 (en) * 2008-05-26 2009-12-03 Industry Foundation Of Chonnam National University Microrobot for intravascular therapy and microrobot system using it
WO2011058505A1 (en) * 2009-11-16 2011-05-19 Scuola Superiore Di Studi Universitari E Di Perfezionamento Sant'anna A miniaturized microrobotic device for locomotion in a liquid environment
KR20130117627A (ko) * 2012-08-14 2013-10-28 이상윤 혈관탐사 마이크로-나노 로봇 조종시뮬레이터 시스템
CN106473714A (zh) * 2016-09-21 2017-03-08 南京航空航天大学 一种微型血管探测机器人及其运动控制方法
KR20190043778A (ko) * 2017-10-19 2019-04-29 전남대학교산학협력단 스퀴드를 이용한 의료용 마이크로/나노로봇의 자율 내비게이션 시스템
CN110076749A (zh) * 2019-03-01 2019-08-02 天津理工大学 一种仿水母磁控微型软体机器人及其制备方法和驱动方法
CN110236641A (zh) * 2019-06-28 2019-09-17 昆明研顶技术开发有限公司 一种新型磁力纳米血栓疏通装置
US20190365325A1 (en) * 2017-06-26 2019-12-05 Bruce Reiner Nanobots with embedded biosensors
US20200156237A1 (en) * 2017-06-16 2020-05-21 Temple Universtiy-Of The Commonwealth Sytem of Higher Education Climbing soft robotics

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100999657B1 (ko) * 2008-08-04 2010-12-08 전남대학교산학협력단 혈관 치료용 마이크로 로봇의 유지 및 이동 시스템
US20100286708A1 (en) * 2009-05-06 2010-11-11 Dan Rittman System for blood vessels cleaning, such as for a coronary artery, peripheral artery or any other body vessel, based on mobile agent
CN102512206B (zh) * 2011-12-13 2014-04-09 苏州生物医学工程技术研究所 血管内超声超声诊断与光声治疗装置及其治疗方法
CN107898487B (zh) * 2017-11-28 2023-11-03 郑州大学第一附属医院 一种具有仿生水母收缩膨胀功能的通用型血栓碎取装置
IL258323B (en) * 2018-03-22 2020-05-31 Sadan Nir System and method for catheterization using an electromagnetic capsule working in the vascular space
CN109171976B (zh) * 2018-10-22 2020-03-10 中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院 一种可精确控制的血管手术机器人及其操作方法
CN109480803A (zh) * 2019-01-02 2019-03-19 上海市第人民医院 集传感器和载药囊为一体的生物兼容微型装置
CN112022279B (zh) * 2020-06-19 2022-02-01 吉林大学 清理血栓的仿生血管机器人
CN113133786A (zh) * 2021-03-23 2021-07-20 谈斯聪 一种血管内纳米机器人装置、最优化控制系统、方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009145405A1 (en) * 2008-05-26 2009-12-03 Industry Foundation Of Chonnam National University Microrobot for intravascular therapy and microrobot system using it
WO2011058505A1 (en) * 2009-11-16 2011-05-19 Scuola Superiore Di Studi Universitari E Di Perfezionamento Sant'anna A miniaturized microrobotic device for locomotion in a liquid environment
KR20130117627A (ko) * 2012-08-14 2013-10-28 이상윤 혈관탐사 마이크로-나노 로봇 조종시뮬레이터 시스템
CN106473714A (zh) * 2016-09-21 2017-03-08 南京航空航天大学 一种微型血管探测机器人及其运动控制方法
US20200156237A1 (en) * 2017-06-16 2020-05-21 Temple Universtiy-Of The Commonwealth Sytem of Higher Education Climbing soft robotics
US20190365325A1 (en) * 2017-06-26 2019-12-05 Bruce Reiner Nanobots with embedded biosensors
KR20190043778A (ko) * 2017-10-19 2019-04-29 전남대학교산학협력단 스퀴드를 이용한 의료용 마이크로/나노로봇의 자율 내비게이션 시스템
CN110076749A (zh) * 2019-03-01 2019-08-02 天津理工大学 一种仿水母磁控微型软体机器人及其制备方法和驱动方法
CN110236641A (zh) * 2019-06-28 2019-09-17 昆明研顶技术开发有限公司 一种新型磁力纳米血栓疏通装置

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022199198A1 (zh) * 2021-03-23 2022-09-29 谈斯聪 一种血管内纳米机器人装置、最优化控制系统、方法
WO2024144089A1 (ko) * 2022-12-26 2024-07-04 재단법인대구경북과학기술원 마이크로/나노로봇의 3차원 위치를 제어하는 정밀 자기장 제어 시스템의 점진적 학습 방법

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