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骨组织状态感知方法的研究进展2024(全文)监测铣削深度，动物实验表明该模型可以在0.8~1.2mm深度内实现0.1mm的操作精确度，在1.3~1.6mm深度内实现0.2mQuetal报道了一种基于反向传播神经网络的骨组织感知模型，该模型可以根据铣削椎板过程中的铣削力、速度及超声骨刀功率判断超声骨刀是否到达内层皮质骨，动物实验结果表明该模型可以精准确定铣削终点。Torunetal基于力学传感器数据设计了一套闭环信号控制系统以监测骨组织钻孔过程中的突破状态，突破状态检测成功率达98.1%,突破后钻头位置偏差仅为1mm。Boiadjievetal基于钻头位置和实时力传感器数据设计量，缩短了钻孔时间，减少了机械性破坏及热削过程中的力学信息可以实现机器人辅助骨组织有创操作的全程实时监声学信号逐渐被应用于骨组织状态感知与骨组织操作反馈控制。Zakerietal实现了利用牛胫骨钻孔中的声学信号区分骨与软骨组织。

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