一顆膠囊大小的胃腸道內(nèi)窺鏡機器人溢吻，被服下后靶壮，通過體外磁控的方式實現(xiàn)在消化道中的運動怔毛，途經(jīng)食道、胃部腾降、腸部拣度，最后被人體排出。這個過程中螃壤，電腦可以同步顯示胃腸道的相關(guān)檢測數(shù)據(jù)抗果，從而讓醫(yī)生有依據(jù)地完成診斷。

（圖片來源：2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)）

聽起來好像很簡單映穗，而實際上膠囊機器人在投入使用前窖张，必須先經(jīng)過深度學習和訓練。就像游戲玩家出發(fā)去升級打怪需要游戲裝備和地圖一樣蚁滋，膠囊機器人需要通過深度學習技術(shù)改善密集地形重建和姿態(tài)估計算法，以及通過SLAM（ Simultaneous Localization and Mapping）同步定位與地圖構(gòu)建的機器視覺技術(shù)實現(xiàn)檢測赘淮、識別能力泵李。

通俗一點講，機器人不是人腔族，它的視覺和決策能力虑夕，都需要研制者通過一些方法賦予給它。通過深度學習獲得的能力相當于膠囊機器人的大腦羽折，而通過SLAM機器視覺獲得的就相當于膠囊機器人的“火眼金睛”沼改。

2000年，以色列研制的第一個膠囊內(nèi)鏡獲得FDA批準進入臨床巍樟，當時的膠囊機器人是隨消化道的自然蠕動而前進的经翻，由于沒有經(jīng)過深度學習訓練，也沒有SLAM技術(shù)的加持捍幽，有點像盲人摸象竹砾，對于像胃這樣大的消化道器官，其觀察范圍十分有限衩缘，因此會造成相當大的漏檢吊违。

土耳其伊斯坦布爾的Bogazici大學的生物醫(yī)學工程專業(yè)，有一個專業(yè)的生物醫(yī)學實驗室延都，其研究領(lǐng)域包括生物醫(yī)學儀器雷猪、生物電子學睛竣、生物力學、神經(jīng)信號分析求摇、生物光子學射沟、醫(yī)學成像、細胞成像和電生理學月帝、機器人技術(shù)躏惋、醫(yī)療設(shè)備設(shè)計和測試，以及心理物理學等嚷辅。

2020年簿姨，該實驗室的Mehmet Turan博士，通過TUBI TAK2232國際杰出研究人員研究金方案獲得了資金支持簸搞，開展了一項名為“磁性驅(qū)動的Al-Powered內(nèi)窺鏡膠囊機器人用于靶向藥物傳遞和多活檢操作”的研究項目扁位。該項目旨在利用人工智能的最新進展，在無線膠囊內(nèi)窺鏡（WCE）機器人的機電一體化設(shè)計趁俊、遠程磁控以及定位和映射算法方面進行重大的科技創(chuàng)新域仇。

在該項目中，研究人員基于1個膠囊內(nèi)鏡圖像的基礎(chǔ)SLAM數(shù)據(jù)集剩跛，1只Panda機械臂础恰，1臺EinScan Pro 2X（先臨三維品牌的3D掃描儀），2個具有不同相機特性的商用膠囊機器人优狡，對體外豬胃腸道的數(shù)據(jù)進行了采集呻舆，并完成了算法測試和膠囊機器人的深度學習與訓練。

研究人員把器官固定在六個支架上铣瞒，創(chuàng)造出L形芯拇、Z形和O形三種胃腸道形態(tài)，以模擬通過升結(jié)腸到橫結(jié)腸的GI-牽引路徑腔资。EinScan Pro 2X的功能就是3D掃描獲取這六個器官形態(tài)的點云數(shù)據(jù)双漫。所收集的數(shù)據(jù)結(jié)果，需要滿足兩點：使SLAM數(shù)據(jù)集適合于遷移學習淡厦；此外刑吕，還可以對同一器官類型的具有不同紋理細節(jié)的組織進行算法性能測試。

由于被掃描的物體本身明暗多變汗忠，柔軟易變形卸酿，一開始并不順利。先臨三維的技術(shù)人員在了解項目情況后穿扳，為研究人員及時提供了3D掃描儀的操作指導衩侥，包括如何通過亮度調(diào)整應(yīng)對明暗變化，如何使用標志點輔助數(shù)據(jù)高精度拼接，選擇哪一種無毒無害的醫(yī)用顯影劑可以幫助進一步改善數(shù)據(jù)細節(jié)茫死，以及面對不同的情況如何選擇合適的掃描模式跪但。

（點擊上方圖片觀看視頻，解密胃腸器官如何3D掃描）

最終峦萎，我們很高興地看到屡久，研究人員如愿以償獲取到了六組高精細的3D數(shù)據(jù)，如實記錄了器官所有結(jié)構(gòu)爱榔、角落和深度被环。

然后，原始點云數(shù)據(jù)被進一步編輯详幽，得到了色譜圖筛欢。

這些數(shù)據(jù)都被用于膠囊機器人的深度學習和算法訓練。Bogazici大學的研究人員使用膠囊內(nèi)鏡圖像的基礎(chǔ)SLAM數(shù)據(jù)集作為輸入唇聘，然后利用此次3D掃描獲取的三維模型在SLAM數(shù)據(jù)集中確定定位蝴勉。

研究組的Mehmet Turan博士說：“在以前的一個研究項目中，我使用過另一個品牌的3D掃描儀匿忿。那款3D掃描儀也很好生肖，但是與EinScan Pro 2X相比，在分辨率和點精度上存在技術(shù)差異执鲜。點精度是我們此次項目實現(xiàn)深度學習過程的最重要因素之一盘瞄，這就是為什么團隊最終決定依靠EinScan Pro 2X的能力來完成這個項目的原因∠柿妫”

原文：In a previous research project, another 3D Scanner was used. This 3D scanner had also achieved good results, but there exist technical differences in the resolution and point accuracy. Point accuracy was one of the most important factors in our project to achieve the deep learning process which is why the team decided to count on the capacities of the EinScan Pro 2X for this project.

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（先臨三維）

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