立项评审通过 创新训练 416自然科学相关工程与技术 医疗健康未定级

如今对于肛门和直肠的检查主要以视诊、触诊为主，辅以内镜检查，其中对肛门和直肠的触诊称为直肠指诊，此方法简便易行，具有重要的诊断价值，不仅能诊断肛门、直肠的疾病，对盆腔的其他疾病，如，阑尾炎、髂窝脓肿、前列腺与精囊病变、子官及输卵管的病变等，也是一项不可缺少的诊断方法。然而这种诊断方法对于病变情况的诊断在一定程度上依赖于操作者的经验和技术因素的影响，诊断精度不够高，一致性不够强。本项目旨在设计实现一款进行肛周指检的机器人，从而使用工程的方法测定肛周的压力分布情况，并根据压力信号的分布情况分析出现异常信号的区域，进而分析发生的异常病变。 本项目利用视触觉的传感器如高分辨的摄像头或光学传感器以及高灵敏的力学传感器代替医生的手指对肛周区域进行进行指诊，同时增强对病变区域的精准判断。此外，本项目还利用先进的数据处理算法，对收集到的图像和压力信息进行分析，在此基础上，进行机器学习的模型训练，让机器人可以自主判断肛周病变的不同类型，从而显著减少诊断时间、提高诊断的精确度。