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Harry Robertshaw
Harry Robertshaw
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人工智能实现脑机接口的自主机器人导航
研究人员开发了一种用于通过经血管方式访问大脑的自主机器人导航系统，无需开颅手术。该系统利用在计算机中训练的软Actor-Critic控制器在脑血管中导航，并在模拟和体外环境中证明了可行性。尽管初步结果显示成功率令人鼓舞，尤其是在特定任务和解剖结构中，但该研究强调了在临床前应用之前需要改进解剖结构泛化能力和模拟到现实校准。
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新AI方法提高自主血管内导航成功率
研究人员开发了一种名为渐进式经验融合（PEF）的新方法来训练自主血管内导航控制器。该技术旨在提高机械取栓的输送成功率，尤其是在复杂的血管解剖结构中。在模拟中，PEF的成功率为74%，显著优于软Actor-Critic和基础TD-MPC2控制器等其他方法。进一步的测试表明，具有自适应规划的PEF控制器在未见过的血管中成功率为90%，并成功转移到体外患者血管中，通过微调将路径比率从63%提高到80%。