2024-07-07
Surgsci 초음파 스칼펠 장치는 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.
인공지능 알고리즘을 가진 고성능 컴퓨팅 서버
Surgsci의 수년간의 기반 기술 축적과 완전히 통합된 서버는 작은 AI 워크스테이션과 비교할 수 있는 성능을 가진 NPU 프로세서 (Neural Processing Units) 를 채택합니다.최대 3의 부동 소수점 데이터를 처리할 수 있습니다..6 TOP (초당 3.6조 수술) 는 다양한 수술의 운영 요구 사항을 지능적으로 충족시킵니다.
이 지능형 알고리즘은 에너지 출력의 정확성을 향상시키고 절단 효율과 응고 능력을 향상시킵니다.알고리즘은 지능적으로 다른 조직을 식별하고 그에 따라 에너지 출력을 조정합니다., 최저 에너지 소비로 최대 절단 효율과 응고 능력을 달성합니다.
저열 절단 제어 알고리즘
이 알고리즘은 절단 과정에서 온도 변화와 조직 상태를 실시간으로 모니터링합니다.최저 에너지 소비로 최대 절단 속도를 달성하기 위해 지능적으로 에너지 출력을 조정그 결과, 수술 도중 칼의 온도는 낮아지며, 열 손상을 최소화하고 수술 안전성을 향상시킵니다.
인공지능 온도 감지 알고리즘
이 알고리즘은 칼의 흥분 과정에서 다양한 데이터에 의해 생성된 변화를 지속적으로 분석합니다.그리고 정확한 온도 모니터링을 달성하기 위한 훈련온도가 한계를 초과하면 경고를 발행하고 칼의 과열로 인한 조직 열 손상을 줄이기 위해 적절한 조치를 취하도록 의사에게 안내합니다.
포렌츠 충돌 탐지 알고리즘
이 알고리즘은 AI 알고리즘 기술을 사용하여 블레이드 작동 중 다양한 데이터 변화를 분석하고 데이터를 식별, 분류 및 훈련합니다.칼리와 다른 칩 사이의 충돌의 신호 특성을 감지하고 신속하게 식별충돌이 발생하면 충돌이 끝날 때까지 에너지가 빠르게 회복되고 충돌 이벤트가 화면에 표시됩니다.따라서 수술 내 초음파 스칼펠 사용의 안전성을 높이고 칼날 부러짐 위험을 줄입니다..
조직 절단 완료 경고 알고리즘
이 알고리즘은 AI 알고리즘 기술을 이용하여 데이터 인식, 분류, 훈련에 필요한 다양한 데이터 변화를 분석합니다.알고리즘은 음성 요청을 통해 운영자를 경고합니다., 동시에 에너지 출력을 줄이면서 포렌츠의 마찰을 최소화하고, 刃의 온도를 낮추고, 절단 정확도를 향상시킵니다.
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