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smart inject
Smart Inject
Smart Inject
협업 로봇과 AI 카메라를 활용한 자동 미정맥 투여 장치
Injector
동물 보정 장치
로봇 팔
AI Camera
Method of Use
호흡 마취된
Rat/Mouse 고정
인공지능 카메라 촬영
(비전 머신 러닝 알고리즘 적용)
미정맥 위치 정의 & 로봇팔 연동
니들 감지 및 미세 조정
미정맥 투여
Experiment
그린 라인 : 니들 , 레드 라인 : 꼬리 정맥
식염수 50μl 주입
인공 지능이 꼬리 정맥과 바늘을 정렬한 뒤 , GUI를 통해 0.01mm의 정확도를 가진
협업로봇을 제어하여 자동으로 약물을 주입합니다.
(A)
(B)
비전 머신러닝을 활용한 꼬리 정맥 인식
(A) 꼬리 정맥 인식. 쥐 꼬리(왼쪽), 레드 라인(오른쪽)으로 정맥을 인식.
(B) DeepLab V3+ 이미지 분할 모델의 개략도.
주입 전
주입 시작
주입 후
(성공)
(실패)
(A)
자동 주입 장치에 의한 8% EV 꼬리정맥 주사 (IV).
(A) 성공과 실패 시 주입 과정
흰색 화살표 : 성공 주입 시 EV의 흐름
주입 전
주입 후
주입 전
주입 후
(B)
(B) 성공적인 EB 주입에 의해
눈, 귀, 코 그리고 발톱이
파란색으로 변한 SD-Rat 이미지
(성공)
(실패)
(C)
(C) 성공 및 실패 사례의 주입전 및 주입후 이미지.
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Figure 1. Accurate entry into the tail vein can be confirmed through chandes in the pressure value inside the needle.
While drug injection is in progess by AIIS, the pressure sensor value inside the needle changes in a certain pattern, and the success of insertion into the tail vein can be judged through the change in pressure value. If needle insertion into the tail vein was successful, a pressure value of 7mmHg or more was observed, and a pattern was observed where the pressure rose during injection and then fell again when drug injection was completed.
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Figure 2. Tail vein recognition using vision machine learning.
(A) Schematic of Deeplabv3+ image segmentation model. (B) Tail vein recognition within the GUI. Vein recognized as green line, needle recognized as red line. Accurate injection positioning with automatic adjustment of tail vein and needle position by AI.
Product Competitiveness
투여 정확도 90% 이상 달성
미정맥 위치 정확도 향상
기계 학습 기반
이미지 처리
알고리즘 적용
투여 정확도 향상
인공지능 혈관 인식
3D 스캔 실험동물 라이브러리
동물 라이브러리 구축으로
3D 고정 장치 자체 개발
투여 경로의 다양화
6축 로보팔을 활용하여
다각도,경로의 투여 솔루션 구현
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