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소정의 절개부위를 통해 수술공간으로 삽입되어 수술부위를 실시간 촬영하는 내시경 카메라;상기 내시경 카메라를 이동시키는 구동부;사용자의 머리에 착탈 가능하게 착용되어 상기 내시경 카메라에서 촬영된 영상을 표시하는 헤드셋;사용자의 음성을 인식하는 음성인식부; 및상기 음성인식부에서 인식된 음성데이터로부터 상기 내시경 카메라의 움직임에 대한 사용자의 의도를 파악한 후 이를 기초로 상기 구동부를 제어하기 위한 구동제어신호를 상기 구동부로 송신하며, 상기 내시경 카메라로부터 수신된 영상정보를 상기 헤드셋으로 전송하는 제어부;를 포함하는 수술로봇 시스템
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제 1 항에 있어서,상기 제어부는,상기 음성인식부를 통해 확보된 음성데이터로부터 상기 내시경 카메라의 움직임에 대한 사용자의 의도를 파악하는 음성인식 판단부;상기 음성인식 판단부에서 파악된 상기 내시경 카메라의 움직임에 대한 사용자의 의도를 기초로 상기 내시경 카메라의 동작 제어에 필요한 발화지침을 생성하는 발화지침 생성부;상기 발화지침에 기초하여 상기 구동부를 제어하기 위한 구동제어신호를 생성하는 구동제어신호 생성부; 및상기 내시경 카메라로부터 수신된 영상정보와 상기 발화지침을 상기 헤드셋으로 전송하며, 상기 구동제어신호를 상기 구동부로 전송하는 송신부;를 포함하고,상기 헤드셋은,상기 송신부에서 전송되는 영상정보를 표시하는 영상표시부; 및상기 송신부에서 전송되는 발화지침을 상기 영상표시부에 자막으로 표시하는 자막표시부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 수술로봇 시스템
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제 2 항에 있어서,상기 음성인식 판단부는 머신 러닝 기반의 음성 인식 모델을 이용하여 상기 음성인식부를 통해 확보된 음성데이터 중에서 상기 내시경 카메라의 동작 제어에 필요한 단어들을 구분하고 패턴화하여 상기 내시경 카메라의 움직임에 대한 사용자의 의도를 파악하는 것을 특징으로 하는 수술로봇 시스템
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제 3 항에 있어서,상기 음성 인식 모델은 딥 러닝(deep learning) 기반의 학습에 기초하여 구축된 심층신경망(Deep neural network)를 포함함을 특징으로 하는 수술로봇 시스템
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제 3 항에 있어서,상기 발화 지침은 ‘캠 라이트(Cam right)’, ‘캠 레프트(Cam left)’, ‘캠 업(Cam up)’, ‘캠 다운(Cam down)’, ‘캠 줌 인(Cam zoon in)’및 ‘캠 줌 아웃(Camera zoom out)’을 포함하는 것을 특징으로 하는 수술로봇 시스템
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제 1 항에 있어서,상기 음성인식부는 상기 헤드셋 일측에 착탈가능하게 구비되거나 상기 헤드셋에 일체로 구비된 마이크로폰인 것을 특징으로 하는 수술로봇 시스템
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소정의 절개부위를 통해 수술공간으로 삽입되어 수술부위를 실시간 촬영하는 내시경 카메라;상기 수술공간으로 삽입되어 상기 수술부위를 수술하기 위한 로봇팔;상기 내시경 카메라를 이동시키는 구동부;사용자의 머리에 착탈 가능하게 착용되어 상기 내시경 카메라에서 촬영된 영상을 표시하는 헤드셋;사용자의 음성을 인식하는 음성인식부; 및상기음성인식부에서 인식된 음성데이터로부터 상기 내시경 카메라의 움직임에 대한 사용자의 의도를 파악한 후 이를 기초로 상기 구동부를 제어하기 위한 구동제어신호를 상기 구동부로 송신하고, 상기 내시경 카메라와 상기 로봇팔의 충돌확률을 계산하여 상기 계산된 충돌확률을 상기 헤드셋으로 전송하며, 상기 내시경 카메라로부터 수신된 영상정보를 상기 헤드셋으로 전송하는 제어부;를 포함하는 수술로봇 시스템
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제 7 항에 있어서,상기 제어부는,상기 음성인식부를 통해 확보된 음성데이터로부터 상기 내시경 카메라의 움직임에 대한 사용자의 의도를 파악하는 음성인식 판단부;상기 음성인식 판단부에서 파악된 상기 내시경 카메라의 움직임에 대한 사용자의 의도를 기초로 상기 내시경 카메라의 동작 제어에 필요한 발화지침을 생성하는 발화지침 생성부;상기 발화지침에 기초하여 상기 구동부를 제어하기 위한 구동제어신호를 생성하는 구동제어신호 생성부;상기 내시경 카메라와 상기 로봇팔의 충돌가능성을 확률로 계산하는 충돌확률 계산부; 및상기 내시경 카메라로부터 수신된 영상정보와, 상기 발화지침과, 상기 충돌확률 계산부에서 계산된 충돌확률을 상기 헤드셋으로 전송하며, 상기 구동제어신호를 상기 구동부로 전송하는 송신부;를 포함하고, 상기 헤드셋은,상기 송신부에서 전송되는 영상정보를 표시하는 영상표시부; 및상기 송신부에서 전송되는 발화지침과 충돌확률을 상기 영상표시부에 표시하는 자막표시부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 수술로봇 시스템
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제 8 항에 있어서,상기 음성인식 판단부는 머신 러닝 기반의 음성 인식 모델을 이용하여 상기 음성인식부를 통해 확보된 음성데이터 중에서 상기 내시경 카메라의 동작 제어에 필요한 단어들을 구분하고 패턴화하여 상기 내시경 카메라의 움직임에 대한 사용자의 의도를 파악하는 것을 특징으로 하는 수술로봇 시스템
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제 9 항에 있어서,상기 음성 인식 모델은 딥 러닝(deep learning) 기반의 학습에 기초하여 구축된 심층신경망(Deep neural network)를 포함함을 특징으로 하는 수술로봇 시스템
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제 9 항에 있어서,상기 발화 지침은 ‘캠 라이트(Cam right)’, ‘캠 레프트(Cam left)’, ‘캠 업(Cam up)’, ‘캠 다운(Cam down)’, ‘캠 줌 인(Cam zoon in)’및 ‘캠 줌 아웃(Camera zoom out)’을 포함하는 것을 특징으로 하는 수술로봇 시스템
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제 8 항에 있어서,상기 음성인식 판단부는 상기 내시경 카메라와 로봇팔의 충돌확률을 표시하는 기준에 대한 사용자 의도를 파악하도록 구비되고,상기 제어부는 상기 충돌확률 계산부에서 계산된 충돌확률이 상기 음성인식 판단부에서 파악된 상기 내시경 카메라와 로봇팔의 충돌확률을 표시하는 기준에 대한 사용자 의도에 따른 충돌확률보다 높은 경우에 상기 송신부가 상기 충돌확률 계산부에서 계산된 충돌확률을 상기 헤드셋으로 전송하도록 하는 충돌확률 표시여부 판단부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 수술로봇 시스템
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제 12 항에 있어서,상기 음성인식 판단부는 머신 러닝 기반의 음성 인식 모델을 통해 상기 음성인식부를 통해 확보된 음성데이터 중에서 상기 내시경 카메라 동작 제어에 필요한 단어들과 상기 내시경 카메라와 로봇팔의 충돌확률을 표시하는 기준에 대한 단어들을 구분하고 패턴화하여 상기 내시경 카메라의 움직임에 대한 사용자 의도와 상기 내시경 카메라와 상기 로봇팔의 충돌확률을 표시하는 기준에 대한 사용자 의도를 파악하는 것을 특징으로 하는 수술로봇 시스템
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제 13 항에 있어서,상기 음성 인식 모델은 딥 러닝(deep learning) 기반의 학습에 기초하여 구축된 심층신경망(Deep neural network)를 포함함을 특징으로 하는 수술로봇 시스템
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제 13 항에 있어서,상기 발화 지침은 ‘캠 라이트(Cam right)’, ‘캠 레프트(Cam left)’, ‘캠 업(Cam up)’, ‘캠 다운(Cam down)’, ‘캠 줌 인(Cam zoon in)’및 ‘캠 줌 아웃(Camera zoom out)’을 포함하는 것을 특징으로 하는 수술로봇 시스템
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제 7 항에 있어서,상기 음성인식부는 상기 헤드셋 일측에 착탈가능하게 구비되거나 상기 헤드셋에 일체로 구비되는 마이크로폰인 것을 특징으로 하는 수술로봇 시스템
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