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臨床使用に適したMR対応マスタスレーブ型手術ロボットの開発

适合临床使用的MR兼容主从手术机器人的研制

基本信息

批准号：
09F09266
负责人：
橋爪誠
金额：
$ 1.28万
依托单位：
Kyushu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2009
资助国家：
日本
起止时间：
2009 至 2011
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究は、MR対応マスタ・スレーブ型手術ロボットの開発を目指し、MR対応マスタ・スレーブ型手術ロボットシステムとMR対応スレーブ型手術ロボットシステムを実現することである。スレーブロボットには2つの制御モードを持たせた。一つ目は3Dスライスのソフトウェアを用いた手術計画システムで、スレーブロボットの挿入点と到達点の情報を得て、得た情報を利用し、針を挿入するデバイスの姿勢を計算する。これにより、デバイスは計算された姿勢で動く。二つ目は4自由度のマスタデバイスを使用してスレーブロボットの姿勢を制御するものである。一つ目のモードは、手術計画システムとスレーブ型ロボットで構成されている。また、手術計画システムは3Dスライスのソフトウェアと光学式位置センサで構成されている。手術計画システムとデバイス間の通信はOpenIGTLinkライブラリによって実装されている。また、スレーブの先端の誤差を補正するための光学式位置センサから、スレーブの先端の情報を受け取る。手術計画システムで先端の誤差の計算を行い、補正された穿刺位置にスレーブ型ロボットが誘導する。実験を通して、補正前の誤差は平均5mmで補正後の誤差は平均0.5mに改善した。MR対応実験を通してロボットの性能を向上させるためにロボットのメカニズムを改善したところSNRは38%に改善した。二つ目のモードは、一つ目のモードにマスタデバイスを追加した。マスタデバイスは安全にスレーブを操作するために仮想の軌跡ガイドラインのアルゴリズムを有する。仮想軌跡ガイドの境界線を感知する反力提示のアルゴリズムにはスプリングのモデルを使用する。安全領域から危険領域に入ったときにはスプリングのモデルが作動し、警告を発する。この危険領域は5つの領域に構成される。実験を通して仮想の軌跡ガイドラインのアルゴリズムの性能が確認でき、臨床に用いることのできるMR対応マスタスレーブ型手術ロボットが完成した。

This study は, MR 応 seaborne マスタ · スレーブ surgery ロボットの open 発を refers し, MR 応 seaborne マスタ · スレーブ surgery ロボットシステムと MR 応 seaborne スレーブ surgery ロボットシステムを be presently することである. Youdaoplaceholder0 スレブロボットにブロボットにブロボットに 2 スレ <s:1> control モドをドを hold たせた. A つ mesh は 3 d スライスのソフトウェアを with いた operation plan システムで, スレーブロボットの scions into points と reach の intelligence をて, to たを use of intelligence し, needle を scions into するデバイスの posture を computing する. Youdaoplaceholder2 れによれによれによ, デバススされた calculation された posture で movement く. 2. The 4 degrees of freedom of スタデバスタデバスを is controlled by the <s:1> てスレブロボットブロボットブロボットを posture を and the する <s:1> であるであるであるであるであるであるであるであるである. A <s:1> objective モモドドドドドドる and a surgical plan システムとスレモブ type ロボットで constitute されてるる. また, operation plan システムは 3 d スライスのソフトウェアと optical position センサで constitute されている. Surgical plan システムとデバスス inter<s:1> communication OpenIGTLinkラブラリによってブラリによって actual equipment されてるるる. また, スレーブの apex をの error corrections するための optical position センサから, スレーブの apex の intelligence をけ take る. Surgical planning システムで terminal <s:1> error <e:1> calculation を perform を, correct された puncture position にスレブブ type ロボットが induction する. The experiment shows that を is improved through てて, the average <s:1> error before correction is <s:1> 5mmで, and the average <s:1> error after correction is <s:1> 0.5mに. MR 応 seaborne be 験を tong してロボットの performance を upward させるためにロボットのメカニズムを improve したところ SNR は 38% に improve した. For the second た order, モモドドド, and for the first <s:1> order, <s:1> モドにドにスタデバスタデバスをスをスを, an additional たた is added. マスタデバイスは security にスレーブを operation するために仮 think の trajectory ガイドラインのアルゴリズムを have する. 仮 want to track ガイドの boundary line を perception する reaction prompt のアルゴリズムにはスプリングのモデルを use する. Security からに into dangerous 険 field ったときにはスプリングのモデルが actuation し, warning を発する. The <s:1> <s:1> dangerous 険 fields に 5 にに fields に constitute される. Be 験を tong して仮 think の trajectory ガイドラインのアルゴリズムの performance が confirm でき, clinical にいることのできる MR 応 seaborne マスタスレーブ surgery ロボットが complete した.