カニューレフレキシブルニードル用関数族ベースの機械曲げモデルに基づく経路計画

科学分野:

• ロボット工学
• 医療機器
• 手術ナビゲーション

背景:

• 従来のフレキシブルニードルは、経路計画のために理想化された運動学的モデルを使用しています。
• これらのモデルはニードルの曲がりを正確に表現できず、重大な挿入誤差につながります。
• カニューレ付きフレキシブルニードルは、柔軟性と経路補正能力を向上させます。

研究 の 目的:

• 大曲げ理論に基づくカニューレ付きフレキシブルニードルの正確な曲げモデルを開発すること。
• 障害物の多い環境におけるフレキシブルニードルのための改良された経路計画アルゴリズムを提案すること。
• シミュレーションと実験を通じて、提案されたアルゴリズムの有効性と精度を検証すること。

主な方法:

• カニューレ付きフレキシブルニードルのための大曲げモデルを開発しました。
• 実験データを使用して、スタイレットの伸長とモデルの離散化の関係を定式化しました。
• スタイレットの伸長に対するニードルの曲がりを記述する関数を確立しました。
• 経路計画のために改良された急速探索ランダムツリーアルゴリズムを実装しました。
• 比較シミュレーションと実験的検証を実施しました。

主要な成果:

• 提案された経路計画アルゴリズムは、車輪ベースのモデルと比較して、優れた探索速度と短い総挿入長を示しました。
• 実験的挿入では、平均誤差が0.77mmおよび0.91mm、最大誤差が1.2mmおよび1.5mmを達成しました。
• アルゴリズムの精度は、通常の外科手術の臨床要件を満たしました。

結論:

• 開発された曲げモデルは、カニューレ付きフレキシブルニードルの大きなたわみを正確に予測します。
• 改良された経路計画アルゴリズムは、フレキシブルニードル挿入の精度と効率を向上させます。
• このアプローチは、低侵襲手術手順に大きな進歩をもたらします。