一个模型可以预测软组织内部活跃的肌驱动的刺针的偏移.

科学领域:

• 机器人技术 机器人技术 机器人技术
• 医疗工程 医学工程
• 手术技术 手术技术

背景情况:

• 微创手术和机器人辅助手术已经取得了重大进展.
• 针插入对于诸如支臂治疗,切除,药物输送和活检等程序至关重要.
• 由于组织相互作用,运动和有限的控制/可视化,手动针方向是具有挑战性的.

研究的目的:

• 引入一种新型的偏向模型,用于在软组织中激活肌驱动的刺针方向.
• 启用基于模型的机器人控制,以精确指导针.
• 在单层组织模型中预测针曲.

主要方法:

• 开发了一种新的曲模型,用于激活的肌驱动的刺针.
• 进行了五次针头插入实验,使用角活针插入幻影组织.
• 采用实时机器人辅助超声波追踪来监测针尖轨迹.

主要成果:

• 拟议的屈曲模型通过实验插入得到了验证.
• 预测针曲的平均误差为0.58±0.14毫米.
• 该模型证明了对在单层幻影组织中插入形尖端主动针的准确性.

结论:

• 开发的偏向模型显示了增强针插入程序中的机器人控制的前景.
• 准确预测针曲的偏移对于提高手术精度至关重要.
• 这种模型有助于推进机器人辅助的微创手术.