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Updated: May 20, 2026
06:24
A Spine Robotic-Assisted Navigation System for Pedicle Screw Placement
Published on: May 11, 2020
8.8K
使用3D检测和定位网络进行手术工具的实时主动约束生成和执行
Spyridon Souipas1, Anh Nguyen2, Stephen G Laws1
1Mechatronics in Medicine, Imperial College London, Mechanical Engineering, London, United Kingdom.
Frontiers in robotics and AI
|April 2, 2024
概括
本研究介绍了手术中的协作机器人的活跃约束,使用基于摄像头的网络来实时界限定义和执行. 该系统成功地阻止了外科医生超越安全区,提高了患者的安全性.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 手术技术 手术技术
- 计算机视觉 计算机视觉
背景情况:
- 协作机器人 (cobots) 在人机交互过程中受益于积极的安全约束.
- 目前的系统面临着庞大的触觉反机器人和具有有限约束强制性的微型系统之间的差距.
- 主动约束生成通常依赖于外部跟踪和手术前成像.
研究的目的:
- 介绍一个精致的协作机器人平台用于整形外科手术.
- 通过使用单眼RGB摄像机网络 (SimPS-Net) 引入"即时"主动约束生成和执行方法.
- 评估系统在定义和执行安全和限制区域方面的有效性.
主要方法:
- 使用了一种精致的三度自由度协作机器人 - - 签名机器人.
- 一个基于RGB摄像头的实时单眼RGB网络 (SimPS-Net) 用于飞行边界定义.
- 两个主动约束 (安全区域,限制区域) 进行了执行测试.
主要成果:
- SimPS-Net实现了54.7%±5.2%的对象本地化成功率.
- 在安全区域,触觉反抵抗了边界越过 (2.70 mm ± 0.37 mm 从边界).
- 在100%的尝试中,禁区约束成功地阻止了边界透.
结论:
- 拟议的机器人平台和约束管道证明了手术应用的可行性.
- 实时,基于摄像头的主动约束生成和执行是有效的.
- 该系统有望提高协作手术机器人安全性.
