基于实时多模式图像融合的半自动穿孔机器人系统:临床前评估

科学领域:

• 医疗机器人 医疗机器人
• 手术导航 手术导航
• 医疗成像技术的融合

背景情况:

• 传统的手术机器人系统在腹部器官穿刺方面面临挑战,原因是呼吸引起的目标移位和缺乏实时可视化.
• 这些局限性降低了穿孔精度,增加了医疗事故的风险.

研究的目的:

• 开发一个半自动手术机器人系统,用于增强腹部器官穿孔手术.
• 通过将实时超声波和CT图像融合与呼吸监测相结合,解决传统系统的局限性.

主要方法:

• 使用六轴力传感器构建了一个呼吸模型,用于监测患者的呼吸阶段并确定最佳穿孔时间.
• 超声波 (US) 图像与术前计算机断层扫描 (CT) 图像的实时记录和融合被用于准确的穿孔指导.

主要成果:

• 幻影和动物实验表明,肝脏组织的US和CT之间的平均融合误差在3mm以内.
• 穿孔精度在幻影实验中达到1.0mm的平均误差,在动物实验中达到2.5mm的平均误差.
• 该系统的图像融合和穿孔精度在3毫米范围内,符合临床要求.

结论:

• 开发的半自动手术机器人系统实现了高图像融合和穿孔精度 (3毫米以内),满足临床需求.
• 该系统自动化了大约70%的外科手术,大大减少了对外科医生经验的依赖,提高了安全性.