Core Concepts
ロボット支援の眼科手術における双手操作と適応性強膜力制御の比較研究。
Abstract
眼科微小手術におけるロボット支援技術は、外科医の手の震えや疲労を解決し、RVC(網膜静脈カニュレーション)などの微細な眼科手術を安全かつ精密に行うことが可能である。Steady-Hand Eye Robot(SHER)は、協力的な内視鏡操作を可能にするアドミタンスベースのロボティックシステムであり、手振れを除去する。しかし、この協力的制御モードは重要な安全性考慮事項に対処していない。適応的強膜力制御アルゴリズムは、FBGセンサーを使用して工具-強膜相互作用力を測定し最小化するために提案された。BMAT制御フレームワークでは、前回の作業から拡張されており、提案されたBMAT制御フレームワークの効果が実証されている。
Stats
FBGセンサーは工具-強膜相互作用力を測定し最小化するために使用されている。
安全閾値120 mN以下で強膜力を保つために適応的強膜力制御アルゴリズムが活動している。
BMAT制御フレームワークでは、工具-強膜相互作用力が低下するよう調整されている。
Quotes
"Robot-assisted eye surgery technology may resolve the problems of hand tremors and fatigue and improve the safety and precision of RVC."
"Integrating this adaptive force control algorithm in a teleoperation modality has the potential to offer surgeons advanced capabilities, contributing to an improvement in patient safety."
"The adaptive sclera force control algorithm dynamically adjusts the SHER 2.0 and SHER 2.1 end-effector velocity to maintain the sclera force below a safe threshold of 120 mN."