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Bimanual Manipulation of Steady Hand Eye Robots with Adaptive Sclera Force Control: Cooperative vs. Teleoperation Strategies


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."

Deeper Inquiries

質問1

他の生物学的モデルでBMAT制御方式の有効性を評価する計画はありますか? 回答1: 現在、研究チームでは、他の生物学的モデルを使用してBMAT制御方式の有効性をさらに評価する計画が進行中です。具体的には、鶏胚や豚眼などのモデルを用いて実験を行い、提案されたBMAT制御方式が他の解剖学的構造でも同様に優れたパフォーマンスを示すかどうかを調査します。これにより、手術ロボット技術が異なる外科手術領域へ拡張可能かどうかも明らかにする予定です。

質問2

立位と座位でのパフォーマンス比較から得られた知見は他の外科手術へも適用可能ですか? 回答2: 立位と座位でのパフォーマンス比較から得られた知見は、他の外科手術領域へも適用可能です。例えば、微小形成アナストモーシスなど操作精度が重要な手術でも同様に姿勢や安定性が重要となります。したがって、この研究結果は単純に眼科領域だけでなく、その他多くの外科手術分野でも応用可能性があることを示唆しています。

質問3

Haptic force feedback を追加した場合、手術安全性が向上しましたか? 回答3: Haptic force feedback を追加することで手術名医間通信力反応(haptic force feedback) おそらく 手札安全性向上しました. Haptic force feedback ユーザー の 手首感覚情報 反映させ, スクレラ力水準 理解 改善 もたらす 可能 思わ れます. この 追加 機能 運動 安全 急速改善 切開 行程 中 器具 使用者 力量 必要 最低限化 影響与える 可能 思わ れます.将来 的 研究 haptic force feedback BMAT 制御 方式 含め, 外科 医師 安全 急速改善 寄与 出来る 具体 的 効果 検討 必要あります。
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