Fortschritte bei robotischen Systemen für die Netzhautchirurgie

Die Netzhautchirurgie ist ein sehr heikler Eingriff, der Präzision erfordert. Chirurgen müssen an empfindlichen Geweben im Auge arbeiten. Solche Operationen können echt herausfordernd sein, weil der Platz für Instrumente begrenzt ist und man extrem genau arbeiten muss. Traditionelle Methoden hängen stark von den Fähigkeiten ausgebildeter Chirurgen ab. Aber technische Fortschritte bringen neue Tools mit sich, wie schlangenartige Roboter, die helfen können, diese Eingriffe einfacher und genauer zu machen.

Diese Roboter haben ein einzigartiges Design, das ihnen ermöglicht, sich in schwierigen Bereichen des Auges zu bewegen. Sie können sich biegen und winden, was den Chirurgen mehr Kontrolle über ihre Instrumente gibt. Diese Flexibilität kann bei Eingriffen wie der Netzhautvenenkanülierung helfen, wo eine Vene im Auge für eine Behandlung erreicht werden muss, und beim Abziehen von epiretinalen Membranen, einem Prozess, bei dem eine dünne Gewebeschicht von der Netzhaut entfernt wird.

#Die Rolle der Kinematikmodellierung in der Robotik

Damit diese Roboter richtig funktionieren, ist es wichtig, ihre Bewegungen genau zu modellieren. Dieser Prozess nennt sich "Kinematikmodellierung". Im Gegensatz zu herkömmlichen Roboterarmen ist es kompliziert, die Bewegungen schlangenartiger Roboter zu modellieren, wegen ihres komplexen Designs und ihrer Steuerung. Ein grosses Problem ist das Hystereseproblem, das durch die Spannung in den Drähten, die den Roboter steuern, verursacht wird. Dieses Problem kann die Genauigkeit beeinflussen, mit der der Roboter seine Werkzeuge positionieren kann.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, wurde ein neues Modell entwickelt. Dieses Modell verwendet eine Technik, die als probabilistische Gausssche Mischmodelle (GMM) in Kombination mit Gausssche Mischregression (GMR) bekannt ist. Dieser Ansatz hilft, die Genauigkeit der Bewegungen des Roboters zu verbessern.

#Der Bedarf an Präzision bei Netzhautverfahren

Ein häufiges Problem im Auge ist die Netzhautvenenokklusion (RVO). Das passiert, wenn der Blutfluss in den Netzhautvenen blockiert ist, oft durch Blutgerinnsel. Die Behandlung von RVO erfordert präzise chirurgische Techniken, weil die Venen sehr klein und zerbrechlich sind. Eine Methode zur Behandlung ist die Netzhautvenenkanülierung (RVC), bei der ein Schlauch in die Vene eingeführt wird, um Medikamente zu verabreichen. Das erfordert nicht nur Geschick, sondern auch die Fähigkeit, die Position des Werkzeugs genau beizubehalten. Zittern der Hände und Bewegungen des Patienten während der Operation können das noch schwieriger machen.

#Entwicklungen in der Robotersystemen

Um die benötigte Präzision während dieser Eingriffe zu verbessern, wurden verschiedene Robotersysteme entwickelt. Dazu gehören Systeme wie der Steady Hand Eye Robot (SHER) und der Integrated Robotic Intraocular Snake (I RIS). Diese Roboter helfen Chirurgen, sensible Aufgaben durch mehr Stabilität und Kontrolle über ihre Instrumente auszuführen.

Ein wichtiges Merkmal des I RIS Roboters ist die Fähigkeit, die Instrumenteneinheit von der Aktuationseinheit zu trennen, was die Sterilisation für den medizinischen Einsatz erleichtert. Dieses Design ermöglicht es Forschern, verschiedene Konfigurationen zu testen und die Leistung des Roboters zu verbessern.

#Arbeiten an der Hystereseausgleichung

Hysterese kann während des Betriebs dieser Roboter Probleme verursachen, was zu Bewegungsfehlern führt, die die Sicherheit beeinträchtigen. Statt zu versuchen, die physikalische Anordnung zu ändern, um die Hysterese zu reduzieren, gleicht das Modell dies mit Software aus. Das bedeutet, der Roboter kann seine Bewegungen besser verwalten, basierend auf den aktuellen Bedingungen, ohne teure Hardwareänderungen vornehmen zu müssen.

Die vorgeschlagene Methode beinhaltet die Erstellung von drei Modellen, die auf Eingabedaten basieren. Das erste Modell bietet eine allgemeine Übersicht darüber, wie sich der Roboter verhalten sollte. Die zweiten und dritten Modelle berücksichtigen speziell die Aufwärts- und Abwärtsbewegungen des Roboters. Mit diesen Modellen können Forscher die Bewegungen des Roboters genauer vorhersagen.

#Versuchsaufbau für den I RIS Roboter

Um die Effektivität dieser neuen Ausgleichsmethode zu testen, wurden eine Reihe von Experimenten mit dem I RIS Roboter durchgeführt. Ein 3D-Kalibrierungssetup wurde erstellt, um den Biegewinkel des Roboters genau zu messen. Der Roboter kann spezifische Bewegungen ausführen, die als Freiheitsgrade (DOF) bekannt sind und es ihm ermöglichen, während der Operation zu neigen und zu schwenken.

Zwei digitale Mikroskope wurden verwendet, um detaillierte Bilder der Bewegungen des Roboters aufzunehmen, wodurch Forscher die Winkeländerungen in Echtzeit messen konnten. Bildverarbeitungstechniken wurden angewandt, um zu bestimmen, wie gut der Roboter während jeder Testphase abschnitt.

#Ergebnisse der Experimente

Die Ergebnisse zeigten, dass der I RIS Roboter nach der Implementierung der Hystereseausgleichsmethode signifikante Verbesserungen in der Genauigkeit erzielen konnte. Bei Schwenkbewegungen schnitt das Modell besser ab als frühere Setups und zeigte etwa eine Verbesserung der Präzision um 60 % bis 70 %. Das bedeutet, dass der Roboter seine Werkzeuge viel genauer positionieren konnte, was für sichere chirurgische Verfahren entscheidend ist.

Die Vergleiche zeigten, dass die Neigungsbewegung eine umfangreichere Hystereschleife hatte als die Schwenkbewegung. Daher war die Ausgleichsmethode besonders vorteilhaft für Neigungsbewegungen, was zu zuverlässigeren Ergebnissen führte.

#Abschlusstests und Genauigkeit

Die abschliessende Testphase umfasste zunehmend komplexere Bewegungen, um die Leistung des Roboters unter realen Bedingungen zu bewerten. Es stellte sich heraus, dass das neue Modell den quadratischen Mittelwertfehler (RMSE) sowohl für Schwenk- als auch für Neigungsbewegungen im Vergleich zu früheren Modellen erheblich reduzierte. Das übersetzt sich in eine präzisere Werkzeugpositionierung während tatsächlicher Operationen, was die Patientensicherheit verbessert.

#Fazit und zukünftige Richtungen

Durch diese Arbeit haben die Forscher die Effektivität eines datengestützten Ansatzes zur Verbesserung der Kinematikmodellierung des I RIS Roboters veranschaulicht. Die Kombination von GMM und GMR ermöglicht es dem Roboter, aus seinen vorherigen Bewegungen zu lernen und sich zu verbessern. Die Integration eines Hystereseausgleichsalgorithmus steigert zudem seine Genauigkeit und macht ihn zu einem wertvollen Werkzeug für die Netzhautchirurgie.

Zukünftige Forschungen zielen darauf ab, dieses Modell in einem geschlossenen Regelkreis zu evaluieren, was helfen wird sicherzustellen, dass der Roboter sich während der Operation in Echtzeit an Veränderungen anpassen kann. Dazu könnte die Verwendung von Sensoren gehören, um den Druck und den Winkel des Werkzeugs zu erfassen, während es mit den Augen tischt.

Die kontinuierlichen Fortschritte in der Robotik-Technologie bieten grosse Hoffnung für die Zukunft chirurgischer Eingriffe. Indem man verbessert, wie sich diese Maschinen bewegen und auf ihre Umgebung reagieren, können sie Chirurgen bessere Werkzeuge bieten, um komplexe Aufgaben sicherer und effektiver auszuführen.