סימום של התגובה המכנית של חתומי טריקו במהלך נוהלי ניתוח רובוטיים

התפקיד הקריטי של סימולציה רכה של Tissue in Robotic Surgery

ניתוח רובוטי שינה את הרפואה המודרנית, המאפשר פרוצדורות שהן פחות פולשניות, מדויקות יותר, ולעתים קרובות מהר יותר להתאושש מניתוח פתוח מסורתי.מערכות כמו מערכת דה וינצ'י כירורגית לתת למנתחים משופרים, הדמיה תלת-ממדית, וסינון רעדנות רעדטיבית, אך אתגר משמעותי נשאר: מכשירים רובוטיים חסרים משוב haptic טבעי לספק הבנה זו וחיזוי איך רקמות ניתוחיות חיוניות של אימון מכנית היא רקמות, לא רקמות ניתוחית, לא רקמות ניתוחית, אלא רקמות, אלא רקמות ניתוחית, אלא רקמות ניתוחית טיפולית, היא יעילה יותר, אלא רקמות, לא רקמות ניתוחית, אלא רקמות ניתוחית, אלא רקמות, היא יעילה יותר, היא יעילה יותר, אלא רקמות ניתוחית, אלא רקמות ניתוחית של טיפולית, אלא רקמות ניתוחית, אלא רקמות ניתוחית של טיפולית, היא יעילה יותר, לא יעילה יותר, אלא רקמות ניתוחית, היא יעילה יותר, אלא רקמות ניתוחית טיפולית, היא יעילה יותר, היא יעילה יותר, היא יעילה יותר, לא טיפולית טיפולית, היא רקמות ניתוחית טיפולית, היא רקמות ניתוחית, אלא רקמות ניתוחית, אלא רקמות ניתוחית

כאשר קולט רובוטי מושך על רקמת מעיים, או בקרקל חודר את קפסולת הכבד, הרקמות מתפוגגות, מתמתחות, ולעתים קרובות מקלקלות בדרכים מורכבות ולא ליניאריות. Capturing התנהגויות אלה בסימולציה מאפשר לחוקרים ומהנדסים לחזות נקודות לחץ, להימנע מנזק מקרי, ואופטימיזציה של נתיבי כלי רכב לפני חד-פעמי עשוי.

מדוע סימולציה של בעיות תגובה מכניות לבטיחות החולה

הגוף האנושי אינו חפץ נוקשה.רקמות רך ומדש; שרירים, ligaments, איברים, כלי דם ו-mdash; הם מולקולסטיים, אנזוטרופיים, ולעתים קרובות מציגים עיוותים גדולים תחת כוחות קטנים יחסית. בניתוח רובוטי, היעדר משוב דקוי פירושו המנתח חייב להסתמך לחלוטין על רמזים חזותיים.

כוח חיזוי זה משפיע ישירות על בטיחות המטופל.לדוגמה, במהלך ניתוח פרוסטטסטנטי, את האריזות הנוירו-vascular יש לשמר כדי לשמור על תפקוד זקפה.דמיה שמדגימה את הלחץ והזן על המבנים העדין האלה, שכן הם אינם חשופים עוזר המנתח להימנע ממתח מופרז, אשר יכול לגרום נזק עצבי באופן דומה, ניתוח לב רובוטי, החיזוי התגובה של בידוד קיר הרחם יכול להיות פעיל עבור דלקת פרקים נדירים: 1.

הכשרה כירורגית לתכנון Preoperative

(הסימול גם מהפכה בחינוך כירורגי.מאמנים יכולים לתרגל תמרונים מורכבים על רקמות וירטואליות שמתנהגות באופן מציאותי, ללמוד לשפוט כוח ורקמות טיפול ללא סיכון לחולים.זה הרבה יותר גבוה מהמודל המסורתי של "לראות אחד, לעשות אחד, ללמד אחד", אשר חושף באופן טבעי מטופלים לעקום הלמידה.

שיטות לחיקוי עבור Tissue Simulation

מגוון של טכניקות חישוביות פותחו כדי לעצב את ההתנהגות המכנית של רקמות רכות.כל אחד מציע סחרחורת בין נאמנות (דיוק) לבין מהירות חישובית (התאמה לשימוש בזמן אמת) בחירת השיטה תלויה במידה רבה ביישום הספציפי, בין אם זה יהיה תכנון טרום-נאמנות גבוה או משוב אפוקליפטי בזמן אמת במהלך ניתוח.

שיטת פיתוח פינטיט (FEM)

שיטת היסודות הפינטיט (FEM) היא תקן הזהב עבור סימולציות ביומכניות בעלות דיוק גבוה.זה עובד על ידי פיזור נפח רקמה מתמשך לתוך מרש של אלמנטים קטנים יותר, סופיים (tetrahedra או Hexahedra) מול משוואות השולטות של מכניקת רצף נפתרים עבור כל אלמנט, תוך התחשבות בתכונות החומריות של הרקמות, כגון Young &qurs; כמו חום ומודלים).

סימולציות FEM משמשות רבות בתכנון מחקר ו preoperative.לדוגמה, מנתח תכנון תיק כבד רובוטי יכול להשתמש במודל FEM ספציפי לחולה הנגזר מ-MRI או CT נתונים כדי לדמות כיצד הכבד יתפוצץ כאשר מאריך.זה עוזר לזהות אזורים בטוחים לפרקציה וחיזוי המיקום של כלי שיט מוסתרים.

מודלים של Mass-Spring Models (MSM)

עבור יישומים הדורשים ביצועים בזמן אמת, מודלים מאס-אביב (MSM) מציעים אלטרנטיבה יעילה חישובית. ב MSM, הרקמה מיוצגת כרשת של המונים הקשורים על ידי מעיינות ולחים.התנהגות המערכת נשלטת על ידי ניוטון ’ חוקי תנועה, אשר ניתן לפתור באופן מספרי בשיעורי מסגרת גבוהים.

ההגבלה העיקרית של MSM היא דיוק.קפיצים ליניאריים פשוטים אינם יכולים ללכוד את ההתנהגות המורכבת הלא ליניארית והאנוטרופית של רקמות אמיתיות.עם זאת, גרסאות מודרניות, כגון השימוש במעייןים קו-ספריביים וחוקי האביב הלא לינאריים, שיפרו באופן משמעותי את נאמנותם של 10% בלבד, על פי FLT:0a 2020 במחקר IEEE על עסקאות HapticsFLT:1, אופטימיזציה של MSM יכול להשיג משוב מתון עבור אופטימיזציה של 10 אחוזים של דיוקים.

שיטות ללא תשלום

שיטות (או ללא תשלום) כגון Particle hydroדינמיקה (SPH) או שיטת Galerkin (EFG) ללא אלמנט (EFG), לטפל בחולשה גדולה של FEM: עיוותים מרשימים.כאשר רקמות רכות עוברות עיוותים גדולים מאוד, כגון במהלך שילוב מחט או חיתוך, את האלמנט הסופי יכול להפוך למורכב או מסולם, גורם לפירוק של מערכות יחסים חלליות על בסיס סימולציה של סימולציה של משוואה.

זה הופך את שיטות משוחררות במיוחד עוצמה עבור סימולטור חיתוך כירורגי, מדמיע, ואינטראקציות רקמות-אפקטידן (למשל, דימום). SPH, למשל, משמש יותר ויותר כדי מודל של עיוות של רקמת המוח במהלך נוירו-surgery רובוטית.היד היא עלות חישובית, אשר לעתים קרובות גבוה יותר מ- MSM אבל ניתן מקבילים ביעילות על GPUs עבור ביצועים כמעט-מציאותיים.

גישה אוטומטית ו-Data-Driven

ההתקדמות האחרונה בלמידה של מכונות, במיוחד רשתות עצביות המבוססות על פיזיקה (PINNs), יוצרת מעמד חדש של שיטות סימולציה.גישות היברידיות אלה משתמשות בנתונים ניסיוניים כדי להכשיר רשת עצבית כדי לחזות התנהגות רקמות ישירות מפרמטרים קלט, עקירה וזמן.לאחר אימון, PINN יכול להציע תחזיות במליכי שניות, עקפת את הצורך לפתור משוואות מורכבות שונות בזמן אמת.

מודלים היברידיים המשלבים קוהרזה FEM או MSM עמוד השדרה עם מונח תיקון רשת עצבית מראים הבטחה להשגת דיוק ומהירות כאחד.זהו שדה מתפתח במהירות, עם מחקר מהיר:0research משיטות מחשב ב Applied Mechanics ו הנדסהFLT:1 המוכיח כי מודלים היברידיים יכולים להפחית סימולציה על ידי יותר מ -50% לעומת MSM טהור תוך שמירה על ביצועים בזמן אמת.

אתגרים מרכזיים והגבלות נוכחיות

למרות ההתקדמות המשמעותית שתוארה לעיל, כמה אתגרים בלתי ניתנים להשגה נשארים ביצירת סימולציות מועילות באמת בסביבה קלינית.

תכונות לא ליניאריות וטרוגניות

רקמות רכות אינן חומרים לינאריים פשוטים.עור, למשל, מציג עקומת ג' בצורת לחץ: זה מאוד תואם עומסים נמוכים (תנועה) אבל הופך נוקשה מאוד בעומסים גבוהים (הבשלה דמעה) התנהגות היפראלסטית זו חייבת להילכד במדויק, יתר על כן, רקמות הן hetereogenous Aכבד מורכב מ parenchyma, a quaus acaus ו-afil של כלי דם מורכבים מכל אזור מתמטיים מדויקים.

פרידה ומגע עם מכניקה

מכשירים רובוטיים תופסים, להחליק, לדחוף נגד רקמות.מודל החיכוך בממשק זה הוא קריטי לחיזוי כמה כוח יועבר לרקמות. Lubricationcationcationcation על ידי נוזל גוף, רקמות, ותופעות מקלות הם כל קשה מודל.מודל חיכוך לא מדויק יכול להוביל סימולציות כי או overestimate (בהנחה לשליטה רובוטית זהירה יתר על זהירה) או להמעיטות (פוטנציאל נזק פוטנציאלי) עבור כוחות חד-משימת מטרה).

דרישות בזמן אמת

עבור סימולציה כדי לסייע לנתח בזמן אמת במהלך הליך, זה חייב לעדכן את החיזוי של מצב הרקמות מהר יותר מאשר המנתח יכול לפעול.זה אומר שיעור עדכון של לפחות 30 הרץ עבור משוב חזותי ו 1 kHz עבור משוב haptic. Achieving זה עם מודל נאמנות גבוהה כמו FEM הוא מאתגר, אפילו על גבי שיטות מודרניות GPU.

רגישות למטופל

כל מטופל הוא שונה.תכונות ⁇ להשתנות עם הגיל, הבריאות, התייבשות ואפילו טמפרטורת הגוף.שני חולים עם אותו אבחנה עשויים להיות גידולים של נוקשות שונה או קירות אמנותיים של עובי אחר. סימולציה שעובדת באופן מושלם עבור מטופל אחד יכול להיות לא מדויק מסוכן עבור אחר.העתיד של שדה זה הוא ב cabration אוטומטיים, ספציפית המטופל, שבו הפרמטרים סימולציה מתאימים לנתונים ניתוחי דם טרום-טר אפילו מדידות.

יישומים בפרקטיקה הקלינית הנוכחית ומחקר

בעוד השדה עדיין מתבגר, סימולציה רקמות כבר למצוא יישומים בעולם האמיתי על פני כמה דיסציפלינות כירורגיות.

ניתוח רובוטי-Assisted Laparoscopic Surgery (RALS)

סימבול משמש רבות באימונים עבור RALS, במיוחד עבור הליכים כמו cholecystectomy (הסרה גלקלאזנס) ופטריות. פלטפורמות מסחריות כמו ה- da Vinci Skills Simulator להשתמש במודלים מפולגים המוניים פשוטים כדי לספק סביבת אימונים ריאלית. סימולטורים מתקדמים עכשיו לשלב מודלים המבוססים על FEM של גלאזן כבד, המאפשרים להכשיר את "נקודת בטיחות קריטית של" עם פיזור ריאלי מציאותי.

רובוטי Neurosurgery

רקמת המוח היא מאוד רכות ופגיעת לנזק מכני.מערכות רובוטיות מודרך ל biopsy או גירוי עמוק במוח (DBS) להשתמש סימולציות טרום-אקטיביות כדי לחזות שינוי במוח (העיוות המתרחש כאשר הגולגולת נפתחת ו- CSF ניקוז) שינוי זה יכול להפוך נתונים ניווט preactive לא מדויק על ידי כמה מ"מ.סיממממ"מ.

ניתוח לב רובוטי

רקמת הלב היא anisotropic (הרווחים משתנים עם כיוון) ועוברים טעינה מחזורית מתמשכת עקב פעימות הלב. Simulating זה מאתגר במיוחד קבוצות מחקר עובדים על מודלים ספציפיים לחולה של שסתום המיליטרי ואת השורש האורטי לתכנון טרום-אקטיבי של תיקון רובוטי.דמיות אלה עוזר לחזות האם אסטרטגיה מוצעת תגרום להפחתה נאותה של עלות עלונים, צמצום הצורך לשיתוף פעולה.

ניתוח רובוטי אופטי

העין מציגה אתגרים קיצוניים: רקמות כמו הרשתית הן דקות מאוד (כמה מאות מיקרונים) ושבריריות. מערכות כמו רובוט כירורגי של PREC ⁇ S דורשות סימולציות שיכולות לחזות את הכוחות שנוצרו במהלך מנברן קלפטון או קנטון.

כיוונים עתידיים וטכנולוגיות מתפתחות

הנוף של סימולציה של רקמות רכות מתפתח במהירות, מונע על ידי התקדמות במחשוב, רגיש, ואינטליגנציה מלאכותית.

שילוב עם מציאות מוגברת (AR)

שילוב סימולציה עם AR מאפשר את התנהגות רקמת חזו להיות overlaid ישירות על ראיית המנתח של המטופל.דמיין מנתח רואה "מפת מתח" קודקוד צבע על פני השטח של איבר, מדגיש אזורים שבהם מתח מוגזם הוא מיושם.זה מספק דרך אינטואיטיבית ומיידית להבין את ההשלכות המכאניות של מיקום המכשיר מוקדם.

רשתות ערפיליות מתקדמות (PINNs)

כפי שהוזכר קודם לכן, PINNs מייצגים שינוי פרדיגמטי במקום לבנות סימולציה מעקרונות ראשונים ופשט אותו, PINN לומד לפתור את המשוואות השונות החלקיות השולטות (PDEs) ישירות מהנתונים. זה אומר כי מנתח יכול, בתיאוריה, להעלות מטופל &rquo; MRIs, ואת PINN יפיק מודל מדויק מאוד בתוך דקות, לא שעות של מחקר מתמטי על בסיס אנליזה של MIT-N.

זמן אמיתי Haptic Feedback באמצעות סימבול

הגביע הקדוש של ניתוח רובוטי הוא לשחזר "מגע" המנתח.על ידי הפעלת סימולציה מהירה ומדויקת במקביל לניתוח בפועל, ניתן להעריך את הכוחות מוחלים בממשק של הכלי-לא-על המבוסס על נתונים חזותיים בלבד (למשל, מ- endoscope) כוח מוערך זה יכול להיות שיחק בחזרה אל המנתח באמצעות מכשיר haptic.טכניקה זו ידועה בשם "מהירות עבור זרם אופטי" או "מת" (pual" (opual) של אלגוריתמים אופטית" (optual) של אלגוריתמים אופטית) ו-tual-tial הוא זרם אופטית (האפקטים של אלגוריתמים אופטית) ו-tual-tial הוא זרם אופטית (המראה אופטית) של אלגוריתמים אופטית (האפקטים של אלגוריתמים אופטית) ו- tenslephtial של אלגוריתמים אופטיים).

אימות והסמכת

עבור כל סימולציה להיות מהימן בסביבה קלינית, זה חייב להיות מאומת היטב.זה דורש השוואת תחזיות סימולציה נגד נתונים ניסיוניים מרקמות אמיתיות. מחקרים אימות בדרך כלל כרוך בדיקות indentation, שבו הזרוע הרובוטית חלה כוח ידוע על מדגם רקמה, ואת העיוות המתקבל נמדד עם מערכת מצלמה או סורק לייזר.הסימולציה מופעלת אז עם אותם תנאים, וחיזוי שדה הוא בהשוואה לשדה נמדד אחד.

ארגונים רבים, כולל האגודה הבינלאומית לביוטכנולוגיה (ISB) ו ASME, פרסמו הנחיות לאימות של מודלים חישוביים ביומכניקה. סימולציה אשר מאומתת לסוג אחד של רקמות ומצב טעינה אחד לא צריך להיות לקחת לעבודה עבור אחר.המגמה היא לעבר מודלים חד-משמעיים ותקפים, תקן כי הוא נעשה יותר אמין על ידי זמינות של נתונים הדמיה אישית ולהגדיל את ה-דמיית.

המונחים: Benchmarks

יצירת נתונים בקוד פתוח היא התקדמות מרחיבה. Repositories כמו FLT:0SimTK (SimTK) ,FLT:1 מציעים אלמנט סופי סטנדרטי, נתונים של רכוש חומרי, ועקוםיפי כוח ניסיוני עבור איברים כמו הכבד, הכליות, המוח.

מסקנה

סימל את התגובה המכנית של רקמות רכות הוא טכנולוגיה בסיסית לדור הבא של ניתוח רובוטי.זה מגנה את הפער הקריטי בין הדיוק הרובוטי לבין הטבע המורכב, החי של הגוף האנושי, בעוד אתגרים הקשורים למודלים חומריים, מהירות חישובית, ורקמות ספציפיות לחולה נשאר, ההתקדמות לאורך העשור האחרון הייתה יוצאת דופן.

שילוב זה של סימולציה, רגישה ורובוטיקה מבטיח להפוך את הניתוח בטוח יותר, צפוי יותר, נגיש יותר.עבור המנתחים, זה אומר הבנה עמוקה יותר של הכוחות המכניים במשחק.עבור חולים, זה אומר פחות סיבוכים, התאוששות מהירה יותר, ותוצאות טובות יותר.ההמשך שיתוף הפעולה בין מהנדסי ביוכימאניק, מדעני מחשב, מנתחים קליניים הוא המפתח לחשיפת הפוטנציאל המלא הזה.