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基于复位路径包络误差和改进人工势力场法的复位机器人安全策略丨JME文章推荐

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近年来,国内外关于机器人辅助微创外科手术系统的研发日益活跃,与传统手术相比,外科机器人辅助手术的微创化、精准性等优点,使其有广泛的应用前景。

骨折作为人体常见的损伤形式之一,其临床治疗方法主要为切开复位和髓内钉内固定技术,切开复位存在医生操作强度大、术后感染率高和不易愈合等缺点。髓内钉内固定技术容易使医生在术中受到X射线辐射,且难以实现精确复位。

近年来,采用医疗机器人代替医生为患者提供微创、精准、安全有效的机器人辅助骨折复位手术受到学者的广泛关注。机器人辅助复位手术是术前对机器人的复位路径进行规划,将骨折后断裂错位的骨骼恢复到正常解剖位置,在骨愈合过程中不发生错位。机器人辅助骨折手术,能精确定位,提高骨折复位的精准度,减少手术创伤从而使患者快速恢复。

骨折复位机器人虽具备智能化、精确性、稳定性等基本特性,然而由于临床手术环境复杂且具有不确定性,骨折复位机器人并不能智能处理临床突发情况,一旦出现某种意外情况,如果没有预先引入相应的安全机制,将会导致复位操作失误,甚至会造成血管神经软组织损伤等严重后果。

手术机器人的安全性至关重要,需要采取若干安全策略提高其安全性。国内外广泛开展了基于虚拟夹具的安全策略研究。

虚拟夹具是一种对主操作端进行约束的抽象传感数据,它在主操作端的工作空间中生成,对主操作端进行位置或力的约束控制。目前,虚拟夹具在手术机器人人机协同领域的研究主要依靠于二维/三维成像设备得到的模型,而医学成像设备成本较高,术前准备时间较长,因此虚拟夹具的应用受到限制。

目前用于路径规划的算法主要有神经网络算法、人工势力场算法和遗传算法等。神经网络算法是一个模拟生物神经系统的信息处理方法,具有很高的自我学习和适应能力,但需要事先提供大量的数据样本。遗传算法是一种通过模拟自然选择进化的随机搜索算法,具有较好的搜索能力和避障效果。机器人辅助骨折复位手术中,神经网络算法、人工势力场算法和遗传算法都可提供最优的规划路径和较好的避障效果,但是神经网络算法不能解释推理过程和推理依据,因此不能确保骨折复位手术安全。遗传算法需要初始化一些种群,并且会出现未知种群,计算复杂度较大,难以确定遗传操作因子,应用于机器人辅助骨折复位手术时,手术操作的安全性较差。


上海大学雷静桃、王洋、程利亚北京航空航天大学胡磊、王田苗《机械工程学报》2020年1期发表了《基于复位路径包络误差和改进人工势力场法的复位机器人安全策略》一文。为提高机器人辅助骨折复位手术操作的安全性,他们提出一种基于复位路径包络误差的安全策略。基于CT扫描数据进行断骨逆向建模,采用A*算法规划避障复位路径。基于临床复位手术精度,在复位机器人工作空间,基于复位路径设定包络误差,对复位路径进行约束限定,根据临床手术精度要求建立包络误差圆模型,由无数个包络误差圆形成误差包络圆柱体,将包络圆柱体表面作为包络误差面,并通过改进的人工势力场法在包络误差面与复位机器人末端建立斥力场,引导复位机器人末端工具沿所规划的复位路径运动;通过在骨折远端与近端之间建立引力场的方法来引导复位机器人进行骨折复位操作,提高骨折复位精准度。最后,开展仿真分析以验证所提出基于包络误差和改进人工势力场法的有效性。结果表明,复位路径无障碍、有障碍情况,采用有包络误差的安全策略时,复位路径完全落在包络误差所限定的范围内,复位路径与规划路径非常接近,有效减小两者间的偏差。

复位和定位机器人系统


长骨骨折分型


断骨逆向建模


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引用本文
雷静桃, 王洋, 程利亚, 胡磊, 王田苗. 基于复位路径包络误差和改进人工势力场法的复位机器人安全策略[J].机械工程学报, 2020,56(1): 9-19.
LEIJingtao, WANG Yang, CHENG Liya, HU Lei, WANG Tianmiao. Safety Strategy ofFracture Reduction Robot Based on the Envelope Error of Reduction Path andImproved Artificial Force Field Method[J]. Journal of Mechanical Engineering,2020, 56(1): 9-19.

重要结论
为提高机器人辅助骨折复位手术操作精准性和安全性,本文提出一种基于复位路径包络误差的安全策略。首先沿规划的复位路径建立误差包络面,采用人工势力场法在误差包络面和复位机器人末端建立斥力场来引导机器人沿着复位路径运动,并通过在机器人末端和骨折近端之间建立引力场辅助医生完成骨折远端与近端的复位。仿真结果可知,未实施基于包络误差安全策略的仿真复位路径与规划路径最大偏差大于添加包络误差的仿真复位路径与规划路径的最大偏差;实施基于包络误差安全策略后,无障碍情况下,实际路径与规划路径基本重合。临床上进行骨折复位时,由于复位机器人要克服肌肉力的作用先对骨折远端进行牵引拉伸,然后再沿复位路径进行复位操作,在对骨折远端牵引时可能会使断骨周围肌肉和软组织的位置发生改变,甚至可能突现在术前规划的路径上,因此机器人需要能够避开障碍物,且不影响骨折复位精度,考虑临床情况的仿真结果表明,利用基于包络误差的安全策略生成的复位路径能较好地避开障碍物,路径偏差未超过包络误差,术前可根据临床要求设定用于调节包络误差的阈值,确定合适包络误差值,提高骨折复位精度。本文基于复位路径包络误差和改进人工势力场的骨折复位安全策略,能够提高复位机器人的操作精准度和安全性。

本文从复位路径角度,提出基于复位路径包络误差和改进人工势力场的安全策略,对复位机器人的复位路径进行位置约束,尚未对复位机器人进行力约束。为进一步提高复位机器人手术安全性,推进机器人临床应用,需要结合临床手术操控,进行骨折复位力控制,对机器人末端与骨肌组织间的复位力进行精准检测,建立接触碰撞模型,并控制骨折复位机器人施加在骨折远端的力,避免对骨折周围肌肉软组织等造成二次伤害。后续将基于复位路径的包络误差安全策略,进行骨折复位机器人的力检测与实时控制,提高骨折复位精准度和安全。

主创简介

雷静桃,女,1970年出生,博士,教授,博士研究生导师。主要研究方向为智能机器人技术。


王洋,男,1993年出生,硕士研究生。主要研究方向为智能机器人技术。


编辑:恽海艳   校对:向映姣


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