连接肠道的两端可谓是胃肠手术中最具挑战性的一步 , 需要外科医生以高精度和一致性对肠道进行缝合 , 即使是手术中最轻微的手部颤抖或错位的缝线 , 均可能导致肠道内分泌物的泄漏 , 为患者带来灾难性的并发症 。
研究人员使用STAR在猪小肠上进行体内腹腔镜自主手术 。 术前 , 操作员通过图形用户界面启动STAR , 系统自主生成缝合算法并实施缝合任务 。 在缝合过程中 , 操作员会在STAR执行缝线计划之前通过GUI对缝合步骤进行微调 , 但大部分工作流程都是以自主方式完成的 。
在腹腔镜手术期间 , 由于猪的呼吸和其他组织运动会导致手术目标组织的运动 , 给手术增加难度 。 为此 , 研究人员开发了一种基于卷积神经网络和近红外摄像机反馈的机器学习算法 , 来跟踪手术期间目标组织的运动 。
Krieger说:“软组织手术对机器人来说尤其困难 , 因为它的不可预测性迫使它们能够快速适应以应对意外的障碍 。 STAR是一个新颖的控制系统 , 可以像外科医生一样实时调整手术计划 。 STAR的特别之处在于 , 它是首个在软组织中自主规划、调整和执行手术计划的机器人系统 , 且手术过程中人工干预最少 。 ”
【近几年|约翰·霍普金斯大学研究团队设计腹腔镜手术】缝合技术可与外科医生相媲美
为检测手术效果 , 研究人员对小猪进行了为期1周的术后存活期监测 , 并进行了有限的尸检 。 生存研究结果表明 , STAR系统可以在无泄漏吻合和管腔通畅等指标上与专家外科医生的表现相媲美 , 系统甚至表现出更高的一致性水平 。
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图|体内实验结果(A:用STAR(n=4)和手动腹腔镜对照试验(n=1)操作的每个吻合口组织的代表性组织学例子;B)PMN细胞作为每个样本的炎症的代用指;C:尸检时收集的吻合口的代表例子 , 用于STAR和对照测试 。 )
尽管该研究取得了突破性的进步 , 但在手术技术和效果上还存在一定的局限性 。 如 , 机器人控制算法的成功实施取决于目标组织在某个工作区域的可达性等因素 , STAR机器人、手动腹腔镜手术和遥控达芬奇手术的比较是在幻影组织上进行的 , 而体内研究不可能使用基于达芬奇的测试臂 。
研究人员表示 , 在未来的研究中 , 将集成和测试无标记组织跟踪技术 , 将相机系统简化为内窥镜 , 并增加触觉传感器 , 进一步提高系统的自主性 , 加快机器人完成手术的时间 。
尽管在复杂和不可预测的手术场景中无法消除人工监督的作用 , 但STAR系统可有效降低由于医生在医学经验和能力上的个体差异导致的手术风险 , 并提高手术安全性和手术结果的一致性 。
Krieger表示 , 随着医学领域朝着更多的腹腔镜手术方法发展 , 拥有一个为此类手术设计的自动化机器人系统显得非常重要 。 “机器人吻合术是确保每位患者都能以更高的准确性和精确度执行需要高精度和可重复性的手术任务的一种方法 , 而与外科医生的技能无关 。 我们假设这将导致患者护理的民主化手术方法具有更高的可预测和一致性 。 ”
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