| Research Abstract |
本研究では,医師の経験と勘をロボット動作データに反映させる方法として,1)CTやMRIの医用画像で構成される患部モデルをもとに低侵襲手術計画から動作データを生成する医用CAD/CAMシステム,2)術中に手術計画の遂行を促す手術ロボット用ナビゲーションシステム,3)低侵襲手術を支援する手術ロボットの開発を目的とする.申請者らはこれまでに,医用CAD/CAMシステムとして,患者の患部情報をCTやMRIなどの画像データで取得し,そのデータを再構成して有益な情報として医師に画面上に提示し,手術計画を支援/遂行するシステムをこれまでに構築した.また,手術ロボット用レジストレーション・ナビゲーションシステムとして,低切開による限られた情報の中で高精度レジストレーションを実現する手法を確立した.さらには,コンパクト型低侵襲手術ロボットとして,低侵襲のためのエンドエフェクタの動作を実現する手術ロボットを構築を試みた.
以上の開発要素を高度医療とされる人工関節置換術,手関節手術,脳外科,腹腔内手術へ適用しており,これらの要素は他の術式にも応用が可能である.本技術はロボティック・サージェリ共通であるため,その幅広い利用が期待されている.
上記の目的に沿って,本年度は下記の項目を遂行した.
1.手術シミュレータの構築
術前に手術結果が予測可能なシミュレータの開発を行った.術前計画データを基に,医師に有益な情報として提示するための手法を確立した.これにより,医師は術前に手術結果を想定し,最良の成果が得られるように術前計画を事前修正することが可能になる.
2.汎用化されたシステムの実装・統合
脳外科手術/眼科手術ロボットに医用CAD/CAM(セットアップ),ロボットレジストレーションシステムを統合し,汎用化されたシステムの評価を行った,また,統合評価により明確化されるハードウェアの要求機能を再検討し,改良製作を実施した.
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