최소 침습적 뇌 수술을 위한 로봇 손 발명의 발전

신경외과 수술을 향상시키기 위해 설계된 작은 로봇 손이 임상 실습에 한 걸음 더 가까워졌습니다. 마이크로로봇 도구는 응용 과학 및 공학부 기계 및 산업 공학과의 부교수인 Eric Diller가 이끄는 토론토 대학 연구팀에 의해 만들어졌습니다. 전자기 시스템에 의해 작동되는 이 장치를 사용하면 외과의사가 접근할 수 있습니다. 최소한의 침습 수준으로 접근하기 어려운 뇌 부위에 접근할 수 있어 환자에게 더 빠른 치료와 회복을 약속합니다. Diller는 "우리는 기본적으로 외과 의사의 손 역할을 하는 이 로봇 손을 구동하는 메커니즘을 설계하고 있습니다."라고 말했습니다. "우리는 또한 이 작은 손을 움직이게 하기 위해 자기장을 사용하고 있는데, 이는 이를 수행하는 우리의 독특한 접근 방식입니다." 연구팀은 올봄 후반에 열리는 2023 IEEE 로봇공학 및 자동화 국제회의(ICRA)에서 최신 연구 결과를 발표할 예정이다. 그들의 새로운 컨퍼런스 논문에서는 새로 개발된 도구의 타당성을 조사하여 전임상 시험 준비가 되었는지 확인합니다. Diller는 "이전에 무선으로 구동되는 자기 도구를 개발한 사람은 아무도 없었습니다."라고 말했습니다. "그래서 우리는 조직을 당기고, 끌어당기고, 조직을 절단하기 위해 힘을 가하는 등 외과의사가 수행하는 다양한 유형의 기본 작동 요소를 분류해야 했습니다. "우리는 간질을 대상으로 하거나 제거하는 절차를 포함한 뇌 수술에 대해 이를 결정했습니다. 종양 – 우리는 필요한 신경외과 수술을 수행하는 데 충분한 힘을 얻을 수 있습니다." 새로운 연구에 제시된 디자인은 아픈 어린이를 위한 병원(The Hospital for Sick Children)의 수석 외과의사인 James Drake와 공동으로 2021년에 발표된 두 개의 이전 논문의 확장입니다. SickKids) 및 T 대학 Temerty 의과대학 외과 교수 그 이후로 팀은 Diller's 대학의 전 학생이었던 T of T 공과대학 졸업생 Adam Schonewille이 설계하고 제작한 임상 규모의 전자기 코일 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 대략 성인 머리 크기의 작업 공간을 갖고 있으며 모든 전자석은 평평한 표면 아래에 위치합니다. 이는 외과의사가 환자에게 방해받지 않고 접근할 수 있어야 하기 때문에 SickKids의 Drake 팀의 설계 요구 사항입니다. "기존 수술용 로봇은 이미 수술실에서 많은 공간을 차지하고 있기 때문에 우리는 우리 시스템이 작업을 수행하는 데 필요한 강도를 자기장에 제공하면서도 최대한 눈에 띄지 않게 만들고 싶었습니다."라고 박사 학위를 취득한 Cameron Forbrigger는 말합니다. 작년에 U of T Engineering에서 왔으며 새 논문의 주요 저자입니다. "이 전자기 시스템은 우리의 수술적 접근법의 타당성을 위한 중요한 진전이며 우리는 우리 분야의 국제 연구자들로부터 많은 관심을 보았습니다." Forbrigger의 박사 학위 논문의 중요한 공헌은 도구의 자기 설계가 자기장에 대한 반응을 어떻게 형성하는지 모델링하는 것과 관련이 있습니다. 그는 이 모델을 사용하여 예상 성능을 기준으로 도구 설계의 순위를 매길 수 있었습니다. "이렇게 하면 도구가 어떻게 작동하는지 알아보기 위해 도구를 만들고 테스트할 필요가 없기 때문에 설계 프로세스가 가속화됩니다."라고 그는 말합니다. "또한 이 모델을 통해 우리는 원하는 동작을 통해 도구를 이동하는 데 필요한 최적의 자기장을 자동으로 계산하는 제어 전략을 개발할 수 있었습니다." 또한 팀은 많은 수술용 로봇이 직면하고 있는 중요한 과제인 도구의 위치와 방향에 대한 실시간 정보를 획득하기 위해 노력하고 있습니다. 이 도구를 사용하는 외과 의사는 도구를 뇌의 채널 아래로 삽입하고 그것이 어디에 있는지 알아야 합니다. 이를 시뮬레이션하기 위해 연구팀은 고무로 만든 '유령' 두뇌를 사용하고 실제 두뇌와 동일한 크기와 모양의 모델에 길고 얇은 도구를 삽입합니다. 도구 끝에 있는 카메라는 일부 위치 정보를 제공하지만 Diller는 잘못된 관점으로 인해 피드백이 매우 정확하지 않다고 말합니다. 이러한 시각적 문제를 극복하기 위해 컨퍼런스 논문의 두 번째 저자인 박사과정 지원자 Erik Fredin은 도구의 유용성에 중요한 기계 학습을 사용하여 컴퓨터 비전 알고리즘을 개발하고 있습니다. 컴퓨터 비전 결과는 작업자가 도구를 제어할 때 도구의 각도를 감지할 수 있음을 보여줍니다. 임상 사용 및 상업화를 향한 다음 단계는 살아있는 동물 실험을 위해 전자기 시스템과 도구를 SickKids 병원으로 옮기는 것입니다. 현재 ETH Zürich의 박사후 연구원인 Forbrigger는 "외과 의사는 현실적인 시나리오에서 테스트할 때까지 새로운 수술 도구의 효과에 대해 회의적일 수 있습니다. 당연히 그렇습니다."라고 말합니다. "우리는 도구의 성능을 정량적으로 입증하기 위해 많은 노력을 기울였지만 이제 동물 모델이 추가 개발을 위한 다음 중요한 단계인 지점에 도달했습니다."