Neues zu mechatronischen Assistenzsystemen und Telemanipulatoren

S. Koller, Y. S. Krieger, N. Marahrens, S. V. Brecht, D. Ostler, T. Vogel, M. Kranzfelder, D. Wilhelm, T. C. Lüth

coloproctology(2018)

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摘要
Zusammenfassung Hintergrund Minimal-invasive Eingriffe werden immer komplexer – eine entsprechende Weiterentwicklung der menschlichen Geschicklichkeit ist jedoch nicht möglich. Mechatronische Assistenzsysteme haben das Potenzial, die Geschicklichkeit über natürliche Grenzen hinaus zu erweitern. Die aktuelle Verwendung von universellen Chirurgiesystemen ermöglicht es jedoch noch nicht, auf eingriffs- und patientenspezifische Besonderheiten einzugehen. Ziel der Arbeit Ziel ist es daher, die Auslegung mechatronischer Supportsysteme und deren Integration in den chirurgischen Workflow als Teil einer präzisen, präoperativen Therapieplanung einzubeziehen. Es soll erreicht werden, dass nicht mehr der Patient einer Operationsmethode angepasst, sondern vielmehr die Operation individuell an die besonderen Patientenvoraussetzungen adaptiert wird. Material und Methoden Nach der Analyse bestehender Robotersysteme in der Chirurgie werden aktuelle Forschungsarbeiten auf diesem Gebiet vorgestellt und in den aktuellen Kontext gesetzt. Möglichkeiten für zukünftige Anwendungen werden aufgezeigt. Ergebnisse Mittels automatisierter Auslegung und additiver Fertigung lassen sich individualisierte Manipulatorsysteme für minimal-invasive Eingriffe realisieren. In Kombination mit angepassten Softwaremodulen entstehen somit adaptive mechatronische Supportsysteme, die individuell auf Patient, Operateur und Eingriff zugeschnitten sind. Schlussfolgerungen Individualisierbare Medizintechnik wird durch neue Technologien immer realistischer. Derzeit erfolgt die erste klinische Evaluierung individuell angepasster Hardwarelösungen. Erste Softwarekonzepte zeigen zudem den Weg hin zu kognitiven Assistenzsystemen und zu deren Integration in ein vernetztes OP-Umfeld auf.
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关键词
Robotics,Minimally invasive surgical procedures,Individualized surgery,3D printing,Machine learning
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