Sensorless Remote Center of Motion Misalignment Estimation

要約

腹腔鏡手術は、患者への切開時の固定ピボットポイントの周りの器具の動きを制限し、組織外傷を最小限に抑えます。
手術ロボットは、どちらかのハードウェアからソフトウェアベースのリモートモーションセンター（RCM）制約を介してこれを達成します。
ただし、手動のトロカー配置、患者の動き、および組織の変形のため、正確なRCMアライメントは困難です。
ロボットのRCMポイントと患者切開部位の間の不整合は、切開部位で危険な力を引き起こす可能性があります。
このホワイトペーパーでは、ロボット手術におけるRCMの不整合を動的に評価および最適化するためのセンサーの力の推定ベースのフレームワークを紹介します。
私たちの実験は、20 mmを超える不整合が組織に潜在的に損傷するのに十分な大きさの力を生成し、正確なRCMポジショニングの必要性を強調できることを示しています。
ミスアライメント$ d \ geq $ 20 mmの場合、最適化アルゴリズムは、5 mm以内の絶対誤差でRCMオフセットを推定します。
正確なRCMの不整合推定は、自動化されたRCM誤補償補償に向けた一歩であり、ロボット支援腹腔鏡手術における安全性を高め、組織損傷を軽減します。

要約(オリジナル)

Laparoscopic surgery constrains instrument motion around a fixed pivot point at the incision into a patient to minimize tissue trauma. Surgical robots achieve this through either hardware to software-based remote center of motion (RCM) constraints. However, accurate RCM alignment is difficult due to manual trocar placement, patient motion, and tissue deformation. Misalignment between the robot’s RCM point and the patient incision site can cause unsafe forces at the incision site. This paper presents a sensorless force estimation-based framework for dynamically assessing and optimizing RCM misalignment in robotic surgery. Our experiments demonstrate that misalignment exceeding 20 mm can generate large enough forces to potentially damage tissue, emphasizing the need for precise RCM positioning. For misalignment $D\geq $ 20 mm, our optimization algorithm estimates the RCM offset with an absolute error within 5 mm. Accurate RCM misalignment estimation is a step toward automated RCM misalignment compensation, enhancing safety and reducing tissue damage in robotic-assisted laparoscopic surgery.

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