Sequential development and evaluation of virtual model control with integral control for robotic dry-bone resection: a benchtop study

Stellen Sie sich einen Chirurgen vor, der versucht, einen Knochen innerhalb eines Gelenks mit einem winzigen, Hochgeschwindigkeitsbohrer umzugestalten. Das Ziel ist es, gerade genug Material zu entfernen, um eine reibungslose Bewegung wiederherzustellen, aber nicht so viel, dass der Knochen schwach wird oder bricht. Im menschlichen Körper ist diese Aufgabe unglaublich schwierig. Der Chirurg kann durch eine Kamera immer nur einen kleinen Teil der Oberfläche sehen, und der Knochen selbst ist hart und uneben. Wenn der Chirurg zu wenig entfernt, bleibt das Problem bestehen; wenn er zu viel entfernt, steigt das Risiko eines Bruchs. Um diese Präzision zu unterstützen, entwickeln Ingenieure Roboter, die einem vorgeplanten Pfad exakt folgen können. Doch selbst ein Roboter kann Schwierigkeiten bekommen, wenn ein rotierender Bohrer auf eine harte Oberfläche trifft. Die Kraft des Kontakts kann den Roboterarm leicht aus der Bahn werfen und ein Wackeln oder eine Lücke zwischen dem Ort erzeugen, an dem der Roboter zu sein glaubte, und dem Ort, an dem er tatsächlich schnitt.

Dies ist die Herausforderung, die sich Forscher an der University of Cambridge zu lösen versuchten. Sie wollten sehen, ob eine bestimmte Art der Robotersteuerung, die es der Maschine ermöglicht, den Knochen wie eine Feder zu fühlen und darauf zu reagieren, präzise genug für die Chirurgie gemacht werden kann. Sie testeten ihre Ideen nicht an einem Patienten, sondern an einem Block aus synthetischem Knochen in einem Labor. Ihre Arbeit konzentrierte sich auf eine Methode namens „Virtual Model Control“ (virtuelle Modellsteuerung). Vereinfacht gesagt stellt dieses System sich einen perfekten, unsichtbaren Pfad vor, dem der Bohrer folgen soll. Es verbindet den realen Bohrer mit diesem unsichtbaren Pfad durch eine simulierte Feder und einen Stoßdämpfer. Wenn der reale Bohrer vom Pfad abweicht, drückt das System ihn zurück. Die Forscher stellten jedoch fest, dass die Feder sich dehnte, wenn der Bohrer fest gegen den Knochen drückte, was eine kleine Abweichung hinterließ, die der Roboter nicht von selbst korrigieren konnte. Um dies zu lösen, fügten sie eine zweite Korrekturschicht hinzu, die sich vergangener Fehler erinnert und diese im Laufe der Zeit schrittweise korrigiert.

Das Team begann mit einem Standardaufbau: ein siebenarmiger Roboter, der einen vier Millimeter breiten Diamantbohrer hält, der mit 12.000 Umdrehungen pro Minute rotiert. Sie programmierten ihn so, dass er ein zehn-mal-zehn Millimeter großes Quadratmuster in einen Block aus synthetischem Knochen schnitzt. Bei ihrem ersten Versuch, mit der ursprünglichen Art, wie der Bohrer gehalten wurde, waren die Ergebnisse unbefriedigend. Der Bohrer zitterte sichtbar, und der Schnitt wich erheblich von dem geplanten Quadrat ab. Die Forscher maßen diese Leistung auf einer Skala, bei der ein niedrigerer Wert einen besseren Schnitt bedeutete. Der ursprüngliche Aufbau erreichte einen Durchschnittswert von 11,7 von 12, was auf ein schlechtes Ergebnis mit großen Abweichungen in jede Richtung hindeutete.

Die erste große Verbesserung kam durch die Änderung der Art und Weise, wie der Bohrer gehalten wurde. Der ursprüngliche Aufbau griff den Bohrer nur am Griff, wodurch der lange Schaft darunter frei zum Wackeln blieb. Die Forscher entwarfen einen neuen Halter, der den Schaft näher an der Schneidspitze stützte, ähnlich wie ein erfahrener Chirurg seine Hand stabilisieren würde. Diese einfache mechanische Änderung reduzierte das Zittern und glättete die Oberfläche des Schnitts. Der Leistungswert sank auf 7,7. Der Schnitt war noch nicht perfekt, aber die Oberfläche war kein kraterartiges Chaos mehr; sie sah eher wie eine sanfte Welle aus.

Als Nächstes befasste sich das Team mit dem Orientierungssinn des Roboters. Selbst ein präziser Roboter kann eine leichte Diskrepanz zwischen seiner internen Karte und seiner physischen Realität aufweisen. Die Forscher verwendeten ein Kamerasystem, um die exakte Position des Roboterarms zu messen, und passten die Software an, um sie an die physische Maschine anzupassen. Diese Kalibrierung verbesserte den Wert weiter auf 5,7. Der Schnitt wurde noch glatter, obwohl eine Seite etwas tiefer als die andere blieb. Der letzte Schritt bestand darin, den Roboter auf den Knochenblock auszurichten. Da der Block von Hand in einen Schraubstock gelegt wurde, war er nie perfekt eben. Die Forscher brachten dem Roboter bei, die Oberfläche des Knochens zu scannen und seinen Plan an den tatsächlichen Winkel des Blocks anzupassen. Mit dieser letzten Anpassung fiel der Wert auf 4,0. Das resultierende Quadrat war optisch eben, mit geraden Kanten und scharfen Ecken, die dem ursprünglichen Plan sehr nahe kamen.

Nachdem die Forscher den Roboter und den Knochen stabilisiert hatten, testeten sie verschiedene Einstellungen, um den „Sweet Spot“ für den Schnitt zu finden. Sie variierten, wie tief der Bohrer bei jedem Durchgang eindrang, wie schnell er sich bewegte und in welchem Winkel er sich dem Knochen näherte. Sie fanden heraus, dass die besten Ergebnisse erzielt wurden, wenn der Bohrer eine sehr dünne Schicht Material zwischen 0,10 und 0,25 Millimetern pro Durchgang entfernte. Bewegte der Bohrer sich zu schnell, nämlich schneller als 2,5 Millimeter pro Sekunde, verlor das System die Stabilität und der Wert verschlechterte sich. Ebenso führten sehr steile oder sehr flache Winkel des Bohrers zu schlechteren Ergebnissen. Der ideale Bereich lag bei einer moderaten Geschwindigkeit zwischen 1,5 und 2,5 Millimetern pro Sekunde, wobei der Bohrer in einem Winkel zwischen 30 und 45 Grad gehalten wurde. Bei diesen Einstellungen konnte der Roboter einen stetigen, präzisen Schnitt ohne Zittern oder Abdriften beibehalten.

Die Studie kommt zu dem Schluss, dass durch die Kombination eines stabilen mechanischen Griffs, einer präzisen Kalibrierung der Roboterposition und einer sorgfältigen Ausrichtung auf das Werkstück ein Roboter, der diese Steuerungsmethode nutzt, den Übergang von instabilen, ungenauen Schnitten zu wiederholbaren, präzisen Resektionen vollziehen kann. Die Forscher merken an, dass diese Ergebnisse zwar vielversprechend sind, aber in einer kontrollierten Laborumgebung mit einem einheitlichen synthetischen Material erzielt wurden. Der nächste Schritt wäre, dieses System in einem realistischeren Modell zu testen, das die komplexen Formen und das Weichteilgewebe eines echten Hüftgelenks umfasst. Bis dahin bietet die Arbeit einen klaren Fahrplan dafür, wie man den robotergestützten Knochenschnitt zuverlässiger machen kann – weg von einem zittrigen, unpräzisen Werkzeug hin zu einem, das dem Chirurgen eine ruhige Hand verleihen kann.