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

कल्पना कीजिए कि एक सर्जन एक सूक्ष्म, उच्च गति वाले ड्रिल का उपयोग करके जोड़ के भीतर की हड्डी को नया आकार देने की कोशिश कर रहा है। लक्ष्य केवल पर्याप्त सामग्री हटाना है ताकि सुचारू गति बहाल हो सके, लेकिन इतना भी नहीं कि हड्डी कमजोर हो जाए या टूट जाए। मानव शरीर में, यह कार्य अविश्वसनीय रूप से कठिन है। सर्जन कैमरा के माध्यम से एक समय में केवल सतह के एक छोटे से हिस्से को ही देख सकता है, और हड्डी स्वयं कठोर और असमान होती है। यदि सर्जन बहुत कम निकालता है, तो समस्या बनी रहती है; यदि वे बहुत अधिक निकाल देते हैं, तो फ्रैक्चर का जोखिम बढ़ जाता है। इस सटीकता में मदद करने के लिए, इंजीनियर ऐसे रोबोट बना रहे हैं जो एक पूर्व-नियोजित पथ का ठीक से पालन कर सकें। हालाँकि, एक रोबोट भी संघर्ष कर सकता है जब एक घूमता हुआ ड्रिल बिट एक कठोर सतह से टकराता है। संपर्क का बल रोबोट के हाथ को थोड़ा रास्ते से भटका सकता है, जिससे एक कंपन या उस अंतर का निर्माण होता है जो रोबोट के उस स्थान और जहाँ उसने वास्तव में कट लगाया, उसके बीच होता है जहाँ वह सोच रहा था।

यही वह चुनौती है जिसे कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने हल करने का प्रयास किया। वे यह देखना चाहते थे कि क्या एक विशिष्ट प्रकार का रोबोट नियंत्रण, जो मशीन को हड्डी के प्रति एक स्प्रिंग की तरह महसूस करने और प्रतिक्रिया करने की अनुमति देता है, सर्जरी के लिए पर्याप्त सटीक बनाया जा सकता है। उन्होंने अपने विचारों का परीक्षण किसी मरीज पर नहीं, बल्कि प्रयोगशाला में सिंथेटिक हड्डी के एक ब्लॉक पर किया। उनका काम एक पद्धति पर केंद्रित था जिसे 'वर्चुअल मॉडल कंट्रोल' कहा जाता है। सरल शब्दों में, यह प्रणाली कल्पना करती है कि ड्रिल के अनुसरण के लिए एक आदर्श, अदृश्य पथ है। यह वास्तविक ड्रिल को इस अदृश्य पथ से एक सिम्युलेटेड स्प्रिंग और शॉक एब्जॉर्बर (झटका सोखने वाला) के साथ जोड़ती है। यदि वास्तविक ड्रिल पथ से भटक जाती है, तो सिस्टम उसे वापस धकेलता है। लेकिन शोधकर्ताओं ने पाया कि जब ड्रिल ने हड्डी पर जोर से दबाव डाला, तो स्प्रिंग खिंच गई, जिससे एक छोटी सी त्रुटि रह गई जिसे रोबोट स्वयं ठीक नहीं कर सका। इसे हल करने के लिए, उन्होंने सुधार का एक दूसरा स्तर जोड़ा जो पिछली गलतियों को याद रखता है और समय के साथ उन्हें धीरे-धीरे ठीक करता है।

टीम ने एक मानक सेटअप के साथ शुरुआत की: एक सात-भुजाओं वाला रोबोट जिसने चार मिलीमीटर के डायमंड-टिप वाले ड्रिल को पकड़ा हुआ था, जो 12,000 चक्कर प्रति मिनट की गति से घूम रहा था। उन्होंने इसे सिंथेटिक हड्डी के एक ब्लॉक में दस-बाय-दस मिलीमीटर का वर्गाकार पैटर्न उकेरने के लिए प्रोग्राम किया। अपने पहले प्रयास में, मूल तरीके से ड्रिल को पकड़कर, परिणाम ऊबड़-खाबड़ थे। ड्रिल बिट स्पष्ट रूप से हिल रहा था, और कट नियोजित वर्ग से काफी भटक गया था। शोधकर्ताओं ने इस प्रदर्शन को एक पैमाने पर मापा जहाँ कम स्कोर का अर्थ बेहतर कट था। प्रारंभिक सेटअप ने 12 में से औसतन 11.7 का स्कोर किया, जो हर दिशा में बड़े विचलन के साथ एक खराब परिणाम का संकेत देता था।

पहला बड़ा सुधार ड्रिल को पकड़ने के तरीके को बदलकर आया। मूल सेटअप केवल ड्रिल के हैंडल को पकड़ता था, जिससे नीचे का लंबा शाफ्ट हिलने के लिए स्वतंत्र रहता था। शोधकर्ताओं ने एक नया होल्डर डिजाइन किया जो काटने वाले सिरे के करीब शाफ्ट को सहारा देता है, जो इस बात की नकल करता है कि कैसे एक अनुभवी सर्जन अपने हाथ को स्थिर करता है। इस सरल यांत्रिक परिवर्तन ने कंपन को कम कर दिया और कट की सतह को चिकना कर दिया। प्रदर्शन स्कोर घटकर 7.7 हो गया। कट अभी भी पूर्ण नहीं था, लेकिन सतह अब गड्ढों वाला ढेर नहीं थी; यह एक सौम्य लहर की तरह दिख रही थी।

इसके बाद, टीम ने रोबोट के दिशा बोध (सेंस ऑफ डायरेक्शन) पर ध्यान दिया। एक सटीक रोबोट का भी अपने आंतरिक मानचित्र और अपनी भौतिक वास्तविकता के बीच थोड़ा अंतर हो सकता है। शोधकर्ताओं ने रोबोट के हाथ की सटीक स्थिति मापने के लिए एक कैमरा सिस्टम का उपयोग किया और इसके सॉफ्टवेयर को भौतिक मशीन के अनुरूप समायोजित किया। इस अंशांकन (कैलिब्रेशन) ने स्कोर को और सुधार कर 5.7 कर दिया। कट और भी चिकना हो गया, हालांकि एक तरफ दूसरी तरफ की तुलना में थोड़ी गहरी थी। अंतिम चरण हड्डी के ब्लॉक के साथ संरेखण (अलाइनमेंट) करना था। चूंकि ब्लॉक को वाइस (vise) में हाथ से रखा गया था, इसलिए वह कभी भी पूरी तरह से समतल नहीं था। शोधकर्ताओं ने रोबोट को हड्डी की सतह को स्कैन करने और वास्तविक कोण के अनुसार अपने प्लान को समायोजित करने के लिए प्रशिक्षित किया। इस अंतिम समायोजन के साथ, स्कोर गिरकर 4.0 हो गया। परिणामी वर्ग दृश्य रूप से समतल था, जिसमें सीधे किनारे और तीखे कोने थे जो मूल योजना से बारीकी से मेल खाते थे।

रोबोट और हड्डी को स्थिर करने के बाद, शोधकर्ताओं ने "स्वीट स्पॉट" खोजने के लिए विभिन्न सेटिंग्स का परीक्षण किया। उन्होंने ड्रिल की गहराई, उसकी गति और हड्डी के प्रति उसके दृष्टिकोण के कोण को बदला। उन्होंने पाया कि सर्वोत्तम परिणाम तब मिले जब ड्रिल ने प्रत्येक पास में सामग्री की एक बहुत पतली परत हटाई, जो 0.10 और 0.25 मिलीमीटर के बीच थी। ड्रिल को बहुत तेज़ी से चलाने से, 2.5 मिलीमीटर प्रति सेकंड से तेज़, सिस्टम अस्थिर हो गया और स्कोर खराब हो गया। इसी तरह, ड्रिल को बहुत तीव्र या बहुत उथले कोण पर रखने से खराब परिणाम मिले। आदर्श सीमा 1.5 और 2.5 मिलीमीटर प्रति सेकंड की मध्यम गति थी, जिसमें ड्रिल को 30 और 45 डिग्री के कोण के बीच रखा गया था। इन सेटिंग्स पर, रोबोट बिना कंपन या भटकाव के एक स्थिर, सटीक कट बनाए रख सकता था।

अध्ययन यह निष्कर्ष निकालता है कि एक स्थिर यांत्रिक पकड़, रोबोट की स्थिति के सटीक अंशांकन और वर्कपीस के साथ सावधानीपूर्वक संरेखण को जोड़कर, एक रोबोट इस नियंत्रण पद्धति का उपयोग करके अस्थिर, गलत कट लगाने से लेकर दोहराने योग्य, सटीक रिसेक्शन (resections) करने तक पहुँच सकता है। शोधकर्ता नोट करते हैं कि हालांकि ये परिणाम उत्साहजनक हैं, लेकिन ये एक नियंत्रित लैब सेटिंग में, सिंथेटिक सामग्री के एक समान ब्लॉक के साथ प्राप्त किए गए थे। अगला कदम इस प्रणाली को एक अधिक यथार्थवादी मॉडल में परीक्षण करना होगा जिसमें वास्तविक कूल्हे के जोड़ की जटिल आकृतियाँ और कोमल ऊतक शामिल हों। तब तक, यह कार्य यह बताने के लिए एक स्पष्ट रोडमैप प्रदान करता है कि कैसे रोबheten के हड्डी काटने को अधिक विश्वसनीय बनाया जा सकता है, जो एक अस्थिर, अनिश्चित उपकरण से बदलकर सर्जन के लिए एक स्थिर हाथ वाला उपकरण बन सके।