Архив номеров
Медицинская Техника / Медицинская техника №2, 2021 / с. 21-24

Методика определения эргономических характеристик роботизированных хирургических систем

                                

Г.В. Саврасов, Н.В. Беликов


Аннотация

При проектировании коллаборативных систем «человек – робот», предназначенных для роботизации хирургических процессов, необходимо учитывать эргономические требования к роботизированным системам и особенности проведения операции. В данной статье представлена методика исследования эргономических параметров хирурга при проведении операции, основанная на использовании видеосъемки движения рук хирурга с дальнейшим программным определением их положения в трехмерном пространстве. Определены эргономические параметры при проведении минимально-инвазивной рентгеноэндоваскулярной операции. Габаритные размеры зоны обслуживания хирурга составили 887 х 856 х 331 мм, угол сервиса – 1,29π стерадиан, коэффициент сервиса – 0,32. В качестве роботизированной системы для роботизации исследуемой операции выбран робот-манипулятор «МРАМ», обладающий 7 степенями подвижности и обеспечивающий возможность требуемых перемещений.


Сведения об авторах

Геннадий Викторович Саврасов, д-р техн. наук, профессор,
Никита Владимирович Беликов, канд. техн. наук, доцент, кафедра БМТ-1, ФГБОУ ВО «МГТУ им. Н.Э. Баумана (НИУ)», г. Москва,

Список литературы

1. ГОСТ 25686–85 Манипуляторы, автооператоры и промышленные роботы. Термины и определения.
2. Эльяш Н.Н. Основы робототехники / Уч. пособие (конспект лекций). – Екатеринбург: Российский государственный профессионально-педагогический университет, 2016. 49 с.
3. Chmarra M.K., Grimbergen C.A., Dankelman J. Systems for tracking minimally invasive surgical instruments // Minimally Invasive Therapy & Allied Technologies. 2007. Vol. 16. № 6. PP. 328-340.
4. Dosis A., Aggarwal R., Bello F., Moorthy K., Munz Y., Gillies D., Darzi A. Synchronized video and motion analysis for the assessment of procedures in the operating theater // Archives of Surgery. 2005. Vol. 140. № 3. PP. 293-299.
5. Moorthy K., Munz Y., Sarker S.K., Darzi A. Objective assessment of technical skills in surgery // The BMj. 2003. Vol. 327. № 7422. PP. 1032-1037.
6. DataGlove. Project «Internet & Really» / http://really.ru/ index.php?id=57&;Itemid=58&option=com_content&task=view (дата обращения: 22.07.2015).
7. Datta V., Chang A., Mackay S., Darzi A. The relationship between motion analysis and surgical technical assessments // The American Journal of Surgery. 2002. Vol. 184. № 1. PP. 70-73.
8. Smith S.G.T., Torkington J., Brown T.J., Taffinder N.J., Darzi A. Motion analysis // Surgical Endoscopy. 2002. Vol. 16. № 4. PP. 640-645.
9. Grober E.D., Roberts M., Shin E.J., Mahdi M., Bacal V. Intraoperative assessment of technical skills on live patients using economy of hand motion: Establishing learning curves of surgical competence // The American Journal of Surgery. 2010. Vol. 199. № 1. PP. 81-85.
10. Groeger M., Arbter K., Hirzinger G. Motion tracking for minimally invasive robotic surgery // Medical Robotics. InTech. 2008. PP. 117-148.
11. Авербух В.Л., Авербух Н.В., Стародубцев И.С., Тоболин Д.Ю. Использование жестовых интерфейсов при взаимодействии с объектами // Научная перспектива. 2014. № 10. С. 57-66.
12. Makris A., Kyriazis N., Argyros A.A. Hierarchical particle filtering for 3d hand tracking / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops. 7-12 June 2015. Boston, MA. 2015. PP. 8-17.
13. Zhang Z., Huang F., Tan L. Robust Hand Tracker Using Joint Temporal Weighted Histogram Features / Proceedings of the 4th International Conference on Computer Engineering and Networks. 19-20 July, 2015. Shanghai, China. Springer, Cham, 2015. PP. 201-208.
14. Student. The probable error of a mean // Biometrika. 1908. Vol. 6. № 1. PP. 1-25.
15. Sharp T. et al. Accurate, robust, and flexible real-time hand tracking / Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems. 18-23 April 2015, Seoul, Korea. ACM, 2015. PP. 3633-3642.
16. Kuronen T., Eerola T., Lensu L., Takatalo J., Hдkkinen J., Kalviainen H. High-speed hand tracking for studying human- computer interaction / Proceedings of the 19th Scandinavian Conference, SCIA 2015. 15-17 June, 2015. Copenhagen, Denmark. Springer, Cham, 2015. PP. 130-141.
17. Sridhar S., Oulasvirta A., Theobalt C. Fast tracking of hand and finger articulations using a single depth camera // Tech. Report MPI-I-2014-4-002. MPI Informatik. 2014. 14 p.
18. Wachs J.P., Stern H.I., Edan Y., Gillam M., Handler J., Feied C., Smith M. A gesture-based tool for sterile browsing of radiology images // Journal of the American Medical Informatics Association. 2008. Vol. 15. № 3. PP. 321-323.
19. Kang S.K., Nam M.Y., Rhee P.K. Color based hand and finger detection technology for user interaction / Proceedings of the ICHIT 2008: International Conference on Convergence and Hybrid Information Technology. 28-29 August, 2008. Daejeon, Korea. IEEE, 2008. PP. 229-236.
20. Саврасов Г.В., Беликов Н.В., Гусаров С.Г., Аверин С.В. Экспериментальное исследование рабочей зоны при выполнении роботизированных сосудистых операций / Научный семинар «Медицинские, технические и технологические аспекты фундаментальных проблем роботохирургии». 20 декабря 2013 г., Москва. Сборник докладов. – М.: Информ-Право, 2014. С. 84-91.
21. Шапиро Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение / Пер. с англ. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2006. 752 с.
22. Покровский А.В., Саврасов Г.В. Тенденции развития технологий ультразвуковой хирургии сосудов / В кн.: Ультразвуковая ангиохирургия. Сб. научн. работ. – Кострома: ДиАр, 2004. С. 5-22.
23. Батанов А.Ф., Саврасов Г.В., Башлай А.П., Гусаров С.Г. Многофункциональный манипулятор-ассистент хирурга // Биомедицинская радиоэлектроника. 2014. № 10. С. 21-29.