智能化耳科手术电钻的初步研究
研究背景和目的耳科手术中高速旋转的电钻钻头很容易碰到正常组织而造
成副损伤, 如何减少甚至避免电钻造成的副损伤 , 一直是有待解决的问题。一些学
者尝试用导航或手术机器人的方法来控制电钻的运行 , 目前大多处于实验室阶段。
由实际耳科手术经验可知, 当术中出现钻头打滑、磨穿骨质、棉片缠绕等异
常情况时容易造成正常组织结构的损伤。在对钻头受力分析的基础上, 结合多传
感器信息融合、微弱信号检测等相关技术 , 我们对正常磨削( 包括正常离开 ) 、钻
头打滑、磨穿骨质、棉片缠绕等各种情况下钻头受力的变化情况进行分析 , 探索
其规律, 并利用该规律对电钻的运行状态进行实时识别, 最终实现耳科手术电钻
的智能化控制。
近年来, 多传感器信息融合技术和微弱信号检测技术的快速发展和广泛应用
为本课题的成功实施提供了较强的技术背景。材料与方法基于耳科手术电钻运行
时钻头的受力分析 , 首先对第一台耳科手术电钻进行改装并合理布置了多维力传
感器、电流传感器、电压传感器和转速传感器 , 采用单一条件 ( 同一操作者、最大
电压和3mniU割钻头),在新鲜猪肩胛骨上模拟进行正常磨削(包括正常离开)、钻
头打滑、磨穿骨质、棉片缠绕等四种情况各 1000 次, 采集传感器信号 , 分析其规
律性, 并提取出各种异常情况下的特征信号;设计合适的多传感器信息融合系统
识别电钻的运行状态 , 统计识别率 , 并设计停机程序使电钻在出现异常运行状态
时自动快速地停止磨削。
然后对第二台耳科手术电钻进行改装并安装了多维力传感器、电流传感器和
电压传感器 , 采用复杂条件 (最大电压,10 名不同的操作者 ,直径 、 4mm、 )下,在尸头颍骨上,每名操作者应
用每种钻头模拟进行正常磨削( 包括正常离开 ) 、钻头打滑、磨穿骨质、棉片缠绕
等四种情况各 100 次, 采集传感器信号进行分析, 应用多传感器信息融合系统识
别电钻的运行状态 , 统计识别率。结果单一条件下 , 在正常磨削( 包括正常离开 ) 、
钻头打滑、磨穿骨质、棉片缠绕等每种情况下, 各传感器信号变化的趋势和过程
大部分是一致的, 可重复性强, 有较强的规律性 , 能够提取出异常情况 ( 包括钻头
打滑、磨穿骨质和棉片缠绕)发生初期的特征信号;运用我们设计的BP神经网络,
对正常磨削( 包括正常离开 ) 、钻头打滑、磨穿骨质、
智能化耳科手术电钻的初步研究 来自淘豆网m.daumloan.com转载请标明出处.
