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文檔簡介
1、研究背景和目的
耳科手術中高速旋轉的電鉆鉆頭很容易碰到正常組織而造成副損傷,如何減少甚至避免電鉆造成的副損傷,一直是有待解決的問題。一些學者嘗試用導航或手術機器人的方法來控制電鉆的運行,目前大多處于實驗室階段。
由實際耳科手術經驗可知,當術中出現(xiàn)鉆頭打滑,磨穿骨質、棉片纏繞等異常情況時容易造成正常組織結構的損傷。在對鉆頭受力分析的基礎上,結合多傳感器信息融合、微弱信號檢測等相關技術,我們對正常磨削(包括正常離
2、開)、鉆頭打滑、磨穿骨質,棉片纏繞等各種情況下鉆頭受力的變化情況進行分析,探索其規(guī)律,并利用該規(guī)律對電鉆的運行狀態(tài)進行實時識別,最終實現(xiàn)耳科手術電鉆的智能化控制。
近年來,多傳感器信息融合技術和微弱信號檢測技術的快速發(fā)展和廣泛應用為本課題的成功實施提供了較強的技術背景。
材料與方法
基于耳科手術電鉆運行時鉆頭的受力分析,首先對第一臺耳科手術電鉆進行改裝并合理布置了多維力傳感器、電流傳感器、電壓傳
3、感器和轉速傳感器,采用單一條件(同一操作者、最大電壓和3mm切割鉆頭),在新鮮豬肩胛骨上模擬進行正常磨削(包括正常離開)、鉆頭打滑,磨穿骨質,棉片纏繞等四種情況各1000次,采集傳感器信號,分析其規(guī)律性,并提取出各種異常情況下的特征信號;設計合適的多傳感器信息融合系統(tǒng)識別電鉆的運行狀態(tài),統(tǒng)計識別率,并設計停機程序使電鉆在出現(xiàn)異常運行狀態(tài)時自動快速地停止磨削。
然后對第二臺耳科手術電鉆進行改裝并安裝了多維力傳感器、電流傳感器
4、和電壓傳感器,采用復雜條件(最大電壓,10名不同的操作者,直徑2.5mm、4mm、5.9mm的切割鉆頭和直徑4.2mm的金剛石鉆頭)下,在尸頭顳骨上,每名操作者應用每種鉆頭模擬進行正常磨削(包括正常離開)、鉆頭打滑、磨穿骨質、棉片纏繞等四種情況各100次,采集傳感器信號進行分析,應用多傳感器信息融合系統(tǒng)識別電鉆的運行狀態(tài),統(tǒng)計識別率。
結果:
單一條件下,在正常磨削(包括正常離開)、鉆頭打滑,磨穿骨質、棉片纏
5、繞等每種情況下,各傳感器信號變化的趨勢和過程大部分是一致的,可重復性強,有較強的規(guī)律性,能夠提取出異常情況(包括鉆頭打滑、磨穿骨質和棉片纏繞)發(fā)生初期的特征信號;運用我們設計的BP神經網(wǎng)絡,對正常磨削(包括正常離開)、鉆頭打滑、磨穿骨質、棉片纏繞的識別率分別為82.2%、75.6%、71.6%和70.2%;當融合系統(tǒng)識別出電鉆出現(xiàn)異常情況時,自動停機程序反應快速準確,能在0.2~0.3秒之內使電鉆停止磨削。
復雜條件下,各
6、傳感器信號變化的趨勢和過程大部分一致,可重復性較強,有較強的規(guī)律性,與單一條件下的結果相似;我們設計的BP神經網(wǎng)絡對復雜情況下正常磨削(包括正常離開)、鉆頭打滑、磨穿骨質,棉片纏繞的平均識別率分別為81.3%、72.625%、68.575%和70.5%。
結論:
本實驗利用多種傳感器對各種情況下鉆頭受力變化過程進行分析,發(fā)現(xiàn)在正常磨削(包括正常離開)、鉆頭打滑、磨穿骨質、棉片纏繞等四種情況發(fā)生過程中,鉆頭的受
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