Los ingenieros desarrollan un sistema GPS de bajo costo y alta precisión para robots médicos flexibles

 

Luego, los investigadores utilizaron métodos de localización de imanes existentes, que funcionan de manera muy similar al GPS, para desarrollar un modelo de computadora que prediga la ubicación del robot. Los satélites GPS hacen ping a los teléfonos inteligentes y, según el tiempo que demore en llegar la señal, el receptor GPS en el teléfono inteligente puede determinar dónde está el teléfono celular. Del mismo modo, los investigadores saben qué tan fuerte debe ser el campo magnético alrededor del imán incrustado en el robot. Se basan en cuatro sensores cuidadosamente espaciados alrededor del área donde opera el robot para medir la intensidad del campo magnético. Según lo fuerte que sea el campo, pueden determinar dónde está la punta del robot. Crédito: David Baillot / Universidad de California San Diego

Los robotistas de la Universidad de California en San Diego han desarrollado un sistema asequible y fácil de usar para rastrear la ubicación de robots quirúrgicos flexibles dentro del cuerpo humano. El sistema funciona tan bien como los métodos más modernos, pero es mucho menos costoso. Muchos métodos actuales también requieren exposición a la radiación, mientras que este sistema no.

El sistema fue desarrollado por Tania Morimoto, profesora de ingeniería mecánica en la Escuela de Ingeniería Jacobs en UC San Diego, y Ph.D. de ingeniería mecánica. estudiante Connor Watson. Sus hallazgos se publican en la edición de abril de 2020 de IEEE Robotics and Automation Letters.

«Los robots médicos continuos funcionan realmente bien en entornos altamente restringidos dentro del cuerpo», dijo Morimoto. «Son inherentemente más seguros y más compatibles que las herramientas rígidas. Pero se hace mucho más difícil rastrear su ubicación y su forma dentro del cuerpo. Y así, si podemos rastrearlos más fácilmente, sería un gran beneficio tanto para los pacientes como para los pacientes. cirujanos «.

Los investigadores incrustaron un imán en la punta de un robot flexible que se puede usar en lugares delicados dentro del cuerpo, como los conductos arteriales en el cerebro. «Trabajamos con un robot en crecimiento, que es un robot hecho de nylon muy delgado que invertimos, casi como un calcetín, y lo presurizamos con un fluido que hace que el robot crezca», dijo Watson. Debido a que el robot es blando y se mueve al crecer, tiene muy poco impacto en su entorno, por lo que es ideal para su uso en entornos médicos.

Luego, los investigadores utilizaron métodos de localización de imanes existentes, que funcionan de manera muy similar al GPS, para desarrollar un modelo de computadora que prediga la ubicación del robot. Los satélites GPS hacen ping a los teléfonos inteligentes y, según el tiempo que demore en llegar la señal, el receptor GPS en el teléfono inteligente puede determinar dónde está el teléfono celular. Del mismo modo, los investigadores saben qué tan fuerte debe ser el campo magnético alrededor del imán incrustado en el robot. Se basan en cuatro sensores cuidadosamente espaciados alrededor del área donde opera el robot para medir la intensidad del campo magnético. Según lo fuerte que sea el campo, pueden determinar dónde está la punta del robot.

Todo el sistema, incluido el robot, los imanes y la configuración de localización de imanes, cuesta alrededor de $ 100.

Morimoto y Watson fueron un paso más allá. Luego entrenaron una red neuronal para aprender la diferencia entre lo que los sensores estaban leyendo y lo que el modelo decía que los sensores deberían estar leyendo. Como resultado, mejoraron la precisión de localización para rastrear la punta del robot.

«Idealmente, esperamos que nuestras herramientas de localización puedan ayudar a mejorar este tipo de tecnologías de robots en crecimiento. Queremos impulsar esta investigación para que podamos probar nuestro sistema en un entorno clínico y eventualmente traducirlo en uso clínico», dijo Morimoto.


 

Más información:
Connor Watson et al, Localización basada en imanes permanentes para robots en crecimiento en aplicaciones médicas, IEEE Robotics and Automation Letters (2020)

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