робот ощупает грудь

dok_zlo — 08.10.2023

Инженеры под руководством Джорджа Дженкинсона (George P. Jenkinson) из Бристольского университета, создали прототип манипулятора для автоматизации маммологических обследований. Он получил название «механизм радиальной пальпации для обследования груди» или IRIS (robotIc Radial palpatIon mechaniSm). Манипулятор изготовлен из алюминиевых, акриловых и напечатанных из ABS пластика деталей. Он имеет две степени свободы и состоит из пяти сенсоров, закрепленных на вершинах расположенных по окружности штанг. Их длина подобрана таким образом, чтобы эффективно обхватывать молочные железы различных размеров, включая наиболее большие.
Ранняя диагностика рака груди может значительно повысить шансы успешного лечения заболевания. При этом наиболее простым, доступным и достаточно эффективным методом обнаружения уплотнений в тканях молочных желез остается пальпация — исследование с помощью ощупывания тела пациента.
Инженеры провели испытания пальпации с помощью манипулятора на модели молочной железы, сделанной из силикона по слепку настоящей груди, а также в симуляции на цифровом двойнике этой модели. Для реального эксперимента IRIS закрепили на конце роборуки KUKA, которая позволяет позиционировать манипулятор под нужным углом. Оба эксперимента показали, что пяти сенсоров манипулятора IRIS с площадью контакта каждого сенсора 20 квадратных миллиметра достаточно для покрытия всей площади обследуемой модели. Снижение количества сенсоров приводит к увеличению времени обследования, а дальнейшее увеличение не добавляет эффективности. При этом максимальная сила с которой концы сенсоров воздействуют на объект составила 6 ньютон, что соответствует величине давления около 20 килопаскаль, а комфортная для обследования пациентов величина давления в 10 килопаскаль достигается при силе воздействия три ньютона.



Авторы изобретения надеются, что IRIS поможет дополнить существующий набор методов для ранней диагностики. Приборы на основе этой технологии в будущем, например, могли бы устанавливаться в легкодоступных местах, таких как аптеки и медицинские центры. В дальнейшем, команда планирует дополнить возможности манипулятора алгоритмами машинного обучения и подобрать подходящие сенсоры.

Оставить комментарий

Популярные посты:

• Ранее
• Архив