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作者:林浩瑋 (2000-07-05),核可:徐業良 (2000-07-10)
附註:本文為八十八學年度元智大學機械工程研究所林浩瑋碩士論文第二章。

外科手術定位及骨骼鑽孔平台研究文獻探討

本章將外科手術定位及骨骼鑽孔的相關研究文獻,以定位方式、國外新型骨骼鑽孔器設計、模糊控制在相關研究中的應用、機械手臂於外科手術中的應用等四個方向歸納整理,並透過了解各種手術的方案以推展應用於腦部手術。

2.1 外科手術定位的研究

一般腦神經外科手術,病人頭部經過斷層掃描(CT)或磁振成像(MRI)得到多張的2D影像,醫生依據一、兩百張的2D影像資訊,透過影像處理軟體求取最接近病灶的位置,來規劃下刀位置及路徑,而在手術進行時,透過立體框架進行定位(如圖2.1),執行事先的規劃開刀位置及路徑。在這樣的手術方式下,手術前判斷、計算病灶的位置、及決定開刀位置與路徑非常耗時,約佔整個手術時間的80%[Glauser, et al., 1991],而有框架的定位方式定位過程中要調整框架,對於醫生執行手術的操作自由度也有影響。

2.1 立體定位框架[http://www.tcco.com.tw/crw.htm]

外科手術中目前發展出的無框架式立體定位裝置(frameless stereotactic devices),有多軸機械臂式、電磁式、光學式、聲學(超音波)式等四種立體定位裝置[Ryan, et al., 1995],國內目前亦有研發出外科手術用無框式定位的機械手臂,敘述如下:

q 腹腔手術用遙控機器人系統

本系統是由中央大學機械系智慧型機器及機器人實驗室研發,研究重點為機器人系統與虛擬實境在腹腔手術的應用性,以發展腹腔鏡(Laparoscope)定位用機器人系統為目標,以避免醫師手術時因手的晃動導致影像的不穩定;終極目標則是發展可遙控的手術用機器人系統。本研究利用Mitsubishi RVM-II機器人進行多次腹腔鏡定位的動物實驗(如圖2.2),運動由聲控方式操控,且可經由網路媒介遙控,但由於RVM-II的體型太粗,欠缺安全的考量,並不適合做為腹腔鏡定位用機械人,研究單位已自行設計製作一五軸SCARA型式的機械臂,如圖2.3所示。

2.2 Mitsubishi RVM-Ⅱ機器人進行腹腔定位動物實驗[http://www.ncu.edu.tw/~me/lab/imarl/telrobot.htm]

2.3 五軸機械臂及腹腔鏡定位系統[http://www.ncu.edu.tw/~me/lab/imarl/telrobot.htm]

q 腦部手術用規劃及引導系統

本系統也是由中央大學機械系智慧型機器及機器人實驗室研發,此系統是以電腦及影像技術,配合磁場立體定位裝置(如圖2.4),以基因法則導出病人與影像座標系之間的方位轉換關係,然後透過即時顯示重建後的立體模型與手術器械所在位置的三個正交剖面影像,使醫師對病患病情的診斷與手術中的定位更為精確。

系統由影像重建、定位裝置、及方位校準三個單元所組成。影像重建單元是以行進方塊法將二維掃描影像重建出立體影像,並求出手術器械端點所在的三個正交剖面與任意剖面影像﹔在標記的位置與手術器械的方位量測方面,採用磁場式定位裝置,方位校準則是以附加標記為媒介,再由基因法則找出影像座標與定位裝置座標的轉換關係。醫師於影像中所規劃的手術路徑可經由此轉換關係以定位裝置精確的定出,而手術進行中器械的方位也可轉換成相對於影像座標的方位,並於影像中即時顯示出手術器械所在的組織剖面影像。

2.4 磁場立體定位[http://www.ncu.edu.tw/~me/lab/imarl/sur.htm]

q 電腦輔助神經外科手術模擬暨定位系統之研發

本系統是由榮民總醫院及工業技術研究院量測中心,於1998年研發完成一部醫用三次元量測定位機械臂系統,配置平衡六自由度之量測手臂,且模擬人體之關節,故活動靈敏,並可快速量測複雜的三維輪廓、尺寸,同時具有線上即時量測等功能。此系統包括神經外科手術計畫軟體、3D量測機械臂、及方位對準三大模組,而其非接觸無框架式設計亦可取代傳統腦部手術使用之重型、操作耗時之框架式設計,在醫療方面不僅可以幫助腦部外科手術三度空間導引,還可以做脊椎手術定位、整形外科手術定位等。

本系統立體定位是用六軸量測機械臂的結構(如圖2.5,最大伸展長度為80mm,臂粗為30mm,材質為鋁合金,每個旋轉軸皆配置線性度±0.05%、旋轉範圍為330度的超精密電位計,因此轉動時會造成電位計電阻值的線性變化,然後使用高解析度的16 bits50kHz A/D卡擷取電阻值變化,進而換算出各轉軸的旋轉角度。神經外科手術計畫軟體具有3D、病灶劃定及方位、深度、體積量測等功能,是國內第一套實用性高的非接觸無框架式、機械臂式輔助神經外科手術系統,其3D量測機械臂重現精確度可達0.75mm,系統定位精度3mm[Ho, et al., 1998]

2.5 3D量測機械臂之結構[Ho, et al., 1998]

國內在手術定位方面的研究文獻中所提出之定位方式、適用手術、與結構設計,歸納整理如表2.1,同時並對各種定位方式之定位精度、定位時間、使用限制、模組化設計分別做初步評估。

2.1 外科手術定位系統比較

 

腦部手術立體頭框定位架

腹腔手術用遙控機器人系統

電腦輔助神經外科手術模擬暨定位系統之研發

腦部手術用規劃及引導系統

研發單位

市售醫療儀器

中央大學

工研院

中央大學

定位方式

立體框架定位

馬達式機械手臂定位

關節式機械手臂定位

電磁式定位

適用的手術

腦部手術

腹腔手術

腦部手術

腦部手術

結構設計

固定環支撐病人頭部

類似傳統工業用機器人

關節處裝置感測器

量測端對於磁鐵的相對位置

定位精度

最高

自行製造、精確度較低

23mm

1~1.5mm

定位時間

最久

自行製造,時間久

使用的限制

較費時間,影響醫生手術空間

工業用機器人體型太粗,不適用

適用精準度要求不高的腫瘤切除

不能有磁性的手術器械

模組化評估

2.2 國外關於骨骼鑽孔平台之研究

腦部手術病人經過頭部斷層掃描來判斷頭骨內部病灶的位置,醫生須先在頭骨鑽孔才能深入病灶做醫療處理。人的骨頭是由三種不同介質組成,外面的兩層骨質較硬,而中間骨質較軟,目前醫生手持電鑽鑽頭骨時,仍憑手部的感覺來判斷是否已鑽穿頭骨,所以操作時必須集中注意力並且依靠個人經驗,以免不慎傷及頭骨下的腦膜。

由於現有馬達驅動的電鑽缺乏自動偵測骨頭軟質與硬質不同界面的刺穿技術,許多相關研究文獻的內容就是在探討如何自動檢測出骨骼的三層構造,並在鑽頭鑽穿之後停止進給,以協助醫生提高手術安全。根據歐洲完成相關的市場調查,約有3000人對於此研究產生相當興趣[Allotta, et al., 1997]

俄羅斯Bristol大學研究人員先後發表了四篇關於內耳鐙骨鑽孔的相關研究[Baker, et al., 1996; Brett, et al., 1996; Kaburlasos, et al., 1997; Kaburlasos, et al., 1998],描述一個內耳鐙骨手術用自動控制的精密鑽孔工具設計。此微小的電鑽在剛接觸到骨頭及鑽穿之後,透過感測的技術而停止,可適用於未知骨骼厚度。由於鑽頭要深入耳朵達到鐙骨的位置,微小的鑽頭鑽孔的力很小,整個設計重點提出刀具輔助裝置的設計,避免因醫生手部的抖動而影響病人安全[Baker, et al., 1996],刀具輔助裝置具備下列功能︰

(1)    可重複性的刀具位置及路徑

(2)    穩定的運動

(3)    保持在固定位置的能力

(4)    在鑽穿時,能快速的感測到訊號並停止進給

此項研究所提出的刀具輔助裝置硬體架構設計如圖2.6所示,主要由長硬管頂端附有鑽頭以便深入耳內,還有一個線性滑軌為刀具扶持裝置,並內含力量及扭力的鑽頭回授訊號,在這項研究中鑽穿訊號的感測方式是用應變規量測微小的軸向力,並用軸的編碼器來監測鑽頭頂端的位置與刀具安裝點的距離。且為了穩定的進給,其進給速率僅為1.67μm/s

在整體配置上,將刀具輔助裝置搭配機械臂整合成為鑽孔平台,機械臂的關節部分由球型接點組成,故能於三度空間靈活移動,將電鑽移到固定點之後,透過氣壓來限制運動自由度,使刀具輔助裝置能提供穩定的軸向進給。此外,這項研究也對切削參數做探討,有三角形、橢圓形、及圓形三種形狀的鑽頭形狀及不同的刀子角度,經過實驗比較之後,最後選擇頂端是圓形的鑽頭(spherical burr drill bits)

2.6 刀具輔助裝置[Baker, et al., 1996]

2.3 模糊控制在相關研究中的應用

2.3.1 模糊控制簡介

在醫學領域臨床經驗相當的重要,如前面章節提到,定位及判斷鑽穿頭骨都需要靠醫生的經驗。真實的世界中,人類的思惟概念、語意表達、感覺判斷等等都存在模糊(fuzzy)的現象。模糊一般來說就是不精確、模稜兩可、多重意義、不確定性的意思,例如在鑽孔的過程中,手推的阻力瞬間變小時表示鑽穿,然而力量變化多少稱為“小”?每位醫生的感覺、定義可能都不同,也就是說這些語意或事物的狀態,大都和人主觀的感覺判斷有密切的關係。

“模糊理論”是由美國加州大學柏克萊分校Zadeh教授在1965年所提出的。Zadeh教授在探討人類主觀或思考過程中定量化處理的方法時,首先提出“模糊集合(Fuzzy Sets)”的概念[Zadeh, 1965],嘗試以人類的思維方式去簡化問題的複雜度。Mamdani教授在1974年將模糊理論應用在控制領域,傳統控制中必須建立精確嚴謹的數學模型來達成控制,且要控制影響系統較大的因素又必須有明確的控制量決定,但實際上可能無法明確地決定其數值;模糊控制就是以人的經驗為基礎,將其口語化的敘述,寫成模糊控制器的控制方式,不需要如傳統控制去建立精確嚴謹的數學模型,模糊控制器可以克服系統非線性的特性。

簡單模糊邏輯系統(simple fuzzy logic system)的模糊控制器(fuzzy logic controller)基本架構如圖2.7所示,其中模糊化(fuzzification)與解模糊化(defuzzification)主要的功能,是量測輸入變數值、將輸入值轉換成符合人類的會話、以及定義歸屬函數。規則庫是由人的經驗去產生,用”IF-THEN”方式口語化的描述輸入變數與預期輸出控制結果的關係。推論(inference)是模糊邏輯系統最重要的部份,一般採用MamdaniMin.-Max.推論法[Mamdani, 1974],推論的結果再經過解模糊化,先作比例調整並轉換成一個控制用明確的數值輸出到受控體(plant),透過回授使得誤差為零,而完成整個模糊控制的程序。

2.7 模糊控制器架構圖

2.3.2 模糊控制在骨骼鑽孔之應用

Allotta等人[1997]提出的鑽大腿骨的新型電鑽設計,是利用力量及扭力的兩種感測來判斷鑽穿訊號,經過實驗比較之後,由於扭力的雜訊過大,而力量較容易得到陡降的轉折點,故採用力量回授作為鑽穿偵測。並應用模糊控制的方式來結合醫生的臨床經驗,使整個系統模擬醫生的臨床經驗來輔助手術鑽孔的過程,電鑽內有一個直流馬達帶動鑽頭旋轉及螺桿負責自動進給,並有一個頂桿頂住頭部,輸出的進給率約為2mm/s

這個電鑽安全裝置的設計是當醫生在軸向推力過小時鑽頭不會進給,施力過大時,則由模糊控制器來控制鑽頭進給速率,同時藉著模糊邏輯來判斷刺穿行程的掌握。其主要行為模式如圖2.8所示,敘述如下:

(1)       鑽穿第一個界面,介於硬骨與海綿骨質間(),進給暫停。

(2)       鑽穿第二個界面,介於海綿骨質與硬骨質間(),進給暫停。

(3)       鑽透骨頭第三層,進給停止。

2.8 鑽骨頭施力模式示意圖

此外,本研究還強調友善的人機界面會減少人為的誤差,對外科醫生的操作介面而言,可以分成使用者驅動或是控制器驅動兩種。使用者驅動是由腳踏板可以控制刀具;而控制器驅動則可以處理一些事件的發生,如接觸轉換、鑽穿停止、歸零。而輔助人員的介面包含一個緊急斷電開關、鍵盤、滑鼠、及圖形顯示,圖形界面使助手與刀具互動,可以透過鍵盤、滑鼠輸入病人資料、選擇鑽頭直徑、選擇不同的鑽孔模式,也可以顯示力的變化結果,可顯示鑽頭與骨骼的相對位置,取代現行的X-ray,該軟體也記錄骨骼深度存成資料庫,以利統計相關研究。

2.4 機械手臂於手術中的應用

Glauser等人[1991]提出將機械手臂於腦部手術的應用,在斷層掃描儀器掃描棒(scanner)的有限空間內進行醫療設備自動化設計,由於病人的頭部在立體定位頭框內,所以只有軸向的空間可以使用。在這個系統中機械手臂及所需刀具必須整合在一起,並完成下列步驟:

(1)   探棒調整方向及方位(probe setting and orientation)

(2)   切開皮膚表面(skin incision)

(3)   骨頭鑽孔(bone drilling)

(4)   硬腦膜鑽穿(dura perforation)

(5)   探棒插入(probe introduction)

(6)   探棒控制(probe manipulation -- carrying out the medical gesture)

(7)   探棒交換(probe exchange)

由手動進給改為自動化會使得系統變得比較複雜,這個手臂有六個自由度,並有22條信號連接控制盒,包含馬達、感測器、及致動探棒等等,都需要安裝在有限的空間。機械手臂與斷層掃描儀器相對位置如圖2.9,由圖中可以看出型架可以夾持5種不同手術刀具,包括定位棒、皮膚切開器、電鑽、活體檢查探棒(biopsy probe)等其他特殊工具,靠著旋轉的方式換刀。手術醫師先使用皮膚切開器切開皮膚,之後機械手臂及刀子停留在原處,避免皮膚縮回,然後用螺旋錐移除圓柱狀皮膚。接下來就要鑽孔,每個人骨頭有不同的組織、厚度、硬度、均質性,Glauser等人強調重點是鑽穿硬骨之後不能超過2mm,以免傷及腦膜,該論文提出的解決之道是利用扭力跟電流成正比的特性,來偵測鑽穿訊號。

2.9 機械手臂與斷層掃描儀器的相對配置圖[Glauser, et al., 1991]

此篇論文中也對於機械結構部分提出建議,整理歸納如下幾點:

q     在醫療應用上不適用傳統工業用的機械手臂。

q     scanner特別的空間下操作,醫生的視野會受影響。

q     進給速度僅1mm/s,所以萬一有異常情況發生,醫生有足夠的時間按緊急開關。

q     目前外科醫生定位精度約±1mm,因此定義機械臂的定位精度±0.1mm

q     設計上要注意安全、可靠度、絕對座標的設定、以及清潔與殺菌。

q     由於機械手臂特殊形狀,無法用傳統方式加工,該機械手臂是用碳纖維製作。

瞭解國外研究對於感測鑽穿停止技術的相關研究之後,歸納整理如表2.2所示:

2.2 感測骨骼鑽穿停止技術的相關研究比較

 

Allotta等人所提出的新型手工具電鑽

Baker等人所提出機械手臂內耳鐙骨鑽孔電鑽

Glauser等人提出在立體頭框內醫療自動化機械手臂

時間∕國家

1997∕義大利

19961998∕俄羅斯

1991∕瑞典

特點

自動進給、強調人機界面、可以顯示骨骼深度、建立資料庫、可換不同直徑鑽頭。

提出刀具扶持裝置以減少醫生手部抖動、利用模糊控制訓練系統學習經驗、完成智慧控制。

將定位、骨頭鑽孔、硬腦膜刺穿、交換刀具等整合並自動化。

感測鑽穿骨頭的方式

(load cell)

(strain gages)、扭力

扭力

進給速率

2mm/s

1.67μm/s

1mm/s

系統種類

簡單模糊邏輯系統(simple fuzzy logic system)

智慧控制系統(intelligent control system)

整合型系統

2.5 文獻探討結論

由前面各節文獻探討可知,國外有許多學者從事相關外科手術定位及骨骼鑽孔自動化的研究。國內在臨床使用的電鑽尚無利用自動進給或透過感測器判斷鑽穿訊號方面的研究,而歐洲完成的市場調查顯示,約有3000人對於此計畫產生相當興趣,本研究的主題「精密定位與自動進給手術用骨骼鑽孔平台的研究」應有相當發展前景。

由於現有的馬達驅動的電鑽缺乏在從最外層硬骨質到軟骨質、及鑽穿近顱內的硬骨這兩種界面刺穿的自動偵測技術,且每個人骨頭有不同的組織、厚度、硬度、均質性,所以在骨骼鑽孔平台的研發的重點是透過感測及控制技術掌握鑽入病人骨骼組織的深度,並自動區別鑽穿幾層不同組織,重點是鑽穿硬骨之後不能超過2mm以免傷及腦膜。綜觀國外的研究,骨骼鑽穿的感測,多是感測施於電鑽反向力量或是電鑽鑽孔時扭力的變化,本研究的電鑽為直流馬達,將利用直流馬達的扭力與電流成正比的關係,透過感測器量測電鑽的電流的訊號作為偵測骨骼鑽孔時穿越不同骨質的訊號。

從定位的方式探討,立體頭框定位精度最高,但是所需的事先所需準備的時間從手術前判斷、斷層掃描計算病灶的位置及決定開刀位置與路徑,約佔整個手術時間的百分之八十。而也有學者指出在醫療應用上不適用傳統工業用的機械手臂。非接觸無框架式定位方式可取代腦部手術使用之重型、操作耗時之立體框架式設計,或工業用機械手臂式設計,而無框式定位與自動進給鑽孔平台之整合也是本研究之重點。

參考資料

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Baker, D., Brett, P.N., Griffiths, M.V., and Reyes, L., 1996. “A mechatronic drilling for ear surgerya case study of some design characteristics,” Mechatronics, vol. 6, no.4, p. 461-477.

Baker, D., Brett, P.N., Griffiths, M.V., and Reyes, L., 1996. “Surgical requirements for the stapedotomy tooldata and safety considerations,” IEEE Engineering in Medicine and Biology Society.

Glauser, D., Flury, P., Villotte, N., and Burckhardt, C.W., 1991. “Conception of a robot dedicated to neurosurgical operations,” Fifth International Conference on Advanced Robotics. Robots in Unstructured Environment, vol.1, p. 899-904.

Ho, C., Jiang, W., and Wong, T., 1998. “The development of computer added simulation and positioning system for neurosurgery,The Journal of China Association for Medical Information, no7, p. 26-36.

Kaburlasos, V.G.; Petridis, V.; Brett, P.; Baker, D., 1997. “On-line estimation of the stapes-bone thickness in stapedotomy by learning a linear association of the force and torque drilling profiles,” Intelligent Information Systems, IIS '97, Proceedings, p. 80 -84

Kaburlasos, V.G.; Petridis, V.; Brett, P.; Baker, D., 1998. “Learning a linear association of drilling profiles in stapedotomy surgery,” IEEE International Conference on Robotics and Automation, Proceedings, vol. 1, p. 705-710.

Mamdani, E. H., 1974, “Application of fuzzy algorithms for control of a simple dynamic plain,” in Proc. IEEE Control Sci., vol.121, p. 1585-1588.

Ryan, M.J., and Erickson R.K., 1995. ”Framless stereotaxy with real-time tracking of patient head movement and retrospective patient-image registration,” Proceeding of Second International Symposium on MRCAS, p. 1-7.

Zadeh, L. A., 1965. “Fuzzy sets,” Informat. Control, vol.8, p. 338-353.

“立體定位系統”,CRW Stereotactic Systemhttp://www.tcco.com.tw/crw.htm(July 4, 2000)

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“神經外科手術規劃及導引系統”磁場定位裝置<http://www.ncu.edu.tw/~me/lab/imarl/sur.htm>(July 4, 2000)