CASCADE
Cognitive AutonomouS CAtheters operating in Dynamic Environments
Ziel des Projekts CASCADE (Kognitiv Autonome Katheter in Dynamischen Umgebungen) ist es den aktuellen Stand der Katheter-Applikationtechnik durch die Entwicklung eines vereinheitlichten Control Frameworks für kontinuummechanische Roboter voranzutreiben, das speziell auf die intrinsische Interaktion mit komplexen und verformbaren Umgebungen ausgelegt ist. Das vorgesehene Control Framework wird anhand eines spezifischen und herausfordernden Eingriffs zur perkutanen Aorten-Klappen-Implantation entwickelt und getestet. Das Projekt CASCADE wird somit zur Entwicklung kontinuumsmechanischer Roboter sowie der kardiovaskulären Diagnose und Behandlung beitragen. Die Effektivität, Zuverlässigkeit und Wiederholgenauigkeit der derzeitigen robotergesteuerten Katheterverlegung wird hierdurch verbessert.
| Laufzeit: | 01.02.2013 bis 31.01.2016 |
| Zuwendungsempfänger: | Universität Bremen |
| Fördergeber: | Europäische Union |
| Partner: | KUL(BE)(Coordinator), ICSTM(UK), UCL(UK), MAT(BE), M7(CH), EndoSense(CH), ZHAW(CH) |
| Anwendungsfelder: | Assistenz- und Rehabilitationssysteme |
| Verwandte Projekte: |
ACTIVE
Active Constraints Technologies for Ill-defined or Volatile Environments
(04.2011-
03.2015)
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Projektdetails
Kontinuummechanische Roboter benötigen im Vergleich zu den sonst verwendeten klassischen, steifgliedrigen Robotern sowohl einen differenten Kontrollansatz als auch eine differente Regelung. Der robotische Katheter stellt eine besondere Herausforderung unter den kontinuummechanischen Roboter dar, da der Roboter innerhalb der Blutgefäße in einer hoch dynamischen, verformbaren und komplexen Umgebung agiert. Diese Herausforderung wird durch die begrenzte Sicht, während des operativen Eingriffs verkompliziert.
Um die Kontrolle über den Katheter in dieser komplexen Umgebungen zu präzisieren, ist ein tiefgreifendes Verständnis des chirurgischen Eingriffs der Katheterhandhabung sowie der Manipulation mit dem Katheter notwendig. Das Projekt wird allgemeine mathematische Beschreibungen des Roboters und seiner Umgebung erstellen. Modell-Parameter werden während der klinischen Eingriffe identifiziert.
Tritt der Fall ein, dass präoperative Daten mit intra-operativen Sensorwerten nicht genügend Informationen für eine verlässliche Entscheidung liefern, kommen zusätzliche aktive Sensor-Techniken zum Einsatz. Ein kognitives Interface zwischen dem Operator und dem Roboter wird dem leitenden Chirurgen die Möglichkeit geben, während des autonomen chirurgischen Eingriffs, schnell und einfach, Hilfestellungen zu geben. Das Interface wird ebenfalls für Lernzwecke sowie das Training mit dem Roboter einsetzbar sein. Des Weiteren sollen mit ihm die erlernten Techniken anhand ausgesuchter klinischer Kriterien überprüft werden. Das entwickelte Fähigkeiten-Analyse-Programm wird die erreichbare Kontrollleistung des kontinuummechanischen Roboters im Bezug auf die Kathetereingriffe verifizieren.
Vornehmlich wird das Projekt der Behandlung kardiovaskulärer Erkrankungen zu Gute kommen, indem ein neues, fingerfertiges und intelligentes Instrument geschaffen wird, das Initial auf das Implantieren künstlicher Aortenklappen ausgelegt ist.
Die primären Aufgaben der Universität Bremen sind hierbei:
Das Erlernen robotischer Katheter-Fertigkeiten für einen autonomen chirurgischen Eingriff:
Für die Planung eines autonomen, chirurgischen Eingriffs durch einen Roboter, ist das Machine-Learning eine effektive Möglichkeit um von Chirurgen die Durchführung des Eingriffs zu erlernen. Innerhalb des Projekts werden verschiedene Machine-Learning-Verfahren untersucht um die unterschiedlichen chirurgischen Fähigkeiten zu erlernen, die für den angestrebten Eingriff notwendig sind. Bedingt durch die Sicherheit, Zuverlässigkeit und Genauigkeit, die bei einer endovaskulären Operation von Nöten ist, wird die sichere Interaktion sowie die effiziente Erkundung der deformierbaren Gefäßstrukturen untersucht.
Fortgeschrittenes Kontroll- und Entscheidungsverhalten für kontinuummechanische Roboter:
Diese Aufgabe umfasst das komplette Erfassen der Wechselwirkungen zwischen dem Roboter und seiner Umgebung. Das gekoppelte Verhalten wirkt sich über die gesamte Länge des Roboters aus. Bedingt durch die deformierbare, dynamische Umgebung, wird die Kraft-, die hybride Kraft-Positions- sowie die Impedanzkontrolle für das Control-Framework des Roboters untersucht.
Für weitere Informationen besuchen Sie bitte die Projekt Website unter:
http://www.cascade-fp7.eu/
