論文の概要: Ex vivo breach detection using electrical conductivity during robotic pedicle drilling in the spine
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.01310v1
- Date: Thu, 01 Oct 2026 08:42:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-03 01:19:24.006323
- Title: Ex vivo breach detection using electrical conductivity during robotic pedicle drilling in the spine
- Title（参考訳）: 脊椎におけるロボットペプシクル掘削時の電気伝導率を用いた生体外侵入検出
- Abstract要約: 本研究では,電気的生体インピーダンスセンサを用いたロボットペプシクル掘削法を提案する。
掘削中の電気的生体インピーダンス信号を分析するためにリアルタイム検出アルゴリズムが設計された。
この方法は外部デバイスやセンサーを使わずに動作する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2745782438513078
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Purpose: Pedicle screw placement is technically demanding in scoliosis treatment. High precision is required due to limited visibility, anatomical variability, and the risk of complications. Although robotic systems assist CT-based planning and execution, they still rely on ionizing intraoperative imaging and complex registration. This study proposes robotic pedicle drilling with real-time preventive breach detection using electrical bioimpedance sensing. Methods: We developed a robotic approach combined with a pedicle-drilling tool equipped with a proprioceptive electrical bioimpedance sensor developed by SpineGuard. A real-time detection algorithm was designed to analyze the electrical bioimpedance signal during drilling and identify abrupt changes in conductivity associated with potential breaches towards the spinal canal. The method operates without external devices or sensors. Results: The ex vivo experiments showed that the proposed method prevented breaches in 100 of the 51 drilling cases. These findings demonstrate the system's ability to detect potentially hazardous events during drilling and to stop the procedure before. The ex vivo experiments demonstrated that the proposed method prevented breaches in all 51 drilling cases. Conclusions: This work demonstrates the feasibility of robotic pedicle drilling with electrical bioimpedance sensing for real-time breach prevention. Using only the tool signal, the method eliminates the need for external sensing systems and supports safer pedicle screw placement.
- Abstract（参考訳）: 目的: Pedicle screwplacement は、スコリオーシス治療において技術的に要求されるものである。
視認性、解剖学的多様性、合併症のリスクにより、高い精度が要求される。
ロボットシステムはCTベースの計画と実行を支援するが、それでもイオン化術中のイメージングと複雑な登録に依存している。
本研究では,電気的生体インピーダンスセンサを用いたロボットペプシクル掘削法を提案する。
方法:SpineGuardが開発した電気的生体インピーダンスセンサを備えたペプシクルドライリングツールと組み合わせたロボットアプローチを開発した。
実時間検出アルゴリズムは、掘削中の電気的生体インピーダンス信号を分析し、脊柱管への侵入に伴う導電率の急激な変化を識別するように設計された。
この方法は外部デバイスやセンサーを使わずに動作する。
結果: 実験結果から, 51例中100例の破断を防止できた。
これらの結果は、掘削中に潜在的に有害な事象を検知し、それまでの手順を停止する能力を示している。
実験の結果,51件の掘削事例の破断を防止する方法が提案された。
結論: 本研究は, リアルタイム侵入防止のための電気的生体インピーダンスセンシングによるロボットペプシクルドリルの実現可能性を示すものである。
ツール信号のみを用いることで、外部センサーシステムの必要性を排除し、より安全なペダルスクリュー配置をサポートする。
関連論文リスト
- A Robotic Testing Platform for Pipelined Discovery of Resilient Soft Actuators [63.07587517846448]
本稿では,DEA寿命をスキャンできる新しいテストロボットによって実現された最適化パイプラインを提案する。
ロボットは、電気機械特性測定、プログラム可能な電圧入力、マルチチャネルテスト能力を統合する。
これを用いて,入力電圧等級,周波数,電極物質濃度,電気接続フィラーなど,Elastosil系リニアアクチュエータの寿命を走査した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-24T14:41:28Z) - Bifurcation Identification for Ultrasound-driven Robotic Cannulation [11.50984693836901]
外傷や重篤なケアでは、迅速かつ正確な血管内アクセスが患者の生存の鍵となる。
血管分岐(英: Vessel bifurcations)は、医療処置中のカテーテルや針の安全な配置をガイドする解剖学的ランドマークである。
超音波画像を用いて血管分岐を自律的に抽出するアルゴリズムは存在しない。
本稿では,血管分岐を同定し,自律型ロボット缶詰システムに最適な針挿入部位を提供する新しいアルゴリズムであるBIFURCを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-10T18:53:52Z) - AI-Based Energy Transportation Safety: Pipeline Radial Threat Estimation
Using Intelligent Sensing System [52.93806509364342]
本稿では,分散光ファイバーセンシング技術に基づくエネルギーパイプラインの放射状脅威推定手法を提案する。
本稿では,包括的信号特徴抽出のための連続的マルチビュー・マルチドメイン機能融合手法を提案する。
本研究では,事前学習モデルによる伝達学習の概念を取り入れ,認識精度と学習効率の両立を図る。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-18T12:37:35Z) - AiAReSeg: Catheter Detection and Segmentation in Interventional
Ultrasound using Transformers [75.20925220246689]
血管内手術は、電離放射線を用いてカテーテルと血管を可視化するFluoroscopyの黄金標準を用いて行われる。
本研究では、最先端機械学習トランスフォーマアーキテクチャを応用して、軸干渉超音波画像シーケンス中のカテーテルを検出し、セグメント化する手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-25T19:34:12Z) - A force-sensing surgical drill for real-time force feedback in robotic
mastoidectomy [7.421233100496739]
本稿では,正確な工具・工具間相互作用力を計測できる力センサを備えた外科用ドリルについて紹介する。
外科ドリルの先端部における力測定は, 生卵掘削実験により検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-05T16:52:35Z) - Automatic breach detection during spine pedicle drilling based on
vibroacoustic sensing [0.0]
本研究は,非視覚センサと深層学習を併用した新しい放射能非破壊検出アルゴリズムを提案する。
コンタクトマイク,フリーフィールドマイク,3軸加速度計,光トラッキングシステムなどの複数の視覚音響センサをセットアップに統合した。
提案手法は, ペプシクル掘削時のスクリューのずれや骨破壊を回避するために, 非視覚センサ融合の可能性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-27T11:32:14Z) - Robotic Navigation Autonomy for Subretinal Injection via Intelligent
Real-Time Virtual iOCT Volume Slicing [88.99939660183881]
網膜下注射のための自律型ロボットナビゲーションの枠組みを提案する。
提案手法は,機器のポーズ推定方法,ロボットとi OCTシステム間のオンライン登録,およびインジェクションターゲットへのナビゲーションに適した軌道計画から構成される。
ブタ前眼の精度と再現性について実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-17T21:41:21Z) - Grasp-and-Lift Detection from EEG Signal Using Convolutional Neural
Network [1.869097450593631]
本稿では,32チャネル脳波信号から手動動作ビズGALを検出する手法を自動化した。
提案したパイプラインは、基本的には前処理とエンドツーエンド検出ステップを組み合わせたもので、手作りの機能エンジニアリングの必要性を排除している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-12T19:27:06Z) - Detection of biological signals from a live mammalian muscle using a
diamond quantum sensor [41.91891973513696]
ダイアモンド中の窒素空孔中心を用いた生体組織の作用電位から電流によって生じる磁場を検出する方法を示す。
これらの測定は、通常の無シールド実験室環境で行うことができ、デジタル信号処理技術により、信号を容易に回収できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-03T16:40:44Z) - Detecting Parkinsonian Tremor from IMU Data Collected In-The-Wild using
Deep Multiple-Instance Learning [59.74684475991192]
パーキンソン病(英: Parkinson's Disease、PD)は、60歳以上の人口の約1%に影響を与える徐々に進化する神経学的疾患である。
PD症状には、震動、剛性、ブレイキネジアがある。
本稿では,スマートフォン端末から受信したIMU信号に基づいて,PDに関連するトレモラスなエピソードを自動的に識別する手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-06T09:02:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。