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Roboterassistierte Chirurgie

Roboterassistierte Chirurgie

Team:  Dipl.-Ing. Stephan Baron
Jahr:  2010
Ist abgeschlossen:  ja

Im Zentrum dieser Forschungsarbeit steht die Entwicklung eines Assistenzsystems für hochgenaue, minimalinvasive chirurgische Eingriffe an der Schädelbasis. In Zusammenarbeit mit der Klinik für Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde der Medizinischen Hochschule Hannover werden Verfahren entwickelt, die eine mit konventionellen Mitteln nicht erreichbare Operationssicherheit und Genauigkeit erzielen sollen.
Als Applikation steht zunächst eine sog. Cochleostomie im Rahmen von Cochlear Implant (CI-) Operationen im Vordergrund. Hierbei handelt es sich um die bislang einzig wirksame Behandlung von hochgradiger Schwerhörigkeit oder Taubheit bestehend aus einer Implantation eines Multielektroden-Arrays in die Hörschnecke. Mit diesem kann der Hörnerv elektrisch stimuliert und dem Patienten somit ein Höreindruck vermittelt werden.
Der Eingriff zeichnet sich durch seine große Komplexität, sowie eine sehr hohe Anforderung an die Genauigkeit der medizinischen Instrumentenführung aus, die nur durch Einsatz intraoperativer Navigation und mechatronischer Assistenz erreicht werden kann.

Beschreibung

Die Umsetzung des Eingriffes erfolgt über die Zusammenführung der drei Schlüsseltechnologien elektrooptische Navigation, Volumencomputertomographie und mechatronische Assistenz. Im ersten Schritt erfolgt anhand eines hochauflösenden Bilddatensatzes die Erstellung eines dreidimensionalen Patientenmodells mit Angabe über Lage der Hörschnecke, sowie weiterer wichtiger Organe und die Definition des Bohrkanals.
Die Planungsdaten werden verwendet, um einen medizinischen Assistenzroboter derart anzusteuern, dass die Operation mit höchster Genauigkeit durchgeführt werden kann. Dabei werden sowohl der Patient als auch der Roboter mit sog. Referenzmarkern ausgestattet, sodass mit Hilfe eines optischen Navigationssystems eine relative Lagebestimmung von Patient und Roboter erfolgen kann. Zusätzliche Beschleunigungssensoren liefern weitere Informationen über den aktuellen Bewegungszustand des Roboters und verbessern die Robustheit der Lagebestimmung. Die Sensorinformationen werden in geeigneten Regelstrukturen verarbeitet, sodass der Roboter exakt an die präoperativ geplante Position verfahren wird.

Bilder