Riassunto analitico
L'obiettivo di questa tesi è quello di sviluppare un'applicazione di robotica chirurgica applicata all'oftalmologia, fornendo all'oculista uno strumento di supporto in grado di ridurre il margine di errore durante l'esecuzione di un particolare intervento denominato iniezione intravitreale. Tale operazione prevede l'inserimento di un farmaco all'interno del bulbo oculare del paziente tramite un ago. Allo stato attuale, l'unico strumento di supporto a disposizione del medico è un microscopio in grado di mostrare in tempo reale immagini dell'interno dell'occhio, così da fornire un feedback visivo della posizione dell'ago durante l'iniezione. Questo progetto nasce dalla collaborazione tra l'Azienda Ospedaliera di Modena e il gruppo ARS Control dell'Università di Modena e Reggio Emilia e ha come intento quello di fornire assistenza al chirurgo durante tutta la durata dell'operazione intravitreale. A questo scopo, è stato sviluppato e realizzato un apposito supporto mediante il quale collegare la siringa per l'iniezione ad un braccio robotico collaborativo. Quest'ultimo, per tutta la durata dell'intervento, si occuperà di fornire un'azione correttiva al chirurgo qualora egli dovesse commettere errori (ad esempio discostandosi dalla traiettoria desiderata). Il sistema, oltre a ridurre le problematiche caratteristiche di questa tipologia di operazioni chirurgiche, può essere utilizzato per il training degli oculisti specializzandi, abbassandone la curva di apprendimento. Durante il periodo di tirocinio svolto presso i laboratori di ARS Control, si è proceduto alla realizzazione dei moduli fondamentali che andranno a costituire l'applicazione. In particolare, è stato programmato il robot collaborativo UR5e in modo che il chirurgo possa afferrare il tool collegato ad esso ed eseguire l'intervento rimanendo sempre sulla traiettoria ideale. Ciò è reso possibile grazie alla generazione di virtual fixtures che vincolano la siringa a non discostarsi dalla traiettoria target. E' stato poi sviluppato un algoritmo di image processing che analizza le immagini provenienti dal microscopio presente in sala operatoria. L'algoritmo è in grado di eseguire il riconoscimento e il tracking dell'ago utilizzato durante l'intervento. Infatti quest'ultimo non può penetrare troppo in profondità, ma deve essere fermato al raggiungimento di un certo limite. L'algoritmo si occupa di stabilire quando tale limite viene raggiunto, in modo che il robot possa impedire l'ulteriore avanzamento dell'ago. Infine si è proceduto ad una fase di test e validazione, durante la quale il sistema è stato validato sperimentalmente mettendo a confronto le performance ottenute con l'ausilio del robot rispetto ai movimenti compiuti durante l'operazione a mano libera.
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