退行性椎間盤疾病影響約 40% 的 40 歲人群，在 80 歲或以上的人群中增加至約 80%。該疾病是脊柱的一個或多個椎間盤的惡化，通常通過頸椎間盤植入物進行手術(shù)治療。
為了確定患者是否適合植入頸椎間盤，外科醫(yī)生必須主要依靠診斷成像研究的結(jié)果，而不需要任何生物力學數(shù)據(jù)的輸入來優(yōu)化假體的類型。這可能偶爾會導(dǎo)致并發(fā)癥和植入失敗。
為了解決這些問題，佛羅里達大西洋大學的 Erik Engeberg 博士(該研究的資深作者)和工程與計算機科學學院的研究人員與該研究的資深作者兼主任 Frank Vrionis 醫(yī)學博士合作Baptist Health 旗下的馬庫斯神經(jīng)科學研究所創(chuàng)造了一種新型的人體脊柱機器人復(fù)制品，使外科醫(yī)生能夠在手術(shù)前預(yù)覽手術(shù)干預(yù)的效果。
研究人員開發(fā)了一種 3D 打印的脊柱復(fù)制品，經(jīng)過修改，包括人造椎間盤植入物，并配備了軟磁傳感器陣列。馬庫斯神經(jīng)科學研究所的中心位于博卡拉頓地區(qū)醫(yī)院的校園和位于博因頓海灘和迪爾菲爾德海灘的貝塞斯達醫(yī)院的衛(wèi)星位置。
患者特定的機器人脊柱模型基于人類脊柱的 CT 掃描。將修改后的人造椎間盤“植入”到頸椎復(fù)制品中，并將軟磁鐵嵌入椎骨復(fù)制品中。機械臂彎曲和伸展頸椎復(fù)制品，同時使用軟磁傳感器陣列監(jiān)測椎間負荷，以使用四種不同的機器學習算法對脊柱姿勢進行分類。算法對幅度和施加外部載??荷的位置進行了分類。然后，研究人員比較了算法對人類脊柱機器人復(fù)制品的五種不同姿勢(中心、中間屈曲、屈曲、中間伸展和伸展)進行分類的能力。
發(fā)表在《傳感器》雜志上的研究結(jié)果表明，軟磁傳感器陣列系統(tǒng)能夠以 100% 的準確率對脊柱的五種不同姿勢進行分類，這可以預(yù)測人們可能遇到的不同脊柱問題。經(jīng)驗。這些結(jié)果表明，將軟磁傳感器陣列集成到人工椎間盤“植入”、機器人驅(qū)動的脊柱復(fù)制品中，有可能在侵入性手術(shù)之前生成生理相關(guān)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可用于術(shù)前評估特定干預(yù)措施的適用性特定患者。
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