Diplomarbeit von: Michel Waringo

Robotergestützte Navigation zum Fräsen an der lateralen Schädelbasis (RONAF):
Lageoptimierung und schichtweise Bahnplanung auf Basis globaler Sensordaten


Zusammenfassung

Das RONAF-Projekt befasst sich mit der Automatisierung von Fräsprozessen im Knochen, wie z.B. an der lateralen Schädelbasis. Ziel der vorliegende Arbeit ist es, die Geometrie eines Implantates im PC zu repräsentieren und das Ausfräsen dieser Geometrie mit einem Roboter zu ermöglichen.

Die Arbeit besteht grob aus folgenden beiden Teilen:

Geometriemodellierung und Lageoptimierung

Als erstes wird eine Voxelstruktur von der Fräsform und dem Schädel aufgebaut, wobei die Daten des Schädels aus unterschiedlichen Quellen (Computertomographie, Ultraschallaufnahme) stammen können und die Fräsform als Dreiecksnetzwerk vorliegt. Dann wird die Lage und Orientierung des Implantates innerhalb des Schädels interaktiv von Software und Chirurg gemeinsam optimiert, wobei der Chirurg die gewünschte Ausrichtung vorgibt und das Programm den Feinschliff erledigt.

Schichtweise Bahnplanung

Liegt die Lage fest, so ermittelt ein Bahnplanungsalgorithmus den abzufahrenden Weg, wobei Any-Time-Fähigkeit gegeben ist, also gewährleistet ist, dass jederzeit die Fräsung abgebrochen werden kann und sich daraufhin zwischen Unterprofil des ins nicht vollständig ausgehobene Lager eingesetzten Implantates und dem Knochen kein Freiraum befinden darf. Die Bahnplanung erfolgt ebenenweise. Es sind unterschiedliche Bahnplanungsarten ermöglicht. Allen Arten ist gemein, dass der Rand mit hoher Präzision abgefahren wird und die Bahnen im Inneren auf einem gröberen Raster geplant werden, somit lassen sich eine hohe Passgenauigkeit und eine schnelle Durchführung der Fräsung kombinieren. Die Bahnplanung kann generisch erfolgen (fest vorgegeben für ein Implantat) oder patientenindividuell (Bereiche des Implantates die nicht im Knochen liegen werden auch nicht abgefahren). Weiterhin sind die Randbehandlungsmethoden konturüberschreitend und konturerhaltend möglich.