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机器人螺纹通过脑血管磁阻磁阻[视频]

时间:2022-02-17 17:25:08 来源:

磁控装置可以响应中风或其他脑堵塞提供凝块减少疗法。

麻省理工学院工程师开发了一种磁力可操纵的螺纹机器人,可以通过狭窄的绕组途径,例如脑大脑的迷宫脉管系统主动滑动。

将来,该机器人螺纹可以与现有的血管内技术配对,使医生能够通过患者的脑血管远程引导机器人,以快速治疗阻塞和病变,例如动脉瘤和中风中发生的血液血管和病变。

“中风是美国死亡的第五个原因以及美国残疾的主要原因。如果急性中风可以在前90分钟左右治疗,患者的生存率可能会显着增加,“宣河赵说,机械工程副教授和麻省理工学院的民营工程副教授说。“如果我们可以在这个”黄金时段“内设计逆转血管阻塞的设备,我们可能会避免永久性脑损伤。那是我们的希望。“

赵和他的团队,包括领先作者Yoonho Kim,MIT机械工程系中的研究生,今天在学报机器人中描述了他们的软机器人设计。本文的其他共同作者是MIT研究生德国Alberto Parada和参观学生刘刘。

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为了清除大脑中的血栓,医生经常进行血管内手术,这是一种微创手术,其中外科医生穿过患者的主动脉,通常在腿部或腹股沟中插入薄线。由荧光镜引导,同时使用X射线图像的血管,外科医生手动将电线旋转到受损的脑血管中。然后可以将导管沿线拧下以将药物或凝块 - 检索装置输送到受影响的区域。

Kim表示,该程序可以在物理上征税,需要外科医生,必须在任务中专门接受培训,以忍受反复辐射曝光从透视检查。

“这是一个苛刻的技能,而且没有足够的外科医生,患者,特别是在郊区或农村地区,”Kim说。

这种方法中使用的医疗导丝是被动的,这意味着它们必须手动操纵,并且通常由涂覆在聚合物中的金属合金的芯,Kim所说的材料可能会产生摩擦和损坏容器衬里,如果电线为暂时被困在一个特别紧的空间。

该团队意识到其实验室的发展可以帮助改善导游设计中的这种血管内程序,以及减少医生接触任何相关辐射。

麻省理工学院工程师开发了一种磁力可操纵的螺纹机器人,可以通过狭窄的绕组途径,例如脑大脑的迷宫脉管系统主动滑动。

穿针

在过去的几年里,该团队在两种水凝胶中建立了专业知识 - 生物相容性材料主要由水 - 和3-D印刷的磁性驱动材料制成,可以设计用于爬行,跳跃,甚至捕获球。遵循磁铁的方向。

在这篇新论文中,研究人员将其在水凝胶和磁性致动中组合在磁力致动中,以产生磁力可转向,水凝胶涂覆的机器人螺纹或导丝,它们能够通过寿命硅氧烷复制品磁铁引导薄荷。大脑的血管。

机器人螺纹的核心由镍 - 钛合金或“镍钛诺”制成,该材料是弯曲和弹性的材料。与衣架不同,衣架会在弯曲时保持其形状,镍钛诺克莱焊丝将恢复到原来的形状,使其在缠绕穿透紧张,曲折的船舶方面更具灵活性。该团队用橡胶糊或墨水涂上了电线的核心,它们整个含有磁性颗粒。

最后,它们使用了先前开发的化学过程,用水凝胶涂覆和粘合磁性覆盖物 - 一种不会影响下面磁性颗粒的反应性的材料,并且提供具有光滑,无摩擦,生物相容性的丝的电线。

它们通过使用大型磁铁来证明了机器人线程的精度和激活,就像MariOnette的弦一样,以通过小环的障碍过程转向螺纹,让人想起通过针眼的螺纹。

研究人员还测试了大脑主要血管的寿命硅胶复制品中的螺纹,包括凝块和动脉瘤,在实际患者大脑的CT扫描后建模。该团队用液体模拟血液的液体填充有机硅容器,然后手动操纵模型周围的大磁体以通过血管绕组,窄路径转向机器人。

Kim表示,机器人线可以官能化,这意味着可以添加特征 - 例如,以激光减少药物或分解堵塞。为了展示后者,该团队用光纤取代了螺纹的Nitinol核心,发现它们可以磁通转向机器人并一旦机器人达到目标区域就激活激光。

当研究人员在机器人螺纹涂层与水凝胶的无涂层之间的比较时,他们发现水凝胶是一种急需的,湿滑的优势,允许它通过更紧密的空间滑动而不会被卡住。在血管内手术中,随着螺纹通过其方式,这种特性将是防止血管衬里的摩擦和损伤的关键。

“手术中的挑战是能够在大脑中的复杂血管中导航,这具有非常小的直径,商业导管无法达到,”首尔国立大学机械工程教授Kyujin Cho说。“这项研究表明,克服这一挑战的潜力,并使大脑中的手术手术没有开放的手术。”

这是如何让这个新的机器人线程保持无辐射的外科医生?Kim说,磁力可操纵的导丝与外科医生使用患者的血管将电线物理推动的必要性。这意味着医生也不必靠近患者靠近患者,更重要的是,辐射产生的荧光镜。

在不久的将来,他设想了血管内的手术,这些手术包括现有的磁性技术,如对大磁铁,医生可以从手术室外部操纵的方向,远离荧光镜片成像患者的大脑,甚至完全在一方面不同的位置。

“现有平台可以应用磁场,并在患者的同时进行荧光检查程序,医生可以在另一个房间,甚至在不同的城市中,控制磁场与操纵杆,”金说。“我们的希望是利用现有技术在下一步中在体内测试我们的机器人线程。”

这项研究部分由海军研究办公室,MIT士兵纳米技术学院和国家科学基金会(NSF)提供资金。


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