退行性椎间盘疾病影响约 40% 的 40 岁人群，在 80 岁或以上的人群中增加至约 80%。该疾病是脊柱的一个或多个椎间盘的恶化，通常通过颈椎间盘植入物进行手术治疗。
为了确定患者是否适合植入颈椎间盘，外科医生必须主要依靠诊断成像研究的结果，而不需要任何生物力学数据的输入来优化假体的类型。这可能偶尔会导致并发症和植入失败。
为了解决这些问题，佛罗里达大西洋大学的 Erik Engeberg 博士(该研究的资深作者)和工程与计算机科学学院的研究人员与该研究的资深作者兼主任 Frank Vrionis 医学博士合作Baptist Health 旗下的马库斯神经科学研究所创造了一种新型的人体脊柱机器人复制品，使外科医生能够在手术前预览手术干预的效果。
研究人员开发了一种 3D 打印的脊柱复制品，经过修改，包括人造椎间盘植入物，并配备了软磁传感器阵列。马库斯神经科学研究所的中心位于博卡拉顿地区医院的校园和位于博因顿海滩和迪尔菲尔德海滩的贝塞斯达医院的卫星位置。
患者特定的机器人脊柱模型基于人类脊柱的 CT 扫描。将修改后的人造椎间盘“植入”到颈椎复制品中，并将软磁铁嵌入椎骨复制品中。机械臂弯曲和伸展颈椎复制品，同时使用软磁传感器阵列监测椎间负荷，以使用四种不同的机器学习算法对脊柱姿势进行分类。算法对幅度和施加外部载荷的位置进行了分类。然后，研究人员比较了算法对人类脊柱机器人复制品的五种不同姿势(中心、中间屈曲、屈曲、中间伸展和伸展)进行分类的能力。
发表在《传感器》杂志上的研究结果表明，软磁传感器阵列系统能够以 100% 的准确率对脊柱的五种不同姿势进行分类，这可以预测人们可能遇到的不同脊柱问题。经验。这些结果表明，将软磁传感器阵列集成到人工椎间盘“植入”、机器人驱动的脊柱复制品中，有可能在侵入性手术之前生成生理相关数据，这些数据可用于术前评估特定干预措施的适用性特定患者。
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