In this study, an end-effector robot which is a two-axis delta robot type for upper-limb rehabilitation is designed. It is not only rehabilitation functions that has designed robot but also mechanical and electrical safety devices were constructed to ensure patient safety. By constructing the two-axis delta robot is combined with an LM guide, the operating range and rigidity required for rehabilitation were secured. The electrical safety system which is required for the medical robot was designed, and a safety strategy was established to ensure patient safety and it is applied in the integrated safety circuit. The safety is considered in whole design process from the robot's mechanical design to the electric control unit.
Kim, Jieun;Kim, Su Mi;Seo, Jeong Eun;Choi, Min Gew;Lee, Jun Ho;Sohn, Tae Sung;Kim, Sung;Bae, Jae Moon;Seo, Seong Il
Journal of Gastric Cancer
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제14권3호
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pp.211-214
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2014
We report our experience of a concurrent robot assisted distal gastrectomy and partial nephrectomy for synchronous early gastric cancer and renal cell carcinoma. A 55-year-old female patient was diagnosed with early gastric cancer on screening endoscopy. Abdominal computed tomography showed an incidental right renal cell carcinoma. Robot assisted distal gastrectomy was performed, followed by partial nephrectomy. The final pathological examination showed signet ring cell carcinoma within the lamina propria and renal cell carcinoma with negative resection margins. The patient showed no evidence of recurrence at 6-months. A robot-assisted combined operation could be a treatment option for early stages of synchronous malignancies.
본 논문에서는 의료 서비스로봇을 위한 얼굴추출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 얼굴 추출방법의 단점을 보완하여 배경과 조명에 강건한 방법이다. 본 방법은 먼저 평균 이동 알고리즘을 이용하여 배경을 제거하고, 컬러 공간에서 얼굴을 추출한 후 외형 기반의 Haar-like feature 방식으로 최종 얼굴을 검출하게 된다. 제안된 시스템의 효율을 위해 실험을 하였고, 실험결과가 제안된 방법이 의료서비스 로봇에 적용 가능함을 보였다.
This paper presents a robot system developed for medical purpose. A 6-degree-of-freedom robot was introduced for physical exercise and rehabilitation. This system was proposed for stroke patients or patients who cannot use one of their arms or legs. The robot system exercises the hemiplegic part based on the motion of normal part of a patient. Kinematic studies on the human body and robot were applied to develop the robotic rehabilitation exercise system. A clamp which acts as an end effector of the robot to hold a patient was designed and applied to the robot to guarantee the safety of patients. The proposed robotic rehabilitation system was verified by simulations and experiments on arm (elbow and shoulder) motion. Patients are expected to be able to exercise various motions by themselves with the proposed robotic rehabilitation system.
Hyunki KIM;Kyung-A KIM;Myung-Ae CHUNG;Min-Soo KANG
한국인공지능학회지
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제11권4호
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pp.15-20
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2023
Machine learning is comprised of supervised learning, unsupervised learning and reinforcement learning as the type of data and processing mechanism. In this paper, as input and output are unclear and it is difficult to apply the concrete modeling mathematically, reinforcement learning method are applied for crawling robot in this paper. Especially, Q-Learning is the most effective learning technique in model free reinforcement learning. This paper presents a method to implement a crawling robot that is operated by finding the most optimal crawling method through trial and error in a dynamic environment using a Q-learning algorithm. The goal is to perform reinforcement learning to find the optimal two motor angle for the best performance, and finally to maintain the most mature and stable motion about EV3 Crawling robot. In this paper, for the production of the crawling robot, it was produced using Lego Mindstorms with two motors, an ultrasonic sensor, a brick and switches, and EV3 Classroom SW are used for this implementation. By repeating 3 times learning, total 60 data are acquired, and two motor angles vs. crawling distance graph are plotted for the more understanding. Applying the Q-learning reinforcement learning algorithm, it was confirmed that the crawling robot found the optimal motor angle and operated with trained learning, and learn to know the direction for the future research.
본 연구에서는 RFID(Radio Frequency Identification)와 HL7(Health Level 7) 프로토콜을 이용하여 병원을 내원한 환자의 접수를 보다 신속하고 효율적으로 처리할 수 있는 시스템을 설계하였다. 본 논문에서 설계한 시스템을 사용하면 접수뿐만 아니라 병원 내에서의 환자 정보의 활용이 가능하며 이는 병원 내에서 중복적인 서류 처리나 환자 정보를 얻기 위한 과정을 축소시킬 수 있다. 또한 HL7 프로토콜을 이용하여 병원 진료 과정을 고려한 HL7 메시지 구조를 설계하고 적용하였다. 본 논문에서는 서비스 로봇을 이용하여 환자 접수 기능을 구현하였으며, 향후과제로 진료 시에 필요한 혈압 및 체온 등 생체 데이터를 로봇을 이용하여 취득할 수 있는 기능을 추가 하는 것이다.
본 연구는 현재 산업용으로 널리 사용되고 있는 수직 다관절 6자유도 로봇을 의료용 목적으로 적용하기 위해 수행하였다. 이미 산업용으로 제안되어 검증된 로봇을 사용한다면 비용, 시간적인 면에서 상당한 잇점이 있다. 따라서 본 논문에서는 산업용으로 제안된 로봇을 의료 목적으로 사용하여 연구하였다. 본 시스템은 뇌졸중 환자와 같이 한쪽 팔을 다친 사람들을 위해 제안하였다. 한쪽 팔이 비정상이고 다른 팔이 정상인 환자를 대상으로 정상인 팔의 움직임을 획득하여 마비되거나 정상으로 움직이기 어려운 팔을 운동시키도록 마스터-슬레이브 시스템을 구성하였다. 또한 팔꿈치와 어깨의 기구학을 해석하기 위하여 기존의 인체에 관한 연구 결과를 적용하였다. 또한 슬레이브 로봇에 힘 센서를 부착하여 환자의 재활 정도를 측정할 수 있도록 하였으며, 위험 상황에 대비함으로써 슬레이브 로봇의 안전성을 높였다. 이러한 시스템으로 인해 물리치료사의 도움 없이 환자 혼자 운동이 가능하도록 시스템을 구성하였다. 제안된 시스템과 제어 알고리즘은 실험과 시뮬레이션을 통하여 타당성을 검증하였다.
In this study, the concept of autonomous mobility is applied to a medical service robot. The aim of the development of the service robot is for the elderly assisting walking rehabilitation. This study aims that the service robot design parameter is proposed in ergonomic view. The walking assistant path pattern is derived from analyzing the elderly gait analysis. A lever is installed in the AMR in order to measure the pulling force and the leading force of the elderly. A lever mechanism is applied for walking assistant service of the AMR. This lever is designed for measuring the leading force of the elderly. The elderly adjusts the velocity of the robot by applying force to the lever. The action scope and the service mechanism of the robot are developed for considering and analyzing the elderly action patterns. The ergonomic design parameters, that is, dimensions, action scope and working space are determined based on the elderly moving scope. The gait information is acquired by measuring the guide lever force by load cells and working pattern by the electromyography signal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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