Robot egyszerűsíti a lovak CT-vizsgálatát

A hagyományos komputertomográfiai (CT) szkennerek megkövetelik, hogy a beteg mozdulatlanul feküdjön egy keskeny meppapha-alagútban. Ez nem könnyű feladat, de nehéz végrehajtani egy ilyen nagy nyomás alatt, lövésnél. A Pennsylvaniai Egyetemen végrehajtott projekt célja, hogy teljesen megváltoztassa a szkennelési eljárás elképzelését ilyen esetekben.A kutatók egy 4DDI nevű céggel dolgoztak együtt, amely a vizualizációs technológiára specializálódott. Ennek az együttműködésnek az eredménye az Equimagine néven ismert rendszer lett. Két meglehetősen nagy manipulátort foglal magában, amelyek együtt mozognak az állat körül, hogy bármilyen szögből orvosi képeket készítsenek anélkül, hogy a lovat altatni kellene.A rendszer lehetővé teszi tipikus CT-képek, valamint háromdimenziós képek és nagysebességű, nagy sebességű képek készítését, akár 16 000 képkocka/másodperc frekvenciával. Normál használat esetén a berendezés a CT-vizsgálathoz nagyon hasonló képeket készít, de az állat pozicionálására és altatás alkalmazására nincs szükség.A projekt előrehaladtával a kutatók remélik, hogy szkennelt képeket készíthetnek a futókról.

 

Ez lehetővé teheti az állatorvosok számára, hogy a versenyállat szabadon bocsátása előtt azonosítsák a potenciálisan veszélyes sérüléseket.„A telivérek egyik legsúlyosabb hibája a fáradásos rothadás, amelyet nehéz észrevenni” – mondta Dean Richardson állatorvos. Az új technológia a lehető legkorábban képes diagnosztizálni a versenypályán törést szenvedett ló hibáit.Ennek a technológiának az előnyei az orvostudományban is hasznosíthatók, különösen férfiak esetében, különösen a férfiak esetében, akiknél gyakran altatásban kell CT-vizsgálatot végezni, mivel egyszerűen még nem tudnak elég mozdulatlanok maradni. Egy, a lovaknál használthoz hasonló robotrendszer lehetővé teszi számukra, hogy ülve beszéljenek a szkennelés alatt, így az egész eljárás kényelmesebb és kevésbé stresszes a beteg számára.

 

Like this post? Please share to your friends:

Videos from internet