論文の概要: ColibriDoc: An Eye-in-Hand Autonomous Trocar Docking System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.15373v1
• Date: Tue, 30 Nov 2021 13:21:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-01 20:55:33.945855
• Title: ColibriDoc: An Eye-in-Hand Autonomous Trocar Docking System
• Title（参考訳）: ColibriDoc: アイイン・ハンド自律型トロカードッキングシステム
• Authors: Shervin Dehghani, Michael Sommersperger, Junjie Yang, Benjamin Busam, Kai Huang, Peter Gehlbach, Iulian Iordachita, Nassir Navab and M. Ali Nasseri
• Abstract要約: コンピュータビジョンとロボットセットアップを組み合わせた,自律型トロカードッキングプラットフォームを提案する。 キューバのColibri(ハミングバード)にインスパイアされたそのくちばしは、視覚だけで花に合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.91300647669861
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Retinal surgery is a complex medical procedure that requires exceptional expertise and dexterity. For this purpose, several robotic platforms are currently being developed to enable or improve the outcome of microsurgical tasks. Since the control of such robots is often designed for navigation inside the eye in proximity to the retina, successful trocar docking and inserting the instrument into the eye represents an additional cognitive effort, and is, therefore, one of the open challenges in robotic retinal surgery. For this purpose, we present a platform for autonomous trocar docking that combines computer vision and a robotic setup. Inspired by the Cuban Colibri (hummingbird) aligning its beak to a flower using only vision, we mount a camera onto the endeffector of a robotic system. By estimating the position and pose of the trocar, the robot is able to autonomously align and navigate the instrument towards the Trocar's Entry Point (TEP) and finally perform the insertion. Our experiments show that the proposed method is able to accurately estimate the position and pose of the trocar and achieve repeatable autonomous docking. The aim of this work is to reduce the complexity of robotic setup preparation prior to the surgical task and therefore, increase the intuitiveness of the system integration into the clinical workflow.
• Abstract（参考訳）: 網膜手術は複雑な医療処置であり、特別な専門知識と器用さを必要とする。 この目的のために、マイクロサージカルタスクの結果を可能または改善するために、いくつかのロボットプラットフォームが現在開発されている。 このようなロボットの制御は、しばしば網膜に近い眼内を航行するために設計されているため、トロカーのドッキングと眼への挿入の成功は、追加の認知的努力であり、したがってロボット網膜手術における課題の1つである。 この目的のために,コンピュータビジョンとロボットのセットアップを組み合わせた自律トローカードッキングのためのプラットフォームを提案する。 キューバのコリトリ(ハチドリ)にインスパイアされ、そのくちばしを視覚だけを使って花に合わせ、ロボットシステムのエンドエフェクターにカメラを取り付けます。 トロカーの位置とポーズを推定することで、ロボットは自動で楽器をトロカーのエントリーポイント(TEP)に向けて移動させ、最後に挿入を行うことができる。 実験の結果,提案手法はトロカーの位置と姿勢を正確に推定し,自律ドッキングを繰り返すことができることがわかった。 本研究の目的は,手術作業に先立ってロボットによる準備作業の複雑さを低減し,臨床ワークフローへのシステム統合の直感性を高めることである。

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