論文の概要: Robotic Navigation Autonomy for Subretinal Injection via Intelligent
Real-Time Virtual iOCT Volume Slicing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07204v1
- Date: Tue, 17 Jan 2023 21:41:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-19 17:21:08.282969
- Title: Robotic Navigation Autonomy for Subretinal Injection via Intelligent
Real-Time Virtual iOCT Volume Slicing
- Title（参考訳）: インテリジェントリアルタイム仮想iOCTボリュームスライシングによる網膜下注入のためのロボットナビゲーションオートノミー
- Authors: Shervin Dehghani, Michael Sommersperger, Peiyao Zhang, Alejandro
Martin-Gomez, Benjamin Busam, Peter Gehlbach, Nassir Navab, M. Ali Nasseri
and Iulian Iordachita
- Abstract要約: 網膜下注射のための自律型ロボットナビゲーションの枠組みを提案する。
提案手法は,機器のポーズ推定方法,ロボットとi OCTシステム間のオンライン登録,およびインジェクションターゲットへのナビゲーションに適した軌道計画から構成される。
ブタ前眼の精度と再現性について実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.99939660183881
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: In the last decade, various robotic platforms have been introduced that could
support delicate retinal surgeries. Concurrently, to provide semantic
understanding of the surgical area, recent advances have enabled
microscope-integrated intraoperative Optical Coherent Tomography (iOCT) with
high-resolution 3D imaging at near video rate. The combination of robotics and
semantic understanding enables task autonomy in robotic retinal surgery, such
as for subretinal injection. This procedure requires precise needle insertion
for best treatment outcomes. However, merging robotic systems with iOCT
introduces new challenges. These include, but are not limited to high demands
on data processing rates and dynamic registration of these systems during the
procedure. In this work, we propose a framework for autonomous robotic
navigation for subretinal injection, based on intelligent real-time processing
of iOCT volumes. Our method consists of an instrument pose estimation method,
an online registration between the robotic and the iOCT system, and trajectory
planning tailored for navigation to an injection target. We also introduce
intelligent virtual B-scans, a volume slicing approach for rapid instrument
pose estimation, which is enabled by Convolutional Neural Networks (CNNs). Our
experiments on ex-vivo porcine eyes demonstrate the precision and repeatability
of the method. Finally, we discuss identified challenges in this work and
suggest potential solutions to further the development of such systems.
- Abstract（参考訳）: 過去10年間で、繊細な網膜手術をサポートする様々なロボットプラットフォームが導入された。
同時に,手術領域のセマンティックな理解を提供するため,顕微鏡統合型術中光コヒーレント・トモグラフィ(iOCT)と高分解能3D画像の近像化が可能となった。
ロボット工学と意味理解の組み合わせは、網膜下注射などのロボット網膜手術におけるタスク自律性を可能にする。
この方法には治療成績に正確な針挿入が必要である。
しかし、ロボットシステムとioctの融合は新たな課題をもたらす。
これらは、データ処理速度や処理中のシステムの動的登録に対する高い要求に限定されるものではない。
本研究では,iOCTボリュームのインテリジェントリアルタイム処理に基づく,網膜下注入のための自律型ロボットナビゲーションフレームワークを提案する。
本手法は、機器ポーズ推定方法と、ロボットとioctシステムとのオンライン登録と、噴射目標へのナビゲーション用に調整された軌道計画とからなる。
また,畳み込みニューラルネットワーク(cnns)によって実現される高速楽器ポーズ推定のためのボリュームスライシング手法であるintelligent virtual b-scansを導入する。
ブタ前眼の精度と再現性について実験を行った。
最後に,本研究における課題を考察し,システム開発のための潜在的な解決策を提案する。
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