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。
関連論文リスト
- Towards a Simple Framework of Skill Transfer Learning for Robotic
Ultrasound-guidance Procedures [0.0]
ロボット超音波誘導術におけるスキルトランスファー学習の課題を概観する。
ロボット超音波誘導法における実時間応用のための簡易な技術伝達学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-06T10:37:13Z) - Next-generation Surgical Navigation: Multi-view Marker-less 6DoF Pose
Estimation of Surgical Instruments [71.3638712193759]
従来のコンピュータビジョンの最先端の研究は、外科領域でますます活用されている。
コンピュータ支援手術の焦点は、計器位置決めのためのマーカーベースのトラッキングシステムを、純粋な画像ベースの6DoFポーズ推定に置き換えることである。
手術機器のローカライゼーションのための高忠実度マーカーレス光追跡システムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-05T13:42:19Z) - Explainable Artificial Intelligence in Retinal Imaging for the detection
of Systemic Diseases [0.0]
本研究では,Deep Convolutional Neural Networks(CNN)を直接使用せずに,説明可能な段階的な段階付けプロセスを評価することを目的とする。
我々は,眼底画像の網膜血管評価を行うクリニアン・イン・ザ・ループ支援インテリジェントワークフローを提案する。
半自動的な方法論は、臨床医からのより多くのインプットと解釈を持つ医療アプリケーションにおいて、AIに対する連合的なアプローチを持つことを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-14T07:00:31Z) - Towards Autonomous Atlas-based Ultrasound Acquisitions in Presence of
Articulated Motion [48.52403516006036]
本稿では、自律型ロボットUS手足のスキャンを可能にする視覚ベースのアプローチを提案する。
この目的のために、アノテートされた血管構造を有するヒト腕のアトラスMRIテンプレートを使用して、軌跡を生成する。
いずれの場合も、このシステムはボランティアの手足で計画された血管構造を取得することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-10T15:39:20Z) - Autonomous Intraluminal Navigation of a Soft Robot using
Deep-Learning-based Visual Servoing [13.268863900187025]
そこで本研究では,3Dプリント型内視鏡ソフトロボットによる光内ナビゲーションのためのシナジーソリューションを提案する。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくビジュアルサーボは、自律的なナビゲーションタスクを達成するために使用される。
提案するロボットは、異なる経路構成の解剖学的ファントムで検証される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-01T13:17:45Z) - A parameter refinement method for Ptychography based on Deep Learning
concepts [55.41644538483948]
伝播距離、位置誤差、部分的コヒーレンスにおける粗いパラメトリゼーションは、しばしば実験の生存性を脅かす。
最新のDeep Learningフレームワークは、セットアップの不整合を自律的に補正するために使用され、ポチコグラフィーの再構築の質が向上する。
我々は,elettra シンクロトロン施設のツインミックビームラインで取得した合成データセットと実データの両方でシステムをテストした。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-18T10:15:17Z) - Relational Graph Learning on Visual and Kinematics Embeddings for
Accurate Gesture Recognition in Robotic Surgery [84.73764603474413]
本稿では,マルチモーダルグラフネットワーク(MRG-Net)の新たなオンラインアプローチを提案し,視覚情報とキネマティクス情報を動的に統合する。
本手法の有効性は, JIGSAWSデータセット上での最先端の成果で実証された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-03T11:00:10Z) - Risk-Averse MPC via Visual-Inertial Input and Recurrent Networks for
Online Collision Avoidance [95.86944752753564]
本稿では,モデル予測制御(MPC)の定式化を拡張したオンライン経路計画アーキテクチャを提案する。
我々のアルゴリズムは、状態推定の共分散を推論するリカレントニューラルネットワーク(RNN)とオブジェクト検出パイプラインを組み合わせる。
本手法のロバスト性は, 複雑な四足歩行ロボットの力学で検証され, ほとんどのロボットプラットフォームに適用可能である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-28T07:34:30Z) - Real-Time Instrument Segmentation in Robotic Surgery using Auxiliary
Supervised Deep Adversarial Learning [15.490603884631764]
ロボット機器と組織のリアルタイムセマンティックセグメンテーションは、ロボット支援手術において重要なステップである。
我々は,高解像度ビデオから手術器具を分割する軽量カスケード畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を開発した。
高解像度ビデオの予測精度とセグメンテーション時間の両方において,術具の画素単位のセグメンテーションのための既存のアルゴリズムを超越していることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-22T10:16:07Z) - A Spiking Neural Network Emulating the Structure of the Oculomotor
System Requires No Learning to Control a Biomimetic Robotic Head [0.0]
バイオミメティック・ロボットヘッドのプロトタイプの心臓にニューロモルフィック・オキュロモータ・コントローラが配置されている。
コントローラは、すべてのデータがスパイクニューラルネットワーク(SNN)によって符号化され、処理されるという意味でユニークなものです。
ロボットの目標追跡能力について報告し、その眼球運動学は人間の眼研究で報告されたものと類似していることを示し、生物学的に制約された学習を用いて、その性能をさらに向上させることができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-18T13:03:06Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。