論文の概要: Autonomous Vision-Guided Resection of Central Airway Obstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18586v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 19:11:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 14:58:33.595031
• Title: Autonomous Vision-Guided Resection of Central Airway Obstruction
• Title（参考訳）: 中枢性気道閉塞に対する自律視ガイド下手術
• Authors: M. E. Smith, N. Yilmaz, T. Watts, P. M. Scheikl, J. Ge, A. Deguet, A. Kuntz, A. Krieger,
• Abstract要約: 既存の気管腫瘍切除法では, 気道クリアランスの精度が低い場合が多い。 気管腫瘍の口蓋切除に対する視覚ガイド下自律的アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Existing tracheal tumor resection methods often lack the precision required for effective airway clearance, and robotic advancements offer new potential for autonomous resection. We present a vision-guided, autonomous approach for palliative resection of tracheal tumors. This system models the tracheal surface with a fifth-degree polynomial to plan tool trajectories, while a custom Faster R-CNN segmentation pipeline identifies the trachea and tumor boundaries. The electrocautery tool angle is optimized using handheld surgical demonstrations, and trajectories are planned to maintain a 1 mm safety clearance from the tracheal surface. We validated the workflow successfully in five consecutive experiments on ex-vivo animal tissue models, successfully clearing the airway obstruction without trachea perforation in all cases (with more than 90% volumetric tumor removal). These results support the feasibility of an autonomous resection platform, paving the way for future developments in minimally-invasive autonomous resection.
• Abstract（参考訳）: 既存の気管腫瘍切除法は、効果的な気道クリアランスに必要な精度を欠くことが多く、ロボットの進歩は、自律的切除に新たな可能性をもたらす。 気管腫瘍の口蓋切除に対する視覚ガイド下自律的アプローチを提案する。 このシステムは, 気管表面を5次多項式でモデル化し, ツール・トラジェクトリーを計画し, 独自の高速R-CNNセグメンテーション・パイプラインで気管と腫瘍の境界を同定する。 電動工具角度は手持ちの外科的デモンストレーションを用いて最適化され、気管面から1mmの安全クリアランスを維持するトラジェクトリーが計画されている。 気管穿孔を伴わない気道閉塞を全例で90%以上切除し, 気道閉塞の除去に成功した。 これらの結果は、自律的切除プラットフォームの実現性をサポートし、最小侵襲の自律的切除における将来の発展への道を開く。

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