論文の概要: Vibration-Based Energy Metric for Restoring Needle Alignment in Autonomous Robotic Ultrasound

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.06921v2
• Date: Mon, 18 Aug 2025 06:09:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 12:43:44.86072
• Title: Vibration-Based Energy Metric for Restoring Needle Alignment in Autonomous Robotic Ultrasound
• Title（参考訳）: 自律型超音波における針アライメント回復のための振動エネルギー測定
• Authors: Zhongyu Chen, Chenyang Li, Xuesong Li, Dianye Huang, Zhongliang Jiang, Stefanie Speidel, Xiangyu Chu, K. W. Samuel Au,
• Abstract要約: 本稿では,超音波画像面と針挿入面とが一致していない場合に針のアライメントを復元する手法を提案する。 メカニカルシステムを用いて針を周期的に振動させることにより, より頑健な特徴を用いる。 両腕式超音波ガイド下針挿入システムを用いたブタ組織標本を用いた実験により,提案手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.00123836855783
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Precise needle alignment is essential for percutaneous needle insertion in robotic ultrasound-guided procedures. However, inherent challenges such as speckle noise, needle-like artifacts, and low image resolution make robust needle detection difficult, particularly when visibility is reduced or lost. In this paper, we propose a method to restore needle alignment when the ultrasound imaging plane and the needle insertion plane are misaligned. Unlike many existing approaches that rely heavily on needle visibility in ultrasound images, our method uses a more robust feature by periodically vibrating the needle using a mechanical system. Specifically, we propose a vibration-based energy metric that remains effective even when the needle is fully out of plane. Using this metric, we develop a control strategy to reposition the ultrasound probe in response to misalignments between the imaging plane and the needle insertion plane in both translation and rotation. Experiments conducted on ex-vivo porcine tissue samples using a dual-arm robotic ultrasound-guided needle insertion system demonstrate the effectiveness of the proposed approach. The experimental results show the translational error of 0.41$\pm$0.27 mm and the rotational error of 0.51$\pm$0.19 degrees.
• Abstract（参考訳）: ロボット用超音波ガイド下手術における経皮的針挿入には高精度な針アライメントが不可欠である。 しかし、スペックルノイズ、針状アーティファクト、画像解像度の低さといった固有の課題は、特に可視性が低下または失われる場合、堅牢なニードル検出を困難にしている。 本稿では,超音波画像面と針挿入面が不一致である場合に,針のアライメントを復元する手法を提案する。 超音波画像における針の視認性に大きく依存する既存の多くのアプローチとは異なり,本手法は機械的システムを用いて針を周期的に振動させることにより,より堅牢な特徴を用いる。 具体的には、針が平面から完全に外れている場合でも有効である振動に基づくエネルギー測定法を提案する。 本手法を用いて,画像面と針挿入面のずれに応答して超音波プローブを再配置する制御手法を開発した。 両腕式超音波ガイド下針挿入システムを用いたブタ組織標本を用いた実験により,提案手法の有効性が示された。 実験の結果、翻訳誤差は0.11$\pm$0.27 mm、回転誤差は0.11$\pm$0.19°であった。

関連論文リスト

• VibNet: Vibration-Boosted Needle Detection in Ultrasound Images [40.64433529217187]
  VibNetは、米国の画像における針検出の可視性と精度を高めるために設計された学習ベースのフレームワークである。 VibNetはニューラルショートタイムフーリエ変換Hough変換モジュールを統合して、モーション特徴抽出やニードル検出を含む連続的なサブゴールを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T16:23:25Z)
• CathFlow: Self-Supervised Segmentation of Catheters in Interventional Ultrasound Using Optical Flow and Transformers [66.15847237150909]
  縦型超音波画像におけるカテーテルのセグメンテーションのための自己教師型ディープラーニングアーキテクチャを提案する。 ネットワークアーキテクチャは、Attention in Attentionメカニズムで構築されたセグメンテーショントランスフォーマであるAiAReSeg上に構築されている。 我々は,シリコンオルタファントムから収集した合成データと画像からなる実験データセット上で,我々のモデルを検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T15:13:36Z)
• Robot-Assisted Deep Venous Thrombosis Ultrasound Examination using Virtual Fixture [45.97156332608481]
  深部静脈血栓症(Deep Venous Thrombosis, DVT)は、深部静脈内に血栓がある一般的な血管疾患である。 超音波(US)画像を用いたDVTの典型的な試験は、腰部が完全に圧迫されるまで標的静脈を圧迫することである。 本研究では, 目標面にプローブを軟着陸させることにより, 位置と力の追跡精度を確保できる新しいハイブリッド力移動制御方式を備えたロボットUSシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-04T21:02:39Z)
• AiAReSeg: Catheter Detection and Segmentation in Interventional Ultrasound using Transformers [75.20925220246689]
  血管内手術は、電離放射線を用いてカテーテルと血管を可視化するFluoroscopyの黄金標準を用いて行われる。 本研究では、最先端機械学習トランスフォーマアーキテクチャを応用して、軸干渉超音波画像シーケンス中のカテーテルを検出し、セグメント化する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-25T19:34:12Z)
• Medical needle tip tracking based on Optical Imaging and AI [0.0]
  本論文は針先リアルタイム追跡のための革新的な技術であり,針挿入指導の強化を目的としている。 具体的には,光ファイバー付針を用いた散乱画像の作成を中心に展開し,CNNに基づくアルゴリズムを用いて針先端の位置と向きをリアルタイムで推定する手法を提案する。 平均大腿動脈半径が4mmから5mmと推定され,大腿動脈挿入術における針ガイドの精度が高い可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-28T10:30:08Z)
• Identifying visible tissue in intraoperative ultrasound: a method and application [3.076170146656896]
  術中超音波検査は, 必要なビゾタクタクタブル・タスクである。 根底にある可視組織を特定するために,反復フィルタリングとトポロジカル手法を提案する。 プローブ組織接触の信頼性評価を行うための新しい枠組みを作成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-01T23:06:14Z)
• Deep Learning for Ultrasound Beamforming [120.12255978513912]
  受信した超音波エコーを空間画像領域にマッピングするビームフォーミングは、超音波画像形成チェーンの心臓に位置する。 現代の超音波イメージングは、強力なデジタル受信チャネル処理の革新に大きく依存している。 ディープラーニング手法は、デジタルビームフォーミングパイプラインにおいて魅力的な役割を果たす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-23T15:15:21Z)
• Follow the Curve: Robotic-Ultrasound Navigation with Learning Based Localization of Spinous Processes for Scoliosis Assessment [1.7594269512136405]
  本稿では,脊椎曲率追跡と自動ナビゲーションのためのロボット超音波手法を提案する。 非畳み込みヘッドを用いた完全接続型ネットワークを開発し, リアルタイム超音波画像を用いて, スピン化過程を効率よく検出する。 我々は、プローブと皮膚の良好な音響結合を確保するために、皮膚表面に対してプローブの姿勢を自動的に調整する新しい力駆動制御器を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-11T06:25:30Z)
• Assisted Probe Positioning for Ultrasound Guided Radiotherapy Using Image Sequence Classification [55.96221340756895]
  前立腺外照射療法における経皮的超音波画像誘導は, 患者設定中の各セッションにおけるプローブと前立腺の整合性を必要とする。 本研究では,画像とプローブ位置データの共同分類により,高精度なプローブ配置を確保する方法を示す。 マルチ入力マルチタスクアルゴリズムを用いて、光学的追跡された超音波プローブからの空間座標データを、繰り返しニューラルネットワークを用いて画像クラスシファイアと組み合わせ、リアルタイムで2セットの予測を生成する。 このアルゴリズムは平均(標準偏差)3.7$circ$ (1.2$circ$)の範囲内で最適なプローブアライメントを同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-06T13:55:02Z)

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。