論文の概要: Bab_Sak Robotic Intubation System (BRIS): A Learning-Enabled Control Framework for Safe Fiberoptic Endotracheal Intubation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.21983v1
• Date: Fri, 26 Dec 2025 11:05:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.525605
• Title: Bab_Sak Robotic Intubation System (BRIS): A Learning-Enabled Control Framework for Safe Fiberoptic Endotracheal Intubation
• Title（参考訳）: Bab_Sak Robotic Intubation System (BRIS): 安全な光ファイバー管内挿管のための学習支援フレームワーク
• Abstract要約: Robotic Intubation System (BRIS) は、光ファイバー誘導型インキュベーションを支援するために設計された小型のループプラットフォームである。 BRISは4方向ステアリング式気管支鏡、独立した気管管機構、カメラ付きマウスピースを統合している。 単眼の内視鏡的深度推定は気道領域を分類し、解釈可能な解剖学的ガイダンスを提供するために用いられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.631288468490242
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Endotracheal intubation is a critical yet technically demanding procedure, with failure or improper tube placement leading to severe complications. Existing robotic and teleoperated intubation systems primarily focus on airway navigation and do not provide integrated control of endotracheal tube advancement or objective verification of tube depth relative to the carina. This paper presents the Robotic Intubation System (BRIS), a compact, human-in-the-loop platform designed to assist fiberoptic-guided intubation while enabling real-time, objective depth awareness. BRIS integrates a four-way steerable fiberoptic bronchoscope, an independent endotracheal tube advancement mechanism, and a camera-augmented mouthpiece compatible with standard clinical workflows. A learning-enabled closed-loop control framework leverages real-time shape sensing to map joystick inputs to distal bronchoscope tip motion in Cartesian space, providing stable and intuitive teleoperation under tendon nonlinearities and airway contact. Monocular endoscopic depth estimation is used to classify airway regions and provide interpretable, anatomy-aware guidance for safe tube positioning relative to the carina. The system is validated on high-fidelity airway mannequins under standard and difficult airway configurations, demonstrating reliable navigation and controlled tube placement. These results highlight BRIS as a step toward safer, more consistent, and clinically compatible robotic airway management.
• Abstract（参考訳）: 気管内挿管は致命的かつ技術的に要求される術式であり、不全や不適切な管配置が重篤な合併症を引き起こす。 既存のロボットと遠隔操作のインキュベーションシステムは、主に気道ナビゲーションに焦点を当てており、気管内管拡張の統合制御や、カリーナに対する管深度の客観的検証を提供していない。 本稿では,光導波路型挿管システムであるRobotic Intubation System (BRIS)について述べる。 BRISは4方向ステアリング可能な光ファイバー気管支鏡、独立した気管管拡張機構、および標準的な臨床ワークフローと互換性のあるカメラ付きマウスピースを統合している。 学習可能なクローズドループ制御フレームワークは、リアルタイム形状センシングを利用して、カルテシア空間の遠心気管支鏡の先端運動にジョイスティック入力をマッピングし、腱の非線形性と気道接触の下で安定かつ直感的な遠隔操作を提供する。 単眼の内視鏡的深度推定は気道領域の分類に用いられ, カリーナに対する安全な管位置決めのための解剖学的ガイドを提供する。 このシステムは、標準かつ困難な気道構成の下で高忠実な気道マネキン上で検証され、信頼性の高い航法と管配置が実証された。 これらの結果は、BRISがより安全で一貫性があり、臨床的に互換性のあるロボティクス・エアウェイ・マネジメントへの一歩であることを強調している。

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