論文の概要: Towards Autonomous Robotic Kidney Ultrasound: Spatial-Efficient Volumetric Imaging via Template Guided Optimal Pivoting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.16641v1
• Date: Wed, 18 Feb 2026 17:31:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.546291
• Title: Towards Autonomous Robotic Kidney Ultrasound: Spatial-Efficient Volumetric Imaging via Template Guided Optimal Pivoting
• Title（参考訳）: 自律型ロボットキドニー超音波に向けて:テンプレートガイドによる空間効率のよい体積イメージング
• Authors: Xihan Ma, Haichong Zhang,
• Abstract要約: テンプレート誘導最適ピボットによる効率的な腎臓イメージングを実現するための自律ワークフローを提案する。 提案手法はシミュレーションおよびin-vivoで検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8952229340927186
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Medical ultrasound (US) imaging is a frontline tool for the diagnosis of kidney diseases. However, traditional freehand imaging procedure suffers from inconsistent, operator-dependent outcomes, lack of 3D localization information, and risks of work-related musculoskeletal disorders. While robotic ultrasound (RUS) systems offer the potential for standardized, operator-independent 3D kidney data acquisition, the existing scanning methods lack the ability to determine the optimal imaging window for efficient imaging. As a result, the scan is often blindly performed with excessive probe footprint, which frequently leads to acoustic shadowing and incomplete organ coverage. Consequently, there is a critical need for a spatially efficient imaging technique that can maximize the kidney coverage through minimum probe footprint. Here, we propose an autonomous workflow to achieve efficient kidney imaging via template-guided optimal pivoting. The system first performs an explorative imaging to generate partial observations of the kidney. This data is then registered to a kidney template to estimate the organ pose. With the kidney localized, the robot executes a fixed-point pivoting sweep where the imaging plane is aligned with the kidney long axis to minimize the probe translation. The proposed method was validated in simulation and in-vivo. Simulation results indicate that a 60% exploration ratio provides optimal balance between kidney localization accuracy and scanning efficiency. In-vivo evaluation on two male subjects demonstrates a kidney localization accuracy up to 7.36 mm and 13.84 degrees. Moreover, the optimal pivoting approach shortened the probe footprint by around 75 mm when compared with the baselines. These results valid our approach of leveraging anatomical templates to align the probe optimally for volumetric sweep.
• Abstract（参考訳）: 医用超音波(US)イメージングは、腎臓疾患の診断のための最前線のツールである。 しかし、従来のフリーハンド画像撮影は、整合性、操作者依存的な結果、三次元局所化情報の欠如、作業関連筋骨格障害のリスクに悩まされている。 ロボット超音波(RUS)システムは、オペレータ非依存の3D腎データ取得の可能性を秘めているが、既存の走査法では、効率的な撮像のために最適な撮像窓を決定する能力が欠如している。 結果として、スキャンはしばしば、過剰なプローブフットプリントで盲目的に行われ、しばしば音響的なシャドーイングと不完全な臓器被覆につながる。 したがって、最小限のプローブフットプリントで腎臓のカバレッジを最大化できる空間効率のよいイメージング技術が不可欠である。 本稿では,テンプレート誘導最適ピボットによる効率的な腎臓イメージングを実現するための自律ワークフローを提案する。 システムはまず、腎臓の部分的な観察を生成するために、爆発的なイメージングを実行する。 このデータは腎臓テンプレートに登録され、臓器のポーズを推定する。 腎臓を局所化することにより、撮像面が腎臓長軸に整列し、プローブ翻訳を最小限に抑える固定点ピボットスイープを実行する。 提案手法はシミュレーションおよびin-vivoで検証した。 シミュレーションの結果、60%の探索比は腎臓の局在精度と走査効率のバランスが最適であることが示唆された。 男性の2人の被験者の生体内評価では、腎臓の局在の精度は7.36mmと13.84°である。 さらに、最適ピボット法は、ベースラインと比較してプローブのフットプリントを約75mm短縮した。 これらの結果は解剖学的テンプレートを用いてプローブを最適に整列させることのアプローチが有効である。

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