論文の概要: CT-Enabled Patient-Specific Simulation and Contact-Aware Robotic Planning for Cochlear Implantation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.05333v1
- Date: Thu, 05 Mar 2026 16:13:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.945787
- Title: CT-Enabled Patient-Specific Simulation and Contact-Aware Robotic Planning for Cochlear Implantation
- Title（参考訳）: CT-Enabled patient-Specific Simulation and Contact-Aware Robotic Planning for cochlear implantation
- Authors: Lingxiao Xun, Gang Zheng, Alexandre Kruszewski, Renato Torres,
- Abstract要約: ロボットの人工内耳挿入は、人工内耳の外傷を最小限に抑えるために、接触力の正確な予測と調節を必要とする。
本稿では,接触型挿入計画と検証のためのCT-to-simulationパイプラインについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.386729124620366
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Robotic cochlear-implant (CI) insertion requires precise prediction and regulation of contact forces to minimize intracochlear trauma and prevent failure modes such as locking and buckling. Aligned with the integration of advanced medical imaging and robotics for autonomous, precision interventions, this paper presents a unified CT-to-simulation pipeline for contact-aware insertion planning and validation. We develop a low-dimensional, differentiable Cosserat-rod model of the electrode array coupled with frictional contact and pseudo-dynamics regularization to ensure continuous stick-slip transitions. Patient-specific cochlear anatomy is reconstructed from CT imaging and encoded via an analytic parametrization of the scala-tympani lumen, enabling efficient and differentiable contact queries through closest-point projection. Based on a differentiated equilibrium-constraint formulation, we derive an online direction-update law under an RCM-like constraint that suppresses lateral insertion forces while maintaining axial advancement. Simulations and benchtop experiments validate deformation and force trends, demonstrating reduced locking/buckling risk and improved insertion depth. The study highlights how CT-based imaging enhances modeling, planning, and safety capabilities in robot-assisted inner-ear procedures.
- Abstract（参考訳）: ロボット人工内耳挿入(CI)は、内耳外傷を最小限に抑え、ロックや座屈などの障害モードを防ぐために、接触力の正確な予測と規制を必要とする。
本稿では, 医療画像とロボティクスを統合し, 自律的かつ高精度な介入を行うとともに, 接触型挿入計画と検証のためのCT-to-simulationパイプラインについて述べる。
電極アレイの低次元微分可能なCosserat-rodモデルと摩擦接触と擬力学正則化を結合させて,連続的なスティック-スリップ遷移を保証する。
患者固有の人工内耳解剖はCT画像から再構成され、頭蓋骨の分析的パラメトリゼーションにより符号化され、近点投射による効率的で異種な接触クエリが可能である。
均衡制約を区別した定式化に基づいて, 軸方向の進行を維持しながら横方向の挿入力を抑えるRCM型制約の下で, オンライン方向更新法則を導出する。
シミュレーションとベンチトップ実験は、変形と力の傾向を検証し、ロック/バッキングリスクを低減し、挿入深さを改善した。
この研究は、CTベースのイメージングがロボット支援内耳手術のモデリング、計画、安全性をいかに強化するかを強調している。
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