論文の概要: A 2D Image Feedback-Based Autonomous Endovascular Navigation Method: A Perception and Control Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.21481v1
- Date: Thu, 15 Oct 2026 08:22:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-16 19:13:16.277703
- Title: A 2D Image Feedback-Based Autonomous Endovascular Navigation Method: A Perception and Control Framework
- Title（参考訳）: 2次元画像フィードバックに基づく自律血管内ナビゲーション手法:知覚制御フレームワーク
- Abstract要約: 二次元画像フィードバックのための知覚制御法を定式化する。
容器マスクはラベル付き中央線グラフに変換される。
ルールベースのコントローラは、これらの量を使ってデリバリ、ブランチの選択、探索、ロールバック、リカバリを行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.758101368545239
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In endovascular interventions, physicians rely on planar DSA and X-ray fluoroscopy to interpret vessel anatomy and device motion, yet converting these images into feedback for autonomous navigation remains difficult. A perception and control method is formulated for two-dimensional image feedback. Vessel masks are converted into a labeled centerline graph, and device-tip estimates are projected onto a planned path to obtain progress, deviation, and direction. A rule-based controller uses these quantities for delivery, branch selection, probing, rollback, and recovery. The method was evaluated on a physical dual-device robotic platform in 65 closed-loop runs using simulator-rendered planar images across three paths. All runs reached at least 0.95 maximum observed guidewire progress; two runs (3.1%) met the prespecified failure rule of three or more autonomous stop events. The results establish route-level performance on the tested platform; clinical image sequences and broader anatomy remain to be evaluated.
- Abstract（参考訳）: 血管内介入では、医師は血管解剖学と装置の動きを解釈するために平面的DSAとX線蛍光法を頼りにしているが、これらの画像を自律ナビゲーションのためのフィードバックに変換することは依然として困難である。
二次元画像フィードバックのための知覚制御法を定式化する。
容器マスクはラベル付き中心線グラフに変換され、デバイスチップ推定は計画された経路に投影され、進行、偏差、方向を得る。
ルールベースのコントローラは、これらの量を使ってデリバリ、ブランチの選択、探索、ロールバック、リカバリを行う。
シミュレーションレンダリングした平面画像を用いて,65本のクローズドループ走行における物理的デュアルデバイスロボットプラットフォーム上で評価を行った。
全ての走行は少なくとも最大で0.95回に到達し、2回(3.1%)は3回以上の自律的な停止イベントの故障ルールを満たした。
その結果, 試験プラットフォーム上での経路レベルの性能が確立し, 臨床像の配列とより広範な解剖学的評価が継続された。
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