视网膜手术中用于内窥显微扫描的机器人辅助混合框架
机器人学
2020-04-21 v2 图像与视频处理
摘要
由于在眼球内空间脆弱且受限，以及适当模态的匮乏，在细胞层面对视网膜进行高分辨率实时眼内成像极具挑战。基于探针的共焦激光内窥显微镜（pCLE）系统可成为一种用于改善诊断的潜在成像模态。在细胞层面可视化视网膜能够提供可能预测手术结果的信息。由于视野狭窄及聚焦范围在微米尺度，眼内 pCLE 扫描的应用目前受限。在缺乏运动补偿的情况下，外科医生手部生理震颤与患者移动亦会导致图像质量下降。因此，提出一种基于图像的混合控制策略以缓解上述挑战。该混合控制策略实现了外科医生与机器人之间对 pCLE 探针的共享控制，从而精确扫描视网膜，消除了手部震颤，并兼具基于图像的自聚焦算法优势以优化 pCLE 图像质量。该混合控制策略部署于两种框架——协作式与遥操作式。统计显著地，混合控制框架实现了更优图像质量、更平滑运动及更低工作负荷。
引用
@article{arxiv.1909.06852,
title = {Hybrid Robot-assisted Frameworks for Endomicroscopy Scanning in Retinal Surgeries},
author = {Zhaoshuo Li and Mahya Shahbazi and Niravkumar Patel and Eimear O' Sullivan and Haojie Zhang and Khushi Vyas and Preetham Chalasani and Anton Deguet and Peter L. Gehlbach and Iulian Iordachita and Guang-Zhong Yang and Russell H. Taylor},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.06852},
year = {2020}
}
备注
Accepted in IEEE TMRB