机器人血管导航中基于图像的腔内接触力监测
机器人学
2021-02-16 v2 数值分析
图像与视频处理
数值分析
摘要
栓塞、卒中、缺血性病变和穿孔仍是血管内介入治疗的重大隐患。对器械与动脉相互作用的血管内感知有助于减少此类并发症并提升导航安全性。由于缺少血管内接触感知技术，腔内信息目前十分有限。我们提出在血管机器人导航中利用基于图像的估计方法监测器械与动脉壁的腔内相互作用。该基于图像的方法利用影像数据对器械进行连续有限元仿真，以估计器械-血管壁相互作用沿程的多点力。我们实现了影像算法以检测并跟踪接触，并计算位姿测量值。模型基于非线性梁单元及沿器械长度的抗弯刚度分布构建。在主动脉远程插管过程中，腔内监测实现了局部接触力跟踪、构建动脉壁受力等高线图并估计器械结构应力。结果表明，即便插入力很小，也可能发生高危腔内力。所提出的在线监测系统可洞察血管内器械的腔内行为，非常适于临床医生的术中视觉引导、血管手术的机器人控制以及介入器械设计研究。
引用
@article{arxiv.2012.10762,
title = {Image-based Intraluminal Contact Force Monitoring in Robotic Vascular Navigation},
author = {Masoud Razban and Javad Dargahi and Benoit Boulet},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.10762},
year = {2021}
}