基于 iOCT 引导的自主机器人视网膜下注射的实时变形感知控制
机器人学
2025-03-13 v2
摘要
机器人平台提供了持续且精确的工具定位，显著增强了视网膜显微手术。将此类系统与术中光学相干断层扫描（iOCT）集成，可实现图像引导的机器人干预，允许自主执行先进治疗，如将治疗剂注射到视网膜下空间。然而，由于工具-组织相互作用引起的组织变形是自主 iOCT 引导机器人视网膜下注射中的一大挑战。此类相互作用会影响针头正确定位和手术结果。本文提出了一种在 iOCT 引导下考虑插入过程中组织变形的自主视网膜下注射新方法。该技术通过对视手术场景的密集采样 iOCT B 扫描（我们称之为 B⁵ 扫描）进行实时分割和三维重建来实现。利用 B⁵ 扫描，我们监测器械相对于 ILM 和 RPE 之间虚拟目标层的位置。我们在猪眼离体实验上的结果表明，与先前的自主插入方法相比，该方法实现了插入深度的动态调整以及针头定位整体精度的提升。与先前方法 35% 的视网膜下囊泡生成成功率相比，我们的方法在 90% 的实验中可靠地生成了视网膜下囊泡。
引用
@article{arxiv.2411.06557,
title = {Real-time Deformation-aware Control for Autonomous Robotic Subretinal Injection under iOCT Guidance},
author = {Demir Arikan and Peiyao Zhang and Michael Sommersperger and Shervin Dehghani and Mojtaba Esfandiari and Russel H. Taylor and M. Ali Nasseri and Peter Gehlbach and Nassir Navab and Iulian Iordachita},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.06557},
year = {2025}
}