基于智能实时虚拟iOCT体数据切片的视网膜下注射机器人导航自主性
机器人学
2023-10-10 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
在过去十年中，多种机器人平台被引入以支持精细的视网膜手术。同时，为提供对手术区域的语义理解，近期进展实现了显微镜集成术中光学相干断层扫描（iOCT），以近视频速率进行高分辨率3D成像。机器人与语义理解的融合使得机器人视网膜手术中的任务自主性成为可能，例如视网膜下注射。该过程需要精确的针头插入以获得最佳治疗效果。然而，将机器人与iOCT结合带来了新的挑战。这些挑战包括但不限于对数据处理速率的高要求以及手术过程中这些系统的动态配准。在本工作中，我们提出了一种基于iOCT体数据智能实时处理的视网膜下注射自主机器人导航框架。我们的方法包括一种器械位姿估计方法、机器人与iOCT系统间的在线配准，以及为导航至注射目标量身定制的轨迹规划。我们还引入了智能虚拟B扫描，一种由卷积神经网络（CNNs）实现的用于快速器械位姿估计的体数据切片方法。我们在离体猪眼上的实验证明了该方法的精确性与可重复性。最后，我们讨论了本工作中发现的挑战，并提出了进一步推动此类系统发展的潜在解决方案。
引用
@article{arxiv.2301.07204,
title = {Robotic Navigation Autonomy for Subretinal Injection via Intelligent Real-Time Virtual iOCT Volume Slicing},
author = {Shervin Dehghani and Michael Sommersperger and Peiyao Zhang and Alejandro Martin-Gomez and Benjamin Busam and Peter Gehlbach and Nassir Navab and M. Ali Nasseri and Iulian Iordachita},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.07204},
year = {2023}
}