面向自主机器人肾脏超声的体积成像：基于模板引导的最优倾斜方法
机器人学
2026-02-19 v1
摘要
医学超声（US）成像是诊断肾脏疾病的前线工具。然而，传统的自由手术法 suffers from inconsistent, operator-dependent outcomes, lack of 3D localization information, and risks of work-related musculoskeletal disorders。而机器人超声（RUS）系统提供了标准化、独立于操作员的 3D 肾脏数据获取的潜力，但现有的扫描方法缺乏确定高效成像窗口的能力。因此，往往进行盲目扫描，导致探头占据过大范围，频繁出现声学阴影和器官覆盖不完整。因此，迫切需要一种在最小探头范围内最大化肾脏覆盖的空间效率成像技术。本文提出了一种通过模板引导的最优倾斜实现高效肾脏成像的自主工作流程。系统首先进行探索性成像以生成肾脏的部分观察。该数据随后注册到肾脏模板以估计器官姿态。确定肾脏定位后，机器人执行固定点倾斜扫描，其中成像平面与肾脏主轴对齐，以最小化探头平移。所提出的方法在仿真和体内进行了验证。仿真结果表明，60% 的探索比率在肾脏定位精度和扫描效率之间提供了最佳平衡。对两名男性受试者的体内评估显示，肾脏定位精度达到 7.36 mm 和 13.84 度。此外，与基线方法相比，最优倾斜方法将探头范围缩短了约 75 mm。这些结果证明了利用解剖模板对准探头进行体积扫描的有效方法。
引用
@article{arxiv.2602.16641,
title = {Towards Autonomous Robotic Kidney Ultrasound: Spatial-Efficient Volumetric Imaging via Template Guided Optimal Pivoting},
author = {Xihan Ma and Haichong Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.16641},
year = {2026}
}