VeniBot：基于超声图像半监督静脉分割的自主穿刺输液机器人
图像与视频处理
2021-05-28 v1
摘要
在现代医疗护理中，静脉穿刺是诊断和治疗中不可或缺的操作。本文不同于现有完全或部分依赖专业人员辅助的方案，提出了 VeniBot——一种集成了新颖硬件与软件开发的紧凑型机器人系统方案。在硬件方面，我们设计了一组单元以实现支撑、定位、穿刺和成像功能。在软件方面，为迈向全自动化，我们提出了一种新颖的深度学习框架——semi-ResNeXt-Unet，用于从超声图像中进行半监督静脉分割。由此计算出静脉的深度信息，并用于实现穿刺单元的自动导航。VeniBot 在 40 名志愿者上进行了验证，成功采集了超声图像。在静脉分割验证中，与全监督的 ResNeXt-Unet 相比，所提出的 semi-ResNeXt-Unet 将 dice 相似系数（DSC）提高了 5.36%，将质心误差降低了 1.38 像素，并将失败率降低了 5.60%。
引用
@article{arxiv.2105.12945,
title = {VeniBot: Towards Autonomous Venipuncture with Semi-supervised Vein Segmentation from Ultrasound Images},
author = {Yu Chen and Yuxuan Wang and Bolin Lai and Zijie Chen and Xu Cao and Nanyang Ye and Zhongyuan Ren and Junbo Zhao and Xiao-Yun Zhou and Peng Qi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.12945},
year = {2021}
}