Micromanipulation in Surgery: Autonomous Needle Insertion Inside the Eye for Targeted Drug Delivery

要約

眼科手術におけるマイクロマニピュレーションの問題、特に網膜静脈カニューレ挿入 (RVC) について考察します。
RVC では、標的薬物送達を目的として網膜静脈にマイクロニードルを挿入します。
この処置では、周囲の組織への損傷を避けながら、針を目的の静脈まで正確に導き、挿入する必要があります。
RVC は、ロボット操作で研究されるリーチタスクまたはプッシュタスクに似ていると考えることができますが、軟組織との相互作用時の精度と安全性に関連する追加の制約があります。
これまでの研究は主に、外科医の精度を高めるためのロボット ハードウェアとセンサーの開発に焦点を当てており、RVC の自動化についてはほとんど調査されていませんでした。
この論文では、ロボット アーム、針、単眼画像という最小限のセットアップに依存しながら、RVC の最初の自律戦略を紹介します。
当社のシステムは、単眼視覚のみに依存して、正確なナビゲーション、標的静脈への穏やかな配置、組織損傷を引き起こすことなく安全な挿入を実現します。
手術全体を通じて、知覚のために機械学習を採用し、針と静脈の接触や静脈穿刺などの重要な手術イベントを識別します。
これらのイベントを検出すると、タスクと動作の計画フレームワークがガイドされ、モデル予測制御を使用して安全な軌道を生成して手順を完了します。
私たちは、4 つの豚の死体の目に対する 24 回の成功した自律試験を通じてシステムを検証します。
私たちのシステムは、XY 精度 22 マイクロメートル以内、35 秒以内にターゲット静脈まで移動でき、組織損傷を引き起こすことなくターゲット静脈を一貫して穿刺できることを示します。
人間との予備的な比較により、当社のシステムの優れた精度と信頼性が実証されています。

要約(オリジナル)

We consider a micromanipulation problem in eye surgery, specifically retinal vein cannulation (RVC). RVC involves inserting a microneedle into a retinal vein for the purpose of targeted drug delivery. The procedure requires accurately guiding a needle to a target vein and inserting it while avoiding damage to the surrounding tissues. RVC can be considered similar to the reach or push task studied in robotics manipulation, but with additional constraints related to precision and safety while interacting with soft tissues. Prior works have mainly focused developing robotic hardware and sensors to enhance the surgeons’ accuracy, leaving the automation of RVC largely unexplored. In this paper, we present the first autonomous strategy for RVC while relying on a minimal setup: a robotic arm, a needle, and monocular images. Our system exclusively relies on monocular vision to achieve precise navigation, gentle placement on the target vein, and safe insertion without causing tissue damage. Throughout the procedure, we employ machine learning for perception and to identify key surgical events such as needle-vein contact and vein punctures. Detecting these events guides our task and motion planning framework, which generates safe trajectories using model predictive control to complete the procedure. We validate our system through 24 successful autonomous trials on 4 cadaveric pig eyes. We show that our system can navigate to target veins within 22 micrometers of XY accuracy and under 35 seconds, and consistently puncture the target vein without causing tissue damage. Preliminary comparison to a human demonstrates the superior accuracy and reliability of our system.

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