Automatic Search for Photoacoustic Marker Using Automated Transrectal Ultrasound

要約

ロボット支援による腹腔鏡下根治的前立腺切除術中のリアルタイム経直腸的超音波 (TRUS) 画像ガイダンスは、手術結果を向上させる可能性があります。
従来の TRUS を使用する場合でも、光音響 TRUS を使用する場合でも、ロボット システムと TRUS を相互に登録する必要があります。
光音響（PAマーカー）を利用して正確な位置合わせが可能です。
ただし、これにはアシスタントによる手動検索が必要です [19]。
この論文では、経直腸的超音波ロボットを使用した最初の PA マーカーの自動検索を紹介します。
これにより、da Vinci-TRUS 登録に伴う課題が効果的に軽減されます。
この論文では、シミュレーションと実験における 3 つの検索アルゴリズム、加重平均 (WA)、黄金分割検索 (GSS)、および三分検索 (TS) のパフォーマンスを調査しました。
検証のために、前立腺外科手術のシナリオが模倣され、さまざまな体外組織がテストされました。
その結果、WA アルゴリズムは 9 回のデータ取得後に 0.53 度の平均誤差を達成できますが、TS および GSS アルゴリズムは 28 回のデータ取得後に 0.29 度および 0.48 度の平均誤差を達成できます。

要約(オリジナル)

Real-time transrectal ultrasound (TRUS) image guidance during robot-assisted laparoscopic radical prostatectomy has the potential to enhance surgery outcomes. Whether conventional or photoacoustic TRUS is used, the robotic system and the TRUS must be registered to each other. Accurate registration can be performed using photoacoustic (PA markers). However, this requires a manual search by an assistant [19]. This paper introduces the first automatic search for PA markers using a transrectal ultrasound robot. This effectively reduces the challenges associated with the da Vinci-TRUS registration. This paper investigated the performance of three search algorithms in simulation and experiment: Weighted Average (WA), Golden Section Search (GSS), and Ternary Search (TS). For validation, a surgical prostate scenario was mimicked and various ex vivo tissues were tested. As a result, the WA algorithm can achieve 0.53 degree average error after 9 data acquisitions, while the TS and GSS algorithm can achieve 0.29 degree and 0.48 degree average errors after 28 data acquisitions.

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