Method for robotic motion compensation during PET imaging of mobile subjects

要約

移動などの自然な活動中の人間の脳の研究には、これらの活動中の深層脳構造を画像化できる能力から恩恵を受けるでしょう。
陽電子放射断層撮影法 (PET) はこれらの構造を画像化できますが、現在のスキャナーの大きさと重量はウェアラブル デバイスの要望に適合しません。
このため、被験者の頭の周りで PET イメージング システムをサポートし、自然な動きに合わせてシステムを動かすロボット システムの設計が動機付けられました。
今回我々は、ロボット支援のイメージングリングと被験者が着用するヘルメットの間に接続された並列ストリングエンコーダを使用して、被験者の頭部の動きを感知するプロトタイプロボットシステムの設計と実験的評価について報告する。
この測定は、イメージング リングをロボットで移動したり (粗動補正)、画像再構成中に残留運動を補償したり (微動補正) するために使用されます。
遅延と測定誤差の最小化は、それぞれ粗動補正と微動補正の主要な設計目標です。
このシステムは、レーザーとカメラで構成される模擬イメージング システムを使用して、移動中に記録された人間の頭部の動きを使用して評価され、システム全体の遅延が約 80 ミリ秒であることが示されており、これは粗い動きの補正や衝突回避にも十分です。
微動補正の測定精度は約0.5mmです。

要約(オリジナル)

Studies of the human brain during natural activities, such as locomotion, would benefit from the ability to image deep brain structures during these activities. While Positron Emission Tomography (PET) can image these structures, the bulk and weight of current scanners are not compatible with the desire for a wearable device. This has motivated the design of a robotic system to support a PET imaging system around the subject’s head and to move the system to accommodate natural motion. We report here the design and experimental evaluation of a prototype robotic system that senses motion of a subject’s head, using parallel string encoders connected between the robot-supported imaging ring and a helmet worn by the subject. This measurement is used to robotically move the imaging ring (coarse motion correction) and to compensate for residual motion during image reconstruction (fine motion correction). Minimization of latency and measurement error are the key design goals, respectively, for coarse and fine motion correction. The system is evaluated using recorded human head motions during locomotion, with a mock imaging system consisting of lasers and cameras, and is shown to provide an overall system latency of about 80 ms, which is sufficient for coarse motion correction and collision avoidance, as well as a measurement accuracy of about 0.5 mm for fine motion correction.

arxiv情報

著者 Junxiang Wang,Iulian I. Iordachita,Peter Kazanzides
発行日 2023-11-29 18:06:37+00:00
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