Augmented Reality and Human-Robot Collaboration Framework for Percutaneous Nephrolithotomy

要約

経皮的腎結石切開術 (PCNL) 手術中、外科医は患者の背中に切開点を定め、事前に計画した経路に針を位置合わせし、その後穿刺手術を行う必要があります。
この処置は現在、針の方向を決めるために超音波または透視画像を使用して手動で行われていますが、これは精度が限られており、再現性が低いことを意味します。
この研究には、光学シースルー ヘッドマウント ディスプレイ (OST-HMD) とヒューマン ロボット コラボレーション (HRC) フレームワークによる拡張現実 (AR) 視覚化が組み込まれており、外科医のタスク完了パフォーマンスを強化します。
具体的には、Eye-to-Handキャリブレーション、システム登録、ホログラムモデル登録を行い、視覚的な誘導を実現します。
デカルト インピーダンス コントローラーは、針穿刺タスクの実行中にオペレーターをガイドするために使用されます。
従来の手動穿刺手順および 2D モニターベースの視覚化インターフェイスと比較して、システムのパフォーマンスを検証するために実験が行われます。
結果は、提案されたフレームワークがすべての実験グループにわたってそれぞれ最小の中央値誤差と標準偏差誤差を達成することを示しました。
さらに、NASA-TLX のユーザー評価結果は、提案されたフレームワークが他の実験セットアップと比較して、タスクを完了するために必要なワークロード スコアが最も低いことを示しています。
提案されたフレームワークは、外科医の知覚能力を強化し、衝突のない針挿入経路計画を容易にし、タスク完了時のエラーを最小限に抑えるため、PCNL タスクにおける臨床応用に大きな可能性を示します。

要約(オリジナル)

During Percutaneous Nephrolithotomy (PCNL) operations, the surgeon is required to define the incision point on the patient’s back, align the needle to a pre-planned path, and perform puncture operations afterward. The procedure is currently performed manually using ultrasound or fluoroscopy imaging for needle orientation, which, however, implies limited accuracy and low reproducibility. This work incorporates Augmented Reality (AR) visualization with an optical see-through head-mounted display (OST-HMD) and Human-Robot Collaboration (HRC) framework to empower the surgeon’s task completion performance. In detail, Eye-to-Hand calibration, system registration, and hologram model registration are performed to realize visual guidance. A Cartesian impedance controller is used to guide the operator during the needle puncture task execution. Experiments are conducted to verify the system performance compared with conventional manual puncture procedures and a 2D monitor-based visualisation interface. The results showed that the proposed framework achieves the lowest median and standard deviation error across all the experimental groups, respectively. Furthermore, the NASA-TLX user evaluation results indicate that the proposed framework requires the lowest workload score for task completion compared to other experimental setups. The proposed framework exhibits significant potential for clinical application in the PCNL task, as it enhances the surgeon’s perception capability, facilitates collision-free needle insertion path planning, and minimises errors in task completion.

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