Integrating 3D Slicer with a Dynamic Simulator for Situational Aware Robotic Interventions

要約

画像誘導ロボット介入は、外科手術における革新的なフロンティアを表し、高度な画像処理とロボット工学を融合して精度と結果を向上させます。
この論文では、画像誘導ロボット研究における状況認識を強化するためにオープンソース プラットフォームを統合するという重要なニーズについて取り上げます。
物理ベースの制約定式化フレームワークである AMBF と、最先端のイメージング プラットフォーム アプリケーションである 3D Slicer をシームレスに組み合わせるオープンソース ツールセットを紹介します。
当社のツールセットは、医療画像、ロボットの運動学、リアルタイムのロボット制御のためのシーンダイナミクスの処理と視覚化を組み込んだ、高度にカスタマイズ可能なインタラクティブなデジタルツインの作成を容易にします。
実現可能性調査を通じて、3D スライサーと AMBF の両方における物理的なロボット介入環境のリアルタイム同期を紹介し、低遅延の更新と改善された視覚化を強調します。

要約(オリジナル)

Image-guided robotic interventions represent a transformative frontier in surgery, blending advanced imaging and robotics for improved precision and outcomes. This paper addresses the critical need for integrating open-source platforms to enhance situational awareness in image-guided robotic research. We present an open-source toolset that seamlessly combines a physics-based constraint formulation framework, AMBF, with a state-of-the-art imaging platform application, 3D Slicer. Our toolset facilitates the creation of highly customizable interactive digital twins, that incorporates processing and visualization of medical imaging, robot kinematics, and scene dynamics for real-time robot control. Through a feasibility study, we showcase real-time synchronization of a physical robotic interventional environment in both 3D Slicer and AMBF, highlighting low-latency updates and improved visualization.

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