要約
ロボット手術は、従来の手術方法に比べて精度と適応性の向上が期待できます。
また、外科的介入を自動化できる可能性もあり、その結果、外科医のストレスが軽減され、外科的結果が向上し、コストが削減されます。
胆嚢摘出術(胆嚢の除去)は、胆嚢と肝臓の間の明確で対照的な解剖学的特徴と、標準化された手術手技により、自動化のための理想的なモデル手技として機能します。
解剖は、胆嚢摘出術で頻繁に使用されるサブタスクであり、外科医がフックにエネルギーを供給して肝臓から胆嚢を切り離します。
したがって、組織境界に沿った切開は、外科手術の自動化の有力な候補となります。
ダヴィンチ手術ロボットが外科医と同じ処置を自動的に実行するには、(1) 2 つの異なる組織 (肝臓と胆嚢など) を認識して区別する、(2) 境界がどこにあるかを理解する、という能力が必要です。
2 つの組織の間の位置は 3D ワークスペース内にあり、(3) 視覚的なフィードバックを使用して 3D 空間内の境界に対する器具の先端の位置を特定し、(4) 境界に沿って器具を移動します。
この論文では、AI 支援画像処理とビジョンベースのロボット制御を通じてこれらの課題に対処する新しいフレームワークを紹介します。
また、提案されたフレームワークの有効性を示す、鶏および豚肝臓標本に対する自動化手順の ex vivo 評価も示します。
要約(オリジナル)
Robotic surgery promises enhanced precision and adaptability over traditional surgical methods. It also offers the possibility of automating surgical interventions, resulting in reduced stress on the surgeon, better surgical outcomes, and lower costs. Cholecystectomy, the removal of the gallbladder, serves as an ideal model procedure for automation due to its distinct and well-contrasted anatomical features between the gallbladder and liver, along with standardized surgical maneuvers. Dissection is a frequently used subtask in cholecystectomy where the surgeon delivers the energy on the hook to detach the gallbladder from the liver. Hence, dissection along tissue boundaries is a good candidate for surgical automation. For the da Vinci surgical robot to perform the same procedure as a surgeon automatically, it needs to have the ability to (1) recognize and distinguish between the two different tissues (e.g. the liver and the gallbladder), (2) understand where the boundary between the two tissues is located in the 3D workspace, (3) locate the instrument tip relative to the boundary in the 3D space using visual feedback, and (4) move the instrument along the boundary. This paper presents a novel framework that addresses these challenges through AI-assisted image processing and vision-based robot control. We also present the ex-vivo evaluation of the automated procedure on chicken and pork liver specimens that demonstrates the effectiveness of the proposed framework.
arxiv情報
著者 | Ki-Hwan Oh,Leonardo Borgioli,Milos Zefran,Liaohai Chen,Pier Cristoforo Giulianotti |
発行日 | 2024-02-27 19:33:40+00:00 |
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