Autonomous Robotic Ultrasound System for Liver Follow-up Diagnosis: Pilot Phantom Study

要約

この論文では、地域社会の外来患者の肝臓フォローアップスキャンを対象とした、新しい自律型ロボット超音波（US）システムを紹介しています。
特定の対象領域を含むコンピュータ断層撮影 (CT) 画像が与えられると、提案されたシステムは 3 つのステップで自律的なフォローアップ スキャンを実行します: (i) ロボットの表面への最初の接触、(ii) CT 画像とロボット間の座標マッピング、
(iii) ターゲット米国スキャン。
3D US-CT レジストレーションと深層学習ベースのセグメンテーション ネットワークを利用することで、3D 肝静脈の正確なイメージングを実現し、CT とロボット間の正確な座標マッピングを容易にします。
これにより、CT 画像内の追跡ターゲットの自動位置特定が可能になり、ロボットがターゲットの表面まで正確に移動できるようになります。
超音波ファントムの評価により、US-CT レジストレーションの品質が確認され、ロボットが繰り返しの試行で確実にターゲットの位置を特定することが示されます。
提案された枠組みは、医療従事者、臨床医、経過観察患者の時間とコストを大幅に削減する可能性を秘めており、それによって地域社会における慢性疾患に関連する医療負担の増大に対処することができます。

要約(オリジナル)

The paper introduces a novel autonomous robot ultrasound (US) system targeting liver follow-up scans for outpatients in local communities. Given a computed tomography (CT) image with specific target regions of interest, the proposed system carries out the autonomous follow-up scan in three steps: (i) initial robot contact to surface, (ii) coordinate mapping between CT image and robot, and (iii) target US scan. Utilizing 3D US-CT registration and deep learning-based segmentation networks, we can achieve precise imaging of 3D hepatic veins, facilitating accurate coordinate mapping between CT and the robot. This enables the automatic localization of follow-up targets within the CT image, allowing the robot to navigate precisely to the target’s surface. Evaluation of the ultrasound phantom confirms the quality of the US-CT registration and shows the robot reliably locates the targets in repeated trials. The proposed framework holds the potential to significantly reduce time and costs for healthcare providers, clinicians, and follow-up patients, thereby addressing the increasing healthcare burden associated with chronic disease in local communities.

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