要約
外科手術の自動化により、救命処置のアクセシビリティと一貫性が向上します。
ほとんどの手術では、手術部位にアクセスするために組織の層を分離し、切開部を再度取り付けるために縫合する必要があります。
これらのタスクには、組織付着 (境界) トポロジーを安全に特定して変更するための変形可能な操作が含まれます。
視力が低く、頻繁に閉塞が起こるため、外科医は、危険な断裂を引き起こすことなく組織の付着点を推測できる方法で組織を慎重に操作する傾向があります。
同様の方法で、変形可能な手術環境における未知の境界パラメータの推定とインタラクティブなセンシングのためのフレームワークである JIGGLE を提案します。
このフレームワークには 2 つの重要なコンポーネントがあります。(1) 微分可能なソフトボディ シミュレーターと拡張カルマン フィルター (EKF) を統合することによって実現される現在の接続点を特定するための確率的推定。(2) 最適化ベースのアクティブ コントロール パイプライン。
安全コストを最小限に抑えながら、組織付着物の情報獲得を最大化するアクションを生成します。
私たちの推定アプローチの堅牢性は、ステレオ内視鏡観察を使用して縫合付着点を推測する実際の動物組織を用いた実験を通じて実証されています。
また、切断や縫合などの複雑なトポロジー変化を処理する際のこの方法の機能も実証します。
要約(オリジナル)
Surgical automation can improve the accessibility and consistency of life saving procedures. Most surgeries require separating layers of tissue to access the surgical site, and suturing to reattach incisions. These tasks involve deformable manipulation to safely identify and alter tissue attachment (boundary) topology. Due to poor visual acuity and frequent occlusions, surgeons tend to carefully manipulate the tissue in ways that enable inference of the tissue’s attachment points without causing unsafe tearing. In a similar fashion, we propose JIGGLE, a framework for estimation and interactive sensing of unknown boundary parameters in deformable surgical environments. This framework has two key components: (1) a probabilistic estimation to identify the current attachment points, achieved by integrating a differentiable soft-body simulator with an extended Kalman filter (EKF), and (2) an optimization-based active control pipeline that generates actions to maximize information gain of the tissue attachments, while simultaneously minimizing safety costs. The robustness of our estimation approach is demonstrated through experiments with real animal tissue, where we infer sutured attachment points using stereo endoscope observations. We also demonstrate the capabilities of our method in handling complex topological changes such as cutting and suturing.
arxiv情報
著者 | Nikhil Uday Shinde,Xiao Liang,Fei Liu,Yutong Zhang,Florian Richter,Sylvia Herbert,Michael C. Yip |
発行日 | 2024-05-16 01:01:23+00:00 |
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