Reimagining partial thickness keratoplasty: An eye mountable robot for autonomous big bubble needle insertion

要約

自律型手術ロボットは、個々の外科医の経験に関係なく、手術結果を標準化し、安全性と一貫性を向上させるイノベーションを推進する大きな可能性を実証しています。
深部前層板角膜移植術（DALK）は、デスメ膜（DM）上の角膜前部を置換することを目的とした部分的厚さ角膜移植手術であり、穿孔率が高く外科医のスキルに大きく依存するため、自律的な外科的アプローチから大きな利益が得られます。
この研究では、我々は、死体と生きたウサギのモデル上で正確な針制御と一貫した大きなバブル境界を設定できるカスタマイズされたニューラルネットワークに基づく新しい自律手術ロボットシステム（AUTO-DALK）を提案しました。
従来の水平ニードルアプローチとは対照的に、大きな気泡を生成するためのAIベースの画像誘導垂直掘削アプローチの実現可能性を実証します。
当社のシステムは、光コヒーレンストモグラフィー (OCT) 光ファイバー遠位センサーを目に装着可能なマイクロ ロボット システムに統合しており、カスタム深層学習アルゴリズムを使用して OCT M モード深度信号を自動的にセグメント化し、角膜層を識別します。
これにより、深さ制御されたフィードバック ループを介してロボットが自律的に針を標的組織層に誘導できるようになります。
我々は、AUTO-DALK を使用した自律的な針挿入パフォーマンスとその結果として生じる肺切開を、1) フリーハンド挿入、2) OCT センサーによる手動挿入、3) 遠隔操作によるロボット挿入と比較し、挿入深さ、肺切開深さ、タスク完了の大幅な改善を報告しました。
時間と大きな泡の形成。
エクスビボおよびインビボの結果は、AI 駆動の AUTO-DALK システムが、部分層角膜形成術の気切開結果を標準化するための有望なソリューションであることを示しています。

要約(オリジナル)

Autonomous surgical robots have demonstrated significant potential to standardize surgical outcomes, driving innovations that enhance safety and consistency regardless of individual surgeon experience. Deep anterior lamellar keratoplasty (DALK), a partial thickness corneal transplant surgery aimed at replacing the anterior part of cornea above Descemet membrane (DM), would greatly benefit from an autonomous surgical approach as it highly relies on surgeon skill with high perforation rates. In this study, we proposed a novel autonomous surgical robotic system (AUTO-DALK) based on a customized neural network capable of precise needle control and consistent big bubble demarcation on cadaver and live rabbit models. We demonstrate the feasibility of an AI-based image-guided vertical drilling approach for big bubble generation, in contrast to the conventional horizontal needle approach. Our system integrates an optical coherence tomography (OCT) fiber optic distal sensor into the eye-mountable micro robotic system, which automatically segments OCT M-mode depth signals to identify corneal layers using a custom deep learning algorithm. It enables the robot to autonomously guide the needle to targeted tissue layers via a depth-controlled feedback loop. We compared autonomous needle insertion performance and resulting pneumo-dissection using AUTO-DALK against 1) freehand insertion, 2) OCT sensor guided manual insertion, and 3) teleoperated robotic insertion, reporting significant improvements in insertion depth, pneumo-dissection depth, task completion time, and big bubble formation. Ex vivo and in vivo results indicate that the AI-driven, AUTO-DALK system, is a promising solution to standardize pneumo-dissection outcomes for partial thickness keratoplasty.

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