Robotic transcatheter tricuspid valve replacement with hybrid enhanced intelligence: a new paradigm and first-in-vivo study

要約

経カテーテル三尖弁置換術 (TTVR) は三尖弁逆流に対する最新の治療法であり、臨床導入の初期段階にあります。
インテリジェントロボットアプローチは、外科的操作の課題を克服し、広く普及すると期待されていますが、臨床有用性の高いシステムやプロトコルはまだ報告されていません。
この研究では、パッシブスタビライザー、ロボット駆動装置、取り外し可能なデリバリーカテーテル、バルブ操作機構を含む完全なソリューションを提案します。
自律性を目指して、強化学習、モンテカルロ確率マップ、人間とロボットの共同操縦による制御に基づくハイブリッド拡張知能アプローチが導入されました。
システム設計が臨床要件を満たしていることを検証するために、ファントムおよび最初の in vivo 動物実験における系統的なテストが実行されました。
さらに、実験結果は、時間効率、制御効率、自律性および動作の安定性の点で、従来のマスタースレーブ制御に比べてコパイロット制御の利点を確認しました。
結論として、この研究はロボット TTVR の包括的な経路を提供し、私たちの知る限りでは、介入ロボット工学におけるハイブリッド強化知能の応用を首尾よく実証するだけでなく、切断のための高い応用価値を持つソリューションを提供する最初の動物研究を完了しました。
-エッジ手順。

要約(オリジナル)

Transcatheter tricuspid valve replacement (TTVR) is the latest treatment for tricuspid regurgitation and is in the early stages of clinical adoption. Intelligent robotic approaches are expected to overcome the challenges of surgical manipulation and widespread dissemination, but systems and protocols with high clinical utility have not yet been reported. In this study, we propose a complete solution that includes a passive stabilizer, robotic drive, detachable delivery catheter and valve manipulation mechanism. Working towards autonomy, a hybrid augmented intelligence approach based on reinforcement learning, Monte Carlo probabilistic maps and human-robot co-piloted control was introduced. Systematic tests in phantom and first-in-vivo animal experiments were performed to verify that the system design met the clinical requirement. Furthermore, the experimental results confirmed the advantages of co-piloted control over conventional master-slave control in terms of time efficiency, control efficiency, autonomy and stability of operation. In conclusion, this study provides a comprehensive pathway for robotic TTVR and, to our knowledge, completes the first animal study that not only successfully demonstrates the application of hybrid enhanced intelligence in interventional robotics, but also provides a solution with high application value for a cutting-edge procedure.

arxiv情報

著者 Shuangyi Wang,Haichuan Lin,Yiping Xie,Ziqi Wang,Dong Chen,Longyue Tan,Xilong Hou,Chen Chen,Xiao-Hu Zhou,Shengtao Lin,Fei Pan,Kent Chak-Yu So,Zeng-Guang Hou
発行日 2024-11-19 13:00:47+00:00
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