要約
滲出性（滲出性）加齢黄斑変性症（AMD）は、高齢者の視力喪失の主な原因であり、通常は硝子体内注射で治療されます。
幹細胞の網膜下注射、遺伝子治療、低分子または RPE 細胞などの新しい治療法では、繊細な網膜構造の損傷を避けるために正確な送達が必要です。
自律型ロボット システムは、これらの手順に必要な精度を提供できる可能性があります。
この論文では、リアルタイムの光干渉断層撮影法 (OCT) を利用した、ロボットによる網膜下注射における動き補償のための新しいアプローチを紹介します。
提案された方法は、Z 軸に沿った網膜の動きを動的に追跡するために、小容量の OCT データを迅速に取得する B$^{5}$ スキャンを活用し、呼吸や心拍などの生理学的動きを補償します。
ブタの \textit{生体外} 眼の検証実験では、一貫した器具と網膜の距離を維持することが困難であり、100 $\mu m$ の振幅運動で最大 200 $\mu m$ の偏差があり、80 $\mu 以上の偏差があることが明らかになりました。
1 分間にわたる 25 $\mu m$ の振幅運動に対して m$。
網膜下注射は、水平方向のずれにより針が目標から外れて硝子体に注射されるというさらなる困難に直面しました。
これらの結果は、ロボットによる網膜下手術の精度と安全性を高めるために、動作予測と水平安定性を向上させる必要性を浮き彫りにしています。
要約(オリジナル)
Exudative (wet) age-related macular degeneration (AMD) is a leading cause of vision loss in older adults, typically treated with intravitreal injections. Emerging therapies, such as subretinal injections of stem cells, gene therapy, small molecules or RPE cells require precise delivery to avoid damaging delicate retinal structures. Autonomous robotic systems can potentially offer the necessary precision for these procedures. This paper presents a novel approach for motion compensation in robotic subretinal injections, utilizing real-time Optical Coherence Tomography (OCT). The proposed method leverages B$^{5}$-scans, a rapid acquisition of small-volume OCT data, for dynamic tracking of retinal motion along the Z-axis, compensating for physiological movements such as breathing and heartbeat. Validation experiments on \textit{ex vivo} porcine eyes revealed challenges in maintaining a consistent tool-to-retina distance, with deviations of up to 200 $\mu m$ for 100 $\mu m$ amplitude motions and over 80 $\mu m$ for 25 $\mu m$ amplitude motions over one minute. Subretinal injections faced additional difficulties, with horizontal shifts causing the needle to move off-target and inject into the vitreous. These results highlight the need for improved motion prediction and horizontal stability to enhance the accuracy and safety of robotic subretinal procedures.
arxiv情報
| 著者 | Demir Arikan,Peiyao Zhang,Michael Sommersperger,Shervin Dehghani,Mojtaba Esfandiari,Russel H. Taylor,M. Ali Nasseri,Peter Gehlbach,Nassir Navab,Iulian Iordachita |
| 発行日 | 2024-11-27 17:12:14+00:00 |
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