Gaze-Guided Robotic Vascular Ultrasound Leveraging Human Intention Estimation

要約

医療超音波は、現代の臨床診療における血管構造を調べるために広く使用されています。
ただし、従来の超音波検査は、多くの場合、術中および術中の変動に関連する課題に直面しています。
ロボット超音波システム（RUSS）は、安定性と再現性に優れているため、このような課題に対する潜在的なソリューションとして表示されます。
人間の血管系の複雑な解剖学を考えると、複数の血管が超音波画像に表示されることがよくあるか、単一の容器が枝に分岐し、検査プロセスを複雑にします。
この課題に取り組むために、この作品は血管用途向けの視線誘導RUSSを提示します。
視線トラッカーは、オペレーターの目の動きをキャプチャします。
抽出された視線信号は、Russが分岐するときに正しい容器に従うように導きます。
さらに、注視情報を活用することにより、セグメンテーションの堅牢性を高めるために、視線誘導セグメンテーションネットワークが提案されています。
ただし、視線信号はしばしばノイズが多く、オペレーターの真の意図を正確に識別するための解釈が必要です。
この目的のために、この研究では、生の視線データを処理する安定化モジュールを提案しています。
推定された注意ヒートマップは、分岐が表示されるときなど、オペレーターがスキャンターゲットを調整する必要がある場合、セグメンテーションを支援し、トリガー信号として機能する地域の提案として利用されます。
スキャン中にプローブと表面間の適切な接触を確保するために、自動超音波信頼ベースの方向補正方法が開発されています。
実験では、提案された視線誘導セグメンテーションパイプラインの効率を他の方法と比較することにより実証しました。
その上、提案された視線誘導RUSSのパフォーマンスは、不均一な表面を持つ現実的な腕の幻に関する全体としても検証されました。

要約(オリジナル)

Medical ultrasound has been widely used to examine vascular structure in modern clinical practice. However, traditional ultrasound examination often faces challenges related to inter- and intra-operator variation. The robotic ultrasound system (RUSS) appears as a potential solution for such challenges because of its superiority in stability and reproducibility. Given the complex anatomy of human vasculature, multiple vessels often appear in ultrasound images, or a single vessel bifurcates into branches, complicating the examination process. To tackle this challenge, this work presents a gaze-guided RUSS for vascular applications. A gaze tracker captures the eye movements of the operator. The extracted gaze signal guides the RUSS to follow the correct vessel when it bifurcates. Additionally, a gaze-guided segmentation network is proposed to enhance segmentation robustness by exploiting gaze information. However, gaze signals are often noisy, requiring interpretation to accurately discern the operator’s true intentions. To this end, this study proposes a stabilization module to process raw gaze data. The inferred attention heatmap is utilized as a region proposal to aid segmentation and serve as a trigger signal when the operator needs to adjust the scanning target, such as when a bifurcation appears. To ensure appropriate contact between the probe and surface during scanning, an automatic ultrasound confidence-based orientation correction method is developed. In experiments, we demonstrated the efficiency of the proposed gaze-guided segmentation pipeline by comparing it with other methods. Besides, the performance of the proposed gaze-guided RUSS was also validated as a whole on a realistic arm phantom with an uneven surface.

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