Robotic CBCT Meets Robotic Ultrasound

要約

マルチモダリティイメージングシステムは、コンピューター断層撮影 – 針挿入のための超音波（CT-US）ガイダンスなど、最新の臨床慣行における安全で正確な介入のための最適な融合画像を提供します。
ただし、現在のイメージングデバイスの限られた器用さとモビリティは、標準化されたワークフローへの統合と、完全に自律的な介入システムへの進歩を妨げています。
この論文では、ロボットコーンビームコンピューター断層撮影（CBCT）とロボットUSが事前に調整され、動的に共登録されている新しい臨床セットアップを紹介し、新しい臨床アプリケーションを可能にします。
このセットアップにより、登録のない剛性登録が可能になり、組織の変形がない場合のマルチモーダルガイド手順が促進されます。
まず、システム間で1回限りのプリキャリブレーションが実行されます。
ドップラー信号を自律的に生成されたプロンプトとして使用して、3D CBCTの重要な血管系を強調することにより、Bモード画像からSAM2セグメント容器を強調することにより、安全な挿入経路を確保するために。
登録に基づいて、ドップラー画像またはセグメント化された容器マスクがCBCTにマッピングされ、包括的な詳細を備えた最適な融合画像が作成されます。
システムを検証するために、特別に設計されたファントムを使用しました。これは、シミュレートされた移動流を備えたrib骨と複数の血管で覆われた病変を特徴としています。
米国とCBCTの間のマッピングエラーにより、平均偏差は1.72+-0.62 mmになりました。
ユーザー調査では、針挿入ガイダンスに対するCBCT-US融合の有効性が実証され、時間の効率、精度、成功率の大幅な改善が示されました。
針の介入性能は、従来の米国誘導ワークフローと比較して約50％向上しました。
臨床アプリケーションを導くために設計された最初のロボットデュアルモダリティイメージングシステムを紹介します。
結果は、従来の手動介入と比較して、大幅なパフォーマンスの改善を示しています。

要約(オリジナル)

The multi-modality imaging system offers optimal fused images for safe and precise interventions in modern clinical practices, such as computed tomography – ultrasound (CT-US) guidance for needle insertion. However, the limited dexterity and mobility of current imaging devices hinder their integration into standardized workflows and the advancement toward fully autonomous intervention systems. In this paper, we present a novel clinical setup where robotic cone beam computed tomography (CBCT) and robotic US are pre-calibrated and dynamically co-registered, enabling new clinical applications. This setup allows registration-free rigid registration, facilitating multi-modal guided procedures in the absence of tissue deformation. First, a one-time pre-calibration is performed between the systems. To ensure a safe insertion path by highlighting critical vasculature on the 3D CBCT, SAM2 segments vessels from B-mode images, using the Doppler signal as an autonomously generated prompt. Based on the registration, the Doppler image or segmented vessel masks are then mapped onto the CBCT, creating an optimally fused image with comprehensive detail. To validate the system, we used a specially designed phantom, featuring lesions covered by ribs and multiple vessels with simulated moving flow. The mapping error between US and CBCT resulted in an average deviation of 1.72+-0.62 mm. A user study demonstrated the effectiveness of CBCT-US fusion for needle insertion guidance, showing significant improvements in time efficiency, accuracy, and success rate. Needle intervention performance improved by approximately 50% compared to the conventional US-guided workflow. We present the first robotic dual-modality imaging system designed to guide clinical applications. The results show significant performance improvements compared to traditional manual interventions.

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