Autonomous Vision-Guided Resection of Central Airway Obstruction

要約

既存の気管腫瘍切除法は、効果的な気道クリアランスに必要な精度が欠けていることが多く、ロボットの進歩は自律的な切除の新しい可能性を提供します。
気管腫瘍の緩和切除のための視力誘導的で自律的なアプローチを提示します。
このシステムは、5度の多項式で気管表面をモデル化してツールの軌跡を計画しますが、カスタムのより高速なR-CNNセグメンテーションパイプラインは気管と腫瘍の境界を識別します。
電極ツールの角度は、ハンドヘルド外科的デモンストレーションを使用して最適化されており、気管表面から1 mmの安全クリアランスを維持するために軌道が計画されています。
ワークフローは、元生ビボ動物組織モデルに関する5つの連続した実験で正常に検証し、すべての場合に気管穿孔なしで気道閉塞を正常にクリアしました（90％以上の体積腫瘍除去）。
これらの結果は、自律的な切除プラットフォームの実現可能性をサポートし、低侵襲的自律的切除の将来の開発への道を開いています。

要約(オリジナル)

Existing tracheal tumor resection methods often lack the precision required for effective airway clearance, and robotic advancements offer new potential for autonomous resection. We present a vision-guided, autonomous approach for palliative resection of tracheal tumors. This system models the tracheal surface with a fifth-degree polynomial to plan tool trajectories, while a custom Faster R-CNN segmentation pipeline identifies the trachea and tumor boundaries. The electrocautery tool angle is optimized using handheld surgical demonstrations, and trajectories are planned to maintain a 1 mm safety clearance from the tracheal surface. We validated the workflow successfully in five consecutive experiments on ex-vivo animal tissue models, successfully clearing the airway obstruction without trachea perforation in all cases (with more than 90% volumetric tumor removal). These results support the feasibility of an autonomous resection platform, paving the way for future developments in minimally-invasive autonomous resection.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google