Pose State Perception of Interventional Robot for Cardio-cerebrovascular Procedures

要約

心臓血管血管介入手術の需要の増加に応じて、介入ロボットの正確な制御がますます重要になっています。
これらの複雑な血管シナリオ内では、介入ロボットのポーズ状態の正確で信頼できる認識が特に重要です。
このペーパーでは、追加のセンサーやマーカーを必要とせずに、新しいビジョンベースのアプローチを紹介します。
このペーパーのメソッドのコアは、3部構成のフレームワークで構成されています。まず、同時容器セグメントと介入ロボット検出のためのデュアルヘッドマルチタスクU-NETモデルです。
第二に、スケルトンの抽出と最適化のための高度なアルゴリズム。
そして最後に、幾何学的特徴に基づいた包括的なポーズ状態認識システムが実装され、ロボットのポーズ状態を正確に特定し、その後の制御のための戦略を提供します。
実験結果は、提案された方法の軌道追跡における高い信頼性と精度を示し、状態の認識をもたらします。

要約(オリジナル)

In response to the increasing demand for cardiocerebrovascular interventional surgeries, precise control of interventional robots has become increasingly important. Within these complex vascular scenarios, the accurate and reliable perception of the pose state for interventional robots is particularly crucial. This paper presents a novel vision-based approach without the need of additional sensors or markers. The core of this paper’s method consists of a three-part framework: firstly, a dual-head multitask U-Net model for simultaneous vessel segment and interventional robot detection; secondly, an advanced algorithm for skeleton extraction and optimization; and finally, a comprehensive pose state perception system based on geometric features is implemented to accurately identify the robot’s pose state and provide strategies for subsequent control. The experimental results demonstrate the proposed method’s high reliability and accuracy in trajectory tracking and pose state perception.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google