Arc-to-line frame registration method for ultrasound and photoacoustic image-guided intraoperative robot-assisted laparoscopic prostatectomy

要約

目的: 効果的なロボット支援腹腔鏡下前立腺切除術を実現するには、前立腺イメージングで最も広く使用されているイメージング モデルである経直腸的超音波 (TRUS) イメージング システムの統合が不可欠です。
ただし、処置中に超音波トランスデューサーを手動で操作すると、手術が著しく妨げられます。
したがって、我々は、超音波/光音響 (US/PA) 画像を内視鏡カメラ画像に位置合わせして、最終的に TRUS トランスデューサーが手術器具を自動的に追跡できるようにする、光音響マーカー法に基づく画像相互位置合わせアルゴリズムを提案します。
2 つの異なる画像モダリティからの画像を相互位置合わせするための最適化ベースのアルゴリズムが提案されています。
このアルゴリズムでは、アルゴリズムの安定性と精度を向上させるために、光伝播の原理と PM 検出の不確実性が想定されています。
このアルゴリズムは、ダ ヴィンチ手術ロボットを備えた以前に開発された米国/ペンシルバニア州の画像誘導システムを使用して検証されています。
結果: ターゲット登録エラー (TRE) を測定して、提案されたアルゴリズムを評価します。
シミュレーションと実験的デモンストレーションの両方で、提案されたアルゴリズムは実際の診療所で許容できるサブセンチメートルの精度を達成しました。
結果は以前のアプローチとも同等であり、提案された方法は通常の白色光ステレオカメラで実装でき、PMの高精度な位置特定を必要としません。
結論: 提案されたフレーム登録アルゴリズムは、音響波伝播とレーザー励起の特徴的な特性を活用することにより、市販の US/PA イメージング システムを腹腔鏡手術設定に簡単かつ効率的に統合することを可能にし、自動化された US/PA 画像ガイド下外科介入アプリケーションに貢献します。

要約(オリジナル)

Purpose: To achieve effective robot-assisted laparoscopic prostatectomy, the integration of transrectal ultrasound (TRUS) imaging system which is the most widely used imaging modelity in prostate imaging is essential. However, manual manipulation of the ultrasound transducer during the procedure will significantly interfere with the surgery. Therefore, we propose an image co-registration algorithm based on a photoacoustic marker method, where the ultrasound / photoacoustic (US/PA) images can be registered to the endoscopic camera images to ultimately enable the TRUS transducer to automatically track the surgical instrument Methods: An optimization-based algorithm is proposed to co-register the images from the two different imaging modalities. The principles of light propagation and an uncertainty in PM detection were assumed in this algorithm to improve the stability and accuracy of the algorithm. The algorithm is validated using the previously developed US/PA image-guided system with a da Vinci surgical robot. Results: The target-registration-error (TRE) is measured to evaluate the proposed algorithm. In both simulation and experimental demonstration, the proposed algorithm achieved a sub-centimeter accuracy which is acceptable in practical clinics. The result is also comparable with our previous approach, and the proposed method can be implemented with a normal white light stereo camera and doesn’t require highly accurate localization of the PM. Conclusion: The proposed frame registration algorithm enabled a simple yet efficient integration of commercial US/PA imaging system into laparoscopic surgical setting by leveraging the characteristic properties of acoustic wave propagation and laser excitation, contributing to automated US/PA image-guided surgical intervention applications.

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