RUSOpt: Robotic UltraSound Probe Normalization with Bayesian Optimization for In-plane and Out-plane Scanning

要約

自律型ロボット超音波システムが直面する重大な課題の 1 つは、さまざまな患者の高品質画像を取得することです。
ロボット化されたプローブの適切な向きは、超音波画像の品質を制御する上で重要な役割を果たします。
この課題に対処するために、走査面上の接触点に垂直な超音波プローブの向きを自動的に調整するサンプル効率の高い方法を提案します。これにより、プローブの音響結合とその結果として生じる画質が向上します。
私たちの方法では、走査面上でのベイズ最適化 (BO) ベースの検索を利用して、正規化されたプローブの方向を効率的に検索します。
接触力の測定値と基礎となる力学を利用して法線を特定する、BO の新しい目的関数を定式化します。
さらに、ノイズの多い目的関数を処理するために、BO に正則化スキームを組み込みます。
提案された戦略のパフォーマンスは、膀胱ファントムの実験を通じて評価されました。
これらのファントムには、平面、傾斜、粗い表面が含まれており、さまざまな検索スペース制限で線形プローブと凸形プローブの両方を使用して検査されました。
さらに、3D ヒューマンメッシュモデルを使用したシミュレーションベースの研究も行われています。
結果は、すべてのファントムと 3D モデルを平均した平均 ($\pm$SD) 絶対角度誤差が $\boldsymbol{2.4\pm0.7^\circ}$ および $\boldsymbol{2.1\pm1.3^\ であることを示しています。
それぞれ、circ}$。

要約(オリジナル)

The one of the significant challenges faced by autonomous robotic ultrasound systems is acquiring high-quality images across different patients. The proper orientation of the robotized probe plays a crucial role in governing the quality of ultrasound images. To address this challenge, we propose a sample-efficient method to automatically adjust the orientation of the ultrasound probe normal to the point of contact on the scanning surface, thereby improving the acoustic coupling of the probe and resulting image quality. Our method utilizes Bayesian Optimization (BO) based search on the scanning surface to efficiently search for the normalized probe orientation. We formulate a novel objective function for BO that leverages the contact force measurements and underlying mechanics to identify the normal. We further incorporate a regularization scheme in BO to handle the noisy objective function. The performance of the proposed strategy has been assessed through experiments on urinary bladder phantoms. These phantoms included planar, tilted, and rough surfaces, and were examined using both linear and convex probes with varying search space limits. Further, simulation-based studies have been carried out using 3D human mesh models. The results demonstrate that the mean ($\pm$SD) absolute angular error averaged over all phantoms and 3D models is $\boldsymbol{2.4\pm0.7^\circ}$ and $\boldsymbol{2.1\pm1.3^\circ}$, respectively.

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