Guiding the Last Centimeter: Novel Anatomy-Aware Probe Servoing for Standardized Imaging Plane Navigation in Robotic Lung Ultrasound

要約

従来のフリーハンド診断 US では、画像取得のために超音波 (US) プローブを標準イメージング プレーン (SIP) に移動することが重要ですが、オペレータに依存するタスクです。
ロボット US システム (RUSS) は、リアルタイムの US 画像フィードバックを活用してプローブの姿勢を最適化し、それによってオペレーターの専門知識への依存を軽減することで、画像の一貫性を向上させる可能性を提供します。
ただし、プローブの姿勢調整のために US 画像から一般化可能な特徴を抽出するための適切なアプローチを決定することは依然として困難です。
この研究では、ロボット肺超音波 (LUS) のコンテキストで例示される、RUSS 用の SIP ナビゲーション フレームワークを提案します。
このフレームワークにより、SIP に近接した場合のプローブの自動調整が容易になります。
これは、リアルタイム LUS 画像に表示される複数の解剖学的特徴を明示的に抽出し、非患者固有のテンプレート マッチングを実行して、画像ベースのビジュアル サーボ (IBVS) を使用して SIP に向かうプローブの動きを生成することによって実現されます。
このフレームワークはさらに、患者の体外形状を利用してプローブと接触面の最適な位置合わせを維持するカスタマイズされたロボット エンド エフェクターであるアクティブ センシング エンド エフェクター (A-SEE) と統合されており、ナビゲーション全体を通じて US 信号の品質を維持します。
提案されたアプローチは、手順の解釈可能性と患者間の適応性を保証します。
検証は、解剖学的構造を模倣したファントムおよび 5 人の被験者を含む生体内評価を通じて行われます。
結果は、すべてのケースでプローブが SIP に正しく配置され、並進で 2 mm 未満、回転で 2 度未満の位置決め誤差を示し、フレームワークの高いナビゲーション精度を示しています。
これらの結果は、患者間の解剖学的差異に対応するナビゲーション プロセスの能力を示しています。

要約(オリジナル)

Navigating the ultrasound (US) probe to the standardized imaging plane (SIP) for image acquisition is a critical but operator-dependent task in conventional freehand diagnostic US. Robotic US systems (RUSS) offer the potential to enhance imaging consistency by leveraging real-time US image feedback to optimize the probe pose, thereby reducing reliance on operator expertise. However, determining the proper approach to extracting generalizable features from the US images for probe pose adjustment remain challenging. In this work, we propose a SIP navigation framework for RUSS, exemplified in the context of robotic lung ultrasound (LUS). This framework facilitates automatic probe adjustment when in proximity to the SIP. This is achieved by explicitly extracting multiple anatomical features presented in real-time LUS images and performing non-patient-specific template matching to generate probe motion towards the SIP using image-based visual servoing (IBVS). This framework is further integrated with the active-sensing end-effector (A-SEE), a customized robot end-effector that leverages patient external body geometry to maintain optimal probe alignment with the contact surface, thus preserving US signal quality throughout the navigation. The proposed approach ensures procedural interpretability and inter-patient adaptability. Validation is conducted through anatomy-mimicking phantom and in-vivo evaluations involving five human subjects. The results show the framework’s high navigation precision with the probe correctly located at the SIP for all cases, exhibiting positioning error of under 2 mm in translation and under 2 degree in rotation. These results demonstrate the navigation process’s capability to accomondate anatomical variations among patients.

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