Planificación de trayectoria autónoma para imágenes de ultrasonido robótico intercostales utilizando aprendizaje por...

Área de la Ciencia:

• La robótica y la inteligencia artificial en imágenes médicas.

Sus antecedentes:

• La imagen de ultrasonido (US) es crucial para el diagnóstico clínico, pero sufre de la variabilidad del operador.
• Los sistemas robóticos ofrecen una mayor precisión y repetibilidad para los exámenes estadounidenses.
• La navegación autónoma actual de los Estados Unidos a menudo carece de contexto anatómico 3D, lo que dificulta la planificación de rutas en regiones complejas.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un nuevo enfoque de aprendizaje por refuerzo (RL, por sus siglas en inglés) para la planificación autónoma de la trayectoria de escaneo intercostal de EE.UU.
• Integrar el conocimiento anatómico 3D de las plantillas de tomografía computarizada (TC) en el proceso de toma de decisiones de RL.
• Para permitir una planificación eficiente y no sombreada de la trayectoria de los EE.UU. en áreas anatómicamente desafiantes.

Principales métodos:

• Se creó un entorno virtual utilizando plantillas de TC con tumores simulados para el entrenamiento.
• Se empleó un marco de aprendizaje por refuerzo, utilizando representaciones de estados 3D.
• Las representaciones de estado específicas de tareas y las funciones de recompensa fueron diseñadas para optimizar el escaneo y mitigar artefactos como la atenuación acústica y las sombras.

Principales resultados:

• El marco RL propuesto planeó con éxito trayectorias de escaneo de EE.UU. sin sombras.
• El enfoque demostró eficiencia en la planificación de rutas para objetivos de exploración únicos o múltiples en modelos de pacientes no vistos.
• El método navegó efectivamente por áreas con acceso acústico limitado.

Conclusiones:

• El estudio presenta una solución efectiva basada en RL para la planificación autónoma de rutas de EE.UU., particularmente en regiones anatómicas complejas.
• La integración de información anatómica 3D mejora significativamente la precisión y confiabilidad de la planificación de la trayectoria de escaneo de los EE.
• Este trabajo sienta las bases para el desarrollo futuro en la ejecución y control de ultrasonido robótico.