適応カルマンフィルター駆動型呼吸ゲーティングによるMR手術ナビゲーションにおける予測と知覚の融合

科学分野:

• 医用画像処理
• 手術ナビゲーション
• 拡張現実

背景:

• 呼吸運動は、胸腹部経皮穿刺中のターゲット変位を著しく引き起こします。
• 現在の拡張現実（AR）誘導下の手技は、システム遅延、術中画像への依存、インテリジェントタイミングの欠如といった課題に直面しています。
• 予測不可能な呼吸運動により、正確で安全な経皮穿刺が妨げられています。

研究 の 目的:

• 呼吸誘発性ターゲット変位を補償するための複合現実（MR）手術ナビゲーションシステムの開発と評価。
• 経皮穿刺手技のためのインテリジェントなタイミング支援の提供。
• AR誘導下の胸腹部介入の精度と安全性の向上。

主な方法:

• 適応カルマンフィルターベースの呼吸予測モジュールと視覚的ゲーティングキューを統合したMR手術ナビゲーションシステムを開発しました。
• 動的呼吸運動シミュレーションプラットフォームを使用してシステムを評価しました。
• 補償およびガイダンスウィンドウ予測のために、光学的に追跡された呼吸運動のリアルタイム状態推定と短期予測を利用しました。

主要な成果:

• 補償なしの状態と比較して、動的レジストレーション誤差を3.15 ± 1.23 mmから2.11 ± 0.58 mm (p < 0.001) に低減しました。
• ガイダンスのための吸気終了ウィンドウの予測において92%以上の精度を達成し、約142ミリ秒前に発生しました。
• 呼吸運動によるMRモデルドリフトの効果的な抑制を実証しました。

結論:

• 統合MRシステムは、手術ナビゲーションにおける呼吸誘発性モデルドリフトを効果的に軽減しました。
• 穿刺実行のためのインテリジェントなタイミングガイダンスが効果的に提供され、手技の精度が向上しました。
• 開発されたシステムは、AR誘導下の経皮手技における精度と安全性を向上させるための有望なソリューションを提供します。