ロボット支援軟部組織電気焼灼術におけるRGB-D画像誘導を用いた自律クローズドループ制御

科学分野:

• ロボット工学;外科技術;人工知能

背景:

• 口腔がん治療は、しばしば電気焼灼術を用いた精密な腫瘍切除に依存します。;現在の自律ロボット電気焼灼術は、軟部組織の変形追跡に課題があり、切除精度が低下しています。;正確な切除マージンは、がん再発を最小限に抑えるために不可欠です。

研究 の 目的:

• 外科的精度を高めるための自律クローズドループロボット電気焼灼術システムを開発すること。;ロボット支援電気焼灼術中の組織変形の追跡における課題に対処すること。;口腔がん手術における切除マージン精度を向上させること。

主な方法:

• 3D組織追跡のためにRed Green Blue - Depth (RGB-D)センサーを使用しました。;マーカーレス組織変形追跡のために深層学習モデルであるCoTrackerを採用しました。;リアルタイムフィードバックに基づいて切断速度を動的に調整するために、ファジィ論理コントローラーを統合しました。

主要な成果:

• クローズドループ制御と比較して、平均切断エラーが55%削減されました（1.2 mmから0.54 mm、p < 0.001）。;CoTrackerおよびツールオクルージョンアルゴリズムを使用して、事前の組織モデリングなしに組織変形を追跡しました。;ex vivoのブタの舌でシステムの有効性を検証しました。

結論:

• 開発されたクローズドループシステムは、3D組織追跡とフィードバック制御を通じて電気焼灼切断精度を大幅に向上させます。;画像ベースのフィードバック制御は、がん再発を減らすための重要な要因であるマージン精度を高める上で効果的です。;この技術は、頭頸部腫瘍学におけるロボット支援手術の進歩に有望です。