迈向自主肺动脉导管:基于学习的机器人导航系统

科学领域:

• 干预心脏病学 干预心脏病学
• 医疗机器人 医疗机器人
• 磁共振成像是一种磁共振成像技术.

背景情况:

• 干预性心血管治疗面临着成像方面的挑战.
• 磁共振成像 (MRI) 提供无辐射,高分辨率的软组织成像.
• 临床医生的访问和沟通问题有限,这阻碍了MRI导导导管道.

研究的目的:

• 探索自主导管机器人的可行性,用于指导复杂血管解剖中的导管.
• 开发和评估基于学习从演示 (LfD) 的高斯混合模型 (GMM) 进行机器人轨迹优化.
• 评估MR兼容机器人系统在肺动脉导管治疗中的性能.

主要方法:

• 实施了基于演示的学习高斯混合模型来优化机器人轨迹.
• 将算法集成到一个符合2自由度MR的干预机器人中.
• 实现了导管尖端通过心脏腔室进入肺动脉的自主导航.

主要成果:

• 兼容MR的机器人成功地遵循了由LfD算法生成的自主进步轨迹.
• 机器人执行的自主和远程操作程序比手动导管术要快得多.
• 证明了从下腔静脉到肺动脉的成功导管导航.

结论:

• 自主导管机器人在支持复杂的血管解剖学中的导管方向方面表现有前途.
• 开发的基于LfD-GMM的机器人系统对MR引导的肺动脉导管治疗是有效的.
• 机器人辅助,自主和远程操作,可以显著减少心血管程序的干预时间.