双向触觉断层扫描与贝叶斯序列触摸用于内腔内微结构概况和细分

科学领域:

• 医疗机器人 医疗机器人
• 手术技术 手术技术
• 生物医学工程 生物医学工程

背景情况:

• 机器人触摸对于在现场组织生物力学评估在诊断疾病,特别是光线器官的重要.
• 目前的手术机器人系统缺乏触觉智能来进行全面的组织评估,这阻碍了异常检测.
• 光学连贯断层扫描提供3D可视化,但缺乏触觉感应用于病变概况.

研究的目的:

• 开发一种机器人双模触摸技术,用于精确的实时组织生物力学评估.
• 整合基于光学连贯断层扫描的触觉传感,以加强病变检测和边界识别.
• 提高机器人辅助的微创手术中异常检测和手术精度.

主要方法:

• 开发一种机器人双模触摸技术,利用基于光学连贯断层扫描的触摸传感器ElastoSight.
• 实现环形和滑动B扫描模式与贝叶斯优化相结合.
• 使用瘤幻影模型验证病变定位和细分精度.

主要成果:

• 在30次代内实现瘤定位,在幻影模型中F1得分>0.976和心状误差<0.032毫米.
• 使用滑动B扫描模式,证明了硬组织内含的准确细分,精度为0.983和面积误差<0.25mm2.
• 该技术有效地解决了模拟和实验中的实时病变定位和细分挑战.

结论:

• 拟议的机器人双模触摸技术显著提高了实时病变定位和细分能力.
• 这种方法有可能提高机器人辅助微创手术中异常检测的精度和效率.
• 这项技术中集成的ElastoSight传感器显示了在瘤切除等手术期间推进组织评估的前景.