本研究は、リモート肺超音波検査の支援を目的とした解剖学的認識に基づいた共有制御フレームワークを提案している。
まず、RGB-Dカメラを使って患者の3Dモデルを生成する。SMPL (Skinned Multi-Person Linear)モデルを用いて患者の体型を表現し、SKEL (Skeletal)モデルを使って骨格構造を抽出する。特に肋骨の位置を特定し、それに基づいて仮想の制限領域を定義する。
次に、医師がハプティックインターフェイスを使ってロボットを操作する際、この仮想制限領域によって超音波プローブが肋骨に接触するのを防ぐ。これにより、医師は肋間隙に正確にプローブを当てることができ、検査の精度と再現性が向上する。
実験では、3Dモデルの精度、仮想制限領域の有効性、そして検査時間の短縮を確認した。解剖学的情報を活用することで、遠隔操作下での肺超音波検査の実行が容易になり、より客観的で再現性の高い検査が可能になると示された。
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Approfondimenti chiave tratti da
by Davide Nardi... alle arxiv.org 09-27-2024
https://arxiv.org/pdf/2409.17395.pdfDomande più approfondite