洞見 - Robotics - # 顯微操作配準

基於顱骨特徵的機器人顯微操作配準方案，利用顯微立體相機系統實現

Q: 除了小鼠顱骨手術，此配準方案還可以用於哪些其他醫學程序？

除了小鼠顱骨手術，此配準方案還可以用於其他需要在顯微鏡視野下進行，且術前模型與術中影像具備可辨識圖案特徵的醫學程序。以下列舉幾個例子： 顱骨手術: 人類顱骨手術可以使用與小鼠顱骨手術相似的原理，透過辨識顱骨縫線和特徵點進行配準。術前可以使用電腦斷層掃描 (CT) 或磁振造影 (MRI) 建立患者顱骨的 3D 模型，並在術中使用顯微立體相機系統獲取實時影像，透過配準方案將術前規劃的資訊與術中影像結合，提高手術的精準度和安全性。 整形外科手術: 在需要進行骨骼重建的整形外科手術中，例如正顎手術或顱顏重建，可以使用此配準方案將術前設計的 3D 模型與術中影像進行配準，幫助醫生更精準地進行骨骼切割、塑形和固定。 牙科手術: 在植牙手術中，可以使用此配準方案將術前規劃的植體位置、角度和深度與術中影像進行配準，提高植牙的精準度和安全性。 眼科手術: 在某些眼科手術中，例如視網膜手術，可以使用此配準方案將術前影像與術中顯微鏡影像進行配準，幫助醫生更精準地操作手術器械。 需要注意的是，此配準方案的應用需要滿足以下條件： 手術部位具有可辨識的圖案特徵，例如線條、曲面或特徵點。 術前可以獲取手術部位的 3D 模型。 術中可以使用顯微立體相機系統獲取實時影像。

Q: 如果在手術過程中出現意外移動或組織變形，該配準方案的穩健性如何？

如果在手術過程中出現意外移動或組織變形，該配準方案的穩健性會受到一定程度的影響。論文中提到的配準方案主要依賴於術前模型和術中影像之間的幾何特徵匹配，而意外移動或組織變形會導致這些特徵的相對位置發生變化，進而影響配準的精度。 以下是一些可能影響配準方案穩健性的因素： 組織的變形程度: 輕微的組織變形可能不會對配準結果造成顯著影響，而嚴重的變形則可能導致配準失敗。 移動的幅度和方向: 微小的移動可能可以透過配準演算法的容錯能力進行補償，而較大的移動則可能需要重新進行配準。 特徵的可見性和清晰度: 如果因為移動或變形導致特徵被遮擋或變得模糊，配準演算法的效能也會下降。 為了提高配準方案在面對意外移動或組織變形時的穩健性，可以考慮以下改進方向： 使用更穩健的特徵描述子: 可以採用對移動和變形更加不敏感的特徵描述子，例如基於深度學習的特徵。 引入形變模型: 可以建立組織的形變模型，並將其融入配準演算法中，以補償變形帶來的影響。 使用多模態資訊: 可以結合其他模態的資訊，例如力感測器或超聲波影像，以提高配準的穩健性。

Q: 未來如何將人工智慧或機器學習技術整合到這個系統中，以進一步提高其性能和自動化程度？

將人工智慧或機器學習技術整合到這個系統中，可以進一步提高其性能和自動化程度，以下列舉幾個具體方向： 基於深度學習的語義分割: 可以使用深度學習模型，例如 U-Net 或 Mask R-CNN，來實現更精準、快速的顱骨特徵分割，並提高對不同個體和手術情況的適應性。 基於深度學習的特徵提取和匹配: 可以使用深度學習模型，例如 PointNet++ 或 DGCNN，來提取更具辨識力和魯棒性的特徵點，並使用深度學習方法進行特徵匹配，以提高配準的精度和速度。 基於深度學習的形變模型: 可以使用深度學習模型，例如 VoxelMorph 或 NeuralSDF，來學習組織的形變規律，並將其融入配準演算法中，以提高對組織變形的適應性和配準的精度。 基於強化學習的手術規劃和控制: 可以使用強化學習演算法來訓練智慧型代理，使其能夠根據術前模型和術中影像，自動規劃手術路徑、選擇手術器械和控制機器人手臂，以實現手術操作的自動化和智慧化。 透過整合人工智慧或機器學習技術，可以讓這個系統更加智慧化、自動化和個人化，進一步提高手術的精準度、安全性、效率和患者的預後。

核心概念

本文提出了一種用於機器人顯微操作的新型配準方案，該方案利用顯微立體相機系統 (MSCS) 和基於 CNN 的配準策略，實現對部分暴露小鼠顱骨表面的精確配準，以提高機器人在科學和手術環境中進行顯微操作的精度和準確性。

摘要

書目資訊

Xiaofeng Lin, Saúl Alexis Heredia Pérez, & Kanako Harada. (2024). A Cranial-Feature-Based Registration Scheme for Robotic Micromanipulation Using a Microscopic Stereo Camera System. Advanced Robotics, 38(21).

研究目標

本研究旨在開發一種用於機器人顯微操作的顯微立體相機系統 (MSCS) 和配準方案，以解決在科學和手術應用中，顯微操作所面臨的挑戰，特別是在小鼠顱窗創建任務中，需要精確的顱骨厚度測量和與實際顱骨的精確配準，以防止在鑽孔過程中損壞大腦。

方法

開發了一種採用線性模型的 MSCS，用於深度感知，並通過基於 GPU 的視差計算算法加速其處理速度。
開發了一種精確的配準方案，用於部分暴露的顱骨表面，採用基於 CNN 的約束和彩色配準策略。
將這些方法與 MSCS 整合，並通過小鼠屍體實驗對其進行評估。

主要發現

MSCS 在步高實驗中表現出 0.10 毫米 ± 0.02 毫米的高精度，並在 3D 重建中實現了 30 FPS 的實時性能。
配準方案在 105 個連續幀上進行測試，其平移誤差為 1.13 毫米 ± 0.31 毫米，旋轉誤差為 3.38° ± 0.89°，平均速度為 1.60 FPS，證明了其精度。

主要結論

本研究提出的 MSCS 和新型配準方案提高了機器人在科學和手術環境中進行顯微操作的精度和準確性。
這些創新為應對顯微操作的挑戰提供了自動化方法，為顯微外科和科學研究的各個領域更準確、更高效和侵入性更小的程序鋪平了道路。

重大意義

本研究開發的 MSCS 和配準方案在顯微外科手術（如顱骨切開術或整形和重建手術）以及微機電系統 (MEMS) 製造中具有廣泛的應用前景，可以提高手術精度、效率和安全性。

局限性和未來研究方向

未來將進一步努力提高系統對反射表面的魯棒性，並精確校準工作距離以實現絕對深度重建。
將開發的技術整合到其他應用中，以確保手術和醫學研究中顯微操作的性能和安全性。

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arxiv.org

統計資料

小鼠顱骨的厚度範圍為 0.27 毫米至 0.70 毫米。
系統的深度解析度應為 0.14 毫米或更精細。
幀率超過 10 FPS 對於人類操作員實現即時深度感知至關重要。
MSCS 在步高實驗中達到了 0.10 毫米的精度，均方根誤差為 0.02 毫米。
配準方案在 105 個連續幀上進行測試，其平移誤差為 1.13 毫米 ± 0.31 毫米，旋轉誤差為 3.38° ± 0.89°。

引述

"Biological specimens, unlike industrial components, exhibit significant variations in size and shape, and certain tissues possess a highly soft and deformable nature. This variability poses a challenge to robotic systems, which excel at performing repetitive or predefined motions, but struggle to automatically adapt to these variations."
"Accurate registration technology is an important element for human-robot interaction, improving the accuracy of micromanipulation in medicine, improving the postoperative quality of life of patients, and protecting medical professionals in telerobotic medicine applications."
"This study presents the application of a MSCS and a novel registration scheme in enhancing the precision and accuracy of robotic micromanipulation in scientific and surgical settings. The innovations presented here offer automation methodology in handling the challenges of microscopic manipulation, paving the way for more accurate, efficient, and less invasive procedures in various fields of microsurgery and scientific research."

從以下內容提煉的關鍵洞見

A Cranial-Feature-Based Registration Scheme for Robotic Micromanipulation Using a Microscopic Stereo Camera System

by Xiao... 於 arxiv.org 10-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.18630.pdf

A Cranial-Feature-Based Registration Scheme for Robotic Micromanipulation Using a Microscopic Stereo Camera System

深入探究

除了小鼠顱骨手術，此配準方案還可以用於哪些其他醫學程序？

除了小鼠顱骨手術，此配準方案還可以用於其他需要在顯微鏡視野下進行，且術前模型與術中影像具備可辨識圖案特徵的醫學程序。以下列舉幾個例子：

顱骨手術:  人類顱骨手術可以使用與小鼠顱骨手術相似的原理，透過辨識顱骨縫線和特徵點進行配準。術前可以使用電腦斷層掃描 (CT) 或磁振造影 (MRI) 建立患者顱骨的 3D 模型，並在術中使用顯微立體相機系統獲取實時影像，透過配準方案將術前規劃的資訊與術中影像結合，提高手術的精準度和安全性。
整形外科手術: 在需要進行骨骼重建的整形外科手術中，例如正顎手術或顱顏重建，可以使用此配準方案將術前設計的 3D 模型與術中影像進行配準，幫助醫生更精準地進行骨骼切割、塑形和固定。
牙科手術: 在植牙手術中，可以使用此配準方案將術前規劃的植體位置、角度和深度與術中影像進行配準，提高植牙的精準度和安全性。
眼科手術: 在某些眼科手術中，例如視網膜手術，可以使用此配準方案將術前影像與術中顯微鏡影像進行配準，幫助醫生更精準地操作手術器械。
需要注意的是，此配準方案的應用需要滿足以下條件：

手術部位具有可辨識的圖案特徵，例如線條、曲面或特徵點。
術前可以獲取手術部位的 3D 模型。
術中可以使用顯微立體相機系統獲取實時影像。

如果在手術過程中出現意外移動或組織變形，該配準方案的穩健性如何？

如果在手術過程中出現意外移動或組織變形，該配準方案的穩健性會受到一定程度的影響。論文中提到的配準方案主要依賴於術前模型和術中影像之間的幾何特徵匹配，而意外移動或組織變形會導致這些特徵的相對位置發生變化，進而影響配準的精度。
以下是一些可能影響配準方案穩健性的因素：

組織的變形程度:  輕微的組織變形可能不會對配準結果造成顯著影響，而嚴重的變形則可能導致配準失敗。
移動的幅度和方向:  微小的移動可能可以透過配準演算法的容錯能力進行補償，而較大的移動則可能需要重新進行配準。
特徵的可見性和清晰度:  如果因為移動或變形導致特徵被遮擋或變得模糊，配準演算法的效能也會下降。
為了提高配準方案在面對意外移動或組織變形時的穩健性，可以考慮以下改進方向：

使用更穩健的特徵描述子:  可以採用對移動和變形更加不敏感的特徵描述子，例如基於深度學習的特徵。
引入形變模型:  可以建立組織的形變模型，並將其融入配準演算法中，以補償變形帶來的影響。
使用多模態資訊:  可以結合其他模態的資訊，例如力感測器或超聲波影像，以提高配準的穩健性。

未來如何將人工智慧或機器學習技術整合到這個系統中，以進一步提高其性能和自動化程度？

將人工智慧或機器學習技術整合到這個系統中，可以進一步提高其性能和自動化程度，以下列舉幾個具體方向：

基於深度學習的語義分割:  可以使用深度學習模型，例如 U-Net 或 Mask R-CNN，來實現更精準、快速的顱骨特徵分割，並提高對不同個體和手術情況的適應性。
基於深度學習的特徵提取和匹配:  可以使用深度學習模型，例如 PointNet++ 或 DGCNN，來提取更具辨識力和魯棒性的特徵點，並使用深度學習方法進行特徵匹配，以提高配準的精度和速度。
基於深度學習的形變模型:  可以使用深度學習模型，例如 VoxelMorph 或 NeuralSDF，來學習組織的形變規律，並將其融入配準演算法中，以提高對組織變形的適應性和配準的精度。
基於強化學習的手術規劃和控制:  可以使用強化學習演算法來訓練智慧型代理，使其能夠根據術前模型和術中影像，自動規劃手術路徑、選擇手術器械和控制機器人手臂，以實現手術操作的自動化和智慧化。
透過整合人工智慧或機器學習技術，可以讓這個系統更加智慧化、自動化和個人化，進一步提高手術的精準度、安全性、效率和患者的預後。