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用於微創手術多視角圖像採集和 3D 重建的機械臂平台


核心概念
本文介紹了一種用於微創手術的機械臂平台,該平台可以進行多視角圖像採集並使用學習型特徵匹配器和 COLMAP 進行精確的 3D 重建,並通過與高精度激光掃描的定量比較,證明了該平台在逼真的手術環境下的準確性和穩健性。
摘要

文獻類型

研究論文

書目信息

Saikia, A., Di Vece, C., Bonilla, S., He, C., Magbagbeola, M., Mennillo, L., Czempiel, T., Bano, S., & Stoyanov, D. (2024). Robotic Arm Platform for Multi-View Image Acquisition and 3D Reconstruction in Minimally Invasive Surgery. arXiv preprint arXiv:2410.11703v1.

研究目標

本研究旨在開發一種用於微創手術 (MIS) 的機械臂平台,以解決 MIS 環境中能見度有限和獲取 3D 圖像數據的挑戰。

方法

  • 研究人員將腹腔鏡安裝到機械臂上,並在不同的光照條件(手術室和腹腔鏡)和軌跡(球形和腹腔鏡)下,採集了多個離體綿羊器官的圖像。
  • 他們採用了最新的基於學習的特徵匹配器(ALIKED、GIM 和 LightGlue)與 COLMAP 相結合,生成 3D 重建。
  • 將重建結果與高精度激光掃描進行比較,以進行定量評估。

主要發現

  • 該平台能夠在不同的光照條件和軌跡下採集多視角圖像。
  • 基於學習的特徵匹配器在匹配圖像特徵方面表現出色,即使在腹腔鏡光照等具有挑戰性的條件下也是如此。
  • 與激光掃描相比,3D 重建結果顯示出較高的準確性,平均均方根誤差為 1.05 毫米,倒角距離為 0.82 毫米。

主要結論

  • 該機械臂平台為在 MIS 環境中生成 3D 圖像提供了一種受控且可重複的多視角數據採集工具。
  • 該平台有可能被轉用於增強手術視覺,例如術前數據(如 MRI 或 PET)的配準、手術測量以及先進的可視化和指導,從而改善患者的預後。

重大意義

本研究通過引入一種用於 MIS 的新型機械臂平台,為手術 3D 重建領域做出了貢獻。該平台有可能通過提供增強的可視化和導航功能來改善手術效果。

局限性和未來研究方向

  • 該研究是在離體器官上進行的,需要進一步的研究來驗證該平台在體內的性能。
  • 未來的研究可以集中於將該平台應用於更複雜的手術場景,例如涉及煙霧、血液、器械遮擋和可變形組織的場景。
  • 探索實時處理和進一步提高數據質量的可能性,對於增強該平台在 MIS 中的實用性至關重要。
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統計資料
使用 ALIKED-LG 方法,旋轉的相對姿態誤差 (RPE) 為 0.0161 弧度。 使用 GIM-LG 方法,旋轉的相對姿態誤差 (RPE) 為 0.0032 弧度。 使用 ALIKED-LG 方法,平移的相對姿態誤差 (RPE) 為 0.265 毫米。 使用 GIM-LG 方法,平移的相對姿態誤差 (RPE) 為 0.285 毫米。 平均而言,88.78% 的幀被預測出來,標準差為 27.85%。 在所有數據集中,81.25% 的數據成功預測了所有幀的姿態,其中 GIM-LG 的表現略好於 ALIKED-LG,分別為 90.95% 和 86.60%。
引述

深入探究

該機械臂平台如何適應手術過程中器官的實時變形和移動?

目前,該機械臂平台尚未具備適應手術過程中器官實時變形和移動的能力。論文中提到的研究主要集中在利用機械臂平台對離體器官進行多視角圖像採集和 3D 重建,並未涉及到器官在手術過程中的動態變化。 為了適應手術過程中器官的實時變形和移動,該平台需要進行以下改進: 實時追蹤: 整合實時器官追蹤技術,例如基於立體視覺或深度學習的追蹤算法,以便持續監測器官的位置和形狀變化。 動態調整: 根據追蹤到的器官變化,動態調整機械臂的運動軌跡和相機參數,確保始終獲取清晰、完整的器官圖像。 快速重建: 優化 3D 重建算法,使其能夠快速處理圖像數據並生成實時的 3D 模型,以便外科醫生隨時掌握器官的最新狀態。 實現這些改進需要克服許多技術挑戰,例如如何提高追蹤和重建算法的精度和速度,以及如何確保系統在手術過程中的安全性和穩定性。

如果沒有高精度激光掃描數據,如何評估該平台在臨床環境中的準確性?

在沒有高精度激光掃描數據的情況下,可以考慮以下方法來評估該平台在臨床環境中的準確性: 術中影像比對: 將重建的 3D 模型與術中超聲波、CT 或 MRI 影像進行配準和比對,評估模型與實際器官的一致性。 手術導航驗證: 在模擬手術環境下,利用重建的 3D 模型進行手術導航,並通過術後評估或與經驗豐富的外科醫生進行盲測,驗證導航的準確性和可靠性。 臨床數據比對: 收集手術過程中相關的臨床數據,例如手術時間、出血量、併發症發生率等,與傳統手術方式進行比較,間接評估該平台對手術效果的影響。 需要注意的是,以上方法都存在一定的局限性,例如術中影像比對可能受到影像質量和配準誤差的影響,手術導航驗證的結果受限於模擬環境的真實性。因此,需要綜合運用多種評估方法,才能更全面、客觀地評估該平台在臨床環境中的準確性。

這種用於手術的機器人平台的發展將如何影響外科醫生的培訓和手術機器人技術的未來?

這種用於手術的機器人平台的發展將對外科醫生的培訓和手術機器人技術的未來產生深遠影響: 外科醫生培訓方面: 培訓模式轉變: 從傳統的師徒制和實體模型訓練,轉向更加依賴於虛擬現實和增強現實技術的模擬手術訓練,提高培訓效率和安全性。 技能需求變化: 外科醫生需要掌握新的技能,例如機器人操作、3D 視覺理解、手術導航系統應用等,以適應手術機器人技術的發展。 個性化培訓: 利用平台收集的數據,可以分析和評估外科醫生的手術操作習慣和技術水平,制定個性化的培訓方案,促進外科醫生技能的提升。 手術機器人技術的未來: 智能化程度提高: 機器人平台將整合更多的人工智能技術,例如深度學習、強化學習等,實現更精確的器官追蹤、更智能的手術決策和更自動化的操作。 人機交互更加友好: 平台將提供更加直觀、便捷的人機交互方式,例如語音控制、手勢識別等,減輕外科醫生的操作負擔,提高手術效率。 應用範圍不斷擴大: 從目前的離體器官 3D 重建,逐步應用於更廣泛的臨床場景,例如術中實時導航、腫瘤切除邊緣評估、手術風險預測等,推動手術機器人技術的發展和普及。 總之,這種用於手術的機器人平台的發展將推動外科手術向著更加精準、微創、智能的方向發展,為患者帶來更好的治療效果。
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