柔軟な針ステアリング用の超音波ガイド付きロボット

針の挿入を含む医療処置の成功率は、多くの場合、針の配置精度に直接関係しています。一般的に使用されるフリーハンド針配置技術の固有の制限により、高い位置の精度を必要とする手順のために制御された針ステアリングを提供するシステムが必要です。このペーパーでは、リアルタイム超音波イメージングの下で軟部組織内の柔軟な針ステアリング用に開発されたロボットシステムについて説明します。仮想スプリングモデルに基づいた逆運動学アルゴリズムが適用され、生理学的障害を避けながら、チップが湾曲した軌道に従うために必要な針ベース操作を計算します。針の先端位置は超音波画像から派生し、計算で使用されて追跡エラーを最小限に抑え、閉ループ針の挿入を可能にします。さらに、組織の剛性はコントロールアルゴリズムへの必要な入力であるため、局所組織変位から組織剛性を分類する新しい方法が提案され、軟部組織と硬い組織をうまく区別することが示されています。システム性能は、さまざまな剛性の層を持つファントム内の針ベースのロボット操作によって実験的に検証されました。更新された組織剛性パラメーターを使用した閉ループ実験では、約1 mmの針チップ追跡エラーが実証されており、フリーハンド法よりも大幅に精度があることが証明されました。

The success rate of medical procedures involving needle insertion is often directly related to needle placement accuracy. Due to inherent limitations of commonly used freehand needle placement techniques, there is a need for a system providing for controlled needle steering for procedures that demand high positional accuracy. This paper describes a robotic system developed for flexible needle steering inside soft tissues under real-time ultrasound imaging. An inverse kinematics algorithm based on a virtual spring model is applied to calculate needle base manipulations required for the tip to follow a curved trajectory while avoiding physiological obstacles. The needle tip position is derived from ultrasound images and is used in calculations to minimize the tracking error, enabling a closed-loop needle insertion. In addition, as tissue stiffness is a necessary input to the control algorithm, a novel method to classify tissue stiffness from localized tissue displacements is proposed and shown to successfully distinguish between soft and stiff tissue. The system performance was experimentally verified by robotic manipulation of the needle base inside a phantom with layers of varying stiffnesses. The closed-loop experiment with updated tissue stiffness parameters demonstrated a needle-tip tracking error of approximately 1 mm and proved to be significantly more accurate than the freehand method.