本文介绍了基于增强现实(AR)三维重建的自动手术模块的设计与实现。该系统通过允许外科医生观察重建的特征并复制手术手部动作,实现远程手术,使其如同在近距离进行手术操作一般。
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本文介绍了基于增强现实(AR)三维重建的自动手术模块的设计与实现。该系统通过允许外科医生观察重建的特征并复制手术手部动作,实现远程手术,使其如同在近距离进行手术操作一般。
增强现实(AR)在医学应用中需求迫切。本文旨在通过增强现实技术实现经导管主动脉瓣置换术(TAVR)的自动化手术。TAVR 是一种替代开胸手术的医疗手段,通过导管将受损瓣膜替换为新瓣膜。在现有模型中,仅提供远程指导,而手术本身并未基于增强现实实现自动化。本文部署了一台与电机连接的空间对准相机,用于在手术环境中自动采集图像。该相机可追踪患者心脏的二维高分辨率图像以及手术区域中的导管操作平台。所采集的图像通过移动应用程序上传至远程的心脏病学专家外科医生。这些图像用于从二维图像追踪中进行三维重建,并可在笔记本电脑上的类似 HoloLens 的模拟器中查看。外科医生可远程检查三维重建图像,并利用旋转和缩放等附加变换功能进行观察。这些变换功能通过手势操作实现。外科医生的指导指令被实时传输至手术环境,以实现手术过程的自动化。手术区域中的导管操作平台由远程外科医生的手势指令进行控制。所开发的原型模型验证了通过增强现实实现远程手术指导的有效性。
增强现实(AR)可将三维模型叠加到真实世界环境中。AR 技术的发展已在多个领域引发范式变革,包括教育1、医学2、制造3和娱乐4。AR 技术与超可靠低延迟通信相结合,已证明其在医学领域中不可或缺的作用。从人体解剖学的学习阶段到手术引导,各阶段的学习均可通过 AR 驱动的软件5,6和硬件实现可视化。AR 为手术环境中的医疗从业者提供了关键且可靠的解决方案7,8。
主动脉瓣狭窄是人类最常见的心脏瓣膜疾病9疾病的根本原因是不良的饮食习惯和日常生活的不规律。该病的症状及后果是心脏瓣膜狭窄,继而引起血流减少。此问题需在对人的心脏造成损害之前及时处理。因此,心脏会因血流负担过重而超负荷工作。故在损害发生之前,必须进行手术治疗;而得益于近年来的技术进步,此类手术也可通过经导管主动脉瓣置换术(TAVR)来实施。该手术方式可根据患者心脏及其他身体部位的具体状况进行选择。在此TAVR10,11,导管被植入以替代心脏中受损的瓣膜。然而,导管位置的放置12 更换瓣膜对手术医师而言十分繁琐。这一想法促使我们设计了一种基于增强现实(AR)的自动化手术模型。13,14,有助于外科医生在置换过程中精确定位瓣膜。此外,手术还可通过运动映射算法完成,该算法将从远程位置捕捉到的外科医生动作映射至机械臂。
在现有研究15,16,17中,经导管主动脉瓣置换术(TAVR)18过程的可视化通过透视成像进行监测。因此,分析心脏瓣膜较为困难,且定位置换位置繁琐耗时。这为导管在人体心脏中的准确定位设置了障碍。此外,远程操作虽可映射至手术区域以实现过程自动化,但为弥补当前研究的不足,我们提出一种基于机器人、结合增强现实(AR)辅助技术的自动化瓣膜置换手术方案。
该方案是一种通用模型,可应用于所有手术环境。在工作初期阶段,需在手术环境中以最大自由度和最高空间分辨率全方位采集二维图像。这意味着需采集足够数量的图像以用于三维重建19,随后通过手势追踪进行运动映射20。
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1. 手术环境
2. 设置驱动装置以控制两个悬挂臂
3. 开发基于移动设备的场景监控与图像传输驱动程序作为客户端模块
4. 开发用于接收和处理监控图像的客户端模块
5. 操作机械臂
6. 增强现实的三维重建
7. 外科医生位置的手势识别
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本方案已使用心脏仿体模型进行了测试。图2展示了借助空间分布的摄像头对术区进行实时监控的预期设置。如图2所示,分布式的摄像头有助于提高视野的空间分辨率,从而实现有效的三维重建。然而,在不同空间位置上实际布置这些摄像头存在复杂性。因此,我们优化了装置设计,提出了一种由TB6600驱动器驱动的NEMA电机带动旋转的空间自定位摄像头布局方案。该结构具有可行性,已在模型中实现,如图1所示。
在图1中,自动相机拍摄快照并随后通过蓝牙协议传输的过程由一段 Android 代码控制。该模块的运行机制设计为:在每个奇数秒拍摄一次照片,每个偶数秒进行一次传输,如第3节所述。与 NEMA 电机连接的微控制器模块负责在每个偶数秒旋转一次结构,以确保有足够时间完成无模糊的图像拍摄。因此,在360°旋转过程中共拍摄30张照片,并通过蓝牙进行传输。
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在已有研究15中,通过X射线和CT扫描来确定导管在心脏中的位置。然而,通过采用基于三维重建的自动化模型,增强现实(AR)TAVR置换术为TAVR18手术过程开辟了新的可能性。如方案部分所述,本研究的设计包含五个阶段。第6节中提到的DITF22第一阶段,即我们在先前工作22中提出的方案,已得到改进,使其能够嵌入医学应用中。第二阶段为三维重建,其关键挑战是从二维点构建三维模型。我们通过多种输入图像对模型进行了验证测试。采用运动恢复结构(SFM)23方法进行图像重建。借助DITF22和校准矩阵,测量图像之间的对应关系。下一阶段是手势跟踪;在三维重建中实现手势控制界面,是实时处理中的另一项挑战。通过手势实现缩放控制和旋转调节,便于远程专家便捷地操作三维模型。第四阶段是移动应用程序的开发,如第3节所述,用于实现自动图像采集。该应用程序将数据以三维模型形式传输给远程...
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作者声明无利益冲突。
作者声明本研究未获得任何资助。
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| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| 安卓 IDE | 软件 | https://developer.android.com/studio | 软件可从此链接下载 |
| Arduino 开发板 | Arduino Uno | Arduino Uno | 用于处理的微控制器 |
| Arduino 软件 | 软件 | https://www.arduino.cc/en/software. | 软件可从此链接下载 |
| 人体心脏模型 | 生物实验室设备制造商和出口商 | B071YBLX2V(8B-ZB2Q-H3MS-1) | 轻质模型,分为三个部分,便于深入分析心脏结构 |
| 手机支架 | Humble 通用单脚架支架 | B07S9KNGVS | 用于在手术区域固定手机 |
| PyCharm IDE | 软件 | https://www.jetbrains.com/pycharm/ | 软件可从此链接下载 |
| 机械臂 | Printed-bots | B08R2JLKYM(P0-E2UT-JSOU) | 可通过控制信号操控机械臂,具有五个自由度 |
| 伺服电机 | Kollmorgen Co-Engineers 电机 | MG-966R | 高扭矩伺服电机,伺服脉冲范围为 500 至 2500 微秒 (µs),频率为 50 Hz 至 333 Hz |
| 伺服电机 | Kollmorgen Co-Engineers 电机 | SG-90R | 可对 SG-90R 伺服电机施加 1.8 kg-cm 至 2.5 kg-cm 的负载 |
| 步进电机 | 28BYJ-48 | 28BYJ-48 | 步进电机,5V 直流,100 Hz 频率,扭矩为 1200 Gf·cm |
| 步进电机 | Nema 23 | Nema | 步进电机,9V - 42V 直流,100 Hz 频率 |
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