A Novel Spatial Position Prediction Navigation System Makes Surgery More Accurate
Rattachement africain : cn, mo. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
During intravascular interventional surgery, the 3D surgical navigation system can provide doctors with 3D spatial information of the vascular lumen, reducing the impact of missing dimension caused by digital subtraction angiography (DSA) guidance and further improving the success rate of surgeries. Nevertheless, this task often comes with the challenge of complex registration problems due to vessel deformation caused by respiratory motion and high requirements for the surgical environment because of the dependence on external electromagnetic sensors. This article proposes a novel 3D spatial predictive positioning navigation (SPPN) technique to predict the real-time tip position of surgical instruments. In the first stage, we propose a trajectory prediction algorithm integrated with instrumental morphological constraints to generate the initial trajectory. Then, a novel hybrid physical model is designed to estimate the trajectory's energy and mechanics. In the second stage, a point cloud clustering algorithm applies multi-information fusion to generate the maximum probability endpoint cloud. Then, an energy-weighted probability density function is introduced using statistical analysis to achieve the prediction of the 3D spatial location of instrument endpoints. Extensive experiments are conducted on 3D-printed human artery and vein models based on a high-precision electromagnetic tracking system. Experimental results demonstrate the outstanding performance of our method, reaching 98.2% of the achievement ratio and less than 3 mm of the average positioning accuracy. This work is the first 3D surgical navigation algorithm that entirely relies on vascular interventional robot sensors, effectively improving the accuracy of interventional surgery and making it more accessible for primary surgeons.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- A Novel Spatial Position Prediction Navigation System Makes Surgery More Accurate
- Date Crossref
- 01/12/2023
- Éditeur
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Chinese Academy of Sciences pays non établi dans la noticeOrganisme public
-
Institute of Automation pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
University of Science and Technology Beijing Institute of Artificial Intelligence pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Fudan University Department of Cardiology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Huadong Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
YangPu Geriatric Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
Macau University of Science and Technology CASIA-MUST Joint Laboratory of Intelligence Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Beijing Academy of Artificial Intelligence pays non établi dans la noticeInstitution
-
University of Chinese Academy of Sciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College Plastic Surgery Hospital pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Peking Union Medical College Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
Chinese Academy of Sciences, Institute of Automation et Institute of Artificial Intelligence — University of Science and Technology Beijing, avec 9 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.