Influence of the localization strategy on the accuracy of a neurosurgical robot system

Precise navigation of surgical instruments is one of the most important features of autonomous surgical robots. In this paper, we introduce a concept of robot localization strategy and analyse its influence on the overall application error of a robot system for frameless stereotactic neurosurgery named RONNA. Localization strategies utilize specific angles at which the robot can approach a target point, orientations, and types of movement during the procedure of physical space fiducial marker localization and positioning to the target points. The localization strategies developed in this study are a neutral orientation strategy (NOS), an orientation correction strategy (OCS) and a joint displacement minimization strategy (JDMS). To evaluate the robot positioning performance with the localization strategies applied, we performed laboratory phantom measurements using a different number of fiducial markers in the registration procedure. When three, four, and five fiducial markers were used, the application error for the NOS was 1.571±0.256 mm, 1.397±0.283 mm, and 1.327±0.274 mm, and for the OCS, it was 0.429±0.133 mm, 0.284±0.068mm, and 0.260±0.076 mm, respectively. The application error for the JDMS was 0.493±0.176 mm with four and 0.369±0.160 mm with five fiducial markers used

Algoritam za automatsku lokalizaciju markera pacijenta u volumetrijskim snimkama

Razvojem robotike i sve većom integracijom robotskih rješenja u svim ljudskim djelatnostima, neizbježno je širenje njihove primjene u raznim područjima medicine. Visoka razina ponovljivosti i preciznosti pruža priliku povećati sigurnost procesa koji se i dalje obavljaju ručno. Eliminacijom repetitivnih postupaka njihovom automatizacijom može se povećati efikasnost procesa. U kirurškim zahvatima, koji su iznimno vremenski ograničeni, uvođenje bržih i standardiziranih automatiziranih procesa je od velike koristi. Jedan od problema automatizacije kirurških zahvata je pronalaženje markera potrebnog za povezivanje koordinata koordinatnih sustava slike sa fizičkim prostorom. Registracija pacijenta neizostavan je korak u neurokirurškim računalom potpomognutim zahvatima poput slikom navođene radijacijske terapije, radiokirurgije, minimalno invazivne terapije, endoskopije i intervencijske radiologije. Osim skraćivanja vremena ciklusa zahvata, prednost je lakše i bolje navođenje tokom intervencije koji vode smanjenoj invazivnosti i povećanoj točnosti. Registracijom pacijenta moguće je dobiti informacije o položajima instrumenata u odnosu na planiranu trajektoriju, okolnih osjetljivih područja i konačnog cilja. Jedan od ključnih čimbenika koji doprinose grešci registracije je ručna lokalizacija značajki. Ovaj rad bavi se razvojem algoritma za automatsku registraciju pacijenata baziranoj na odnosu volumetrijskih snimaka i fizičkog prostora. Volumetrijske snimke dobivene su pomoću uređaja za računalnu tomografiju CT (eng. computed tomography). Niz dvodimenzionalnih snimaka CT uređaja omogućava lociranje čvrstog markera pričvršćenog na glavu pacijenta. Snimke su pohranjene u DICOM (eng. Digital Imaging and Communications in Medicine) formatu. Za svrhu ovog rada korišten je fantom (imitacija) lubanje na koji je pričvršćen marker sa četiri retro-reflektivne sfere. Algoritam je razvijan u C++ programskom jeziku. Upotrebom VTK knjižnice (eng. Visualization ToolKit Library), osim pretvorbe DICOM formata u neki od standardno korištenih formata poput PNGa, korišteni su parametri definirani u meta-podacima koji sadrže informacije potrebne za povezivanje Kartezijevih koordinata u metričkom sustavu sa pozicijom na snimci. Korištena je OpenCV knjižnica strojnog vida za obradu slika kako bi se detektirale sfere markera, uklonile neželjene detekcije i povećala robusnost algoritma. Usporedbom detekcija sfera markera transformiranih u Kartezijev koordinatni sustav i mjera markera dobivenih u laboratoriju, detekcije su potvrđene i dobivene su procjenjene greške registracije. Ključne riječi: Registracija slike, Robotika u medicini, Strojni vid, DICOM, OpenC

Planiranje robotskog djelovanja primjenom principa "pojačanog učenja"

Proces učenja koji proizlazi kao odgovor na vizualnu spoznaju okoline polazna je odrednica brojnih istraživanja iz područja robotike te umjetne inteligencije. Proces planiranja djelovanja autonomnog robota nad neuređenim skupom objekata obrađen je u ovom radu koristeći principe pojačanog učenja. Korištene su Metode Privremenih Razlika uz primjenu linearnih baznih funkcija za aproksimaciju vrijednosne funkcije stanja zbog prevelikog broja diskretnih stanja u kojim se sustav može naći. Cilj je pronaći optimalan slijed akcija kojima agent (robot) premješta predmete dok ne postigne unaprijed definirano ciljno stanje. Algoritam je podijeljen u dva dijela. U prvom dijelu cilj je naučiti parametre kako bi mogli pravilno aproksimirati Q funkciju, dok se u drugom dijelu algoritma iskorištavaju dobiveni parametri za definiranje slijeda akcija koje se šalju UR robotu pomoću TCP protokola. Pojačano učenje pokazalo se prikladnim za navedeni problem te su rezultati prikazani na slikama (26) i (27). Pošto je u radu korišten dvodimenzionalni pristup problemu u vidu budućeg rada postoji mogućnost modificiranja algoritma za kreiranje 3D prostornih struktura