Autonomous pick-and-place using the dVRK.
Autonomous pick-and-place using the dVRK.
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使用DVRK的自主选择。
DOI：
10.1007/s11548-021-02397-y
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发表时间：
2021-07
影响因子：
3
通讯作者：
Stoyanov D
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
D'Ettorre C;Stilli A;Dwyer G;Tran M;Stoyanov D
机器人辅助肾部分切除术（RAPN）是一种治疗肾癌的组织保留方法，其中超声（US）成像用于术中识别肿瘤边缘和血管定位。使用da芬奇手术系统（桑尼维尔，CA），超声探头通过辅助进入端口插入，由机器人工具抓住并在肾脏表面上移动。来自US探头的图像与手术控制台内的手术部位视频分开显示，让外科医生解释和配准信息，这具有挑战性，并使手术工作流程复杂化。我们引入了一种新的软件架构，以支持硬件软机器人轨道，旨在自动化手术中的美国收购。作为完成任务自动化的初步步骤，我们自动抓住轨道并将其定位在组织表面上，以便外科医生能够手动操纵US探头沿着it.A初步的临床研究，涉及五名外科医生，进行了评估系统的潜在性能。结果表明，所提出的半自主的方法减少了所需的时间来完成一个US扫描相比，手动遥控操作。程序自动化可以是未来机器人手术系统中重要的工作流程增强功能。我们已经展示了半自主US成像的初步研究，这可以支持更有效的数据采集。
Robotic-assisted partial nephrectomy (RAPN) is a tissue-preserving approach to treating renal cancer, where ultrasound (US) imaging is used for intra-operative identification of tumour margins and localisation of blood vessels. With the da Vinci Surgical System (Sunnyvale, CA), the US probe is inserted through an auxiliary access port, grasped by the robotic tool and moved over the surface of the kidney. Images from US probe are displayed separately to the surgical site video within the surgical console leaving the surgeon to interpret and co-registers information which is challenging and complicates the procedural workflow. We introduce a novel software architecture to support a hardware soft robotic rail designed to automate intra-operative US acquisition. As a preliminary step towards complete task automation, we automatically grasp the rail and position it on the tissue surface so that the surgeon is then able to manipulate manually the US probe along it. A preliminary clinical study, involving five surgeons, was carried out to evaluate the potential performance of the system. Results indicate that the proposed semi-autonomous approach reduced the time needed to complete a US scan compared to manual tele-operation. Procedural automation can be an important workflow enhancement functionality in future robotic surgery systems. We have shown a preliminary study on semi-autonomous US imaging, and this could support more efficient data acquisition.
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影响因子：
2.3
作者：
Bhayani, Sam B.
通讯作者：
Bhayani, Sam B.
DOI：
10.1002/rcs.1870
发表时间：
2017-12
期刊：
The international journal of medical robotics + computer assisted surgery : MRCAS
影响因子：
--
作者：
Marcus HJ;Hughes-Hallett A;Payne CJ;Cundy TP;Nandi D;Yang GZ;Darzi A
通讯作者：
Darzi A
影响因子：
4.6
作者：
Schneider, Caitlin;Nguan, Christopher;Salcudean, Septimiu
通讯作者：
Salcudean, Septimiu
DOI：
10.1007/s11548-019-02005-0
发表时间：
2019-09-01
影响因子：
3
作者：
Sinha, Ayushi;Ishii, Masaru;Taylor, Russell H.
通讯作者：
Taylor, Russell H.
影响因子：
5.2
作者：
Wang, Yan;Gondokaryono, Radian;Fischer, Gregory Scott
通讯作者：
Fischer, Gregory Scott