Shape Tracking and Feedback Control of Cardiac Catheter Using MRI-Guided Robotic Platform—Validation With Pulmonary Vein Isolation Simulator in MRI

Authors: Ziyang Dong , Xiaomei Wang , Member, IEEE, Ge Fang , Zhuoliang He, Justin Di-Lang Ho , Chim-Lee Cheung, Wai Lun Tang, Xiaochen Xie , Member, IEEE, Liyuan Liang , Hing-Chiu Chang , Chi Keong Ching, and Ka-Wai Kwok , Senior Member, IEEE

Key words: Autonomous control, cardiac catheter, learning-based modeling, magnetic resonance imaging (MRI) guided catheterization, shape sensing

Source:?IEEE TRANSACTIONS ON ROBOTICS, VOL. 38, NO. 5, OCTOBER 2022

摘要：

心臟電生理學(xué)是治療心房顫動的有效方法，將一根可操縱的長導(dǎo)管插入心腔進行射頻消融。磁共振成像 （MRI） 可以增強術(shù)中對消融進展的監(jiān)測以及導(dǎo)管位置的定位。然而，準確和實時地跟蹤導(dǎo)管形狀及其在 MRI 下的有效操作仍然具有挑戰(zhàn)性。在本文中，我們設(shè)計了一個形狀跟蹤系統(tǒng)，該系統(tǒng)將多芯光纖布拉格光柵 （FBG） 光纖和跟蹤線圈與標準心臟導(dǎo)管集成在一起?？蓮澢孛娴男螤詈臀恢酶櫠伎梢詫崿F(xiàn)。開發(fā)了一種基于學(xué)習(xí)的心導(dǎo)管建模方法，該方法使用FBG重建的三維曲率進行模型初始化。所提出的建模方法在MRI引導(dǎo)的機器人平臺上實現(xiàn)，以實現(xiàn)心導(dǎo)管的反饋控制。通過實驗驗證了形狀跟蹤性能，每個傳感段的平均誤差為 2.33°，導(dǎo)管的位置精度為 1.53 mm。通過自主定位和路徑跟蹤（平均偏差為0.62 mm）任務(wù)測試反饋控制性能。集成機器人系統(tǒng)的整體性能通過具有體外組織消融術(shù)的肺靜脈隔離模擬器進行了驗證，該模擬器采用具有脈動液體流動的左心房模型。導(dǎo)管跟蹤和反饋控制測試在MRI掃描儀中進行，證明了所提出的系統(tǒng)在MRI下的能力。

圖 1.顯示機器人導(dǎo)管系統(tǒng)形狀傳感架構(gòu)的圖表。（a） 導(dǎo)管遠端彎曲部分，集成了多芯光纖光柵光纖（12 m長）和用于形狀跟蹤的跟蹤標記。（b） 遠端彎曲段的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，多芯光纖光纖貫穿整個水道。（c） 心導(dǎo)管的手柄，F(xiàn)BG纖維固定在水道入口處。（d） 通過連續(xù)獲取FBG的應(yīng)變數(shù)據(jù)，可以實現(xiàn)實時形狀重建。然后，導(dǎo)管彎曲部分的 3-D 曲率可以反饋到機器人導(dǎo)管平臺進行自主控制。

圖 2.通過融合光纖光柵的三維曲率和跟蹤線圈的位置傳感來說明形狀跟蹤方法的圖表

圖 3.（a） MR圖像，顯示MR跟蹤標記和從一維投影脈沖序列重建的三維位置。（b） 三個跟蹤標記沿正交軸的一維投影。在每個投影中可以找到三個射頻信號峰值。

圖 4.導(dǎo)管的配置由幾個曲線段近似。第 i 段的曲率可以用 κi 表示。在PCC段頂部的遠端增加一個直截面，這是導(dǎo)管的剛性尖端

圖 5.自主消融程序的控制架構(gòu)。PCC模型（黃色文本）的參數(shù)（曲率比kc和輸入補償器lc）可以通過基于學(xué)習(xí)的算法自動初始化和調(diào)整，從而實現(xiàn)導(dǎo)管末端執(zhí)行器的精確位置控制。導(dǎo)管的尖端位置和三維曲率可以通過基于FBG的形狀跟蹤方法（藍色文本）實時獲得。當導(dǎo)管尖端到達目標并接觸組織時，將觸發(fā)射頻消融（紅色文本）。

圖 6.MR 安全機器人導(dǎo)管平臺，提供標準心臟 EP 導(dǎo)管的 3-DoF 操作（彎曲、旋轉(zhuǎn)和插入）。

表一 機器人導(dǎo)管平臺規(guī)格

圖 7.（a） 充滿液體的LA模型，其中的脈動流由液壓泵產(chǎn)生。將一片豬組織附著在目標消融區(qū)域的內(nèi)表面上。（b） 模擬液體壓力與人類心電圖和 LA 壓力的比較。（c） 快速和慢速的 LA 模型中的模擬壓力。脈動率可以在該范圍內(nèi)調(diào)整。

圖 8.（a） 用于評估多芯光纖光柵光纖形狀傳感性能的彎曲曲率模板。每個彎曲方向都包含八個曲率，絕對值從 0° 到 105°。（b） 重建導(dǎo)管形狀與地面實況曲線的比較。起始位置均在 （0,0） 處對齊。（c） 沿形狀傳感部分的彎曲角度誤差。

圖 9.（a） 從光纖光柵形狀傳感（紅色曲線：平均曲率，紅色陰影區(qū)域：誤差帶）、EM 跟蹤系統(tǒng)（黑色）以及模型預(yù)測（綠色）獲得的導(dǎo)管形狀的頂視圖和側(cè)視圖。導(dǎo)管由具有七個旋鈕轉(zhuǎn)向角的機器人平臺驅(qū)動，這些旋鈕轉(zhuǎn)向角也用于模型輸入。（b） 通過比較FBG和EM跟蹤系統(tǒng)的曲線，沿著形狀傳感部分的空間差異。

圖 10.（a） 通過 CC 模型和基于學(xué)習(xí)的 PCC 模型模擬的導(dǎo)管彎曲曲線，具有五個旋鈕轉(zhuǎn)向角 （A1–A5）。（b）、（c） CC模型和基于學(xué)習(xí)的PCC模型的曲率和尖端彎曲角度變化趨勢圖。基于學(xué)習(xí)的PCC模型可以預(yù)測驅(qū)動滯后，包括驅(qū)動方向。

圖 11.（a） 顯示自主瞄準期間導(dǎo)管尖端朝向五個目標的軌跡的圖表。當尖端到達目標時，繪制了重建的導(dǎo)管形狀和位置。（b） 在五個階段中從尖端到目標的偏差。

圖 12.（a） 使用基于學(xué)習(xí)的 PCC 模型在自主路徑跟蹤下的五個周期中的導(dǎo)管尖端足跡。導(dǎo)管尖端與參考曲線的偏差越大，其尖端足跡的顏色越暖。重建的導(dǎo)管形狀和位置是從所提出的形狀跟蹤方法中獲得的。（b） 在五個周期中從尖端到參考曲線的偏差。在接近階段控制導(dǎo)管以快速追蹤路徑。（c） 顯示五個實例的導(dǎo)管彎曲形狀的俯視圖。

圖 13.（a） 使用具有固定彎曲比的分析PCC模型自主控制下的導(dǎo)管尖端足跡。在紅色的段處可以發(fā)現(xiàn)較大的偏差。疊加基于學(xué)習(xí)的 PCC（灰色虛線）的平均足跡以進行比較。（b） 尖端與參考曲線的偏差。由于對分析PCC模型提供的運動學(xué)映射的估計不準確，可以在幾個段上觀察到緩慢和延遲的回撤。（c） 基于學(xué)習(xí)的PCC和固定比率的分析PCC的平均偏差。

圖 14.在 LA 模型中執(zhí)行的 PVI 任務(wù)的結(jié)果。標準 EP 導(dǎo)管被自主控制以到達肺靜脈口周圍的一系列目標。（a） 顯示導(dǎo)管尖端足跡、目標消融點和所需病變路徑（黃色）的前視圖。足跡（藍線）表示朝向目標的選擇性尖端軌跡。（b） 有消融點的組織（黃色圓圈）。

圖 15.（a） 在核磁共振成像室設(shè)置機械人系統(tǒng)。管道和光纖光柵光纖通過MRI室和控制室之間的波導(dǎo)進行引導(dǎo)。（b） MR 兼容的 EP 導(dǎo)管，安裝有三個 MR 跟蹤標記。另一個標記物附著在 LA 模型的內(nèi)側(cè)，模擬 MR 圖像中的病變目標。

圖 16.（a） 使用二維投影序列跟蹤三個 MR 標記 （1 –3）。（b） 將信號投影到y(tǒng)軸，顯示三個標記以5 Hz的更新速率連續(xù)跟蹤。 （c） 它們對應(yīng)的y軸位置隨時間的變化。

圖 17.（a） MR 圖像切片上顯示的導(dǎo)管上三個標記物的位置，以及病變基準點。使用 FBG 重建的導(dǎo)管配置可以與跟蹤的標記位置一起配準。（b） 覆蓋有 FBG 重建導(dǎo)管形狀的 MR 跟蹤標記信號。（c） 以 MR 圖像坐標繪制的導(dǎo)管尖端的足跡。

圖 18.3D 體積 MR 圖像說明了 MR 跟蹤標記物與目標的高對比度信號。通過將導(dǎo)管形狀與標記位置配準，將導(dǎo)管尖端配置（黑暗）覆蓋在成像坐標中。

在本文中，旨在開發(fā)一種形狀跟蹤方法，以提供柔性心導(dǎo)管的位置和形態(tài)學(xué)傳感。為了實現(xiàn)準確有效的反饋控制，從FBG獲得的形狀信息用于導(dǎo)管運動學(xué)的表征以及實時自主控制。貢獻總結(jié)如下：1）設(shè)計和實現(xiàn)將多芯光纖光柵光纖和跟蹤線圈與標準心臟導(dǎo)管集成在一起的形狀跟蹤系統(tǒng)?？梢詫崿F(xiàn)可彎曲截面的形狀和位置跟蹤。2）開發(fā)一種基于學(xué)習(xí)的心導(dǎo)管建模方法，該方法使用FBG重建的三維曲率進行模型初始化。所提出的建模方法在MRI引導(dǎo)的機器人平臺上實現(xiàn)，以實現(xiàn)心導(dǎo)管的反饋控制。3）形狀跟蹤系統(tǒng)和控制算法的實驗驗證。通過目標和路徑跟蹤任務(wù)展示了機器人的整體控制性能。在左心房 （LA） 模型內(nèi)進行離體組織消融術(shù)，并進行自主肺靜脈隔離 （PVI） 任務(wù)，并伴有搏動液體流動。導(dǎo)管跟蹤和反饋控制測試在MRI掃描儀中進行，證明了所提出的系統(tǒng)在MRI下的能力。

Reference:

[1] Dong, Z., Wang, X., Fang, G., He, Z., Ho, J. D. L., Cheung, C. L., ... & Kwok, K. W. (2022). Shape tracking and feedback control of cardiac catheter using MRI-guided robotic platform—Validation with pulmonary vein isolation simulator in MRI.?IEEE Transactions on Robotics,?38(5), 2781-2798.文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-838527.html

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