Lu, Y. ; Wei, R. ; Li, B. ; Chen, W. ; Zhou, J. ; Dou, Q. ; Sun, D. ; Liu, Y. (2023). Autonomous Intelligent Navigation for Flexible Endoscopy Using Monocular Depth Guidance and 3-D Shape Planning. 2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). https://doi.org/10.1109/icra48891.2023.10161505
@inproceedings{Lu_2023, title={Autonomous Intelligent Navigation for Flexible Endoscopy Using Monocular Depth Guidance and 3-D Shape Planning}, url={http://dx.doi.org/10.1109/icra48891.2023.10161505}, DOI={10.1109/icra48891.2023.10161505}, booktitle={2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)}, publisher={IEEE}, author={Lu, Yiang and Wei, Ruofeng and Li, Bin and Chen, Wei and Zhou, Jianshu and Dou, Qi and Sun, Dong and Liu, Yun-hui}, year={2023}, month=may, pages={1–7} }
유연 내시경의 인지 및 의사결정 기술은 컴퓨터 보조 수술 개입에서 큰 잠재력을 보여 왔다. 그러나 유연 내시경에서는 모델링 불확실성과 환자 간 해부학적 변이 때문에, 환자 맞춤 시나리오에서 효율적이고 안전한 내비게이션이 여전히 어려운 과제로 남아 있다. 본 논문은 시스템 모델과 전역 환경에 대한 사전지식이 없어도 동작하는, 자가완결적 시각-형상 융합 기반의 데이터 주도 프레임워크를 제시한다. 저자들은 비전 트랜스포머(ViT) 기반 단안 깊이 추정으로 유도되는 학습 기반 적응형 비주얼 서보 제어기를 제안하며, 이를 통해 eye-in-hand 비전-모터 구성을 온라인으로 갱신해 내시경을 조향한다. 주변 해부 구조와의 불필요하거나 과도한 접촉을 방지하기 위해, 내장된 FBG 센서로부터 얻는 내시경 전체 3차원 고유감각 정보를 활용한 에너지 기반 형상 계획 알고리즘을 도입한다. 또한 탄성 위치에너지 흐름을 최소화하면서 동시에 조향 정책을 최적화하기 위한 MPC 전략을 개발한다. 여러 팬텀 환경에서 FBG 섬유를 장착한 로봇 보조 유연 내시경으로 수행한 전용 내비게이션 실험은 제안 프레임워크의 효과성과 적응성을 입증한다.
이 논문은 “단안 깊이 기반 시각 유도 + FBG 기반 3D 형상 고유감각 + 에너지 최소화 MPC”를 하나의 폐루프로 통합해, 사전 시스템 모델 없이도 안전하고 적응적인 내시경 자율 내비게이션을 구현합니다.