ロボット心臓アブレーションにおけるタスク自律性の実現に向けて.ソフト腱駆動カテーテルの学習ベースの運動学的制御

Toward Task Autonomy in Robotic Cardiac Ablation: Learning-Based Kinematic Control of Soft Tendon-Driven Catheters.

• Mohammad Jolaei
• Amir Hooshiar
• Javad Dargahi
• Muthukumaran Packirisamy

抄録

本研究の目的は、柔軟なアブレーションカテーテルを制御するためのレベル2自律性（タスク自律性）を持つ制御フレームワークを提案し、検証することであった。この目的のために、代表的なアブレーションカテーテルのフレキシブル部分の運動学的モデルを開発し、長さ40mmのバネ負荷式フレキシブルカテーテルを製作した。このカテーテルの実現可能な空間を実験的に求めた。さらに、カテーテル腱の長さを制御するためのロボットカテーテル介在システムを試作した。提案した制御フレームワークは、駆動する腱を決定するためにサポートベクターマシンの分類器を使用し、腱の長さを決定するために完全に接続されたニューラルネットワークのレグレッサーを使用した。分類器とレグレッサーは、実行可能空間からのデータを用いて訓練された。制御システムはユーザーインターフェースとファームウェアで並列に実装され、0.4秒の遅れで入力に追従することができた。検証研究では、4回の軌道追跡実験と4回の目標到達実験を行った。その結果、低速軌道では0.49±0.32mm、高速軌道では0.62±0.36mmの誤差で追跡することができた。また、事前に計画した3つの目標に到達し、1つの非実現可能な目標を自律的に除外することで、サブミリ波の精度を発揮しました。これらの結果から，最近の文献と比較して，位置制御の精度と再現性が向上していることが示された．本研究で提案した学習ベースのアプローチは、カテーテルを用いたアブレーション治療のタスク自律性を実現するために利用できる可能性がある。

The goal of this study was to propose and validate a control framework with level-2 autonomy (task autonomy) for the control of flexible ablation catheters. To this end, a kinematic model for the flexible portion of typical ablation catheters was developed and a 40-mm-long spring-loaded flexible catheter was fabricated. The feasible space of the catheter was obtained experimentally. Furthermore, a robotic catheter intervention system was prototyped for controlling the length of the catheter tendons. The proposed control framework used a support vector machine classifier to determine the tendons to be driven, and a fully connected neural network regressor to determine the length of the tendons. The classifier and regressors were trained with the data from the feasible space. The control system was implemented in parallel at user-interface and firmware and exhibited a 0.4-s lag in following the input. The validation studies were four trajectory tracking and four target reaching experiments. The system was capable of tracking trajectories with an error of 0.49 ± 0.32 and 0.62 ± 0.36 mm in slow and fast trajectories, respectively. Also, it exhibited submillimeter accuracy in reaching three preplanned targets and ruling out one nonfeasible target autonomously. The results showed improved accuracy and repeatability of the position control compared with the recent literature. The proposed learning-based approach could be used in enabling task autonomy for catheter-based ablation therapies.