Visuotactile and Explicitly Force-Controlled Robotic Ultrasound for Abdominal Volumetric Reconstruction

Resumo Técnico: Ultrassom Robótico Visuotátil e com Controle de Força Explícito para Reconstrução Volumétrica Abdominal

Definição do Problema
O ultrassom é a modalidade de imagem diagnóstica mais amplamente utilizada no mundo devido à sua segurança, portabilidade e baixo custo. No entanto, sua dependência de ultrassonografistas altamente treinados cria um gargalo significativo na prestação de cuidados de saúde, exacerbado pela escassez global de profissionais e pelos riscos ergonômicos associados ao escaneamento manual repetitivo. Embora os sistemas robóticos ofereçam uma solução potencial, as abordagens existentes muitas vezes carecem da capacidade de se adaptar autonomamente às variações anatômicas específicas de cada paciente, particularmente a topografia complexa do abdômen, onde a caixa torácica obstrui a imagem dos tecidos moles. Além disso, o escaneamento manual geralmente produz apenas dados bidimensionais (2D), enquanto dados volumétricos tridimensionais (3D) são cada vez mais valiosos para diagnósticos avançados, mas difíceis de adquirir de forma consistente manualmente.

Metodologia
Os autores apresentam um sistema de aquisição de ultrassom robótico que integra visão estéreo, feedback baseado em toque e estratégias informadas por especialistas para realizar exames abdominais autônomos e adaptativos. O sistema utiliza um manipulador robótico complacente, com controle de torque e sete graus de liberdade (7-DOF), equipado com um transdutor de ultrassom.

• Controle Unificado de Movimento e Força: O sistema emprega um controlador de espaço operacional que desacopla o controle de movimento e de força. No espaço de força, o robô mantém uma pressão de contato consistente contra a superfície deformável do fantoma. No espaço de movimento, ele rastreia trajetórias desejadas. A redundância é gerenciada via controle de manutenção de configuração de junta.
• Gravação e Reprodução de Estratégia de Especialista: Para replicar a expertise humana, o sistema registra o movimento livre e os dados de força de radiologistas especialistas. Um mecanismo captura a posição, orientação e forças de contato do transdutor. Os autores utilizam Decomposição Ortogonal Própria (POD) em instantâneos de força de contato para identificar a direção primária de controle de força. Esses dados são usados para parametrizar uma estratégia de força "inspirada no humano", onde o robô modula a força aplicada com base no erro de posição; especificamente, a força é reduzida quando o robô detecta resistência (deformação da superfície) para facilitar o deslizamento tangencial, mimetizando a técnica do especialista de aplicar menos força ao se mover e mais ao estar estacionário.
• Planejamento de Trajetória Baseado em Visão: Um sistema de câmera estéreo gera um mapa de topografia 3D do abdômen do paciente (representado aqui por um fantoma). A nuvem de pontos é processada em uma malha estanque usando reconstrução de superfície de Poisson. Caminhos de varredura serpentinos iniciais são computados para percorrer a face do transdutor sobre a superfície da malha.
• Delimitação de Fronteira de Costelas Baseada em Toque: Para abordar o sombreamento acústico causado pelas costelas, o sistema refina os caminhos baseados em visão utilizando feedback tátil. O robô sonda a superfície em pontos chave para medir a rigidez linear (força/deslocamento). Regiões com rigidez acima de um limiar específico são classificadas como caixa torácica, enquanto regiões mais macias são classificadas como tecido mole.
• Execução de Escaneamento Autônomo: Utilizando a fronteira das costelas delimitada, o sistema gera dois caminhos de varredura distintos:
  1. Varredura Sob a Costela: Um caminho geodésico ao longo da fronteira da costela onde o transdutor é angulado (rotacionado -30° em relação à normal da superfície) para visualizar estruturas abaixo das costelas.
  2. Varredura de Tecido Mole: Uma varredura perpendicular através de regiões de tecido mole onde o transdutor permanece normal à superfície.
• Reconstrução de Volume 3D: O sistema rastreia a pose do transdutor (posição e orientação) sincronizada com as imagens de ultrassom a 7 Hz. As imagens rastreadas por pose são combinadas para reconstruir volumes 3D, permitindo a segmentação de lesões.

Principais Contribuições

1. Integração de Estratégia de Especialista: Um framework para gravar e reproduzir estratégias de escaneamento manual de especialistas, incluindo movimento, força e observações anatômicas, para criar uma base para capacidades autônomas.
2. Autonomia Visuotátil: Um método inovador que combina visão estéreo para planejamento de trajetória inicial e medição de rigidez tátil para refinar esses caminhos, distinguindo entre a caixa torácica e o tecido mole.
3. Controle de Força Adaptativo: Uma estratégia de controle complacente que ajusta dinamicamente a força aplicada com base na deformação da superfície, permitindo que o robô navegue por superfícies deformáveis e replique técnicas de "deslizamento" de especialistas.
4. Aquisição de Volume 3D: A demonstração de um sistema robótico capaz de adquirir volumes de ultrassom 3D de forma autônoma, superando as limitações 2D do escaneamento manual.

Resultados Experimentais
Experimentos foram conduzidos em um fantoma abdominal contendo fígado, vesícula biliar, pâncreas, rins e lesões simuladas (cistos, tumores).

• Desempenho de Reprodução: O robô reproduziu com sucesso uma trajetória de escaneamento de especialista reduzida. O erro médio de posição no espaço de movimento foi de aproximadamente 0,5–0,7 cm, e o erro de orientação foi de 1,6–2,4°. Os erros de rastreamento de força foram geralmente baixos, com um desvio notável na direção z (2,20 N) atribuído à interação complexa com a superfície deformável.
• Qualidade de Imagem: As imagens de ultrassom adquiridas pelo robô durante a reprodução mostraram equivalência funcional às varreduras de especialistas. Lesões e estruturas anatômicas (ex: veia cava inferior) foram claramente visíveis em ambas as modalidades. A análise de similaridade de imagem usando hashing baseado em distância e distância de Hamming confirmou que as imagens adquiridas pelo robô eram significativamente mais similares às suas contrapartes de especialistas do que a varreduras não relacionadas.
• Escaneamento Autônomo: O sistema executou com sucesso as varreduras sob a costela e de tecido mole. Os volumes 3D resultantes permitiram a segmentação de uma lesão hepática simulada de 20 mm. Os volumes segmentados mediram 7,11 cm³ e 6,43 cm³, respectivamente, para as duas varreduras, em comparação com um volume nominal de 8 cm³ (uma discrepância que os autores atribuem ao processo de segmentação).

Significância e Alegações
O artigo afirma que este trabalho representa um passo significativo em direção à generalização da imagem robótica para diversos pacientes e cenários clínicos. Ao integrar o conhecimento do especialista com o raciocínio físico (detecção de fronteira baseada em rigidez), o sistema alcança imagens de alta qualidade comparáveis às de especialistas, enquanto se adapta dinamicamente às topografias específicas de cada paciente.

Os autores enfatem que o sistema robótico supera a capacidade do especialista no domínio específico da aquisição de volume 3D. Enquanto os especialistas estão limitados a planos 2D durante o escaneamento manual, a capacidade do robô de executar varreduras consistentes e rastreadas por pose permite a reconstrução de dados volumétricos. Essa capacidade aumenta o potencial diagnóstico ao permitir a reconstrução de planos pós-aquisição e medições quantitativas (ex: estimativa de volume de órgãos), abordando a dependência do operador e a variabilidade inerentes ao ultrassom manual. O trabalho ressalta o potencial de combinar autonomia baseada em percepção com raciocínio físico para melhorar o desempenho diagnóstico e a acessibilidade.