Towards Autonomous Navigation in Endovascular Interventions
作者: Tudor Jianu
分类: cs.RO
发布日期: 2025-12-19 (更新: 2025-12-23)
💡 一句话要点
提出AI驱动的血管内介入自主导航框架，提升微创手术精度
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 血管内介入 自主导航 强化学习 高保真仿真 多模态融合 Transformer 导丝重建
📋 核心要点
- 现有血管内介入机器人系统依赖启发式控制，自主性低，缺乏触觉反馈，限制了手术精度和适应性。
- 论文提出AI驱动的自主导航框架，融合高保真仿真、多模态感知和几何建模，提升导丝导航的精度和安全性。
- 通过高保真仿真、开源数据集和Transformer模型，实现了更精确、可解释的血管内导丝自主导航。
📝 摘要（中文）
心血管疾病是全球死亡的主要原因，血管内介入治疗提供了微创治疗选择。然而，当前血管内导航机器系统的精度和适应性受到启发式控制、低自主性和缺乏触觉反馈的限制。本论文提出了一个集成的AI驱动框架，用于复杂血管环境中导丝的自主导航，解决了数据可用性、仿真保真度和导航精度等关键挑战。论文引入了高保真实时仿真平台CathSim，用于基于强化学习的导管导航，具有解剖学上精确的血管模型和接触动力学。基于CathSim，开发了专家导航网络，该策略融合了视觉、运动学和力反馈，用于自主工具控制。为了缓解数据稀缺问题，提出了开源双平面荧光透视数据集Guide3D，包含超过8,700张带注释的图像，用于3D导丝重建。最后，引入了基于Transformer的模型SplineFormer，以连续B样条参数直接预测导丝几何形状，从而实现可解释的实时导航。研究结果表明，结合高保真仿真、多模态传感器融合和几何建模，可显著改善自主血管内导航，并支持更安全、更精确的微创手术。
🔬 方法详解
问题定义：血管内介入手术依赖于精确的导丝导航，但现有机器人系统自主性不足，依赖人工控制，且缺乏触觉反馈，导致手术精度受限。数据稀缺和仿真环境不够真实也阻碍了算法的开发和验证。
核心思路：论文的核心思路是构建一个AI驱动的自主导航框架，通过高保真仿真生成训练数据，利用多模态传感器融合增强感知能力，并采用几何建模方法实现精确的导丝定位和控制。这种方法旨在提高手术的精度、安全性和效率。
技术框架：该框架包含三个主要模块：1) 高保真仿真平台CathSim，用于生成训练数据和验证算法；2) 专家导航网络，融合视觉、运动学和力反馈信息，实现自主工具控制；3) SplineFormer模型，直接预测导丝的几何形状，实现实时导航。此外，还提出了开源数据集Guide3D，用于3D导丝重建。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了高保真血管内介入仿真平台CathSim，能够模拟真实的血管环境和导丝的运动；2) 开发了基于Transformer的SplineFormer模型，可以直接预测导丝的几何形状，实现可解释的导航；3) 融合了视觉、运动学和力反馈等多模态信息，提高了导航的精度和鲁棒性。
关键设计：CathSim仿真平台采用了解剖学上精确的血管模型和接触动力学模型，保证了仿真的真实性。专家导航网络采用了强化学习算法进行训练，目标是最大化导航的成功率和安全性。SplineFormer模型采用了Transformer架构，能够学习导丝的几何形状和运动规律。Guide3D数据集包含了超过8,700张带注释的图像，为3D导丝重建提供了充足的数据。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出了高保真仿真平台CathSim和开源数据集Guide3D，为血管内介入手术的自主导航研究提供了重要资源。SplineFormer模型能够直接预测导丝的几何形状，实现了可解释的实时导航，为提高手术精度提供了新的途径。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但其提出的框架和方法为未来的研究奠定了基础。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于血管内介入手术机器人，实现更精确、安全和高效的微创手术。通过自主导航，医生可以更专注于手术规划和决策，降低操作难度和风险。此外，该技术还可用于医生培训和手术模拟，提高医疗水平。
📄 摘要（原文）
Cardiovascular diseases remain the leading cause of global mortality, with minimally invasive treatment options offered through endovascular interventions. However, the precision and adaptability of current robotic systems for endovascular navigation are limited by heuristic control, low autonomy, and the absence of haptic feedback. This thesis presents an integrated AI-driven framework for autonomous guidewire navigation in complex vascular environments, addressing key challenges in data availability, simulation fidelity, and navigational accuracy. A high-fidelity, real-time simulation platform, CathSim, is introduced for reinforcement learning based catheter navigation, featuring anatomically accurate vascular models and contact dynamics. Building on CathSim, the Expert Navigation Network is developed, a policy that fuses visual, kinematic, and force feedback for autonomous tool control. To mitigate data scarcity, the open-source, bi-planar fluoroscopic dataset Guide3D is proposed, comprising more than 8,700 annotated images for 3D guidewire reconstruction. Finally, SplineFormer, a transformer-based model, is introduced to directly predict guidewire geometry as continuous B-spline parameters, enabling interpretable, real-time navigation. The findings show that combining high-fidelity simulation, multimodal sensory fusion, and geometric modelling substantially improves autonomous endovascular navigation and supports safer, more precise minimally invasive procedures.