CT-Enabled Patient-Specific Simulation and Contact-Aware Robotic Planning for Cochlear Implantation
作者: Lingxiao Xun, Gang Zheng, Alexandre Kruszewski, Renato Torres
分类: cs.RO
发布日期: 2026-03-05
💡 一句话要点
提出CT引导的患者特异性仿真与接触感知机器人规划，用于耳蜗植入
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 耳蜗植入 机器人手术 CT图像 接触力仿真 Cosserat杆模型
📋 核心要点
- 耳蜗植入手术中，精确预测和控制接触力至关重要，现有方法难以有效避免耳蜗内创伤和植入失败。
- 论文提出基于CT图像的患者特异性耳蜗建模方法，结合可微Cosserat杆模型和接触力仿真，实现精确的插入规划。
- 实验验证表明，该方法能有效降低锁定和屈曲风险，提高插入深度，提升机器人辅助耳蜗植入的安全性。
📝 摘要（中文）
本研究提出了一种统一的CT到仿真的流程，用于接触感知的耳蜗植入规划和验证，旨在最小化耳蜗内创伤，防止锁定和屈曲等失效模式。该流程结合了先进的医学影像和机器人技术，用于自主、精确的干预。我们开发了一个低维、可微的Cosserat杆模型，该模型与摩擦接触和伪动力学正则化相结合，以确保连续的粘滑过渡。从CT图像重建患者特异性耳蜗解剖结构，并通过鼓阶管腔的解析参数化进行编码，从而通过最近点投影实现高效且可微的接触查询。基于可微分的平衡约束公式，我们推导了RCM约束下的在线方向更新法则，该法则抑制了横向插入力，同时保持轴向推进。仿真和台架实验验证了变形和力的趋势，表明降低了锁定/屈曲风险并改善了插入深度。该研究强调了基于CT的成像如何增强机器人辅助内耳手术中的建模、规划和安全能力。
🔬 方法详解
问题定义：耳蜗植入手术中，电极阵列与耳蜗壁之间的接触力难以精确预测和控制，容易导致耳蜗内创伤、锁定或屈曲等问题。现有方法通常依赖于简化的几何模型或经验参数，难以准确反映患者个体差异和复杂的接触力学。
核心思路：本研究的核心思路是利用患者特异性的CT图像构建精确的耳蜗三维模型，并结合可微的Cosserat杆模型模拟电极阵列的插入过程。通过优化插入路径，降低接触力，从而提高手术的安全性和有效性。
技术框架：该方法包含以下主要模块：1) CT图像重建：利用CT图像重建患者特异性的耳蜗三维模型。2) 鼓阶管腔参数化：对鼓阶管腔进行解析参数化，实现高效的接触查询。3) Cosserat杆模型：建立电极阵列的低维、可微的Cosserat杆模型，模拟其在耳蜗内的变形和运动。4) 接触力模型：建立摩擦接触模型，模拟电极阵列与耳蜗壁之间的相互作用。5) 插入路径规划：基于可微分的平衡约束公式，优化插入路径，降低接触力。
关键创新：该方法的关键创新在于：1) 提出了一种基于CT图像的患者特异性耳蜗建模方法，能够准确反映患者个体差异。2) 结合可微的Cosserat杆模型和接触力模型，实现了精确的插入过程仿真。3) 提出了一种基于可微分的平衡约束公式的插入路径规划方法，能够有效降低接触力。
关键设计：该方法的一些关键设计包括：1) 使用低维的Cosserat杆模型，降低计算复杂度。2) 采用伪动力学正则化，确保粘滑过渡的连续性。3) 基于最近点投影实现高效的接触查询。4) 使用RCM约束，抑制横向插入力，保持轴向推进。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法能够有效降低锁定和屈曲风险，提高插入深度。仿真结果与台架实验结果吻合，验证了该方法的有效性。与传统方法相比，该方法能够显著降低接触力，提高手术的安全性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人辅助耳蜗植入手术，通过术前规划和实时力反馈控制，提高手术的精度和安全性，降低患者的创伤和并发症风险。此外，该方法也可推广到其他微创手术领域，例如血管介入、神经外科等，具有广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
Robotic cochlear-implant (CI) insertion requires precise prediction and regulation of contact forces to minimize intracochlear trauma and prevent failure modes such as locking and buckling. Aligned with the integration of advanced medical imaging and robotics for autonomous, precision interventions, this paper presents a unified CT-to-simulation pipeline for contact-aware insertion planning and validation. We develop a low-dimensional, differentiable Cosserat-rod model of the electrode array coupled with frictional contact and pseudo-dynamics regularization to ensure continuous stick-slip transitions. Patient-specific cochlear anatomy is reconstructed from CT imaging and encoded via an analytic parametrization of the scala-tympani lumen, enabling efficient and differentiable contact queries through closest-point projection. Based on a differentiated equilibrium-constraint formulation, we derive an online direction-update law under an RCM-like constraint that suppresses lateral insertion forces while maintaining axial advancement. Simulations and benchtop experiments validate deformation and force trends, demonstrating reduced locking/buckling risk and improved insertion depth. The study highlights how CT-based imaging enhances modeling, planning, and safety capabilities in robot-assisted inner-ear procedures.