用于胶囊内窥镜实时5自由度磁定位的物理信息残差学习方法

《IEEE Transactions on Industrial Informatics》：A Physics-Informed Residual Learning Method for Real-Time 5-DoF Magnetic Localization in Capsule Endoscopy

　　

摘要：

实时定位是磁驱动无线胶囊内窥镜临床应用的一项要求。本研究提出了一种物理信息驱动的深度学习框架，以解决解析方法中固有的模型-实物失配问题以及端到端学习的数据需求。一个双分支残差网络（物理信息残差网络）用于计算磁偶极模型的修正。评估了两种操作范式：基于查找表的方法和端到端优化方法。实验表明，该框架实现了 0.69 ± 0.29 毫米的平均位置误差和 0.70 ± 0.37° 的平均方位误差，仅使用数据驱动基线所需校准配置的不到 20%。验证包括通过生物组织的离体信号传播研究以及与抗干扰滤波器的兼容性测试，并辅以初步的体内动物实验。结果提供了机器人胶囊跟踪系统中从仿真到实际的方法论。

I. 引言

无线胶囊内窥镜是一种已确立的非侵入性检测方式，为胃肠道诊断提供了一种易于获取的替代方案 [1]、[2]、[3]。微型机器人技术的进展正在使这些设备从被动成像工具转变为能够执行体内任务的主动机器人平台，这些任务包括靶向药物递送、组织活检和微创手术操作 [4]、[5]、[6]、[7]。这种治疗潜力的实现取决于确定胶囊在人体解剖结构中的 5 自由度位姿的能力，该位姿包括胶囊的平移和方向 [8]、[9]、[10]。永磁体跟踪是这些应用的首选方案，因为它无需内部电源即可工作，并且无需视线路径即可通过生物介质保持信号传输。然而，不准确的定位使主动控制变得不可行，并增加了组织损伤的风险，从而限制了这些机器人系统的临床转化 [11]、[12]。