venerdì, Maggio 24, 2024
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TELE ECOGRAFO ROBOTIZZATO IMABOT

ECOGRAFIE AL POINT OF CARE IN TELEMEDICINA

Al fine di risolvere il problema della carenza di medici ecografi nelle aree rurali e di ridurre il carico di lavoro pesante per i medici attuali è stato sviluppato lIMABOT integrando la robotica, la teleoperazione e la tecnologia di imaging ad ultrasuoni. Superando i limiti del tradizionale metodo di scansione a ultrasuoni, il sistema mira a migliorare la distribuzione irregolare delle risorse mediche, rendendo la diagnosi ecografica più accessibile anche in zone distanti da strutture ospedaliere, o attraverso l’uso di un mezzo mobile (camper attrezzato) o mediante installazione in un presidio medico temporaneo attrezzato ad hoc per una campagna di screening eseguita da personale paramedico senza la necessità di presenza del medico

sistema robotico per diagnostica ecografica a distanza

I prodotti MGI Ultrasound presentati all’ISEE & CEFE 2022

Il sistema ad ultrasuoni robotico di MGI MGIUS-R3 e gli ultrasuoni palmari wireless della serie H1 hanno fatto un’apparizione sbalorditiva, mostrando al mondo il progresso e l’innovazione della tecnologia medica di emergenza cinese.

Le cliniche della febbre, responsabili dell’accoglienza dei pazienti con sospetta febbre e malattie infettive, sono la massima priorità durante il controllo e la prevenzione delle malattie infettive. Oltre a COVID-19, altre malattie come calcoli biliari, pancreatite e appendicite possono causare sintomi febbrili e la causa di tali condizioni può essere rapidamente identificata dall’ecografia. Tuttavia, il metodo ecografico tradizionale richiede che l’ecografista entri nell’area infetta dopo una serie di rigorose procedure di sterilizzazione e rigorose procedure di dispositivi di protezione individuale, che possono richiedere 1-2 ore.

Sistema ecografico robotico MGIUS-R3

MGIUS-R3 offre un nuovo approccio all’esame, ottenendo una “diagnosi remota in tempo reale” senza la necessità che un medico si trovi nello stesso luogo del paziente. Ciò evita la possibilità di un contatto fisico diretto tra l’ecografista e il paziente, riduce il tempo trascorso dal medico in tuta espositiva e accorcia il tempo necessario per gli esami ecografici nelle aree infette da un’ora agli attuali 10 minuti, migliorando l’efficienza dell’esame .

La presentazione del sistema ecografico robotico MGIUS-R3 e degli ultrasuoni palmari wireless serie H1 di MGI è considerata una  dimostrazione al mondo dello sviluppo e dell’innovazione della tecnologia di telemedicina in Cina. In futuro, MGI continuerà a esplorare le innovazioni nel campo della medicina ecografica e a migliorare la distribuzione non uniforme delle risorse mediche per rendere la diagnosi ecografica più accessibile ai cittadini.

CASE STUDY Applicazione del robot tele-ultrasuoni durante la pandemia COVID-19

Obiettivo: indagare sull’accuratezza della diagnosi ultrasonica utilizzando il robot tele-ecografico nell’ospedale Leishen Shan.

Metodo: Ventidue pazienti con nuova polmonite da coronavirus del Leishen Shan Hospital hanno partecipato volontariamente a questo studio. Le loro tiroidi, vasi del collo, epatobiliari e reni sono stati scansionati sia con robot tele-ultrasuoni prodotti da Imabot Co., Ltd, Wuhan che con metodi convenzionali. La diagnosi ecografica di ciascun paziente è stata confrontata e le immagini ecografiche ottenute con i due metodi sono state mescolate insieme e diagnosticate in doppio cieco da un esperto radiologo ecografo.

Risultati: C’erano 44 lesioni positive in 110 siti di 22 pazienti. Di cui i due metodi, 40 lesioni positive sono state rilevate con il metodo robotico con 4 lesioni mancanti (2 piccoli polipi della cistifellea, 1 piccolo emangioma del fegato e 1 piccola cisti del rene) e 1 lesione mal diagnosticata (l’arteria carotide normale è stata erroneamente diagnosticata come carotide placca aterosclerotica); 44 lesioni positive sono state rilevate con metodo convenzionale con 1 piccola cisti del fegato mancante. Non c’era alcuna differenza statisticamente significativa nel tasso di accuratezza tra il metodo robotico e il metodo convenzionale utilizzando il test chi-quadrato dei dati a quattro griglie (P>.05).

Conclusione: l’applicazione del robot tele-ecografia soddisfa lo standard di cura del paziente durante la pandemia. Il metodo è fattibile per fornire informazioni ecografiche adeguate per diagnosticare patologie addominali, vascolari e di organi superficiali comuni in pazienti con COVID-19 con un’accuratezza accettabile rispetto a un’ecografia convenzionale.

Figura 1 A. _ 
Un medico aziona il robot tele‐ecografico con l’estremità del medico nella sala d’esame. 
B. _ 
L’estremità del paziente si sposta in corrispondenza dell’operazione nell’area di isolamento dell’ospedale Leishen Shan per scansionare i pazienti.
figura 2 A. _ 
Immagine ecografica della tiroide generata mediante scansione con metodo robotico. 
B. _ 
Immagine ecografica della tiroide generata mediante scansione con metodo convenzionale.
Figura 3 A. _ 
Immagine ecografica dei vasi del collo generata mediante scansione con metodo robotico. 
B. _ 
Immagine ecografica dei vasi del collo generata mediante scansione con metodo convenzionale.
Figura 4 A. _ 
Immagine ecografica dell’epatobiliare generata mediante scansione con metodo robotico. 
B. _ 
Immagine ecografica dell’epatobiliare generata mediante scansione con metodo convenzionale.
Figura 5 A. _ 
Immagine ecografica del rene generata mediante scansione con metodo robotico. 
B. _ 
Immagine ecografica del rene generata mediante scansione con metodo convenzionale.
CASE STUDY Un sistema diagnostico a teleultrasuoni robotizzato alimentato da 5G in un’unità di terapia intensiva

Contesto: Teleultrasound fornisce una soluzione efficace ai problemi che derivano da risorse mediche limitate, mancanza di competenze locali e scenari in cui il rischio di infezione è elevato. Questo studio mira a esplorare la fattibilità dell’applicazione di un sistema diagnostico teleultrasuonico assistito da robot alimentato da 5G in un’unità di terapia intensiva.

Metodi:In questo studio è stato utilizzato il sistema diagnostico a teleultrasuoni robotizzato MGIUS-R3. Utilizzando la tecnologia di rete 5G, il medico manipola il braccio robotico per eseguire l’esame di teleecografia. Il medico può regolare i parametri tramite il pannello di controllo del teleultrasuono e la trasmissione in tempo reale di immagini audio, video ed ecografiche può facilitare la comunicazione simultanea tra le due parti. Tutti i pazienti sono stati sottoposti a teleecografia robot-assistita ed esame ecografico al letto del fegato, della cistifellea, del pancreas, della milza, del rene, nonché alla valutazione del versamento pleurico e del versamento addominale. Abbiamo valutato la fattibilità dell’applicazione del sistema di diagnosi teleecografia robotizzata nell’unità di terapia intensiva in termini di durata della consultazione, qualità dell’immagine e sicurezza.

Risultati:A parte un paziente che è stato escluso a causa di una grave interferenza del gas intestinale e della scarsa qualità dell’immagine, in questo studio sono stati inclusi un totale di 32 pazienti. Ogni paziente ha completato tutti gli esami pertinenti. Tra questi, 20 pazienti erano maschi; 12 erano femmine. L’età media dei pazienti era di 61 ± 20 anni. La durata media della diagnosi teleecologica è stata di 17 ± 7 min. Dei 32 pazienti, 26 hanno avuto risultati positivi, 6 hanno avuto risultati negativi e 5 avevano diagnosi incoerenti. I risultati diagnostici complessivi erano sostanzialmente gli stessi e non c’erano differenze nei livelli diagnostici tra i due. Il punteggio medio complessivo della qualità dell’immagine era di 4,73 punti, che rappresentava un’immagine di alta qualità. Dopo l’esame di teleecografia robot-assistita, non sono stati osservati cambiamenti significativi nei segni vitali dei pazienti rispetto a prima dell’esame,

Conclusione: il sistema diagnostico teleultrasuoni assistito da robot alimentato da 5G è stato associato ai vantaggi di immagini nitide, funzionamento semplice, livelli relativamente elevati di coerenza in termini di risultati diagnostici, livelli più elevati di sicurezza e ha un notevole valore applicativo nell’unità di terapia intensiva .

Fig. 1 Diagramma schematico del braccio robotico telecomandato. 
Attraverso una serie di conversioni del sistema di coordinate e conversioni di movimento, il movimento dell’operatore è coerente con il movimento del braccio robotico nel display video
Figura 2 Nella figura sono rappresentati gli impianti audio e video ad alta definizione in dotazione lato medico (da sinistra a destra), utilizzati per trasmettere voce e video del medico; 
il sistema operatore simulato viene utilizzato per controllare il braccio robotico; 
il pannello di controllo teleultrasuoni viene utilizzato per regolare i parametri della macchina ad ultrasuoni
Fig. 3 Diagramma schematico del movimento del braccio robotico. Quando il braccio robotico è in contatto con il corpo umano, si muove agevolmente lungo i contorni della pelle

CASE STUDY : impiego del sistema IMABOT per screening su larga scala ai fini di una Ricerca sulla classificazione delle immagini ecografiche dell’echinococcosi epatica basata sul deep learning

L’echinococcosi epatica è una grave malattia parassitaria regionale e la sua classificazione delle lesioni dipende principalmente dal giudizio soggettivo dei medici sulle immagini ecografiche. Lo screening della malattia richiede tempo ed è soggetto a valutazioni errate. Viene proposto un metodo basato sulle immagini ecografiche. Il metodo di classificazione intelligente di lesioni da echinococcosi epatica prima ritaglia l’immagine dell’area della lesione direttamente dall’immagine ecografica dell’echinococcosi epatica, utilizza una rete neurale convoluzionale profonda (CNN) per estrarre le caratteristiche multi-scala dell’immagine, quindi combina l’attenzione visiva. Il modello apprende il generale e le caratteristiche di dettaglio locali dell’immagine attraverso il ramo principale e il ramo ausiliario della rete di classificazione, e infine utilizza l’apprendimento metrico per rappresentare le caratteristiche simili dei campioni della stessa categoria, realizzando la classificazione automatica di 9 tipi di lesioni da echinococcosi.

Classificazione delle immagini ecografiche dell’echinococcosi epatica mediante deep learning

L’echinococcosi epatica è una grave malattia parassitaria regionale. La classificazione della lesione si basa principalmente sul giudizio soggettivo dei medici sulle immagini ecografiche, che richiede molto tempo ed è soggetto a calcoli errati nello screening della malattia. In primo luogo, le immagini della lesione. vengono ritagliate direttamente dalle immagini ecografiche dell’echinococcosi epatica. La rete neurale convoluzionale profonda (CNN) estrae le caratteristiche multiscala. Quindi le caratteristiche multiscala vengono combinate con il modello visivo all’attenzione per apprendere le caratteristiche di dettaglio globali e locali dell’immagine attraverso rispettivamente i rami principale e ausiliario della rete di classificazione. usiamo l’apprendimento metrico per rappresentare le caratteristiche simili dei campioni della stessa categoria, in modo da realizzare la classificazione automatica di nove tipi di lesioni da echinococcosi. Viene costruita una rete CNN a 18 strati, addestrata su 7000 immagini. L’accuratezza media su 2000 immagini di test è dell’82% e il punteggio F1 medio è dell’82%.I risultati dimostrano che il metodo proposto può essere efficacemente applicato alla classificazione delle immagini ecografiche dell’echinococcosi epatica.

Presentazione IMABOT C/O SIMITECNO 24.10.2022

Presentazione IMABOT NEW VERSION C/O SIMITECNO 05.05.2023

Articoli correlati:

https://www.researchgate.net/figure/The-developed-robotic-ultrasound-system-To-the-lower-left-is-the-Phantom-Omni-haptic_fig2_292985912

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2021.645424/full

https://www.researchgate.net/journal/ADVANCED-ULTRASOUND-IN-DIAGNOSIS-AND-THERAPY-2576-2516

https://www.unipi.it/index.php/lista-comunicati-stampa/item/18054-emergenza-covid-19-lhf-connect-il-progetto-per-la-realizzazione-rapida-di-un-robot-per-la-telepresenza-e-la-telemedicina

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