Development of a Closed-Loop Adaptive Controller with Electromagnetic Tracking for Autonomous Transesophageal Echocardiography Procedures

This study uses an integrated model-based and data-driven approach in a closed-loop adaptive controller for autonomous transesophageal echocardiogram (TEE) procedures. The controller combines model-based techniques with adaptive data-driven models to address hysteresis effects in robotic manipulation. It introduces a novel adaptive control strategy to improve precision and robustness in TEE procedures. Comparative experiments against traditional open-loop methods demonstrate significant improvements in trajectory tracking accuracy within constrained environments. Specifically, the trajectory following tasks shows a reduction in position tracking errors from 10.14 mm (open-loop) to 5.73 mm (closed-loop adaptive) (p < 0.005), highlighting substantial enhancement. The adaptability of the controller is tested using different esophagus phantoms to simulate various tissue thicknesses and tracking frequencies. Statistical analysis reveals consistent performance across phantom types, with adaptive control reducing tracking errors by up to 58.10% in hysteresis-affected regions compared to a non-adaptive PID controller (p < 0.005). Collaborative control experiments demonstrate the controller's ability to align objects with transducer normal vectors, which is crucial for precise ultrasound imaging. Angular tracking errors remain below 4% of the transducer's field of view even at higher frequencies, confirming minimal deviation from planned trajectories. In conclusion, integrating model-based structural insights with adaptive data-driven techniques significantly advances autonomous TEE procedures. The study highlights the adaptive controller's effectiveness in improving accuracy, robustness, and adaptability across procedural variations, offering substantial benefits for real-world medical applications.

Questo studio valuta l'utilizzo di un approccio integrato basato su modelli e dati per un controllo adattivo ad anello chiuso nelle procedure autonome di ecocardiogramma transesofageo (TEE). Il controllore combina tecniche basate su modelli con metodi adattivi basati sui dati per affrontare gli effetti dell'isteresi nella manipolazione robotica. Viene introdotta una nuova strategia di controllo adattivo per migliorare la precisione e la robustezza nelle procedure TEE. Gli esperimenti comparativi con i metodi tradizionali ad anello aperto mostrano significativi miglioramenti nella precisione del tracciamento di una traiettoria in ambienti vincolati. In particolare, l'utilizzo della strategia per il tracciamento della traiettoria comporta una riduzione degli errori di tracciamento della posizione da 10,14 mm (anello aperto) a 5,73 mm (adattivo ad anello chiuso) (p < 0,005), dimostrando un miglioramento sostanziale. L'adattabilità del controllore è valutata su vari fantocci che simulano eterogenei spessori dell'esofago e diverse frequenze di controllo. L'analisi statistica rivela una prestazione costante tra i tipi di fantoccio. In particolare, il controllo adattivo riduce gli errori di tracciamento fino al 58,10% nelle regioni affette da isteresi rispetto a un controllore PID non adattivo (p < 0,005). Gli esperimenti di controllo collaborativo dimostrano la capacità del controllore di allineare gli oggetti con i vettori normali del trasduttore, essenziale per l'imaging preciso a ultrasuoni. Gli errori di tracciamento angolare rimangono inferiori al 4% del campo visivo del trasduttore anche a frequenze più elevate, confermando una deviazione minima dalle traiettorie pianificate. In conclusione, l'integrazione di comprensioni strutturali basate su modelli con tecniche adattive basate sui dati rappresenta un significativo progresso nelle procedure TEE autonome. Lo studio evidenzia l'efficacia del controllore adattivo nel migliorare l'accuratezza, la robustezza e l'adattabilità attraverso variazioni procedurali, offrendo considerevoli vantaggi per le applicazioni mediche reali.