論文の概要: Leveraging Vision and Kinematics Data to Improve Realism of Biomechanic Soft-tissue Simulation for Robotic Surgery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.06518v1
• Date: Sat, 14 Mar 2020 00:16:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 20:29:40.315157
• Title: Leveraging Vision and Kinematics Data to Improve Realism of Biomechanic Soft-tissue Simulation for Robotic Surgery
• Title（参考訳）: ロボット手術における生体力学ソフトトイシューシミュレーションの現実性向上のための視覚データと運動データの利用
• Authors: Jie Ying Wu, Peter Kazanzides, Mathias Unberath
• Abstract要約: ロボット内視鏡手術で得られたライブデータは,不正確なFEMシミュレーション結果の修正にどのように用いられるかを検討する。 我々はオープンソースのda Vinciオペレーショナルシステムを用いて,ソフトチップのファントムを探索し,シミュレーションでインタラクションを再現する。 予測メッシュ位置と測定点雲との差を補正するために,ネットワークをトレーニングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.657060682152409
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Purpose Surgical simulations play an increasingly important role in surgeon education and developing algorithms that enable robots to perform surgical subtasks. To model anatomy, Finite Element Method (FEM) simulations have been held as the gold standard for calculating accurate soft-tissue deformation. Unfortunately, their accuracy is highly dependent on the simulation parameters, which can be difficult to obtain. Methods In this work, we investigate how live data acquired during any robotic endoscopic surgical procedure may be used to correct for inaccurate FEM simulation results. Since FEMs are calculated from initial parameters and cannot directly incorporate observations, we propose to add a correction factor that accounts for the discrepancy between simulation and observations. We train a network to predict this correction factor. Results To evaluate our method, we use an open-source da Vinci Surgical System to probe a soft-tissue phantom and replay the interaction in simulation. We train the network to correct for the difference between the predicted mesh position and the measured point cloud. This results in 15-30% improvement in the mean distance, demonstrating the effectiveness of our approach across a large range of simulation parameters. Conclusion We show a first step towards a framework that synergistically combines the benefits of model-based simulation and real-time observations. It corrects discrepancies between simulation and the scene that results from inaccurate modeling parameters. This can provide a more accurate simulation environment for surgeons and better data with which to train algorithms.
• Abstract（参考訳）: 目的の手術シミュレーションは、ロボットが手術サブタスクを実行できるような、外科医教育やアルゴリズムの開発において、ますます重要な役割を担っている。 解剖学をモデル化するため、有限要素法(FEM)シミュレーションは正確な軟形状変形を計算するための金の標準として保持されている。 残念ながら、それらの精度はシミュレーションパラメータに大きく依存しており、入手は困難である。 そこで本研究では, ロボット内視鏡手術中に取得したライブデータを, 不正確なfemシミュレーション結果の補正に利用する方法について検討する。 FEMは初期パラメータから計算され、直接観測を組み込むことができないため、シミュレーションと観測の相違を考慮した補正因子を加えることを提案する。 この補正因子を予測するためにネットワークを訓練します。 提案手法を評価するために,オープンソースのda Vinciオペレーショナル・システムを用いて,ソフトチップファントムを探索し,シミュレーションでインタラクションを再現する。 予測されたメッシュ位置と測定点雲の違いを補正するためにネットワークを訓練する。 その結果,平均距離は15～30%向上し,多種多様なシミュレーションパラメータを用いた提案手法の有効性が示された。 結論 モデルに基づくシミュレーションとリアルタイム観測の利点を相乗的に組み合わせたフレームワークへの第一歩を示す。 シミュレーションと不正確なモデリングパラメータから生じるシーンの相違を補正する。 これにより、外科医にとってより正確なシミュレーション環境と、アルゴリズムを訓練するためのより良いデータを提供できる。

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