Fugu-MT 論文翻訳(概要): Ultrasound-Guided Robotic Navigation with Deep Reinforcement Learning

論文の概要: Ultrasound-Guided Robotic Navigation with Deep Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.13321v2
Date: Tue, 7 Apr 2020 06:37:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-18 07:07:08.163403
Title: Ultrasound-Guided Robotic Navigation with Deep Reinforcement Learning
Title（参考訳）: 深部強化学習による超音波誘導ロボットナビゲーション
Authors: Hannes Hase, Mohammad Farid Azampour, Maria Tirindelli, Magdalini Paschali, Walter Simson, Emad Fatemizadeh and Nassir Navab
Abstract要約: 本稿では,超音波(US)画像を入力として利用する,RLに基づくロボットナビゲーション手法を提案する。提案したモデルをテストすると,165の異なるスタート位置から正常に仙骨へ移動する確率82.91%を得た。
参考スコア（独自算出の注目度）: 38.136007056617885
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper we introduce the first reinforcement learning (RL) based robotic navigation method which utilizes ultrasound (US) images as an input. Our approach combines state-of-the-art RL techniques, specifically deep Q-networks (DQN) with memory buffers and a binary classifier for deciding when to terminate the task. Our method is trained and evaluated on an in-house collected data-set of 34 volunteers and when compared to pure RL and supervised learning (SL) techniques, it performs substantially better, which highlights the suitability of RL navigation for US-guided procedures. When testing our proposed model, we obtained a 82.91% chance of navigating correctly to the sacrum from 165 different starting positions on 5 different unseen simulated environments.
Abstract（参考訳）: 本稿では,超音波(us)画像を入力として利用する,第1次強化学習(rl)ベースのロボットナビゲーション手法を提案する。このアプローチは最先端のrl技術、特にディープq-networks(dqn)とメモリバッファ、タスクの終了時期を決定するバイナリ分類器を組み合わせる。本手法は,34名のボランティアを社内で収集したデータを用いて訓練・評価し,純粋なRLと教師あり学習(SL)技術と比較した場合,米国誘導手術におけるRLナビゲーションの適性を強調した。提案モデルの試験では, 5つの異なる模擬環境において, 165個の異なる開始位置から, 正常に仙骨へ航行する82.91%の確率を得た。

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