Fugu-MT 論文翻訳(概要): daVinciNet: Joint Prediction of Motion and Surgical State in Robot-Assisted Surgery

論文の概要: daVinciNet: Joint Prediction of Motion and Surgical State in Robot-Assisted Surgery

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.11937v1
Date: Thu, 24 Sep 2020 20:28:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-15 04:41:33.630476
Title: daVinciNet: Joint Prediction of Motion and Surgical State in Robot-Assisted Surgery
Title（参考訳）: daVinciNet:ロボット支援手術における運動と手術状態の同時予測
Authors: Yidan Qin, Seyedshams Feyzabadi, Max Allan, Joel W. Burdick, Mahdi Azizian
Abstract要約: 本稿では,ロボット動作と手術状態予測のためのエンドツーエンドのデュアルタスクモデルdaVinciNetを提案する。我々のモデルでは、最大93.85%の短期(0.5s)と82.11%の長期(2s)の予測精度、1.07mmの短期および5.62mmの長期軌道予測誤差が達成される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.928484202934651
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper presents a technique to concurrently and jointly predict the future trajectories of surgical instruments and the future state(s) of surgical subtasks in robot-assisted surgeries (RAS) using multiple input sources. Such predictions are a necessary first step towards shared control and supervised autonomy of surgical subtasks. Minute-long surgical subtasks, such as suturing or ultrasound scanning, often have distinguishable tool kinematics and visual features, and can be described as a series of fine-grained states with transition schematics. We propose daVinciNet - an end-to-end dual-task model for robot motion and surgical state predictions. daVinciNet performs concurrent end-effector trajectory and surgical state predictions using features extracted from multiple data streams, including robot kinematics, endoscopic vision, and system events. We evaluate our proposed model on an extended Robotic Intra-Operative Ultrasound (RIOUS+) imaging dataset collected on a da Vinci Xi surgical system and the JHU-ISI Gesture and Skill Assessment Working Set (JIGSAWS). Our model achieves up to 93.85% short-term (0.5s) and 82.11% long-term (2s) state prediction accuracy, as well as 1.07mm short-term and 5.62mm long-term trajectory prediction error.
Abstract（参考訳）: 本稿では,複数入力源を用いたロボット補助手術(RAS)における手術器具の今後の軌跡と手術用サブタスクの将来状況を同時かつ共同で予測する手法を提案する。このような予測は、手術用サブタスクの共有制御と教師付き自律化に向けた第一歩である。縫合や超音波スキャンなどの微小な手術用サブタスクは、しばしば区別可能なツールキネマティクスと視覚的特徴を持ち、遷移スキーマを伴う一連の細かい状態として記述できる。本稿では,ロボット動作と手術状態予測のためのエンドツーエンドのデュアルタスクモデルdaVinciNetを提案する。 daVinciNetは、ロボットキネマティクス、内視鏡視、システムイベントなど、複数のデータストリームから抽出された特徴を使用して、同時的なエンドエフェクタ軌道と手術状態予測を実行する。ダ・ヴィンチ手術システムとJHU-ISI Gesture and Skill Assessment Working Set(JIGSAWS)で収集した拡張型ロボット内超音波(RIOUS+)画像データセットについて検討を行った。このモデルは、最大93.85%の短期(0.5s)と82.11%の長期(2s)状態予測精度、1.07mmの短期および5.62mmの長期軌道予測誤差を達成している。

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