論文の概要: Mapping Surgeon's Hand/Finger Motion During Conventional Microsurgery to
Enhance Intuitive Surgical Robot Teleoperation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10585v1
- Date: Sun, 21 Feb 2021 11:21:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-23 15:08:00.446778
- Title: Mapping Surgeon's Hand/Finger Motion During Conventional Microsurgery to
Enhance Intuitive Surgical Robot Teleoperation
- Title（参考訳）: 直観的な手術ロボット遠隔操作を強化するためのマイクロ外科手術時の手指運動のマッピング
- Authors: Mohammad Fattahi Sani, Raimondo Ascione, Sanja Dogramadzi
- Abstract要約: 現在の人間とロボットのインターフェイスは直感的な遠隔操作がなく、外科医の手や指の動きを模倣することはできない。
本研究は, 心臓微小外科手術における外科医の総手の動きと微細なシナジー運動を直感的に記録し, マッピングする方法を示すパイロット研究である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5635300481123077
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Purpose: Recent developments in robotics and artificial intelligence (AI)
have led to significant advances in healthcare technologies enhancing
robot-assisted minimally invasive surgery (RAMIS) in some surgical specialties.
However, current human-robot interfaces lack intuitive teleoperation and cannot
mimic surgeon's hand/finger sensing and fine motion. These limitations make
tele-operated robotic surgery not suitable for micro-surgery and difficult to
learn for established surgeons. We report a pilot study showing an intuitive
way of recording and mapping surgeon's gross hand motion and the fine synergic
motion during cardiac micro-surgery as a way to enhance future intuitive
teleoperation. Methods: We set to develop a prototype system able to train a
Deep Neural Net-work (DNN) by mapping wrist, hand and surgical tool real-time
data acquisition(RTDA) inputs during mock-up heart micro-surgery procedures.
The trained network was used to estimate the tools poses from refined hand
joint angles. Results: Based on surgeon's feedback during mock micro-surgery,
the developed wearable system with light-weight sensors for motion tracking did
not interfere with the surgery and instrument handling. The wearable motion
tracking system used 15 finger-thumb-wrist joint angle sensors to generate
meaningful data-sets representing inputs of the DNN network with new hand joint
angles added as necessary based on comparing the estimated tool poses against
measured tool pose. The DNN architecture was optimized for the highest
estimation accuracy and the ability to determine the tool pose with the least
mean squared error. This novel approach showed that the surgical instrument's
pose, an essential requirement for teleoperation, can be accurately estimated
from recorded surgeon's hand/finger movements with a mean squared error (MSE)
less than 0.3%
- Abstract（参考訳）: 目的: ロボットと人工知能(AI)の最近の進歩は、いくつかの外科専門分野でロボット支援最小侵襲手術(RAMIS)を強化する医療技術の大幅な進歩をもたらしました。
しかし、現在の人間ロボットインタフェースは直感的な遠隔操作を欠いているため、外科医の手指の感覚や微妙な動きを模倣することはできない。
これらの制限により、遠隔操作のロボット手術はマイクロ手術には適せず、確立した外科医には学習が困難になる。
本研究では,心臓微小手術における術者の手の動きと相乗的運動を直感的に記録・マッピングし,今後の直感的遠隔手術を改善するパイロット研究を報告する。
方法: モックアップ心臓マイクロ手術中に手首,手指,手術用具のリアルタイムデータ取得(rtda)入力をマッピングすることで,深層神経ネットワーク(dnn)を訓練できるプロトタイプシステムの開発に取り組んだ。
トレーニングされたネットワークは、洗練された手関節角度からツールのポーズを推定するために使用された。
結果: 模擬マイクロサージにおける外科医のフィードバックに基づき, 運動追跡のための軽量センサを備えたウェアラブルシステムは, 手術や器具のハンドリングに干渉しなかった。
このウェアラブルモーショントラッキングシステムは、推定ツールポーズと測定ツールポーズを比較して、DNNネットワークの入力を表す有意義なデータセットを必要に応じて追加した15個の指先関節角度センサを用いて生成する。
DNNアーキテクチャは高い推定精度と最小二乗誤差でツールのポーズを決定する能力に最適化された。
本手法は, 平均2乗誤差(MSE)が0.3%未満である記録外科医の手指の動きから, 遠隔操作に必要な手術器具のポーズを正確に推定できることを示した。
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