論文の概要: Integrating Artificial Intelligence and Augmented Reality in Robotic Surgery: An Initial dVRK Study Using a Surgical Education Scenario

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.00383v1
• Date: Sun, 2 Jan 2022 17:34:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-04 15:26:24.016553
• Title: Integrating Artificial Intelligence and Augmented Reality in Robotic Surgery: An Initial dVRK Study Using a Surgical Education Scenario
• Title（参考訳）: ロボット手術における人工知能と拡張現実の統合:外科教育シナリオを用いた初期dVRK研究
• Authors: Yonghao Long, Jianfeng Cao, Anton Deguet, Russell H. Taylor, and Qi Dou
• Abstract要約: 我々は,人工知能の手術モジュールと拡張現実の可視化を統合した新しいロボット外科教育システムを開発した。 本システムは,外科教育課題ペグトランスファーの予備実験を通じて評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.863254207155835
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The demand of competent robot assisted surgeons is progressively expanding, because robot-assisted surgery has become progressively more popular due to its clinical advantages. To meet this demand and provide a better surgical education for surgeon, we develop a novel robotic surgery education system by integrating artificial intelligence surgical module and augmented reality visualization. The artificial intelligence incorporates reinforcement leaning to learn from expert demonstration and then generate 3D guidance trajectory, providing surgical context awareness of the complete surgical procedure. The trajectory information is further visualized in stereo viewer in the dVRK along with other information such as text hint, where the user can perceive the 3D guidance and learn the procedure. The proposed system is evaluated through a preliminary experiment on surgical education task peg-transfer, which proves its feasibility and potential as the next generation of robot-assisted surgery education solution.
• Abstract（参考訳）: 有能なロボット補助外科医の需要は、臨床上の優位性から徐々に高まりつつあるため、徐々に拡大している。 この要求に応え,より優れた外科教育を提供するため,人工知能の手術モジュールと拡張現実の可視化を統合した新しいロボット外科教育システムを開発した。 人工知能は、専門家のデモンストレーションから学習するために強化傾きを取り入れ、3D誘導軌道を生成し、完全な外科手術のコンテキスト認識を提供する。 軌跡情報は、テキストヒントなどの他の情報とともに、dVRKのステレオビューアでさらに可視化され、3Dガイダンスを認識して手順を学ぶことができる。 本システムは,次世代のロボット支援外科教育ソリューションとしての可能性と可能性を実証した,外科教育課題ペグトランスファーの予備実験を通じて評価する。

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