論文の概要: Autonomous Robotic Drilling System for Mice Cranial Window Creation: An
Evaluation with an Egg Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12265v1
- Date: Wed, 22 Mar 2023 02:18:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-23 15:37:28.874930
- Title: Autonomous Robotic Drilling System for Mice Cranial Window Creation: An
Evaluation with an Egg Model
- Title（参考訳）: マウス頭蓋窓作成のための自律型ロボットドリルシステム:卵モデルによる評価
- Authors: Enduo Zhao and Murilo M. Marinho and Kanako Harada
- Abstract要約: 生命科学における実験的な標本は、個々の変動と変形の影響を受ける。
マウスの頭蓋骨が各手術で同じ位置にあることを確実にすることは困難である。
提案手法は,掘削軌道計画と画像に基づくタスク完了レベル認識からなる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.331436239493893
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Robotic assistance for experimental manipulation in the life sciences is
expected to enable precise manipulation of valuable samples, regardless of the
skill of the scientist. Experimental specimens in the life sciences are subject
to individual variability and deformation, and therefore require autonomous
robotic control. As an example, we are studying the installation of a cranial
window in a mouse. This operation requires the removal of the skull, which is
approximately 300 um thick, to cut it into a circular shape 8 mm in diameter,
but the shape of the mouse skull varies depending on the strain of mouse, sex
and week of age. The thickness of the skull is not uniform, with some areas
being thin and others thicker. It is also difficult to ensure that the skulls
of the mice are kept in the same position for each operation. It is not
realistically possible to measure all these features and pre-program a robotic
trajectory for individual mice. The paper therefore proposes an autonomous
robotic drilling method. The proposed method consists of drilling trajectory
planning and image-based task completion level recognition. The trajectory
planning adjusts the z-position of the drill according to the task completion
level at each discrete point, and forms the 3D drilling path via constrained
cubic spline interpolation while avoiding overshoot. The task completion level
recognition uses a DSSD-inspired deep learning model to estimate the task
completion level of each discrete point. Since an egg has similar
characteristics to a mouse skull in terms of shape, thickness and mechanical
properties, removing the egg shell without damaging the membrane underneath was
chosen as the simulation task. The proposed method was evaluated using a 6-DOF
robotic arm holding a drill and achieved a success rate of 80% out of 20
trials.
- Abstract（参考訳）: 生命科学における実験操作のためのロボット支援は、科学者のスキルに関係なく、貴重なサンプルの正確な操作を可能にすることが期待されている。
生命科学の実験的な標本は個々の変動と変形の対象となるため、自律的なロボット制御が必要である。
一例として,マウスの頭蓋窓の設置について検討している。
この手術では、厚さ約300mの頭蓋骨を直径8mmの円形に切断する必要があるが、マウスの頭蓋骨の形状は、マウス、性別、週の歪みによって異なる。
頭蓋骨の厚さは均一ではなく、一部の領域は薄く、他の領域は厚くなっている。
また、マウスの頭蓋骨が操作毎に同じ位置に保持されることを保証することも困難である。
これらの特徴をすべて測定し、個々のマウスに対してロボット軌道を事前にプログラムすることは現実的には不可能である。
そこで本稿では,自律型ロボット掘削法を提案する。
提案手法は,掘削軌道計画と画像に基づくタスク完了レベル認識からなる。
軌道計画では、各離散点におけるタスク完了レベルに応じてドリルのz位置を調整し、オーバーシュートを避けながら拘束された立方体スプライン補間を介して3次元ドリルパスを形成する。
タスク完了レベル認識は、DSSDにインスパイアされたディープラーニングモデルを使用して、各離散点のタスク完了レベルを推定する。
卵は、形状、厚み、機械的特性の点でマウス頭蓋骨と類似する特性を有するため、卵殻を損傷することなく除去することがシミュレーションタスクとして選択された。
提案手法はドリルを装着した6-DOFロボットアームを用いて評価し,20回中80%の成功率を達成した。
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