論文の概要: Intelligent Robotic Sonographer: Mutual Information-based Disentangled Reward Learning from Few Demonstrations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03705v2
• Date: Wed, 29 Nov 2023 10:11:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 03:37:37.327618
• Title: Intelligent Robotic Sonographer: Mutual Information-based Disentangled Reward Learning from Few Demonstrations
• Title（参考訳）: インテリジェント・ロボット・ソノグラフィー:少数のデモから得た相互情報に基づく遠方学習
• Authors: Zhongliang Jiang, Yuan Bi, Mingchuan Zhou, Ying Hu, Michael Burke and Nassir Navab
• Abstract要約: この研究は、インテリジェントなロボットソノグラフィーによって、自律的に標的解剖を発見」し、専門家から学ぶことによって、米国のプローブを関連する2D平面にナビゲートすることを提案する。 専門家による基礎となる高レベルの生理的知識は神経報酬関数によって推測される。 提案した高度なフレームワークは、生き生きとしたヒトの頸動脈データだけでなく、さまざまな幻影や見えない幻影を強く扱うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.731081399649916
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ultrasound (US) imaging is widely used for biometric measurement and diagnosis of internal organs due to the advantages of being real-time and radiation-free. However, due to inter-operator variations, resulting images highly depend on the experience of sonographers. This work proposes an intelligent robotic sonographer to autonomously "explore" target anatomies and navigate a US probe to a relevant 2D plane by learning from the expert. The underlying high-level physiological knowledge from experts is inferred by a neural reward function, using a ranked pairwise image comparisons approach in a self-supervised fashion. This process can be referred to as understanding the "language of sonography". Considering the generalization capability to overcome inter-patient variations, mutual information is estimated by a network to explicitly disentangle the task-related and domain features in latent space. The robotic localization is carried out in coarse-to-fine mode based on the predicted reward associated with B-mode images. To validate the effectiveness of the proposed reward inference network, representative experiments were performed on vascular phantoms ("line" target), two types of ex-vivo animal organs (chicken heart and lamb kidney) phantoms ("point" target) and in-vivo human carotids, respectively. To further validate the performance of the autonomous acquisition framework, physical robotic acquisitions were performed on three phantoms (vascular, chicken heart, and lamb kidney). The results demonstrated that the proposed advanced framework can robustly work on a variety of seen and unseen phantoms as well as in-vivo human carotid data.
• Abstract（参考訳）: 超音波(us)イメージングは、リアルタイムで放射線のない利点があるため、体内臓器の生体計測や診断に広く使われている。 しかし、操作者間の違いのため、画像はソノグラフィーの経験に大きく依存する。 この研究は、自律的に標的解剖を「爆発」し、専門家から学び、米国探査機を関連する2d飛行機に誘導する知的ロボットソノグラファーを提案する。 専門家による基礎となる高レベルの生理学的知識は、自己監督的な方法でランク付けされたペア画像比較アプローチを用いて、神経報酬関数によって推測される。 この過程を「ソノグラフィーの言語」を理解することと呼ぶことができる。 患者間変動を克服する一般化能力を考えると、相互情報はネットワークによって推定され、潜在空間におけるタスク関連およびドメインの特徴を明示的に切り離す。 ロボットの局所化は、Bモード画像に付随する予測報酬に基づいて粗大なモードで行われる。 提案する報酬推論ネットワークの有効性を検証するために,血管ファントム(「ライン」標的」),2種類の生体内臓器(「キッケンハート」と「ラム腎臓」)ファントム(「ポイント」標的」)および生体内ヒト頸動脈を代表的に実験した。 自律獲得フレームワークの性能をさらに検証するために、3つのファントム(血管、鶏の心臓、羊の腎臓)で物理的ロボットによる獲得が行われた。 以上の結果から,提案する高度なフレームワークは,ヒトの頸動脈内データだけでなく,さまざまな幻影や無影の幻影を強く扱えることが示された。

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