論文の概要: Autonomous Soft Tissue Retraction Using Demonstration-Guided
Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00837v1
- Date: Sat, 2 Sep 2023 06:13:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-07 00:57:42.709684
- Title: Autonomous Soft Tissue Retraction Using Demonstration-Guided
Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: デモンストレーション誘導強化学習による自律的軟部組織引き抜き
- Authors: Amritpal Singh, Wenqi Shi, May D Wang
- Abstract要約: 既存の外科的課題学習は、主に剛体相互作用に関係している。
より高度な手術ロボットへの進歩は、軟体手術を必要とする。
この研究は、硬組織と軟組織の両方の相互作用を管理することができる外科用ロボットの開発と改良に関する将来の研究の基礎を築いた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.80186731352488
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the context of surgery, robots can provide substantial assistance by
performing small, repetitive tasks such as suturing, needle exchange, and
tissue retraction, thereby enabling surgeons to concentrate on more complex
aspects of the procedure. However, existing surgical task learning mainly
pertains to rigid body interactions, whereas the advancement towards more
sophisticated surgical robots necessitates the manipulation of soft bodies.
Previous work focused on tissue phantoms for soft tissue task learning, which
can be expensive and can be an entry barrier to research. Simulation
environments present a safe and efficient way to learn surgical tasks before
their application to actual tissue. In this study, we create a Robot Operating
System (ROS)-compatible physics simulation environment with support for both
rigid and soft body interactions within surgical tasks. Furthermore, we
investigate the soft tissue interactions facilitated by the patient-side
manipulator of the DaVinci surgical robot. Leveraging the pybullet physics
engine, we simulate kinematics and establish anchor points to guide the robotic
arm when manipulating soft tissue. Using demonstration-guided reinforcement
learning (RL) algorithms, we investigate their performance in comparison to
traditional reinforcement learning algorithms. Our in silico trials demonstrate
a proof-of-concept for autonomous surgical soft tissue retraction. The results
corroborate the feasibility of learning soft body manipulation through the
application of reinforcement learning agents. This work lays the foundation for
future research into the development and refinement of surgical robots capable
of managing both rigid and soft tissue interactions. Code is available at
https://github.com/amritpal-001/tissue_retract.
- Abstract（参考訳）: 手術の文脈では、ロボットは縫合、針交換、組織引き込みなどの小さな反復的な作業を行うことで実質的な支援を行うことができ、手術のより複雑な側面に集中することができる。
しかし、既存の外科的課題学習は主に剛体相互作用に関連するが、より高度な外科的ロボットへの進歩は軟体操作を必要とする。
従来の研究は軟組織タスク学習のための組織ファントムに重点を置いていた。
シミュレーション環境は、実際の組織に適用する前に外科的タスクを学習するための安全で効率的な方法を提供する。
本研究では,ロボットオペレーティング・システム(ROS)互換の物理シミュレーション環境を構築し,手術作業における剛体・軟体双方の相互作用を支援する。
さらに,DaVinci手術ロボットの患者側マニピュレータによる軟部組織相互作用について検討した。
ピブルレット物理エンジンを応用し、運動学をシミュレートし、軟組織を操作する際にロボットアームを案内するアンカーポイントを確立する。
実証誘導強化学習(RL)アルゴリズムを用いて,従来の強化学習アルゴリズムと比較して,その性能について検討する。
われわれの in silico 試験は、自律的な外科的軟部組織引き抜きのための概念実証を実証する。
その結果,強化学習剤の応用により,ソフトボディ操作の学習の可能性が高まった。
この研究は、剛組織と軟組織の両方の相互作用を管理できる手術ロボットの開発と洗練に関する将来の研究の基礎を築いている。
コードはhttps://github.com/amritpal-001/tissue_retractで入手できる。
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