論文の概要: DaFoEs: Mixing Datasets towards the generalization of vision-state deep-learning Force Estimation in Minimally Invasive Robotic Surgery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09239v1
• Date: Wed, 17 Jan 2024 14:39:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 15:35:02.590059
• Title: DaFoEs: Mixing Datasets towards the generalization of vision-state deep-learning Force Estimation in Minimally Invasive Robotic Surgery
• Title（参考訳）: DaFoEs:最小侵襲ロボット手術における視覚状態深層学習力推定の一般化に向けた混合データセット
• Authors: Mikel De Iturrate Reyzabal, Mingcong Chen, Wei Huang, Sebastien Ourselin and Hongbin Liu
• Abstract要約: 深部神経モデルのトレーニングを行うために,様々なソフト環境を持つ新しい視覚触覚データセット(DaFoEs)を提案する。 また,単一入力や入力シーケンスを用いて腹腔鏡ツールが行う力を予測するための可変エンコーダデコーダアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.55111164866752
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Precisely determining the contact force during safe interaction in Minimally Invasive Robotic Surgery (MIRS) is still an open research challenge. Inspired by post-operative qualitative analysis from surgical videos, the use of cross-modality data driven deep neural network models has been one of the newest approaches to predict sensorless force trends. However, these methods required for large and variable datasets which are not currently available. In this paper, we present a new vision-haptic dataset (DaFoEs) with variable soft environments for the training of deep neural models. In order to reduce the bias from a single dataset, we present a pipeline to generalize different vision and state data inputs for mixed dataset training, using a previously validated dataset with different setup. Finally, we present a variable encoder-decoder architecture to predict the forces done by the laparoscopic tool using single input or sequence of inputs. For input sequence, we use a recurrent decoder, named with the prefix R, and a new temporal sampling to represent the acceleration of the tool. During our training, we demonstrate that single dataset training tends to overfit to the training data domain, but has difficulties on translating the results across new domains. However, dataset mixing presents a good translation with a mean relative estimated force error of 5% and 12% for the recurrent and non-recurrent models respectively. Our method, also marginally increase the effectiveness of transformers for force estimation up to a maximum of ~15%, as the volume of available data is increase by 150%. In conclusion, we demonstrate that mixing experimental set ups for vision-state force estimation in MIRS is a possible approach towards the general solution of the problem.
• Abstract（参考訳）: 最小侵襲ロボット手術(MIRS)における安全な相互作用における接触力の正確な決定は、まだオープンな研究課題である。 手術後の定性解析から着想を得たクロスモダリティデータ駆動深層ニューラルネットワークモデルの利用は,センサレス力の傾向を予測する最新の手法の一つである。 しかし、これらのメソッドは、現在利用できない大きなデータセットと可変データセットが必要だった。 本稿では,深層神経モデルの学習のための可変ソフト環境を備えた新しい視覚触覚データセット(dafoes)を提案する。 単一データセットからのバイアスを低減するため、異なる設定の検証済みデータセットを使用して、混合データセットトレーニングのための異なるビジョンと状態データ入力を一般化するパイプラインを提示する。 最後に,単一入力や入力シーケンスを用いて腹腔鏡ツールが行う力を予測するための可変エンコーダデコーダアーキテクチャを提案する。 入力シーケンスには、プレフィックスRと命名された繰り返しデコーダと、ツールのアクセラレーションを表現するための新しい時間サンプリングを使用する。 トレーニング中、単一のデータセットトレーニングがトレーニングデータドメインに過度に適合する傾向があるが、新しいドメイン間で結果の変換が困難であることを示す。 しかしながら、データセット混合は、リカレントモデルと非リカレントモデルにおいて、平均相対的な推力誤差が5%と12%という良好な翻訳が得られる。 また,データ容量を150%増やすことにより,最大15%までの推力推定を行う変圧器の有効性をわずかに高めている。 結論として、MIRSにおける視覚状態力推定のための実験装置の混合が、問題の一般解へのアプローチであることを示す。

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