論文の概要: Robotic Constrained Imitation Learning for the Peg Transfer Task in Fundamentals of Laparoscopic Surgery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03440v1
- Date: Mon, 6 May 2024 13:12:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-07 13:46:36.232036
- Title: Robotic Constrained Imitation Learning for the Peg Transfer Task in Fundamentals of Laparoscopic Surgery
- Title（参考訳）: 腹腔鏡下手術におけるペグ伝達課題に対するロボット拘束型模倣学習
- Authors: Kento Kawaharazuka, Kei Okada, Masayuki Inaba,
- Abstract要約: 腹腔鏡下手術の基礎(FLS)におけるペグ伝達タスクを模倣学習で行うロボットの実装戦略を提案する。
本研究では,単眼画像のみを用いて,より正確な模倣学習を実現する。
2台のフランカ・エミカ・パンダ・ロボットアームを用いて全体システムを実装し,その有効性を検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.64205729932939
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this study, we present an implementation strategy for a robot that performs peg transfer tasks in Fundamentals of Laparoscopic Surgery (FLS) via imitation learning, aimed at the development of an autonomous robot for laparoscopic surgery. Robotic laparoscopic surgery presents two main challenges: (1) the need to manipulate forceps using ports established on the body surface as fulcrums, and (2) difficulty in perceiving depth information when working with a monocular camera that displays its images on a monitor. Especially, regarding issue (2), most prior research has assumed the availability of depth images or models of a target to be operated on. Therefore, in this study, we achieve more accurate imitation learning with only monocular images by extracting motion constraints from one exemplary motion of skilled operators, collecting data based on these constraints, and conducting imitation learning based on the collected data. We implemented an overall system using two Franka Emika Panda Robot Arms and validated its effectiveness.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,腹腔鏡下手術のための自律ロボットの開発を目的とした,模擬学習による腹腔鏡下手術基礎(FLS)におけるペグ伝達タスクを実行するロボットの実装戦略を提案する。
ロボット腹腔鏡下手術は,(1)体表面に設置したポートをフルクラムとして使用し,(2)ディスプレイ上に画像を表示する単眼カメラで作業する場合の深度情報を知覚することが困難である,という2つの課題を提示する。
特に,第2号については,操作対象の深度画像やモデルが利用可能であることを前提とした先行研究がほとんどである。
そこで本研究では,熟練オペレータの1つの模範運動から運動制約を抽出し,これらの制約に基づいてデータを収集し,収集したデータに基づいて模倣学習を行うことにより,単眼画像のみによるより正確な模倣学習を実現する。
2台のフランカ・エミカ・パンダ・ロボットアームを用いて全体システムを実装し,その有効性を検証した。
関連論文リスト
- An objective comparison of methods for augmented reality in laparoscopic
liver resection by preoperative-to-intraoperative image fusion [33.12510773034339]
腹腔鏡下肝切除のための拡張現実(Augmented reality)は、腹腔鏡下画像上に投射することで、外科医が肝臓内に埋め込まれた腫瘍や血管をローカライズできる可視化モードである。
ほとんどのアルゴリズムは、登録をガイドするために解剖学的ランドマークを使用している。
これらのランドマークには、肝臓の下尾根、ファルシホルムの靭帯、および閉塞輪郭が含まれる。
術中腹腔鏡下固定術(P2ILF)を施行し,これらのランドマークを自動的に検出し,登録する可能性について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-28T20:30:14Z) - Jumpstarting Surgical Computer Vision [2.7396997668655163]
我々は、多様な外科的データセットを柔軟に活用するために、自己教師付き学習を採用する。
腹腔鏡下胆嚢摘出術と腹腔鏡下子宮摘出術の位相認識と安全性の検討を行った。
事前トレーニングデータセットの構成は、さまざまな下流タスクに対するSSLメソッドの有効性に大きな影響を与える可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-10T18:54:16Z) - Next-generation Surgical Navigation: Marker-less Multi-view 6DoF Pose
Estimation of Surgical Instruments [66.74633676595889]
静止カメラとヘッドマウントカメラを組み合わせたマルチカメラ・キャプチャー・セットアップを提案する。
第2に,手術用ウェットラボと実際の手術用劇場で撮影された元脊椎手術のマルチビューRGB-Dビデオデータセットを公表した。
第3に,手術器具の6DoFポーズ推定の課題に対して,最先端のシングルビューとマルチビューの3つの手法を評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-05T13:42:19Z) - Demonstration-Guided Reinforcement Learning with Efficient Exploration
for Task Automation of Surgical Robot [54.80144694888735]
効率的な強化学習アルゴリズムであるDEX(Demonstration-Guided Exploration)を導入する。
本手法は,生産的相互作用を促進するために,高い値で専門家のような行動を推定する。
総合的な手術シミュレーションプラットフォームであるSurRoLによる10ドルの手術操作に関する実験では、大幅な改善が示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-20T05:38:54Z) - Robotic Navigation Autonomy for Subretinal Injection via Intelligent
Real-Time Virtual iOCT Volume Slicing [88.99939660183881]
網膜下注射のための自律型ロボットナビゲーションの枠組みを提案する。
提案手法は,機器のポーズ推定方法,ロボットとi OCTシステム間のオンライン登録,およびインジェクションターゲットへのナビゲーションに適した軌道計画から構成される。
ブタ前眼の精度と再現性について実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-17T21:41:21Z) - Dissecting Self-Supervised Learning Methods for Surgical Computer Vision [51.370873913181605]
一般のコンピュータビジョンコミュニティでは,自己監視学習(SSL)手法が普及し始めている。
医学や手術など、より複雑で影響力のある領域におけるSSLメソッドの有効性は、限定的かつ未調査のままである。
外科的文脈理解,位相認識,ツール存在検出の2つの基本的なタスクに対して,これらの手法の性能をColec80データセット上で広範囲に解析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-01T14:17:11Z) - CholecTriplet2021: A benchmark challenge for surgical action triplet
recognition [66.51610049869393]
腹腔鏡下手術における三肢の認識のためにMICCAI 2021で実施した内視鏡的視力障害であるColecTriplet 2021を提案する。
課題の参加者が提案する最先端の深層学習手法の課題設定と評価について述べる。
4つのベースライン法と19の新しいディープラーニングアルゴリズムが提示され、手術ビデオから直接手術行動三重項を認識し、平均平均精度(mAP)は4.2%から38.1%である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-10T18:51:55Z) - Deep Homography Estimation in Dynamic Surgical Scenes for Laparoscopic
Camera Motion Extraction [6.56651216023737]
腹腔鏡下手術の映像から腹腔鏡ホルダーの動作を抽出する手法を提案する。
我々は、新たに取得したカメラモーションフリーda Vinci画像シーケンスのデータセットに、カメラモーションを合成的に付加する。
提案手法は,我々のカメラモーションフリーda Vinci手術データセットから腹腔鏡下手術の映像へ移行し,古典的ホモグラフィー推定手法の双方,精度41%,CPU上でのランタイムを43%上回る結果を得た。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-30T13:05:37Z) - The SARAS Endoscopic Surgeon Action Detection (ESAD) dataset: Challenges
and methods [15.833413083110903]
本稿では,内視鏡下低侵襲手術における外科医の行動検出問題に取り組むための,最初の大規模データセットであるesadについて述べる。
このデータセットは、前立腺切除術中にキャプチャされた実際の内視鏡的ビデオフレーム上の21のアクションクラスに対するバウンディングボックスアノテーションを提供し、最近のMIDL 2020チャレンジのベースとして使用された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-07T15:11:51Z) - Relational Graph Learning on Visual and Kinematics Embeddings for
Accurate Gesture Recognition in Robotic Surgery [84.73764603474413]
本稿では,マルチモーダルグラフネットワーク(MRG-Net)の新たなオンラインアプローチを提案し,視覚情報とキネマティクス情報を動的に統合する。
本手法の有効性は, JIGSAWSデータセット上での最先端の成果で実証された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-03T11:00:10Z) - Synthetic and Real Inputs for Tool Segmentation in Robotic Surgery [10.562627972607892]
腹腔鏡画像と組み合わせたロボットキネマティックデータを用いてラベル付け問題を緩和できる可能性が示唆された。
腹腔鏡画像とシミュレーション画像の並列処理のための新しい深層学習モデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-17T16:33:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。