論文の概要: Autonomous Robotic Drilling System for Mice Cranial Window Creation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14135v1
• Date: Thu, 20 Jun 2024 09:23:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 14:31:01.275691
• Title: Autonomous Robotic Drilling System for Mice Cranial Window Creation
• 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
• Authors: Enduo Zhao, Murilo M. Marinho, Kanako Harada,
• Abstract要約: 我々はマウスの頭蓋窓の作成を研究している。 この手術では頭蓋骨の8mmの円状のパッチを除去する必要がある。 オフライン計画のない自律型ロボット掘削法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.716774065119556
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robotic assistance for experimental manipulation in the life sciences is expected to enable favorable outcomes, regardless of the skill of the scientist. Experimental specimens in the life sciences are subject to individual variability hence require intricate algorithms for successful autonomous robotic control. As a use case, we are studying the creation of cranial windows in mice. This operation requires the removal of an 8-mm-circular patch of the skull, which is approximately 300 um thick, but the shape and thickness of the mouse skull significantly varies depending on the strain of mouse, sex, and age. In this work, we propose an autonomous robotic drilling method with no offline planning, consisting of a trajectory planning block with execution-time feedback with completion level recognition based on image and force information. The force information allows for completion-level resolution to increase 10 fold. We evaluate the proposed method in two ways. First, in an eggshell drilling task and achieved a success rate of 95% and average drilling time of 7.1 min out of 20 trials. Second, in postmortem mice and with a success rate of 70% and average drilling time of 9.3 min 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わらず、良好な結果をもたらすことが期待されている。 生命科学における実験的な標本は個々の変数に従属するので、自律的なロボット制御を成功させるために複雑なアルゴリズムを必要とする。 症例として,我々はマウスの頭蓋窓の創出について検討している。 この手術では、約300mの厚みを持つ頭蓋骨の8mmの円状のパッチを除去する必要があるが、マウスの頭蓋骨の形状と厚さは、マウス、性別、年齢によって大きく異なる。 本研究では,画像と力情報に基づく完了レベル認識と実行時のフィードバックを含む軌道計画ブロックで構成される,オフライン計画のない自律型ロボット掘削法を提案する。 フォース情報により、完成レベルの解像度が10倍になる。 提案手法を2つの方法で評価する。 第一に、卵殻掘削作業において、成功率は95%、平均掘削時間は20回中7.1分であった。 第二に、死後マウスでは70%の成功率、平均掘削時間は20回中9.3分である。

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