論文の概要: Coaching a Robotic Sonographer: Learning Robotic Ultrasound with Sparse Expert's Feedback
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02337v1
- Date: Tue, 3 Sep 2024 23:52:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-05 20:51:59.797998
- Title: Coaching a Robotic Sonographer: Learning Robotic Ultrasound with Sparse Expert's Feedback
- Title（参考訳）: ロボットソノグラフィーのコーチング:スパース専門家のフィードバックによる超音波の学習
- Authors: Deepak Raina, Mythra V. Balakuntala, Byung Wook Kim, Juan Wachs, Richard Voyles,
- Abstract要約: 本稿では,ロボット超音波(RUS)の性能向上のためのコーチングフレームワークを提案する。
このフレームワークは、自己管理の実践と、コーチングによるスパース専門家のフィードバックを組み合わせる。
専門家によるコーチングは、専門家による修正に基づいてポリシーパラメータを更新する部分観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)としてモデル化されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0831669527081473
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Ultrasound is widely employed for clinical intervention and diagnosis, due to its advantages of offering non-invasive, radiation-free, and real-time imaging. However, the accessibility of this dexterous procedure is limited due to the substantial training and expertise required of operators. The robotic ultrasound (RUS) offers a viable solution to address this limitation; nonetheless, achieving human-level proficiency remains challenging. Learning from demonstrations (LfD) methods have been explored in RUS, which learns the policy prior from a dataset of offline demonstrations to encode the mental model of the expert sonographer. However, active engagement of experts, i.e. Coaching, during the training of RUS has not been explored thus far. Coaching is known for enhancing efficiency and performance in human training. This paper proposes a coaching framework for RUS to amplify its performance. The framework combines DRL (self-supervised practice) with sparse expert's feedback through coaching. The DRL employs an off-policy Soft Actor-Critic (SAC) network, with a reward based on image quality rating. The coaching by experts is modeled as a Partially Observable Markov Decision Process (POMDP), which updates the policy parameters based on the correction by the expert. The validation study on phantoms showed that coaching increases the learning rate by $25\%$ and the number of high-quality image acquisition by $74.5\%$.
- Abstract（参考訳）: 超音波は、非侵襲的、放射線のない、リアルタイムイメージングを提供することの利点から、臨床介入や診断に広く用いられている。
しかし、この厳密な手順のアクセシビリティは、オペレーターに必要な相当な訓練と専門知識のために制限されている。
ロボット超音波(RUS)は、この制限に対処するための実行可能なソリューションを提供する。
実演法(LfD)の学習は RUS で行われており、これは専門家ソノグラフィーのメンタルモデルを符号化するオフラインな実演のデータセットから事前にポリシーを学習している。
しかしながら、RASの訓練中、専門家の活発な関与、すなわちコーチングは、これまで検討されていない。
コーチングは、人間のトレーニングにおける効率性とパフォーマンスを向上させることで知られている。
本稿では, RUS の性能向上のためのコーチングフレームワークを提案する。
このフレームワークは、DRL(self-supervised practice)と、コーチングによるスパース専門家のフィードバックを組み合わせたものだ。
DRLは、画像品質のレーティングに基づく報酬として、オフポリティのSoft Actor-Critic (SAC)ネットワークを使用している。
専門家によるコーチングは、専門家による修正に基づいてポリシーパラメータを更新する部分観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)としてモデル化されている。
ファントムに対する検証調査では、コーチングは学習率を25\%$に向上し、高品質の画像取得の回数は74.5\%$に増加した。
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