論文の概要: Safe Navigation for Robotic Digestive Endoscopy via Human Intervention-based Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15688v2
• Date: Sun, 30 Mar 2025 04:42:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 14:28:36.602599
• Title: Safe Navigation for Robotic Digestive Endoscopy via Human Intervention-based Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 人間の介入による強化学習によるロボット消化内視鏡の安全ナビゲーション
• Authors: Min Tan, Yushun Tao, Boyun Zheng, GaoSheng Xie, Lijuan Feng, Zeyang Xia, Jing Xiong,
• Abstract要約: 既存の強化学習ナビゲーションアルゴリズムは、しばしば潜在的に危険な衝突を引き起こす。 RDEの安全性を高めるために専門家の知識を取り入れたHI-PPOと呼ばれるHuman Intervention(HI)ベースのプロキシポリシー最適化フレームワークを提案する。 その結果、HI-PPO は平均 ATE (8.02 textmm) とセキュリティスコア (0.862) を達成し、人間の専門家に匹敵する性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.520042381826271
• License:
• Abstract: With the increasing application of automated robotic digestive endoscopy (RDE), ensuring safe and efficient navigation in the unstructured and narrow digestive tract has become a critical challenge. Existing automated reinforcement learning navigation algorithms often result in potentially risky collisions due to the absence of essential human intervention, which significantly limits the safety and effectiveness of RDE in actual clinical practice. To address this limitation, we proposed a Human Intervention (HI)-based Proximal Policy Optimization (PPO) framework, dubbed HI-PPO, which incorporates expert knowledge to enhance RDE's safety. Specifically, HI-PPO combines Enhanced Exploration Mechanism (EEM), Reward-Penalty Adjustment (RPA), and Behavior Cloning Similarity (BCS) to address PPO's exploration inefficiencies for safe navigation in complex gastrointestinal environments. Comparative experiments were conducted on a simulation platform, and the results showed that HI-PPO achieved a mean ATE (Average Trajectory Error) of \(8.02\ \text{mm}\) and a Security Score of \(0.862\), demonstrating performance comparable to human experts. The code will be publicly available once this paper is published.
• Abstract（参考訳）: 自動消化内視鏡(RDE)の応用が進むにつれて、非構造的かつ狭い消化管における安全かつ効率的なナビゲーションの確保が重要な課題となっている。 既存の自動強化学習ナビゲーションアルゴリズムは、人間の介入が欠如しているため、潜在的に危険な衝突を引き起こし、実際の臨床実践におけるRDEの安全性と有効性を著しく制限する。 この制限に対処するため,RDEの安全性を高めるために専門家の知識を取り入れたHuman Intervention (HI)-based Proximal Policy Optimization (PPO) フレームワーク HI-PPO を提案した。 特に、HI-PPOは、複雑な消化管環境における安全なナビゲーションのためのPPOの探索の非効率性に対処するために、強化探索機構(EEM)、Reward-Penalty Adjustment(RPA)、および振舞いクローン類似性(BCS)を組み合わせる。 シミュレーションプラットフォーム上で比較実験を行い, HI-PPO が平均 ATE (Average Trajectory Error) of \(8.02\ \text{mm}\) とセキュリティスコア (Security Score of \(0.862\) を達成し, 人間の専門家に匹敵する性能を示した。 この論文が公開されたら、コードは公開されます。

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