論文の概要: ETSM: Automating Dissection Trajectory Suggestion and Confidence Map-Based Safety Margin Prediction for Robot-assisted Endoscopic Submucosal Dissection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18884v1
- Date: Thu, 28 Nov 2024 03:19:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-02 15:19:12.464288
- Title: ETSM: Automating Dissection Trajectory Suggestion and Confidence Map-Based Safety Margin Prediction for Robot-assisted Endoscopic Submucosal Dissection
- Title（参考訳）: ETSM:ロボットによる内視鏡下粘膜下郭清術における解離軌跡と信頼マップに基づく安全マージン予測の自動化
- Authors: Mengya Xu, Wenjin Mo, Guankun Wang, Huxin Gao, An Wang, Long Bai, Chaoyang Lyu, Xiaoxiao Yang, Zhen Li, Hongliang Ren,
- Abstract要約: ESD Trajectory and Confidence Map-based Safety (ETSM)データセットを1849ドルの短いクリップで作成し、デュアルアームロボットシステムによる粘膜下剥離に焦点を当てた。
また、最適解離軌道予測と信頼マップに基づく安全マージンを組み合わせたフレームワークも導入する。
提案手法は, 予測精度の向上と解離プロセスの安全性の向上により, 現在の研究におけるギャップを埋めるものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.2380174289706
- License:
- Abstract: Robot-assisted Endoscopic Submucosal Dissection (ESD) improves the surgical procedure by providing a more comprehensive view through advanced robotic instruments and bimanual operation, thereby enhancing dissection efficiency and accuracy. Accurate prediction of dissection trajectories is crucial for better decision-making, reducing intraoperative errors, and improving surgical training. Nevertheless, predicting these trajectories is challenging due to variable tumor margins and dynamic visual conditions. To address this issue, we create the ESD Trajectory and Confidence Map-based Safety Margin (ETSM) dataset with $1849$ short clips, focusing on submucosal dissection with a dual-arm robotic system. We also introduce a framework that combines optimal dissection trajectory prediction with a confidence map-based safety margin, providing a more secure and intelligent decision-making tool to minimize surgical risks for ESD procedures. Additionally, we propose the Regression-based Confidence Map Prediction Network (RCMNet), which utilizes a regression approach to predict confidence maps for dissection areas, thereby delineating various levels of safety margins. We evaluate our RCMNet using three distinct experimental setups: in-domain evaluation, robustness assessment, and out-of-domain evaluation. Experimental results show that our approach excels in the confidence map-based safety margin prediction task, achieving a mean absolute error (MAE) of only $3.18$. To the best of our knowledge, this is the first study to apply a regression approach for visual guidance concerning delineating varying safety levels of dissection areas. Our approach bridges gaps in current research by improving prediction accuracy and enhancing the safety of the dissection process, showing great clinical significance in practice.
- Abstract（参考訳）: ロボット支援内視鏡下粘膜解離(ESD)は、高度なロボット機器によるより包括的な視認とバイマダル操作により、解離効率と精度を向上させることにより、外科手術を改善する。
解離軌跡の正確な予測は、意思決定の改善、術中エラーの低減、手術訓練の改善に不可欠である。
それにもかかわらず、これらの軌跡を予測することは、腫瘍マージンの変動と動的視覚状態のために困難である。
この問題に対処するため、我々はESD Trajectory and Confidence Map-based Safety Margin (ETSM)データセットを1849ドルのショートクリップで作成し、デュアルアームロボットシステムによる粘膜下剥離に焦点を当てた。
また、最適解離軌道予測と信頼マップに基づく安全マージンを組み合わせたフレームワークを導入し、ESD手術の外科的リスクを最小限に抑えるための、よりセキュアでインテリジェントな意思決定ツールを提供する。
さらに,回帰に基づく信頼度マップ予測ネットワーク (RCMNet) を提案する。
我々は、ドメイン内評価、ロバスト性評価、ドメイン外評価の3つの異なる実験装置を用いてRCMNetを評価した。
実験の結果,提案手法は信頼性マップに基づく安全マージン予測タスクに優れ,平均絶対誤差(MAE)はわずか3.18ドルであった。
我々の知る限りでは、解剖領域の様々な安全性レベルを規定する視覚的ガイダンスに回帰アプローチを適用するのは、これが初めてである。
提案手法は, 診断精度の向上と解離プロセスの安全性の向上により, 現在の研究におけるギャップを埋めるものである。
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