論文の概要: World Model for AI Autonomous Navigation in Mechanical Thrombectomy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.25518v2
• Date: Thu, 02 Oct 2025 05:02:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 14:32:17.156284
• Title: World Model for AI Autonomous Navigation in Mechanical Thrombectomy
• Title（参考訳）: 機械的血栓摘出術におけるAI自律ナビゲーションの世界モデル
• Authors: Harry Robertshaw, Han-Ru Wu, Alejandro Granados, Thomas C Booth,
• Abstract要約: モデルベースRLアルゴリズムであるTD-MPC2を用いて,自律型血管内ナビゲーションのための世界モデルを提案する。 SAC(Soft Actor-Critic)法と比較し,複数の血管内ナビゲーションタスクに対して1つのRLエージェントを訓練した。 その結果,TD-MPC2は多タスク学習においてSACを有意に上回り,SACの37%に比べ平均成功率は65%,パス比は顕著に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.51808126417126
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autonomous navigation for mechanical thrombectomy (MT) remains a critical challenge due to the complexity of vascular anatomy and the need for precise, real-time decision-making. Reinforcement learning (RL)-based approaches have demonstrated potential in automating endovascular navigation, but current methods often struggle with generalization across multiple patient vasculatures and long-horizon tasks. We propose a world model for autonomous endovascular navigation using TD-MPC2, a model-based RL algorithm. We trained a single RL agent across multiple endovascular navigation tasks in ten real patient vasculatures, comparing performance against the state-of-the-art Soft Actor-Critic (SAC) method. Results indicate that TD-MPC2 significantly outperforms SAC in multi-task learning, achieving a 65% mean success rate compared to SAC's 37%, with notable improvements in path ratio. TD-MPC2 exhibited increased procedure times, suggesting a trade-off between success rate and execution speed. These findings highlight the potential of world models for improving autonomous endovascular navigation and lay the foundation for future research in generalizable AI-driven robotic interventions.
• Abstract（参考訳）: 機械的血栓摘出術(MT)の自律ナビゲーションは、血管解剖学の複雑さと正確なリアルタイム意思決定の必要性により、依然として重要な課題である。 強化学習(Reinforcement Learning, RL)に基づくアプローチは、血管内ナビゲーションを自動化する可能性を示しているが、現在の手法は、複数の患者血管と長期のタスクにわたる一般化に苦慮していることが多い。 モデルベースRLアルゴリズムであるTD-MPC2を用いて,自律型血管内ナビゲーションのための世界モデルを提案する。 SAC(Soft Actor-Critic)法と比較し,複数の血管内ナビゲーションタスクに対して1つのRLエージェントを訓練した。 その結果,TD-MPC2は多タスク学習においてSACを有意に上回り,SACの37%に比べ平均成功率は65%,パス比は顕著に改善した。 TD-MPC2はプロシージャ時間の増加を示し、成功率と実行速度のトレードオフが示唆された。 これらの知見は、自律的な血管内ナビゲーションを改善するための世界モデルの可能性を強調し、汎用AI駆動型ロボット介入における将来の研究の基礎を築いた。

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