論文の概要: Autonomous Soft Robotic Guidewire Navigation via Imitation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.09497v1
• Date: Fri, 10 Oct 2025 15:57:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 00:38:49.328558
• Title: Autonomous Soft Robotic Guidewire Navigation via Imitation Learning
• Title（参考訳）: 模倣学習による自律型ソフトロボットガイドワイヤナビゲーション
• Authors: Noah Barnes, Ji Woong Kim, Lingyun Di, Hannah Qu, Anuruddha Bhattacharjee, Miroslaw Janowski, Dheeraj Gandhi, Bailey Felix, Shaopeng Jiang, Olivia Young, Mark Fuge, Ryan D. Sochol, Jeremy D. Brown, Axel Krieger,
• Abstract要約: 血管内手術では、インターベンショニストはカテーテルと呼ばれる細いチューブを細いワイヤーで導かれ、患者の血管内の治療部位へ押し込む。 ロボットの先端を持つガイドワイヤは操作性を高めることができるが、モデリングと制御の課題を提示する。 我々は,目標条件付け,相対的な動作出力,および自動コントラスト染料注入を用いたトランスフォーマーに基づく模倣学習フレームワークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1381624795986345
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In endovascular surgery, endovascular interventionists push a thin tube called a catheter, guided by a thin wire to a treatment site inside the patient's blood vessels to treat various conditions such as blood clots, aneurysms, and malformations. Guidewires with robotic tips can enhance maneuverability, but they present challenges in modeling and control. Automation of soft robotic guidewire navigation has the potential to overcome these challenges, increasing the precision and safety of endovascular navigation. In other surgical domains, end-to-end imitation learning has shown promising results. Thus, we develop a transformer-based imitation learning framework with goal conditioning, relative action outputs, and automatic contrast dye injections to enable generalizable soft robotic guidewire navigation in an aneurysm targeting task. We train the model on 36 different modular bifurcated geometries, generating 647 total demonstrations under simulated fluoroscopy, and evaluate it on three previously unseen vascular geometries. The model can autonomously drive the tip of the robot to the aneurysm location with a success rate of 83% on the unseen geometries, outperforming several baselines. In addition, we present ablation and baseline studies to evaluate the effectiveness of each design and data collection choice. Project website: https://softrobotnavigation.github.io/
• Abstract（参考訳）: 血管内手術では、血管内外科はカテーテルと呼ばれる細いチューブを押し、細いワイヤーで患者の血管内の治療部位に導かれ、血栓、動脈瘤、奇形などの様々な症状を治療する。 ロボットの先端を持つガイドワイヤは操作性を高めることができるが、モデリングと制御の課題を提示する。 ソフトロボットガイドワイヤナビゲーションの自動化は、これらの課題を克服し、血管内ナビゲーションの精度と安全性を高める可能性がある。 他の外科領域では、エンドツーエンドの模倣学習が有望な結果を示している。 そこで我々は, 目標条件, 相対動作出力, 自動コントラスト染料注入を併用したトランスフォーマーを用いた模倣学習フレームワークを開発し, 大動脈瘤ターゲットタスクにおけるソフトロボットガイドワイヤナビゲーションを実現する。 我々は,36の異なるモジュラー分岐型ジオメトリでモデルを訓練し,シミュレートされた蛍光顕微鏡で647個の総実測値を生成し,これまでに見つからなかった3つの血管ジオメトリで評価した。 このモデルでは、ロボットの先端を自律的に動脈瘤の位置に移動させ、未確認のジオメトリーで83%の成功率で、いくつかのベースラインを上回ります。 さらに,各設計およびデータ収集選択の有効性を評価するために,アブレーションとベースラインスタディを提案する。 プロジェクトウェブサイト: https://softrobotnavigation.github.io/

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