論文の概要: OpenRC: An Open-Source Robotic Colonoscopy Framework for Multimodal Data Acquisition and Autonomy Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.03781v1
• Date: Sat, 04 Apr 2026 16:07:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-07 15:49:18.767577
• Title: OpenRC: An Open-Source Robotic Colonoscopy Framework for Multimodal Data Acquisition and Autonomy Research
• Title（参考訳）: OpenRC: マルチモーダルデータ取得と自律性研究のためのオープンソースのロボット大腸内視鏡フレームワーク
• Authors: Siddhartha Kapuria, Mohammad Rafiee Javazm, Naruhiko Ikoma, Joga Ivatury, Mohammad Ali Nasseri, Nassir Navab, Farshid Alambeigi,
• Abstract要約: オープンソースのモジュール型ロボット大腸内視鏡フレームワークOpenRCについて紹介する。 ビデオ、オペレーターコマンド、アクティベーション状態、遠位端ポーズの同時記録をサポートする。 遠隔操作型エピソード1,894回からなるマルチモーダルデータセットを10種類のタスクバリエーションで収集した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.65725257567292
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Colorectal cancer screening critically depends on colonoscopy, yet existing platforms offer limited support for systematically studying the coupled dynamics of operator control, instrument motion, and visual feedback. This gap restricts reproducible closed-loop research in robotic colonoscopy, medical imaging, and emerging vision-language-action (VLA) learning paradigms. To address this challenge, we present OpenRC, an open-source modular robotic colonoscopy framework that retrofits conventional scopes while preserving clinical workflow. The framework supports simultaneous recording of video, operator commands, actuation state, and distal tip pose. We experimentally validated motion consistency and quantified cross-modal latency across sensing streams. Using this platform, we collected a multimodal dataset comprising 1,894 teleoperated episodes ~19 hours across 10 structured task variations of routine navigation, failure events, and recovery behaviors. By unifying open hardware and an aligned multimodal dataset, OpenRC provides a reproducible foundation for research in multimodal robotic colonoscopy and surgical autonomy.
• Abstract（参考訳）: 大腸癌スクリーニングは大腸内視鏡に大きく依存するが、既存のプラットフォームでは、オペレーターコントロール、楽器の動き、視覚フィードバックの結合したダイナミクスを体系的に研究するための限定的なサポートを提供している。 このギャップは、ロボット大腸内視鏡、医用画像、新しい視覚言語行動(VLA)学習パラダイムにおける再現可能なクローズループ研究を制限する。 この課題に対処するため,臨床ワークフローを保ちながら従来のスコープを再現するオープンソースのモジュール型ロボット大腸内視鏡フレームワークであるOpenRCを提案する。 このフレームワークは、ビデオ、オペレーターコマンド、アクティベーション状態、遠位端ポーズの同時記録をサポートする。 我々は, センサストリーム間の動作の整合性と定量的なクロスモーダルレイテンシを実験的に検証した。 このプラットフォームを用いて、ルーチンナビゲーション、障害イベント、リカバリ行動の10種類の構造化タスクに対して、1,894回の遠隔操作エピソードから19時間に及ぶマルチモーダルデータセットを収集した。 オープンハードウェアとアライメントされたマルチモーダルデータセットを統合することで、OpenRCはマルチモーダルロボット大腸内視鏡と外科的自律性の研究のための再現可能な基盤を提供する。

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