論文の概要: Scene Graph-Driven Haptic Feedback for Safety Enhancement in Robotic Ophthalmic Surgery via Physically Simulated iOCT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.07857v1
- Date: Mon, 07 Sep 2026 18:16:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-11 20:54:30.10692
- Title: Scene Graph-Driven Haptic Feedback for Safety Enhancement in Robotic Ophthalmic Surgery via Physically Simulated iOCT
- Title（参考訳）: 体操iOCTによる眼科手術の安全性向上のためのシーングラフ駆動型触覚フィードバック
- Abstract要約: 本稿では、シーングラフ(SG)を利用した網膜下注射作業のための新しい触覚フィードバックシステムを提案する。
SGは手術シーンのセマンティック抽象化層として機能し、決定論的ルールベースエンジンによってロボット入力装置に状態依存型触覚フィードバックを生成する。
その結果,SGによる触覚フィードバックにより手術精度が向上し,針のアライメント誤差が14%減少し,システムユーザビリティ尺度(SUS)のスコアが8%改善した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7913039067663195
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Robotic ophthalmic surgery offers high precision but introduces a "sensory gap" by decoupling the surgeon from their instrument, resulting in a loss of tactile feedback. This paper presents a novel haptic feedback system for subretinal injection tasks leveraging Scene Graphs (SG). The system bridges the sensory gap by analyzing a physically simulated intraoperative Optical Coherence Tomography (iOCT) feed to construct a real-time surgical SG. The SG serves as a semantic abstraction layer for the surgical scene, which is then utilized by a deterministic, rule-based engine to generate state-dependent haptic feedback on a robotic input device. The system was evaluated in a user study (N=16) using an anthropomorphic head phantom and a custom-built surgical robot. Results demonstrate that the SG-driven haptic feedback improved surgical precision, reducing needle alignment error by 14% (p = 0.044) and improving System Usability Scale (SUS) scores by 8% (p = 0.015), while maintaining comparable task completion times. A needle trajectory analysis revealed the emergence of a safer "Align-then-Approach" strategy, in which our haptic negative reinforcement prompted users to fine-tune the tool's trajectory before approaching the retinal target. This work suggests that SGs can effectively serve as the direct computational foundation for real-time, safety-enhancing context-aware haptic feedback in robotic microsurgery.
- Abstract（参考訳）: ロボット眼科手術は高い精度を提供するが、外科医を楽器から切り離すことで感覚ギャップが生じ、触覚フィードバックが失われる。
本稿では, Scene Graphs (SG) を利用した触覚フィードバックシステムを提案する。
このシステムは、物理的にシミュレートされた術中光コヒーレンス・トモグラフィー(iOCT)フィードを分析して感覚ギャップをブリッジし、リアルタイムの手術用SGを構築する。
SGは手術シーンのセマンティック抽象化層として機能し、決定論的ルールベースエンジンによってロボット入力装置に状態依存型触覚フィードバックを生成する。
人為的頭部ファントムとカスタム手術ロボットを用いたユーザスタディ(N=16)で評価した。
その結果,SGによる触覚フィードバックにより手術精度が向上し,針のアライメント誤差が14%(p = 0.044)減少し,システムユーザビリティ尺度(SUS)スコアが8%(p = 0.015)向上した。
針の軌道解析によりより安全な「Align-then-Approach」戦略の出現が明らかとなった。
この研究は、SGがロボットマイクロ手術におけるリアルタイムで安全に配慮した触覚フィードバックの直接計算基盤として効果的に機能することを示唆している。
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