基于深度强化学习的超声探头朝向标准扫描平面的自主导航
机器人学
2024-10-28 v2 人工智能
机器学习
摘要
自主超声（US）采集是一项重要且具有挑战性的任务，因为它涉及对高度复杂且多变的图像及其空间关系的解释。在本工作中，我们提出一种深度强化学习框架，基于实时图像反馈自主控制虚拟 US 探头的 6 维位姿，以在真实世界 US 扫描的限制下导航至标准扫描平面。此外，我们提出一种基于置信度的方法，将图像质量的优化编码到学习过程中。我们在使用脊柱 US 成像中收集的真实世界数据构建的仿真环境中验证了我们的方法。实验结果表明，我们的方法能够在患者内设定下以 的精度执行可复现的 US 探头导航至标准扫描平面，并在患者内和患者间设定下分别以 和 的成功率完成任务。结果还表明，在我们方法中引入图像质量优化可有效改善导航性能。
引用
@article{arxiv.2103.00718,
title = {Autonomous Navigation of an Ultrasound Probe Towards Standard Scan Planes with Deep Reinforcement Learning},
author = {Keyu Li and Jian Wang and Yangxin Xu and Hao Qin and Dongsheng Liu and Li Liu and Max Q. -H. Meng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.00718},
year = {2024}
}
备注
Accepted at ICRA 2021