用于自动插入式伽马探针操作的深度模仿学习
机器人学
2023-04-28 v1
摘要
前列腺癌患病率的上升导致机器人辅助手术（RAS）作为治疗选项被广泛采用。前哨淋巴结活检（SLNB）是前列腺癌手术的关键环节，需要准确的诊断证据。该过程可通过使用插入式伽马探针 SENSEI 系统来区分癌组织与正常组织而得以改进。然而，使用实时伽马水平显示与听觉反馈手动控制探针对经验不足的外科医生可能具有挑战性，从而导致漏检的可能。本研究提出一种深度模仿训练工作流，以自动化放射性淋巴结检测过程。所提训练工作流使用仿真数据训练一个端到端的基于视觉的伽马探针操作智能体。评估结果表明，该方法能够预测下一步动作，并为进一步改进及扩展至硬件装置提供了前景。
引用
@article{arxiv.2304.14294,
title = {Deep Imitation Learning for Automated Drop-In Gamma Probe Manipulation},
author = {Kaizhong Deng and Baoru Huang and Daniel S. Elson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.14294},
year = {2023}
}
备注
Accepted for publication in Hamlyn Symposium on Medical Robotics, 2023