机器人辅助手术中基于实时上下文的不安全事件检测
机器人学
2020-06-19 v2
摘要
用于机器人手术的信息物理系统已实现具有更高精度和更短住院时间的微创手术。然而，随着软件复杂性和连通性的增加以及人类操作者在手术机器人监督中的深度参与，在确保患者安全方面仍存在重大挑战。本文提出一种安全监控系统，该系统在已知外科医生所执行手术任务的情况下，能够实时检测安全关键事件。我们的方法将一种从机器人时间序列运动学数据推断操作上下文的手术手势分类器，与一种在给定手术手势下可检测不安全事件的错误手势分类器库相集成。我们使用来自两个手术平台的数据进行的实验表明，所提出的系统能够以平均 1,693 毫秒的反应时间窗口和 0.88 的 F1 分数检测由意外或恶意故障引起的不安全事件，并以平均 57 毫秒的反应时间窗口和 0.76 的 F1 分数检测人为错误。
引用
@article{arxiv.2005.03611,
title = {Real-Time Context-aware Detection of Unsafe Events in Robot-Assisted Surgery},
author = {Mohammad Samin Yasar and Homa Alemzadeh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.03611},
year = {2020}
}
备注
To be published in Proceedings of the 50th IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks (DSN 2020)