SARTRES: a semi-autonomous robot teleoperation environment for surgery
SARTRES: a semi-autonomous robot teleoperation environment for surgery
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SARTRES：用于手术的半自主机器人远程操作环境
DOI：
10.1080/21681163.2020.1834878
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Aggarwal, Vaneet
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Rahman, Md Masudur;Balakuntala, Mythra V.;Gonzalez, Glebys;Agarwal, Mridul;Kaur, Upinder;Venkatesh, Vishnunandan L.;Sanchez-Tamayo, Natalia;Xue, Yexiang;Voyles, Richard M.;Aggarwal, Vaneet
遥控手术机器人可以在严峻和敌对的环境中提供立即的医疗援助。然而，这样的场景是时间敏感的，并且需要可能不可用的高带宽和低延迟通信链路。本文提出的系统有一个标准的外科手术遥控操作界面，它提供了一个环境中，他们接受培训的外科医生。在我们的半自主机器人框架中，高级指令从外科医生的动作中推断出来，然后在机器人上半自主地执行。该框架由两个主要模块组成：（i）识别模块-其识别原子子任务（即，（ii）执行模块-其使用任务上下文信息在机器人端执行所识别的任务主题。由于其在腹腔镜手术培训中的重要性，本文选择了栓钉转移任务。实验在DESK手术数据集上进行，以使用两个指标来显示我们的框架的有效性：用户干预（在自治程度上）和成功率。我们实现了平均准确率为91.5%的主题识别和86%的成功在主题执行。此外，我们获得了53.9%的平均成功率为整体任务，使用基于模型的方法与99.33%的自主度。
Teleoperated surgical robots can provide immediate medical assistance in austere and hostile environments. However, such scenarios are time-sensitive and require high-bandwidth and low-latency communication links that might be unavailable. The system presented in this paper has a standard surgical teleoperation interface, which provides surgeons with an environment in which they are trained. In our semi-autonomous robotic framework, high-level instructions are inferred from the surgeon’s actions and then executed semi-autonomously on the robot. The framework consists of two main modules: (i) Recognition Module – which recognises atomic sub-tasks (i.e., surgemes) performed at the operator end, and (ii) Execution Module – which executes the identified surgemes at the robot end using task contextual information. The peg transfer task was selected for this paper due to its importance in laparoscopic surgical training. The experiments were performed on the DESK surgical dataset to show our framework’s effectiveness using two metrics: user intervention (in the degree of autonomy) and success rate of surgeme execution. We achieved an average accuracy of 91.5% for surgeme recognition and 86% success during surgeme execution. Furthermore, we obtained an average success rate of 53.9% for the overall task, using a model-based approach with a degree of autonomy of 99.33%.
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