Autonomous Soft Robotic Guidewire Navigation via Imitation Learning
Created by
Haebom
저자
Noah Barnes, Ji Woong Kim, Lingyun Di, Hannah Qu, Anuruddha Bhattacharjee, Miroslaw Janowski, Dheeraj Gandhi, Bailey Felix, Shaopeng Jiang, Olivia Young, Mark Fuge, Ryan D. Sochol, Jeremy D. Brown, Axel Krieger
개요
내혈관 수술에서 연성 로봇 가이드와이어의 자율 항해를 위한 변환기 기반 모방 학습 프레임워크를 개발했습니다. 이 프레임워크는 목표 조건을 기반으로 하고, 상대적인 동작 출력을 사용하며, 자동 조영제 주입 기능을 갖추고 있습니다. 이 모델은 36가지의 모듈식 분기 형상에서 647개의 시뮬레이션 데모를 통해 훈련되었으며, 새로운 혈관 형상 3가지에서 83%의 성공률로 자율 항해를 수행했습니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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변환기 기반 모방 학습 프레임워크를 사용하여 연성 로봇 가이드와이어의 자율 항해를 성공적으로 구현했습니다.
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새로운 혈관 형상에서도 높은 성공률을 보이며 일반화 성능을 입증했습니다.
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자동 조영제 주입, 상대적 동작 출력, 목표 조건부 학습 등 효과적인 설계 요소들을 활용했습니다.
