Navigation Through Endoluminal Channels Using Q-Learning

要約

この論文では、強化学習アルゴリズムである Q ラーニングを使用して、特に気管支内の管腔内チャネルをナビゲートする新しいアプローチを紹介します。
提案された方法には、実際の気管支のナビゲーションを可能にすることを最終目標として、気管支に似たシミュレートされた環境をナビゲーションするように Q 学習エージェントをトレーニングすることが含まれます。
問題の定式化、シミュレーション環境、Q 学習アルゴリズム、および実験の結果について説明します。
私たちの結果は、効果的なナビゲーション戦略を学習し、シミュレートされた環境内で所定の目標を達成するエージェントの能力を示しています。
この研究は、特に困難な解剖学的環境における医療用途向けの自律ロボット システムの開発に貢献します。

要約(オリジナル)

In this paper, we present a novel approach to navigating endoluminal channels, specifically within the bronchial tubes, using Q-learning, a reinforcement learning algorithm. The proposed method involves training a Q-learning agent to navigate a simulated environment resembling bronchial tubes, with the ultimate goal of enabling the navigation of real bronchial tubes. We discuss the formulation of the problem, the simulation environment, the Q-learning algorithm, and the results of our experiments. Our results demonstrate the agent’s ability to learn effective navigation strategies and reach predetermined goals within the simulated environment. This research contributes to the development of autonomous robotic systems for medical applications, particularly in challenging anatomical environments.

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