VR Isle Academy: A VR Digital Twin Approach for Robotic Surgical Skill Development

要約

効率と安定性の向上を特徴とするロボット工学分野の現代の進歩により、外科用ロボット システム (SRS) の世界的な導入への道が開かれました。
これらのシステムは、より正確で侵襲性の低い手術アプローチを提供することで外科医のスキルを向上させますが、かなりのコストがかかります。
さらに、SRS コンポーネントには重機が使用されることが多く、そのような機器へのアクセスが制限されているため、トレーニング プロセスが困難になります。
この論文では、手の追跡と足の追跡のサポートを備えた、ポータブルでデバイスに依存しない超現実的なシミュレーションを介して、SRS シミュレーターのトレーニングを容易にする費用対効果の高い方法を紹介します。
エラー評価はリアルタイムとオフラインの両方でアクセスできるため、ユーザーのパフォーマンスの監視と追跡が可能になります。
VR アプリケーションは、トレーニングを受けていないテスター数人によって客観的に評価され、トレーニング セッションの数が増えるにつれてエラー メトリックが大幅に減少することが示されました。
これは、VR Isle Academy として示される提案された VR アプリケーションが効率的に動作し、直感的かつ没入型の方法でテスターのロボット制御スキルを向上させ、最小限のコストで学習曲線を短縮できることを示しています。

要約(オリジナル)

Contemporary progress in the field of robotics, marked by improved efficiency and stability, has paved the way for the global adoption of surgical robotic systems (SRS). While these systems enhance surgeons’ skills by offering a more accurate and less invasive approach to operations, they come at a considerable cost. Moreover, SRS components often involve heavy machinery, making the training process challenging due to limited access to such equipment. In this paper we introduce a cost-effective way to facilitate training for a simulator of a SRS via a portable, device-agnostic, ultra realistic simulation with hand tracking and feet tracking support. Error assessment is accessible in both real-time and offline, which enables the monitoring and tracking of users’ performance. The VR application has been objectively evaluated by several untrained testers showcasing significant reduction in error metrics as the number of training sessions increases. This indicates that the proposed VR application denoted as VR Isle Academy operates efficiently, improving the robot – controlling skills of the testers in an intuitive and immersive way towards reducing the learning curve at minimal cost.

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