CRESSim-MPM: A Material Point Method Library for Surgical Soft Body Simulation with Cutting and Suturing

要約

最近の多くの研究では、手術援助のための合成データを使用した機械学習（ML）エージェントまたはモデルを訓練するための外科シミュレーションプラットフォームの開発に焦点を当てています。
既存のプラットフォームは、剛体の操作や柔らかい身体の変形などのタスクに優れていますが、切断や縫合などのより複雑なソフトボディの行動をシミュレートするのに苦労しています。
重要な課題は、現在のプラットフォームで主要なアプローチである有限要素法（FEM）を使用して、軟体骨折のモデリングと分割にあります。
さらに、柔らかいボディ内の双方向縫合針/糸の接触は、FEMを使用するとさらに複雑になります。
この作業では、このような挑戦的なシミュレーションにはマテリアルポイント法（MPM）を使用し、それらのために特別に設計された新しい剛性幾何学とソフトリジッドの連絡方法を提案します。
複数のMPMソルバーを統合し、切断および縫合用の外科的幾何学を組み込んだGPUアクセラレーションのMPMライブラリであるCressim-MPMを導入し、外科用途向けの専門の物理エンジンとして機能します。
さらにユニティに統合されており、ソフトボディシミュレーションのために既存のプロジェクトを最小限に抑える必要があります。
軟部組織の切断と縫合のリアルタイムシミュレーションにおけるシミュレーターの機能を実証し、さまざまな数の粒子をシミュレートするときに、異なるMPMソルバーの初期パフォーマンス評価を提供します。

要約(オリジナル)

A number of recent studies have focused on developing surgical simulation platforms to train machine learning (ML) agents or models with synthetic data for surgical assistance. While existing platforms excel at tasks such as rigid body manipulation and soft body deformation, they struggle to simulate more complex soft body behaviors like cutting and suturing. A key challenge lies in modeling soft body fracture and splitting using the finite-element method (FEM), which is the predominant approach in current platforms. Additionally, the two-way suture needle/thread contact inside a soft body is further complicated when using FEM. In this work, we use the material point method (MPM) for such challenging simulations and propose new rigid geometries and soft-rigid contact methods specifically designed for them. We introduce CRESSim-MPM, a GPU-accelerated MPM library that integrates multiple MPM solvers and incorporates surgical geometries for cutting and suturing, serving as a specialized physics engine for surgical applications. It is further integrated into Unity, requiring minimal modifications to existing projects for soft body simulation. We demonstrate the simulator’s capabilities in real-time simulation of cutting and suturing on soft tissue and provide an initial performance evaluation of different MPM solvers when simulating varying numbers of particles.

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