SRT-H: A Hierarchical Framework for Autonomous Surgery via Language Conditioned Imitation Learning

要約

自律手術に関する研究は、主に制御された環境での単純なタスク自動化に焦点を当てています。
ただし、実際の外科的応用には、長期にわたる柔軟な操作と、ヒト組織の固有の変動性に対する堅牢な一般化が必要です。
これらの課題は、既存のロジックベースまたは従来のエンドツーエンドの学習戦略を使用して対処することは依然として困難です。
このギャップに対処するために、器用で長老の外科的手順を実行するための階層的なフレームワークを提案します。
私たちのアプローチは、タスク計画のための高レベルのポリシーと、低レベルの軌跡を生成するための低レベルのポリシーを利用しています。
高レベルのプランナーは、言語空間で計画を立て、タスクまたは是正命令を生成して、ロボットを長距離のステップに導き、低レベルのポリシーのエラーを修正します。
一般的に実践されている低侵襲手術である胆嚢摘出術に関するex vivo実験を通じて、枠組みを検証し、システムの主要な成分を評価するためにアブレーション研究を実施します。
私たちの方法は、n = 8の異なるex vivoの胆嚢にわたって100％の成功率を達成し、人間の介入なしで完全に自律的に動作します。
階層的なアプローチは、現実的な外科的応用の非常に動的な環境で避けられない最適でない状態から回復するポリシーの能力を改善します。
この研究は、外科的処置におけるステップレベルの自律性を示しており、自律外科システムの臨床展開に向けたマイルストーンをマークしています。

要約(オリジナル)

Research on autonomous surgery has largely focused on simple task automation in controlled environments. However, real-world surgical applications demand dexterous manipulation over extended durations and robust generalization to the inherent variability of human tissue. These challenges remain difficult to address using existing logic-based or conventional end-to-end learning strategies. To address this gap, we propose a hierarchical framework for performing dexterous, long-horizon surgical steps. Our approach utilizes a high-level policy for task planning and a low-level policy for generating low-level trajectories. The high-level planner plans in language space, generating task or corrective instructions to guide the robot through the long-horizon steps and correct for the low-level policy’s errors. We validate our framework through ex vivo experiments on cholecystectomy, a commonly-practiced minimally invasive procedure, and conduct ablation studies to evaluate key components of the system. Our method achieves a 100% success rate across n=8 different ex vivo gallbladders, operating fully autonomously without human intervention. The hierarchical approach improves the policy’s ability to recover from suboptimal states that are inevitable in the highly dynamic environment of realistic surgical applications. This work demonstrates step-level autonomy in a surgical procedure, marking a milestone toward clinical deployment of autonomous surgical systems.

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