A Dataset of Anatomical Environments for Medical Robots: Modeling Respiratory Deformation

要約

医療ロボットの環境の解剖学的モデルは、新しいロボット システムの設計と開発のガイドに大きく役立ちます。
これらのモデルは、動作計画アルゴリズムのベンチマーク、コントローラーの評価、機械設計の選択の最適化、手順のシミュレーションに使用でき、さらにはデータ生成用のリソースとしても使用できます。
現在、これらの環境を生成するという時間のかかる作業は、個々の研究グループによって繰り返し実行されており、広く共有されることはほとんどありません。
これは、冗長な作業につながるだけでなく、システムとアルゴリズムを正確に比較することを困難にします。
この研究では、肺内で動作する医療ロボットの臨床関連の解剖学的環境のコレクションを紹介します。
解剖学的変形は肺内で動作する医療ロボットにとって根本的な課題であるため、患者由来のデータを使用してこれらの環境での呼吸変形をモデル化する方法について説明します。
当社は、医療ロボット用の解剖学的環境の公開データセットである Medical Robotics Anatomical Dataset (Med-RAD) に環境と変形データを追加することで、環境と変形データを公開共有しています。

要約(オリジナル)

Anatomical models of a medical robot’s environment can significantly help guide design and development of a new robotic system. These models can be used for benchmarking motion planning algorithms, evaluating controllers, optimizing mechanical design choices, simulating procedures, and even as resources for data generation. Currently, the time-consuming task of generating these environments is repeatedly performed by individual research groups and rarely shared broadly. This not only leads to redundant efforts, but also makes it challenging to compare systems and algorithms accurately. In this work, we present a collection of clinically-relevant anatomical environments for medical robots operating in the lungs. Since anatomical deformation is a fundamental challenge for medical robots operating in the lungs, we describe a way to model respiratory deformation in these environments using patient-derived data. We share the environments and deformation data publicly by adding them to the Medical Robotics Anatomical Dataset (Med-RAD), our public dataset of anatomical environments for medical robots.

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