Open-source High-precision Autonomous Suturing Framework With Visual Guidance

要約

自律手術は、ロボットによる患者ケアに革命をもたらすとして注目を集めていますが、依然として遠い、困難な目標です。
本稿では、高精度な自律縫合操作のための画像ベースのフレームワークを提案します。
まず、正確な針姿勢推定を達成するための代数幾何学的アルゴリズムを構築し、次に関節オフセット補償のための対応するキーポイントベースのキャリブレーションネットワークを設計し、さらに縫合糸の軌道を計画および制御します。
当社のソリューションは、AccelNet Surgical Robotics Challenge のすべての競合他社の中で 1 位にランクされました。
ビデオとコードは https://sites.google.com/view/accel-2022-cuhk にあります。

要約(オリジナル)

Autonomous surgery has attracted increasing attention for revolutionizing robotic patient care, yet remains a distant and challenging goal. In this paper, we propose an image-based framework for high-precision autonomous suturing operation. We first build an algebraic geometric algorithm to achieve accurate needle pose estimation, then design the corresponding keypoint-based calibration network for joint-offset compensation, and further plan and control suture trajectory. Our solution ranked first among all competitors in the AccelNet Surgical Robotics Challenge. Videos and codes can be found in https://sites.google.com/view/accel-2022-cuhk.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google