发布日期：2024-08-01 21:27 点击次数：136
草榴社区,
斯坦福炒虾机器东说念主作家，又出新作了。
此次，机器东说念主不是给咱们炒饭了，而是给咱们作念外科手术！
最近，约翰霍普金斯和斯坦福大学的研究者们，进行了一项新的探索——
盛开新闻客户端 擢升3倍畅通度著名的医疗机器东说念主达芬奇，是否不错通过效法学习，来学习外科手术的操作任务呢？
经过执行后，他们奏效了！
组织操作、针头科罚和打结这三项基本的手术任务，达芬奇齐不错我方颓唐完成了。
领先是需要医学生苦练指法的缝合打结手艺，只见达芬奇「飞针走线」，很熟练地就不错把结打好：
接下来是针的拾取和叮嘱，达芬奇也粗略一次精确操作，动作绝无模棱两端。
第三大任务是提起组织，不错看到达芬奇遴荐了正确遵循点，闲静提起了组织。
最垂死的是，以上动作沿途齐是达芬奇自主完成的！
翻开研究作家一栏，赫然出现了炒虾机器东说念主的作家Tony Zhao和Chelsea Finn。
真实，这种进度的细巧操作，若何看齐有一股闇练的滋味。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2407.12998
博客地址：https://surgical-robot-transformer.github.io/
要知说念，跟家庭环境中的桌面操作比较，手术任务需要精确把握可变形物体，还要濒临不一致的照明和遮拦的硬感知问题。
另外，手术机器东说念主经常可能还有不准确的骨子嗅觉和迂缓。
这些问题，他们齐是如何克服的？
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大型临床数据存储库，机器东说念主不错学习了
大规模效法学习，在操作任务的通用系统上露出出了纷乱的远景，比如让机器东说念主给咱们作念家务。
不外此次研究者们盯上的，是外科领域。
外科领域是一个尚未开采、后劲纷乱的领域，尤其是在达芬奇手术机器东说念主的加握之下。
截止2021年，环球也曾有67个国度使用了6500套达芬奇系统，进行了进取1000万例手术。
况且，这些手术的进程齐被全程记载了下来，从而让咱们有了多数的演示数据存储库。
如斯大规模的数据，能否哄骗起来，构建一个自主手术的通才系统？
然则，当研究者们下手研究时却发现：让达芬奇机器东说念主通过效法学习来作念外科手术，存在一个难点——
由于达芬奇系统自己的很是性，就导致了特有的挑战，拦阻了效法学习的实施。
右上是着实的医疗环境，右下是研究东说念主员的执行开采
况且，由于相关测量不精确，其正向联接学就会不一致，淌若仅仅肤浅地使用这种访佛联接学数据磨练一个战略，经常会导致任务的失败。
很肤浅的视觉伺服任务，机器东说念主也无法实施。磨练输出统统结尾实施器姿势的战略（这是磨练机器东说念主战略的常用关节），在统共任务中的奏效率齐接近于0。
若何克服这种戒指？
团队发现，达芬奇系统的相春联接，比它的统统正向联接学愈加一致。
因此草榴社区,，他们思到一个方针：引入一种相对动作公式，使用它的访佛联接学数据，来进行战略磨练和部署。
他们推敲了以下三个选项：以相机为中心、以用具为中心和混杂关连操作。
以相机为中心的动作暗示是一种基线关节，它将动作建模为结尾实施器相关于内窥镜顶端的统统姿势。另外两个是界说相关于现时用具（即结尾实施器）框架或内窥镜顶端框架的动作的相对公式
然后，使用图像看成输入和上述动作暗示，来磨练战略。
这极少，他们的作念法跟此前的责任不相同，后者会使用联接学数据看成输入，然则在这项责任中，达芬奇的联接学数据可能并不成靠。
他们的模子基于ACT，一种基于Transformer的架构。
团队提议了一种战略狡计，仅将图形看成输入，并输出相对姿态轨迹
淌若这种关节奏效，那么包含访佛联接学的大型临床数据存储库，就不错平直用于机器东说念主学习，而无需进一步矫正了。
这关于机器东说念主的临床手术操作，无疑意旨紧要。
真实，在引入相对动作公式后，团队便哄骗访佛联接学数据，在达芬奇上奏效地演示了效法学习，不仅不需要进一步的联接学矫正，况且效率也大大优于基线关节。
执行标明，效法学习不仅不错有用地学习复杂的手术任务，还能推论到新的场景，比如在看不见的着实东说念主体组织上。
另外，腕式录像机关于学习手术操作任务，也相配垂死。
当今，除了之前也曾展示的组织操作、针头科罚和打结等自主任务外，达芬奇机器东说念主还不错完成底下多种操作。
零样本泛化
斯坦福团队的模子露出出了得当新场景的才调，举例在出现未知的动物组织的情况下。
这是一段达芬奇在缝合猪肉并打结的视频——
换成是鸡肉，达芬奇也能精确地提起放在肉名义的手术针。
这露出出其在未降临床研究中进行扩张的远景。
重试步履
那么，淌若存在一些环境扰动，达芬奇是否还能牢固施展呢？
不错看到，在其他器械霎时闯入，并将手术缝合线有益剥落之后，达芬奇并莫得停驻动作，仍然将打结步履进行了下去。
不才面整段视频中，达芬奇在第一次操作中莫得拾起手术针，它很称心志到了这一事实，通过自动更正奏效拾取。
相通性测试
临床手术人命关天，必须保证临床机器东说念主具有可相通性，「万无一失」是其必要才调。
研究团队放出了达芬奇的相通性测试视频，在不同视角下不雅察它的屡次操作，基本无可抉剔。
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手艺旅途
如下图所示，达芬奇机器东说念主的dVRK系统，由一个内窥镜录像把握器（ECM）和两个分享并吞机器东说念主底座的患者侧把握器（PSM1、PSM2）构成。
每个手臂齐是被迫开采关节的规矩组合，此背面是纯真主动关节。
然则，一般情况下，淌若在所关联节中齐使用电位器，会导致手臂的正向联接学不准确，致使有高达5厘米的纰谬。
晦气的是，dVRK提供的正向联接学数据并不牢固。这是因为开采关节（蓝色）仅使用电位计进行关节测量，并不成靠。主动关节（粉色）同期使用电位器和电机编码器，提高了精度
为了让达芬奇完成通过效法学习来完成手术操作任务这一方针，鉴于机器东说念主的前向联接学不准确，团队提议了前文中所提到的三种动作暗示法，其中混杂相对关节进一步提高了平迁移作的准确性。
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实施细节
为了磨练可行的战略，研究使用带有Transformer的动作分块(ACT)和扩散战略。
他们使用了内窥镜和手腕相机图像看成输入来磨练战略，这些图像均减弱为224x224x3的图像尺寸。
手术内窥镜图像的原始输入尺寸为1024x1280x3，手腕图像为480x640x3。
联接学数据不像其他效法学习关节中常见的那样看成输入提供，这是因为由于dVRK的狡计戒指，联接学数据经常不一致。
战略输出包括结尾实施器(delta) 位置、(delta) 标的和双臂下颌角度。
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执行进程
在此次执行中，研究者的方针是弄清这些问题的谜底——
1. 效法学习是否足以应酬复杂的外科操作任务？
2. dVRK的相春联接是否比其统统前向联接学更牢固？
3. 使用腕式录像头是否对提高奏效率至关垂死？
4. 模子在未见过的新场景中能否有用泛化？
领先需要评估的是，达芬奇的相春联接是否比其统统前向联接学愈加一致。
评估关节是在不同的机器东说念主成立下，使用统统与相春联接公式相通记载参考轨迹。
具体来说，机器东说念主需要在模拟东说念主体腹部的圆顶，使用沟通的孔，将手臂和内窥镜梗概搁置在相似的位置。
这项任务不肤浅，因为孔比内窥镜和用具轴的尺寸大得多，况且必须通过迁移装置辩论，将用具手动搁置到孔中。
总体而言，执行标明，在存在测量纰谬的情况下，相春联接的一致性更高。因此，将战略动作建模为相春联接是更好的遴荐。
在这项成立中，共网罗了224次组织提起执行、250次针的拾取和叮嘱执行，以及500次打褂讪验
图5展示了在多样机器东说念主成立下相通录制的参考轨迹，以此来测试统共动作暗示的可相通性。
左图露出了统共动作暗示法的参考轨迹的完好重构，因为自参考轨迹荟萃以来，机器东说念主关节莫得迁移过。
而当机器东说念主向左或向右迁霎时（中、右图），以录像头为中心的动作暗示法无法追踪参考轨迹，而相对动作暗示律例能很好地追踪参考轨迹。
多样机器东说念主成立下的轨迹追踪
除此除外，团队还评估了使用多样动作暗示法磨练的模子的任务奏效率。
拆伙标明，使用相对动作表述（以用具为中心的动作表述和混杂相对动作表述）磨练出来的战略发扬精良，而使用统统正向联接学磨练出来的战略则失败了。
而不才图中，最上头一转，等于组织提起任务中，机器东说念主需要收拢橡胶垫（组织）的一角，将其朝上提起。
在磨练时候，组织的一角保握着红色框内，露出测试时角的成立。
中间一转，是针的拾取和叮嘱。
在磨练进程中，针被随即放在了红色盒子内。测试时，针的中心很是被搁置在如图所示的9个位置，以在评估时候强制实施一致的开采。
底下一转，机器东说念主在打结的进程中，需要使用左侧的绳索变成一个环，通过环来收拢绳索的结尾，然后将夹具拉离彼此。
在磨练时候，来自垫子的绳索位置随即放在红色方框内，而测试时，绳索被放在红色方框中央。
底下的视频露出了使用手臂的统统前向联接学（以录像头为中心的动作）磨练战略的拆伙。
由于达芬奇手臂的前向联接学存在纰谬，在磨练和推理之间会发生显赫变化，因此这些战略无法完成任务。
况且，研究东说念主员还不雅察到，在学习外科手术操作任务时，腕部录像头能带来显赫的性能擢升。
显然，粗略自主学习的手术机器东说念主草榴社区,，有望在当年进一步扩张外科医师的才调。
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