Parallelism in Autonomous Robotic Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Robots can perform multiple tasks in parallel. This work is about leveraging this capability in automating multilateral surgical subtasks. In particular, we explore, in a simulation study, the benefits of considering this parallelism capability in developing execution models for autonomous robotic surgery. We apply our work to two surgical subtask categories: (i) coupled-motion subtasks, where multiple robot arms share the same resources to perform the subtask, and (ii) decoupled-motion subtasks, where each robot arm executes its part of the task independently from the others. We propose and develop parallel execution models for the surgical debridement subtask, a representative of the first category, and the multi-throw suturing subtask, a representative of the second one. Comparing these parallel execution models to the state-of-the-art ones shows significant reductions in the subtasks completion time by at least 40%. In 20 trials, our results show that our proposed model for the surgical debridement subtask, that uses hierarchical concurrent state machines, provides a parallel execution framework that is efficient while greatly reducing collisions between the arms compared to a naive parallel execution model without coordination. We also show how applying parallelism can lead to execution models that go beyond the normal practice of human surgeons. We finally propose the notion of “automation for surgical manual execution” where we argue that autonomous robotic surgery research can be used as a tool for surgeons to discover novel manual execution models that can significantly improve their surgical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».