Integration of Reinforcement Learning in a Virtual Robotic Surgical Simulation
Notice bibliographique
Résumé
Background. The revolutions in AI hold tremendous capacity to augment human achievements in surgery, but robust integration of deep learning algorithms with high-fidelity surgical simulation remains a challenge. We present a novel application of reinforcement learning (RL) for automating surgical maneuvers in a graphical simulation. Methods. In the Unity3D game engine, the Machine Learning-Agents package was integrated with the NVIDIA FleX particle simulator for developing autonomously behaving RL-trained scissors. Proximal Policy Optimization (PPO) was used to reward movements and desired behavior such as movement along desired trajectory and optimized cutting maneuvers along the deformable tissue-like object. Constant and proportional reward functions were tested, and TensorFlow analytics was used to informed hyperparameter tuning and evaluate performance. Results. RL-trained scissors reliably manipulated the rendered tissue that was simulated with soft-tissue properties. A desirable trajectory of the autonomously behaving scissors was achieved along 1 axis. Proportional rewards performed better compared to constant rewards. Cumulative reward and PPO metrics did not consistently improve across RL-trained scissors in the setting for movement across 2 axes (horizontal and depth). Conclusion. Game engines hold promising potential for the design and implementation of RL-based solutions to simulated surgical subtasks. Task completion was sufficiently achieved in one-dimensional movement in simulations with and without tissue-rendering. Further work is needed to optimize network architecture and parameter tuning for increasing complexity.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».