Autonomous Soft-Tissue Needle Steering Using Reinforcement Learning Guided by Human Input
Notice bibliographique
Résumé
Soft-tissue needle steering, where a deformable needle is inserted into the tissue to guide its tip to a desired position, is a common minimally invasive surgery (MIS) procedure. The diverse types of needles and complex tissue dynamics limit the use of existing approaches that utilize models of the needle and the tissue for automating the task. In this work, we employ a data-driven approach using deep reinforcement learning (DRL) to achieve autonomous needle steering by viewing it as a multi-goal reinforcement learning problem. Human interventions are incorporated during training to accelerate learning and reduce catastrophic failures. Generative adversarial imitation learning (GAIL) is combined with regular DRL by utilizing a hindsight relabeling scheme for human interventions to encourage the agent to imitate human behavior. To emulate the sim-to-real process, an agent is first trained in a simplistic simulation environment for needle steering and then transferred to a sophisticated one considered as the real world with fine-tuning (sim-to-sim). Experimental results show that with human interventions, the proposed method outperforms the other compared DRL approaches and can achieve good performance with only 2,000 training steps in the complex simulation environment, achieving an average return comparable to that of a 55,000-step agent trained from scratch.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».