[論文レビュー] Task Dynamics of Prior Training Influence Visual Force Estimation Ability During Teleoperation of a Minimally Invasive Surgical Robot.

Zonghe Chua, Anthony Jarc+3 more|arXiv (Cornell University)|Apr 28, 2020

Surgical Simulation and Training被引用数 1

ひとこと要約

本研究は、ロボット支援最小侵襲外科学（RMIS）における力推定に、事前のトレーニングダイナミクスがどのように影響するかを調査する。手動手術経験を持つ外科医は、遠隔操作訓練を受けた同僚と比較して、低力での触知的診断の正確性が優れており、これは類似したタスクダイナミクス下での触覚的経験が、遠隔操作中に力フィードバックがなくても力推定を向上させる可能性を示している。

ABSTRACT

The lack of haptic feedback in Robot-assisted Minimally Invasive Surgery (RMIS) is a potential barrier to safe tissue handling during surgery. Bayesian modeling theory suggests that surgeons with experience in open or laparoscopic surgery can develop priors of tissue stiffness that translate to better force estimation abilities during RMIS compared to surgeons with no experience. To test if prior haptic experience leads to improved force estimation ability in teleoperation, 33 participants were assigned to one of three training conditions: manual manipulation, teleoperation with force feedback, or teleoperation without force feedback, and learned to tension a silicone sample to a set of force values. They were then asked to perform the tension task, and a previously unencountered palpation task, to a different set of force values under teleoperation without force feedback. Compared to the teleoperation groups, the manual group had higher force error in the tension task outside the range of forces they had trained on, but showed better speed-accuracy functions in the palpation task at low force levels. This suggests that the dynamics of the training modality affect force estimation ability during teleoperation, with the prior haptic experience accessible if formed under the same dynamics as the task.

研究の動機と目的

• オープン手術またはラパロスコピック手術からの事前の触覚的経験が、RMISにおける遠隔操作中の力推定を向上させるかどうかを検討すること。
• トレーニングモダリティ（手動操作対比、力フィードバックあり・なしの遠隔操作）が、力推定パフォーマンスに与える影響を特定すること。
• 事前の経験が、力フィードバックなしの遠隔操作下で新しい力タスクを遂行する能力にどのように反映されるかを評価すること。
• タスクダイナミクスが、手術用ロボット使用時の組織の硬さに対する内部事前分布をどのように形成するかを評価すること。

提案手法

• 参加者は3つのトレーニンググループに割り当てられた：手動操作、力フィードバックありの遠隔操作、力フィードバックなしの遠隔操作。
• 全参加者が、遠隔操作可能な手術用ロボットを用いて、シリコーン組織サンプルに特定の力を加えるトレーニングを実施した。
• トレーニング後、参加者は力フィードバックなしの遠隔操作下で2つのタスクを実施した：張力タスクと新しい触知的診断タスク。
• 力推定の正確性は、異なる力レベルにおける適用力と目標値の差を比較することで測定された。
• 特に触知的診断タスクの低力レベルにおける、速度-正確性のトレードオフが分析された。
• ベイジアンモデリング理論を用いて、事前の触覚的経験が組織の硬さに関するタスク固有の内部事前分布を形成するという仮説を提示した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 遠隔操作専用のトレーニングと比較して、事前の手動手術経験がある場合、RMISにおける遠隔操作中の力推定正確性が向上するか？
• RQ2 トレーニングモダリティ（手動対比、力フィードバックあり・なしの遠隔操作）が、新しい力タスクにおける力推定パフォーマンスにどのように影響するか？
• RQ3 事前のトレーニングで形成された組織の硬さに関する内部事前分布が、力フィードバックなしの遠隔操作タスクにどの程度転送されるか？
• RQ4 事前のトレーニングのダイナミクスが、力推定における速度-正確性のトレードオフに影響を及ぼすか？

主な発見

• 手動トレーニンググループは、訓練範囲外の力を適用する張力タスクにおいて、遠隔操作グループと比較して高い力推定誤差を示した。
• 張力タスクでの誤差が高かったにもかかわらず、手動グループは低力レベルにおける触知的診断タスクで、優れた速度-正確性パフォーマンスを示した。
• 事前の手動経験を持つ参加者は、低力での力推定が優れており、これはその触覚的事前分布が類似したタスクダイナミクス下でより効果的であることを示唆している。
• 本研究は、類似したタスクダイナミクス下で形成された事前の触覚的経験が、遠隔操作中の力推定を向上させることを支持する。
• テスト中に力フィードバックが存在しなかったにもかかわらず、手動トレーニングが低力の触知的診断タスクにおいて優位性を維持した。
• トレーニングダイナミクスは、遠隔操作手術タスクにおける組織の硬さに関する内部事前分布の形成と有用性に顕著な影響を及ぼす。