Abstract-I framtiden av kirurgi, teledriven robot assistenter kommer att erbjuda möjlighet att utföra vissa vanligt förekommande uppgifter självständigt. Med hjälp av en naturlig uppdelning av uppgifter i subtasks, föreslår vi en ny kirurgisk HumanMachine Collaborative (HMC) system där delar av en kirurgisk uppgift utförs autonomt under fullständig kirurgens kontroll, och andra delar manuellt. Vårt system identifierar automatiskt slutförandet av en manuell subtask, smidigt utför nästa automatiserade uppgift, och sedan returnerar kontrollen tillbaka till kirurgen. Vår strategi bygger på att lära sig av demonstrationen. Den använder Hidden Markov Modeller för erkännande av uppgiften slutförande och temporal kurva medelvärde för att lära sig de utförda rörelserna. Vi visar vårt tillvägagångssätt med hjälp av en telekirurgisk robot från da Vinci. Vi visar på två illustrativa uppgifter där ett sådant samarbete mellan människa och maskin är intuitivt att automatiserad kontroll förbättrar användningen av mastermanipulatorns arbetsyta. Eftersom ett sådant system inte begränsar den traditionella användningen av roboten, utan bara förbättrar dess kapacitet samtidigt som den lämnar full kontroll till kirurgen, ger det en säker och godtagbar lösning för kirurgisk prestandaförbättring.
I REF föreslogs ett system för samarbete mellan människa och maskin (HMC) för att utföra delar av kirurgiska uppgifter självständigt och andra delar manuellt.
Human-Machine Collaborative surgery using learned models
{'venue': '2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}