手術指示の曖昧性をアフォーダンスで解消する協調ロボット手術支援
Affordance-Based Disambiguation of Surgical Instructions for Collaborative Robot-Assisted Surgery
術者の音声指示を手術視野の視覚情報と道具の機能知識に基づいて解釈し、曖昧な指示を検出・明確化する枠組みを提案した。
詳しい要約
1. どんなもの？
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
3. 技術・手法の肝は？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はある？
6. 次に読むべき論文は？
※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。
著者: Ana Davila, Jacinto Colan, Yasuhisa Hasegawa
分類: cs.RO, cs.HC
原文アブストラクト
Effective human-robot collaboration in surgery is affected by the inherent ambiguity of verbal communication. This paper presents a framework for a robotic surgical assistant that interprets and disambiguates verbal instructions from a surgeon by grounding them in the visual context of the operating field. The system employs a two-level affordance-based reasoning process that first analyzes the surgical scene using a multimodal vision-language model and then reasons about the instruction using a knowledge base of tool capabilities. To ensure patient safety, a dual-set conformal prediction method is used to provide a statistically rigorous confidence measure for robot decisions, allowing it to identify and flag ambiguous commands. We evaluated our framework on a curated dataset of ambiguous surgical requests from cholecystectomy videos, demonstrating a general disambiguation rate of 60% and presenting a method for safer human-robot interaction in the operating room.
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