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医療ロボティクスarXiv:2604.03781

OpenRC: マルチモーダルデータ収集と自律性研究のためのオープンソースロボット大腸内視鏡フレームワーク

OpenRC: An Open-Source Robotic Colonoscopy Framework for Multimodal Data Acquisition and Autonomy Research

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従来の大腸内視鏡を改造し、ビデオ・操作コマンド・駆動状態・先端位置を同時記録できるオープンソースのロボット大腸内視鏡フレームワークを開発し、約19時間の遠隔操作データセットを収集した。

詳しい要約

1. どんなもの？

- 大腸内視鏡検査の研究用に開発されたオープンソースのモジュール式ロボット大腸内視鏡フレームワーク。 - 従来のスコープを後付けでロボット化し、臨床ワークフローを維持。 - ビデオ、操作者コマンド、アクチュエーション状態、遠位先端姿勢を同時記録可能。 - マルチモーダルデータセット（1,894テレオペレーションエピソード、約19時間、10種類の構造化タスク）を収集。 - ハードウェア設計とデータセットをGitHubで公開し、NVIDIAのOpen-H-Embodiment Initiativeに貢献。

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

- 既存プラットフォームは操作者制御、器具運動、視覚フィードバックの結合ダイナミクスを系統的に研究するサポートが限定的。 - ロボット大腸内視鏡、医用画像、VLA学習における再現可能な閉ループ研究を制約していた。 - OpenRCはオープンハードウェアと整合したマルチモーダルデータセットを統合し、再現可能な基盤を提供。 - 従来のスコープを後付けするため臨床ワークフローを損なわない点が新しい。

3. 技術・手法の肝は？

- 従来のスコープを後付けでロボット化するモジュール式設計。 - ビデオ、操作者コマンド、アクチュエーション状態、遠位先端姿勢を同時記録するセンシングシステム。 - 運動一貫性の実験的検証と、センシングストリーム間のクロスモーダルレイテンシの定量化。 - 構造化タスク（通常ナビゲーション、失敗イベント、回復行動）を設計し、テレオペレーションでデータ収集。

4. どうやって有効だと検証した？

- 運動一貫性を実験的に検証。 - センシングストリーム間のクロスモーダルレイテンシを定量化。 - 10種類の構造化タスク変動にわたり、1,894テレオペレーションエピソード（約19時間）を収集。 - データセットをNVIDIAのOpen-H-Embodiment Initiativeに貢献。

5. 議論はある？

- 大腸内視鏡検査のスクリーニングにおけるロボット化と自律性研究の基盤を提供。 - マルチモーダルデータ収集とVLA学習パラダイムへの応用可能性を示唆。 - 限界や課題については要旨からは不明。

6. 次に読むべき論文は？

- 要旨で参照/比較されている研究は明示されていない。 - 関連手法として、vision-language-action (VLA) learning、robotic colonoscopy、surgical autonomy、Open-H-Embodiment Initiativeが挙げられる。 - 同分野の定番として、da Vinci Research Kit (dVRK) やJHU-ISI Gesture and Skill Assessment Working Set (JIGSAWS) などが考えられるが、要旨に記載はない。

※ 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: Siddhartha Kapuria, Mohammad Rafiee Javazm, Naruhiko Ikoma, Joga Ivatury, Mohammad Ali Nasseri, Nassir Navab, Farshid Alambeigi

分類: cs.RO

原文アブストラクト

Colorectal cancer screening critically depends on colonoscopy, yet existing platforms offer limited support for systematically studying the coupled dynamics of operator control, instrument motion, and visual feedback. This gap restricts reproducible closed-loop research in robotic colonoscopy, medical imaging, and emerging vision-language-action (VLA) learning paradigms. To address this challenge, we present OpenRC, an open-source modular robotic colonoscopy framework that retrofits conventional scopes while preserving clinical workflow. The framework supports simultaneous recording of video, operator commands, actuation state, and distal tip pose. We experimentally validated motion consistency and quantified cross-modal latency across sensing streams. Using this platform, we collected a multimodal dataset comprising 1,894 teleoperated episodes ~19 hours across 10 structured task variations of routine navigation, failure events, and recovery behaviors. By unifying open hardware and an aligned multimodal dataset, OpenRC provides a reproducible foundation for research in multimodal robotic colonoscopy and surgical autonomy. Both the hardware design and dataset are available at https://github.com/artslab2019/openrc-robotic-colonoscopy. The dataset has been contributed to the Open-H-Embodiment Initiative by NVIDIA.

arXivで原文を読む →arXiv概要ページ

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