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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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Standort: ---
Exemplare: ---
heiBIB
 Online-Ressource
Verfasst von:Scheikl, Paul Maria [VerfasserIn]   i
 Gyenes, Balácz [VerfasserIn]   i
 Younis, Rayan [VerfasserIn]   i
 Haas, Christoph [VerfasserIn]   i
 Neumann, Gerhard [VerfasserIn]   i
 Wagner, Martin [VerfasserIn]   i
 Ullrich, Franziska [VerfasserIn]   i
Titel:Lapgym
Titelzusatz:an open source framework for reinforcement learning in robot-assisted laparoscopic surgery
Verf.angabe:Paul Maria Scheikl, Balázs Gyenes, Rayan Younis, Christoph Haas, Gerhard Neumann, Martin Wagner, Franziska Mathis-Ullrich
E-Jahr:2023
Jahr:12/23
Umfang:43 S.
Illustrationen:Illustrationen, Diagramme
Fussnoten:Online veröffentlicht: 12/23 ; Gesehen am 25.07.2024
Titel Quelle:Enthalten in: Journal of machine learning research
Ort Quelle:Brookline, MA : Microtome Publishing, 2001
Jahr Quelle:2023
Band/Heft Quelle:24(2023), Artikel-ID 368, Seite 1-43
ISSN Quelle:1533-7928
Abstract:Recent advances in reinforcement learning (RL) have increased the promise of introduc ing cognitive assistance and automation to robot-assisted laparoscopic surgery (RALS). However, progress in algorithms and methods depends on the availability of standardized learning environments that represent skills relevant to RALS. We present LapGym, a frame work for building RL environments for RALS that models the challenges posed by surgical tasks, and sofa env, a diverse suite of 12 environments. Motivated by surgical training, these environments are organized into 4 tracks: Spatial Reasoning, Deformable Object Manipulation & Grasping, Dissection, and Thread Manipulation. Each environment is highly parametrizable for increasing difficulty, resulting in a high performance ceiling for new algorithms. We use Proximal Policy Optimization (PPO) to establish a baseline for model-free RL algorithms, investigating the effect of several environment parameters on task difficulty. Finally, we show that many environments and parameter configurations reflect well-known, open problems in RL research, allowing researchers to continue explor ing these fundamental problems in a surgical context. We aim to provide a challenging, standard environment suite for further development of RL for RALS, ultimately helping to realize the full potential of cognitive surgical robotics. LapGym is publicly accessible through GitHub (https://github.com/ScheiklP/lap_gym
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

kostenfrei: Volltext: https://dl.acm.org/doi/pdf/10.5555/3648699.3649067
 kostenfrei: Volltext: https://jmlr.org/papers/v24/23-0207.html
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
K10plus-PPN:1896451896
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

Permanenter Link auf diesen Titel (bookmarkfähig):  https://katalog.ub.uni-heidelberg.de/titel/69237437   QR-Code
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