Harry Robertshaw
収録論文 11本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
論文
- 進行性経験融合による血管内ナビゲーションのマルチタスク世界モデル制御医療ロボティクス/制御2026/8/19
血管内ナビゲーションのマルチタスク制御において、進行性経験融合（PEF）を用いてTD-MPC2コントローラを訓練し、適応的計画地平線と患者特異的微調整により成功率を向上させた。
- AIベースの血管内ナビゲーションのための血管形状特性評価医療ロボティクス2026/7/1
脳卒中治療における機械的血栓除去術の自動ナビゲーションを強化するため、血管の複雑さを評価する指標を特定し、自動化された血管特徴抽出パイプラインを開発した研究。
- 血管内介入ロボットの遠隔操作：系統的レビュー遠隔手術2026/5/1
遠隔操作による血管内介入ロボットの技術的実現性、通信インフラ、臨床転帰を系統的にレビューし、最大7000kmの遠隔操作が可能で、ネットワーク遅延が臨床的に許容範囲であることを示した。
- ワールドモデルを用いた安全な自律血管内介入手術の実現に向けて医療ロボティクス2026/4/1
機械的血栓除去術の自律ナビゲーションにモデルベース強化学習（TD-MPC2）を適用し、シミュレーションとin vitro実験で既存手法より高い成功率と安全性を示した。
- AI支援ロボット血栓摘出術のための血管内モデルと有効性指標に関する提言医療ロボティクス2026/3/1
脳卒中治療のためのAI支援ロボット血栓摘出術の開発と検証に向け、専門家会議で有効性指標の標準化と4種類のテストベッド（in silico, in vitro, ex vivo, in vivo）の役割を定義した提言。
- 階層型モジュラー・マルチエージェント強化学習による機械的血栓回収術のAI自律ナビゲーション医療ロボティクス/強化学習2026/2/1
大腿動脈から内頸動脈までのカテーテルとガイドワイヤの二デバイス操作を、階層型モジュラー・マルチエージェント強化学習で自律化し、in silicoおよびin vitroで有効性を実証した研究。
- 機械的血栓回収術におけるAI自律ナビゲーションのためのワールドモデル医療ロボティクス2025/9/1
モデルベース強化学習TD-MPC2を用いて、10人の実患者血管構造で血栓回収術の自律ナビゲーションを学習し、SACより高い成功率（65%対37%）を達成した。
- 脳血管への安全な二デバイス自律ナビゲーションのための強化学習医療ロボティクス2025/3/1
機械的血栓回収術において、マイクロカテーテルとマイクロガイドワイヤの二デバイスを脳血管まで安全に自律ナビゲーションする強化学習手法を提案し、未見の血管でも96%の成功率を達成した。
- 血管内治療のための学習ベース自律ナビゲーションとベンチマーク環境・シミュレーションフレームワークsim2real2024/10/1
血管内治療ロボットの自律制御に向け、モジュール式シミュレータstEVEと3つのベンチマーク課題を構築し、深層強化学習で訓練した制御器をシミュレーションから実機へ転移できることを示した。
- 逆強化学習による機械的血栓回収術におけるカテーテルとガイドワイヤの自律ナビゲーション医療ロボティクス2024/6/1
専門家の操作から逆強化学習で報酬関数を推定し、血栓回収術の血管内でカテーテルとガイドワイヤを自律的に誘導する手法をシミュレーションで検証した。
- 血管内治療における自律ナビゲーションへの人工知能応用：系統的レビュー血管内治療AI2024/5/1
血管内治療でのカテーテル・ガイドワイヤの自律ナビゲーションにAIを活用した研究14件をレビューし、強化学習や模倣学習が主にファントムやシミュレーションで用いられている現状と、患者適用・再現性・一般化可能性の課題を明らかにした。