SonoGym: High Performance Simulation for Challenging Surgical Tasks with Robotic Ultrasound
作者: Yunke Ao, Masoud Moghani, Mayank Mittal, Manish Prajapat, Luohong Wu, Frederic Giraud, Fabio Carrillo, Andreas Krause, Philipp Fürnstahl
分类: cs.RO
发布日期: 2025-07-01
备注: 21 pages, 15 figures
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
SonoGym：用于机器人超声复杂手术任务的高性能仿真平台
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 机器人超声 手术仿真 深度强化学习 模仿学习 医学图像 骨科手术 亚模优化 安全强化学习
📋 核心要点
- 现有机器人超声研究缺乏逼真高效的仿真环境，限制了深度强化学习和模仿学习在复杂手术任务中的应用。
- SonoGym通过物理和生成建模方法，从CT衍生的3D模型中实时模拟超声数据，构建可扩展的仿真平台。
- SonoGym集成了机器人平台和骨科末端执行器，并结合亚模DRL和安全强化学习，成功训练了策略。
📝 摘要（中文）
超声(US)因其实时性、非侵入性和成本效益而被广泛应用于医学成像。机器人超声可以通过减少对操作者的依赖和改善对复杂解剖区域的访问来进一步增强其效用。为此，虽然深度强化学习(DRL)和模仿学习(IL)已经显示出自主导航的潜力，但它们在解剖重建和手术指导等复杂手术任务中的应用仍然有限，这主要是由于缺乏为这些任务量身定制的逼真且高效的仿真环境。我们引入了SonoGym，这是一个可扩展的仿真平台，用于复杂的机器人超声任务，它支持跨数十到数百个环境的并行仿真。我们的框架支持通过基于物理和生成建模方法，从CT衍生的解剖3D模型中逼真且实时地模拟US数据。Sonogym通过集成常见的机器人平台和骨科末端执行器，能够训练DRL和最新的IL智能体（视觉Transformer和扩散策略），用于机器人骨科手术中的相关任务。我们进一步结合了亚模DRL（一种处理历史相关奖励的最新方法）用于解剖重建，以及安全强化学习用于手术。我们的结果表明，在各种场景中成功地进行了策略学习，同时也突出了当前方法在临床相关环境中的局限性。我们相信我们的仿真可以促进机器人学习方法在这些具有挑战性的机器人手术应用中的研究。数据集、代码和视频可在https://sonogym.github.io/公开获取。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人超声在复杂手术任务中，由于缺乏逼真高效的仿真环境，导致深度强化学习和模仿学习方法难以有效应用的问题。现有方法的痛点在于仿真环境的真实性不足，计算效率低下，难以支持大规模的策略训练和评估。
核心思路：论文的核心思路是构建一个可扩展的机器人超声仿真平台SonoGym，该平台能够逼真地模拟超声数据，并支持并行仿真，从而加速深度强化学习和模仿学习算法的训练。通过结合基于物理和生成建模的方法，SonoGym能够生成高质量的超声图像，并提供丰富的交互接口，方便研究人员进行算法开发和验证。
技术框架：SonoGym的整体架构包含以下几个主要模块：1) 基于CT图像的3D解剖模型构建模块；2) 基于物理和生成建模的超声图像仿真模块；3) 机器人平台和骨科末端执行器集成模块；4) 深度强化学习和模仿学习算法训练模块；5) 策略评估和可视化模块。整个流程是从CT图像构建3D模型，然后使用物理或生成模型仿真超声图像，接着在仿真环境中训练机器人控制策略，最后对策略进行评估和可视化。
关键创新：SonoGym最重要的技术创新点在于其逼真且高效的超声图像仿真能力。与传统的基于物理的仿真方法相比，SonoGym结合了生成模型，能够更快速地生成高质量的超声图像。此外，SonoGym还集成了亚模DRL和安全强化学习方法，以提高策略的训练效率和安全性。
关键设计：在超声图像仿真模块中，论文采用了基于物理的仿真方法，模拟超声波在组织中的传播和反射。同时，为了提高仿真效率，论文还使用了生成模型，例如GAN或扩散模型，从真实超声图像中学习图像分布，并生成逼真的超声图像。在强化学习算法方面，论文使用了亚模DRL来处理历史相关的奖励，并使用安全强化学习来约束机器人的行为，避免unsafe的操作。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
SonoGym平台成功地训练了用于解剖重建和安全手术的深度强化学习策略。实验结果表明，该平台能够生成逼真的超声图像，并支持大规模的并行仿真。通过结合亚模DRL和安全强化学习，SonoGym能够有效地提高策略的训练效率和安全性，为机器人超声在复杂手术任务中的应用奠定了基础。
🎯 应用场景
SonoGym可应用于机器人辅助骨科手术、解剖结构重建、手术导航等领域。该平台能够加速机器人超声算法的研发，提高手术的精度和安全性，并有望在未来实现更智能化的手术机器人系统。此外，该平台还可用于医学培训，帮助医生和护士提高超声操作技能。
📄 摘要（原文）
Ultrasound (US) is a widely used medical imaging modality due to its real-time capabilities, non-invasive nature, and cost-effectiveness. Robotic ultrasound can further enhance its utility by reducing operator dependence and improving access to complex anatomical regions. For this, while deep reinforcement learning (DRL) and imitation learning (IL) have shown potential for autonomous navigation, their use in complex surgical tasks such as anatomy reconstruction and surgical guidance remains limited -- largely due to the lack of realistic and efficient simulation environments tailored to these tasks. We introduce SonoGym, a scalable simulation platform for complex robotic ultrasound tasks that enables parallel simulation across tens to hundreds of environments. Our framework supports realistic and real-time simulation of US data from CT-derived 3D models of the anatomy through both a physics-based and a generative modeling approach. Sonogym enables the training of DRL and recent IL agents (vision transformers and diffusion policies) for relevant tasks in robotic orthopedic surgery by integrating common robotic platforms and orthopedic end effectors. We further incorporate submodular DRL -- a recent method that handles history-dependent rewards -- for anatomy reconstruction and safe reinforcement learning for surgery. Our results demonstrate successful policy learning across a range of scenarios, while also highlighting the limitations of current methods in clinically relevant environments. We believe our simulation can facilitate research in robot learning approaches for such challenging robotic surgery applications. Dataset, codes, and videos are publicly available at https://sonogym.github.io/.