ArthroCut：膝关节置换机器人骨切除的自主策略学习框架

ArthroCut 是一个面向膝关节置换手术机器人的自主策略学习框架，目标是把机器人从辅助执行升级为具备情境感知的动作生成。研究团队自建时间同步多模态数据集，覆盖 21 个完整病例、23,205 对 RGB-D 数据，融合术前 CT/MR、术中 NDI 骨骼与末端执行器跟踪、RGB-D 手术视频、机器人状态和文本意图，并在 Qwen-VL 骨干上微调。方法使用两类 token：术前影像 token（PIT）编码患者解剖与计划切除平面，时间对齐手术 token（TAST）融合实时视觉、几何与运动学证据，在语法与安全约束解码下输出可解释动作语法。