arXiv · cs.RO· Chi Kit Ng, Tianchun Wu, Jiatan Sun, Yuming Sun, Jianru Zhang, Hongliang Ren·· 8 天前AI 评分58
论文 / 摘要阅读
MPRF：融合指令、电磁跟踪与内窥镜视频预测柔性内窥镜导航回退
Multimodal Progress-Residual Fusion for Anticipating Navigation Retreat in Robotic Flexible Endoscopy
AI 导读 · 根据来源整理
研究提出多模态进度残差融合模型MPRF，用操作指令、电磁跟踪和内窥镜视频预测柔性机器人内窥镜操作者何时回退。在150个回合的结肠体模数据上，MPRF三次随机种子平均AUPRC为0.580±0.007，最强降模态对照为0.511。作者称完整多模态历史是排序优势的主要来源，残差项带来的增量较小且不确定。
本站目前提供摘要
以上是对来源材料的中文整理，不是完整论文或全文。研究方法、数据与完整论述请到来源页面核对。
前往 arXiv · cs.RO 阅读原文 ↗来源：arXiv · cs.RO · arxiv.org