Learning-based autonomous navigation, benchmark environments and simulation framework for endovascular interventions

2025-08-15

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OA

AI

DOI：10.1016/j.compbiomed.2025.110844

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摘要

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• 基于stEVE的新型自主血管内导航基准环境。 • 成功实现了从模拟到现实的迁移，成功率从98%提升至97%。 • DualDeviceNav基准中识别出多器械协调挑战。 • 开源框架支持可重复的血管内机器人学研究。 • 奖励设计消融实验表明，双组件组合可加速学习过程。

Keyword:

endovascular navigation

stEVE

simulation-to-reality transfer

multi-instrument coordination

reward design