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SutureAgent: Learning Surgical Trajectories via Goal-conditioned Offline RL in Pixel Space

SutureAgent एक गोल-कंडीशन्ड (goal-conditioned) ऑफलाइन सुदृढ़ीकरण लर्निंग (reinforcement learning) फ्रेमवर्क है जो सर्जिकल नीडल प्रक्षेपवक्र (trajectory) भविष्यवाणी को पिक्सेल-स्पेस अनुक्रमिक निर्णय लेने की समस्या के रूप में तैयार करता है, जो मौजूदा विधियों की तुलना में काफी कम विस्थापन त्रुटियों को प्राप्त करने के लिए स्पार्स वेपॉइंट एनोटेशन (sparse waypoint annotations) और कंजर्वेटिव पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन का लाभ उठाता है।

मूल लेखक: Huanrong Liu, Chunlin Tian, Tongyu Jia, Tailai Zhou, Qin Liu, Yu Gao, Yutong Ban, Yun Gu, Guy Rosman, Xin Ma, Qingbiao Li

प्रकाशित 2026-03-31

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Huanrong Liu, Chunlin Tian, Tongyu Jia, Tailai Zhou, Qin Liu, Yu Gao, Yutong Ban, Yun Gu, Guy Rosman, Xin Ma, Qingbiao Li

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

कल्पना कीजिए कि आप एक टीवी शो पर एक मास्टर शेफ को एक जटिल व्यंजन बनाते हुए देख रहे हैं। आप शेफ के हाथों की हरकतें, चाकू का चलना और सामग्री को मिलाना देख सकते हैं। लेकिन आप शेफ के आंतरिक विचारों या अगले पाँच सेकंड की सटीक योजना को नहीं देख सकते।

अब, कल्पना कीजिए कि आप एक ऐसा रोबोट बनाना चाहते हैं जो उसी वीडियो को देख सके और सटीक रूप से भविष्यवाणी कर सके कि शेफ का चाकू अगली बार कहाँ जाएगा, कदम-दर-कदम, ताकि वह शेफ की मदद कर सके या यहाँ तक कि उसकी जगह ले सके।

यह बिल्कुल वही है जिसे पेपर "SutureAgent" हल करने की कोशिश कर रहा है, लेकिन यहाँ शेफ के बजाय, यह एक रोबोटिक सर्जन है जो मरीज के शरीर के भीतर किडनी के घाव को सिल रहा है।

यहाँ बताया गया है कि उन्होंने इसे कैसे किया, सरल शब्दों में:

1. समस्या: सर्जरी का "ब्लैक बॉक्स"

आधुनिक सर्जरी में, रोबोट (जैसे प्रसिद्ध da Vinci सिस्टम) डॉक्टरों की मदद करते हैं। लेकिन इन रोबोटों को स्मार्ट बनाने के लिए, हमें आमतौर पर रोबोट की आंतरिक "मांसपेशियों की गतिविधियों" (kinematics) को जानने की आवश्यकता होती है।

चुनौती: अधिकांश पुराने सर्जिकल वीडियो (जो 20 साल पुराने हैं, या ऐसे अस्पतालों से हैं जहाँ फैंसी रोबोट नहीं हैं) केवल कैमरा फुटेज होते हैं। उनके पास रोबोट का आंतरिक डेटा नहीं होता।
कठिनाई: केवल एक वीडियो को देखकर यह अंदाजा लगाना कि सुई कहाँ जाएगी, अविश्वसनीय रूप से कठिन है। सुई तेजी से चलती है, दृश्य हिलता रहता है, और डॉक्टर का हाथ दृश्य को बाधित कर सकता है।
डेटा की कमी: कंप्यूटर को सिखाने के लिए, आपको आमतौर पर वीडियो के हर एक फ्रेम पर एक रेखा खींचनी पड़ती है जिससे पता चले कि सुई कहाँ है। इसमें बहुत समय लगता है और यह बहुत महंगा है। अधिकांश वीडियो में केवल कुछ "कीफ्रेम्स" (जैसे 9 बिंदु) विशेषज्ञों द्वारा चिह्नित किए गए होते हैं।

2. पुराना तरीका: "एक ही बार में पूरे पथ का अनुमान लगाना"

पिछले AI तरीकों ने वीडियो को देखने और यह कहने की कोशिश की कि, "ठीक है, यहाँ वह पूरा रास्ता है जो सुई अगले 10 सेकंड में लेगी।"

दोष: यह एक विशाल सड़क मानचित्र बनाने के लिए एक ही बड़े ब्रश स्ट्रोक का उपयोग करने जैसा है। यदि आप शुरुआत में एक छोटी सी गलती करते हैं, तो पूरा मानचित्र गलत हो जाता है। साथ ही, ये तरीके अक्सर इस तथ्य को अनदेखा करते हैं कि सुई कदम-दर-कदम चलती है, जैसे कोई व्यक्ति चल रहा हो।

3. नया विचार: "सुई एक छोटा रोबोट है"

लेखकों, हुआनरोंग लियू और उनकी टीम ने दृष्टिकोण में एक शानदार बदलाव किया। AI को "एक रेखा खींचने" के लिए कहने के बजाय, उन्होंने पूछा: "क्या होगा अगर सुई की नोक स्वयं एक छोटा रोबोट एजेंट है जो एक गंतव्य तक चलने की कोशिश कर रहा है?"

उन्होंने सुई की नोक को एक वीडियो गेम के पात्र की तरह माना जो एक समय में एक पिक्सेल चलता है।

खेल: सुई खिलाड़ी है। लक्ष्य एक विशिष्ट स्थान (अगला टांका) तक पहुँचना है।
नियम: सुई केवल 8 दिशाओं में (जैसे दिशा सूचक यंत्र/कंपास) चल सकती है और यह चुन सकती है कि उसे कितना कदम बढ़ाना है।

4. सफलता का मंत्र: "विरल संकेतों से सीखना"

चूंकि उनके पास एक सटीक मानचित्र नहीं था (केवल 9 बिंदु थे), इसलिए उन्होंने क्यूबिक स्प्लाइन इंटरपोलेशन (Cubic Spline Interpolation) नामक एक चतुर तकनीक का उपयोग किया।

उपमा: कल्पना कीजिए कि आपके पास कागज पर 9 बिंदु हैं। आप उनके बीच के वक्र (curve) का अनुमान लगाने के लिए उन्हें एक चिकने, लचीले रूलर (स्प्लाइन) से जोड़ते हैं।
पुरस्कार प्रणाली: उन्होंने इस चिकने वक्र को एक "खजाने की खोज" में बदल दिया।
- यदि सुई-एजेंट चिकने वक्र के करीब चलता है, तो उसे गोल्ड स्टार (इनाम) मिलता है।
- यदि वह भटक जाता है, तो उसे समय की पेनल्टी (जुर्माना) मिलती है।
- मूल बिंदु वास्तविक विशेषज्ञ के हाथ के जितने करीब था, गोल्ड स्टार उतना ही मूल्यवान होता है।

इसने उन्हें बहुत कम डेटा (केवल 9 बिंदुओं) का उपयोग करके AI को सिखाने में सक्षम बनाया, क्योंकि उन्होंने इसे एक सघन, चरण-दर-चरण खेल में बदल दिया।

5. मस्तिष्क: "कंजर्वेटिव Q-लर्निंग"

सुई-एजेंट कैसे अच्छा बनना सीखता है? उन्होंने ऑफलाइन रीइन्फोर्समेंट लर्निंग नामक तकनीक का उपयोग किया।

उपमा: कल्पना कीजिए कि एक छात्र परीक्षा के लिए पढ़ाई कर रहा है।
- मानक लर्निंग: छात्र समस्याओं को हल करता है, गलत होता है, और शिक्षक तुरंत उसे सुधारता है। (सर्जरी में यह महंगा है; आप रोबोट को वास्तविक मरीज पर विफल होने नहीं दे सकते)।
- ऑफलाइन लर्निंग (जो उन्होंने किया): छात्र पिछले परीक्षाओं (विशेषज्ञ वीडियो) का एक ढेर लेकर बैठता है और अकेले अध्ययन करता है। वह कभी भी वास्तविक मरीज को नहीं छूता है।
- कंजर्वेटिव Q-लर्निंग (CQL): यह एक "स्मार्ट अध्ययन आदत" है। AI को बताया जाता है: "केवल वे ही कार्य करें जिनके बारे में आप 100% सुनिश्चित हैं कि वे अतीत में देखे गए अनुभवों के आधार पर सुरक्षित हैं। वे अजीब नए कदम उठाने की कोशिश न करें जो विशेषज्ञों ने कभी नहीं किए।" यह रोबोट को कुछ भी खतरनाक करने से रोकता है।

6. परिणाम: "अतुलनीय सटीकता"

उन्होंने इसका परीक्षण 50 मरीजों के 1,158 वास्तविक सर्जिकल वीडियो पर किया।

प्रतियोगिता: उन्होंने अपने "नीडल एजेंट" की तुलना अन्य फैंसी AI तरीकों (जैसे डिफ्यूजन मॉडल, जो अभी लोकप्रिय हैं) से की।
परिणाम: SutureAgent अगली सबसे अच्छी विधि की तुलना में 58.6% अधिक सटीक था।
यह क्यों मायने रखता है: इसका मतलब है कि रोबोट सुई के पथ की बहुत उच्च सटीकता के साथ भविष्यवाणी कर सकता है, भले ही वह केवल कुछ बिंदुओं को देख रहा हो। यह एक जादूगर को देखने और यह अनुमान लगाने जैसा है कि सिक्का ठीक कहाँ गिरेगा, भले ही आपने केवल जादूगर के हाथ को दो बार चलते देखा हो।

सारांश

SutureAgent रोबोट को सिलना सिखाने का एक नया तरीका है। पूरे पथ को याद करने के बजाय, यह सुई को वीडियो के माध्यम से चरण-दर-चरण "चलना" सिखाता है, जिसमें कुछ विशेषज्ञ बिंदुओं को मार्गदर्शक के रूप में उपयोग किया जाता है। सुई को एक छोटे एजेंट के रूप में एक खेल खेलने के रूप में और पुराने वीडियो से सुरक्षित रूप से सीखने के रूप में दिखाकर, यह एक ऐसा सिस्टम बनाता है जो अधिक सुरक्षित, अधिक सटीक है, और किसी भी सर्जिकल वीडियो पर काम कर सकता है, न कि केवल उच्च-तकनीकी रोबोटों वाले वीडियो पर।

एक वाक्य में: उन्होंने "सुई के पथ की भविष्यवाणी करने" की कठिन समस्या को एक सरल "चरण-दर-चरण चलने वाले खेल" में बदल दिया जिसे एक रोबोट पुराने वीडियो का अध्ययन करके पूरी तरह से खेलना सीख सकता है।

यहाँ शोध पत्र "SutureAgent: Learning Surgical Trajectories via Goal-conditioned Offline RL in Pixel Space" का विस्तृत तकनीकी सारांश दिया गया है।

1. समस्या विवरण (Problem Statement)

यह शोध पत्र एंडोस्कोपिक वीडियो से सर्जिकल नीडल (सुई) के प्रक्षेपवक्र (trajectories) की भविष्यवाणी करने की चुनौती को संबोधित करता है ताकि रोबोट-सहायता प्राप्त सिलाई (suturing) को सक्षम बनाया जा सके। सटीक भविष्यवाणी पूर्व-नियोजन (anticipatory planning), वास्तविक समय के मार्गदर्शन और सुरक्षित गति निष्पादन के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है।

पहचानी गई मुख्य चुनौतियाँ:

क्रमिक निर्भरता (Sequential Dependency): मौजूदा विधियाँ अक्सर विजुअल ऑब्जर्वेशन से मोशन डिस्ट्रीब्यूशन सीखने के दौरान आस-पास के मोशन स्टेप्स के बीच क्रमिक निर्भरता को पकड़ने में विफल रहती हैं।
विरल पर्यवेक्षण (Sparse Supervision): उच्च-गुणवत्ता वाले सर्जिकल डेटासेट में आमतौर पर केवल विरल वेपॉइंट एनोटेशन (keyframes) होते हैं, जिससे अपर्याप्त सिग्नल घनत्व के कारण सुपरवाइज्ड लर्निंग या इमिटेशन लर्निंग कठिन हो जाती है।
काइनेमैटिक निर्भरता (Kinematic Dependency): अधिकांश वर्तमान दृष्टिकोण रोबोट काइनेमैटिक डेटा (जोइंट एंगल्स, एंड-इफेक्टर पोस) पर निर्भर करते हैं, जो उन प्लेटफॉर्म्स के लिए हस्तांतरणीयता (transferability) को सीमित करता है जहाँ सुलभ इंटरफेस नहीं हैं (जैसे मानक लैप्रोस्कोपिक वीडियो) और विभिन्न रोबोटिक सिस्टमों में सामान्यीकरण (generalization) को रोकता है।
जेनरेटिव मॉडल्स की जटिलता (Complexity of Generative Models): हालिया डिफ्यूजन-आधारित दृष्टिकोण अक्सर एक ही पास में पूरे प्रक्षेपवक्र की भविष्यवाणी करते हैं या धीमे ऑटोरिग्रेसिव डिकोडिंग पर निर्भर करते हैं, जिससे एरर संचय (error accumulation) और उच्च अनुमान जटिलता (inference complexity) होती है।

2. कार्यप्रणाली: SutureAgent (Methodology: SutureAgent)

लेखक SutureAgent प्रस्तावित करते हैं, जो एक फ्रेमवर्क है जो नीडल प्रक्षेपवक्र भविष्यवाणी को पिक्सेल स्पेस में एक गोल-कंडीशन्ड (goal-conditioned) क्रमिक निर्णय लेने की समस्या के रूप में पुनर्गठित करता है। नीडल टिप को एक एजेंट के रूप में माना जाता है जो स्टेप-दर-स्टेप आगे बढ़ता है।

A. समस्या का प्रारूप (Problem Formulation)

इनपुट: परिवर्तनीय लंबाई वाले वीडियो सेगमेंट ( $V_{0:T_{obs}}$ ) और विरल एनोटेटेड नीडल टिप पोजीशन।
आउटपुट: भविष्य के प्रक्षेपवक्र वेपॉइंट्स ( $\hat{p}_{t}$ ) जिन्हें ऑटोरिग्रेसिव रूप से प्रेडिक्ट किया जाता है।
दृष्टिकोण: डायरेक्ट रिग्रेशन के बजाय, इस कार्य को एक ऑफलाइन रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (RL) समस्या के रूप में मॉडल किया गया है जहाँ एजेंट विशेषज्ञ प्रदर्शन (expert demonstrations) के एक स्टेटिक डेटासेट से सीखता है।

B. डेटा प्रोसेसिंग और रिवॉर्ड डिज़ाइन (Data Processing & Reward Design)

सघन रिवॉर्ड जनरेशन (Dense Reward Generation): चूंकि एनोटेशन विरल हैं (प्रति प्रक्षेपवक्र 9 कीफ्रेम्स), लेखक क्यूबिक स्प्लाइन इंटरपोलेशन (cubic spline interpolation) का उपयोग करके सघन प्रति-फ्रेम संदर्भ स्थितियाँ उत्पन्न करते हैं।
कॉन्फिडेंस वेटिंग (Confidence Weighting): इंटरपोलेटेड फ्रेम्स को मैन्युअल रूप से एनोटेटेड कीफ्रेम्स (1.0) की तुलना में कम कॉन्फिडेंस स्कोर (0.45–0.9) दिया जाता है।
रिवॉर्ड फंक्शन ( $r_k$ ): एजेंट को निर्देशित करने के लिए एक कंपोजिट रिवॉर्ड डिज़ाइन किया गया है:
- टाइम पेनल्टी (Time Penalty): दक्षता को प्रोत्साहित करने के लिए निरंतर नकारात्मक रिवॉर्ड।
- प्रॉक्सिमिटी रिवॉर्ड (Proximity Reward): प्रेडिक्टेड पोजीशन और इंटरपोलेटेड रेफरेंस के बीच यूक्लिडियन दूरी पर आधारित, जिसे एनोटेशन कॉन्फिडेंस द्वारा भारित (weighted) किया गया है।
- टर्मिनल शेपिंग (Terminal Shaping): एंडपॉइंट सटीकता पर जोर देने के लिए अंतिम स्टेप पर एक अतिरिक्त रिवॉर्ड।

C. नेटवर्क आर्किटेक्चर (Network Architecture)

ऑब्जर्वेशन एनकोडर (Observation Encoder):
- नीडल टिप पर केंद्रित 128×128 RGB क्रॉप और एक गाइडेंस हीटमैप (कॉन्फिडेंस द्वारा मॉड्युलेट किया गया रास्टरकृत प्रक्षेपवक्र पथ) लेता है।
- स्थानीय फीचर्स निकालने के लिए स्पेशियल CNN और लॉन्ग-रेंज टेम्पोरल डिपेंडेंसी कैप्चर करने के लिए ट्रांसफॉर्मर का उपयोग करता है।
- एक कॉन्टेक्स्टुअल रिप्रेजेंटेशन ( $z_c$ ) आउटपुट करता है।
गोल-कंडीशन्ड स्टेट एनकोडर (Goal-Conditioned State Encoder):
- $z_c$ $z_{c}$ को निम्नलिखित के साथ जोड़कर स्टेट वेक्टर $s_k$ $s_{k}$ का निर्माण करता है:
  - वर्तमान प्रेडिक्टेड पोजीशन ( $\hat{p}_k$ )।
  - गाइडेंस कोऑर्डिनेट ( $g_k$ )।
  - रिलेटिव डिस्प्लेसमेंट ( $g_k - \hat{p}_k$ )।
  - नॉर्मलाइज्ड प्रेडिक्शन प्रोग्रेस ( $k/T_{pred}$ )।
- नोट: ट्रेनिंग के दौरान, $g_k$ ग्राउंड ट्रुथ है; इन्फरेंस के दौरान, इसे पॉलिनॉमियल एक्सट्रपलेशन के माध्यम से अनुमानित किया जाता है।
पॉलिसी हेड (Policy Head):
- एक्शन स्पेस: डिस्क्रीट दिशा (9 एक्शन: 8 दिशाएं + 1 आइडल) और कंटीन्यूअस मैग्नीट्यूड (स्टेप लेंथ)।
- प्रेडिक्शन: अगला डिस्प्लेसमेंट $\Delta \hat{p}_k = \hat{m}_k \cdot \hat{d}_k$ ऑटोरिग्रेसिव रूप से प्रेडिक्ट करता है।

D. ट्रेनिंग एल्गोरिदम: कंजर्वेटिव Q-लर्निंग (Conservative Q-Learning - CQL)

ऑफलाइन RL: मॉडल को ऑनलाइन इंटरेक्शन के बिना पूरी तरह से लॉग किए गए एक्सपर्ट डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है।
ट्विन क्रिटिक्स के साथ CQL (CQL with Twin Critics): आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन एक्शन्स के ओवरएस्टिमेशन को रोकने के लिए दो Q-फंक्शंस का उपयोग करके कंजर्वेटिव एक्शन वैल्यूज सीखता है।
रेगुलराइजेशन (Regularization):
- बिहेवियरल क्लोनिंग (BC): एक्सपर्ट एक्शन्स की नकल करके पॉलिसी लर्निंग को स्थिर करने के लिए एक ऑक्जिलरी लॉस।
- मैग्निट्यूड रिग्रेशन (Magnitude Regression): स्टेप लेंथ पर डायरेक्ट सुपरविजन।
ग्रेडिएंट सेपरेशन (Gradient Separation): कंजर्वेटिव पेनल्टी को विजुअल एनकोडर को बायस करने से रोकने के लिए, क्रिटिक से ग्रेडिएंट्स को एनकोडर से अलग (detach) कर दिया जाता है। केवल एक्टर और मैग्नीट्यूड लॉस ही एनकोडर को अपडेट करते हैं।

3. मुख्य योगदान (Key Contributions)

नवल फॉर्मुलेशन (Novel Formulation): ऑफलाइन RL का उपयोग करके सर्जिकल नीडल प्रक्षेपवक्र भविष्यवाणी को पिक्सेल-लेवल के क्रमिक नेविगेशन कार्य के रूप में फ्रेम करने वाला पहला मॉडल, जो स्पष्ट रूप से मोशन कंटीन्यूटी और स्टेप-वाइज स्टेट ट्रांजिशन को मॉडल करता है।
विरल-से-सघन पर्यवेक्षण (Sparse-to-Dense Supervision): क्यूबिक स्प्लाइन इंटरपोलेशन और कॉन्फिडेंस-वेटेड रिवॉर्ड्स के माध्यम से विरल वेपॉइंट एनोटेशन को सघन रिवॉर्ड सिग्नल्स में बदलने की एक प्रक्रिया, जो सीमित मार्गदर्शन से प्रभावी शिक्षण को सक्षम बनाती है।
रोबस्ट फ्रेमवर्क (Robust Framework): एक गोल-कंडीशंड ऑफलाइन RL आर्किटेक्चर (SutureAgent) जो बिना किसी रोबोट काइनेमैटिक डेटा के केवल एंडोस्कोपिक वीडियो पर काम करता है, जिससे मौजूदा क्लिनिकल आर्काइव्स के लिए व्यापक अनुप्रयोग सुनिश्चित होता है।

4. प्रयोगात्मक परिणाम (Experimental Results)

डेटासेट: 50 रोगियों से 1,158 प्रक्षेपवक्रों वाला एक नया किडनी वंड स्यूटुरिंग डेटासेट। इसमें प्रत्येक प्रक्षेपवक्र के लिए 9 कीफ्रेम्स शामिल हैं।
बेसलाइन्स (Baselines): व्यवहार संबंधी क्लोनिंग (BC), GAIL, इम्प्लिसिट बिहेवियरल क्लोनिंग (IBC), डिफ्यूजन पॉलिसीज़ (iDiff-IL, CondDiff, MID), और एक वैनिला CNN के विरुद्ध तुलना की गई।
प्रदर्शन (Performance):
- ADE में कमी: SutureAgent ने सबसे मजबूत बेसलाइन (BC) की तुलना में औसत डिस्प्लेसमेंट एरर (ADE) को 58.6% कम कर दिया।
- मेट्रिक्स: Obs=6, Pred=3 सेटिंग में 52.95 पिक्सल का ADE (BC के 128.15 के मुकाबले) और 80.22 का फ्रेट चेन डिस्टेंस (FD) (BC के 156.83 के मुकाबले) प्राप्त किया।
- रोबस्टनेस (Robustness): विभिन्न रैंडम सीड्स और प्रक्षेपवक्र लंबाई के बीच कम वेरिएंस और उच्च निरंतरता प्रदर्शित की।
- जनरलाइजेशन (Generalization): कम देखे गए फ्रेम्स (Obs=3, Pred=6) के तहत भी प्रदर्शन बनाए रखा।
सांख्यिकीय महत्व (Statistical Significance): विलकॉक्सन साइन्ड-रैंक टेस्ट ने सभी बेसलाइन्स पर महत्वपूर्ण श्रेष्ठता ( $p < 0.001$ ) की पुष्टि की।

5. महत्व और प्रभाव (Significance and Impact)

क्लिनिकल अनुप्रयोग (Clinical Applicability): रोबोट काइनेमैटिक्स पर निर्भरता को हटाकर, SutureAgent को पारंपरिक लैप्रोस्कोपिक वीडियो के विशाल संग्रह पर लागू किया जा सकता है, जिससे उन्नत प्रक्षेपवक्र भविष्यवाणी विभिन्न सर्जिकल प्लेटफॉर्म के लिए सुलभ हो जाती है।
दक्षता (Efficiency): ऑटोरिगा्रेसिव, स्टेप-वाइज़ प्रेडिक्शन दृष्टिकोण ग्लोबल जेनरेटिव मॉडल्स (जैसे डिफ्यूजन) से जुड़ी कम्प्यूटेशनल ओवरहेड और एरर संचय से बचता है।
भविष्य की दिशाएं (Future Directions): यह फ्रेमवर्क संज्ञानात्मक सर्जिकल सहायता प्रणालियों (cognitive surgical assistance systems) के लिए मार्ग प्रशस्त करता है जो सर्जनों को वास्तविक समय में, पूर्व-नियोजित मार्गदर्शन प्रदान कर सकते हैं, जिससे संभावित रूप से न्यूनतम आक्रामक प्रक्रियाओं (minimally invasive procedures) के परिणामों में सुधार हो सकता है। लेखक एक्स-विवो पोर्क (ex-vivo porcine) मॉडल पर इस सिस्टम को मान्य करने और इसे व्यापक लैप्रोस्कोपिक प्रक्रियाओं तक विस्तारित करने की योजना बना रहे हैं।