解剖锚定模仿学习框架用于自主超声

2026年10月26日，arXiv Robotics 刊出研究者 Yuan Bi 等作者的主报道，提出一种解剖锚定的模仿学习框架，用于自主机器人超声。该框架把解剖引导的探头放置与学习得到的超声导航结合起来，用流式策略从锚点相对位姿、超声图像、探头相机视图和接触力生成扫描动作。报道称，在16名未见过的参与者上，肾脏、胆囊、肝脏标准切面采集和桡动脉扫查的成功率分别为96%、94%、88%和94%，腹部任务较微调的 pi_0 模型提升10至42个百分点。目前该事件仅有这一篇主报道，尚无跟进报道，也未出现数字或说法上的前后矛盾。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。