この研究は、X線を用いた脊椎手術におけるロボット制御ポリシー学習の可能性を探ります。特に、模倣学習に基づくロボット制御が、複雑な多視点X線画像の解釈に適用できるかどうかを検討します。二平面ガイド下のカニューレ挿入のためのシミュレーション環境を開発し、正しい軌道のデータセットを作成しました。その後、視覚情報を基にカニューレを逐次的に整合させるための模倣学習ポリシーを訓練します。68.5%の成功率で、安全な軌道を維持しながら、複雑な解剖学に一般化できる能力を持つことが示されました。しかし、入口点の精度においては限界があり、将来的にはフィードバックの頻度を増やす必要があります。この方法がロボットによる軽量でCTフリーの脊椎手術ナビゲーションの基盤となる可能性があります。