Page 68 - 急诊医学与精神疾病的临床理论研究

第二章 急诊常用诊疗术

如上文提到的 SenseiX 系统就利用了导管尖端的机械模型估计力反馈。力反馈系
统的基础是力传感器，常见的传感器是压电式和压阻式，此类传感器现已能够应
用于动物组织介入手术实验中并且取得了较为理想的效果。但是上述两种传感器

在使用中会与其他电子器械相互干扰，影响传感器的精度，基于光纤的力传感器
却能弥补这一缺陷，其优势在于精度更高，抗干扰性更强。通常介入手术中可被
感知的力分为两种：一是位于人体内的手术工具尖端收集的力，称为远端力；二
是位于人体外的手术工具操作端的力，称为近端力。远端力通常由手术工具和血

管壁之间的接触力组成，而近端力是一个复杂的复合力，包括接触力、摩擦力和
黏性阻力等。远端力需要将传感器集成在手术工具尖端。比远端力、近端力的收
集要更加容易，实现方法是在机器的传动部件间安装力传感器，但由于近端力的
组成复杂，往往需要对收集到的数据进行处理。用于机器人介入手术的力传感器

的分辨率应当达到 0.3N 及以下，目前最理想的能够达到 0.03N。如何将力传感
器收集到的力信息反馈给外科医生是力反馈系统研究中的另一挑战。目前，市场
上已经有许多商用的力反馈操作器，但在介入手术中的适配性较差，适用于介入
手术的力反馈主操作器还需进一步研究。有多项研究都采用基于磁流变流体的触

觉界面实验来测量操作者的动作并提供触觉力。常规介入血管手术中，由经验丰
富的外科医生操作的导管上的力在轴向上的精度不小于 0.05N，因此最大误差应
控制在 0.05N 以下，GUO 等研究的基于闭环 PID 控制的力反馈系统，其主从端
最大误差降至 0.022N，是当今研究对比之下较为理想的精度。即使已有产品集

成了力反馈系统，相关的技术并不能完全满足血管介入手术的高精度要求，作为
除视觉反馈外另一重要感知信息，目前大多数的技术都是在末端驱动结构添加力
传感器由此在医生端产生“触觉”，但是手术过程中真正的阻力来自导管等工具
的末端，由于血管是错综复杂的，工具末端的力感知传导到驱动结构时，难免会

损失精确性。如若相关技术有创新，提高力反馈的精度，将会大幅度减少高风险
手术产生的并发症。
4. 自主实时移动路径规划技术
实现机器人手术路径自主规划的方法就是根据血管造影的图像以及手术器械

所处的位置来制定介入规则。由于患者个体的差异性和手术环境的复杂性，依赖
医生寻找最佳手术路径时仍可能遇到困难。但计算机辅助自动手术路径规划有利
于解决这个问题。手术过程中局部场景的非结构化和多变性以及被动柔性工具的

51