Page 69 - 急诊医学与精神疾病的临床理论研究

Clinical Theoretical Research on Emergency Medicine and Mental Disorders
急诊医学与精神疾病的临床理论研究

不可预测变形本质上都是高度非线性问题，而深度学习正是处理非线性问题的最
佳方法。通过结合卷积神经网络和长短期记忆网络，提出一种基于生成对抗网络
的框架，能够连续输入手术状态信息并连续输出导丝尖端的局部未来路径。还有

研究提出了一种辅助医生完成介入手术的机器人自动操作系统采用了监督学习的
方法，采集多种导管导丝在血管中的姿势在 Alexnet 网络模型中训练，经测试，
该方法目前只能用于简单路径的自动操作，对相对复杂的路径存在一定错误率。
除了上述提到的监督学习的方法，利用新兴的强化学习技术也能够使更复杂的血

管内任务实现自动路径规划，机器人能够在执行手术任务时掌握部分决策。新兴
的机器学习使机器人自主规划路径成为可能，但目前还需要在医生的规划下进行
运动，目前大部分的血管介入手术机器人都是利用主端的控制设备，引导从端机
器人进行介入。未来的突破方向是探索机器人在简单的血管分叉中自主决策的方

法，这样能够缩短医生的操作时间，保证医生手术过程的精力。
5. 异常检测及保护技术手术
机器人应当具备一定的危险监测以及风险规避能力。即使是有经验的外科医
生，也难以保证复杂的血管介入手术过程的绝对安全，应当主动提高机器人辅助

血管介入手术的稳定性与安全性。安全性提高可以在主从控制系统中的从属操作
器上设计具有滤波器跟踪功能的线性衰减电路作为采集和调节电路，并对采集的
信息进行卡尔曼滤波，增强信号的稳定性，解决从属机器人的抖动问题。自适应
卡尔曼滤波也能结合零相位滤波器用于主操作器上医生的生理性颤动的问题。还

有研究提出基于主动约束和被动修正的震颤抑制方法，不仅可以减少规则性震颤，
还可以有效抑制突发性震颤。影响手术安全性的因素不仅包括不合理的震颤，还
包括异常的碰撞力及摩擦力，为了更加灵敏地检测异常力信息，一种基于近端力
的碰撞检测算法使系统有效获取了碰撞保护功能。为了处理仪器与血管间的摩擦

带来的危险性问题，在导丝近端施加径向微振动可以有效减小摩擦阻力。根据不
同的操作区域选择不同的力反馈监测方法称为多级力反馈策略，能够在整个系统
上提高手术机器人的安全性。还有研究提出了一种操作安全预警系统，具有实时
变化的血管安全阈值，能有效避免手术导管和血管壁之间的过度碰撞。目前大多

数研发的血管介入手术机器人仍然不具备完善的危险检测和规避系统，即使有相
关的技术但还无法集成到产品中，未来希望能够将此类技术应用于临床使用的产
品，有效规避机器人手术的风险。

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