机器人辅助血管介入手术中器械跟踪与控制方法研究

Endovascular surgery has become an effective and popular way to cure cardiovascular diseases whose prevalence and mortality rate are continuously raising in recent years. But there are some problems lay in this surgery, such as lack of effective way to protect surgeons away from radiation and absence of practical navigation scheme. Though, as the recent research hotspot of surgical robots, endovascular robots can effectively solve the problem of radiation protection for radiologists, the absence of intraoperative navigation problem is still unsolved. Raised from this clinical demand and based on our developed endovascular robot prototype, this project mainly focus on the task of real time tracking of surgical instruments. We carry out study on its key technologies, such as fast registration of 2D fluoroscopy image and 3D vessel model, surgical instruments tracking with disturbances in fluoroscopy images, physical modelling of surgical instruments, and real time parameters adaptation of the physical model of catheter/guidewire. Our goal is to provide some extra useful 3D visual cues for doctors to conduct PCI surgery instead of only rely on their previous experiences and anatomy knowledge. In other words, one good outcome of this research is to make the PCI surgery more easily and more precisely. The objectives of this project are to promote the interdisciplinary research between information science and medicine, accelerate the commercialize progress of endovascular robot with independent intellectual property rights, and promote the development of other surgical robots.

近年来我国的心血管疾病患病率、死亡率持续上升，血管介入手术是目前普遍采用的有效治疗手段，但该手术存在诸如缺乏有效的防护措施与导航手段等问题。利用血管介入手术机器人辅助医生实施手术能够有效地解决主刀医生的X线辐射防护问题，但是血管介入手术的术中导航问题仍未解决，这极大地制约了该手术的发展。本课题立足于这一迫切临床需求，基于已研制的血管介入手术机器人，开展介入器械术中全程跟踪与控制方法研究，深入探究复杂背景情况下介入器械的实时跟踪，缓解介入医生只能凭借详实的解剖知识、丰富的从业经验、有限的力觉信息等实施手术的难题，降低介入手术难度与风险，提高治疗精度。通过产学研密切结合，本项目将促进信息科学和医学的进一步交叉融合、推进具有自主知识产权的血管介入手术机器人的产业化进程，带动我国手术机器人的发展。

近年来我国的心血管疾病患病率、死亡率持续上升，血管介入手术是目前普遍采用的有效治疗手段，但该手术存在诸如缺乏有效的防护措施与导航手段等问题。利用血管介入手术机器人辅助医生实施手术能够有效地解决主刀医生的X线辐射防护问题，但是血管介入手术的术中导航问题仍未解决，这极大地制约了该手术的发展。我们立足于这一迫切临床需求，基于已研制的血管介入手术机器人，系统地研究了基于X影像的介入器械跟踪问题、柔性介入器械与柔性血管建模问题，分别提出了性能良好、临床可行的方法：1）将连续X影像视频中介入器械（如导丝）的跟踪问题分解成单帧图像中介入器械检测问题，考虑到导丝检测是一个二分类的任务，同时导丝的形状各异，以及兼顾检测速度和准确率，采用RPN网络检测介入器械，实现了40帧每秒的检测速度（89.2%的平均检测率），具有很好的实时性和准确性；2）针对血管轮廓检测，考虑到造影图像的信噪比低，首先对图像进行增强，然后基于增强后的图像进行血管轮廓的提取，此外，由于导丝在整个手术过程中不是全程可视的，为了全程给医生提供视觉反馈，基于血管在手术过程中几乎保持不运动的假设提出了血管轮廓估计算法，获得了较准确的检测结果；3）为增强医生的手术沉浸感，使虚拟血管具有软组织特性，研究建立了柔性血管模型，并利用Bullet内嵌算法完成柔性导丝与柔性血管之间的碰撞检测与响应，使血管产生软组织形变。通过本项目的实施，为进一步深入研究机器人辅助血管介入手术导航奠定了坚实的基础，也有力地推动了该机器人系统的产业化进程。