在醫(yī)學(xué)上，機(jī)器人在沒有外科醫(yī)生手的指導(dǎo)下進(jìn)行了腹腔鏡手術(shù)。最近發(fā)表在 Science Robotics 上的 研究 概述了智能組織自主機(jī)器人（ STAR ）增強(qiáng)版的設(shè)計，該機(jī)器人在豬的軟組織上完成了具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。這項成就標(biāo)志著全自動機(jī)器人手術(shù)的一個里程碑。

“我們的發(fā)現(xiàn)表明，我們可以自動化手術(shù)中最復(fù)雜、最微妙的任務(wù)之一：重新連接腸的兩端。這顆星星在四只動物身上進(jìn)行了這一手術(shù)，其結(jié)果明顯優(yōu)于人類進(jìn)行同樣的手術(shù)，” Axel Krieger ，約翰·霍普金斯大學(xué)惠汀工程學(xué)院機(jī)械工程高級作者兼助理教授在一份 發(fā)布 報告中說。

在腹腔鏡手術(shù)中，外科醫(yī)生使用小切口和攝像頭在腹部或骨盆進(jìn)行手術(shù)。連接兩個管狀結(jié)構(gòu)（如血管或腸道）的吻合術(shù)通常在腹腔鏡下進(jìn)行。盡管該手術(shù)具有微創(chuàng)性，但如果因縫合有缺陷而發(fā)生任何滲漏，該手術(shù)可能會給患者帶來嚴(yán)重并發(fā)癥。

自動機(jī)器人手術(shù)有可能提高醫(yī)療效率、安全性和可靠性。然而，根據(jù)這項研究，當(dāng)涉及到復(fù)雜的成像、組織追蹤和手術(shù)計劃時，自主吻合帶來了挑戰(zhàn)。如果手術(shù)中出現(xiàn)問題，這些程序通常也需要快速適應(yīng)。

目前的 STAR 模型改進(jìn)了 2016 年的一次迭代，能夠縫合豬的腸道，但它需要人工干預(yù)，并創(chuàng)建了一個更大的切口。

憑借先進(jìn)的機(jī)器人精度和縫合工具，以及 3D 成像系統(tǒng)和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的跟蹤算法，最新的 STAR 可以實時調(diào)整其手術(shù)計劃。

研究人員在研究中寫道：“我們開發(fā)了機(jī)器學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺和先進(jìn)的控制技術(shù)，以跟蹤患者呼吸時目標(biāo)組織的運(yùn)動，檢測不同縫合步驟之間的組織變形，并在運(yùn)動約束下操作機(jī)器人?！薄?/p>

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ CNNs ）的機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以預(yù)測組織運(yùn)動并指導(dǎo)縫合計劃。研究人員使用 9294 例吻合術(shù)中的運(yùn)動曲線對 CNN 進(jìn)行訓(xùn)練，以根據(jù)手術(shù)期間的呼吸模式和其他組織運(yùn)動來學(xué)習(xí)組織運(yùn)動。

當(dāng)組織靜止時，機(jī)器人與攝像頭同步掃描并創(chuàng)建縫合計劃。利用增強(qiáng)的計算機(jī)視覺和基于 CNN 的地標(biāo)檢測算法， STAR 生成兩個初始縫合計劃，以連接相鄰組織。一旦操作員選擇了一個計劃，機(jī)器人就會將縫合線應(yīng)用到組織上，并對該區(qū)域進(jìn)行重新成像，以便組織變形。

如果與手術(shù)計劃相比，組織位置的變化大于 3mm ，它會通知操作員啟動新的縫合計劃和批準(zhǔn)步驟。這一過程在每一次縫合中都會重復(fù)。

根據(jù) Krieger 的說法， NVIDIA GeForce GTX GPU 用于訓(xùn)練和運(yùn)行 CNN ，包括四個卷積、三個密集層和兩個跟蹤組織運(yùn)動的輸出。使用 NVIDIA T4 GPU 對采用級聯(lián) U-Net 架構(gòu)的地標(biāo)檢測算法進(jìn)行培訓(xùn)和測試。

看看智能組織自主機(jī)器人的研究人員如何在四頭豬身上進(jìn)行一項具有挑戰(zhàn)性的手術(shù)，并且比人類做得“明顯更好”。

研究人員檢查了吻合術(shù)的質(zhì)量，包括針位校正、縫線間距、縫線咬合的大小、完成時間、管腔通暢度和泄漏壓力。他們發(fā)現(xiàn)，這顆自主的恒星在一致性和準(zhǔn)確性方面都優(yōu)于專家外科醫(yī)生和機(jī)器人輔助手術(shù)。

Krieger 說：“ STAR 的獨(dú)特之處在于，它是第一個在軟組織中規(guī)劃、調(diào)整和執(zhí)行手術(shù)計劃的機(jī)器人系統(tǒng)，只需極少的人工干預(yù)。”。

關(guān)于作者

Michelle Horton 是 NVIDIA 的高級開發(fā)人員通信經(jīng)理，擁有通信經(jīng)理和科學(xué)作家的背景。她在 NVIDIA 為開發(fā)者博客撰文，重點(diǎn)介紹了開發(fā)者使用 NVIDIA 技術(shù)的多種方式。

審核編輯：郭婷