媒体报道

《深圳商报》:啧啧!这条“蛇”医术精湛

深圳先进院团队手术机器人成果登上Neural Networks期刊

时间:2018-09-03  来源: 文本大小:【 |  | 】  【打印

 

 

 

 

  深圳先进院研制的蛇形手术机器人结构示意图 

  “腔道手术机器人的出现,对医疗行业的改变是巨大的。我们的研究成果,有望三年后落地面世。”接受深圳商报记者采访时,王磊博士日前如此表示。

  王磊所在的课题组,属于中国科学院深圳先进技术研究院生物医学与健康工程研究所的微创中心,研究方向是腔道手术机器人运动感知与控制。在8月中旬的Neural Networks(神经网络)期刊上,这个研究团队在线发表了最新研究成果,论文的主角便是一条“蛇”——蛇型腔道手术机器人,其核心是一种基于深度神经网络求解逆运动学问题的算法。

  蛇形机器人

  自动化高、灵活性强

  课题组研发的蛇形机器人,是一种能够模仿生物蛇运动的新型仿生机器人,可凭借细长柔软的身躯,通过人体的自然腔道(消化道、呼吸道、血管腔)进入人体,到达手术区域,协助医生进行复杂、精细的手术。

  现代手术进入微创时代,腔道手术机器人涉及面广泛。王磊表示:“比如各类内镜手术以及经血管到达心腔的消融手术等,目前全靠人工完成,如果能用机器人进行手术,就能提升精准度和安全性。”

  以胃粘膜切除手术为例,传统手术方式需通过口腔将胃镜连同微型手术刀,伸入患者胃部,一根50厘米长的钢丝一头连着微型手术刀,另一头由医生控制,以此完成切除手术。王磊说:“传统手术方式是单自由度操作,灵活性低,且存在误操作的可能性。”蛇形机器人采用分段结构,每段都装有电机。微型手术刀与机器人合为一体,成为蛇形机器人的“手指”。通过控制电机即可进行精准操控,实现机器人的拐弯以及“手指”的角度变换。他表示:“相对于传统外科手术,蛇形机器人具有自动化高、灵活性强的特点。”

  利用近90万份数据

  进行深度学习

  尽管蛇形机器人在操控和灵活度上有诸多优势,但其在实际手术中的应用还是很少,原因在于逆运动学问题尚未完全解决,导致其精准度和安全性缺乏保障。

  什么是逆运动学问题?王磊博士的解释是:蛇形机器人在通过分段结构和增加电机的方式实现灵活度的同时,也为其运动途径带来了极多种组合。他说:“由于蛇形机器人由许多段组成,要让它到达给定位置,对每段控制的组合是很多的,可以先让第一节拐弯30度,第二节拐20度,第三节拐40度,反过来也可以。如何设置每段参数,让其到达给定位置?这就是逆运动学问题。”

  为了让机器人通过最优路径到达指定的手术位置,课题组提出人工智能、深度学习和大数据的解决方案。王磊说:“我们采用深度神经网络,通过统计学的方法,让机器人重复各种各样的仿体实验,对实验数据进行深度学习,训练机器人提高它的控制能力,使其达到更高的实时性和准确度。”他介绍称,目前蛇形机器人已利用近90万份数据,进行了基于深度神经网络的学习。

  在132个计算机科学-人工智能领域的SCI期刊中, Neural Networks影响因子排名第七。据了解,深圳先进院微创中心课题组是首个提出利用深度神经网络方法,来解决机器人逆运动学问题的科研团队。此前的研究,均是通过公式建模去寻找最优组合,但一直未能有效解决逆运动学问题。

  三年后有望实现产业化

  对于腔道手术机器人的市场前景,王磊十分乐观。他在采访中提到,美国的达芬奇腔镜手术机器人,是目前最先进的腹腔镜微创手术机器人,每台售价高达2000万人民币。他表示,“目前腔道手术机器人领域全世界尚未出现垄断性企业,如果这时候我们抓紧产品落地,在腔道类市场将具备很大的先发优势。”

  据王磊介绍,团队在医疗机器人领域已深耕十年,这项研究获得国家自然科学基金委员会(NSFC)的支持,特别是NSFC-深圳市机器人联合基金、广东省特支计划,先后提供了数百万元科研经费。

  这条医术精湛的“蛇”,也有了产业化的时间表。课题组目前基本完成前期研究,发表研究成果论文并申请了专利,接下来的工作重点是将技术产业化。王磊表示:“深圳是个重视产业化的城市,接下来我们将和深圳的优质应用机器人企业合作,期望三年后推出我国第一个具有自主知识产权的腔道手术机器人。”

  《深圳商报》2018年9月3日A12版报道:http://szsb.sznews.com/PC/layout/201809/03/node_A12.html#content_455277