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立体近红外荧光成像:手术机器人实时深度感知的概念验证

DOI:10.3389/frobt.2019.00066 期刊:Frontiers in Robotics and AI 出版年份:2019 更新时间:2025-09-12 10:27:22
摘要: 外科机器人应用的日益广泛催生了新型医学成像方法的需求。许多辅助性外科机器人系统基于解剖结构驱动的约束边界模型来影响外科医生的操作动作。本研究旨在证明近红外荧光(NIRF)成像技术可应用于外科手术,通过提供软组织下方毛细血管的表层下映射,作为可视化主动约束的成像方法。论文首先介绍了近红外波长范围成像系统的制造方案,随后阐述了用于验证该方法可行性的立体后处理计算方法、数据采集及测试流程。结果表明:该技术能对软组织仿体中深度达11毫米(观测角度0°至45°范围内)的毛细血管进行成像,仿体深度测量精度达±3毫米,仿体角度测量恒定精度为±1.6°。这些发现表明NIRF技术可用于外科机器人领域的下一代医学成像,并为实时深度感知在主动约束映射中的研究奠定基础。
作者: Maxwell J. Munford,Ferdinando Rodriguez y Baena,Stuart Bowyer
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研究概述 实验方案 设备清单

为证明近红外荧光(NIRF)成像技术可应用于外科手术领域,通过软组织下毛细血管的亚表面成像来呈现活动约束的可视化方法。

研究表明,在0至45°的角度范围内,近红外荧光成像技术(NIRF)可用于对软组织仿体下潜藏深度达11毫米的毛细血管进行成像。仿体深度测量的最差情况精度为±3毫米,仿体角度测量精度恒定为±1.6°。这些发现表明,近红外荧光成像技术确实可用于下一代手术机器人医疗成像系统,并为未来实时深度感知研究奠定了基础。

该研究承认,通过测量样本中的温度升高来监测激发光功率密度造成的组织损伤,这些方法可以得到改进。此外,所使用的LED发射光谱很可能导致了显著的激发光泄漏和高噪声基底。

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