凭着智能、微创、精准等基本特性，骨科机器人在应用中展现出巨大的应用价值，有力地改善了传统骨科手术损伤大、辐射量高、操作不精确等状况。下面由学术堂为大家整理出一篇题目为“计算机辅助骨科导航技术与骨科机器人”的医学技术论文，供大家参考。
原标题：骨科机器人及导航技术研究进展
摘要：随着微创外科技术、精准医疗的不断发展，骨科机器人及其导航技术引起了人们的广泛关注。凭着智能、微创、精准等基本特性，骨科机器人在应用中展现出巨大的应用价值，有力地改善了传统骨科手术损伤大、辐射量高、操作不精确等状况。骨科机器人从早期的基于工业化机器人改造逐渐发展为专用骨科机器人，体积由大到小，功能由简单到复杂，智能化程度不断提高，甚至实现了远程遥控操作。骨科机器人的操作离不开导航技术的引导，各种导航技术不断涌现，产生了基于CT、2D透视、3D透视、无图像、超声、电磁等导航系统，以及多模态导航。由此，本文主要对骨科机器人及其导航技术的基本特征、分类进行总结。
关键词：机器人；计算机辅助骨科手术；导航
进入20世纪后，X线、CT、MRI、超声等医学影像技术飞速发展，为骨科疾病的诊疗提供了极大便利。但传统骨科手术效果的好坏通常取决于医生的个人经验、手术技巧，不可避免带来诸多的人为失误，而导致患者的身心痛苦。随着计算机信息技术、微创外科手术理念的出现，以及机器人工业的迅猛发展，计算机辅助导航骨科手术 （CAOS） 和骨科医用机器人开始涌现。目前在人工关节、脊柱外科、运动医学、创伤骨科、骨肿瘤等诸多骨科领域，CAOS和医用机器人均获得了长足发展，其中一些研究成果已经获得了满意的临床应用。骨科医用机器人涉及医学图像成像、计算机技术、图像处理、机器人、机器人运动、机器人编程、空间定位、传感器整合、遥操作、虚拟现实、增强现实等，将软件、硬件与骨科手术学紧密整合起来，可以延伸骨科医生的视觉、触觉、听觉范围，提高手术操作的精确性、稳定性、可重复性，降低手术难度从而可辅助医生完成一些既往不可能完成的手术，减少手术时间、医生和患者的辐射损伤，为医学生和年轻骨科医生的学习、专科培训提供极大的便利。随着CAOS和医用机器人的不断成熟，智能化、微创化、精准化、个性化骨科手术理念已成为未来的方向发展。
1计算机辅助骨科导航技术
骨科机器人的核心技术之一是计算机辅助导航技术，导航就像人眼一样，为机器人的运行提供精确参考。计算机辅助导航技术是20世纪80年代提出的新技术，利用计算机强大的数据处理能力，将医学图像采集设备 （X线/CT/MRI /超声/PET等） 获取的患者数据进行分析处理，供医生进行术前或者术中手术规划。同时借助外部的空间坐标跟踪设备，将手术器械或机器人与患者手术目标区域进行实时空间坐标测量，获取两者的相对位置关系，从而指导医生进行精确、快速、安全的定位和内置物置入。早期基于医学图像的导航技术受成像技术原理、成像设备精度、成像现实可行性条件等诸多因素的影响，发展较为缓慢。随着成像设备的不断进步，医学图像已经从二维向三维演变，实现了患者医学信息的可视化、虚拟化，从而可指导医生完成术前评估、仿真规划、术中实时监控、术后跟踪等全程可控性操作，减少了医生的人为失误。计算机辅助导航技术有不同的分类方法。按照与人的交互性和自动化程度，可以分为被动导航、交互式导航、全自动导航。按照医学图像成像方法的不同，主要经历了CT导航、X线透视导航、无图像导航、超声导航、激光导航等几个阶段。
1. 1基于CT的导航
基于CT的骨科导航手术出现于20世纪90年代早期，得益于早期的立体定位手术的发展。需要术前进行手术部位的CT扫描，与患者术中的解剖标志进行配准，以进行复杂的二维、三维手术规划。为了将术中手术器械的运动进行可视化，需要建立手术目标和术前CT数据的转换矩阵以进行配准。早期的配准方法依赖于骨表面结构和图像空间中对应特征区域的识别技术。最常用的为成对点的表面配准，其中成对点可基于解剖标志或基于外部标记点。因此，需要进行必要的术前规划，如图像交互标记点的确定、分割、距离计算等。另外，目前基于CT导航的商业化系统，有一基本的技术前提，即假设手术对象和虚拟图像目标均为刚体。这就需要对每一个刚体分别进行配准，例如每一个腰椎节段的椎体。为了补偿运动假象，在配准过程和手术过程中，必须对每一个手术对象给予参照物，因此在术中，动态参考物必须牢固地固定于手术对象上。目前，很多研究致力于使用术中成像设备，例如C臂、超声来提取解剖特征与术前断层图像进行图像融合，从而不需要直接接触手术解剖部位，为微创手术提供了极大的便利。
CT导航在骨科的应用最早开始于腰椎椎弓根螺钉置入手术，有很多学者对其易用性、可行性进行了深入研究[1].随后，出现了各种各样的商业化CT导航系统，并可应用于脊柱不同节段的椎弓根螺钉置入。由于在脊柱领域的成功应用，使得该技术向骨科其他亚专业拓展。全髋关节置换术是比较早的应用例子，不仅注重置入手术的可靠性和精确性，也注重手术规划。很快，人们开始将CT导航用于全膝关节置换，指导手术规划和假体置入。
早期的CT导航，CT数据来源于手术室之外的CT室，这无法消除固有的术前图像和术中手术对象的实时图像之间的配准误差。因而，诸如西门子等公司将CT设备整合在手术室内，可允许医生随时进行CT扫描，大大增强了配准精度。德国Brain Lab公司还研制了小型化、可移动式的术中CT设备Airo.但不可忽视的是术中CT设备价格较为昂贵，只有较大规模的医院才能装备，从而限制了其使用的广泛性。
1. 2 2D透视导航
移动式C型臂X线机的出现，为2D透视导航提供了最重要的基础。目前，移动式C型臂X线机几乎成为骨科手术室的标准装备。随着对术前CT图像和术中透视图像两者配准的深入研究，人们开始摆脱CT的限制，直接将2D透视图像用于导航过程。2D透视导航的目的是获得2D透视图像和手术对象之间坐标关系的转换矩阵。第一步需要获得C型臂X线机和手术对象之间的空间转换矩阵，通常采用光学相机跟踪系统来实现。第二步需要获得2D透视图像和C型臂X线机之间空间坐标转换矩阵，通常把C型臂X线机的圆锥形X线透视模拟为光学相机系统来进行计算。完成以上两步后，即可获得2D透视图像和手术对象之间坐标关系的转换矩阵。
2D透视导航的优点在于系统搭建方便、术中可按需随时采集图像。但是存在透视图像的畸变问题，主要来源于C型臂X线发射器和接受器之间锥形透视引起的图像变形。为减小配准误差，必须对这种畸变进行校正补偿。有两种常用的校正方法。一种为单平面的校正板，易于安装在C型臂X线机上，但是校正过程耗时、复杂。另一种为双平面校正笼，校正效果好，但因体积大会占用手术操作的空间。实际手术中，首先获得1张或多张透视图像，输入计算机导航软件中进行配准，可进行相应的缩放、平移、旋转、标记等操作，同时可以借助多张2D透视图像配准重建成类似3D的图像。在光学相机跟踪系统的辅助下，可为医生提供手术对象的实时虚拟可视化。这种由多张2D图像配准而得到的重建图像，与传统的使用多个C型臂X线机持续透视的效果相当，但大大减少了医患的辐射暴露。目前已经诞生了多种透视导航模块，用于关节置换和骨科重建手术。
1. 3 3D透视导航
世界上第一台可进行术中3D重建的C臂是西门子公司1999年推出的SIREMOBIL Iso - C 3D,后改进为Arcadis Orbic 3D.其外观与传统C型臂X线机类似，但中央X射线束与C型臂X线机旋转中心之间没有传统C型臂X线机的固有偏差，故为等中心透视，可围绕手术目标进行精确的绕轨道旋转，最大旋转角度为190°，这为后期的精确3D重建提供了基础。随着C型臂X线机的旋转，可以获得50 ~ 200张2D透视图像，采用锥形光束重建算法，可进行高解析度3D重建。由于采取了步进电机驱动C型臂X线机旋转，使得操作具有可重复性，便于后期随时、随地进行图像校正。该系统输出图像为DICOM格式，可轻松导入商业导航系统中进行3D - CT导航过程。据研究，该3D透视导航系统的精度为： 最大误差1. 18 mm,平均为0. 47 mm,标准差为0. 21 mm.需要注意的是，手术对象在手术过程中应尽量静止，以减少误差来源，目前人们正在研究如何通过运动补偿来减少这种误差。在临床使用中，Iso - C 3D总体精度上不如现代的CT设备，尤其是在扫描大面积躯干时。更多的是用于上肢、下肢、脊柱部分节段或金属假体的3D扫描重建，可满足大部分关节置换、骨科重建手术的实际需求。
1. 4无图像导航
无图像导航，是指无需依赖术前或者术中透视图像，而是通过光电跟踪系统确定不同的解剖结构和参考标记来建立手术对象的虚拟表达。也有人称之为基于医生所定义解剖结构的计算机辅助导航。通过末端定位装置，如取点器，可确定解剖标记点并直接对其进行术中数字化显示。最早是用于前交叉韧带移植物的手术规划、置入。1995年法国Dessenne等[2]研制出计算机辅助前交叉韧带重建导航系统，并在尸体和患者身上进行了验证，但由于只能重建出骨骼的局部，造成误差较大。后来人们提出了骨骼形变技术[3],通过采集大量高精度骨骼体数据或者尸体骨3D表面扫描数据，建立特定骨骼的统计学模型。术中，采集相应区域骨骼的离散点云数据，然后通过形状预测法来将其与骨骼统计学模型进行配准。通常可以获得较为精确、真实的虚拟骨骼形态。无透视导航可以辅助医生确定特定关节运动的旋转中心，这已经在全膝关节置换中成功应用，可以确定髋关节、膝关节、踝关节的旋转中心。后来无图像导航在全髋关节置换、胫骨高位截骨术中获得成功应用。由于无图像导航技术的微创性，使其可以与传统的2D、3D、CT导航混合使用。大量全膝关节置换的临床研究结果表明，无图像导航下的假体置入精度优于传统技术。
其他导航类型，如电磁导航、超声导航等也获得了深入研究。相比传统光学导航，电磁导航完全不受视野、视线限制，尤其适用于微创、经皮置入骨科手术。但缺点也很明显，会受到附近电磁场、含铁材料的干扰而降低导航精度，尤其是在手术室内存在众多金属、电子设备的情况下，但人们在不断努力解决这一问题，并不断地提高导航精度[4].超声导航具有无创、无辐射、实时跟踪的优势，通过超声自身回波测距原理得到骨表面点云轮廓，通过光学示踪器实时捕获超声探头自身位置，再通过数学算法、配准技术获得骨点云轮廓与术前图像 （X线片、CT、MRI等） 的实时配准。但由于受到超声自身特性，如声速、传播距离、软组织变形因素的影响，目前尚未在临床得到广泛推广。但目前已经有大量的基础、临床实验对超声配准进行了深入研究[5 ~ 7],相信在不久的将来一定会大放异彩。
2骨科机器人
随着机械制造工业的发展，机器人在灵活性、精确性、稳定性、智能化等方面飞速进步。从20世纪80年代开始，机器人技术进入医疗领域。骨科机器人的出现，有力地改善了骨科手术切口大、辐射量高、操作不稳定等难题。骨科机器人本体构型从早期的基于工业化机器人改造逐渐发展为专用骨科机器人，体积由大到小，从原始的单功能发展为多功能性，智能化程度不断提高，部分机器人甚至实现了远程遥控操作。
2. 1关节外科和运动医学领域
传统的关节置换手术存在力线不良、假体不匹配等问题，交叉韧带重建手术面临置入点选择偏差、骨隧道建立方向错误等难题。随着医学影像技术、虚拟现实技术、机器人技术的发展，人们研发出多款机器人辅助关节置换术、交叉韧带重建术。大致可分为主动型、半主动型、被动型3类。主动型，可按照术前规划，由 机 器 人 主 动 完 成 部 分 手 术 操 作，如RO-BODOC、CASPAR、MBARS等。半主动型，需要在医生的控制下进行手术操作，但医生的操作又进一步被机器所约束以增强安全性，如Acrobot、PFS等。被动型，医生具有完全的自主控制权，机器人本身不进行手术操作，而只是提供定位、导向、导航等功能，如Hip Nav、Knee Nav、Galileo、Surgi Cate等。
美国ISS公 司 （Integrated Surgical Systems） 和IBM于1991年共同研发了ROBODOC[8],其设计初衷是为了在非骨水泥型全髋关节置换术中，对股骨假体所匹配的髓腔进行精确化机器磨削，从而实现假体-股骨之间更紧密的压配、促进内生长、延长假体寿命、减少翻修手术率。ROBODOC需要术前在患者股骨置入3枚钛针，然后进行CT扫描，术中采用医生手动导引和机器自动搜索来标定3枚钛针的位置，从而获得术前、术中股骨的配准。在经过26只犬实验后，于1992年成功应用于1例64岁男性患者，为世界首例机器人辅助下全髋关节置换手术。2008年该系统获得美国FDA批准，成为唯一获得批准的主动型骨科机器人。目前，ROBODOC已经在全世界范围内应用超过28 000例关节置换手术，包括非骨水泥型全髋关节置换、全膝关节置换、全髋关节翻修手术。
美国卡耐基梅隆大学于1995年研制了Hip Nav[9],术前采集CT数据，术中光学导航捕获骨表面点云进行配准，辅助医生正确地置入髋臼假体，减少假体撞击和脱位，初期的100例临床实验效果满意。后来他们又研制了Knee Nav,原理类似于Hip Nav,用于辅助完成前交叉韧带和膝关节置换手术。2005年该大学又研制出一种微型6自由度并联机器人MBARS[10],可固定于骨骼上并对其进行主动磨削，使截骨面与假体的配合更为精密、精确。
英国帝国理工大学Davies等[11]1997年研制了Ac-robot,是一种小型化、半主动型、专用于全膝关节置换手术的手持式机器人。该机器人加入了主动约束机制，对机器人的运动进行了工作区域限定，防止错误及额外损伤发生。术前采集下肢CT数据，术中采集膝关节骨表面点云、采用最近迭代点 （ICP） 算法获取配准矩阵，术中医生手持机器人手柄对股骨、胫骨在限定的安全区域内进行精确的截骨操作。临床试验表明，Acrobot的配准精度RMS可达0. 4 mm,可以实现满意的截骨。后来Davies又将Acrobot成功应用于单髁置换。
此外，德国Orto Maquet公司于1999年研制了Caspar[12],用于交叉韧带重建手术，但是需要在术前置入骨性标记后再行CT扫描。法国Praxim Medivision公司于2004年研制了小型化机器人Praxiteles[13],可安装于股骨上，作为精确截骨的导板，辅助医生完成截骨操作。
