Sci Robot | 首例手术机器人自主完成肠道吻合手术

原创 存在一棵树 图灵基因 

收录于话题#前沿分子生物学技术

撰文：存在一棵树

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亮点：

阐述了一种腹腔镜软组织手术的自主策略，并展示了首例在猪的软组织上由机器人独立完成的腹腔镜小肠吻合术。

2022年1月26日，约翰·霍普金斯大学怀廷工程学院机械工程系助理教授Axel Krieger及其团队在《Science Robotics》上发表了一篇名为“Autonomous robotic laparoscopic surgery for intestinal anastomosis”的文章。本文比较了已开发的自主系统、手动腹腔镜手术和机器人辅助手术的吻合质量标准，并表明该机器人手术自主策略在一致性和准确性方面优于专家外科医生的手动技术和 RAS技术。

与当前的遥控机器人辅助手术 (RAS) 相比，自主机器人手术系统具有显著提高效率、安全性和一致性的潜力，例如达芬奇机器人 (Intuitive Surgical Inc.)，该系统旨在提供独立于个人经验和日常性能变化的标准手术解决方案。由于肠道吻合术需要完成高水平的重复运动，因此对动作的控制和精准度方面都有较高的要求，因此针对自主软组织手术方面的自主手术机器人系统现面临较大的挑战。

该团队的第一个突破是使用了智能组织自主机器人(STAR)实现机器人腹腔镜小肠吻合术所必需的自主性强化。如图 1所示，该系统由一个 KUKA LBR Med 机器人和一个用于机器人缝合的电动 Endo 360 缝合工具和第二个 KUKA LBR Med 机器人组成，携带内窥镜双摄像头系统，包括 NIR 摄像头和 3D 单色内窥镜。其中摄像系统允许 STAR 在组织上自主跟踪生物相容性 NIR 标记并重建组织的 3D 表面，从而用于缝合规划；NIR标记则提供一种用于跟踪组织上所需标志的方法，如目标组织上缝合过程的起点和终点，该方法对手术期间的血液和薄组织闭塞具有鲁棒性，因此系统的自主性和手术精度得以增强。

为跟踪腹腔镜手术期间由于呼吸和其他组织运动引起的组织运动，该团队还开发了一种基于卷积神经网络 (CNN) 的机器学习算法以及来自 NIR 相机的反馈。如图2所示，通过从腹腔镜猪小肠吻合手术收集的数据标记了总共 9294 个不同运动曲线的示例（4317个用于呼吸示例，4977 个用于停止呼吸示例），以此在更复杂的运动跟踪设置中训练系统。

随后，该团队使用幻影肠组织（3D Med）进行端到端吻合的实验，测试比较了STAR、手动腹腔镜方法（LAP）以及基于达芬奇 SI 的RAS方法。其中LAP 和 RAS 数据来自乔治华盛顿大学医院或国家儿童医院的四位不同外科医生。用于评估幻影组织测试条件结果的性能指标包括任务完成时间、每针缝合犹豫事件的数量、缝合间距和缝合位深度。如图3所示，记录和分析单独的 STAR、LAP 和 RAS 测试，以测量完成结、完成缝合、计划和监督的总时间，表明STAR在一致性和准确性方面优于专家外科医生的手动技术和RAS 技术。

由于标记物很难被批准用于临床应中的长期植入，这里最大限度地降低相机系统的复杂性并消除对标记物的需求，旨在用基于 CNN 的地标检测算法替换基于荧光标记物的成像，这里的数据处理包含一个CNN 架构和一个后处理步骤。如图4所示，两个U-Net 级联用于分割辅助地标检测，第一个U-Net将每个单独的灰度肠道图像作为独立的输入，输出肠道组织的分割结果；第二个U-Net将肠道图像和第一个 U-Net 的分割结果作为输入，并输出一个界标热图；最终的分割和热图结果被裁剪并与肠道图像组合成彩色图像。

如图5所示，为检测手术效果，研究人员对小猪进行了为期 1 周的术后存活期监测，并在最后进行了尸检，检查指标包括与对照动物一致的瘢痕组织和粘连、残留 NIR 标记必须被封装并保留在吻合口之外，并并进行泄漏和管腔通畅测试。生存研究结果表明，STAR 系统可以在无泄漏吻合和管腔通畅等指标上与专家外科医生的表现相媲美，系统甚至表现出更高的一致性水平。

综上所述，该团队展示了在运动和视觉约束下的非结构化和可变形环境中的腹腔镜自主软组织肠道手术，并发并测试了先进的成像系统、机器视觉和机器学习技术以及实时控制策略，以跟踪组织位置和变形，执行复杂的手术计划，与人类用户互动，并自适应地执行手术计划。

教授介绍

Axel Krieger，博士，现任于约翰霍普金斯大学机械工程助理教授，也是计算与传感与机器人实验室（LCSR）的成员。其在德国卡尔斯鲁厄大学完成了他的本科和硕士学位，并在约翰霍普金斯大学获得了博士学位，并开创了一种MR引导前列腺活检机器人，用于三家医院的50多个患者程序。目前Krieger博士的工作重点是开发用于医疗机器人的新型工具，成像和机器人控制技术，即提高智能性和自主性以及改善医疗机器人的图像引导以执行以前不可能完成的任务，从而提高效率并改善患者预后的方法。

参考文献

1、Saeidi, H et al. “Autonomousrobotic laparoscopic surgery for intestinal anastomosis.” Science robotics vol.7,62 (2022): eabj2908.