中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院醫(yī)療機(jī)器人與微創(chuàng)手術(shù)器械研究中心王磊團(tuán)隊在血管介入手術(shù)機(jī)器人輔助 PCI 介入術(shù)導(dǎo)絲/導(dǎo)管精準(zhǔn)操控方面的研究取得進(jìn)展。相關(guān)成果為“Du WJ, Omisore OM, Duan WK, et al. Exploration of interventionists’ technical manipulation skills for robotassisted intravascular PCI catheterization [J]. IEEE Access, 2020, 8: 53750-53765(探索機(jī)器人輔助 PCI 導(dǎo)絲/導(dǎo)管插入術(shù)中介入醫(yī)生操控技能)”。 為探索在經(jīng)皮冠狀動脈介入治療(PCI)中介入醫(yī)生認(rèn)知和操控導(dǎo)管/導(dǎo)絲方面的技能，以減少醫(yī)生手術(shù)的時間和暴露程度從而降低操作危險。

該研究建立了一個介入醫(yī)生操控技能隨機(jī)森林分類框架，以正確識別介入醫(yī)生在 PCI 導(dǎo)絲/導(dǎo)管插入術(shù)中的基本操控技能運動模式。為此，首先采用 sEMG sensor、EM sensor、force sensor 等傳感器獲取 7 名介入醫(yī)生操控過程中的多模態(tài)數(shù)據(jù)，分別得到介入醫(yī)生 6 類操控運動模式下的肌肉運動、手部運動及手指運動的技能信息；然后，使用 Spearman 的 Rank-Orderstatistical 方法在建立了介入醫(yī)生操控力度與肌肉活動之間的量化關(guān)系，同時采用 Wilcoxontest 和 KruskalWallis 單向 ANOVA 檢驗來確定組內(nèi)和組間差異性。

實驗結(jié)果顯示，導(dǎo)絲的輸送方式表現(xiàn)出穩(wěn)定的特性，其操控技能模式識別精度表現(xiàn)如下：基于肌肉活動和手部運動的多模態(tài)信息操控的 19 個技能特征的識別準(zhǔn)確率為 94.11%，基于肌肉活動的單模態(tài)信息操控的 12 個特征子集的識別準(zhǔn)確率為 88.01%，基于手部動作的單模態(tài)信息操控的 7 個技能特征子集的識別準(zhǔn)確率為 71.97%，而基于部分具有統(tǒng)計學(xué)顯著差異性的肌肉活動和手部動作的多模態(tài)信息操控的 10 個特征子集識別準(zhǔn)確率為 84.56%。

該研究表明，在介入醫(yī)生操控導(dǎo)絲進(jìn)行 PCIs 血管介入手術(shù)過程中，精準(zhǔn)識別介入醫(yī)生的操控技能模式，可為介入醫(yī)生操控介入手術(shù)機(jī)器人精準(zhǔn)到達(dá)病灶部位的技能水平客觀評估框架奠定了理論基礎(chǔ)；而在介入手術(shù)機(jī)器人輔助醫(yī)生操控過程中，將醫(yī)生的技能信息嵌入到機(jī)器人主從端控制框架中，可提升血管內(nèi)導(dǎo)絲/導(dǎo)管操控機(jī)制的精準(zhǔn)性和安全性。此外，醫(yī)生介入醫(yī)生操控導(dǎo)絲的手指接觸力與其肌肉活動之間存在顯著相關(guān)性(P＜0.05)，在具有斑塊或狹窄的血管模型中，手指接觸力比平滑血管部位相對較高，通過操作端的力位信息可作為間接方式測量血管內(nèi)導(dǎo)絲的接觸力信息。

血管模型中模擬介入手術(shù)過程的六種操作表征圖