王 宇，石志航

（西南石油大學(xué)電氣信息學(xué)院，四川 成都 610500）

1 引言

近年來，隨著我國社會不斷快速發(fā)展，人們的生活方式也發(fā)生了翻天覆地的變化，心血管病危險因素流行趨勢愈發(fā)明顯。在我國，心血管病的發(fā)病率、致殘率以及死亡率仍在逐年上升，其死亡率已經(jīng)超過腫瘤及其他疾病，成為我國城鄉(xiāng)居民總死亡的首要原因，嚴(yán)重危害人類的生命安全[1]。

血管介入手術(shù)作為一種新興的治療心血管病的手術(shù)方式，具有微創(chuàng)，手術(shù)精度高，患者術(shù)后恢復(fù)快等優(yōu)點(diǎn)[2]。但是血管介入手術(shù)的實(shí)施需要操作醫(yī)生具備非常專業(yè)的手術(shù)操作技能，這意味著畢業(yè)實(shí)習(xí)醫(yī)生需要進(jìn)行長時間的手術(shù)練習(xí)才能成為一名合格的血管介入手術(shù)醫(yī)師。傳統(tǒng)的訓(xùn)練方式有：

（1）使用捐獻(xiàn)的尸體進(jìn)行訓(xùn)練；

（2）使用材質(zhì)為橡膠或硅膠的人體模型進(jìn)行訓(xùn)練；

（3）使用動物進(jìn)行訓(xùn)練。

以上三種訓(xùn)練方式由于其自身的局限性，并不能完全滿足受訓(xùn)醫(yī)生的訓(xùn)練需求。虛擬現(xiàn)實(shí)（Virtual Reality）技術(shù)因其安全和可重復(fù)操作等優(yōu)點(diǎn)，并且可以為操作者提供直觀的視覺感受，逐漸被運(yùn)用于血管介入手術(shù)訓(xùn)練系統(tǒng)中。

在血管介入手術(shù)VR訓(xùn)練系統(tǒng)中，操作者通過控制手操作器水平、旋轉(zhuǎn)兩自由度運(yùn)動，從而達(dá)到控制虛擬環(huán)境中導(dǎo)管運(yùn)動的目的。而血管介入手術(shù)作為一種微創(chuàng)手術(shù)，對操作力十分敏感，在實(shí)際的手術(shù)過程中，過大的操作力會導(dǎo)致患者的血管破裂，造成手術(shù)風(fēng)險。為了避免意外的發(fā)生，在訓(xùn)練過程中對于操作者手部力信息的檢測就顯得尤為重要。目前，國內(nèi)外已有多個團(tuán)隊(duì)在進(jìn)行血管介入手術(shù)VR訓(xùn)練系統(tǒng)的研究[3-10]，其檢測操作者手部運(yùn)動信息的方法也各不相同，但均更注重于檢測操作者手部位置信息，缺乏對力信息的采集。設(shè)計的血管介入手術(shù)VR 訓(xùn)練系統(tǒng)力檢測裝置，可采集水平、旋轉(zhuǎn)兩個自由度的力信息，使得訓(xùn)練系統(tǒng)模擬的環(huán)境更接近于真實(shí)的手術(shù)場景。

2 訓(xùn)練系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)概述

血管介入手術(shù)VR訓(xùn)練系統(tǒng)，如圖1所示。分為VR虛擬環(huán)境以及手操作器兩部分。虛擬環(huán)境是通過醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)提取人體血管的數(shù)學(xué)模型，再通過開源物理引擎Bullet構(gòu)建真實(shí)的血管物理模型，手操作器包括力檢測裝置、編碼器、導(dǎo)向軸、滾珠絲杠和伺服電機(jī)等。

圖1 血管介入手術(shù)VR訓(xùn)練系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.1 The Structure of VR Training System for Vascular Interventional Surgery

操作者在進(jìn)行血管介入手術(shù)訓(xùn)練時，用手指操控導(dǎo)向軸水平、旋轉(zhuǎn)運(yùn)動，編碼器檢測到相應(yīng)的位置信息，控制伺服電機(jī)驅(qū)動滾珠絲杠運(yùn)動并將檢測到的位置信息傳遞到虛擬環(huán)境中，控制虛擬導(dǎo)管的運(yùn)動。在這一過程中，力檢測裝置采集到的力信息用于判斷操作者施加的力是否處于安全范圍內(nèi)，以保證訓(xùn)練的有效性和真實(shí)性，起到訓(xùn)練的作用。

3 力檢測裝置的設(shè)計

3.1 整體結(jié)構(gòu)設(shè)計

為了保證操作者訓(xùn)練過程與實(shí)際介入手術(shù)操作習(xí)慣的一致性，在不改變原有導(dǎo)管操作平臺設(shè)施的基礎(chǔ)上，對力檢測裝置進(jìn)行設(shè)計。其整體結(jié)構(gòu)包括：傳感器模塊，數(shù)據(jù)處理模塊、與導(dǎo)向軸同軸連接的連接桿以及與軸承座同軸連接的殼體。為了提供一個精確的力信息檢測，傳感器模塊選取霍尼韋爾（Honeywell）壓力傳感器型號為FSS1500NST，重復(fù)精度10g。數(shù)據(jù)處理模塊選取康泰克（CONTEC）模擬輸入板型號為AD16-16U（PCI）EV。連接桿與殼體采用3D打印完成，打印材料選用光敏樹脂。

3.2 力檢測裝置工作原理

采用3D建模軟件CATIA對力檢測裝置進(jìn)行結(jié)構(gòu)設(shè)計，如圖2所示。該檢測裝置由兩部分構(gòu)成：與導(dǎo)向軸同軸轉(zhuǎn)動的連接桿、擁有活動空腔的殼體。與導(dǎo)向軸同軸轉(zhuǎn)動的連接桿可在殼體內(nèi)的活動腔中運(yùn)動，當(dāng)操作者操作導(dǎo)向軸進(jìn)行水平方向的運(yùn)動時，連接桿也同時運(yùn)動，其上扇形面與安裝于殼體內(nèi)前、后兩個壓力傳感器接觸，實(shí)現(xiàn)水平方向的力信息檢測；當(dāng)操作者操作導(dǎo)向軸進(jìn)行旋轉(zhuǎn)運(yùn)動時，連接桿也同時旋轉(zhuǎn)，其上扇形面兩端凸臺與安裝與殼體內(nèi)左、右兩側(cè)的傳感器接觸，實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)方向的力信息檢測。該檢測裝置長37mm，最大直徑為38.2mm，緊湊的結(jié)構(gòu)設(shè)計，不僅可以實(shí)現(xiàn)導(dǎo)向軸上的力的檢測，還可以實(shí)現(xiàn)兩自由度力的解耦檢測，使得檢測更加靈活。

圖2 力檢測裝置結(jié)構(gòu)示意圖Fig.2 Schematic Diagram of Force

4 力檢測裝置性能評估

4.1 測試平臺的搭建

血管介入手術(shù)對力信息非常敏感，為了達(dá)到訓(xùn)練目的，向受訓(xùn)操作者提供一個更為真實(shí)的訓(xùn)練環(huán)境，精確的力信息檢測就顯得尤為重要。為此，對所設(shè)計的力檢測裝置進(jìn)行檢測性能評估，搭建測試平臺，如圖3所示。使用型號為美蓓亞LSM-500g的力傳感器用于測試水平運(yùn)動的力信息，精度為1‰；使用型號為WTN-1050E的微動態(tài)扭矩傳感器測試旋轉(zhuǎn)運(yùn)動的力信息，精度為3‰。

圖3 力檢測裝置性能測試平臺Fig.3 Performance Testing Platform for Force Detection Device

4.2 力檢測裝置性能測試與分析

通過力檢測裝置性能測試平臺，操作者操作導(dǎo)向軸進(jìn)行水平運(yùn)動時，力傳感器與力檢測裝置內(nèi)部的傳感器同時受力，將獲得的數(shù)據(jù)整理后，如表1所示。操作導(dǎo)向軸進(jìn)行旋轉(zhuǎn)運(yùn)動時，微動態(tài)扭矩傳感器和力檢測裝置同時檢測到力信息，將獲得的數(shù)據(jù)整理后，如表2所示。測試結(jié)果表明，力檢測裝置能精確的采集到水平和旋轉(zhuǎn)兩個自由度方向上的力信息，并且最大誤差均小于0.1N，能夠達(dá)到血管介入手術(shù)VR訓(xùn)練系統(tǒng)的力信息檢測要求。

表1 水平力信息測試記錄表Tab.1 Test Record Sheet of Translation Force

表2 旋轉(zhuǎn)力信息測試記錄表Tab.2 Test Record Sheet of Rotation Force

5 結(jié)論

主要對血管介入手術(shù)VR訓(xùn)練系統(tǒng)力檢測裝置進(jìn)行了研究，取得如下結(jié)論：

（1）使用3D建模軟件CATIA 對力檢測裝置進(jìn)行結(jié)構(gòu)設(shè)計，該裝置不僅可以實(shí)現(xiàn)導(dǎo)向軸上水平力的檢測，還可以實(shí)現(xiàn)兩自由度的解耦檢測。（2）為了評估設(shè)計的力檢測裝置的實(shí)際性能，設(shè)計并搭建相應(yīng)測試平臺。（3）通過實(shí)際測試，力檢測裝置能夠很好的采集到水平和旋轉(zhuǎn)兩個自由度方向上的力信息，并且最大誤差均小于0.1N，符合血管介入手術(shù)VR訓(xùn)練系統(tǒng)的力信息檢測要求。

參考文獻(xiàn)［1］胡盛壽，高潤霖，劉力生，等.中國心血管病報告2018概要［J］.中國循環(huán)雜志，2019，34（3）：209-220.

（Hu Sheng-shou，Gao Run-lin，Liu Li-sheng，et al.Summary of the 2018 report on cardiovascular diseases in China［J］.Chinese Circulation Journal，2019，34（3）：209-220.）

［2］樸明波，付宜利，王樹國.外科輔助手術(shù)機(jī)器人的發(fā)展及關(guān)鍵技術(shù)分析［J］.機(jī)械設(shè)計與制造，2008（7）：174-176.

（Piao Ming-bo，F(xiàn)u Yi-li，Wang Shu-guo.Development of surgical assistant robots and analysis of key technologies［J］.Machinery Design &Manufacture，2008（7）：174-176.）

［3］Wang Y，Guo S，Tamiya T，et al.A blood vessel deformation model based virtual-reality simulator for the robotic catheter operating system［J］.Neuroscience and Biomedical Engineering，2014，2（3）：126-131.

［4］Yin X，Guo S，Xiao N，et al.Safety operation consciousness realization of a MR fluids-based novel haptic interface for teleoperated catheter minimally invasive neurosurgery［J］.IEEE/ASME Transactions on Mechatronics，2016，21（2）：1043-1054.

［5］Courtecuisse H，Jung H，Jérémie Allard，et al.GPU-based real-time soft tissue deformation with cutting and haptic feedback［J］.Prog Biophys mol Biol，2010，103（2-3）：159-168.

［6］馬炘，吳劍煌，王樹國，等.腦血管介入手術(shù)仿真訓(xùn)練系統(tǒng)研究［J］.透析與人工器官，2010，21（3）：25-31.

（Ma Xin，Wu Jian-huang，Wang Shu-guo，et al.Simulation training system for cerebrovascular interventional surgery［J］.Chinese Journal of Dialysis and Artificial Organs，2010，21（3）：25-31.）

［7］陳鐵凝，康瑞瑞，朱建軍，等.基于非線性力反饋的血管介入手術(shù)訓(xùn)練系統(tǒng)［J］.光學(xué)技術(shù)，2019，45（2）：129-135.

（Chen Tie-ning，Kang Rui-rui，Zhu Jian-jun，et al.Interventional vascular surgery training system based on nonlinear force feedback［J］.Optical Technique，2019，45（2）：129-135.）

［8］Wang Y，Yang F，Li Y，et al.A tactile sensation assisted VR catheterization training system for operator′s cognitive skills enhancement［J］.IEEE Access，2020（99）：1-1.

［9］項(xiàng)毓嘉，謝叻.血管介入微創(chuàng)手術(shù)機(jī)器人系統(tǒng)控制研究［J］.江西師范大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版，2020，44（3）：231-234.

（Xiang Yu-jia，Xie Le.The research on the control of the minimally invasive surgery robot for vascular intervention［J］.Journal of Jiangxi Normal University：Natural Science Edition，2020，44（3）：231-235.）

［10］熊璟，陳懇，楊向東，等.機(jī)器人輔助介入治療系統(tǒng)的精度實(shí)驗(yàn)研究［J］.機(jī)械設(shè)計與制造，2010（1）：156-158.

（Xiong Jing，Chen Ken，Yang Xiang-dong，et al.Accuracy experimental study of the robot-assisted interventional therapy system［J］.Machinery Design&Manufacture，2010（1）：156-158.）