https|机器人首次独立手术！最快55分钟缝合肠道，“结果优于外科医生”

杨净发自凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
没有人类指导，机器人自己就完成了手术？！
结果还显著优于外科医生。

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最近，有这样一项实验引发了大家关注。
美国约翰·霍普金斯研究团队设计研发的手术机器人STAR，在猪的软组织上首次独立完成腹腔镜肠道吻合手术——重新连接肠道的两端。
研究人员表示，这是朝着对人类进行全自动手术迈出的重要一步。
来看看这究竟是甚么回事？
CNN跟踪软组织运动一直以来，软组织手术对机器人来说尤其困难。
且不说要求机器人高精度操作，还有各种不可预料的意外情况需要应对决策。
而在腹腔镜手术中，这种难度进一步增加。因为可操作的空间有限，且目标组织会有呼吸运动的伪影干扰。
即便是最轻微的震动或错位缝合，都可能给患者带来严重的并发症。

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机器人STAR，从诞生之日起，就是专门用于缝合软组织的视觉引导系统。团队为其配备了专门的缝合工具和成像系统，以保证手术区域可视化。
从结构上看，STAR由两个医用机械臂、电动缝合工具，以及NIR（近红外成像）摄像机和一个3D单色内窥镜组成。

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这个机器人最大的特点，就是以最少的人工干预来规划、调整和执行软组织手术。
为实现这一点，研究人员开发了基于结构光的3D内窥镜和基于机器学习的跟踪算法来指导STAR，用来规划缝合。

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目标跟踪算法使用了卷积神经网络CNN，基于U-Net架构，输入包括近红外摄像头标记的过去 2 秒内的位置历史以及从现在到2秒前的运动方向。

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整个网络涵盖4个卷积层、3个密集层和2个输出。
卷积层和前三个密集层的激活函数是 Rectified Linear Unit (ReLU)，最后一个密集层的激活函数是SoftMax。
该网络在训练阶段预测运动曲线，准确度达93.56%。
除此之外还有许多自主功能，包括启动/暂停/解除组织跟踪系，检测软组织的呼吸运动及其变形，控制摄像机运动，缝合规划、预测工具与软组织碰撞等。
如果 STAR 检测到与当前手术计划相比组织位置的变化大于3mm，则通知操作员启动新的缝合计划和批准步骤。
接着，操作员就只需看着机器人操作了。
在这项缝合任务中，超过83%的工作流程都是机器人自主完成的。有时候仍需要操作员手动微调机器人，以便出现漏缝时纠正定位。

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（相机放置在距离目标组织 5 到 8 厘米处）
以往的工作中，组织追踪仅考虑静止组织，没有考虑到呼吸运动，包括噪声预滤波和碰撞预防，也无法自主形成重新规划建议。
操作员需要监测缝合过程的每个子步骤，因此只有57.8%的缝合工作是机器人自主完成的。
最终结果显示，STAR在四只动物身上进行了同样的手术，整个手术时间大概在4小时，结果均显著好于人类。
尤其在位置校正、缝合间距、缝合线咬合大小、完成时间、管腔通畅和泄漏压力等维度，均好于目前已开发的自主系统、专家手术等。
在完成时间上可以看到，最短在1小时之内就已经完成。