自主血管通路技术的突破：深度学习与机器人技术的结合
在现代医学中，血管通路是一个至关重要的步骤，它涉及到将针头或导管插入血管以进行诊断测试、药物治疗或血液采样。然而，这一过程并不总是那么容易，尤其是在紧急情况下或在资源有限的环境中。现在，一项创新的研究将深度学习与机器人技术相结合，为这一挑战提供了一种潜在的解决方案。
本研究的重点在于开发了一种便携式机器人设备，该设备能够自主地将针头和导管插入直径小至亚毫米级的血管中。这一技术的核心在于深度学习框架，它能够处理近红外（NIR）和双模式超声（US）成像序列，执行复杂的视觉任务，如血管分割、分类和深度估计。通过这些技术，机器人能够在最小的监督下实现自主导航，精确地定位和操作针头。
研究团队使用了一种称为递归全卷积网络（Rec-FCN）的深度学习模型，该模型能够从立体NIR图像序列中同时分割、跟踪并计算周围血管的深度。此外，该模型还能够处理B模式和彩色多普勒图像（CDI）序列，以预测血管的密集分割，从而区分静脉和动脉。机器人设备结合了6自由度的底座定位系统和3自由度的远端操纵器，能够在NIR和US图像的指导下进行实时的伺服控制。
在实验中，研究团队首先在健康志愿者身上进行了血管成像和机器人跟踪研究，然后在模拟不同生理和解剖参数的组织模拟模型上进行了体外研究。最后，他们在麻醉的成年大鼠模型上进行了体内研究，以评估设备在亚毫米级血管中的性能。
最终结论
研究结果表明，与手动操作相比，自主机器人血管通路能够显著提高首次尝试成功率，减少失败尝试的次数，缩短操作时间，并减少对后壁的意外穿刺。这些发现表明，自主系统在复杂的视觉运动任务上有可能超越人类专家，尤其是在动态环境中。
出处：本研究的详细内容发表在《自然机器智能》杂志上，文章标题为“深度学习机器人引导自主血管通路”，作者为Alvin I. Chen、Max L. Balter、Timothy J. Maguire和Martin L. Yarmush，发表于2020年2月。DOI: 10.1038/s42256-020-0148-7。
