CN114948215A - 手术机器人和系统 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种手术机器人和系统，所述手术机器人包括驱动组件以及控制组件；所述控制组件被配置成执行如下步骤：S1：利用影像采集设备获取所述患者的第一影像数据；S2：基于所述第一影像数据，控制所述驱动组件将所述电极导线植入所述患者的颅内；S3：利用所述影像采集设备获取所述患者的第二影像数据；S4：基于所述第一影像数据和所述第二影像数据，检测所述电极导线对应的目标靶点是否发生偏移；S5：当检测到所述电极导线对应的目标靶点发生偏移时，控制所述驱动组件对所述电极导线进行位姿的调整，以使所述电极导线的位姿与其所对应的目标靶点相匹配。确保电极导线在植入颅内后，电极导线的位置与对应的靶点匹配，保障电极导线的植入效果。
Description
技术领域
本申请涉及脑深部电刺激治疗的技术领域，尤其涉及手术机器人和系统。
背景技术
目前的电极植入手术过程中，通常首先通过三维立体定位装置确定病人脑部的靶点位置，然后根据靶点位置在颅骨寻找合适的部位钻孔并切开脑膜，再将电极导线通过骨孔和脑膜缺口插入到相应的靶点位置。其中，最关键的步骤就是如何精准地将电极导线植入到最有效的靶点处。
一般而言，帕金森病常见的靶点为丘脑底核，其体积为4×5×6mm，大小和一粒黄豆差不多，而电极导线的直径只有1.27mm，最多3个电极触点能够位于丘脑底核中，因此，需要医生极其精准的定位靶点和电极导线，不然很有可能位置差之分毫，效果失之千里。
在将电极导线植入对应的靶点时，由于电极导线与大脑之间的作用力，脑组织发生形变，导致靶点位置发生偏移，使得电极导线的刺激部位偏离对应的靶点的位置，进而影响电极导线的植入效果。
专利CN113797440A公开了基于影像和电生理实时定位的脑深部电极自动植入系统，包括：控制中心、颅骨穿刺单元、电生理信号采集单元、机械传送单元；颅骨穿刺单元用于实施穿刺操作；电生理信号采集单元用于采集脑深部电生理信号；机械传送单元用于带动颅骨穿刺单元、电生理信号采集单元采集以及脑深部电极；控制中心用于脑部三维立体影像生成影像靶点和虚拟植入通路，以及最佳植入点和植入深度，以及控制机械传送单元的动作。这种方式没有考虑将电极导线植入颅脑后，对应的靶点可能会发生偏移的情况，无法保障电极导线的植入效果。
专利CN112842531A公开了一种神经外科手术计划系统，该系统包括：三维模型重建模块、DTI模块、功能磁共振(fMRI)模块、影像配准模块、手术路径规划模块、自动血管规避模块；实现了多维信息融合建模，显示功能区，自动或半自动规避血管的路径规划，能够结合现有的头架工具使用。这种方式也没有考虑将电极导线植入颅脑后，对应的靶点可能会发生偏移的情况，无法保障电极导线的植入效果。
因此，亟需提供一种手术机器人，确保电极导线在植入颅内后，电极导线的位置与对应的靶点匹配，保障电极导线的植入效果。
发明内容
本申请的目的在于提供一种手术机器人和系统，确保电极导线在植入颅内后，电极导线的位置与对应的靶点匹配，保障电极导线的植入效果。
本申请的目的采用以下技术方案实现：
第一方面，本申请提供了一种手术机器人，所述手术机器人用于将至少两个电极导线植入患者颅内，所述手术机器人包括驱动组件以及控制组件；
针对未植入的每个电极导线，所述控制组件被配置成执行如下步骤：
S1：利用影像采集设备获取所述患者的第一影像数据；
S2：基于所述第一影像数据，控制所述驱动组件将所述电极导线植入所述患者的颅内；
S3：利用所述影像采集设备获取所述患者的第二影像数据；
S4：基于所述第一影像数据和所述第二影像数据，检测所述电极导线对应的目标靶点是否发生偏移；
S5：当检测到所述电极导线对应的目标靶点发生偏移时，控制所述驱动组件对所述电极导线进行位姿的调整，以使所述电极导线的位姿与其所对应的目标靶点相匹配。
该技术方案的有益效果在于：在植入每个电极导线之前，先获取第一影像数据，接着，以第一影像数据作为参考，将电极导线植入患者颅内，植入完成后，再获取第二影像数据，比较第一影像数据和第二影像数据，根据比对结果检测电极导线对应的目标靶点是否发生偏移，对目标靶点发生偏移的电极导线进行位姿的调整，确保电极导线的位置与对应的目标靶点匹配。
现有技术只在植入电极导线前获取一次影像数据，在电极导线植入后不考虑目标靶点发生偏移的情况，而本申请在植入电极导线前后均需要获取影像数据，植入电极导线前获取第一影像数据，植入电极导线后获取第二影像数据，第一影像数据的作用是作为电极导线植入时的参考依据，第二影像数据的作用是结合第一影像数据，作为目标靶点是否发生偏移的判断依据，在检测到目标靶点发生偏移时，对目标靶点发生偏移的电极导线进行位姿的调整，使得电极导线的刺激部位不会偏离对应的靶点的位置，保障电极导线的植入效果。
在一些可选的实施例中，所述控制组件被进一步配置成采用如下方式执行步骤S4：
获取每个目标靶点在所述第一影像数据中的第一边界框位置信息；
获取每个目标靶点在所述第二影像数据中的第二边界框位置信息；
基于每个目标靶点对应的第一边界框位置信息和第二边界框位置信息，检测所述电极导线对应的目标靶点是否发生偏移。
该技术方案的有益效果在于：通过分别获取每个目标靶点对应的第一边界框位置信息和第二边界框位置信息，可以比较每个目标靶点在第一影像数据中的边界框位置和第二影像数据中的边界框位置，根据边界框位置的比较结果，检测目标靶点是否发生偏移。
相比于人工检测目标靶点是否发生偏移的方式，这种利用边界框位置信息自动检测目标靶点是否发生偏移方式的效率较高、误差较小。
在一些可选的实施例中，所述控制组件被进一步配置成采用如下方式检测所述电极导线对应的目标靶点是否发生偏移：
利用文本相似度模型对每个目标靶点对应的第一边界框位置信息和第二边界框位置信息进行相似度计算，得到每个目标靶点对应的位置相似度；
当所述电极导线对应的目标靶点对应的位置相似度小于第一相似度阈值时，确定所述电极导线对应的目标靶点发生偏移。
该技术方案的有益效果在于：可以利用文本相似度模型直接对第一边界框位置信息和第二边界框位置信息进行相似度计算，得到每个目标靶点对应的位置相似度，这种计算方式计算的是文本之间的相似度，计算量较小，检测效率较高。
在一些可选的实施例中，所述控制组件被进一步配置成采用如下方式检测所述电极导线对应的目标靶点是否发生偏移：
基于每个目标靶点对应的第一边界框位置信息，从所述第一影像数据中截取得到每个目标靶点对应的预设区域的第一子图像；
基于每个目标靶点对应的第二边界框位置信息，从所述第二影像数据中截取得到每个目标靶点对应的预设区域的第二子图像；
利用图像相似度模型对每个目标靶点对应的第一子图像和第二子图像进行相似度计算，得到每个目标靶点对应的图像相似度；
当所述电极导线对应的目标靶点对应的图像相似度小于第二相似度阈值时，确定所述电极导线对应的目标靶点发生偏移。
该技术方案的有益效果在于：在得到第一边界框位置信息后，从第一影像数据中截取得到每个目标靶点对应的预设区域的第一子图像，在得到第二边界框位置信息后，从第二影像数据中截取得到每个目标靶点对应的预设区域的第二子图像，预设区域的大小可以与边界框的大小相对应，得到第一子图像和第二子图像后，可以利用图像相似度模型计算得到每个目标靶点对应的图像相似度，这种计算方式计算的是图像之间的相似度，检测精度较高。
在一些可选的实施例中，所述控制组件被进一步配置成采用如下方式执行步骤S5：
当检测到所述电极导线对应的目标靶点发生偏移时，控制所述驱动组件将所述电极导线向下深入或者向上提取，以使所述电极导线的位姿与其所对应的目标靶点相匹配。
该技术方案的有益效果在于：一般而言，受限于手术机器人的驱动组件的自身的精度，电极导线实际的植入部位可能与预期的植入部位有些微的偏差，例如驱动组件可以包括气缸、穿刺针和套管等，而气缸的精度可能只有1mm，这就导致电极导线实际的植入部位与预期的植入部位有一定的偏差，此时无需进行大幅度的调整，只需将电极导线沿其预先设定的参考路径稍稍向下深入或者向上提取，就可以使电极导线的位姿与其所对应的目标靶点相匹配，这种方式无需重新规划路径并重新进行穿刺打孔，对患者的伤害较小，较为安全，且手术时间短，提升医生的治疗效率，使医生能够服务更多患者。
在一些可选的实施例中，所述控制组件被进一步配置成采用如下方式执行步骤S5：
当检测到所述电极导线对应的目标靶点发生偏移时，控制所述驱动组件将所述电极导线从所述患者的颅内移除，重新执行步骤S1，以控制所述驱动组件对所述电极导线进行位姿的调整。
该技术方案的有益效果在于：当电极导线对应的目标靶点偏移的幅度较大，通过向下深入或者向上提取的方式已经无法实现靶点的匹配时，可以先将电极导线移除，重新执行步骤S1，从而完成步骤S1～步骤S5的循环操作，直到所述电极导线的位姿与其所对应的目标靶点相匹配，才结束循环，通过重新设定对应的路径，通过重新植入的方式使得电极导线的位置与对应的靶点匹配，进一步保障电极导线的植入效果。
在一些可选的实施例中，所述控制组件被进一步配置成采用如下方式执行步骤S2：
S21：在利用所述驱动组件植入所述电极导线的过程中，利用所述影像采集设备获取所述患者的实时影像数据；
S22：基于所述患者的实时影像数据，检测所述电极导线是否偏离其所对应的参考路径；
S23：当检测到所述电极导线未偏离其所对应的参考路径时，重新执行S21；
S24：当检测到所述电极导线偏离其所对应的参考路径时，基于所述患者的当前影像数据，更新所述电极导线对应的参考路径，重新执行S21。
该技术方案的有益效果在于：考虑到电极导线在植入的过程中可能存在偏离预先设定的参考路径的情况，在植入每一个电极导线的过程中，获取患者的实时影像数据，以实时影像数据为准，检测电极导线是否偏离其所对应的参考路径，当电极导线未偏离其所对应的参考路径时，继续执行S21，当电极导线偏离其所对应的参考路径时，根据患者的当前影像数据，更新参考路径，然后再执行S21，这种方式以实时影像数据为依据，实现电极导线的路径的自适应更新，在植入过程之中就可以调整电极导线的位姿，进一步保障电极导线的植入效果。
在一些可选的实施例中，所述控制组件被进一步配置成采用如下方式执行步骤S22：
基于预设时长内所述患者的实时影像数据，获取所述预设时长内所述电极导线对应的多个位置数据；
基于所述多个位置数据，获取所述电极导线对应的实际路径；
利用路径相似度模型对所述电极导线对应的实际路径和参考路径进行相似度计算，得到所述电极导线对应的路径相似度；
基于所述电极导线对应的路径相似度，检测所述电极导线是否偏离其所对应的参考路径。
该技术方案的有益效果在于：可以根据预设时长内的多个实时影像数据，得到电极导线对应的多个位置数据，再根据这多个位置数据，获取电极导线对应的实际路径，利用路径相似度模型对实际路径和参考路径进行相似度计算，得到电极导线对应的路径相似度，这种方式的检测精度较高。并且，当预设时长内的实时影像数据足够多，例如有一百个时，得到的实际路径较为贴合电极导线实际植入过程中的路径。
在一些可选的实施例中，所述电极导线对应的参考路径的获取过程包括：
基于所述第一影像数据，获取所述电极导线对应的目标靶点的位姿信息；
基于所述电极导线对应的目标靶点的位姿信息，获取所述电极导线对应的参考路径。
该技术方案的有益效果在于：可以根据第一影像数据，获取电极导线对应的目标靶点的位姿信息，再根据电极导线对应的目标靶点的位姿信息，自动规划电极导线对应的参考路径，无需人工规划路径，且目标靶点的位姿信息可用于可视化显示。
在一些可选的实施例中，所述控制组件被进一步配置成采用如下方式获取所述电极导线对应的目标靶点的位姿信息：
基于所述第一影像数据，生成所述患者的颅脑模型；
基于所述患者的颅脑模型，获取每个电极导线对应的目标靶点的位姿信息。
该技术方案的有益效果在于：根据第一影像数据，自动生成患者的颅脑模型，通过患者的颅脑模型，得到每个电极导线对应的目标靶点的位姿信息，可以在该颅脑模型上直观地显示每个电极导线对应的目标靶点的位置和姿态。
第二方面，本申请提供了一种系统，用于控制手术机器人将未植入的每个电极导线植入患者颅内；
所述系统包括：
用于利用影像采集设备获取所述患者的第一影像数据的装置；
用于基于所述第一影像数据，控制所述手术机器人的驱动组件将所述电极导线植入所述患者的颅内的装置；
用于利用所述影像采集设备获取所述患者的第二影像数据的装置；
用于基于所述第一影像数据和所述第二影像数据，检测所述电极导线对应的目标靶点是否发生偏移的装置；
用于当检测到所述电极导线对应的目标靶点发生偏移时，控制所述驱动组件对所述电极导线进行位姿的调整，以使所述电极导线的位姿与其所对应的目标靶点相匹配的装置。
附图说明
下面结合附图和实施例对本申请进一步说明。
图1是本申请实施例提供的一种手术机器人的控制方法的流程示意图；
图2是本申请实施例提供的一种检测目标靶点是否发生偏移的流程示意图；
图3是本申请实施例提供的一种调整电极导线的位姿的流程示意图；
图4是本申请实施例提供的一种植入电极导线的流程示意图；
图5是本申请实施例提供的一种手术机器人的结构框图。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对本申请做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
首先对本申请的应用领域进行简单说明。
植入式医疗设备是一种植入式的可程控多程序医疗设备，可以是植入式神经电刺激装置、植入式心脏电刺激系统(又称心脏起搏器)、植入式药物输注装置(ImplantableDrug Delivery System，简称I DDS)和导线转接装置中的任意一种。植入式神经电刺激装置例如是脑深部电刺激系统(Deep Brain Stimulation，简称DBS)，植入式脑皮层刺激系统(Cortical Nerve Stimulation，简称CNS)，植入式脊髓电刺激系统(Spinal CordStimulation，简称SCS)，植入式骶神经电刺激系统(Sacral Nerve Stimulation，简称SNS)，植入式迷走神经电刺激系统(Vagus Nerve Stimulation，简称VNS)等。所述植入式医疗设备例如是刺激器，刺激器包括IPG、延伸导线和电极导线，IPG(implantable pulsegenerator，植入式脉冲发生器)设置于患者体内，依靠密封电池和电路提供可控制的电脉冲刺激，通过植入的延伸导线和电极导线，为生物体组织的特定区域提供一路或两路可控制的特定电脉冲刺激。延伸导线配合IPG使用，作为脉冲传递媒体，将IPG产生的刺激脉冲，传递给电极导线。电极导线将IPG产生的电刺激，通过多个电极触点，传递给生物体组织的特定区域；所述植入式医疗设备具有单侧或双侧的一路或多路电极导线，所述电极导线上设置有多个电极触点，所述电极触点可以均匀排列或者非均匀排列在电极导线的周向上，例如所述电极触点以4行3列的阵列(共计12个电极触点)排列在电极导线的周向上。
在本申请的一个实施方式中，受刺激的生物体组织可以是患者的脑组织，受刺激的部位可以是脑组织的特定部位，当患者的疾病类型不同时，受刺激的部位一般来说是不同的，所使用的刺激触点(单源或多源)的数量、一路或多路(单通道或多通道)特定电脉冲刺激的运用以及刺激参数数据也是不同的。本申请对适用的疾病类型不做限定，其可以是脑深部刺激(DBS)、脊髓刺激(SCS)、骨盆刺激、胃刺激、外周神经刺激、功能性电刺激所适用的疾病类型。其中，DBS可以用于治疗或管理的疾病类型包括但不限于：痉挛疾病(例如，癫痫)、疼痛、偏头痛、精神疾病(例如，重度抑郁症(MDD))、躁郁症、焦虑症、创伤后压力心理障碍症、轻郁症、强迫症(OCD)、行为障碍、情绪障碍、记忆障碍、心理状态障碍、移动障碍(例如，特发性震颤或帕金森氏病)、亨廷顿病、阿尔茨海默症、药物成瘾症、自闭症或其他神经学或精神科疾病和损害。当DBS用于治疗药物成瘾症患者时，可以帮助吸毒人员戒毒，提升他们的幸福感和生命质量。
参见图1，本申请实施例提供了一种手术机器人的控制方法，所述手术机器人用于将至少两个电极导线植入患者颅内，所述手术机器人包括驱动组件以及控制组件；
针对未植入的每个电极导线，所述方法包括步骤S1～步骤S5。
S1：利用影像采集设备获取所述患者的第一影像数据；
S2：基于所述第一影像数据，控制所述驱动组件将所述电极导线植入所述患者的颅内；
S3：利用所述影像采集设备获取所述患者的第二影像数据；
S4：基于所述第一影像数据和所述第二影像数据，检测所述电极导线对应的目标靶点是否发生偏移；
S5：当检测到所述电极导线对应的目标靶点发生偏移时，控制所述驱动组件对所述电极导线进行位姿的调整，以使所述电极导线的位姿与其所对应的目标靶点相匹配。
由此，在植入每个电极导线之前，先获取第一影像数据，接着，以第一影像数据作为参考，将电极导线植入患者颅内，植入完成后，再获取第二影像数据，比较第一影像数据和第二影像数据，根据比对结果检测电极导线对应的目标靶点是否发生偏移，对目标靶点发生偏移的电极导线进行位姿的调整，确保电极导线的位置与对应的目标靶点匹配。
现有技术只在植入电极导线前获取一次影像数据，在电极导线植入后不考虑目标靶点发生偏移的情况，而本申请在植入电极导线前后均需要获取影像数据，植入电极导线前获取第一影像数据，植入电极导线后获取第二影像数据，第一影像数据的作用是作为电极导线植入时的参考依据，第二影像数据的作用是结合第一影像数据，作为目标靶点是否发生偏移的判断依据，在检测到目标靶点发生偏移时，对目标靶点发生偏移的电极导线进行位姿的调整，使得电极导线的刺激部位不会偏离对应的靶点的位置，保障电极导线的植入效果。
本申请对“至少两个电极导线”中的至少两个不作限定，其可以是预先设定的值，例如2个、6个、8个或者11个。
在一些实施方式中，手术机器人需要将8个电极导线植入患者颅内，在对其中的1个完成植入后，针对还未植入的7个电极导线，采用上述控制方法将这7个电极导线挨个地依次植入患者颅内。
本申请实施例对手术机器人的结构不作限定，其可以采用CN111631815A、CN111419400A、CN108066011A、CN114098971A公开的任意一种手术机器人。
其中，驱动组件可以包括提供动力的动力机构、执行穿刺操作的穿刺执行机构和带动电极导线完成植入操作的传送机构。动力机构可以包括电机、气缸等，穿刺机构可以包括穿刺针和套筒。
控制组件的控制功能可以由MPU、MCU、DSP、FPGA或其任意组合来实现。
本申请实施例对影像采集设备不作限定，影像采集设备可以采用CT扫描设备、核磁共振扫描仪、超声波扫描仪中的任意一种。当影像采集设备为核磁共振扫描仪时，手术机器人的材质采用MR兼容的材料。
利用影像采集设备获取的影像数据可以包括CT扫描影像、核磁共振影像(MRI)、放射影像和超声波影像中的一种或多种。
DBS(deep brain stimulation，脑深部电刺激疗法)的基本思路是使用电极对脑内的特定位置进行刺激，这些位置称为靶点。靶点的选择对治疗效果起到重要作用。
对于不同的疾病或者症状，需要选择特定的靶点。例如帕金森患者的常用治疗靶点是丘脑底核和苍白球内侧部，而震颤患者的常用靶点为丘脑腹中央核。
本申请的目标靶点为所述患者进行植入手术所对应的靶点。
参见图2，在一些可选的实施例中，所述步骤S4可以包括步骤S41～S43。
步骤S41：获取每个目标靶点在所述第一影像数据中的第一边界框位置信息；
步骤S42：获取每个目标靶点在所述第二影像数据中的第二边界框位置信息；
步骤S43：基于每个目标靶点对应的第一边界框位置信息和第二边界框位置信息，检测所述电极导线对应的目标靶点是否发生偏移。
由此，通过分别获取每个目标靶点对应的第一边界框位置信息和第二边界框位置信息，可以比较每个目标靶点在第一影像数据中的边界框位置和第二影像数据中的边界框位置，根据边界框位置的比较结果，检测目标靶点是否发生偏移。
相比于人工检测目标靶点是否发生偏移的方式，这种利用边界框位置信息自动检测目标靶点是否发生偏移方式的效率较高、误差较小。
在目标检测中，通常使用边界框(bounding box)来描述目标对象的空间位置。当边界框是矩形时，边界框的位置可以由矩形左上角的横坐标、纵坐标以及矩形右下角的横坐标、纵坐标来确定。或者，边界框的位置还可以使用边界框中心的横坐标、纵坐标以及边界框的宽度和高度来确定。
在一些可选的实施例中，所述步骤S43可以包括：
利用文本相似度模型对每个目标靶点对应的第一边界框位置信息和第二边界框位置信息进行相似度计算，得到每个目标靶点对应的位置相似度；
当所述电极导线对应的目标靶点对应的位置相似度小于第一相似度阈值时，确定所述电极导线对应的目标靶点发生偏移。
由此，可以利用文本相似度模型直接对第一边界框位置信息和第二边界框位置信息进行相似度计算，得到每个目标靶点对应的位置相似度，这种计算方式计算的是文本之间的相似度，计算量较小，检测效率较高。
本申请对文本相似度模型不作限定，其可以采用CN113723070A、CN111353033A、CN111626039A公开的任意一种文本相似度模型。
本申请对第一相似度阈值的大小不作限定，第一相似度阈值例如可以是70％、85％或者90％。
在一些可选的实施例中，所述步骤S43可以包括：
基于每个目标靶点对应的第一边界框位置信息，从所述第一影像数据中截取得到每个目标靶点对应的预设区域的第一子图像；
基于每个目标靶点对应的第二边界框位置信息，从所述第二影像数据中截取得到每个目标靶点对应的预设区域的第二子图像；
利用图像相似度模型对每个目标靶点对应的第一子图像和第二子图像进行相似度计算，得到每个目标靶点对应的图像相似度；
当所述电极导线对应的目标靶点对应的图像相似度小于第二相似度阈值时，确定所述电极导线对应的目标靶点发生偏移。
由此，在得到第一边界框位置信息后，从第一影像数据中截取得到每个目标靶点对应的预设区域的第一子图像，在得到第二边界框位置信息后，从第二影像数据中截取得到每个目标靶点对应的预设区域的第二子图像，预设区域的大小可以与边界框的大小相对应，得到第一子图像和第二子图像后，可以利用图像相似度模型计算得到每个目标靶点对应的图像相似度，这种计算方式计算的是图像之间的相似度，检测精度较高。
本申请对图像相似度模型不作限定，其可以采用CN114140664A、CN112052868A、CN1926575A、CN112633420A公开的任意一种图像相似度模型。
预设区域可以是预先设定的区域，本申请对预设区域的大小不作限定，其大小可以是4×4mm、4×5mm或者6×8mm。
本申请对第二相似度阈值的大小不作限定，第二相似度阈值例如可以是70％、85％或者90％。
在一些可选的实施例中，所述步骤S5可以包括：
当检测到所述电极导线对应的目标靶点发生偏移时，控制所述驱动组件将所述电极导线向下深入或者向上提取，以使所述电极导线的位姿与其所对应的目标靶点相匹配。
由此，一般而言，受限于手术机器人的驱动组件的自身的精度，电极导线实际的植入部位可能与预期的植入部位有些微的偏差，例如驱动组件可以包括气缸、穿刺针和套管等，而气缸的精度可能只有1mm，这就导致电极导线实际的植入部位与预期的植入部位有一定的偏差，此时无需进行大幅度的调整，只需将电极导线沿其预先设定的参考路径稍稍向下深入或者向上提取，就可以使电极导线的位姿与其所对应的目标靶点相匹配，这种方式无需重新规划路径并重新进行穿刺打孔，对患者的伤害较小，较为安全，且手术时间短，提升医生的治疗效率，使医生能够服务更多患者。
参见图3，在一些可选的实施例中，所述步骤S5可以包括：
当检测到所述电极导线对应的目标靶点发生偏移时，控制所述驱动组件将所述电极导线从所述患者的颅内移除，重新执行步骤S1，以控制所述驱动组件对所述电极导线进行位姿的调整。
由此，当电极导线对应的目标靶点偏移的幅度较大，通过向下深入或者向上提取的方式已经无法实现靶点的匹配时，可以先将电极导线移除，重新执行步骤S1，从而完成步骤S1～步骤S5的循环操作，直到所述电极导线的位姿与其所对应的目标靶点相匹配，才结束循环，通过重新设定对应的路径，通过重新植入的方式使得电极导线的位置与对应的靶点匹配，进一步保障电极导线的植入效果。
在一些可选的实施例中，所述方法还可以包括：
当所有所述电极导线均植入所述患者的颅内后，利用所述影像采集设备获取所述患者的第三影像数据；
基于所述第一影像数据和所述第三影像数据，检测所有所述电极导线对应的目标靶点是否发生偏移；
当至少一个电极导线对应的目标靶点发生偏移时，将目标靶点发生偏移的电极导线记为待调电极导线，控制所述驱动组件将所述待调电极导线向下深入或者向上提取；
当待调电极导线对应的目标靶点偏移的幅度较大，通过向下深入或者向上提取的方式已经无法实现靶点的匹配时，可以先将待调电极导线移除，再执行S1，重新规划路径并进行穿刺打孔等操作。
参见图4，在一些可选的实施例中，所述步骤S2可以包括步骤S21～步骤S24。
S21：在利用所述驱动组件植入所述电极导线的过程中，利用所述影像采集设备获取所述患者的实时影像数据；
S22：基于所述患者的实时影像数据，检测所述电极导线是否偏离其所对应的参考路径；
S23：当检测到所述电极导线未偏离其所对应的参考路径时，重新执行S21；
S24：当检测到所述电极导线偏离其所对应的参考路径时，基于所述患者的当前影像数据，更新所述电极导线对应的参考路径，重新执行S21。
由此，考虑到电极导线在植入的过程中可能存在偏离预先设定的参考路径的情况，在植入每一个电极导线的过程中，获取患者的实时影像数据，以实时影像数据为准，检测电极导线是否偏离其所对应的参考路径，当电极导线未偏离其所对应的参考路径时，继续执行S21，当电极导线偏离其所对应的参考路径时，根据患者的当前影像数据，更新参考路径，然后再执行S21，这种方式以实时影像数据为依据，实现电极导线的路径的自适应更新，在植入过程之中就可以调整电极导线的位姿，进一步保障电极导线的植入效果。
在一些可选的实施例中，所述步骤S22可以包括：
基于预设时长内所述患者的实时影像数据，获取所述预设时长内所述电极导线对应的多个位置数据；
基于所述多个位置数据，获取所述电极导线对应的实际路径；
利用路径相似度模型对所述电极导线对应的实际路径和参考路径进行相似度计算，得到所述电极导线对应的路径相似度；
基于所述电极导线对应的路径相似度，检测所述电极导线是否偏离其所对应的参考路径。
由此，可以根据预设时长内的多个实时影像数据，得到电极导线对应的多个位置数据，再根据这多个位置数据，获取电极导线对应的实际路径，利用路径相似度模型对实际路径和参考路径进行相似度计算，得到电极导线对应的路径相似度，这种方式的检测精度较高。并且，当预设时长内的实时影像数据足够多，例如有一百个时，得到的实际路径较为贴合电极导线实际植入过程中的路径。
预设时长可以是预先设定的时长，本申请对预设时长不作限定，预设时长可以是1分钟、3分钟或者5分钟。
本申请对路径相似度模型的形式不作限定，其可以采用机器学习模型、深度学习模型、强化学习模型等训练而成。
在一些实施方式中，路径相似度模型的训练过程可以包括：
获取多个相似度训练数据，每个所述相似度训练数据包括用于训练的样本参考路径、样本实际路径以及二者的标注相似度；
利用多个所述相似度训练数据训练预设的深度学习模型，得到路径相似度模型。
在一些实施方式中，当所述电极导线对应的路径相似度小于第三相似度阈值时，确定所述电极导线偏离其所对应的参考路径；
当所述电极导线对应的路径相似度不小于第三相似度阈值时，确定所述电极导线未偏离其所对应的参考路径。
本申请对第三相似度阈值的大小不作限定，第三相似度阈值例如可以是70％、85％或者90％。
在一些可选的实施例中，所述电极导线对应的参考路径的获取过程包括：
基于所述第一影像数据，获取所述电极导线对应的目标靶点的位姿信息；
基于所述电极导线对应的目标靶点的位姿信息，获取所述电极导线对应的参考路径。
由此，可以根据第一影像数据，获取电极导线对应的目标靶点的位姿信息，再根据电极导线对应的目标靶点的位姿信息，自动规划电极导线对应的参考路径，无需人工规划路径，且目标靶点的位姿信息可用于可视化显示。
在一些可选的实施例中，所述获取所述电极导线对应的目标靶点的位姿信息可以包括：
基于所述第一影像数据，生成所述患者的颅脑模型；
基于所述患者的颅脑模型，获取每个电极导线对应的目标靶点的位姿信息。
由此，根据第一影像数据，自动生成患者的颅脑模型，通过患者的颅脑模型，得到每个电极导线对应的目标靶点的位姿信息，可以在该颅脑模型上直观地显示每个电极导线对应的目标靶点的位置和姿态。
在一些实施方式中，颅脑模型可以是脑部三维模型。生成颅脑模型的方式可以采用CN112669938A所公开的方式。
位姿信息可以用于指示位置和姿态。在生成颅脑模型后，可以借助于人工智能和机器学习技术自动确定目标靶点的位置和姿态。
以丘脑底核作为目标靶点进行举例，将颅脑模型进行AI处理，自动识别红核最大截面所在的层面，在红核前缘水平切面的丘脑底核中点作为目标靶点，最后根据丘脑底核重心进行微调，即可确认目标靶点的位置。
参见图5，本申请实施例还提供了一种手术机器人100，其具体实现方式与上述控制方法的实施例中记载的实施方式、所达到的技术效果一致，部分内容不再赘述。
所述手术机器人100用于将至少两个电极导线植入患者颅内，所述手术机器人100包括驱动组件120以及控制组件110；
针对未植入的每个电极导线，所述控制组件110被配置成执行如下步骤：
S1：利用影像采集设备获取所述患者的第一影像数据；
S2：基于所述第一影像数据，控制所述驱动组件120将所述电极导线植入所述患者的颅内；
S3：利用所述影像采集设备获取所述患者的第二影像数据；
S4：基于所述第一影像数据和所述第二影像数据，检测所述电极导线对应的目标靶点是否发生偏移；
S5：当检测到所述电极导线对应的目标靶点发生偏移时，控制所述驱动组件120对所述电极导线进行位姿的调整，以使所述电极导线的位姿与其所对应的目标靶点相匹配。
在一些可选的实施例中，所述控制组件110被进一步配置成采用如下方式执行步骤S4：
获取每个目标靶点在所述第一影像数据中的第一边界框位置信息；
获取每个目标靶点在所述第二影像数据中的第二边界框位置信息；
基于每个目标靶点对应的第一边界框位置信息和第二边界框位置信息，检测所述电极导线对应的目标靶点是否发生偏移。
在一些可选的实施例中，所述控制组件110被进一步配置成采用如下方式检测所述电极导线对应的目标靶点是否发生偏移：
利用文本相似度模型对每个目标靶点对应的第一边界框位置信息和第二边界框位置信息进行相似度计算，得到每个目标靶点对应的位置相似度；
当所述电极导线对应的目标靶点对应的位置相似度小于第一相似度阈值时，确定所述电极导线对应的目标靶点发生偏移。
在一些可选的实施例中，所述控制组件110被进一步配置成采用如下方式检测所述电极导线对应的目标靶点是否发生偏移：
基于每个目标靶点对应的第一边界框位置信息，从所述第一影像数据中截取得到每个目标靶点对应的预设区域的第一子图像；
基于每个目标靶点对应的第二边界框位置信息，从所述第二影像数据中截取得到每个目标靶点对应的预设区域的第二子图像；
利用图像相似度模型对每个目标靶点对应的第一子图像和第二子图像进行相似度计算，得到每个目标靶点对应的图像相似度；
当所述电极导线对应的目标靶点对应的图像相似度小于第二相似度阈值时，确定所述电极导线对应的目标靶点发生偏移。
在一些可选的实施例中，所述控制组件110被进一步配置成采用如下方式执行步骤S5：
当检测到所述电极导线对应的目标靶点发生偏移时，控制所述驱动组件120将所述电极导线向下深入或者向上提取，以使所述电极导线的位姿与其所对应的目标靶点相匹配。
在一些可选的实施例中，所述控制组件110被进一步配置成采用如下方式执行步骤S5：
当检测到所述电极导线对应的目标靶点发生偏移时，控制所述驱动组件120将所述电极导线从所述患者的颅内移除，重新执行步骤S1，以控制所述驱动组件120对所述电极导线进行位姿的调整。
在一些可选的实施例中，所述控制组件110被进一步配置成采用如下方式执行步骤S2：
S21：在利用所述驱动组件120植入所述电极导线的过程中，利用所述影像采集设备获取所述患者的实时影像数据；
S22：基于所述患者的实时影像数据，检测所述电极导线是否偏离其所对应的参考路径；
S23：当检测到所述电极导线未偏离其所对应的参考路径时，重新执行S21；
S24：当检测到所述电极导线偏离其所对应的参考路径时，基于所述患者的当前影像数据，更新所述电极导线对应的参考路径，重新执行S21。
在一些可选的实施例中，所述控制组件110被进一步配置成采用如下方式执行步骤S22：
基于预设时长内所述患者的实时影像数据，获取所述预设时长内所述电极导线对应的多个位置数据；
基于所述多个位置数据，获取所述电极导线对应的实际路径；
利用路径相似度模型对所述电极导线对应的实际路径和参考路径进行相似度计算，得到所述电极导线对应的路径相似度；
基于所述电极导线对应的路径相似度，检测所述电极导线是否偏离其所对应的参考路径。
在一些可选的实施例中，其特征在于，所述电极导线对应的参考路径的获取过程包括：
基于所述第一影像数据，获取所述电极导线对应的目标靶点的位姿信息；
基于所述电极导线对应的目标靶点的位姿信息，获取所述电极导线对应的参考路径。
在一些可选的实施例中，所述控制组件110被进一步配置成采用如下方式获取所述电极导线对应的目标靶点的位姿信息：
基于所述第一影像数据，生成所述患者的颅脑模型；
基于所述患者的颅脑模型，获取每个电极导线对应的目标靶点的位姿信息。
本申请实施例还提供了一种系统，其具体实现方式与上述控制方法的实施例中记载的实施方式、所达到的技术效果一致，部分内容不再赘述。
所述系统用于控制手术机器人将未植入的每个电极导线植入患者颅内；
所述系统包括：
用于利用影像采集设备获取所述患者的第一影像数据的装置；
用于基于所述第一影像数据，控制所述手术机器人的驱动组件将所述电极导线植入所述患者的颅内的装置；
用于利用所述影像采集设备获取所述患者的第二影像数据的装置；
用于基于所述第一影像数据和所述第二影像数据，检测所述电极导线对应的目标靶点是否发生偏移的装置；
用于当检测到所述电极导线对应的目标靶点发生偏移时，控制所述驱动组件对所述电极导线进行位姿的调整，以使所述电极导线的位姿与其所对应的目标靶点相匹配的装置。
本申请从使用目的上，效能上，进步及新颖性等观点进行阐述，已符合专利法所强调的功能增进及使用要件，本申请以上的说明书及说明书附图，仅为本申请的较佳实施例而已，并非以此局限本申请，因此，凡一切与本申请构造，装置，特征等近似、雷同的，即凡依本申请专利申请范围所作的等同替换或修饰等，皆应属本申请的专利申请保护的范围之内。
Claims (11)
1.一种手术机器人，其特征在于，所述手术机器人用于将至少两个电极导线植入患者颅内，所述手术机器人包括驱动组件以及控制组件；
针对未植入的每个电极导线，所述控制组件被配置成执行如下步骤：
S1：利用影像采集设备获取所述患者的第一影像数据；
S2：基于所述第一影像数据，控制所述驱动组件将所述电极导线植入所述患者的颅内；
S3：利用所述影像采集设备获取所述患者的第二影像数据；
S4：基于所述第一影像数据和所述第二影像数据，检测所述电极导线对应的目标靶点是否发生偏移；
S5：当检测到所述电极导线对应的目标靶点发生偏移时，控制所述驱动组件对所述电极导线进行位姿的调整，以使所述电极导线的位姿与其所对应的目标靶点相匹配。
2.根据权利要求1所述的手术机器人，其特征在于，所述控制组件被进一步配置成采用如下方式执行步骤S4：
获取每个目标靶点在所述第一影像数据中的第一边界框位置信息；
获取每个目标靶点在所述第二影像数据中的第二边界框位置信息；
基于每个目标靶点对应的第一边界框位置信息和第二边界框位置信息，检测所述电极导线对应的目标靶点是否发生偏移。
3.根据权利要求2所述的手术机器人，其特征在于，所述控制组件被进一步配置成采用如下方式检测所述电极导线对应的目标靶点是否发生偏移：
利用文本相似度模型对每个目标靶点对应的第一边界框位置信息和第二边界框位置信息进行相似度计算，得到每个目标靶点对应的位置相似度；
当所述电极导线对应的目标靶点对应的位置相似度小于第一相似度阈值时，确定所述电极导线对应的目标靶点发生偏移。
4.根据权利要求2所述的手术机器人，其特征在于，所述控制组件被进一步配置成采用如下方式检测所述电极导线对应的目标靶点是否发生偏移：
基于每个目标靶点对应的第一边界框位置信息，从所述第一影像数据中截取得到每个目标靶点对应的预设区域的第一子图像；
基于每个目标靶点对应的第二边界框位置信息，从所述第二影像数据中截取得到每个目标靶点对应的预设区域的第二子图像；
利用图像相似度模型对每个目标靶点对应的第一子图像和第二子图像进行相似度计算，得到每个目标靶点对应的图像相似度；
当所述电极导线对应的目标靶点对应的图像相似度小于第二相似度阈值时，确定所述电极导线对应的目标靶点发生偏移。
5.根据权利要求1所述的手术机器人，其特征在于，所述控制组件被进一步配置成采用如下方式执行步骤S5：
当检测到所述电极导线对应的目标靶点发生偏移时，控制所述驱动组件将所述电极导线向下深入或者向上提取，以使所述电极导线的位姿与其所对应的目标靶点相匹配。
6.根据权利要求1所述的手术机器人，其特征在于，所述控制组件被进一步配置成采用如下方式执行步骤S5：
当检测到所述电极导线对应的目标靶点发生偏移时，控制所述驱动组件将所述电极导线从所述患者的颅内移除，重新执行步骤S1，以控制所述驱动组件对所述电极导线进行位姿的调整。
7.根据权利要求1所述的手术机器人，其特征在于，所述控制组件被进一步配置成采用如下方式执行步骤S2：
S21：在利用所述驱动组件植入所述电极导线的过程中，利用所述影像采集设备获取所述患者的实时影像数据；
S22：基于所述患者的实时影像数据，检测所述电极导线是否偏离其所对应的参考路径；
S23：当检测到所述电极导线未偏离其所对应的参考路径时，重新执行S21；
S24：当检测到所述电极导线偏离其所对应的参考路径时，基于所述患者的当前影像数据，更新所述电极导线对应的参考路径，重新执行S21。
8.根据权利要求7所述的手术机器人，其特征在于，所述控制组件被进一步配置成采用如下方式执行步骤S22：
基于预设时长内所述患者的实时影像数据，获取所述预设时长内所述电极导线对应的多个位置数据；
基于所述多个位置数据，获取所述电极导线对应的实际路径；
利用路径相似度模型对所述电极导线对应的实际路径和参考路径进行相似度计算，得到所述电极导线对应的路径相似度；
基于所述电极导线对应的路径相似度，检测所述电极导线是否偏离其所对应的参考路径。
9.根据权利要求7或8任一项所述的手术机器人，其特征在于，所述电极导线对应的参考路径的获取过程包括：
基于所述第一影像数据，获取所述电极导线对应的目标靶点的位姿信息；
基于所述电极导线对应的目标靶点的位姿信息，获取所述电极导线对应的参考路径。
10.根据权利要求9所述的手术机器人，其特征在于，所述控制组件被进一步配置成采用如下方式获取所述电极导线对应的目标靶点的位姿信息：
基于所述第一影像数据，生成所述患者的颅脑模型；
基于所述患者的颅脑模型，获取每个电极导线对应的目标靶点的位姿信息。
11.一种系统，其特征在于，用于控制手术机器人将未植入的每个电极导线植入患者颅内；
所述系统包括：
用于利用影像采集设备获取所述患者的第一影像数据的装置；
用于基于所述第一影像数据，控制所述手术机器人的驱动组件将所述电极导线植入所述患者的颅内的装置；
用于利用所述影像采集设备获取所述患者的第二影像数据的装置；
用于基于所述第一影像数据和所述第二影像数据，检测所述电极导线对应的目标靶点是否发生偏移的装置；
用于当检测到所述电极导线对应的目标靶点发生偏移时，控制所述驱动组件对所述电极导线进行位姿的调整，以使所述电极导线的位姿与其所对应的目标靶点相匹配的装置。
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