CN115317140B - 介入手术机器人系统及其测力数据的提示及呈现的方法 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种介入手术机器人系统及其测力数据的提示及呈现的方法。所述方法包括在介入手术机器人通过从端机构的末端执行器操控医疗介入器件在弱受力状态下，利用末端执行器处的压力传感器测量医疗介入器件的作用部相对于末端执行器的测力数据，作为基准测力数据；在医疗介入器件在患者的生理管状腔中行进的过程中，测量第一测力数据，基于第一测力数据和基准测力数据确定医疗介入器件的作用部的受力参数，并生成标识风险的动态受力信息，在介入手术机器人系统的主端机构的第一显示器和/或第二显示器上呈现。通过数据处理获取更准确更稳定的测力数据，通过风险提示信息呈现，减轻医生信息处理负担，降低手术风险，缩短手术时间。

Description

介入手术机器人系统及其测力数据的提示及呈现的方法

技术领域

本申请涉及介入手术机器人对介入器件的测力数据显示技术，尤其涉及一种介入手术机器人系统及其测力数据的提示及呈现的方法。

背景技术

心脑血管微创介入疗法是针对心脑血管疾病的主要治疗手段，和传统外科手术相比，有着切口小、术后恢复时间短等明显优势。心脑血管介入手术是由医生手动将导管、导丝以及支架等器械送入病患体内来完成治疗的过程。介入手术存在诸多问题，比如，在手术过程中，由于DSA会发出X射线，医生体力下降较快，注意力及稳定性也会下降，将导致操作精度下降，易发生因推送力不当引起的血管内膜损伤、血管穿孔破裂等事故，导致病人生命危险。其次，长期电离辐射的积累伤害会大幅地增加医生患白血病、癌症以及急性白内障的几率。医生因为做介入手术而不断积累射线的现象，已经成为损害医生职业生命、制约介入手术发展不可忽视的问题。

通过借助机器人技术能够有效应对这一问题，还可以大幅提高手术操作的精度与稳定性，同时能够有效降低放射线对介入医生的伤害，降低术中事故的发生几率。然而，目前介入机器人都是由人工进行操作，血管介入手术机器人进行手术作业时间长，医生需要长时间进行专注的手术操作容易产生疲劳感从而造成操作失误。因此，心脑血管介入手术辅助机器人的自动手术越来越多的被人们所关注，逐渐成为当今各科技强国在医疗机器人领域的重点研发对象。

但是，目前在介入手术机器人辅助执行介入手术的过程中，其传感器感知的导丝测力数据始终处于较大变化状态，无法体现导丝的实际受力情况，将这样的数据向手术医生呈现时，由于无法由此看出受力的变化趋势，也缺乏危险程度的提示，因此医生无法进行危险的判断，对其操控介入手术机器人进行介入手术的指导意义不大。

发明内容

提供了本申请以解决现有技术中存在的上述问题。

需要一种介入手术机器人系统及其测力数据的提示及呈现的方法，其能够在手术过程中，从介入手术机器人系统从端机构的末端执行器处的压力传感器对医疗介入器件的作用部的测力数据中获取准确、稳定、能够体现介入器件在血管中真实状况的受力数据，据此向医生实时呈现受力状况和受力的变化趋势，并给出相应的风险提示，使医生能够及时且直观地获知可能发生的危险，提高其操作介入手术机器人执行手术时的准确度，降低手术风险，确保介入手术安全、有效地进行，并且还可以减轻医生在手术中的信息处理负担，缩短手术时间，提高手术效率。

根据本申请的第一方案，提供一种介入手术机器人系统的测力数据的提示及呈现的方法，包括在所述介入手术机器人通过从端机构的末端执行器操控医疗介入器件在患者的生理管状腔中的弱受力状态下，利用所述末端执行器处的压力传感器测量所述医疗介入器件的作用部相对于所述末端执行器的测力数据，作为基准测力数据。所述方法还包括在所述介入手术机器人通过从端机构的末端执行器操控医疗介入器件在患者的生理管状腔中行进的过程中，利用所述压力传感器动态地测量第一测力数据；基于所述第一测力数据和所述基准测力数据，确定所述医疗介入器件的作用部相对于所述生理管状腔的受力参数；基于所述受力参数，生成标识风险的动态受力信息，并在介入手术机器人系统的主端机构的第一显示器和/或第二显示器上呈现。

根据本申请的第二方案，提供一种介入手术机器人系统，包括从端机构，所述从端机构至少设有末端执行器，所述末端执行器处设有压力传感器，且配置为：测量医疗介入器件的作用部相对于末端执行器的测力数据。所述介入手术机器人系统还包括主端机构，所述主端机构包括至少一个处理器、第一显示器和第二显示器，其中所述至少一个处理器配置为在所述介入手术机器人通过从端机构的末端执行器操控所述医疗介入器件在患者的生理管状腔中的弱受力状态下，利用所述末端执行器处的压力传感器测量所述医疗介入器件的作用部相对于所述末端执行器的测力数据，作为基准测力数据；在所述介入手术机器人通过从端机构的末端执行器操控医疗介入器件在患者的生理管状腔中行进的过程中，利用所述压力传感器动态地测量第一测力数据；基于所述第一测力数据和所述基准测力数据，确定所述医疗介入器件的作用部相对于所述生理管状腔的受力参数；以及基于所述受力参数，生成标识风险的动态受力信息，并在所述第一显示器和/或所述第二显示器上呈现。

根据本申请各个实施例的介入手术机器人系统及其测力数据的提示及呈现的方法，能够通过介入手术机器人末端执行器处的压力传感器，将在医疗介入器件在患者的生理管状腔中的弱受力状态下测量得到的医疗介入器件的作用部相对于末端执行器的测力数据作为基准测力数据，并利用基准测力数据对医疗介入器件在患者的生理管状腔中行进的过程中动态测量得到的第一测力数据进行校准，确定所述医疗介入器件的作用部相对于所述生理管状腔的准确、稳定的受力参数，并且通过对该受力参数的处理，生成标识风险的动态受力信息，并在主端机构的显示器上实时呈现，以供手术医生及时、直观地获知医疗介入器件当前在血管中的状况，其受力状态是否处于安全范围，是否存在风险等，根据这些数据及提示信息来确定或调整其对介入手术机器人的操作。因此，根据本申请各个实施例的介入手术机器人系统及其测力数据的提示及呈现的方法不仅能够提高介入手术的安全性、准确性、精度及稳定性，同时还可以大大减轻医生在手术中的信息处理负担和心理压力，使得介入手术更高效地进行，缩短手术时间，从而降低对医生的伤害以及术中事故发生的几率。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

在不一定按比例绘制的附图中，相同的附图标记可以在不同的视图中描述相似的部件。具有字母后缀或不同字母后缀的相同附图标记可以表示相似部件的不同实例。附图大体上通过举例而不是限制的方式示出各种实施例，并且与说明书以及权利要求书一起用于对所公开的实施例进行说明。这样的实施例是例证性的，而并非旨在作为本装置或方法的穷尽或排他实施例。

图1（a）示出根据本申请实施例的介入手术机器人系统的部分组成的示意图。

图1（b）示出根据本申请实施例的介入手术机器人系统的末端执行器的区域分布的俯视示意图。

图1（c）示出根据本申请实施例的介入手术机器人系统的末端执行器夹持医疗介入器件的示意图。

图2示出根据本申请实施例的介入手术机器人系统的测力数据的提示及呈现的方法的流程图。

图3示出根据本申请实施例的获取基准测力数据的示意性流程图。

图4示出根据本申请实施例的基于基准测力数据和运动特征组对第一测力数据进行修正以得到第二测力数据的流程示意图。

图5（a）示出根据本申请实施例的第二显示器仅显示术中图像的示意图。

图5（b）示出根据本申请实施例的第二显示器显示的带有力度条和风险程度提示标识的术中图像的示意图。

图6示出根据本申请实施例的第一显示器显示的带有风险阈值区间划分的动态受力曲线的示意图。

具体实施方式

为使本领域技术人员更好的理解本申请的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本申请作详细说明。下面结合附图和具体实施例对本申请的实施例作进一步详细描述，但不作为对本申请的限定。

本申请中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指在该词前的要素涵盖在该词后列举的要素，并不排除也涵盖其他要素的可能。本申请中结合附图所描述的方法中各个步骤的执行顺序并不作为限定。只要不影响各个步骤之间的逻辑关系，可以将数个步骤整合为单个步骤，可以将单个步骤分解为多个步骤，也可以按照具体需求调换各个步骤的执行次序。

根据本申请的实施例提供一种介入手术机器人系统，图1（a）示出根据本申请实施例的介入手术机器人系统的部分组成的示意图。如图1（a）所示，该介入手术机器人系统100至少包括从端机构1和主端机构2。其中，从端机构1至少设有末端执行器10，末端执行器10处设有压力传感器（未示出），用于测量医疗介入器件3的作用部（未示出）相对于末端执行器10的测力数据。

图1（b）示出根据本申请实施例的介入手术机器人系统的末端执行器的区域分布的俯视示意图，图1（c）示出根据本申请实施例的介入手术机器人系统的末端执行器夹持医疗介入器件的示意图。图1（a）中的末端执行器10可以由A组测力装置和B组测力装置组成，两组测力装置具有相同的结构，每组测力装置均可夹紧导丝等医疗介入器件，通过两组测力装置的交替动作，相互配合来完成对医疗介入器件的推送、旋转等动作。其中，如图1（b）所示，A组测力装置包括A组主动端107和A组被动端106，对应地，B组测力装置包括B组主动端103和B组被动端105，末端执行器10还包括A组测力装置和B组测力装置共用的主动底板101、被动底板104，以及推送装置102，其中，推送装置102安装在主动底板101上，用于控制A组测力装置和B组测力装置进行交替夹持导丝等医学介入器件3（图1（b）中未示出）的往复运动。主动底板101和被动底板104可以进行上下运动，用于实现对测力装置所夹持的医疗介入器件3的搓动进而达到将其进行旋转的目的。图1（c）以A组测力装置为例，示出A组主动端107和A组被动端106夹持导丝108的示意图。其中，A组测力装置中，高精度的压力传感器107a的一端和支撑件107b进行连接固定，另一端经由连接件107c，配合电磁铁107d，与活动部件107e相连接，其中，活动部件107e靠近电磁铁107d的一侧具有铁片，并由此和电磁铁107d进行吸附连接，活动部件107e的另一侧有硅胶片，用于与另一端（被动端）配合夹持导丝。被动端106也具有与主动端107类似的结构，如此，当主动端107和被动端106的活动部件夹紧导丝108后，主动端107和被动端106的压力传感器能够精确地检测导丝108在手术过程中所受到的阻力，并通过计算得到原始的阻力值。

如图1（a）所示，主端机构2可以包括至少一个处理器23、第一显示器21和第二显示器22，其中，处理器23可以配置为在介入手术机器人通过从端机构1的末端执行器10操控医疗介入器件3在患者的生理管状腔中的弱受力状态下，利用所述末端执行器10处的压力传感器测量所述医疗介入器件3的作用部相对于所述末端执行器10的测力数据，作为基准测力数据。在一些实施例中，医疗介入器件3例如可以是导丝，医疗介入器件3的作用部则为导丝头端。在另一些实施例中，医疗介入器件3还可以是导管，其作用部则为导管末端，等等，本申请对此不做限制。

在一些实施例中，处理器23还可以配置为在所述介入手术机器人通过从端机构的末端执行器操控医疗介入器件在患者的生理管状腔中行进的过程中，利用所述压力传感器动态地测量第一测力数据，基于所述第一测力数据和所述基准测力数据，确定所述医疗介入器件3相对于所述生理管状腔的受力参数。在一些实施例中，处理器23还可以基于所述受力参数，生成标识风险的动态受力信息，并在第一显示器21和/或第二显示器22上呈现。

在一些实施例中，至少一个处理器23例如可以是包括一个及以上通用处理器的处理部件，诸如微处理器、中央处理单元（CPU）、图形处理单元（GPU）等。更具体地，该处理部件可以是复杂指令集计算（CISC）微处理器、精简指令集计算（RISC）微处理器、超长指令字（VLIW）微处理器、运行其他指令集的处理器或运行指令集的组合的处理器。该处理部件还可以是一个以上专用处理设备，诸如专用集成电路（ASIC）、现场可编程门阵列（FPGA）、数字信号处理器（DSP）、片上系统（SoC）等，也可以是在原有其他处理设备的基础上增加功能等，本申请对此不做限制。特别地，根据本申请实施例的介入手术机器人系统中各个测力数据的处理方法和显示方法等，均可以以模块化的方式，方便地嵌入或集成到各种介入手术机器人系统中。

图2示出根据本申请实施例的介入手术机器人系统的测力数据的提示及呈现的方法的流程图。

在步骤201中，在所述介入手术机器人通过从端机构的末端执行器操控医疗介入器件在患者的生理管状腔中的弱受力状态下，利用所述末端执行器处的压力传感器测量所述医疗介入器件的作用部相对于所述末端执行器的测力数据，作为基准测力数据。

在步骤2021中，在所述介入手术机器人通过从端机构的末端执行器操控医疗介入器件在患者的生理管状腔中行进的过程中，利用所述压力传感器动态地测量第一测力数据。

在步骤2022中，基于所述第一测力数据和所述基准测力数据，确定所述医疗介入器件的作用部相对于所述生理管状腔的受力参数。

在步骤2023中，基于所述受力参数，生成标识风险的动态受力信息，并在介入手术机器人系统的主端机构的第一显示器和/或第二显示器上呈现。

由此可见，与现有技术相比，根据本申请实施例的介入手术机器人系统的测力数据的提示及呈现的方法和介入手术机器人系统能够利用测量得到医疗介入器件在弱受力状态下的基准测力数据来对医疗介入器件在行进过程中的动态测力数据进行校准，并基于校准后的更准确、更稳定的受力参数，生成标识风险的动态受力信息，并在供介入手术机器人系统的操作者在介入手术过程中查看的显示器上向诸如手术医生等呈现，以使得手术医生等能够方便、实时、准确地获知其所操作的医疗介入器件当前在血管中的状况，其受力状态是否处于安全范围，是否存在风险等，并根据这些数据及提示信息来及时且恰当地确定或调整其对介入手术机器人系统的进一步操作，从而可以提高介入手术的效率。

仅作为示例，在医疗介入器件为导丝的情况下，弱受力状态例如可以包括在介入手术机器人系统完成安装，开始手术，例如在手术医生通过点击显示器上对应的按钮等操作来指示进行测力初始化之后，介入机器人系统将在较短的时间内（例如3秒钟左右）通过把导丝等医疗介入器件推送到刚穿出导引导管时的状态来完成基准测力数据的测量。这是因为本申请发明人通过反复试验发现，即使每台手术都存在差异性，不同的人体血管其弯曲程度也不相同，但在同一台手术中，导引导管到位后，导丝等医疗介入器件刚穿出导引导管时，其形态基本不变，即，处于弱受力状态。在此基础上，利用所述末端执行器处的压力传感器测量所述医疗介入器件的作用部相对于所述末端执行器的测力数据，作为基准测力数据具体包括：在所述医疗介入器件刚穿出导引导管时，通过控制所述医疗介入器件在所述导引导管出口附近进行第一距离的自主移动，来获取所述医疗介入器件的作用部在各个点位相对于所述末端执行器的测力数据，作为基准测力数据。即，所述至少一个处理器可以进一步配置为，在所述医疗介入器件刚穿出导引导管时，通过控制所述医疗介入器件在所述导引导管出口附近进行第一距离的自主移动，来获取所述医疗介入器件的作用部在各个点位相对于所述末端执行器的测力数据，作为基准测力数据。在一些实施例中，上述第一距离通常是较短的距离，具体数值可以根据介入手术实施的具体部位和手术类型等来确定，本申请不作具体限定。

图3示出根据本申请实施例的获取基准测力数据的示意性流程图。在介入手术机器人通过从端机构的末端执行器操控医疗介入器件在患者的生理管状腔中的弱受力状态下，利用所述末端执行器处的压力传感器测量所述医疗介入器件的作用部相对于所述末端执行器的测力数据，作为基准测力数据在导丝刚穿出导引导管时，控制导丝在所述导引导管出口附近进行第一距离的一个回合的向前自主移动，即，首先由A组测力装置夹紧导丝而B组测力装置不夹紧导丝，向前推送一段距离，然后切换为B组测力装置夹紧导丝而A组测力装置释放导丝，再向前推送一段距离，在此过程中，通过执行如图3所示的各个步骤来得到基准测力数据。

首先，在步骤301中，在A组测力装置夹紧导丝后，采集A组测力装置的传感器数据，而不记录B组测力装置的传感器数据；分别记录各个点位上A组测力装置中两个传感器的测力数据，并求取两个传感器的测力数据之和。

在步骤302中，在B组测力装置夹紧导丝后，采集B组测力装置的传感器数据，而不记录A组测力装置的传感器数据；分别记录各个点位上B组测力装置中两个传感器的测力数据，并求取两个传感器的测力数据之和。

接下来，在步骤303中，对A组和B组的测力数据进行平均滤波处理，将滤波后的各个点位上的测力数据作为基准测力数据并保存。仅作为示例，在进行平均滤波处理时，例如可以对所采集的数据取相邻的3组数据进行平均值计算等，也可以采用其他适用的算法，本申请对此不做限定。

通过上述步骤确定的基准测力数据，综合考虑了应用两组不同的测力装置以及各个点位上的测力情况，通过平均滤波等处理，去除了传感器中的异常值和噪声等，最终得到的测力数据能够较好地体现导丝等医疗介入器件在弱受力状态下真实稳定的受力数据，因此可以作为后续对第一测力数据进行修正的基准。

在一些实施例中，基于所述第一测力数据和所述基准测力数据，确定所述医疗介入器件的作用部相对于所述生理管状腔的受力参数进一步包括基于所述基准测力数据和所述医疗介入器件在移动过程中的运动特征组，对所述第一测力数据进行修正，以得到第二测力数据。也即，所述至少一个处理器可以进一步基于所述基准测力数据和所述医疗介入器件在移动过程中的运动特征组，对所述第一测力数据进行修正，以得到第二测力数据。

在一些实施例中，所述运动特征组中的元素至少可以包括推进方向、是否处于不同的测力装置交替的位置、移动速度和活动部件的相对位置等。因此，基于所述基准测力数据和所述医疗介入器件在移动过程中的运动特征组，对所述第一测力数据进行修正，以得到第二测力数据进一步包括结合所述运动特征组中推进方向、是否处于不同的测力装置交替的位置、移动速度和活动部件的相对位置对应的元素的值以及所述基准测力数据，对所述第一测力数据进行修正以得到第二测力数据。也即，可以由至少一个处理器结合所述运动特征组中推进方向、是否处于不同的测力装置交替的位置、移动速度和活动部件的相对位置对应的元素的值以及所述基准测力数据，对所述第一测力数据进行修正以得到第二测力数据。由此可知，第二测力数据是利用运动特征和基准测力数据修正后的测力数据。

图4示出根据本申请实施例的基于基准测力数据和运动特征组对第一测力数据进行修正以得到第二测力数据的流程示意图。也即，至少一个处理器可以执行图4中的各个步骤来得到第二测力数据。

在步骤401中，首先判断所述推进方向是否为向前，如果是，则进入后续的步骤402。在手术医生操作介入机器人系统时，通常需要根据手术情况来判断需要向前推进还是向后回撤导丝等医疗介入器件，在向前推进导丝的过程中，有可能会顶到诸如血管等生理管状腔的末端、进入分叉、撞到狭窄区等情况，从而导致导丝受到阻力，如果不能及时感知并加以控制的话，很可能导致对血管等生理管状腔的损害，严重时可能会突破腔壁而造成严重后果，因此，导丝在向前推进的过程中的受力状态在介入手术中非常重要，需要在向前推进导丝时，对导丝的动态受力情况进行准确的分析判断。反之，当导丝回撤时，一般不会发生不可预见的大的风险，所以，在推进方向不是向前时，可以不进行后续对测力数据进行修正处理的步骤。在另一些实施例中，当判断医疗介入器件的推进方向不是向前时，可以不进行测力数据的监测和处理，如此可以降低系统的运算量，提高系统处理能力，同时还可以降低由非必要的测量和数据处理而产生错误数据从而导致虚警的概率。

在步骤402中，进一步判断是否处于不同的测力装置交替的位置，如果是，则进入步骤403，如果否，则进入后续的步骤404和步骤405。在前述实施例中，介入手术机器人系统包括A组和B组两组测力装置，交替地进行往复的推进/回撤导丝等医疗介入器件的运动，在不同的测力装置交替夹紧和松开的过程中，必然会对各自的压力传感器的测力数据产生影响，而这部分影响通常是随机的，在交替位置和交替时刻附近的测力数据也是不准确的，不能准确表征导丝在生理管状腔中的受力状况的。另一方面，在不同的测力装置交替时，导丝基本是不移动的，因此，即使所采集到的测力数据数值很大，实际上对介入手术并没有实质性的影响，也就是说，如果对于这种情况下的数据不进行恰当的处理，将可能产生虚假的风险提示和警报信息，而虚警则可能增加手术医生的身心压力，严重的情况下还可能导致其操作失误概率的上升。因此，本申请的实施例将在步骤403中，针对不同的测力装置交替时的测力数据进行处理。在一些实施例中，当介入手术机器人系统检测到不同的测力装置移动到彼此交替位置前后第二距离处时，即可认为处于不同的测力装置交替的位置，其中，第二距离通常是较小的值，例如0.5mm等，也可以根据介入手术机器人系统的具体参数指标和/或通过实验来确定，本申请对此不做限定，只要能够尽可能地避免产生虚警，同时也不会对正常测力数据进行错误的处理即可。

在步骤403中，确定所述第一测力数据与所述基准测力数据之间的偏差，并将所述偏差乘以第一修正系数，以得到第二测力数据，其中，所述第一修正系数为交替位置修正系数，通常为小于1的正数。具体地，在确定第一测力数据相对于基准测力数据的偏差时，可以采用各种适用的方法，例如，可以求取第一测力数据与对应点位上的基准测力数据的差值或比值等，本申请对此不作具体限定，只要能够体现医疗介入器件在患者的生理管状腔中行进的过程中正常受力状态和弱受力状态之间的差别即可。在一些实施例中，第一修正系数例如可以是小于0.1的数，如此，可以使得医疗介入器件在更换为不同的测力装置夹持的过程中，其所受到的随机的力不会对第一测力数据产生过大的影响。

在所述推进方向为向前，并且不处于不同的测力装置交替的位置的情况下，进入步骤404，在步骤404中，利用与移动速度相关联的预先确定的速度修正系数，对所述第一测力数据进行修正，以得到速度修正后的第一测力数据。也就是说，步骤404对由速度导致的测力数据的误差进行修正。在介入手术过程中，对于不同的手术医生和不同的病人的血管状态等，在实施介入手术时，可能对医疗介入器件的移动速度进行调整。速度的变化可能导致在对医疗介入器件的受力状态进行测量时偏离基准状态，因此可以通过速度修正系数来进行第一测力数据的修正。因为机器人可调的速度范围不大，所以带来的差异也在可控范围内。通常情况下，介入手术机器人系统在出厂前会进行自检，并详细测试其在不同速度时，压力传感器对其所夹持的医疗介入器件的测力数值，并根据测量结果给出每档速度所对应的速度修正系数。在速度变化时，例如采用查找速度修正系数表的方式根据当前速度所对应的速度的档，来确定速度修正系数，利用速度修正系数对第一测力数据进行处理，即可得到较为准确的结果。具体的处理方法可以是将速度修正系数与第一测力数据相乘，也可以采用其他的处理方法，具体取决于介入手术机器人系统的速度修正系数表的给定方式，本申请对此不做限定。

在步骤405中，利用与活动部件的相对位置相关联的预先确定的位置修正系数，对速度修正后的第一测力数据进行修正，并将速度修正且位置修正后的第一测力数据与所述基准测力数据之间的偏差作为第二测力数据。也就是说，步骤405中在对活动部件的相对位置的不同所导致的测力数据的误差进行修正的基础上，还进一步利用基准测力数据对修正后的测力数据进行校准，以得到更准确合理的第二测力数据。由于在介入手术过程中，手术医生可能根据手术的需要，通过操控成对的活动部件的上下搓动而调整医疗介入器件的旋转角度，活动部件高低位置的不同可能导致对医疗介入器件的受力状态进行测量时偏离基准状态，此时可以通过位置修正系数来进行第一测力数据的修正。与速度修正系统类似，位置修正系数例如也可以是在介入手术机器人系统在出厂前根据测试结果而确定的对应于不同活动部件位置的位置修正系数查找表，在进行位置修正时，可以首先根据当前活动部件的位置从查找表找找到对应的位置修正系数，然后将测力数据与位置修正系数相乘，以得到位置修正后的测力数据。

在一些实施例中，步骤404和步骤405的执行顺序可以调换，例如，先执行步骤405，利用与活动部件的相对位置相关联的预先确定的位置修正系数，对所述第一测力数据进行修正，以得到位置修正后的第一测力数据，然后执行步骤404，利用与移动速度相关联的预先确定的速度修正系数，对位置修正后的第一测力数据进行修正，并将活动部件位置修正且速度修正后的第一测力数据与所述基准测力数据之间的偏差作为第二测力数据。

在步骤404或步骤405中，在确定速度修正且位置修正后的第一测力数据相对于基准测力数据的偏差时，与步骤403中的处理方式类似，可以采用各种适用的方法，例如，可以求取修正后的第一测力数据与对应点位上的基准测力数据的差值或比值等，本申请对此不作具体限定，只要能够体现医疗介入器件在患者的生理管状腔中行进的过程中正常受力状态和弱受力状态之间的差别即可。

在获取第二测力数据之后，基于所述第一测力数据和所述基准测力数据，确定所述医疗介入器件的作用部相对于所述生理管状腔的受力参数可以进一步包括利用至少包括小波变换在内的信号处理方法，抑制所述第二测力数据的低频噪声和高频噪声，以确定所述医疗介入器件的作用部相对于所述生理管状腔的受力参数。也即，所述至少一个处理器可以进一步配置为利用至少包括小波变换在内的信号处理方法，抑制所述第二测力数据的低频噪声和高频噪声，以确定所述医疗介入器件的作用部相对于所述生理管状腔的受力参数。本申请发明人通过实验发现，在手术医生操控介入手术机器人进行介入手术的过程中所生成的第二测力数据是包含噪声的非平稳信号，因此，应用小波分解的方法能够高效、精准且可调节地去除第二测力数据中的噪声，从而获取准确可信的受力参数。

具体地，可以首先对所述第二测力数据进行小波变换，提取所述第二测力数据的低频分量和高频分量，然后分别利用低频阈值去除所述低频分量中的低频噪声，利用高频阈值去除所述高频分量中的高频噪声，其中所述低频阈值和所述高频阈值与所述生理管状腔相关联地设置，再基于去除噪声后的低频分量和高频分量，利用小波变换的反变换，得到所述医疗介入器件相对于所述生理管状腔的受力参数。也即，所述至少一个处理器进一步配置为对所述第二测力数据进行小波变换，提取所述第二测力数据的低频分量和高频分量，分别利用低频阈值去除所述低频分量中的低频噪声，利用高频阈值去除所述高频分量中的高频噪声，其中所述低频阈值和所述高频阈值与所述生理管状腔相关联地设置；基于去除噪声后的低频分量和高频分量，利用小波变换的反变换，得到所述医疗介入器件相对于所述生理管状腔的受力参数。特别地，在利用小波变换等信号处理方法来确定受力参数时，可以结合进行介入手术的生理管状腔的实际情况来设置信号处理算法中的低频阈值、高频阈值等各个尺度小波分解层次上的小波阈值，仅作为示例，例如不同的医疗介入器件可能相对于不同的手术部位和/或不同的生理管状腔具有不同的受力特征，因此，在进行信号处理时也应进行适应性地调整，以使得处理所生成的受力参数既不会由于残留的噪声而导致虚警过多，也不会由于过度平滑而错过有用的信号进而导致风险信息的漏报。此外，对于不同的医疗介入器件相对于不同的生理管状腔的受力参数也可能有不同的受力范围，可以根据预先获取的受力范围对受力参数进行归一化处理，或者进行其他适用的线性或非线性数据处理等，只要能够真实反映受力参数的变化趋势即可，具体方法本申请在此不一一列举。另外，可以理解的是，在采集到第一测力数据之后，进行任何其他处理和修正之前，可以首先对第一测力数据进行平均滤波处理，以初步过滤掉第一测力数据中明显的异常值和噪声，使得后续的处理步骤在更准确的测力数据的基础上进行，平均滤波的具体方式包括但不限于对所采集的数据取相邻的3组数据做平均值计算等，本申请对此不做限定。

结合图4所描述的各个实施例，利用医疗介入器件在移动过程中的运动特征，以及在弱受力状态下所获取的基准测力数据来对动态测量的第一测力数据进行交替位置、速度、活动部件位置以及基准值的修正，并通过对修正后所得到的第二测力数据进行多尺度小波变换（例如分解为低频分量和高频分量），并通过小波阈值法进一步去除第二测力数据中的干扰，处理后所得到的受力参数能够更真实准确、更稳定地反映医疗介入器件相对于所述生理管状腔的受力状况，通过上述处理过程以及阈值等参数的恰当选择，能够使得在对受力状况进行风险识别时保持较低的虚警率和漏报率。

下面结合图5（a）、图5（b）以及图6，对基于所述受力参数，生成标识风险的动态受力信息，并在介入手术机器人系统的主端机构的第一显示器和/或第二显示器上呈现的方式进行说明。

图5（a）示出根据本申请实施例的第二显示器仅显示术中图像的示意图。第二显示器用于显示术中图像，在图5（a）中的第二显示器所显示的术中图像中，包括导引导管50、作为医疗介入器件的导丝51以及导丝头端52。通过第二显示器所呈现的术中图像，手术医生可以在介入手术的整个进程中实时地观察导管50、导丝51以及导丝头端52是否到达生理管状腔的指定位置。然而由于在图5（a）所示的术中图像中没有任何关于导丝受力状况的提示，医生无法从图像中直观地判断其通过手术机器人对医疗介入器件的操作的当前状态，例如是否已经到达或接近诸如血管等生理管状腔的末端，或进入分叉、撞到狭窄区等，甚至对于可能突破腔壁的危险情况也可能无法即使识别并对操作加以控制。

图5（b）示出根据本申请实施例的第二显示器显示的带有力度条和风险程度提示标识的术中图像的示意图。以图5（b）左边的术中图像为例，在显示与图5（a）中类似的导引导管50a、作为医疗介入器件的导丝51a以及导丝头端52a之外，在所述医疗介入器件的头端（导丝头端52a）附近，还跟踪显示有带有风险阈值区间划分的力度条54a和风险程度提示标识53a，其中，风险程度提示标识53a还带有指向所述医疗介入器件的头端（导丝头端52a）的箭头，并且上述带有风险阈值区间划分的力度条54a和风险程度提示标识53a是基于按如前所述的各个步骤计算得到的医疗介入器件（例如导丝51a）相对于生理管状腔的受力参数和预先设定的风险阈值而生成的。图5（b）中间的术中图像类似地包含导引导管50b、导丝51b、导丝头端52b、力度条54b和风险程度提示标识53b，右边的术中图像类似地包含导引导管50c、导丝51c、导丝头端52c、力度条54c和风险程度提示标识53c，在此不赘述。即，根据本申请实施例的介入手术机器人系统，其至少一个处理器可以进一步配置为基于所述受力参数和预先设定的风险阈值，生成带有风险阈值区间划分的力度条和风险程度提示标识；其第二显示器可以进一步配置为在所述第二显示器的术中图像中所述医疗介入器件的头端附近跟踪显示带有风险阈值区间划分的力度条和风险程度提示标识，并使得所述风险程度提示标识以箭头指向所述医疗介入器件的头端。

由于手术医生在手术过程中原本就需要聚焦于例如包含手术部位的DSA图像中例如导丝尖端的部位，因此，在上述各个术中图像中，将带有风险阈值区间划分的力度条和风险程度提示标识跟踪显示在医疗介入器件的头端附近，可以使得手术医生在实施需要耗费大量精力的介入手术的过程中，无需付出额外的注意力，即可直观、便捷地获取医疗介入器件的受力状况信息。

在一些实施例中，所述风险阈值区间至少包括正常阈值区间，当受力参数处于正常阈值区间时，说明医疗介入器件受到的阻力较小，手术医生完全可以正常进行介入机器人系统的操作。在一些实施例中，所述风险阈值区间除正常阈值区间外，还可以进一步包括注意阈值区间和危险阈值区间，注意阈值区间和危险阈值区间分别对应于医疗介入器件受到的阻力稍大和医疗介入器件受到的阻力很大的状况，并且，当受力参数处于不同的风险阈值区间时，力度条和风险程度提示标识的提示内容也会不同。

具体地，图5（b）中的各个图像是在类似图5（a）的术中图像的基础上叠加而形成的，其中左图、中图和右图分别示出受力参数处于不同的风险阈值区间时的术中图像。在一些实施例中，可以在介入手术机器人系统中预先设定2个风险阈值，即，低风险阈值和高风险阈值，分别对应于所述医疗介入器件受到较高阻力和受到很高阻力时的设定值。在一些实施例中，医生也可以根据需要自行调整风险阈值的大小。接下来，系统会将实时得到的受力参数与低风险阈值比较，如果该受力参数小于低风险阈值，则说明医疗介入器件所受到的来自生理管状腔的阻力较小，因此，如图5（b）所示，风险程度提示标识53a例如将显示文字“正常”以及对应的图标（例如对钩等），力度条54a也显示对应于实际受力参数（或经归一化等处理之后的受力参数）的状态。如果通过比较，受力参数大于低风险阈值，则进一步与高风险阈值比较，例如受力参数大于等于低风险阈值而小于高风险阈值，则说明医疗介入器件所受到的来自生理管状腔的阻力稍大，因此，如图5（b）所示，风险程度提示标识53b例如将显示文字“注意”以及对应的图标（例如感叹号等），力度条54b也显示对应于实际受力参数（或经归一化等处理之后的受力参数）的状态。如果受力参数大于高风险阈值，则说明医疗介入器件所受到的阻力很大，很可能处于危险的将要突破腔壁等状态，这种情况下，如图5（b）所示，风险程度提示标识53c例如将显示文字“危险”以及对应的图标（例如叉号等），力度条54c也显示对应于实际受力参数（或经归一化等处理之后的受力参数）的状态。上述风险程度提示标识和力度条只要手术未结束，就会持续显示，因此，手术医生能够在整个手术持续过程中便捷地获取其所关注的医疗介入器件相对于手术对象的生理管状腔的受力参数信息。当然，医生也可以根据手术、术中图像显示等需要和习惯等，可选择地显示或隐藏第二显示器术中图像上的风险程度提示标识和力度条等医疗介入器件受力状况信息，具体的实现方式例如可以通过实体或虚拟按键等，本申请对此不做限制。

在另一些实施例中，不限于设定2个风险阈值，可以根据介入手术和/或手术医生的需求和习惯，设定小于2或者大于2的N个风险阈值，从而将风险阈值区间划分为N+1个，并在N+1个风险阈值区间的基础上显示力度条和风险程度提示标识，本申请对此不做具体限定。

图6示出根据本申请实施例的第一显示器显示的带有风险阈值区间划分的动态受力曲线的示意图。图6所示的第一显示器用于显示所述介入手术机器人系统的操作界面。在一些实施例中，除了如上所述在第二显示器的术中图像上叠加显示风险程度提示标识和力度条之外，根据本申请实施例的方法还可以基于所述受力参数和预先设定的风险阈值，生成带有风险阈值区间划分的动态受力曲线，并在所述第一显示器上呈现。即，根据本申请实施例的介入手术机器人系统的至少一个处理器进一步配置为基于所述受力参数和预先设定的风险阈值，生成带有风险阈值区间划分的动态受力曲线；所述第一显示器进一步配置为呈现所述带有风险阈值区间划分的动态受力曲线。

具体地，第一显示器例如可以为触摸屏，动态受力曲线可以是基于包括当前时间在内的一段时间内的受力参数绘制而成的曲线，并且，该曲线能够随着时间的推移而向左移动，以使得在第一显示器上所显示的曲线总能够包含当前时间点。如图6所示的受力曲线图中，横坐标为时间，纵坐标为实际受力参数（或经归一化等处理之后的受力参数）。在一些实施例中，可以根据预先设定的风险阈值将动态受力曲线的纵坐标划分为多个风险阈值区间，这样，可以使用户清楚地看到各个时间点上受力参数所对应的风险阈值范围。特别地，还可以根据动态受力曲线最右端的点所处的风险阈值区间设置动态受力曲线的颜色。仅作为示例，例如预先设定低风险阈值和高风险阈值2个风险阈值，对应地风险阈值区间包括正常阈值区间、注意阈值区间和危险阈值区间，并在动态受力曲线的纵坐标上进行标识，当动态受力曲线最右端（通常对应于当前时刻）的点处于正常阈值区间时，将动态受力曲线显示为绿色，以表示当前医疗介入器件所受到的来自生理管状腔的阻力较小，处于风险较小的状态，当动态受力曲线最右端的点处于注意阈值区间时，将动态受力曲线显示为黄色，以表示当前医疗介入器件所受到的来自生理管状腔的阻力稍大，需要关注进行进一步操作时的风险，而当动态受力曲线最右端的点处于危险阈值区间时，可以将动态受力曲线显示为红色，以表示当前医疗介入器件所受到的来自生理管状腔的阻力很大，在向前推进医疗介入器件时需要特别关注，或者，提示医生不宜进行进一步的操作等。独立地或者附加地，当最右端的点所处的风险阈值区间并非正常阈值区间时，还可以以与所处的风险阈值区间相关联的方式，突出显示所述动态受力曲线。也即，根据本申请实施例的介入手术机器人系统其至少一个处理器进一步配置为基于所述受力参数和预先设定的风险阈值，生成带有风险阈值区间划分的动态受力曲线，根据所述动态受力曲线最右端的点所处的风险阈值区间设置所述动态受力曲线的颜色，和/或，当最右端的点所处的风险阈值区间并非正常阈值区间时，以与所处的风险阈值区间相关联的方式，突出显示所述动态受力曲线。例如，当最右端的点处于注意阈值区间时，可以使动态受力曲线以第一频率闪烁，当最右端的点处于危险阈值区间时，可以使动态受力曲线以第二频率闪烁，并且第二频率大于第一频率，如此，可以通过闪烁以及闪烁频率的高低来对当前受力参数的风险状况进行提示。在另外一些实施例中，例如还可以用与最右端的点所处的风险阈值区间向对应的语音或提示音来对对当前受力参数的风险状况进行提示，本申请在此不一一列举。

如此，可以使得医生等用户方便地获知当前以及之前历史时刻的受力参数，并能够从动态受力曲线上方便地看出受力参数所处的风险阈值范围和受力变化的趋势，以便医生做出提前判断。仅作为示例，当动态受力曲线上当前时刻对应的受力参数非常接近危险阈值区间时，手术医生可以结合其他信息对当前的导丝推进状态进行检查，例如是否已经非常靠近患者生理管状腔的腔壁等，并判断是否进行下一步操作等。

在一些实施例中，上述生成带有风险阈值区间划分的动态受力曲线所依据的风险阈值与生成在第二显示器术中图像上显示风险程度提示标识和力度条时所依据的风险阈值保持一致，如此，可以使得医生无论正在关注第一显示器还是第二显示器，都不会错过并能够获取一致的风险程度提示信息，以对其进一步的操作进行预先判断。

利用根据本申请各个实施例的介入手术机器人系统及其测力数据的提示及呈现的方法，通过对介入手术机器人系统末端执行器上压力传感器的测力数据的有效处理，来获取实时、准确的医疗介入器件相对于生理管状腔的受力参数，并以准确、便捷、醒目的人性化方式在手术医生原本就需要关注的术中图像或介入手术机器人系统的操作界面上呈现，如此可以大大减轻医生的信息处理负担，使其在实施手术的过程中能够及时、便捷、准确地获取其手术操作对应的风险状况，从而更准确地做出后续手术操作的预先决策，进而在更安全的前提下，更精确、更高效、更稳定地实施介入手术，可以缩短手术时间，降低术中事故发生的几率和介入手术对医生健康的伤害。

此外，尽管已经在本文中描述了示例性实施例，其范围包括任何和所有基于本申请的具有等同元件、修改、省略、组合（例如，各种实施例交叉的方案）、改编或改变的实施例。权利要求书中的元件将被基于权利要求中采用的语言宽泛地解释，并不限于在本说明书中或本申请的实施期间所描述的示例，其示例将被解释为非排他性的。因此，本说明书和示例旨在仅被认为是示例。

以上描述旨在是说明性的而不是限制性的。例如，上述示例（或其一个或更多方案）可以彼此组合使用。例如本领域普通技术人员在阅读上述描述时可以使用其它实施例。另外，在上述具体实施方式中，各种特征可以被分组在一起以简单化本申请。这不应解释为一种不要求保护的公开的特征对于任一权利要求是必要的意图。相反，本申请的主题可以少于特定的公开的实施例的全部特征。

以上实施例仅为本申请的示例性实施例，不用于限制本发明，本发明的保护范围由权利要求书限定。本领域技术人员可以在本申请的实质和保护范围内，对本发明做出各种修改或等同替换，这种修改或等同替换也应视为落在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种介入手术机器人系统，其特征在于，包括：

从端机构，所述从端机构至少设有末端执行器，所述末端执行器处设有压力传感器，且配置为：测量医疗介入器件的作用部相对于末端执行器的测力数据；

主端机构，包括至少一个处理器、第一显示器和第二显示器，其中，所述至少一个处理器配置为：

在所述介入手术机器人通过从端机构的末端执行器操控所述医疗介入器件在患者的生理管状腔中的弱受力状态下，利用所述末端执行器处的压力传感器测量所述医疗介入器件的作用部相对于所述末端执行器的测力数据，作为基准测力数据；

在所述介入手术机器人通过从端机构的末端执行器操控医疗介入器件在患者的生理管状腔中行进的过程中，

利用所述压力传感器动态地测量第一测力数据；

基于所述第一测力数据和所述基准测力数据，确定所述医疗介入器件的作用部相对于所述生理管状腔的受力参数；以及

基于所述受力参数，生成标识风险的动态受力信息，并在所述第一显示器和/或所述第二显示器上呈现。

2.根据权利要求1所述的介入手术机器人系统，其特征在于，

所述至少一个处理器进一步配置为：基于所述受力参数和预先设定的风险阈值，生成带有风险阈值区间划分的动态受力曲线；

所述第一显示器进一步配置为：呈现所述带有风险阈值区间划分的动态受力曲线。

3.根据权利要求1所述的介入手术机器人系统，其特征在于，

所述至少一个处理器进一步配置为：基于所述受力参数和预先设定的风险阈值，生成带有风险阈值区间划分的力度条和风险程度提示标识；

所述第二显示器进一步配置为：在所述第二显示器的术中图像中所述医疗介入器件的头端附近跟踪显示带有风险阈值区间划分的力度条和风险程度提示标识，并使得所述风险程度提示标识以箭头指向所述医疗介入器件的头端。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的介入手术机器人系统，其特征在于，所述至少一个处理器进一步配置为：

基于所述基准测力数据和所述医疗介入器件在移动过程中的运动特征组，对所述第一测力数据进行修正，以得到第二测力数据；

利用至少包括小波变换在内的信号处理方法，抑制所述第二测力数据的低频噪声和高频噪声，以确定所述医疗介入器件的作用部相对于所述生理管状腔的受力参数。

5.根据权利要求4所述的介入手术机器人系统，其特征在于，所述运动特征组中的元素至少包括推进方向、是否处于不同的测力装置交替的位置、移动速度和活动部件的相对位置，所述至少一个处理器进一步配置为：

结合所述运动特征组中推进方向、是否处于不同的测力装置交替的位置、移动速度和活动部件的相对位置对应的元素的值以及所述基准测力数据，对所述第一测力数据进行修正以得到第二测力数据。

6.根据权利要求5所述的介入手术机器人系统，其特征在于，所述至少一个处理器进一步配置为：

在所述推进方向为向前，并且处于不同的测力装置交替的位置的情况下，确定所述第一测力数据与所述基准测力数据之间的偏差，并将所述偏差乘以第一修正系数，以得到第二测力数据，其中，所述第一修正系数为小于1的正数；

在所述推进方向为向前，并且不处于不同的测力装置交替的位置的情况下，

利用与移动速度相关联的预先确定的速度修正系数，对所述第一测力数据进行修正，以得到速度修正后的第一测力数据；

利用与活动部件的相对位置相关联的预先确定的位置修正系数，对速度修正后的第一测力数据进行修正，并将速度修正且位置修正后的第一测力数据与所述基准测力数据之间的偏差作为第二测力数据。

7.根据权利要求4所述的介入手术机器人系统，其特征在于，所述至少一个处理器进一步配置为：

对所述第二测力数据进行小波变换，提取所述第二测力数据的低频分量和高频分量；

利用低频阈值去除所述低频分量中的低频噪声，利用高频阈值去除所述高频分量中的高频噪声，其中所述低频阈值和所述高频阈值与所述生理管状腔相关联地设置；

基于去除噪声后的低频分量和去除噪声后的高频分量，利用小波变换的反变换，得到所述医疗介入器件相对于所述生理管状腔的受力参数。

8.根据权利要求1至3中任一项所述的介入手术机器人系统，其特征在于，所述弱受力状态包括所述医疗介入器件刚穿出导引导管，所述至少一个处理器进一步配置为：

在所述医疗介入器件刚穿出导引导管时，通过控制所述医疗介入器件在所述导引导管出口附近进行第一距离的自主移动，来获取所述医疗介入器件的作用部在各个点位相对于所述末端执行器的测力数据，作为基准测力数据。

9.根据权利要求2所述的介入手术机器人系统，其特征在于，所述风险阈值区间至少包括正常阈值区间，所述至少一个处理器进一步配置为：

基于所述受力参数和预先设定的风险阈值，生成带有风险阈值区间划分的动态受力曲线，根据所述动态受力曲线最右端的点所处的风险阈值区间设置所述动态受力曲线的颜色，和/或，当最右端的点所处的风险阈值区间并非正常阈值区间时，以与所处的风险阈值区间相关联的方式，突出显示所述动态受力曲线。

10.根据权利要求1至3中任一项所述的介入手术机器人系统，其特征在于，所述风险阈值区间包括正常阈值区间、注意阈值区间和危险阈值区间。