CN115500963A - 医疗器械受力信息获取方法、医疗器械控制方法及系统 - Google Patents

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CN115500963A CN202211189894.4A CN202211189894A CN115500963A CN 115500963 A CN115500963 A CN 115500963A CN 202211189894 A CN202211189894 A CN 202211189894A CN 115500963 A CN115500963 A CN 115500963A
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Abstract

本申请涉及一种医疗器械受力信息获取方法、医疗器械控制方法及系统。所述方法包括：确定医疗器械的位置信息；获取受力信息采集装置所采集的实时受力信息；获取所述位置信息对应的受力信息检测方式；通过所述检测方式以及所述实时受力信息确定所述医疗器械的目标受力信息。采用本方法能够准确确定医疗器械的受力信息。

Description

医疗器械受力信息获取方法、医疗器械控制方法及系统
技术领域
本申请涉及医疗器械技术领域，特别是涉及一种医疗器械受力信息获取方法、医疗器械控制方法、系统、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
背景技术
血管介入手术机器人系统是一种具有高安全性的辅助医生进行导管介入手术的机器人系统，能够避免手术中因医生生理颤抖和误操作而导致的严重后果，且可以使医生免受X射线辐射。在手术过程中，医生与病人分离，通过远程操作的方式进行手术。导管/导丝在血管中运动时会与血管壁接触从而受到不同种类不同方向的力，如血流冲击阻力，碰撞力，摩擦力等。所以，在整个手术过程中机器人从端侧能够获取导管/导丝在病人体内血管介入过程中所受到的阻力，并且将受力信息反馈给主端操作侧的医生。
然而，目前的对于导管/导丝的受力信息通常是通过体外测量得到，这使得对于导管/导丝的受力信息并不准确。
发明内容
本申请提供一种能够准确确定医疗器械的受力信息的医疗器械受力信息获取方法、医疗器械控制方法、系统、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
第一方面，本申请提供一种医疗器械受力信息获取方法，所述方法包括：
确定医疗器械的位置信息；
获取受力信息采集装置所采集的实时受力信息；
获取所述位置信息对应的受力信息检测方式；
通过所述检测方式以及所述实时受力信息确定所述医疗器械的目标受力信息。
在其中一个实施例中，所述通过所述检测方式以及所述实时受力信息确定所述医疗器械的目标受力信息，包括：
当所述医疗器械位于体外时，确定所述实时受力信息为所述医疗器械的目标受力信息；
当所述医疗器械位于体内时，获取所述受力检测方式对应的算法，基于所述算法以及所述实时受力信息确定所述医疗器械的目标受力信息。
在其中一个实施例中，所述获取所述受力检测方式对应的算法，基于所述算法以及所述实时受力信息确定所述医疗器械的目标受力信息，包括：当所述医疗器械位于鞘管处时，获取预先测量的经验值作为所述医疗器械的目标受力信息，或根据所述医疗器械经过所述鞘管处的过程中的实时受力信息，确定所述医疗器械的目标受力信息；
当所述医疗器械位于血管处时，根据所述血管的曲率、所述实时受力信息以及所述医疗器械经过所述鞘管处的过程中的受力信息，确定所述医疗器械的目标受力信息。
在其中一个实施例中，所述根据所述医疗器械经过所述鞘管处的过程中的实时受力信息，确定所述医疗器械的目标受力信息，包括：
获取所述医疗器械从开始进入所述鞘管至离开所述鞘管时所测量的各个实时受力信息；
根据测量的各个所述实时受力信息计算得到实时受力信息。
在其中一个实施例中，所述根据所述血管的曲率、所述实时受力信息以及所述医疗器械经过所述鞘管处的过程中的受力信息，确定所述医疗器械的目标受力信息，包括：
当所述血管的曲率小于第一预设值，且所述医疗器械处在所述曲率小于所述第一预设值的血管处时，根据所述实时受力信息以及所述医疗器械经过所述鞘管处的过程中的受力信息，确定所述医疗器械的目标受力信息；
当所述血管的曲率大于或等于所述第一预设值，且所述医疗器械处在通过曲率大于或等于所述第一预设值的血管过程中时，获取所述医疗器械与所述血管的法向量的夹角，根据所述实时受力信息、所述医疗器械经过所述鞘管处的过程中的受力信息以及所述夹角，确定所述医疗器械的目标受力信息；
当所述血管的曲率大于等于所述第一预设值，且所述医疗器械处在通过曲率大于或等于所述第一预设值的血管后时，获取所述医疗器械与所述血管的法向量的夹角以及摩擦系数，根据所述实时受力信息、所述医疗器械经过所述鞘管处的过程中的受力信息、所述夹角以及所述摩擦系数，确定所述医疗器械的目标受力信息。
在其中一个实施例中，所述受力信息采集装置为传感器和/或应变片；所述获取受力信息采集装置所采集的实时受力信息，包括以下至少一种：
获取分别安装在介入设备两端的医疗器械上的受力信息采集装置，所采集的实时受力信息；或
获取安装在介入设备中的受力信息采集装置所采集的实时受力信息。
第二方面，本申请还提供一种医疗器械控制方法，所述医疗器械控制方法包括：
获取采集的医疗器械的监测信息，所述监测信息包括根据上述的医疗器械受力信息获取方法所获取的受力信息；
根据所述监测信息控制所述医疗器械的运动。
在其中一个实施例中，所述监测信息还包括进入体内的长度、医疗器械的医学图像、医疗器械的运动信息以及介入设备的电路信息中的至少一个；所述根据所述监测信息控制所述医疗器械的运动，包括以下至少一种：
根据所述监测信息自动控制所述医疗器械的运动；或
输出所述监测信息，所述监测信息用于供医生查看以手动控制所述医疗器械的运动。
在其中一个实施例中，所述根据所述监测信息自动控制所述医疗器械的运动，包括：
当所述监测信息处于正常范围时，继续根据医生控制指令控制所述医疗器械的运动；
当所述监测信息处于预警范围时，降低所述医疗器械的运动速度，并输出第一预警提示；
当所述监测信息处于危险范围时，根据对应的保护措施自动控制所述医疗器械的运动，并输出第二预警提示。
在其中一个实施例中，所述当所述监测信息处于危险范围时，根据对应的保护措施自动控制所述医疗器械的运动，并输出第二预警提示，包括以下至少一种：
当所述受力信息大于受力阈值时，控制所述医疗器械后退，并输出第二预警提示；或
当所述医疗器械进入体内的长度大于第一长度阈值，控制所述医疗器械不能前进，并输出第二预警提示；或
当所述医疗器械进入体内的长度小于第二长度阈值，控制所述医疗器械不能后退，并输出第二预警提示；或
当所述介入设备的电路信息大于电路阈值时，控制所述医疗器械停止运动，并输出第二预警提示；或
当所述医疗器械的运动信息大于运动阈值时，控制所述医疗器械停止运动，并输出第二预警提示；或
当根据所述医疗器械的医学图像判定所述医疗器械与血管壁的距离小于或等于预设距离，控制所述医疗器械后退，并输出第二预警提示；或
当根据所述医疗器械的医学图像判定所述医疗器械与目标对象的距离满足要求时，控制所述医疗器械的运动，并输出第二预警提示；或
当根据所述监测信息以及基础信息通过机器学习算法判定所述监测信息处于危险范围时，输出通过所述机器学习算法得到的所述医疗器械的控制信息，所述控制信息用于控制医疗器械的运动，所述基础信息包括用户信息。
在其中一个实施例中，所述当所述受力信息大于受力阈值时，控制所述医疗器械后退，包括：
当所述受力信息大于受力阈值时，获取预先设定的固定的后退距离，根据所述固定的后退距离控制所述医疗器械后退；或
当所述受力信息大于受力阈值时，获取预先设定的与所述受力信息对应的等级的后退距离，根据对应等级的所述后退距离控制所述医疗器械后退；或
当所述受力信息大于受力阈值时，通过导纳控制算法根据所述受力信息、所述受力阈值计算得到后退距离，根据计算得到的所述后退距离控制所述医疗器械后退。
在其中一个实施例中，所述当根据所述医疗器械的医学图像判定所述医疗器械与目标对象的距离满足要求时，控制所述医疗器械的运动，并输出第二预警提示，包括：
对所述医学图像进行识别确定目标对象，并根据所述目标对象的位置确定危险区域；
当所述医疗器械进入所述危险区域，且与所述目标对象的距离大于第一距离阈值时，降低所述医疗器械的速度和/或降低所述受力阈值；
当所述医疗器械与所述目标对象的距离小于或等于第一距离阈值时，输出第二预警提示。
第三方面，本申请还提供一种医疗器械控制系统，包括介入设备以及医疗器械；所述介入设备用于采集医疗器械的监测信息，并执行上述任意一个实施例中所述的医疗器械控制方法，以控制所述医疗器械的运动。
在其中一个实施例中，所述系统还包括：
第一控制端，用于向所述介入设备发送运动控制指令，以使得所述介入设备根据所述运动控制指令控制所述医疗器械的运动，以及收所述介入设备反馈的监测信息。
第四方面，本申请还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意一个实施例中所述的方法的步骤。
第五方面，本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一个实施例中所述的方法的步骤。
第六方面，本申请还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任意一个实施例中所述的方法的步骤。
上述医疗器械受力信息获取方法、医疗器械控制方法、系统、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，受力信息采集装置实时采集实时受力信息，并根据医疗器械的位置确定受力信息检测方式，这样根据检测方式以及所述实时受力信息确定所述医疗器械的目标受力信息，也就是说根据位置信息来确定受力信息的检测方式，提高医疗器械的力感知精度，防止医疗器械力太大捅破血管，提高介入手术机器人安全性。
附图说明
图1为一个实施例中的医疗器械控制系统的框图；
图2为一个实施例中医疗器械受力信息获取方法的流程示意图；
图3为一个实施例中的通过一个受力信息采集装置采集实时受力信息的示意图；
图4为一个实施例中的通过多个受力信息采集装置采集实时受力信息的示意图；
图5为一个实施例中的医疗器械与血管壁接触时的受力分析图；
图6为一个实施例中医疗器械控制方法的流程示意图；
图7为一个实施例中的医疗器械的运动控制步骤的流程示意图；
图8为一个实施例中的自动控制的流程示意图；
图9为一个实施例中的主从控制模式的流程图；
图10为另一个实施例中的主从控制模式的流程图；
图11为一个实施例中医疗器械受力信息获取装置的结构框图；
图12为一个实施例中医疗器械控制装置的结构框图；
图13为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
具体地，结合图1所示，图1为一个实施例中的医疗器械控制系统的框图，该医疗器械控制系统包括第一控制端200以及介入设备300，其中介入设备300通过控制医疗器械400的运动以将植入物，例如心脏瓣膜送入人体，介入设备300则用于采集医疗器械400的监测信息，并基于该监测信息控制医疗器械400的运动，介入设备300还用于接收第一控制端200发送的医生输入的运动控制指令，以根据运动控制指令来控制医疗器械400的运动，并向第一控制端200发送监测信息，以增强医生手术过程中的操作感。
在实际应用中，第一控制端200为医生控制端，由医生在远处进行操作；介入设备300为从操作端，其可以通过通讯模块与第一控制端200进行通信，从而接收第一控制端200发送的医生输入的运动控制指令，并根据该运动控制指令通过控制医疗器械400产生对应的运动。其中，介入设备300还获取到医疗器械400的各种监测信息，并将监测信息反馈给第一控制端200。例如可以通过力反馈模块，将医疗器械400所受到的力反馈给第一控制端200，可选地将医疗器械400的受力信息按比例反馈给第一控制端200，以增强医生手术过程中的操作感。在其他的实施例中，还可以通过显示模块将各种监测信息进行显示，以提示医生。
其中，第一控制端200和介入设备300构成了主从控制系统，这样避免医生受到辐射等。医疗器械400可以为导管或导丝，介入设备300通过该导管或导丝将植入物引导至对应的目标位置，例如沿血管引导至心脏处。介入设备300可以为介入手术机器人。
为了方便理解，该介入设备300可以实现多种功能，具体地，该介入设备300包括监测模块、安全保护模块、通信模块、显示模块以及力反馈模块。其中监测模块用于获取医疗器械400的监测信息，该监测信息可以包括受力信息，可选地，该监测信息还可以包括进入体内的长度、医疗器械400的医学图像、医疗器械400的运动信息以及介入设备300的电路信息中的至少一个。该安全保护模块可以存储有监测到的各种监测信息对应的安全阈值，从而可以根据安全阈值来对监测信息进行判断。通信模块则用于与第一控制端200进行通信，该通信模块可以为TCP/IP、EtherCat、CanOpen、蓝牙以及5G等通讯方式中的任意一种或多种。显示模块则用于显示监测信息，例如显示医学图像、医疗器械400的运动信息、医疗器械400的受力信息等等。其中此处的医疗器械400的运动信息可以为医疗器械400的运动位置和运动速度等，在此不做具体限定。此外该显示模块可以为显示器、指示灯、语音提示或报警等等。当显示模块为指示灯时，可显示为绿色、黄色、红色等颜色分别起不同作用，如绿色表示正常，黄色代表预警，红色代表已经发送危险，不同颜色指示可以是列举情况，但不限于列举情况。
其中监测模块可以根据监测信息的不同分为不同的单元，例如受力信息监测单元，用于检测医疗器械400，例如导管或导丝尖端在人体中所受的力，具体受力信息可以为力或力矩。人体内的长度监测单元，其可以监测导管或导丝在人体中的长度，具体为可通过直接测量导丝进入人体的长度，也可通过计算间接得到导丝进入人体长度；图像监测单元，用于提供导管或导丝在人体中的图像。运动信息监测单元，用于监测医疗器械400的运动信息，例如监测导管或导丝的速度。介入设备300的电路信息监测单元，用于监测介入设备300的电路信息，其中该电路信息可以为如介入设备300的实际电流。
安全保护模块可以包括自动保护模块以及主动保护模块，其中自动保护模块用于根据监测信息自动控制医疗器械400的运动，也就是说实时监测医疗器械400各项监测信息，并根据监测到的各监测信息使介入手术过程处于自动安全保护状态。主动保护模块用于输出监测信息，监测信息用于供医生查看以手动控制医疗器械400的运动，例如提供导丝在人体内图像，由医生主动判断。
其中自动保护模块是用于当监测信息处于正常范围时，继续根据医生控制指令控制医疗器械400的运动；当监测信息处于预警范围时，降低医疗器械400的运动速度，并输出第一预警提示；当监测信息处于危险范围时，根据对应的保护措施自动控制医疗器械400的运动，并输出第二预警提示。例如当监测信息处于正常范围，指示灯为绿色。当监测信息进入预警范围，指示灯显示为黄色，进行语音提示，且此时介入设备300进如低速运行模式，此低速运行模式的速度为正常运行速度的二分之一，但不限于是二分之一。当监测信息进入危险范围，指示灯为红色，语音警告，介入设备300采取一定保护措施。具体的保护措施可以参见下文。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种医疗器械受力信息获取方法，以该方法应用于图1中的介入设备为例进行说明，包括以下步骤：
S202：确定医疗器械的位置信息。
具体地，医疗器械的位置可以分为体外、鞘管处以及血管处，在其他的实施例中医疗器械的位置可以为其他的分类，在此不做具体限定。其中医疗器械的位置信息可以是通过位置传感器获取的，或者是观察医学图像获取的，或者是人工输入的，在此也不做具体的限定。实际应用中，可以将医疗器械，例如导丝或导管的尖端的位置作为医疗器械的位置，以方便获取。
S204：获取受力信息采集装置所采集的实时受力信息。
具体地，受力信息采集装置可以为传感器或应变片，通过传感器可以直接获取到实时受力信息，通过应变片可以获取到应变片的形变，再根据形变计算得到实时受力信息。
在其中一个实施例中，获取受力信息采集装置所采集的实时受力信息，包括以下至少一种：获取分别安装在介入设备两端的医疗器械上的受力信息采集装置，所采集的实时受力信息；或获取安装在介入设备中的受力信息采集装置所采集的实时受力信息。
其中该受力信息采集装置的数量可以为1个或多个，具体的，结合图3以及图4所示，图3为一个实施例中的通过多个受力信息采集装置采集实时受力信息的示意图，图4为一个实施例中的通过一个受力信息采集装置采集实时受力信息的示意图。结合图3，医疗器械为导丝或导管，该导丝或导管可以进行直线运动以及旋转运动，该受力信息采集装置被安装至介入设备两端，其中每一端可以设置一个或多个受力信息采集装置，这样可以通过计算多个受力信息采集装置所采集的受力信息的数学统计值作为实时受力信息，例如可以计算平均值或者加权平均值、最大值以及最小值等等，在此不做具体限定，此外需要说明的是在介入设备两端的受力信息采集装置的数量可以相同或不相同，在此也不做具体限定。其中结合图4，医疗器械为导丝或导管，该导丝或导管可以进行直线运动以及旋转运动，该受力信息采集装置被安装至介入设备中，其中该受力信息采集装置采集的受力信息即为实时受力信息。
S206：获取位置信息对应的受力信息检测方式。
S208：通过检测方式以及实时受力信息确定医疗器械的目标受力信息。
具体地，在本实施例中，不同的位置信息对应不同的受力信息检测方式。
在其中一个实施例中，当医疗器械位于体外时，则采用受力信息采集装置测量得到实时受力信息，也即确定实时受力信息为医疗器械的目标受力信息。当医疗器械位于体内时，获取受力检测方式对应的算法，基于算法以及实时受力信息确定所述医疗器械的目标受力信息。
具体地，当医疗器械位于鞘管处时，则通过预设的第一算法获取到目标受力信息，即获取预先测量的经验值作为医疗器械的目标受力信息，或根据医疗器械经过鞘管处的过程中的实时受力信息，确定医疗器械的目标受力信息。当所述医疗器械位于血管处时，根据血管的曲率、实时受力信息以及医疗器械经过所述鞘管处的过程中的受力信息，确定医疗器械的目标受力信息。
上述医疗器械受力信息获取方法，受力信息采集装置实时采集实时受力信息，并根据医疗器械的位置确定受力信息检测方式，这样根据检测方式以及实时受力信息确定医疗器械的目标受力信息，也就是说根据位置信息来确定受力信息的检测方式，提高医疗器械的力感知精度，防止医疗器械力太大捅破血管，提高介入手术机器人安全性。
在其中一个实施例中，根据医疗器械经过鞘管处的过程中的实时受力信息，确定医疗器械的目标受力信息，包括：获取医疗器械从开始进入鞘管至离开鞘管时所测量的各个实时受力信息；根据测量的各个实时受力信息计算得到实时受力信息。
其中对于鞘管处的实时受力，可以是通过经验值获得，该经验值是根据实验测得导丝/导管进入鞘管所受的阻力值，该经验值可以是在固定了实验对象以及实验的场景中各个变量后所测得的。
另外一种方式则是本实施例中的方式，即在实行介入手术时，当导丝/导管开始进入鞘管时实时测量的力传感器值，将此作为阻力值。n为采集n个周期的力值，
Figure BDA0003868844220000101
是计算得到的鞘管的数学统计值，例如平均阻力值，具体计算公式为：
Figure BDA0003868844220000111
当医疗器械位于血管处时，则通过预设的第一算法获取到目标受力信息，即根据血管的曲率、实时受力信息以及医疗器械经过鞘管处的过程中的受力信息，确定医疗器械的目标受力信息，其中第一算法的具体限定可以参见下文。
在其中一个实施例中，根据血管的曲率、实时受力信息以及医疗器械经过鞘管处的过程中的受力信息，确定医疗器械的目标受力信息，包括：当血管的曲率小于第一预设值，且医疗器械处在曲率小于第一预设值的血管处时，根据实时受力信息以及医疗器械经过鞘管处的过程中的受力信息，确定医疗器械的目标受力信息；当血管的曲率大于或等于第一预设值，且医疗器械处在通过曲率大于或等于第一预设值的血管过程中时，获取医疗器械与血管的法向量的夹角，根据实时受力信息、医疗器械经过鞘管处的过程中的受力信息以及夹角，确定医疗器械的目标受力信息；当血管的曲率大于等于第一预设值，且医疗器械处在通过曲率大于或等于第一预设值的血管后时，获取医疗器械与血管的法向量的夹角以及摩擦系数，根据实时受力信息、医疗器械经过鞘管处的过程中的受力信息、夹角以及摩擦系数，确定医疗器械的目标受力信息。
具体地，结合图5所示，图5为一个实施例中的医疗器械与血管壁接触时的受力分析图，在该实施例中，当导丝/导管在血管内运动并与血管发生接触时，在接触点建立坐标系，此时导丝/导管与垂直于血管壁的坐标轴存在夹角α，夹角α可用来计算血管壁与导丝/导管接触力的法向分量。对此法向力设置阈值F阈值，防止其损坏血管。
为此，在本实施例中通过血管的曲率来确定目标受力信息，具体地，当曲率小于或等于第一预设值，且医疗器械处在曲率小于第一预设值的血管处时，根据实时受力信息以及医疗器械经过鞘管处的过程中的受力信息，也即：
F目标受力信息＝F实时受力信息-F鞘管
当血管的曲率大于或等于第一预设值，且医疗器械处在通过曲率大于或等于第一预设值的血管过程中时，获取医疗器械与血管的法向量的夹角，根据实时受力信息、医疗器械经过鞘管处的过程中的受力信息以及夹角，确定医疗器械的目标受力信息，也即：
F目标受力信息＝(F实时受力信息-F鞘管)cosα
当血管的曲率大于等于第一预设值，且医疗器械处在通过曲率大于或等于第一预设值的血管后时，获取医疗器械与血管的法向量的夹角以及摩擦系数，根据实时受力信息、医疗器械经过鞘管处的过程中的受力信息、夹角α以及摩擦系数μ，确定医疗器械的目标受力信息，其中，该摩擦系数可以为固定值，也可以是根据每个人的体质来设定，上述目标受力信息可以通过以下公式计算：
F目标受力信息＝F实时受力信息-F鞘管-(F实时受力信息-F鞘管)cosα
上述实施例中，通过不同的方式来计算不同位置处的目标受力信息，使得在血管中的目标受力信息的计算更为准确。
在一个实施例中，如图6所示，提供了一种医疗器械控制方法，以该方法应用于图1中的介入设备为例进行说明，包括以下步骤：
602：获取采集的医疗器械的监测信息，监测信息包括根据上述任意一个实施例中的医疗器械受力信息获取方法所获取的受力信息。
具体地，监测信息包括受力信息，其中受力信息的获取方式可以参见上文在此不做具体限定。
604：根据监测信息控制医疗器械的运动。
具体地，医疗器械的运动包括直线运动和旋转运动，其中需要说明的一点是医疗器械与植入物是相对静止的，因此介入设备可以控制医疗器械的运动，以将植入物送至目标位置。
通过监测信息来控制医疗器械的运动，是指通过监测信息控制医疗器械的直线运动和旋转运动，包括但不限于不造成血管以及目标对象损坏的上述运动。也就是说介入设备可以根据监测信息来控制医疗器械的运动，以避免医疗器械对人体造成伤害。
上述实施例中，提高导丝或导管尖端力感知精度，防止导丝或导管尖端力太大捅破血管，提高介入手术机器人安全性。
在其中一个实施例中，监测信息还包括进入体内的长度、医疗器械的医学图像、医疗器械的运动信息以及介入设备的电路信息中的至少一个；根据监测信息控制医疗器械的运动，包括以下至少一种：根据监测信息自动控制医疗器械的运动；或输出监测信息，监测信息用于供医生查看以手动控制医疗器械的运动。
具体地，进入体内的长度可以是指医疗器械进入人体的长度，具体为可通过直接测量导丝进入人体的长度，也可通过计算间接得到导丝进入人体长度。医疗器械的医学图像可以为医疗器械在人体中的图像，医疗器械的运动信息可以是指医疗器械的实际运行速度，其可以等于单位时间内医疗器械的移动距离。介入设备的电路信息可以包括介入设备各电机在介入手术过程中的实际电流。
本实施例中监测目标受力信息、进入体内的长度、医疗器械的医学图像、医疗器械的运动信息以及介入设备的电路信息等，扩大参数的范围，从而提高介入设备的安全性。
其中，对于医疗器械的运动的控制可以包括自动控制和主动控制，其中自动控制是指根据所检测得到的监测信息来自动控制，以使得介入设备在手术过程中处于安全保护状态。主动控制则是输出医学图像，也即输出导管或导丝在人体中的医学图像，从而由医生主动判断。
具体地，结合图7所示，图7为一个实施例中的医疗器械的运动控制步骤的流程示意图，其中监测模块用于获取到监测信息，安全保护模块则分为主动保护单元和自动保护单元，其中主动保护单元将介入手术的医学图像发送至医生进行查看，自动保护单元则用于根据监测信息来自动控制医疗器械的运动。
上述实施例中，通过多种方式来控制医疗器械的运动，以保证医疗器械的安全，从而更加准确。
在其中一个实施例中，根据监测信息自动控制医疗器械的运动，包括：当监测信息处于正常范围时，继续根据医生控制指令控制医疗器械的运动；当监测信息处于预警范围时，降低医疗器械的运动速度，并输出第一预警提示；当监测信息处于危险范围时，根据对应的保护措施自动控制医疗器械的运动，并输出第二预警提示。
具体地，正常范围是指监测信息中的各项信息所处的范围不会对血管等造成伤害，预警范围是指监测信息中的各项信息所处的范围将要对血管造成伤害，危险范围指监测信息中的各项信息所处的范围已经对血管造成伤害。
其中当监测信息为受力信息时，则正常范围小于预警范围小于危险范围。当监测信息为与血管壁的距离时，则正常范围大于预警范围大于危险范围。其他的监测信息则可以根据需要来设置正常范围、预警范围以及危险范围的关系。
其中为了实现上述控制，介入设备可以预先设置上述正常范围、预警范围以及危险范围，其中不同监测信息的上述正常范围、预警范围以及危险范围可以相同或不相同，在此不做具体限定。
在实际应用中，当监测信息处于正常范围，指示灯为绿色。当监测信息进入预警范围，指示灯显示为黄色，进行语音提示，且此时介入设备进如低速运行模式，此低速运行模式的速度为正常运行速度的二分之一，但不限于是二分之一。当监测信息进入危险范围，指示灯为红色，语音警告，介入设备采取一定保护措施。
上述实施例中，通过设置不同的范围来对医疗器械进行控制，可以提高医疗器械的控制精度，从而提高手术安全性。
在其中一个实施例中，当监测信息处于危险范围时，根据对应的保护措施自动控制医疗器械的运动，并输出第二预警提示，包括以下至少一种：当受力信息大于受力阈值时，控制医疗器械后退，并输出第二预警提示；或当医疗器械进入体内的长度大于第一长度阈值，控制医疗器械不能前进，并输出第二预警提示；或当医疗器械进入体内的长度小于第二长度阈值，控制医疗器械不能后退，并输出第二预警提示；或当介入设备的电路信息大于电路阈值时，控制医疗器械停止运动，并输出第二预警提示；或当医疗器械的运动信息大于运动阈值时，控制医疗器械停止运动，并输出第二预警提示；或当根据医疗器械的医学图像判定医疗器械与血管壁的距离小于或等于预设距离，控制医疗器械后退，并输出第二预警提示；或当根据医疗器械的医学图像判定医疗器械与目标对象的距离满足要求时，控制医疗器械的运动，并输出第二预警提示；或当根据监测信息以及基础信息通过机器学习算法判定监测信息处于危险范围时，输出通过机器学习算法得到的医疗器械的控制信息，控制信息用于控制医疗器械的运动，基础信息包括用户信息。
具体地，结合图8所示，图8为一个实施例中的自动控制的流程示意图，在该实施例中，自动控制可以包括多种模式，具体地，该模式可以包括：根据受力信息控制模式、介入设备的电路信息控制模式、医疗器械的运动信息控制模式、根据进入人体长度控制模式、图像保护控制模式以及智能辅助控制模式。
其中根据受力信息控制模式可以是当导丝尖端受力一旦超过阈值，导丝则后退一定距离，此后退距离可以是一个常值，但不限于常值，也可根据差值线性或者非线性计算后退距离等。
介入设备的电路信息控制模式可以是根据导丝或导管运动电机的电流来判断，当电流大于阈值时，则导丝或导管停止运动，否则正常运动。
医疗器械的运动信息控制模式可以是根据导丝或导管的运动速度来判断，当导丝或导管的运动速度大于预设值，则降低速度，或者是导丝或导管停止运动，否则正常运动。
根据进入人体长度控制模式可以是当导丝前进长度超过阈值，则导丝不能前进；导丝后退超过阈值，则不能后退。
图像保护控制模式可以包括医疗器械与血管壁的距离控制模式以及根据图像控制模式，其中医疗器械与血管壁的距离控制模式可以是利用图像技术，获取实时导丝/导管距离血管壁的距离信息，设置保护距离，如果超过安全距离，导丝后退。可选地，当根据医疗器械的医学图像判定医疗器械与目标对象的距离满足要求时，控制医疗器械的运动，并输出第二预警提示，包括：对医学图像进行识别确定目标对象，并根据目标对象的位置确定危险区域；当医疗器械进入危险区域，且与目标对象的距离大于第一距离阈值时，降低医疗器械的速度和/或降低受力阈值；当医疗器械与目标对象的距离小于或等于第一距离阈值时，输出第二预警提示。在实际应用中，根据图像控制模式可以是术前利用机器学习(可以是强化学习、深度学习或深度强化学习等)识别图像中钙化灶、血管瘤等病变组织，划定血管中不同等级的危险区域，将病变组织在操作影像上做出标注。术中利用影像实时判别导丝/导管与病变组织的位置，当导丝/导管在血管中运动时，按照不同等级危险区域做出不同安全提示。同时，当导丝/导管进入危险区域将介入机器人的运行速度降至正常运行速度的二分之一，但不限于二分之一；将导丝/导管尖端的受力阈值降为正常允许的二分之一，但不限于二分之一。若图像监测导丝/导管与病变组织接触前，则对医生进行提示由医生进行主动判断进行操作或暂停介入手术。若图像监测导丝/导管与病变组织发送接触，则导丝/导管后退一定距离，确保不与病变组织接触，然后由医生主动判断进行操作或暂停介入手术。同时，在术中，影像识别到病变组织，通过增强现实影像，在影像中增加影像标注进行提示。
智能辅助保护模式可以是采集介入手术过程图像信息；采集患者信息，如身高、年龄、体重等；采集介入机器人运动信息，如位置，速度等。将此诸多信息作为深度学习、强化学习或深度强化学习等智能算法的输入进行训练，输出是介入手术过程中医生应该在主端操作台进行的操作提示或建议。
上述实施例中，通过多监测信息进行安全保护，防止导丝/导管尖端力太大捅破血管，提高介入手术机器人安全性。
在其中一个实施例中，当受力信息大于受力阈值时，控制医疗器械后退，包括：当受力信息大于受力阈值时，获取预先设定的固定的后退距离，根据固定的后退距离控制医疗器械后退；或当受力信息大于受力阈值时，获取预先设定的与受力信息对应的等级的后退距离，根据对应等级的后退距离控制医疗器械后退；或当受力信息大于受力阈值时，通过导纳控制算法根据受力信息、受力阈值计算得到后退距离，根据计算得到的后退距离控制医疗器械后退。
具体地，其中后退距离的计算方式可以包括多种，后退距离可以是根据其中任一种方式计算得到的或者是多种计算方式的结果进行加权计算得到的。
其中后退距离可以是预先设定的固定的后退距离，也就是说当监测模块接收导丝受力信息，当目标受力信息F目标受力信息大于阈值时F阈值，导丝后退的距离Dback是一个常值Dconstant。
F目标受力信息>F阈值，Dback＝Dconstant
可选地，后退距离可以是根据受力信息的等级来进行设置的，也就是说当监测模块接收导丝受力信息，当实时力大于不同阈值时，导丝后退的距离是不同常值，具体为：
Figure BDA0003868844220000171
式中F1，F2为设定的不同常数力值，D1，D2为设定不同常数后退距离。
可选地，后退距离还可以是通过导纳控制算法计算得到的，也就是说当监测模块接收导丝受力信息，当实时力大于阈值时，导丝后退距离是通过导纳控制计算得到，具体地：
Figure BDA0003868844220000172
式中F阈值为设定常数力值。m、b、k是惯性参数、阻尼参数和刚度参数，可以人为设定。s是拉普拉斯算子。
上述实施例中，通过不同的方式来计算后退距离，可以提高处理准确性。
在其中一个实施例中，上述医疗器械控制方法还包括：接收主控制端发送的控制信息，并基于控制信息控制医疗器械的运动；将所采集的监测信息反馈至主控制端。
具体地，结合图9所示，图9为一个实施例中的主从控制模式的流程图，其中，医生通过控制第一控制端，以将控制指令发送至介入设备，从而通过介入设备对医疗器械进行控制，以达到手术目的。实际应用中，医生操作主端操作台发送运动命令给从端介入手术机器人，从而控制导丝在患者体内的进退及旋转实施介入手术。同时，获取介入手术过程中手术机器人导丝尖端受力，将其反馈给主端操作台，使操作台有一定的阻力感或者震动感等，从而与医生可以进行实时的交互。
具体地，结合图10，图10为另一个实施例中的主从控制模式的流程图，其中介入设备通过监测模块对医疗器械进行监测得到监测信息，并通过安全保护模块对监测信息进行判断，并根据判断结果对医疗器械进行控制。且可选地，还可以将监测信息进行输出显示。具体地，医生操作主端操作台发送运动命令给从端介入手术机器人，从而控制导丝在患者体内的进退及旋转实施介入手术。同时，获取介入手术过程中手术机器人各种信息及介入手术实时图像反馈给安全保护模块和医生。
在其中一个实施例中，上述医疗器械控制方法还包括：输出监测信息。
其中输出监测信息可以是通过显示模块输出的，该显示模块可以显示介入图像、介入设备从端运动位置及速度、导丝/导管尖端受力大小等信息。还包括指示灯，可显示为绿色、黄色、红色等颜色分别起不同作用，如绿色表示正常，黄色代表预警，红色代表已经发送危险，不同颜色指示可以是列举情况，但不限于列举情况。还包括语音提示、报警等功能，以实现多信息输出，给医生以提示。
应该理解的是，虽然如上的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的医疗器械受力信息获取方法的医疗器械受力信息获取装置以及医疗器械控制方法的医疗器械控制装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个医疗器械受力信息获取装置以及医疗器械控制装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于医疗器械受力信息获取方法以及医疗器械控制装置的限定，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图11所示，提供了一种医疗器械受力信息获取装置，包括：位置信息确定模块1101、实时受力信息获取模块1102、检测方式获取模块1103和目标受力信息获取模块1104，其中：
位置信息确定模块1101，用于确定医疗器械的位置信息。
实时受力信息获取模块1102，用于获取受力信息采集装置所采集的实时受力信息。
检测方式获取模块1103，用于获取位置信息对应的受力信息检测方式。
目标受力信息获取模块1104，用于通过检测方式以及实时受力信息确定医疗器械的目标受力信息。
在其中一个实施例中，上述目标受力信息获取模块1104还用于当医疗器械位于体外时，确定实时受力信息为医疗器械的目标受力信息；当医疗器械位于鞘管处时，获取预先测量的经验值作为医疗器械的目标受力信息，或根据医疗器械经过鞘管处的过程中的实时受力信息，确定医疗器械的目标受力信息；当医疗器械位于血管处时，根据血管的曲率、实时受力信息以及医疗器械经过鞘管处的过程中的受力信息，确定医疗器械的目标受力信息。
在其中一个实施例中，上述目标受力信息获取模块1104还用于获取医疗器械从开始进入鞘管至离开鞘管时所测量的各个实时受力信息；根据测量的各个实时受力信息计算得到实时受力信息。
在其中一个实施例中，上述目标受力信息获取模块1104还用于当血管的曲率小于第一预设值，且医疗器械处在曲率小于第一预设值的血管处时，根据实时受力信息以及医疗器械经过鞘管处的过程中的受力信息，确定医疗器械的目标受力信息；当血管的曲率大于或等于第一预设值，且医疗器械处在通过曲率大于或等于第一预设值的血管过程中时，获取医疗器械与血管的法向量的夹角，根据实时受力信息、医疗器械经过鞘管处的过程中的受力信息以及夹角，确定医疗器械的目标受力信息；当血管的曲率大于等于第一预设值，且医疗器械处在通过曲率大于或等于第一预设值的血管后时，获取医疗器械与血管的法向量的夹角以及摩擦系数，根据实时受力信息、医疗器械经过鞘管处的过程中的受力信息、夹角以及摩擦系数，确定医疗器械的目标受力信息。
在其中一个实施例中，受力信息采集装置为传感器和/或应变片；上述实时受力信息获取模块1102还用于根据以下至少一种获取到实时受力信息：获取分别安装在介入设备两端的医疗器械上的受力信息采集装置，所采集的实时受力信息；或获取安装在介入设备中的受力信息采集装置所采集的实时受力信息。
在一个实施例中，如图12所示，提供了一种医疗器械控制装置，包括：监测信息获取模块1201和控制模块1202，其中：
监测信息获取模块1201，用于获取采集的医疗器械的监测信息，监测信息包括根据上述任意一个实施例中的医疗器械受力信息获取方法所获取的受力信息。
控制模块1202，用于根据监测信息控制医疗器械的运动。
在其中一个实施例中，监测信息还包括进入体内的长度、医疗器械的医学图像、医疗器械的运动信息以及介入设备的电路信息中的至少一个；上述控制模块1202用于根据以下至少一种方式控制医疗器械的运动：根据监测信息自动控制医疗器械的运动；或输出监测信息，监测信息用于供医生查看以手动控制医疗器械的运动。
在其中一个实施例中，上述控制模块1202还用于当监测信息处于正常范围时，继续根据医生控制指令控制医疗器械的运动；当监测信息处于预警范围时，降低医疗器械的运动速度，并输出第一预警提示；当监测信息处于危险范围时，根据对应的保护措施自动控制医疗器械的运动，并输出第二预警提示。
在其中一个实施例中，上述控制模块1202还用于通过以下至少一种方式自动控制医疗器械的运动：当受力信息大于受力阈值时，控制医疗器械后退，并输出第二预警提示；或当医疗器械进入体内的长度大于第一长度阈值，控制医疗器械不能前进，并输出第二预警提示；或当医疗器械进入体内的长度小于第二长度阈值，控制医疗器械不能后退，并输出第二预警提示；或当介入设备的电路信息大于电路阈值时，控制医疗器械停止运动，并输出第二预警提示；或当医疗器械的运动信息大于运动阈值时，控制医疗器械停止运动，并输出第二预警提示；或当根据医疗器械的医学图像判定医疗器械与血管壁的距离小于或等于预设距离，控制医疗器械后退，并输出第二预警提示；或当根据医疗器械的医学图像判定医疗器械与目标对象的距离满足要求时，控制医疗器械的运动，并输出第二预警提示；或当根据监测信息以及基础信息通过机器学习算法判定监测信息处于危险范围时，输出通过机器学习算法得到的医疗器械的控制信息，控制信息用于控制医疗器械的运动，基础信息包括用户信息。
在其中一个实施例中，上述控制模块1202还用于当受力信息大于受力阈值时，获取预先设定的固定的后退距离，根据固定的后退距离控制医疗器械后退；或当受力信息大于受力阈值时，获取预先设定的与受力信息对应的等级的后退距离，根据对应等级的后退距离控制医疗器械后退；或当受力信息大于受力阈值时，通过导纳控制算法根据受力信息、受力阈值计算得到后退距离，根据计算得到的后退距离控制医疗器械后退。
在其中一个实施例中，上述控制模块1202还用于对医学图像进行识别确定目标对象，并根据目标对象的位置确定危险区域；当医疗器械进入危险区域，且与目标对象的距离大于第一距离阈值时，降低医疗器械的速度和/或降低受力阈值；当医疗器械与目标对象的距离小于或等于第一距离阈值时，输出第二预警提示。
在其中一个实施例中，上述装置还包括：
接收模块，用于接收主控制端发送的控制信息，并基于控制信息控制医疗器械的运动。
反馈模块，用于将所采集的监测信息反馈至主控制端。
在其中一个实施例中，上述装置还包括：
输出模块，用于输出监测信息。
上述医疗器械受力信息获取装置以及医疗器械控制装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图13所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口、通信接口、显示单元和输入装置。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口、显示单元和输入装置通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种医疗器械受力信息获取方法以及医疗器械控制方法。该计算机设备的显示单元用于形成视觉可见的画面，可以是显示屏、投影装置或虚拟现实成像装置。显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图13中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (15)

1.一种医疗器械受力信息获取方法，其特征在于，所述方法包括：
确定医疗器械的位置信息；
获取受力信息采集装置所采集的实时受力信息；
获取所述位置信息对应的受力信息检测方式；
通过所述检测方式以及所述实时受力信息确定所述医疗器械的目标受力信息。
2.根据权利要求1所述的医疗器械受力信息获取方法，其特征在于，所述通过所述检测方式以及所述实时受力信息确定所述医疗器械的目标受力信息，包括：
当所述医疗器械位于体外时，确定所述实时受力信息为所述医疗器械的目标受力信息；
当所述医疗器械位于体内时，获取所述受力检测方式对应的算法，基于所述算法以及所述实时受力信息确定所述医疗器械的目标受力信息。
3.根据权利要求2所述的医疗器械受力信息获取方法，其特征在于，所述获取所述受力检测方式对应的算法，基于所述算法以及所述实时受力信息确定所述医疗器械的目标受力信息，包括：
当所述医疗器械位于鞘管处时，获取预先测量的经验值作为所述医疗器械的目标受力信息，或根据所述医疗器械经过所述鞘管处的过程中的实时受力信息，确定所述医疗器械的目标受力信息；
当所述医疗器械位于血管处时，根据所述血管的曲率、所述实时受力信息以及所述医疗器械经过所述鞘管处的过程中的受力信息，确定所述医疗器械的目标受力信息。
4.根据权利要求3所述的医疗器械受力信息获取方法，其特征在于，所述根据所述医疗器械经过所述鞘管处的过程中的实时受力信息，确定所述医疗器械的目标受力信息，包括：
获取所述医疗器械从开始进入所述鞘管至离开所述鞘管时所测量的各个实时受力信息；
根据测量的各个所述实时受力信息计算得到实时受力信息。
5.根据权利要求3所述的医疗器械受力信息获取方法，其特征在于，所述根据所述血管的曲率、所述实时受力信息以及所述医疗器械经过所述鞘管处的过程中的受力信息，确定所述医疗器械的目标受力信息，包括：
当所述血管的曲率小于第一预设值，且所述医疗器械处在所述曲率小于所述第一预设值的血管处时，根据所述实时受力信息以及所述医疗器械经过所述鞘管处的过程中的受力信息，确定所述医疗器械的目标受力信息；
当所述血管的曲率大于或等于所述第一预设值，且所述医疗器械处在通过曲率大于或等于所述第一预设值的血管过程中时，获取所述医疗器械与所述血管的法向量的夹角，根据所述实时受力信息、所述医疗器械经过所述鞘管处的过程中的受力信息以及所述夹角，确定所述医疗器械的目标受力信息；
当所述血管的曲率大于等于所述第一预设值，且所述医疗器械处在通过曲率大于或等于所述第一预设值的血管后时，获取所述医疗器械与所述血管的法向量的夹角以及摩擦系数，根据所述实时受力信息、所述医疗器械经过所述鞘管处的过程中的受力信息、所述夹角以及所述摩擦系数，确定所述医疗器械的目标受力信息。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述受力信息采集装置为传感器和/或应变片；所述获取受力信息采集装置所采集的实时受力信息，包括以下至少一种：
获取分别安装在介入设备两端的医疗器械上的受力信息采集装置，所采集的实时受力信息；或
获取安装在介入设备中的受力信息采集装置所采集的实时受力信息。
7.一种医疗器械控制方法，其特征在于，所述医疗器械控制方法包括：
获取采集的医疗器械的监测信息，所述监测信息包括根据权利要求1至6任意一项所述的医疗器械受力信息获取方法所获取的受力信息；
根据所述监测信息控制所述医疗器械的运动。
8.根据权利要求7所述的医疗器械控制方法，其特征在于，所述监测信息还包括进入体内的长度、医疗器械的医学图像、医疗器械的运动信息以及介入设备的电路信息中的至少一个；所述根据所述监测信息控制所述医疗器械的运动，包括以下至少一种：
根据所述监测信息自动控制所述医疗器械的运动；或
输出所述监测信息，所述监测信息用于供医生查看以手动控制所述医疗器械的运动。
9.根据权利要求8所述的医疗器械控制方法，其特征在于，所述根据所述监测信息自动控制所述医疗器械的运动，包括：
当所述监测信息处于正常范围时，继续根据医生控制指令控制所述医疗器械的运动；
当所述监测信息处于预警范围时，降低所述医疗器械的运动速度，并输出第一预警提示；
当所述监测信息处于危险范围时，根据对应的保护措施自动控制所述医疗器械的运动，并输出第二预警提示。
10.根据权利要求9所述的医疗器械控制方法，其特征在于，所述当所述监测信息处于危险范围时，根据对应的保护措施自动控制所述医疗器械的运动，并输出第二预警提示，包括以下至少一种：
当所述受力信息大于受力阈值时，控制所述医疗器械后退，并输出第二预警提示；或
当所述医疗器械进入体内的长度大于第一长度阈值，控制所述医疗器械不能前进，并输出第二预警提示；或
当所述医疗器械进入体内的长度小于第二长度阈值，控制所述医疗器械不能后退，并输出第二预警提示；或
当所述介入设备的电路信息大于电路阈值时，控制所述医疗器械停止运动，并输出第二预警提示；或
当所述医疗器械的运动信息大于运动阈值时，控制所述医疗器械停止运动，并输出第二预警提示；或
当根据所述医疗器械的医学图像判定所述医疗器械与血管壁的距离小于或等于预设距离，控制所述医疗器械后退，并输出第二预警提示；或
当根据所述医疗器械的医学图像判定所述医疗器械与目标对象的距离满足要求时，控制所述医疗器械的运动，并输出第二预警提示；或
当根据所述监测信息以及基础信息通过机器学习算法判定所述监测信息处于危险范围时，输出通过所述机器学习算法得到的所述医疗器械的控制信息，所述控制信息用于控制医疗器械的运动，所述基础信息包括用户信息。
11.根据权利要求10所述的医疗器械控制方法，其特征在于，所述当所述受力信息大于受力阈值时，控制所述医疗器械后退，包括：
当所述受力信息大于受力阈值时，获取预先设定的固定的后退距离，根据所述固定的后退距离控制所述医疗器械后退；或
当所述受力信息大于受力阈值时，获取预先设定的与所述受力信息对应的等级的后退距离，根据对应等级的所述后退距离控制所述医疗器械后退；或
当所述受力信息大于受力阈值时，通过导纳控制算法根据所述受力信息、所述受力阈值计算得到后退距离，根据计算得到的所述后退距离控制所述医疗器械后退。
12.根据权利要求10所述的医疗器械控制方法，其特征在于，所述当根据所述医疗器械的医学图像判定所述医疗器械与目标对象的距离满足要求时，控制所述医疗器械的运动，并输出第二预警提示，包括：
对所述医学图像进行识别确定目标对象，并根据所述目标对象的位置确定危险区域；
当所述医疗器械进入所述危险区域，且与所述目标对象的距离大于第一距离阈值时，降低所述医疗器械的速度和/或降低所述受力阈值；
当所述医疗器械与所述目标对象的距离小于或等于第一距离阈值时，输出第二预警提示。
13.一种医疗器械控制系统，其特征在于，包括介入设备以及医疗器械；所述介入设备用于采集医疗器械的监测信息，并执行权利要求7至12任意一项所述的医疗器械控制方法，以控制所述医疗器械的运动。
14.根据权利要求13所述的医疗器械控制系统，其特征在于，所述系统还包括：
第一控制端，用于向所述介入设备发送运动控制指令，以使得所述介入设备根据所述运动控制指令控制所述医疗器械的运动，以及接收所述介入设备反馈的监测信息。
15.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6或7至12中任一项所述的方法的步骤。
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