基于2D-3D配准的无标记机器人导航系统在前交叉韧带重建中的应用研究

针对传统骨科导航依赖光学追踪导致患者创伤增加、手术流程复杂化的问题，本研究提出基于2D-3D配准的机器人辅助导航系统，通过术中透视图像实现无标记定位。实验显示，该系统在前交叉韧带重建(ACLR)中可实现股骨隧道钻孔平均误差<3 mm，为骨科手术提供了更精准、微创的导航方案。

　　

前交叉韧带重建(ACLR)是骨科常见手术，但股骨隧道定位的精确性直接影响术后膝关节稳定性和长期疗效。传统光学追踪导航虽精度高，却需在患者骨骼植入追踪阵列，不仅增加创伤，还因需手动标注解剖标志而延长手术时间。更棘手的是，追踪阵列的刚性固定假设可能因操作不当或机械形变失效。据统计，手术时间每增加1小时，感染风险上升30%，而目前ACLR术中隧道定位误差可达1 cm——远超正常韧带束宽度(约5-7 mm)。这些痛点催生了美国丹佛大学团队在《Computers in Biology and Medicine》发表的创新研究。

研究团队采用合成泡沫骨(Sawbones)和离体人股骨标本，通过3D扫描构建骨骼模型，结合机器学习算法实现透视图像与术前计划的自动配准。关键技术包括：(1)基于放射显影珠阵列的机器人-透视系统标定；(2)6自由度(6-DoF)姿态估计的计算机视觉算法；(3)半主动式机器人钻孔引导系统。

结果
概述：系统在400帧测试图像中，除屈伸轴(R_x
)外所有自由度配准成功率均达100%(误差≤1°或1 mm)，内侧隧道足迹配准精度达0.8 mm。
标本准备：使用Artec Space Spyder三维扫描仪构建骨骼数字模型，放射显影珠作为配准基准。
讨论：该系统突破性地消除了光学追踪对患者骨骼的侵入性固定，将ACLR隧道定位误差控制在3 mm内，且无需术中表面探针标注。

结论与意义
这项研究首次将无标记2D-3D配准技术与机器人导航结合，为ACLR等骨科手术提供了新范式。其核心价值在于：(1)通过透视图像直接配准，规避光学追踪的固有缺陷；(2)全自动配准流程降低术者认知负荷；(3)误差控制达亚毫米级，显著优于传统手动钻孔。Paul Rullkoetter团队指出，该技术框架可扩展至全膝关节置换(TKA)等需高精度定位的骨科术式，未来或推动导航系统在基层医院的普及。值得注意的是，研究中98%的屈伸轴配准成功率(误差≤1°)仍优于临床可接受阈值，证实了技术的稳健性。