综述：机器人针头导向在经皮介入中的应用：感知、建模与控制

这篇综述系统探讨了机器人针头导向技术如何通过闭环感知（如DL-enhanced US成像和FBG传感器）、物理信息组织交互建模（SMM/FEM）以及实时轨迹控制（MPC/自适应策略）提升经皮介入的精度与安全性，并展望了AI自主性和生物相容材料的未来趋势。

　　

摘要

机器人针头导向技术通过整合感知-建模-控制闭环系统，显著提升了经皮介入手术的精准度。其核心挑战在于克服组织变形、针头偏转和实时反馈延迟，而深度学习增强的超声成像（DL-enhanced US）与光纤布拉格光栅（FBG）传感器为闭环控制提供了关键数据支持。

闭环针头导向的感知技术

DL-enhanced US成像：

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  精度优化网络：如Chen等人的双通道卷积神经网络将针尖定位误差降至0.45±0.33 mm，优于传统图像处理。

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  鲁棒性增强：VibNet通过微振动频域分析在低对比度组织中实现1.61±1.56 mm的追踪精度。

传感器反馈：

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  FBG传感器通过应变重构针头3D形状，在组织模体中实现±1 mm跟踪误差。

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  微型化力传感器（如_ortho-planar弹簧FBG）以0.015 N分辨率捕捉多轴相互作用力，辅助组织边界识别。

软组织变形与针头偏转建模

软组织模型：

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  弹簧质量模型（SMM）：通过Wiechert模型改进粘弹性表征，但需临床验证。

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  有限元模型（FEM）：GPU并行计算和降维技术（如Kriging）将预测速度提升160倍，但依赖预计算数据。

针头偏转模型：

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  运动学模型：修正的单车模型引入切割角_β解决非切线轨迹问题。

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  力学模型：Euler-Bernoulli梁理论结合能量法（Rayleigh-Ritz）简化微分方程求解。

实时规划与控制策略

模型预测控制（MPC）利用FBG反馈补偿组织位移，而自适应控制器通过力-形变映射减少25%靶向误差。AI驱动策略如TipDet的跨注意力机制在临床试验中误差仅1.3±0.6 mm。

未来趋势

生物相容材料（如可降解传感器）与AI自主系统（如Transformer运动预测）将推动针头导向向更高安全性和适应性发展，尤其在肿瘤消融和血管介入等复杂场景中潜力显著。