腹腔镜训练、触觉反馈与视觉触觉延迟对虚拟精细运动表现的影响：一项多因素交互研究

本研究针对微创手术中视觉与触觉反馈延迟对操作性能的影响问题，通过虚拟现实线环游戏（WLG）模拟手术场景，探究了腹腔镜经验（LE）、通用视觉运动技能（GVS）与反馈延迟的交互作用。研究发现200 ms视觉延迟显著增加错误时间（η2=0.92），而触觉延迟无显著影响；高GVS者在视觉延迟下无触觉反馈时表现更优，但实时触觉反馈反而损害其性能。结果强调视觉延迟最小化在远程手术中的关键性，并为适应性训练系统设计提供依据。

　　

在微创手术（Minimally Invasive Surgery, MIS）日益普及的今天，外科医生能够通过微小切口完成复杂操作，减少患者创伤并加速康复。然而，这种技术也带来显著挑战：医生无法直接触摸组织，丧失传统手术中依赖的触觉反馈（Haptic Feedback, HF）。尽管机器人手术系统和触觉反馈设备试图弥补这一缺陷，但视觉与触觉信息的延迟问题仍未彻底解决。尤其在远程手术（telesurgery）中，系统延迟（system latency）可能导致操作精度下降甚至失误。那么，延迟如何影响手术性能？医生的经验和技术水平能否缓解延迟的负面影响？这些问题的答案对优化手术训练和系统设计至关重要。

为此，来自德国德累斯顿工业大学（TUD Dresden University of Technology）和卡尔·古斯塔夫·卡鲁斯大学医院的研究团队在《Scientific Reports》上发表了一项研究，通过虚拟现实（Virtual Reality, VR）环境下的精细运动任务，系统分析了视觉反馈（Visual Feedback, VF）延迟、触觉反馈延迟、腹腔镜经验（Laparoscopic Experience, LE）和通用视觉运动技能（General Visuomotor Skills, GVS）之间的复杂交互作用。

研究采用虚拟线环游戏（Wire Loop Game, WLG）作为实验任务，要求参与者引导虚拟球体沿弯曲金属丝移动，避免脱离接触。通过操纵视觉反馈（实时VF0或200 ms延迟VF200）和触觉反馈（实时HF0、200 ms延迟HF200或无反馈noHF），创建了六种实验条件。五十七名医学生参与研究，其中二十九人接受过基于熟练度的腹腔镜训练（视为有经验组），二十八人未接受训练（无经验组）。此外，通过普渡钉板测试（Purdue Pegboard Test, PPT）评估参与者的GVS，通过钉转移任务（Peg Transfer task）量化腹腔镜技能。性能指标包括错误时间（error time）、任务完成时间（task completion time）及主观难度评分。

关键技术方法包括：使用HTC VIVE Pro VR系统（90 Hz刷新率）和Unity引擎构建低延迟实验环境（基线延迟约60 ms）；采用伪随机化区块设计呈现六种反馈条件（各4次 trial）；以重复测量协方差分析（RM-ANCOVA）处理数据，将LE和GVS作为连续变量控制；通过虚拟现实晕动问卷（VRSQ）监控参与者不适感。

研究结果

腹腔镜经验提升基础操作性能，但不影响VR任务表现

有经验组在钉转移任务中表现出显著优势：错误更少（p<0.01）、完成时间更短（p<0.01）、器械路径长度更短（p<0.01）。然而，在VR线环游戏中，LE对错误时间和完成时间均无显著主效应或交互效应（p>0.05），表明腹腔镜训练获得的技能可能无法直接迁移到延迟条件下的VR环境。

视觉延迟严重损害性能，触觉延迟影响有限

200 ms视觉延迟（VF200）导致错误时间增加2832.78 ms（p<0.001, η²=0.92），任务完成时间延长264.6秒（p<0.001, η²=0.59），主观难度评分显著上升（p<0.001）。相反，触觉反馈的存在与否或是否延迟均未对客观性能产生显著影响（p>0.05），提示视觉通道在精细运动控制中占主导地位。

GVS与反馈条件存在三重交互：高技能者在冲突反馈下表现更差

在实时视觉反馈（VF0）条件下，GVS水平对性能无影响。但在视觉延迟（VF200）时，GVS的作用取决于触觉反馈状态：无触觉反馈（noHF）时，高GVS者错误更少（p=0.001）、完成更快（p=0.002）；而实时触觉反馈（HF0）下，高GVS者反而表现更差（错误时间增加p=0.003，完成时间延长p=0.004）。这表明当视觉延迟与实时触觉反馈共存时，高技能个体可能因感官冲突而受损。

主观评分揭示经验依赖性反馈偏好

实时触觉反馈在无视觉延迟时被评级为更有用（p<0.001），且其感知价值随LE增加而上升（p=0.016）。但在视觉延迟条件下，经验丰富者认为触觉反馈的帮助较小（p=0.026），反映专家可能更依赖内部模型而非外部反馈。

讨论与结论

本研究首次在多因素框架下揭示视觉延迟、触觉反馈与个体技能水平的复杂交互。视觉延迟是性能的主要破坏因素，这与远程手术研究中低于100 ms延迟阈值的共识一致。触觉延迟的耐受性可能源于任务特性（低力需求、可预测路径），但其在更复杂场景中的作用仍需探索。

最关键的是，高GVS者在视觉延迟与实时触觉反馈并存时表现恶化，挑战了“专家总能抵抗感官退化”的假设。这支持多感官整合理论：高技能个体依赖高度优化的内部模型，当实时触觉反馈与延迟视觉信息冲突时，产生预测误差（sensory prediction error），导致适应失败。相反，新手依赖外部反馈，故能从触觉提示中获益。这一现象与运动领域专家对多感官干扰更敏感的研究一致，称为“负迁移效应”。

实际意义深远：对于手术培训，早期训练应整合实时触觉反馈以辅助新手，但随着技能提升，需逐步减少依赖以培养适应性策略。对于远程手术系统，需优先最小化视觉延迟；在不可避免时，可开发自适应算法，根据操作者经验动态调整视觉与触觉权重。未来研究应扩展到真实外科医生群体，并引入高保真力反馈模拟更真实的手术环境。

总之，这项研究不仅深化了对延迟与感官整合的理解，还为优化手术训练和机器人系统提供了实证基础，强调“一刀切”的反馈设计可能无效，需个性化适配用户技能与任务需求。