《International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery》：Design and development of an endoscopic robotic system and deep reinforcement learning path planning algorithm for fine-needle biopsy of liver lesions
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本文介绍了一种用于肝脏病变内镜超声引导下细针穿刺活检的新型机器人平台的设计、开发与评估。该系统将具有四个自由度（DoF）的两段式腱驱动连续体机器人（TDCR）内镜与具有两个DoF的超弹性镍钛合金斜面尖端可转向针相结合。针刺路径规划通过NeedleNav实现，这
本文介绍了一种用于肝脏病变内镜超声引导下细针穿刺活检的新型机器人平台的设计、开发与评估。该系统将具有四个自由度（DoF）的两段式腱驱动连续体机器人（TDCR）内镜与具有两个DoF的超弹性镍钛合金斜面尖端可转向针相结合。针刺路径规划通过NeedleNav实现，这是一种软演员-评论家（SAC）深度强化学习（DRL）模型，可生成到达深部病变的无碰撞轨迹。这代表了首批将TDCR、可转向针和基于DRL的导航相结合的综合系统之一，也是SAC首次应用于肝脏病变靶向。通过尖端跟踪圆形、菱形和弧形轨迹对TDCR进行评估，显示平均绝对误差（MAE）为13.19 mm。NeedleNav在大约2500次训练回合后收敛到避障轨迹。通过手工在其远侧部分制造凹口来增强针的曲率。在明胶肝脏体模中评估了两根具有3 cm和8 cm凹口段的针，避障轨迹的MAE分别为21.78 mm和14.86 mm。与相同靶标的无障碍轨迹相比，该系统表现出可观察到的路径偏转。总之，这些发现表明所提出的解决方案具有可行性，将内镜针干预的范围扩展到右叶深部病变。
论文解读：用于肝脏病变细针穿刺活检的内镜机器人系统与深度强化学习路径规划算法
肝脏疾病每年导致全球约两百万人死亡，肝活检是获得细胞学、组织学和微生物学诊断信息的金标准。经皮活检最为常见，但对于存在凝血功能障碍或解剖结构异常的患者，经颈静脉或内镜途径更为适用。内镜超声引导下细针穿刺活检（EUS-FNB）通过将直的19–23 G穿刺针经胃壁推进至肝脏来取样，其标本获取率与经皮途径相当，且具有插入深度更短、进入角度更有利、恢复时间更短等优点。然而，当前EUS-FNB面临显著挑战：刚性针无法绕开重要结构，工作空间受限，深部右叶病变难以靶向，且操作学习曲线陡峭，限制了其在专科中心之外的推广。为此，研究人员提出结合可弯曲内镜与可转向针的机器人解决方案，以实现主动的肝内导航和避障。该论文发表于《International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery》，报告了一种集成式两阶段机器人系统的设计、开发与评估：该系统由四自由度（DoF）两段式腱驱动连续体机器人（TDCR）内镜和两DoF超弹性镍钛合金斜面尖端可转向针组成，并采用基于软演员-评论家（SAC）的深度强化学习（DRL）模型NeedleNav进行路径规划。据研究人员所述，这是首批将TDCR、可转向针和DRL导航整合在一起的系统之一，也是SAC首次用于肝脏病变靶向。
主要技术方法方面，研究人员搭建了包含两个子系统的实验平台。第一级TDCR内镜采用立体光刻打印的互锁盘片和中央弹簧 backbone，通过六根腱索驱动，由六个Dynamixel舵机控制，并使用FABRIKc算法计算逆运动学。第二级可转向针由直径0.5 mm的镍钛合金实心杆制成，尖端为20°斜面，并通过手工在距离尖端3 cm或8 cm的区段上加工凹口以增强弯曲能力；针的平移和旋转由齿条-小齿轮机构及舵机实现，同时采用折叠式导向装置抑制非工作段屈曲。NeedleNav采用SAC离策略算法，输入九维观测向量，输出包括推进长度、直行/弯曲指令和弯曲平面角的三维动作，在Python模拟环境中训练，并在11.3% w/v明胶肝脏体模中进行验证。
研究结果分为两个部分。第一级：TDCR内镜。研究人员通过尖端跟踪圆形、菱形和交叉多平面弧线轨迹评估定位精度，得到平均绝对误差（MAE）分别为10.39±2.33 mm、12.97±4.01 mm和16.22±5.09 mm，综合MAE为13.19 mm；圆形和菱形轨迹在XY平面上的Dice相似系数（DSC）分别为0.91和0.83。重复性实验中，四个点各重复八次，标准差为0.65 mm，重复性为1.95 mm。结果表明，平滑圆弧运动误差最低，而曲率不连续和靠近工作空间边界的多平面运动误差增大；此外存在z轴方向的一致性偏差，提示TDCR存在机械性偏向。第二级：可转向针。NeedleNav在无障碍路径约500次训练回合后收敛，在避障路径约2500次训练回合后收敛。研究人员分别使用3 cm和8 cm凹口针在明胶体模中执行由NeedleNav生成的八组入路-靶标轨迹。对于避障轨迹，3 cm针的MAE为21.78 mm，RMSE为23.47 mm；8 cm针的MAE降低至14.86 mm，RMSE为16.98 mm。在代表性路径中，8 cm针表现出明显更大的弯曲，并更接近目标；但在需要频繁轴向角度修正或较短弯曲长度的路径中，两种针的轨迹相似，均未完全复现规划中的避障偏转。
讨论部分指出，系统误差的主要来源包括：TDCR缺乏腱预张紧算法导致腱松紧不均，腱-盘摩擦带来迟滞和磨损，逆运动学模型未考虑近端段弯曲对远端腱长的影响，以及FABRIKc假设分段常曲率与实际非均匀曲率不符。对于针系统，有效曲率随插入长度变化显著，固定曲率假设是误差的主要贡献因素；8 cm凹口针虽然延长了弯曲段，但其改善效果高度依赖路径特征。此外，体模刚度随时间变化、凹口加工误差、齿隙和尖端滞后也会造成偏差。未来工作将集中于闭环针控制、形状传感、提高针曲率、减少TDCR摩擦以及引入腱预张紧，以期达到临床可接受的约1 mm误差。
结论：这项工作展示了一个概念验证机器人系统，将TDCR、可转向斜面针和SAC路径规划器“NeedleNav”相结合，用于EUS-FNB。TDCR由互锁盘片、中央弹簧 backbone 和腱通道构成，并由六对滑轮-舵机驱动。研究人员制造了两根带凹口的可转向针，并由平移齿条-小齿轮机构上的旋转舵机驱动。DRL规划器NeedleNav被设计为采用裁剪双Q评论家的离策略熵加权SAC算法。TDCR系统、3 cm凹口针和8 cm凹口针分别实现了13.19 mm、21.78 mm和14.86 mm的MAE。评估验证了两个阶段的控制策略，证明了半自主系统在提高病变可及性和靶向准确性方面的可行性。未来工作将集中于集成尖端跟踪和可变曲率控制、增加针曲率，以及通过减少摩擦和腱预张紧来提高TDCR精度，目标是达到临床可接受的约1 mm误差。
