未来骨科医工融合—文献集萃（七）基于LSTM-FCN与超声刀电阻抗的机器人椎板切除穿透预测方法

发布日期： 2024-11-03 15:23:10 阅读量： 21

汇报人：季旭全（北京航空航天大学）

摘要

机器人辅助椎板减压手术中，穿透位置的精确控制是安全操作的关键保障。超声骨刀由于其切硬不切软的特性，已逐渐在减压手术中普及。利用超声骨刀直接输出的电阻抗，文章提出一种基于超声骨刀电阻抗和LSTM-FCN的机器人椎板切削穿透识别模型，用于判断超声骨刀刀尖是否突破内层皮质骨。首先通过计算阻抗和力的Pearson相关系数来验证所用信息模态的合理性，然后提出了基于LSTM-FCN的穿透预测模型，用模型的延时和最大穿透距离参数来表征识别性能。结果表明，力和阻抗的Pearson相关系数为0.83±0.15，显示出强相关性； LSTM-FCN网络预测达到90.78%的穿透识别率，判断识别最大延时22.2ms，对应最大穿透距离0.09mm，满足临床手术中对穿透识别的需求。本文所提方法能够在不引入额外传感器的前提下，提高超声骨刀椎板切除的安全性。

方法

文章提出一种基于超声骨刀电阻抗和LSTM-FCN网络的机器人椎板切削穿透识别方法，相比于最常见的采用力传感器方法，不需要安装额外昂贵的力传感器，而且能有效排除外界的干扰。采用羊脊柱骨进行测试，通过246组数据的分析，电阻抗值与力值的相关性达到了0.83±0.15，基于LSTM-FCN网络的穿透识别测试正确率为90.78%，计算最大延时为22.2ms，对应穿透距离0.09ms。

总结

文章证明了采用阻抗信息作为穿透识别信息的有效性，相比与力信息而言用户可以不用安装额外复杂的传感器，更重要的是阻抗信息源于内部电路测量，不容易受到无菌套、电线、水管等的拉扯而导致数值的变化。三种模型性能依次升高，因此如果用户想达到更高的穿透识别精度，也可以采用多种信息结合的方式。不论是哪一种策略，阻抗信息都是不错的数据来源。

创新点

采用皮尔森相关系数分析了在机器人辅助椎板切除过程中，力值大小和超声骨刀电阻抗值之间具有强相关性，证实了采用电阻抗进行穿透识别的合理性。

利用超声截骨术直接输出的电阻抗，提出了一种基于LSTM-FCN的椎板切除机器人突破预测模型，突破预测精度为90.78%。

图示超声骨刀电阻抗的椎板切除穿透预测

文章来源：https://doi.org/10.1109/WRCSARA57040.2022.9903989

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