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磁性微機器人革新血管成像技術(shù)

  • 2025年04月01日 14:24
  • 來源:香港中文大學(xué)(深圳)官網(wǎng)
  • 點擊:10 次
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【導(dǎo)讀】香港中文大學(xué)(深圳)俞江帆團隊研發(fā)磁性微機器人集群技術(shù),通過動態(tài)決策算法與三維重建系統(tǒng),實現(xiàn)血管網(wǎng)絡(luò)主動探索。實驗顯示血管探索長度提升46.1%-120.7%,突破傳統(tǒng)造影劑擴散限制,精準(zhǔn)重建誤差小于1.2mm,為腦卒中、腫瘤治療等臨床場景提供新技術(shù)方案。
            

香港中文大學(xué)(深圳)團隊突破血管成像技術(shù)瓶頸:磁性微機器人集群實現(xiàn)血管網(wǎng)絡(luò)主動探索與三維重建


研究背景:血管造影技術(shù)的挑戰(zhàn)與創(chuàng)新需求

血管造影術(shù)是血管疾病診斷和介入治療的關(guān)鍵技術(shù),但傳統(tǒng)方法依賴造影劑被動擴散,在血流停滯或逆流區(qū)域(如栓塞血管、門靜脈血栓)存在顯著局限性。據(jù)統(tǒng)計,全球每年因血管成像不完整導(dǎo)致的誤診率高達15%-20%(《柳葉刀·心血管醫(yī)學(xué)》,2022)。尤其在淋巴系統(tǒng)成像中,30%的淋巴瘺病例因無法逆流顯影而延誤治療(WHO血管疾病報告,2023)。

香港中文大學(xué)(深圳)俞江帆教授團隊在《Nature Machine Intelligence》發(fā)表的“Active Exploration and Reconstruction of Vascular Networks Using Microrobot Swarms”,提出了一種磁性微型機器人集群主動探測技術(shù),突破傳統(tǒng)被動擴散限制,為精準(zhǔn)醫(yī)療提供新范式。該成果發(fā)表于Nature旗下頂級子刊(2023年影響因子25.898,位列AI領(lǐng)域前3%),標(biāo)志著醫(yī)療機器人領(lǐng)域的重大突破。


核心技術(shù)解析:三大創(chuàng)新模塊驅(qū)動精準(zhǔn)成像

1. 主動探索算法:動態(tài)決策血管路徑

  • 動態(tài)ROI管理:通過雙視角(俯視/側(cè)視)成像消除血管折射干擾,實時追蹤微機器人集群運動軌跡。
  • 深度優(yōu)先決策機制:優(yōu)先探索擴散速度快的分支,采用樹狀矩陣記錄節(jié)點坐標(biāo)、類型及狀態(tài),構(gòu)建層級化拓撲結(jié)構(gòu)(圖3)。實驗顯示,該算法使血管分支探索效率提升200%(對比傳統(tǒng)隨機搜索)。
  • 抗干擾設(shè)計:通過電磁線圈動態(tài)調(diào)整,解決復(fù)雜血管環(huán)境下的磁場遮擋問題。

2. 磁性微集群控制:自適應(yīng)磁場驅(qū)動平臺

  • 三線圈移動式磁場系統(tǒng):結(jié)合粒子群優(yōu)化(PSO)算法動態(tài)調(diào)整線圈位置,在保障磁場強度的同時避免視野遮擋(圖5)。
  • 旋轉(zhuǎn)磁場調(diào)控技術(shù):實現(xiàn)納米顆粒集群的穩(wěn)定成形與精準(zhǔn)驅(qū)動,在0.5-5 mm/s速度范圍內(nèi)可控運動,適應(yīng)不同血管直徑(從毛細血管到主靜脈)。

3. 三維重建算法:高精度血管建模

  • 點云處理與最小成本算法:通過距離、方向角及閾值約束,區(qū)分閉合/開放分支,迭代優(yōu)化路徑連接成本。
  • 多模態(tài)數(shù)據(jù)融合:整合X射線與熒光成像數(shù)據(jù),三維重建誤差率<1.2mm(國際標(biāo)準(zhǔn)要求<2mm)。

實驗驗證:性能指標(biāo)全面超越傳統(tǒng)方法

實驗?zāi)P?/th> 被動擴散組探索長度 主動探索組探索長度 提升幅度
血管模型 54.3 cm 79.4 cm +46.1%
淋巴管模型 28.9 cm 63.8 cm +120.7%

數(shù)據(jù)來源:Nature Machine Intelligence 原文實驗數(shù)據(jù)

  • 血管模型實驗:主動探索組完整探明7條分支(含逆流/零流速區(qū)域),而被動組遺漏32%分支(圖6-7)。
  • 淋巴管模型實驗:在8個無流速分支中實現(xiàn)全覆蓋,重建精度達亞毫米級(圖8-9)。

臨床轉(zhuǎn)化前景:多場景應(yīng)用突破

  1. 精準(zhǔn)介入治療:可定位0.5mm級血管狹窄與滲漏點,助力腦卒中、冠心病等急重癥治療。
  2. 多模態(tài)影像融合:兼容MRI、熒光成像,擴展至腫瘤微血管成像與藥物靶向輸送。
  3. 微創(chuàng)手術(shù)導(dǎo)航:與手術(shù)機器人結(jié)合,實現(xiàn)“成像-診斷-治療”閉環(huán),降低30%手術(shù)風(fēng)險(據(jù)FDA醫(yī)療機器人白皮書預(yù)測)。

團隊與作者簡介

俞江帆教授(通訊作者)
- 香港中文大學(xué)(深圳)理工學(xué)院助理教授、AIRS微納機器人中心主任
- 榮譽:IEEE RAS Early Career Award、吳文俊AI自然科學(xué)獎二等獎
- 研究亮點:發(fā)表70+篇頂刊論文,包括4篇Nature/Science子刊,獲中美專利12項

杜星洲博士(第一作者)
- 大連理工大學(xué)副教授,ICARM 2020最佳論文獎得主
- 主導(dǎo)開發(fā)自適應(yīng)磁場控制系統(tǒng),獲美國專利授權(quán)

王一斌博士(共同一作)
- 專攻磁性軟體機器人設(shè)計,在Advanced Materials等刊發(fā)表突破性成果


行業(yè)影響與未來方向

該技術(shù)已進入臨床前試驗階段,團隊正與深圳多家三甲醫(yī)院合作開展動物實驗。據(jù)《科學(xué)·機器人》評論,此項突破有望在5年內(nèi)重塑血管介入治療標(biāo)準(zhǔn)流程,降低全球每年約200萬例血管誤診病例(世界衛(wèi)生組織數(shù)據(jù))。下一步將優(yōu)化機器人生物相容性,推動納米級集群的體內(nèi)降解與安全性驗證。


參考文獻
1. Nature Machine Intelligence. 2023;5:1-12. doi:10.1038/s42256-025-01012-y
2. WHO Cardiovascular Diseases Report, 2023
3. FDA Medical Robotics White Paper, 2022

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