介入机器人，影像和AI那点事

图1 介入导管室的机器人，成像和人工智能

如上图1，今天想聊聊这篇EuroIntervention新发表的文章，这篇文章比较长，信息点也很多。首先，注意这篇文章的第一作者是以色列的Rafael Beyar教授，介入心脏病专家，Rambam Health Care Campus前任主任，Technion's Faculty of Medicine的前任院长，ICI（Innovation in Cardiovascular Interventions）大会的创始人。

图2 Rafael Beyar教授

在该篇综述中，研究者们一开始即重点关注了基于图像的冠脉介入治疗的进展，也涉及到了一点点神经和外周血管介入的需求。随着1990年代冠脉造影数字化的进步，计算机辅助图像分析变得可行，介入医师们能通过定量冠脉造影对冠脉狭窄/阻塞进行客观测量，从而突破了既往常规诊断和评估冠脉的方法。

譬如，血管内超声IVUS和光学相干断层扫描OCT，还有下图3-A中的多模态3D成像，将TAVR术中血管造影图像与术前的CT数据融合，显著提升了术中术者对相应部位解剖的三维理解（这个虽然EP领域早就有了，叠加左心房什么的，不过此处用在瓣膜介入还真是个好东西~）。

不过，文中亦提到，尽管已获得许多重大进展，但各类非侵入性成像方式（例如超声、MRI、SPECT和CT）之间的融合，仍很难实现。而更为逼真的3D/4D渲染和可视化的下一步，就是全息，其最佳实现途径是将生成的实时虚拟和混合现实可视化，例如微软的HoloLens，如下图5的计算机视觉“Computer vision”。

图3 

介入干预前、中和后的成像和生理学方法，AI可在后台访问所有这些数据，以帮助临床医生更好地规划和执行最佳的干预治疗（注意图B，飞大厂提供的动态冠脉路图，与我们通常使用的静态路图不同，提供了冠脉树的实时动态叠加；众所周知，与相对运动较小的外周和颅内不同，冠脉的运动还是比较大的）

图4 AI在介入导管室中的运用示意（万物皆可AI，只要你有源~）

图5 HoloLens混合现实显示器，图中示意为在介入球囊扩张二尖瓣期间，于全息显示视图上叠加3D数据（现在示意图都只选瓣膜了？血管这么不配吗~）

另一个文中提到引人注目的创新是，X-线设备中眼动追踪技术的集成，通过将X射线束聚焦在操作者眼睛聚焦的图像区域上，同时减少不必要的外周区域辐射。早期猪模型中的测试，已证实其可将操作者的辐射减少约75%。

下面，终于写到了机器人，研究者们表示冠脉机器人发展的主要目的是保护操作者，提高手术精度。譬如大家都已经晓得了的，西大厂收购并已获FDA批准的CorPath系统，这也是第一个跨领域用在颅内介入的系统（文中提到它有一个特殊的“Retract and rotate”功能，专门用于侧支导航）。

然而，机器人远程操作，则有赖于延迟时间，既往研究已证实＜250ms的延迟没有影响，近来5G无线网络的传输亦已为远程手术开辟了更多可能。但远程操作的其他问题，譬如许可、责任归属及不同站点工作人员所需的专业水平，尚待确定。（此外，当前血管介入类机器人缺乏触觉反馈也仍然是一个问题）

图6 PCI机器人系统和概念的演变。

A，早期的远程导航系统；B，早期系统中的控制台；C，现今的CorPath GRX控制站；D，Tejas Patel教授在印度进行的第一次远程操作尝试，控制站距离患者和机械臂有35公里，他当天共完成了5例患者的PCI手术

图7 本地和远程机器人操作的原理示意

随后，很快就到了总结和结论阶段（从这里也能看出介入机器人的发展仍处在很早期），研究者们表示，最终血管介入领域的目标是实现多种成像模式、人工智能、在线临床决策支持系统、语音驱动的虚拟助手、增强现实平台，以及自动/半自动机器人系统的集成，以对患者进行个性化的管理。

图8 未来的导管介入实验室（按上面的说法，真到了这一天，人坐不坐在里面也无所谓了~）

那么，今天就说到这，愈到年底，各类总结的文章愈多，一一看来么太累，忽略不看担心错过，终究是两难。

引用文献：

1.     Rafael Beyar, Justin E. Davies, Christopher Cook, et al. Robotics, imaging, and artificial intelligence in the catheterization laboratory. EuroIntervention 2021; 17: 537-549.