基于虚拟仿真的手术机器人配置优化：兼顾缝合精度变异性与肌肉负荷的研究

《IEEE Transactions on Medical Robotics and Bionics》：Optimization of Surgical Robotic Configuration Considering Variations in Suturing Accuracy and Muscle Burden Through Virtual Simulation

本研究针对手术机器人因结构差异导致操作者产生补偿性运动、进而影响缝合精度并增加肌肉负荷的问题，通过开发具备力反馈的虚拟手术模拟器，对20名参与者进行多轮次操作测试，结合可靠性设计方法与满意度权衡法，优化了包括运动缩放比、视角等在内的机器人配置参数。结果表明，优化配置可使缝合误差和关节能量消耗平均降低18%，为提升手术机器人人机工效学性能提供了新范式。

　　

在微创外科手术领域，手术机器人（如达芬奇手术系统）的应用为患者带来了创伤小、恢复快的巨大益处。然而，这些机器人系统在结构上与人类手臂存在显著差异，这种“具身差异”（embodiment differences）迫使外科医生在执行精细操作（如缝合）时，常常需要做出不自然的补偿性运动。例如，为了在机器人运动极限内完成操作，医生可能需要扭曲手臂姿势，这不仅增加了手术操作的难度，更会导致肌肉疲劳和关节负荷（即关节能量，Joint Energy）上升，甚至可能影响缝合的准确性，潜在地增加了手术风险。传统的机器人设计往往侧重于单一性能指标（如精度）的优化，而忽略了操作者在多次尝试（试验间变异）以及不同操作者之间（个体差异）表现出的不稳定性和波动性。如何系统性地评估并优化手术机器人的配置，使其在保证高精度的同时，最大限度地减轻操作者的生理负担，并包容这些固有的变异，成为一个亟待解决的关键科学问题。

为了回答上述问题，由Satoshi Miura等人组成的研究团队在《IEEE Transactions on Medical Robotics and Bionics》上发表了他们的研究成果。他们开发了一套先进的虚拟手术模拟器系统，该系统模拟了达芬奇手术系统的基本架构，包含主控制器（采用Geomagic Touch触觉设备）、虚拟内窥镜和两个虚拟机械臂。研究的关键创新在于将可靠性设计（Reliability-Based Design）理论引入手术机器人优化领域。研究人员设定了五个关键的设计变量：光学轴到目标的视角（Viewing Angle）、运动缩放比（Motion Scale）、支点角度（Pivot Point Angle）、镊子尖端长度（Forceps Length）和针持握角度（Needle Gripping Angle）。通过让20名新手参与者在27种不同机器人配置下各进行3次缝合任务，他们采集了海量的操作轨迹和运动捕捉数据。在此基础上，他们并未简单地使用平均值，而是率先为每个配置下的缝合误差和关节能量数据寻找最佳拟合的概率分布模型（如正态分布、对数正态分布、威布尔分布、伽马分布），并计算其期望值（Expectation）和偏差（Deviation）作为优化目标。随后，他们构建了高精度的响应面模型（所有确定系数R² > 0.83），并采用满意度权衡法（Satisficing Trade-Off Method）进行多目标优化，最终得到了一个最优的机器人配置方案，并通过实验验证了该方案的有效性。

本研究采用了几项关键技术方法：1) 基于Unity引擎和PhysX物理引擎开发了具备实时力反馈的虚拟手术模拟平台，模拟真实缝合过程中的组织接触力学；2) 利用运动分析系统（nMotion musculous medical device）和标记点（共16个）精确量化操作者上肢的关节能量消耗，其计算基于关节扭矩功率的绝对值对时间的积分并归一化至身高体重；3) 采用基于AIC（Akaike‘s Information Criterion）准则的概率分布拟合方法，处理试验间和个体差异带来的数据离散性；4) 应用可靠性设计理论构建响应面模型，建立设计变量与目标函数（期望与偏差）的数学关系；5) 利用满意度权衡法从帕累托（Pareto）解集中选取最优配置，优先保证缝合误差低于阈值。

IV. SURGICAL EXPERIMENT

实验设置确保了数据采集的可靠性。参与者需在随机顺序的27种条件下完成缝合任务，研究人员同步记录其操作轨迹和肢体运动。

V. Probability Distribution

概率分布分析是本研究处理变异性的核心。通过剔除异常值并利用最大似然估计法拟合四种概率分布模型，研究发现威布尔分布（Weibull Distribution）在58%的条件下是最佳拟合模型，其次是伽马分布（19%）和对数正态分布（13%）。这表明缝合误差和肌肉负荷数据通常不遵循简单的正态分布，采用更复杂的分布模型能更准确地描述其统计特性。基于最佳分布模型计算出的期望和偏差，为后续优化提供了更稳健的输入。

VI. RESPONSE SURFACE

响应面分析揭示了各设计变量对目标函数的影响程度。贡献度分析显示：运动缩放比对相位1（移动针至插入点）的关节能量期望值贡献最大，因为大幅度的位置调整主要依赖肩关节；针持握角度对相位1的能量偏差影响显著，因为它影响了操作者选择插入姿势的难易度，从而引起上肢运动的变异；光学轴到目标的视角对相位2（执行缝合）的关节能量期望值和缝合误差期望值均有重要影响，这与其影响操作者对针与目标点空间关系的判断直接相关；支点角度与镊子尖端长度的交互作用对缝合误差偏差贡献较大，因为二者共同影响术野可见性和手腕扭转动作。这些发现为有针对性地调整机器人配置提供了明确指导。

VII. OPTIMIZATION

多目标优化得到了一个平衡各项性能的最佳配置（视角69.0°，支点角度20.6°，运动缩放比1.02:1，镊子长度14.8 mm，持握角度96.9°）。验证实验表明，该优化方案的理论预测值与实验测量值高度吻合，缝合误差和肌肉负荷的相对误差分别小于7.14%和15.1%，证明了优化模型的可靠性。

VIII. DISCUSSION

讨论部分深入阐述了本研究的价值和局限性。与27种配置的平均水平相比，优化方案使缝合误差和关节能量消耗平均降低了18%，显著提升了综合性能。研究成功地将常用于结构设计的可靠性理论应用于人机交互系统优化，为手术机器人设计提供了新思路。局限性在于参与者均为年轻男性新手，未来需要纳入更广泛的人群（包括女性、不同年龄段的专家医生）以增强模型的普适性。此外，虚拟仿真环境与真实临床场景存在差异，但研究的优化方法具有通用性，可扩展至主控制器等其他部件的优化。力反馈的引入虽然提升了真实性，但个体对力觉感知的差异也是未来需要考虑的因素。

综上所述，这项研究通过创新的虚拟仿真与可靠性设计相结合的方法，成功地优化了手术机器人的配置，显著提高了缝合精度的一致性并降低了操作者的肌肉负荷。其方法论不仅对手术机器人领域具有直接的指导意义，也为其他人机交互系统的稳健性设计提供了宝贵的借鉴。未来，将该方法应用于更复杂的解剖结构和更资深的医生群体，将进一步推动手术机器人向更安全、更高效、更人性化的方向发展。