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本報(bào)訊（記者:趙時(shí)越 通訊員:石時(shí)越）

香港中文大學(xué)（深圳）團(tuán)隊(duì)突破血管成像技術(shù)瓶頸：磁性微機(jī)器人集群實(shí)現(xiàn)血管網(wǎng)絡(luò)主動(dòng)探索與三維重建

研究背景：血管造影技術(shù)的磁性成像挑戰(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(dòng)擴(kuò)散，微機(jī)在血流停滯或逆流區(qū)域（如栓塞血管、器人門靜脈血栓）存在顯著局限性。革新?lián)y(tǒng)計(jì)，血管全球每年因血管成像不完整導(dǎo)致的技術(shù)誤診率高達(dá)15%-20%（《柳葉刀·心血管醫(yī)學(xué)》，2022）。磁性成像尤其在淋巴系統(tǒng)成像中，微機(jī)30%的器人淋巴瘺病例因無法逆流顯影而延誤治療（WHO血管疾病報(bào)告，2023）。革新

香港中文大學(xué)（深圳）俞江帆教授團(tuán)隊(duì)在《Nature Machine Intelligence》發(fā)表的血管“Active Exploration and Reconstruction of Vascular Networks Using Microrobot Swarms”，提出了一種磁性微型機(jī)器人集群主動(dòng)探測技術(shù)，技術(shù)突破傳統(tǒng)被動(dòng)擴(kuò)散限制，磁性成像為精準(zhǔn)醫(yī)療提供新范式。微機(jī)該成果發(fā)表于Nature旗下頂級子刊（2023年影響因子25.898，器人位列AI領(lǐng)域前3%），標(biāo)志著醫(yī)療機(jī)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(dòng)精準(zhǔn)成像

1. 主動(dòng)探索算法：動(dòng)態(tài)決策血管路徑

• 動(dòng)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(shí)時(shí)追蹤微機(jī)器人集群運(yùn)動(dòng)軌跡。
• 深度優(yōu)先決策機(jī)制：優(yōu)先探索擴(kuò)散速度快的分支，采用樹狀矩陣記錄節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)、類型及狀態(tài)，構(gòu)建層級化拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)（圖3）。實(shí)驗(yàn)顯示，該算法使血管分支探索效率提升200%（對比傳統(tǒng)隨機(jī)搜索）。
• 抗干擾設(shè)計(jì)：通過電磁線圈動(dòng)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(dòng)平臺

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

3. 三維重建算法：高精度血管建模

• 點(diǎn)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(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：性能指標(biāo)全面超越傳統(tǒng)方法

數(shù)據(jù)來源：Nature Machine Intelligence 原文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

• 血管模型實(shí)驗(yàn)：主動(dòng)探索組完整探明7條分支（含逆流/零流速區(qū)域），而被動(dòng)組遺漏32%分支（圖6-7）。
• 淋巴管模型實(shí)驗(yàn)：在8個(gè)無流速分支中實(shí)現(xiàn)全覆蓋，重建精度達(dá)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(diǎn)，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(kuò)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(jī)器人結(jié)合，實(shí)現(xiàn)“成像-診斷-治療”閉環(huán)，降低30%手術(shù)風(fēng)險(xiǎn)（據(jù)FDA醫(yī)療機(jī)器人白皮書預(yù)測）。

團(tuán)隊(duì)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(jī)器人中心主任
- 榮譽(yù)：IEEE RAS Early Career Award、吳文俊AI自然科學(xué)獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)
- 研究亮點(diǎn)：發(fā)表70+篇頂刊論文，包括4篇Nature/Science子刊，獲中美專利12項(xiàng)

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(jiǎng)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(jī)器人設(shè)計(jì)，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(jìn)入臨床前試驗(yàn)階段，團(tuán)隊(duì)正與深圳多家三甲醫(yī)院合作開展動(dòng)物實(shí)驗(yàn)。據(jù)《科學(xué)·機(jī)器人》評論，此項(xiàng)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(jī)器人生物相容性，推動(dòng)納米級集群的體內(nèi)降解與安全性驗(yàn)證。

參考文獻(xiàn)
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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香港中文大學(xué)（深圳）團(tuán)隊(duì)突破血管成像技術(shù)瓶頸：磁性微機(jī)器人集群實(shí)現(xiàn)血管網(wǎng)絡(luò)主動(dòng)探索與三維重建

研究背景：血管造影技術(shù)的磁性成像挑戰(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(dòng)擴(kuò)散，微機(jī)在血流停滯或逆流區(qū)域（如栓塞血管、器人門靜脈血栓）存在顯著局限性。革新?lián)y(tǒng)計(jì)，血管全球每年因血管成像不完整導(dǎo)致的技術(shù)誤診率高達(dá)15%-20%（《柳葉刀·心血管醫(yī)學(xué)》，2022）。磁性成像尤其在淋巴系統(tǒng)成像中，微機(jī)30%的器人淋巴瘺病例因無法逆流顯影而延誤治療（WHO血管疾病報(bào)告，2023）。革新

香港中文大學(xué)（深圳）俞江帆教授團(tuán)隊(duì)在《Nature Machine Intelligence》發(fā)表的血管“Active Exploration and Reconstruction of Vascular Networks Using Microrobot Swarms”，提出了一種磁性微型機(jī)器人集群主動(dòng)探測技術(shù)，技術(shù)突破傳統(tǒng)被動(dòng)擴(kuò)散限制，磁性成像為精準(zhǔn)醫(yī)療提供新范式。微機(jī)該成果發(fā)表于Nature旗下頂級子刊（2023年影響因子25.898，器人位列AI領(lǐng)域前3%），標(biāo)志著醫(yī)療機(jī)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(dòng)精準(zhǔn)成像

1. 主動(dòng)探索算法：動(dòng)態(tài)決策血管路徑

• 動(dòng)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(shí)時(shí)追蹤微機(jī)器人集群運(yùn)動(dòng)軌跡。
• 深度優(yōu)先決策機(jī)制：優(yōu)先探索擴(kuò)散速度快的分支，采用樹狀矩陣記錄節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)、類型及狀態(tài)，構(gòu)建層級化拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)（圖3）。實(shí)驗(yàn)顯示，該算法使血管分支探索效率提升200%（對比傳統(tǒng)隨機(jī)搜索）。
• 抗干擾設(shè)計(jì)：通過電磁線圈動(dòng)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(dòng)平臺

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

3. 三維重建算法：高精度血管建模

• 點(diǎn)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(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：性能指標(biāo)全面超越傳統(tǒng)方法

數(shù)據(jù)來源：Nature Machine Intelligence 原文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

• 血管模型實(shí)驗(yàn)：主動(dòng)探索組完整探明7條分支（含逆流/零流速區(qū)域），而被動(dòng)組遺漏32%分支（圖6-7）。
• 淋巴管模型實(shí)驗(yàn)：在8個(gè)無流速分支中實(shí)現(xiàn)全覆蓋，重建精度達(dá)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(diǎn)，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(kuò)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(jī)器人結(jié)合，實(shí)現(xiàn)“成像-診斷-治療”閉環(huán)，降低30%手術(shù)風(fēng)險(xiǎn)（據(jù)FDA醫(yī)療機(jī)器人白皮書預(yù)測）。

團(tuán)隊(duì)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(jī)器人中心主任
- 榮譽(yù)：IEEE RAS Early Career Award、吳文俊AI自然科學(xué)獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)
- 研究亮點(diǎn)：發(fā)表70+篇頂刊論文，包括4篇Nature/Science子刊，獲中美專利12項(xiàng)

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(jiǎng)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(jī)器人設(shè)計(jì)，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(jìn)入臨床前試驗(yàn)階段，團(tuán)隊(duì)正與深圳多家三甲醫(yī)院合作開展動(dòng)物實(shí)驗(yàn)。據(jù)《科學(xué)·機(jī)器人》評論，此項(xiàng)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(jī)器人生物相容性，推動(dòng)納米級集群的體內(nèi)降解與安全性驗(yàn)證。

參考文獻(xiàn)
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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