腹腔镜手术模拟训练的先进技术与实验评估

### 腹腔镜手术模拟训练的先进技术与实验评估 在现代医学领域，腹腔镜手术模拟训练对于提升外科医生的技能至关重要。为了增强训练体验和效果，研究人员采用了多种先进技术，下面就为大家详细介绍这些技术及其应用。 #### BDI 原则在基于知识系统中的应用 BDI（信念 - 愿望 - 意图）代理范式非常适合开发主动式腹腔镜手术模拟器。在腹腔镜手术模拟的情境下，BDI 代理的各个组件有着明确的含义： - **计划库**：包含腹腔镜手术模拟器所有可用信念的全局指令集。作为模拟原型，目前仅实现了用于障碍物导航的部分库内容，但它可以轻松扩展以包含新的手术程序或理论。 - **信念集**：包含腹腔镜执行器能够执行的一组指令程序。这些规则将理性软件代理限制在患者模拟空间内，并规定了进行手术所使用的手术工具的规格。只要与手术程序类型保持兼容，信念集可以与库集中的不同信念进行互换。 - **愿望**：定义了在实现信念时遵守的预防安全规则。在腹腔镜手术过程中，愿望与目标手术程序相结合，例如确保末端执行器与关键器官之间保持最小距离的愿望不应与执行器本身的导航冲突。愿望与计划库相关联，高优先级的愿望会覆盖低优先级的愿望。 - **意图**：是实际进行的手术程序。在基于知识的系统环境中，这是 BDI 与手术操作员和医学模拟空间之间的模拟环境进行交互的地方。当外科医生执行移动或活动时，意图得以执行，计划库会更新到信念集的下一个状态。 #### 启发式方法在腹腔镜手术领域的应用 ##### 扩展 Kohonen 图（EKM）技术 为了在手术模拟环境中应用障碍物导航，研究人员利用了 Low 等人的研究成果。EKM 启发式方法主要包括以下几个步骤： 1. **特征映射** - 阶段 1：在输入空间 U 中定义由输入向量 u(T) 描述的初始状态。 - 自适应：地图自组织以划分腹腔镜末端执行器的感官输入数据，包括执行器端点的最远地理位置和执行器关节相对于基座的位置。对于 SANET 模拟原型，实验中仅考虑端点位置。特征映射是无监督学习过程的重要组成部分，当检测到频繁遇到的刺激时，末端执行器会被配置为在空间区域中归位，从而实现绕过致动器路径轨迹上的重要器官和血管的目标。 2. **多元回归** - 阶段 2 到 4：在感官空间 C 中调整新的控制向量 c(t)（t = 0, ..., T - 1）的聚类或路由序列，并计算积分矩阵权重 wc(win)。 - 自适应：通过训练多层感知器（MLP）实现从 U 到 C 的不间断映射。由于医学模拟练习的不同性质，需要对内部循环的输入矩阵进行定制。由于无线 SANET 网络中当前微控制器的资源限制，神经元地图必须具有适当的尺寸，但地图大小可以轻松扩展以适应医学科学和技术的新进展。 3. **无监督学习执行** - 阶段 5：由 u(T) ∈ U 阐述的最终目标状态调整网络结构以实现所需的目标状态。 - 自适应：控制矩阵的初始化在用户头戴显示器上提供引导路径。一旦外科医生决定执行下一阶段的动作，他们可以选择遵循引导路径或根据自己的判断绕道而行。当传感器地图刷新以反映更改的坐标空间并重新执行特征映射时，外循环关闭。当到达目标目的地或由最终用户手动停止时，此循环终止。 具体的 EKM 启发式算法如下： ``` uT , uS1, uSn (1.) Get input from sensors: End-effector kinematics, Proximity Sensor. For neural weight matrix: wT 1,1 ...wT i, j (2.) Create neuron weights and apply distance. ai, j = G  wT win,wT i, j  D uT ,wT win = min i, j−1...n  ut,wT i, j  (3.) Calculate Activation Energy. ei, j = ai, j − , bS1 i, j +... +bSn i, j - emax = max i, j−1...n ei, j For wC 1,1 ...wC i, j: D emax,wc win = max i, j−1...n  emax,wC i, j  (4.) Calculate Integration matrix, along with maximum value of matrix and initialize control matrix. c = . wC win ·uC T If Abs Val < Param wC win ·wC win Otherwise v = u′ T −uT Control weights adaption: △wC i, j = ηG(k,i)  c−wC i, jv  vTranspose Neuron weights adaption: △wSensor i, j = ηG(k,i)  v−wSensor i, j  (5.) Respond to surgical simulation, and act upon output and get new input, producing a new control vector. Repeat until target is reached. ``` ##### BDI 代理集成过程 系统架构的基础是使用德国汉堡大学的开源 JADEX BDI 代理引擎实现的。JADEX 为定制原型医学模拟框架提供了标准化的 BDI 平台，以下是为适应 SANET 信息网络的行为动态而调整的 BDI