机器视觉方向的光学相干断层扫描与机器人技术结合的最新进展及未来展望
光学相干断层扫描与机器人学相结合：当前研究与未来展望
学术背景
光学相干断层扫描（Optical Coherence Tomography，OCT）是一种非侵入性、高分辨率的光学成像技术，自其诞生以来就广泛应用于生物医学成像领域。它在微米级别对组织的结构进行可视化，尤其在眼科领域取得了巨大成功，例如用于角膜、视网膜等组织的成像和疾病诊断。然而，传统的OCT设备通常用于静态环境中的成像，受到体积、视场（Field of View, FOV）和操作灵活性的限制。当应用于动态、复杂的医疗场景或外科手术中时，传统OCT设备的局限性变得更加明显，例如无法适应手术目标物的移动，或难以提供实时的高分辨率成像以指导手术操作。
与此同时，医学机器人的快速发展为OCT的进一步集成提供了可能性。医学机器人以其高精度、多自由度操作能力，已经在外科手术、操作辅助和诊断等场景中展现出不可替代的优势。当OCT与机器人技术相结合，这种跨学科的融合可以借助机器人的灵活控制能力，实现大范围三维扫描；同时，OCT的成像能力可以为机器人提供高分辨率的感知能力，两者的结合可望克服传统医学成像和操作系统的不足。
本篇综述论文聚焦于OCT与机器人的结合，系统梳理了这一领域的最新进展与技术瓶颈。论文的目标是通过回顾已有的研究，分析现阶段的集成技术和应用案例，并提出未来发展的研究方向。
论文来源
此论文题目为《Robotics and Optical Coherence Tomography: Current Works and Future Perspectives》，发表在《Biomedical Optics Express》2025年2月刊第16卷第2期上。主要作者包括Guangshen Ma、Morgan McCloud、Yuan Tian、Amit Narawane、Harvey Shi、Robert Trout、Ryan P. McNabb、Anthony N. Kuo和Mark Draelos。作者分别来自密歇根大学机器人系、杜克大学生物医学工程系、杜克大学眼科学医学中心以及密歇根大学医学院眼科学与视觉科学系。本论文是以综述形式撰写的，涵盖了OCT与医学机器人结合的现状和未来方向。
主要内容
1. OCT与机器人的学科背景与独特价值
论文开篇回顾了OCT的基本原理及其在生物医学成像中的核心优势。OCT基于低相干干涉原理，利用光束在样品和参考臂间的相干信号产生深度分辨的断层图像。其内在特点包括：高空间分辨率、非侵入性、高速扫描能力，以及在体组织的穿透能力。这些特性使得OCT非常适合用于组织成像、病理检测及术中引导等。
对比传统的3D感知系统（如基于相机的立体成像或结构光成像），OCT的优势在于不仅能够提供表面的“2.5D”深度图，还能够生成真实的三维体积数据。此外，医学成像方法如MRI和CT，尽管在外科导航中具有实用性，但设备庞大且操作复杂，与OCT的紧凑型设计和高分辨率相比，难以满足一些特殊的外科需求。
另一方面，机器人技术近年来也在医疗领域展现出极大的发展潜力。机器人系统的机械臂、控制单元及实时运动规划能力使其成为复杂手术场景的可靠执行者。将OCT与机器人系统集成，有望扩展OCT的工作范围并启用动态目标的多视角观测，有效满足现代医学操作对精确性和实时性的需求。
2. 四种典型的OCT机器人配置
论文将OCT与机器人集成系统分为四种主要配置，它们在设计和应用目标上有所不同。
（1）机器人临近型OCT（Robot-Adjacent OCT）
这种配置中，OCT设备固定在操作台上，而机器人负责控制医疗工具。例如，通过台式OCT提供的成像反馈引导机器人精准插针或组织操控。针插入系统特别适用于眼科微创手术，例如深层前层角膜成形术（Deep Anterior Lamellar Keratoplasty），视网膜静脉插管术，以及术中药物注射。这些系统使用实时B扫（B-scan）或体积扫描（C-scan）成像数据，与机器人控制算法结合，实现从组织分割、针头路径规划到精准操作的完整流程。
一些研究者开发了计算机视觉算法和深度学习模型，用于工具和组织的定位、分割及轨迹追踪。例如，结合U-Net深度学习框架对OCT体积图像进行实时分割，从中提取工具与目标组织的相对位置并生成插针路径。此外，这种配置还面临手术视场小等问题，通过开发FOV扩展算法或多视场拼接技术进行改进。
（2）机器人挂载型OCT（Robot-Mounted OCT）
在这种配置中，OCT传感器直接挂载在机器人机械臂的末端，用于动态环境下的目标扫描。这种方法的优势在于，机器人可以通过移动OCT传感器改变扫描视角或增加扫描范围。例如，某些研究工作展示了使用6自由度（DOF）或7自由度机器人系统，与OCT配合实现眼科扫描、器官大区域检测（如肾脏成像）等任务。此外，这种配置下的数据拼接技术允许从多个位置采集多视角OCT图像，并重构为高分辨率的全局图像。
（3）OCT感知工具（Roboticized OCT Tools）
这种配置指的是将OCT传感器直接集成到医疗工具中（例如手术针头或镊子），并通过机器人或手持设备进行手术操作。这种设计常用于空间受限的微创手术或高度精确的检测任务。研究者开发了微型化OCT传感器和小型柔性机械臂，可用于眼科或脑外科的激光手术引导。
（4）机器人内镜式OCT（Robot Endoscopic OCT）
内镜OCT专为复杂或狭窄环境（如消化道、血管或眼球后腔）设计，它结合了柔性机械臂和微型OCT探头。论文介绍了一些设计创新，如基于压电驱动的OCT内镜和用于脑部肿瘤检测的机器人OCT神经内镜。这些技术可以显著提升微创手术的成像效率和安全性。
3. 技术发展的支撑要素
论文进一步总结了推动OCT与机器人融合的关键技术：
扫描优化：通过重新设计扫描路径或动态调整扫描模式以提升成像效率。某些研究开发了基于机器人运动学的扫描策略，有效减少冗余数据采集。
折射校正：在OCT成像中，由于光在不同介质间传播时会发生折射，某些表面几何信息会被扭曲。因此，需要开发实时光路矫正算法以提供精确的手术场景几何重建。
机器学习模型：深度学习在OCT图像的分割、目标检测和运动规划中具有重要作用。例如，通过卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）对OCT数据进行自动分类，用于计算组织边界。
4. 未来展望
论文指出，未来的Robotic OCT研究可以从以下方向发展：
移动机器人集成：开发基于无人机、轮式和类人型机器人的OCT系统以扩展应用场景，如皮肤科的大范围扫描或点对点诊断。
全场OCT应用：平行检测技术（如全场OCT）可以显著提高数据采集速度，从而打破现有成像速率的瓶颈。
跨学科协作：进一步推动机器人学、光学与医学界的合作，开发更高效、智能化的OCT-机器人集成系统。
论文意义与价值
这篇综述总结了OCT与机器人结合所带来的技术创新与应用突破。从学术角度来说，它展示了OCT在微米级成像领域的潜力，同时揭示了机器人技术赋予的灵活操作能力。这种学科交叉的研究不仅在眼科、神经外科、消化内镜等医疗场景中具有直接价值，还为生物医学工程领域探索新的图像引导技术带来了灵感。