微創(chuàng)手術(shù)器械力感知及誤差分析研究進(jìn)展

陳鈺，李帥，馮慶敏，劉勝林，付艷，謝勤嵐

1.中南民族大學(xué) 生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院，湖北 武漢 430074；2.華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬協(xié)和醫(yī)院 生物醫(yī)學(xué)工程研究室，湖北 武漢 430022；3.華中科技大學(xué) 機(jī)械科學(xué)與工程學(xué)院，湖北 武漢 430074

引言

微創(chuàng)外科手術(shù)以其手術(shù)創(chuàng)口小、利于患者恢復(fù)、手術(shù)并發(fā)癥少等優(yōu)點(diǎn)已經(jīng)逐步取代了傳統(tǒng)開放式外科手術(shù)。在傳統(tǒng)的外科手術(shù)下，醫(yī)生的手能直接與患者病灶部分接觸，可以通過觸覺直接判斷組織相關(guān)信息；但在微創(chuàng)手術(shù)中，醫(yī)生主要依賴視覺，缺乏了對(duì)組織的力感知。對(duì)于當(dāng)前微創(chuàng)手術(shù)系統(tǒng)而言，其構(gòu)型與控制等關(guān)鍵技術(shù)已經(jīng)較為成熟，但仍存在缺少力反饋的缺點(diǎn)[1]。力感知作為力反饋系統(tǒng)中力信號(hào)的獲取環(huán)節(jié)，研究其精密加工、生物相容性等問題具有重要意義，但目前大多數(shù)研究仍處在實(shí)驗(yàn)室階段。本文主要針對(duì)現(xiàn)有的微創(chuàng)手術(shù)器械力感知方法進(jìn)行綜述，并進(jìn)行誤差分析，旨在提出提升手術(shù)器械力感知可能的解決辦法，并對(duì)其發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行展望。

1 研究進(jìn)展

微創(chuàng)手術(shù)中獲取力信號(hào)的方式有直接和間接2種，直接測量是在手術(shù)器械上外置傳感器，與手術(shù)器械本身的設(shè)計(jì)構(gòu)型無明顯相關(guān)性，而間接測量是通過手術(shù)器械本身的驅(qū)動(dòng)信息或傳輸特性來間接獲取力信息，或通過與手術(shù)器械接觸物體的形變、紋理等動(dòng)態(tài)信息獲取相互作用力[2]。本文根據(jù)力信息的獲取方法，將微創(chuàng)手術(shù)器械力感知分為外體感知、本體感知與動(dòng)態(tài)感知。外體感知是將力傳感器直接安裝到手術(shù)器械上，依靠力傳感器來獲取力信息；本體感知是根據(jù)手術(shù)器械的設(shè)計(jì)與驅(qū)動(dòng)方式，利用動(dòng)力學(xué)建模或傳輸特性建模估計(jì)力信息；動(dòng)態(tài)感知?jiǎng)t是通過與手術(shù)器械進(jìn)行交互的物體的形變等動(dòng)態(tài)信息，利用三維重建，形狀識(shí)別等方法估計(jì)出物體的受力，間接得到手術(shù)器械的受力。自1987年第1例微創(chuàng)手術(shù)以來，微創(chuàng)手術(shù)器械就一直存在缺乏力感知與力反饋的缺點(diǎn)，在2010年之前，外體感知與本體感知的力感知方法占據(jù)主流，但由于本體感知的動(dòng)力學(xué)建模比較復(fù)雜且摩擦影響的非線性嚴(yán)重，因此外體感知方法占據(jù)大多數(shù)；近幾年，受計(jì)算機(jī)視覺中圖像分類技術(shù)的啟發(fā)，動(dòng)態(tài)感知的力感知方法才在微創(chuàng)外科領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[3]。

2 外體感知

目前，用于微創(chuàng)手術(shù)器械中的力傳感器大多數(shù)是基于電信號(hào)的力傳感器和基于光信號(hào)的力傳感器。基于電信號(hào)的傳感器可分為以下2種：壓阻式力傳感器，其是利用半導(dǎo)體材料的應(yīng)變效應(yīng)；壓電式力傳感器，其是利用電介質(zhì)的極化現(xiàn)象和電容式力傳感器。基于光信號(hào)的力傳感器可分為光強(qiáng)調(diào)制、波長調(diào)制和相位調(diào)制力傳感器，是利用光纖將力信息從檢測區(qū)域傳遞到光學(xué)設(shè)備，其原理是把光源入射的光束通過光纖送入調(diào)制器，與外界被測參數(shù)相互作用，使光的光學(xué)性質(zhì)如光的強(qiáng)度、波長、相位等發(fā)生變化，變成被調(diào)制的光信號(hào)；經(jīng)過解調(diào)后，就可以獲得被測參數(shù)[4]。以上2種傳感器的基本原理歸納如圖1所示。

圖1 力傳感器基本原理

2.1 基于電信號(hào)的力傳感器

Trejos等[1]利用應(yīng)變片設(shè)計(jì)了一個(gè)可測量腹腔鏡手術(shù)器械五自由度的力和力矩的傳感器，連接了電磁傳感器提供位置反饋，其軸向測量精度為±25 N，橫向測量精度為±5 N，均方根誤差在0.35 N左右。李坤[2]利用應(yīng)變片基于Stewart平臺(tái)結(jié)構(gòu)開發(fā)了一款具有彈性鉸鏈的微型六維力/力矩傳感器。采用非支配序列遺傳算法對(duì)傳感器參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。但是在多自由度手術(shù)器械中，由于采用鋼絲傳動(dòng)，會(huì)產(chǎn)生誤差。Zhang等[3]利用壓電陶瓷板，螺旋金屬板和探頭設(shè)計(jì)了一種用于測量軟組織硬度的觸覺傳感器，該傳感器僅使用了一片壓電薄膜作為傳感元件，該傳感器可測得的彈性模量范圍在500 kPa以內(nèi)。Sharma等[4]開發(fā)了一種Smart-touch細(xì)針的壓電系統(tǒng)，可直接安裝在傳統(tǒng)的活檢針上，通過定量實(shí)時(shí)測量針頭穿透組織時(shí)組織剛度的變化來評(píng)估異常組織。正常的甲狀腺樣本硬度為0.06±0.02 mN/mm，該活檢針檢測精度可以達(dá)到0.02～0.41 mN/mm。Peng等[5]采用聚二甲基硅氧烷為結(jié)構(gòu)材料設(shè)計(jì)了一種柔性觸覺傳感器，通過改變電容器內(nèi)傳感膜的尺寸，可以獲得不同剛度的傳感膜。該傳感器能夠在0.1～0.5 MPa的彈性范圍內(nèi)測量，精度為0.1 MPa。表1歸納了其他基于電信號(hào)的力傳感器[6-14]。

表1 基于電信號(hào)的力傳感器

2.2 基于光信號(hào)的力傳感器

基于電信號(hào)的力傳感器電路輸出信號(hào)微弱，一般在微伏級(jí)，需要外接放大電路。但是放大電路是一種弱電系統(tǒng)，具有高靈敏度，易受到外界和內(nèi)部一些無規(guī)則信號(hào)的影響，其中包括：① 電磁噪聲，由于某些醫(yī)療器械設(shè)備功率大，電壓高，在某些情況下，會(huì)導(dǎo)致供電線路電流瞬間切換，產(chǎn)生工頻電磁干擾[15]；② 印制電路板（Printed Circuit Board，PCB）內(nèi)部的干擾，在設(shè)計(jì)的過程中，由于布線布局等原因，大電流通過的電源線或地線等對(duì)器件產(chǎn)生感應(yīng)耦合和信號(hào)傳導(dǎo)干擾[16]。此外由于應(yīng)變片貼在手術(shù)器械的細(xì)長桿上用長導(dǎo)線與電橋中其他電阻相連，長導(dǎo)線對(duì)外界的干擾極其敏感，會(huì)導(dǎo)致誤差。噪聲的干擾大多數(shù)為高頻信號(hào)，需設(shè)計(jì)濾波器將高頻信號(hào)濾除，也可以在PCB布線完成后覆銅，增加散熱面，也可起到一定的電磁屏蔽作用。而且通常半導(dǎo)體材料的溫度系數(shù)都比較大，環(huán)境溫度會(huì)引起晶體管參數(shù)變化，導(dǎo)致靜態(tài)工作點(diǎn)不穩(wěn)定，使電路動(dòng)態(tài)參數(shù)不穩(wěn)定，非線性比較嚴(yán)重。為解決溫度漂移的問題，可以添加補(bǔ)償電路，在電橋的供電上，一般采用恒流源供電方式，提高制作工藝，使電橋中的電阻相等，進(jìn)而減小溫度誤差。在電橋電路中串聯(lián)、并聯(lián)熱敏電阻可解決零點(diǎn)漂移問題[16]。

基于電信號(hào)的力傳感器應(yīng)用最廣、設(shè)計(jì)簡單，但是存在生物相容性較差、難于集成、易損壞等缺點(diǎn)，且不能進(jìn)行高溫高壓滅菌，這限制了其進(jìn)一步發(fā)展。由于光纖具有尺寸小、柔性大、生物相容性好、不易受到電磁干擾等優(yōu)點(diǎn)，使得光纖在手術(shù)器械力感知研究有了較廣泛的應(yīng)用。如Xie等[17]根據(jù)光強(qiáng)調(diào)制（Light Intensity Modulation，LIM）的原理，用攝像機(jī)捕捉檢測元件的光強(qiáng)變化，設(shè)計(jì)了一種光纖觸覺陣列，其在體模和器官上做了觸覺診斷實(shí)驗(yàn)，該傳感器可測量0～5 N的接觸力，精度為0.05 N，但是該傳感器無法檢測到處于組織深處的腫瘤。Yip等[18]開發(fā)了一種基于反射光強(qiáng)度調(diào)制的光學(xué)力傳感器，該傳感器由三對(duì)放置成三角形結(jié)構(gòu)的光纖組成，每對(duì)光纖包括了耦合到光源的發(fā)射光纖和連接到光電晶體管電路的接收光纖。該傳感器測量范圍為0～2 N，但是在高頻信號(hào)中存在明顯的滯后現(xiàn)象。Lai等[19]利用光纖布拉格光柵（Fiber Bragg Grating，F(xiàn)BG）設(shè)計(jì)了一個(gè)可用于腱鞘驅(qū)動(dòng)的外科手術(shù)機(jī)器人的新型力傳感器，該力傳感器由1個(gè)1 mm的FBG和1個(gè)3 mm的鎳鈦合金管組成，當(dāng)肌腱受到牽拉，鎳鈦管壓縮，F(xiàn)BG產(chǎn)生應(yīng)變。另一個(gè)FBG用于溫度補(bǔ)償，該傳感器可實(shí)時(shí)反映肌腱張力，誤差為0.37 N。Zarrin等[20]開發(fā)了用于腹腔鏡器械可消毒的夾持器，采用不銹鋼制造。設(shè)計(jì)為T形結(jié)構(gòu)，F(xiàn)BG傳感器貼在T形彈性體的凹槽內(nèi)，以測量鉗口的夾持力；但是由于T形鉗口在夾持物體時(shí)會(huì)有向外彎曲的形變，無法測量軸向力，為解決此問題，將T形結(jié)構(gòu)換成了工字形結(jié)構(gòu)[21]，工字形抓鉗可提供更大面積的第二力矩，從而減少鉗口向外彎曲的不良影響。Fontanelli等[22]將青銅環(huán)貼在可變形結(jié)構(gòu)上，當(dāng)受力時(shí)，青銅環(huán)相對(duì)套管針軸線產(chǎn)生位移，引起彈性體形變，利用4個(gè)FBG光學(xué)傳感器測量，此傳感器可以測量橫向力，無法測得軸向力分量，但是采用了基于殘差的估計(jì)方法來估計(jì)軸向力分量，該傳感器靜態(tài)誤差小于12%。

Mo等[23]提出了一種用于針插入的相位調(diào)制（FPI）力感知系統(tǒng)。2個(gè)FPI傳感器平行安裝在內(nèi)徑為1.54 mm的穿刺針尖端，其中1個(gè)FPI傳感器用于測量尖端的軸向力和溫度，另一個(gè)FPI傳感器進(jìn)行溫度補(bǔ)償。該系統(tǒng)在0～8 N測力范圍內(nèi)及23.0～37.5 ℃范圍內(nèi)有良好的準(zhǔn)確性。表2中總結(jié)了其他基于光信號(hào)的力傳感器[24-35]。

表2 基于光信號(hào)的力傳感器

在基于光信號(hào)的力傳感器的使用中，存在測量信號(hào)的系統(tǒng)誤差，還存在一些隨機(jī)誤差，需要使用一些誤差修正技術(shù)。在實(shí)際測量中，可采取傅里葉變換或離散頻譜分析的方法，分離出周期累計(jì)的誤差，使用低通濾波方法去除。同時(shí)為了保證測量信號(hào)系統(tǒng)誤差減小，需采取相應(yīng)的補(bǔ)償措施，主要有以下2種方法：① 歸一補(bǔ)償，適合在無絕對(duì)零點(diǎn)的光柵測量系統(tǒng)中，但是如果測量系統(tǒng)的誤差較大，會(huì)因?yàn)檠a(bǔ)償精度不夠，導(dǎo)致補(bǔ)償不徹底。② 分段補(bǔ)償，分段越多，補(bǔ)償越精確，所以會(huì)占用較多存儲(chǔ)空間，還會(huì)降低測量速度[34]。

理論上，施加在力傳感器上某一方向單獨(dú)的力不會(huì)影響其他方向的受力。但是由于手術(shù)器械操作桿本身的性質(zhì)，感應(yīng)元件粘貼精度等因素，實(shí)際上力傳感器在不同的維度（X、Y、Z）上受力存在耦合，輸出信號(hào)存在失真。

解決耦合的方法主要有以下2種：① 硬件方面，增加感應(yīng)元件粘貼精度，可以減小耦合的影響，缺點(diǎn)是加工精度困難，成本太大且不利于重復(fù)實(shí)現(xiàn)；② 軟件解耦，通過算法對(duì)采樣得到的信息進(jìn)行處理，節(jié)約成本且較為準(zhǔn)確，例如，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解耦，因神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)性強(qiáng)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以充分逼近任意復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的魯棒性和容錯(cuò)性，能同時(shí)處理定量和定性的信息，可以很好地協(xié)調(diào)不同維度的力信息，或根據(jù)實(shí)驗(yàn)情況采集大量數(shù)據(jù)，將整個(gè)傳感器系統(tǒng)看成黑盒，根據(jù)輸入數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，建立數(shù)據(jù)模型，利用插值法不斷計(jì)算尋找到最終解。此外還有一些利用經(jīng)驗(yàn)值進(jìn)行模糊推理的靜態(tài)解耦方法，或利用最小二乘法，通過最小化誤差的平方和尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配，但是只適用于求解線性系統(tǒng)[35]。

以上研究表明，利用外體感知力的方法結(jié)構(gòu)簡單易于實(shí)現(xiàn)，具有普適性，但是會(huì)增加手術(shù)器械成本，且在滅菌性、生物相容性以及小型化等方面存在巨大挑戰(zhàn)。現(xiàn)階段研究更趨向于本體感知方法。

3 本體感知

微創(chuàng)手術(shù)器械末端由驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)進(jìn)行驅(qū)動(dòng)，所以末端的受力與驅(qū)動(dòng)端的力/力矩直接相關(guān)，但是由于機(jī)械內(nèi)部摩擦等非線性的影響，且器械末端空間狹小，大多數(shù)采用絲傳動(dòng)傳遞動(dòng)力，鋼絲繩的張力變化也會(huì)影響力矩傳遞。想要精確檢測外力/力矩，就需要對(duì)器械進(jìn)行動(dòng)力學(xué)建模，建模的優(yōu)劣也直接影響檢測精度。

Su等[36]提出了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸算法的無模型方法來實(shí)現(xiàn)刀具的動(dòng)力學(xué)辨識(shí)，并利用雙邊遙操作驗(yàn)證了其有效性，該方法與傳統(tǒng)的長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Memory，LSTM）、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相比，提高了魯棒性以及計(jì)算時(shí)間。Wang等[37]使用粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空載狀態(tài)下的鋼絲繩張力與電機(jī)運(yùn)動(dòng)之間的關(guān)系，通過實(shí)時(shí)測量鋼絲繩的張力與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果差值來計(jì)算關(guān)節(jié)的力矩干擾，從而估計(jì)夾持力。薛人峰[38]對(duì)微創(chuàng)手術(shù)機(jī)器人的絲傳動(dòng)進(jìn)行分析來估計(jì)夾持鉗的夾持力，考慮運(yùn)動(dòng)中滑輪之間的摩擦、滑輪與支撐軸之間的摩擦、鋼絲繩在導(dǎo)向滑輪上的彎曲剛度以及腕部偏轉(zhuǎn)導(dǎo)致耦合運(yùn)動(dòng)的影響。利用繩輪系統(tǒng)傳輸特性建模，夾持力估計(jì)值只有在鋼絲繩全部拉緊階段比較準(zhǔn)確，這是因?yàn)閵A持鉗在進(jìn)行開合運(yùn)動(dòng)時(shí)，驅(qū)動(dòng)端改變運(yùn)動(dòng)方向，鋼絲繩的松緊會(huì)突然改變，導(dǎo)致夾持力估計(jì)值出現(xiàn)抖動(dòng)，有明顯的突變。而且絲傳動(dòng)系統(tǒng)有遲滯特性，可以根據(jù)延遲時(shí)間將突變部分濾除，用前一時(shí)刻的估計(jì)值代替鋼絲繩突變和延遲時(shí)刻的估計(jì)值來解決遲滯問題。或者根據(jù)閉環(huán)繩輪系統(tǒng)力矩傳遞特性來分段建模。如圖2所示，閉環(huán)繩輪系統(tǒng)傳輸有以下3個(gè)階段：① 工作階段（Ⅲ），該階段力矩的輸出幾乎呈線性關(guān)系；②延遲階段（Ⅰ），是在系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)方向發(fā)生改變后，力矩的輸出由于遲滯特性不隨輸入變化；③ 過渡階段（Ⅱ、Ⅳ），是在延遲階段進(jìn)入到工作階段或工作階段進(jìn)入延遲階段的過渡階段，該階段中力矩輸出變化基本呈線性[39-40]。

圖2 閉環(huán)繩輪系統(tǒng)力矩傳遞特性

Rucker等[41]從概率角度討論了連續(xù)體機(jī)器人的內(nèi)在力傳感，通過給定機(jī)器人形狀和末端執(zhí)行器的姿態(tài)，獲得機(jī)器人上外部載荷的概率分布，用擴(kuò)展卡爾曼濾波的方法估計(jì)機(jī)器人末端施加的力。他們開發(fā)的力傳感方法可以適用于任何具有p=g(τ, F)模型的柔性機(jī)器人（τ代表執(zhí)行器的矢量值，F(xiàn)代表末端執(zhí)行器的外部作用力，p代表機(jī)器人末端執(zhí)行器的姿態(tài)），但該研究中只在X、Y平面內(nèi)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，還應(yīng)考慮機(jī)器人的多處負(fù)載，并擴(kuò)展在多平面上。

Guo等[42]利用深度學(xué)習(xí)的方法來測量手術(shù)器械的夾持力，該方法只需要現(xiàn)有的傳感器數(shù)據(jù)，以及電機(jī)的位置、速度和電流。首先研究了輸入數(shù)據(jù)幀，從原始傳感器數(shù)據(jù)中提取7個(gè)數(shù)據(jù)，利用基于反向?qū)W習(xí)二進(jìn)制蝴蝶優(yōu)化算法形成合適的數(shù)據(jù)幀，基于此數(shù)據(jù)幀提出了一種具有注意力機(jī)制的前饋卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來估計(jì)手術(shù)器械夾持力。實(shí)驗(yàn)的均方根誤差僅為0.1233 N。表3總結(jié)了其他基于本體感知的方法[45-51]。

4 動(dòng)態(tài)感知

近年來，受計(jì)算機(jī)視覺中圖像分類技術(shù)的啟發(fā)，受力信息可以表示為圖像，通過人工智能方法處理從接觸圖像中提取的原始數(shù)據(jù)或特征，利用三維重建、形狀識(shí)別、硬度檢測等方法間接反映手術(shù)器械受力。

Aviles等[43]提出一種有監(jiān)督的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視覺方法，通過提取心臟表面運(yùn)動(dòng)的幾何形狀，使用基于LSTMRNN的深度網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)提取的視覺幾何信息與施加的力之間的關(guān)系，均方根誤差為0.02 N，這種方法可以避免生物相容性和集成問題。Lin等[44]提出了一種利用實(shí)時(shí)圖像來重建3D模型計(jì)算組織形變的方法，使用圖像跟蹤，在內(nèi)窺鏡場景中定位手術(shù)器械，然后確定圖像場景中的變形區(qū)域。對(duì)變形的組織表面進(jìn)行建模，利用變形數(shù)據(jù)獲得儀器尖端附近的接觸力。力信息可以反饋到觸覺設(shè)備，使外科醫(yī)生能夠感受到，并在監(jiān)視器上為外科醫(yī)生顯示力值。表3總結(jié)了其他基于動(dòng)態(tài)感知的方法。

表3 其他本體感知與動(dòng)態(tài)感知方法

利用本體感知的力感知技術(shù)雖然不受手術(shù)環(huán)境的影響，但是手術(shù)器械中關(guān)節(jié)摩擦、機(jī)械間隙等對(duì)力學(xué)建模有較大的影響，且這些參數(shù)都是根據(jù)手術(shù)器械位姿實(shí)時(shí)變化的，同時(shí)復(fù)雜的模型會(huì)導(dǎo)致泛化能力變差。因此需要盡可能提高加工工藝，同時(shí)優(yōu)化辨識(shí)方法，選擇最優(yōu)的激勵(lì)軌跡表達(dá)式。利用動(dòng)態(tài)感知技術(shù)的力感知一般利用深度學(xué)習(xí)框架，需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而且在沒有采集過數(shù)據(jù)的環(huán)境或組織上，無法很好地感知力信息，但是可以通過多采集訓(xùn)練數(shù)據(jù)或調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，增加系統(tǒng)的魯棒性。

5 總結(jié)與展望

本文對(duì)微創(chuàng)手術(shù)器械的力感知技術(shù)進(jìn)行了總結(jié)與分析，將力感知技術(shù)分為了外體感知、本體感知以及動(dòng)態(tài)感知，討論了各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)，分析了其基本原理以及誤差來源，隨著力感知技術(shù)的發(fā)展，外科醫(yī)生可以更好地感知到手術(shù)器械與組織的交互力，增加外科手術(shù)的安全性。外體感知的方法可以較為精確的感知到末端的力，但是在小型化和生物兼容性等問題上仍是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)；本體感知的方法不必考慮上述問題，但是這種方法是根據(jù)器械傳動(dòng)系統(tǒng)、位姿等信息，需要精確的力學(xué)模型才能較好的估計(jì)力；而動(dòng)態(tài)感知的方法多數(shù)還處于離體動(dòng)物組織的實(shí)驗(yàn)，在真實(shí)的手術(shù)過程中，操作空間小、組織出血等因素都會(huì)影響采集圖片的質(zhì)量，而內(nèi)鏡攝像頭的運(yùn)動(dòng)會(huì)導(dǎo)致圖片運(yùn)動(dòng)模糊、增加力估計(jì)等困難。隨著傳感器的小型化以及高度集成化，未來對(duì)于力的感知可以直接在手術(shù)器械末端集成力傳感器；同時(shí)人工智能的普及對(duì)于圖像的處理也越來越精細(xì)，利用人工智能的方法進(jìn)行力感知也會(huì)逐漸用于真實(shí)的手術(shù)過程中。隨著傳感器技術(shù)，醫(yī)學(xué)圖像信息技術(shù)等的發(fā)展，未來對(duì)于力感知的要求越來越高，且對(duì)于組織的形狀、紋理、硬度、溫度等物理屬性的感知越來越有必要，有望利用傳感器與人工智能相結(jié)合進(jìn)行力感知。