口腔種植機器人的研究進展和應用現狀

林周興，張雪健，鄧悅,

1.山東第二醫科大學 口腔醫學院，山東 濰坊 261053；2.青島大學附屬青島市口腔醫院 種植科，山東 青島 266001

引言

牙列缺損和牙列缺失是臨床上常見的口腔疾病，其中種植修復是首選的治療措施[1]。理想的種植體三維位置對于種植體的遠期成功非常重要，以修復為導向的種植治療方式是現代牙種植術的原則之一[2]。為了獲得精準的種植治療效果，減少術中和術后并發癥的發生，計算機輔助下的種植體植入（Computer-Aided Implant Surgery，CAIS）是準確控制植入位點的有效方法。CAIS 分為靜態系統（靜態導板系統）、動態系統（動態導航系統）和機器人輔助系統（種植機器人）[3-4]。雖然靜態導板的運用有助于正確放置種植體，但手術入路和手術規劃無法在手術中更改，有限的冷卻和導板的折裂都是靜態導板系統的缺陷[5]。基于可見光或紅外光的追蹤，從而彌補導板的缺點，導航系統能實時反饋手術器械的三維信息，指導醫師準確植入種植體[6]，進一步提高精準度，但是由于該系統無法排除手部的顫動和錯誤的感知，手術中的某個小錯誤都可能擴大原有的誤差[7]，使植入結果依賴于外科醫生的技術敏感性，存在不穩定性。為了減少術中人為因素造成的誤差，獲得更精確的效果，在動態導航的基礎上，結合6 自由度機械臂穩定和靈活的特點，學者們研究出了種植機器人并獲得了可靠的治療效果[8]。由于目前種植機器人的臨床應用和研究相對較少，本文就種植機器人的結構特征、機器人的操作系統和國內外種植機器人的研究和使用現狀進行綜述，以期為種植機器人在臨床上的應用提供一定的參考依據。

1 種植機器人的結構特征

種植機器人（圖1）由軟件和硬件構成，包括系統自帶的導航規劃軟件、光源追蹤系統、種植機械臂、機器支架、顯示屏、手機、光源標記物和腳踏等相關配件（圖2）。

圖1 種植機器人

1.1 光源追蹤

為了能夠“觀察”到術區，將導航系統與機器人集成融合，多個動態的參考坐標剛性固定在牙齒或頜骨以及機械臂上，通過術前的影像資料進行注冊，根據矩陣換算可以獲得種植位點、種植手機的相對位置關系[6,9-10]。傳統導航根據光源的差異，可分為可見光和不可見光。可見光如傳統黑白相機視野追蹤，識別的標記物包括黑白棋盤格（如圖2 中的marker所示）、條紋等（如加拿大Claron Technology 公司的Micron Tracker 系統），精確度高但易受手術環境感光度的影響，使用過程中還需要防止光源和機械臂基座的移動[11]。

不可見光主要包括紅外光和近紅外光，比如加拿大NDI 公司的Polaris 光學定位系統。攝像機能夠消除環境導致的噪聲影響，通過光源或反射點（圖3 中的marker）探測固定在手術器械上的標記點，再利用攝像機的成像模型計算手術器械在三維空間的位置[6]，從而達到亞毫米的定位精度和最高4kHz 以上的采集速率[12]。不可見光學追蹤主要有2 種方式，包括主動跟蹤和被動跟蹤[4,6]。主動跟蹤系統通過二極管發射出按一定順序排列的紅外光脈沖被視覺傳感器捕獲后定位。但目前機器人以被動跟蹤為主，即視覺傳感器周圍配置光源，通過采集標記點反射的紅外光進行定位[6]。因此每個部件都必須保持在立體攝像機的視線范圍內（圖3），避免手術過程中發生通信錯誤[4,11-12]。光學追蹤的運用，更改了以往導航超聲波、電磁定位的方式，提升了反饋的速度，減少了手術過程的干擾因素。

圖3 光學追蹤下手術區域

1.2 機械臂

1.2.1 6自由度

機器人手術的首要任務就是精準定位，目前醫學機器人能調整的內部控制器可將誤差控制在幾十微米內[13]。6 自由度機械臂的開發，能夠增加機械運動的靈活性，實現牙科植入過程的自動化[14]。2010年，Yilmaz等[14]使用一個目標函數加大觸覺裝置的透明度，并計算效應器末端的扭矩以實施約束運動，優化了6 自由度觸覺機械臂的連接桿長度，平衡了桿的質量和慣性問題。通過使用6 自由度機械臂，Sun 等[15]基于體積分解的程序機器人可以在頜骨模型中制備天然牙根的形態，證明了機械臂的可預測性。

1.2.2 串聯機器人和并聯機器人

從機構學的角度，機器人可以分為串聯機器人和并聯機器人[2,16-18]。串聯機器人以開環機構為機器人機構原型（圖4a），由一系列連桿通過轉動關節或移動關節串聯形成。采用驅動器驅動各個關節的運動，從而帶動連桿的相對運動，使末端效應器能夠到達合適的位置[17]。雖然該結構可以增加操作空間，但容易積累關節誤差，降低手術精準度。

圖4 串聯機器人（a）與Stewart平臺（b）

并聯機器人是由一個或幾個閉環組成的關節點坐標相互關聯的機器人，包括動平臺和靜平臺。并聯機器人至少通過兩個獨立的運動鏈相連接，具有兩個及以上的自由度，是以并聯方式驅動的一種閉環機器人[16]。與串聯機器人相比，并聯機器人的非累積關節誤差可以提供更大的輸出力和更好的精度，但其閉環結構限制了工作空間，如Stewart 平臺（圖4b）。并聯機器人用具有6 個可變長度的支柱連接2 個平臺，使平臺可以均分每個支柱承載的質量和效應器的誤差，從而達到比預期更高的剛度和精度[17]。目前Feng、Tao 等[9,16,18]已經設計出混合結構的機器人，并獲得了非常精準的效果，但目前還沒有臨床報道。目前種植機器人使用機械臂系統較少，因此綜合考慮重量、有效負載和慣性力矩等因素，臨床上以UR5e（丹麥）為主（圖4a）。

1.2.3 觸覺模擬與力學反饋

與傳統牙種植手術不同的是，種植機器人的機械臂擁有觸覺或力學反饋系統，因此創建一個“機器人-操作者”雙向信息交流平臺，可在無接觸機械臂的情況下，僅通過使用腳踏完成手術[19-21]。

在手術過程中，工作尖與術區的摩擦力提供虛擬力學反饋，從而通過直流伺服/直流步進和不同的約束方法指導種植手機完成截骨、攻絲、植入等操作[10,22]，減少鉆針的偏移和增強術區的冷卻。早在2014年，Syed等[10]在觸覺反饋的基礎上運用正-逆向運動的方法，使種植機器人在紅外光的檢測下完成手術，計算出機械臂以20 mm/s 的速度移動，兩點移動的誤差為0.23～0.55 mm。觸覺設備和外科手術模擬系統已經成為遠程機器人手術的重要組成部分，能最大限度地減少骨穿孔和軟組織損傷的風險，實時改變植入程序[23-25]，讓手術團隊在手術過程中專注于手術工作。手術在機器人的指導下進行，形式為聽覺反饋（模式改變和警告音）、觸覺反饋（鉆孔運動的阻力）以及通過監視器的視覺引導（導航）[23-24]。

2 種植機器人的操作流程

目前種植機器人采用主從裝置的模式，即由一個外科醫生控制臺（主單元）和一個機械臂系統（從裝置）組成。每個種植步驟都需要在主單元的指令下才能完成機械運動[26-27]。

根據種植機器人機械臂是否需要人為輔助可分為半自主式和自主式兩種。半自動機器人如YOMI 和瑞醫博，需要人為輔助移動機械臂[28]，甚至是輔助截骨、植入植體[23]，而全自動機器人，如雅客智慧機器人[29-30]，可以根據術前計劃，規劃種植手機的工作路徑，通過光學導航系統自動進行鉆孔和植入[26]。種植機器人的操作可分為5 步：數據獲取、虛擬規劃、注冊校準、手術實施和術后擬合（圖5）[9,15,19,23]。

圖5 手術操作流程圖

2.1 數據獲取

目前數字化技術的數據一般包括醫學數字成像和通信數據及口腔表面掃描信息數據（圖5a～b）。根據機器人的設計理念和配準方式，術前一般需要8～10 個固定放射標記的點的影像信息，從而基于虛擬影像數據引導種植操作[20,23-25]。為了獲得更精確的軟組織信息，實現自動化的種植操作，自主式種植機器人需要獲得口腔表面掃描信息數據[29]。

2.2 虛擬規劃

目前機器人系統都有數字化牙冠數據庫，因此種植規劃要以“修復為導向”為設計原則。個性化設計虛擬牙冠后，選擇合適的種植體及確定其三維位置（圖5c）。根據術區的特點和種植指南，選擇最佳的虛擬手術過程，包括鉆針的選擇以及扭力、轉速、深度的調整等[28-29]。

2.3 注冊校準

注冊和校準是所有步驟中對手術精確度影響最大的因素，是虛擬規劃轉化為現實操作的關鍵樞紐（圖6）[8]。

圖6 注冊校準過程

2.3.1 注冊

注冊是將術者的醫學影像信息轉移到機器人的導航系統中，通過圖像匹配和現實標記，重建實際的手術區域，實現三維可視化和實時空間定位[8,10,18]。注冊一般有2 個步驟：① 外科醫生在牙合模型上記錄基準夾位置，使用坐標測量儀將基準夾坐標轉移到參考坐標；② 使用另一種基準配置來評估參考坐標和手術工具坐標之間的配準[30]。基于光學源系統的差異，瑞醫博機器人采取的注冊方式為基于牙科夾板標記物術區周圍6 個不同位置的點自動注冊[11,28,31]；而雅客智慧機器人則采用無標記物法，通過導板模具引導注冊孔以點對點的方式進行手動注冊[29]，兩種方式均能獲得較高的配準精度和手術精度。

2.3.2 校準

手術之前，必須對手機和患者的跟蹤陣列進行校準[9]。手機校準確定了手機跟蹤陣列的立體空間與鉆針軸線之間的關系，患者跟蹤陣列校準則是將患者跟蹤陣列的幾何形狀與CT 基準相關聯，從而提供了術前規劃坐標系和跟蹤坐標系之間的聯系[31]。運動學校準是提高機器人絕對精度的一種重要方法，目前主要有2 種校準方法：① 開環校準，用來測量機器人末端執行器的絕對位置和方向；② 閉環校準，相對于另一個參考部件測量末端執行器的位置和方向[32]。目前醫學機器人主要是開環校準，通過使用激光跟蹤器，采用最小二乘法，可使絕對定位精度達到0.1～0.3 mm。此外，YOMI機器人將坐標測量機應用于機器人的開環校準，平均位置誤差和最大位置誤差也可分別減小至約 0.15 mm 和0.50 mm[19,32]。但是開環校準儀器設備昂貴，缺乏靈活性，因此提高絕對精度仍然是機器人在低容量高精度任務中應用的挑戰。

2.4 手術實施

根據機器人的操作特點和虛擬規劃的種植方案，醫師通過操縱工作平臺逐步完成手術治療程序[9]。手術的順利完成，離不開醫護技的團隊配合。為了防止嚴重并發癥的發生，機器人系統都帶有緊急制動裝置。出于安全和效率考慮，在術區外，機械臂通常以高自由度的運動方式移動，在種植位點則形成低自由度（20 mm/s）的約束運動，鎖定種植手機的位置后，僅進行垂直運動，而不能橫向移動[20]。根據輸出力曲線，在操作過程中，可以用穩定和連續的輸出力提供不同的接觸約束，通過腳踏控制簡化高-低自由度運動的切換[22]。在手術過程中，屏幕能提供種植過程的物理學信息，包括深度、側向力、誤差偏移等[4]。但種植手術中額外的程序，如翻瓣、軟硬組織增量和基臺連接等，仍然需要手動執行[3]。

2.5 術后擬合

對于種植體植入的精度分析，最常使用的方法是種植體植入后的影像學數據與術前數字化虛擬規劃種植體的三維位置疊加擬合，以觀察術前術后種植體的位移偏差和角度偏差[33]。為了減少患者術后的放射劑量，有學者提出使用術后標記物（如掃描杠）安裝在種植體上部進行口內掃描，結合術前術后的口內掃描模型，通過標記物誤差逆向推導種植體誤差[34]。

3 種植機器人的研究和使用現狀

早在2001年，Boesecke 等構建了一個機器人系統，用于幫助醫生在口腔種植手術中截骨備洞[35]。2008年，Wilmes 等基于6 自由度RX60 機器人（德國）制造了正畸支抗釘植入機器人，以研究植入扭矩與植體直徑長度等相關性[36]。

2017年，Neocis Yomi 機器人（美國）成為世界上第一個經FDA 批準的計算機導航機器人系統[37]，Rawal等[23]在一項即刻種植的病例中使用該機器人測量的誤差結果為頸部0.90 mm、根尖0.85 mm、角度偏0.53°。

2021年，Bolding 等[20]使用Yomi 在5 例牙列缺失患者中獲得平均偏差頸部為（1.04±0.70）mm，根尖（0.95±0.73）mm，角度偏差2.56°±1.48°，深度為（0.42±0.46）mm，未報告不良事件，但是這種半自動化的機器人仍然需要在經驗豐富的醫生監督下使用。白石柱等[29]比較了雅客智慧機器人和數字化導板的精度，發現機器人可以達到0.2～0.3 mm 誤差的精確度，顯著高于導板組，是目前最精確的實驗報道。吳煜等[28]使用瑞醫博機器人臨床研究統計了81 個植體，平均誤差為0.65 mm 和2.23°。2022年，Yang 等[25]使用該機器人在全口無牙頜種植手術中能獲得＜0.5 mm 和控制在1°內的誤差，并進行了即刻負重。可見隨著技術的成熟，機器人的精準度也逐步提升。

體外試驗中，張凱等[38]使用豬下頜骨模擬即刻種植，術后誤差在0.7 mm 和1.2°以下。2021—2022年，Cheng和Kan 等團隊先后報道了“人機協同種植系統（Human-Robotic Collaborative Implant System，HRCDIS）”機器人的精度分析，通過裝配UR5e（丹麥）機械臂，利用6D 力學傳感器探測手動牽引機械臂并形成“零力控制”，建立一套操縱任務的管理方法，可以隨意切換機器人的程序，使得機器人可以在手術過程中即時調整，保證精確度的同時，保證術者的安全，該團隊還提出實時的溫度反饋是目前機器人系統的缺陷和未來的發展方向[19,34]。通過使用基于圖像引導的用于牙種植手術的混合機器人（Hybrid Robotic System for Dental Implant Surgery，HRS-DIS） 系統，Feng 和Tao 等[9,16,18]在樹脂模型上均獲得了可靠的精確度，證明了混合機器人能夠保持穩定性，沒有鉆針序列的誤差積累。此外，該團隊還證明了HRS-DIS 系統比動態導航系統更加穩定[18]。近期，Jin 等[39]比較了全程數字化導板與種植機器人的精度，結果顯示機器人組在種植體頸部、根尖的誤差和角度誤差分別為（0.61±0.29）mm、（0.50±0.14）mm 和2.38°±0.62°，與數字化導板的差異無統計學意義。總之，目前已經投入臨床使用的種植機器人系統較少，雖然都獲得了臨床可接受的誤差范圍，但是相關的臨床報道有限，樣本量也參差不齊，僅有1 例報道[40]完成了最終修復。由于許多機器人系統仍處于測試階段，更多的是臨床前期實驗，未來需要更多的臨床數據支撐。本文總結了近幾年開展的種植機器人精度實驗研究，見表1。

表1 種植機器人精度實驗研究匯總{±s，M[Q]}

表1 種植機器人精度實驗研究匯總{±s，M[Q]}

注：HRCDIS：人機協同種植系統；HRS-DIS：用于牙種植手術的混合機器人系統；M[Q]為中位數[四分位數間距]。

誤差種植體頸部誤差/mm 種植體根尖誤差/mm角度差/°Rawal等[23]2020YOMI病例報道10.900.850.53 Bolding等[20]2021YOMI病例報道381.04±0.700.95±0.732.56±1.48吳煜等[28]2021瑞醫博臨床研究820.63±0.230.64±0.262.27±0.98張凱等[38]2021瑞醫博豬頜骨100.69±0.150.71±0.161.22±0.55 100.61±0.140.66±0.120.98±0.46白石柱等[29]2021雅客智慧犬頜骨180.27[0.15]0.25[0.22]0.99[0.52]數字化導板180.91[0.87]1.18[1.18]4.21[5.21]Cheng等[19]2021HRCDIS模型250.79±0.171.26±0.273.77±1.57 Feng等[16]2021HRS-DIS模型200.93±0.280.96±0.230.74±0.25 Kan等[34]2022HRCDIS模型151.04±0.371.56±0.523.74±0.67 Yang等[25]2022瑞醫博病例報道60.59±0.240.61±0.230.89±0.38 Tao等[18]2022HRS-DIS模型1600.80 ±0.540.87 ±0.541.01 ±0.44 Tao等[9]2023HRS-DIS模型2400.83±0.550.91±0.561.00±0.48動態導航2400.96±0.571.06±0.592.41±1.42 Jin等[39]2022機器人模型200.61±0.290.50±0.142.38±0.62數字化導板200.49±0.390.72±0.393.16±2.36 Li等[40]2023雅客智慧病例報道20.290.360.78作者年份/年機器人實驗類型 種植體數量/個

目前，考慮到嚴重萎縮的上頜骨種植手術需要大量的骨增量并且結果不可預測，種植機器人的發展方向除了更加智能化外，也開始研究更加復雜的種植手術。Cao 等[41]將UR 機械臂與導航系統集成，嘗試在頭顱模型中進行顴種植體的植入，結果顯示無論是角度控制還是位點把握，機器人組均顯著優于自由手組[1.52°±0.58°、（0.79±0.19）mm和（1.49±0.48）mmvs.2.07°±0.30°、（0.96±0.28）mm和（2.26±0.32）mm）]，再次證明了機器人操作的可預測性，但還處于測試階段。

4 總結與展望

4.1 優勢

與傳統手術導板相比：① 種植機器人減少了張口度的要求，增加了術區的能見度，能實時顯示術區的微環境，尤其是在不翻瓣手術的時候，顯示器上可實時傳遞手術的過程[20]；② 減少了導板的阻擋，增強了術區水冷卻的效果，減少術中導板折裂的發生[4,24]；③ 手術過程中能及時更改手術方案，包括種植體三維位置以及種植體的型號等[4,6]；④ 具有更快的時效性，無需導板的制作、設計、3D 打印等工藝，手術當天直接規劃即可[24]；⑤ 對于即刻種植的患者，種植導板的就位和穩定是誤差的主要來源，而機器人能避免導板就位帶來的困擾[5]；⑥ 無需配套的工具盒，臨床鉆針指南與常規自由手一致；⑦ 導板的制作占據一定空間，對于缺牙間隙較小的位點，種植機器人能解決因為間隙小無法使用種植導板的問題[4,24]。

與動態導航相比：① 種植機器人能夠減少手部震顫，提高機械運動的穩定性[5,20]；② 種植機器人解放了醫師的雙手，僅靠腳踏就能完成手術，減輕了醫師體位和軀干的負擔[18]；③ 種植機器人能夠根據頜骨密度智能選擇下鉆的方式和速度，減少頜骨熱損傷的發生；④ 動態導航對醫師的臨床技能要求苛刻，熟練掌握需要比較長的學習曲線[18,42]，而種植機器人的穩定輸出可縮短醫師的學習曲線。

4.2 不足

與數字化導板相比：① 目前種植機器人復雜的結構設計需要專業的知識和正確的引導才能開展使用[38]；② 手術需要全程剛性佩戴標記物并延伸至口外，不僅會降低患者的舒適度，而且可能在術中發生形變導致精度不佳，甚至遮擋視野導致并發癥的發生[6]；③ 臨床種植機器人系統的注冊方式仍然面臨各種短板，配準方式主要采用標記點配準，不可避免地增加了患者的輻射劑量和臨床椅旁時間[4]。

與動態導航相比，面對口腔多變的環境，相對于人手臂，機械臂緩慢的移動速度和反應，對患者張口度和耐受性有更高的要求[18]，不適用于帕金森病、肌張力障礙和咽反射敏感的患者。

就目前機器本身而言：① 市場常見的種植機器人都是串聯機器人，盡管比并聯機器人具有更大的工作空間、更高的靈活性和更好的機動性，但串聯結構可能會導致精度低、負載差和強度低[43]；② 需要的手術部件復雜多樣，因此需要進行仔細的術前檢查和設備維護；③ 與工業化和信息化等技術相比較，種植機器人的發展進度相對落后，整個手術過程仍然需要依賴醫師的不斷干預來建立一個系統的封閉反饋，因此容易導致誤差積累；④ 視野的追蹤與空間坐標的計算仍然處于二維空間標定方法，缺乏更好的魯棒性和精度，增加了建模過程的畸變影響；⑤ 在臨床推廣中，機器人仍面臨一些限制，一方面，昂貴的設備和復雜的操作流程是口腔種植機器人普及化最大的挑戰，另一方面，患者對機器人手術的接受度遠遠達不到預期。

總的來說，種植機器人改變了傳統種植的方式，醫師可以通過顯示屏觀察術區微環境[23]，不僅能改善醫師在手術過程中的體位，還可以將誤差范圍降至亞毫米，而且能避免自然震顫、疲勞和術中干擾導致的精確性不佳等問題，幫助提高再現性、準確性和可靠性[5]。這意味著在保證精度的前提下，種植機器人可以適當擴大種植修復的適應證，簡化復雜的外科程序，不僅微創和增加舒適度，而且能減少患者的經濟負擔和縮短臨床周期。與計算機輔助動態導航方法相比，種植機器人降低了醫師的技術敏感度和空間感知能力，擺脫了體位的束縛，能重復完成外科任務[18]。

4.3 展望

目前種植機器人的臨床使用和相關研究比較少，醫生對機器人系統的專業知識學習不夠深入，因此需要加強工程師與醫生之間的雙向信息交流與合作。但是提高機器人的操控性和投入開展更多的技能培訓是引導種植機器人使用的關鍵。今后種植機器人的發展，會朝著更加節能，權衡更高經濟效益的方向。口腔手術最大的障礙是視野的遮擋和工作空間的受限，未來市場的趨勢是開發更小巧的機器構造和更靈活的機械手臂以避免發生碰撞，增添更加敏捷的保護系統以實時監測患者的狀態，融入更靈敏的誤差偏移檢測系統以防止術中的誤差不斷積累擴大，設計出更加簡便準確的注冊校準方式，并結合并聯機器人的優點，使機械運動能有更多能量回收和負載消除。