Page 19 - 《中国医疗器械杂志》2026年第2期
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Chinese Journal of Medical Instrumentation                                         2026年 第50卷 第2期

                                                     医   疗   机   器   人



                −50                    20                       到342 N时的一次复位力变化曲线。从结果可知,

                            期望角度                  期望角度
                            实际角度−129 N  15        实际角度−129 N
                                                  实际角度−207 N
                            实际角度−207 N
               角度/(°)  −70  实际角度−271 N  角度/(°)  10  实际角度−271 N  骨折复位结束后保持复位姿态时,机器人系统可有
                                                  实际角度−342 N
                            实际角度−342 N
                                                                效减少操作人员的体力支出。
                −90                     5                                400
                   0      3       6      0       3       6
                        时间/min                时间/min
                                                                         350
               (a) 骨折远端绕x轴旋转角度变化曲线  (b) 骨折远端绕y轴旋转角度变化曲线
                (a) Rotation angle curve of the distal  (b) Rotation angle curve of the distal  牵引力/N  300
                 fracture segment about the x-axis   fracture segment about the y-axis
                 35                   100                                250
                            期望角度
                            实际角度−129 N  80
                            实际角度−207 N
                角度/(°)  25  实际角度−271 N  位移/mm  60  期望角度                  200 0           3              6
                 30
                            实际角度−342 N
                                                  实际角度−129 N
                                                  实际角度−207 N
                                       40
                                                  实际角度−271 N
                                                  实际角度−342 N                           时间/min
                 20                    20
                   0      3       6      0       3       6                   图9   沿x轴复位力变化曲线
                        时间/min                时间/min                 Fig.9  Force curve of fracture reduction along the x-axis

               (c) 骨折远端绕z轴旋转角度变化曲线     (d) 骨折远端沿x轴位移变化曲线
                (c) Rotation angle curve of the distal  (d) Displacement curve of the distal   4    结论

                 fracture segment about the z-axis  fracture segment along the x-axis
                      图7   第二组实验骨折远端位姿变化情况                          利用软体材料的柔性接触特性和连续变形能
                Fig.7  Changes in the position and orientation of the distal fracture
                       fragment in the second group of experiments  力,本文研发了一种新型6-DOF刚柔结合骨折复位
               3.4    讨论                                        机器人,实现与患者骨折处柔顺、安全接触,减少
                  从两组实验结果可知,绕x、y、z轴的成角均                         医源性损伤。鉴于临床手术中人体肌肉组织等的影
              值误差分别为0.26°、0.36°、0.29°,最大成角误差                    响不可忽视,本文考虑患者实际骨折状态,结合
              分别为0.54°、0.6°、0.57°;沿x、y、z轴的平移残                   3D打印技术制作下肢骨折模型,为验证骨折复位
              余均值分别为0.32、0.58、0.15 mm,最大平移残余                    机器人系统的可行性提供了一种新的方法。
              分别为0.7、1、0.28 mm。                                     本文利用机器人系统开展了两组模拟骨折复位
                  图8所示为两组实验中机器人系统模拟骨折复                          实验,最大成角误差为0.6°,最大平移残余为1.0 mm,
              位误差柱形图,其中,R 、R 、R 分别为绕x、y、                        满足临床功能性复位标准,即成角移位控制在小于
                                     x
                                              z
                                          y
              z轴的成角误差;T 、T 、T 分别为沿x、y、z轴的                       5°的范围内,短缩移位不超过10 mm。实验结果表
                               x   y   z
              平移残余。从驱动形式分类上看,电机驱动的绕                             明本机器人系统具有较好的可重复性和可靠性。然而,
                                                                机器人辅助骨折复位在实现微创和高精度的同时,
              x轴的成角误差相对较小且较集中,这是因为电动–
              机械结构驱动较气动驱动更容易控制且稳定。两组                            更需向智能化的方向发展。未来的研究将集中于实
              实验的成角平均标准偏差为0.18°,平移残余平均                          现机器人的路径自动规划、轨迹跟踪控制以及复位
              标准偏差为0.23 mm,表明实验各项指标的误差值                         过程可视化,在满足柔顺性的同时提高复位效率。
              整体上相对集中,骨折复位机器人系统的稳定性相
                                                                                    参考文献
              对较好。虽然骨折模型和实际人体组织不同,但整                            [1]   马寻君, 蔚俊, 刘海涛, 等. 手术机器人关键技术综述与
              体复位精度满足临床功能性复位标准。                                     优化探讨[J]. 中国医疗器械杂志, 2024, 48(5): 505-511.

                       1.0                                      [2]   杨丽晓, 侯正松, 唐伟, 等. 近年手术机器人的发展[J].
                      误差值(平均值±标准差)  0.6                         [4]  位技术[J]. 中国医疗器械杂志, 2025, 49(1): 1-7.
                                                                    中国医疗器械杂志, 2023, 47(1): 1-12.
                       0.8
                                                                     袁钦辉, 刘梦星, 郭楚, 等. 基于断面配准的骨折自动复
                                                                [3]
                                                                     FÜCHTMEIER  B,  EGERSDOERFER  S,  MAI  R,  et  al.
                       0.4
                                                                    Reduction  of  femoral  shaft  fractures  in  vitro  by  a  new
                       0.2
                                                                    2004, 35(S1): 113-119.
                        0                                           developed reduction robot system ‘RepoRobo’[J]. Injury,
                          R x /(°)  R y /(°)  R z /(°)  T x /mm T y /mm T z /mm  [5]   OSZWALD M, RUAN Z Y, WESTPHAL R, et al. A rat
                                                                    model for evaluating physiological responses to femoral
                            图8   骨折断端复位误差                           shaft fracture reduction using a surgical robot[J]. J Orthop
                         Fig.8  The errors for fracture reduction
                                                                    Res, 2008, 26(12): 1656-1659.
                  图9给出了第二组实验中沿x轴向复位力峰值达                         [6]   ZHU  S  J,  ZHAO  Z,  CHEN  Y,  et  al.  Development  of  a


                                                             133
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