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在微创手术中，Kinova轻型机械臂通过其灵活的运动控制和高精度的操作能力，支持多视图图像采集和3D重建。这种技术通过机械臂搭载的光学系统实现精准的多角度扫描，为医疗团队提供清晰且详细的解剖结构模型。其核心在于结合先进的传感器配置与重建算法，有效提升手术导航的准确性。通过此类创新，医生能够更好地规划手术路径，同时减少对患者组织的损伤，从而加速术后恢复过程。
图1. 本研究利用机械臂平台采集的多视图图像进行三维重建。使用激光扫描仪获取用于对比的真实数据。
Kinova轻型机械臂技术特点：
高精度控制系统：Kinova轻型机械臂能精准定位，在复杂手术环境中保障安全性，降低对周围组织的损伤风险，同时支持实时反馈，快速响应环境变化，为医生提供稳定操作体验。
模块化设计：Kinova轻型机械臂采用模块化设计，可根据需求定制或更换模块，适应不同医疗场景，如在微创手术中搭载不同传感器或工具。该设计便于维护和升级，降低长期使用成本，使其成为医疗领域的多功能选择。
Gen3系列医疗适配性：Gen3系列具有7自由度，运动范围大，能覆盖手术区域多角度。支持多种通信协议，易与其他医疗设备集成。轻量化、紧凑设计便于在狭小手术空间操作，结合先进3D重建技术，为医生提供清晰解剖视图，提高手术精确性和效率。
多视图图像采集：为确保数据质量及3D重建精度，Kinova轻型机械臂常搭载高分辨率RGB摄像头和光学系统，部分场景还会配置深度传感器或激光扫描仪。这些传感器一般安装在机械臂末端执行器上，可灵活调整视角，采集完整解剖结构数据。
Kinova轻型机械臂的7自由度设计使其在复杂手术环境中灵活移动，实现多角度覆盖。其运动规划算法可实时计算机械臂路径，提升有限空间内的运行效率。为实现精准控制，机械臂采用逆运动学算法，依目标位置和姿态算出各关节角度。控制系统还支持远程中心运动（RCM）模式，对微创手术很重要，可确保机械臂经手术切口时稳定，减少对周围组织的损伤。
3D重建技术的应用
图像数据处理算法
在3D重建中，图像数据处理很重要。系统可通过先进算法，从多视图图像里提取特征点并匹配。常用的有结构化运动（SfM）和同时定位与建图（SLAM）算法，它们能分析图像特征点，算出相机运动轨迹和场景三维结构。
图 2. a) 标注图展示了机器人平台。机器人通过定制支架固定在桌子上。腹腔镜光学系统通过 3D 打印和激光切割部件连接到机器人上。所有轨迹控制和数据捕获均由 Intel NUC 处理。
特征点提取是第一步，SIFT 和 ORB 算法能在不同光照下识别图像关键点。之后，特征匹配算法对不同视角图像配对，保障数据连贯。现在，基于深度学习的 ALIKED 和 LightGlue 等方法也被引入，通过学习图像特征全局分布，提升匹配鲁棒性。
图 4. 使用不同轨迹和照明条件获得的肾脏和肝脏的 3D 重建。对于肾脏（第 1 行），在手术室照明下使用 Open-Far 轨迹捕获数据，并使用 ALIKED-LG 图像匹配器进行处理。肝脏（第 2 行）在腹腔镜照明下使用穿刺器轨迹捕获，并使用 GIM-LG 匹配器进行处理。在这两种情况下，预测的 3D 模型（第 1 列和第 2 列）与真实激光扫描（第 3 列）以及后处理的对齐重建（第 4 列）进行了比较。
最后一步是点云生成，系统把匹配后的特征点投影到三维空间，生成稠密点云模型，为后续3D 重建提供基础数据支持。选择算法时，需结合手术场景复杂程度和计算资源限制，综合考量算法精度和效率。
微创手术技术的发展离不开创新设备的支持。Kinova轻型机械臂通过其精准的多视图图像采集和3D重建能力，为微创手术提供了强大的技术保障。未来，机械臂可以结合实时数据处理技术，实现手术过程中的动态3D建模。这将帮助医生在手术中实时调整操作策略，提升手术的成功率。此外，Kinova机械臂的模块化设计可以支持更多类型的手术工具，为微创手术技术的多样化发展提供可能性。通过不断的技术突破，机械臂将在推动微创手术技术发展中发挥重要作用。
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