原标题：融合高分辨率成像技术与深度学习算法自主机器人做眼部手术成功率大幅提升

实验装置示意图。图片来源：物理学家组织网

美国约翰斯·霍普金斯大学科学家研发出一款新型自主机器人系统，有望精准完成视网膜静脉插管术，为治疗严重眼疾开辟新路径。该研究在先进的机器人控制技术基础上，融合了高分辨率成像技术与深度学习算法，展现出卓越的感知与反馈能力。相关成果发表于新一期《科学·机器人》杂志。

视网膜静脉阻塞是一种致盲性眼病，当眼球后部感光组织——视网膜中的静脉被堵塞时，会导致视力急剧下降甚至丧失。目前，视网膜静脉插管术被视为一种极具前景的治疗手段。医生将一根极细的针精准插入受阻静脉，注入溶栓或抗血管异常生长的药物。但视网膜静脉的直径与人类发丝相当，手术精度要求极高，手动操作难度极大，稍有不慎便可能损伤脆弱的视网膜。

新研发的自主机器人系统可在微米级尺度上稳定执行插管任务，确保针头准确进入目标血管，同时最大限度避免组织损伤。研究显示，在静止眼球中，机器人成功插管的比例达90%；在动态模拟条件下仍保持83%的成功率。尤为关键的是，系统能可靠识别针尖何时接触并顺利进入静脉。

该系统配备两个专用于眼部微创手术的机器人，分别持针与操作工具。硬件上集成了3种深度学习模型，经训练后能实时追踪针尖运动、识别解剖结构，并自主规划最优路径，确保精准穿刺。目前，团队已在离体猪眼上开展测试，部分实验还模拟了活体呼吸带来的周期性眼球微动。

团队表示，视网膜静脉插管术所需的操控精度须小于100微米，远超人类手部生理能力。这一突破表明，借助机器人与人工智能，最精细的眼科手术已可实现部分自动化，且具备安全性、准确性与可复制性。但要真正应用于临床，还需进一步在活体动物及人体试验中验证其有效性与安全性。（刘霞）