然而，目前我国高端医疗器械逾八成被外国跨国企业垄断，外国医疗器械在我国大医院占有率超过70%。因此，开发具有自主知识产权的创新型手术机器人，对我国在该领域的突破具有重要意义。相比之下，血管介入手术机器人的研发面临着巨大的挑战。由于血管介入手术的精准度要求，手术的前期规划就显得尤为重要，利用三维建模技术生成血管和周围关键组织的模型，可以给医生提供更为直观具体的信息，例如，血管的拓扑结构、空间位置、血管的弯曲程度及走向。这些信息都可以减少医生诊断过程中的主观因素，有利于在手术规划阶段发现血管的异常，从而帮助医生选择合理的手术路径与方式，并正确估计手术的难易程度。出于手术路径规划的考虑，外科医生需要量化分析血管树，这就需要血管树的拓扑结构模型，且对血管的相关参数进行计算。
眼底血管手术是当今最具挑战的手术领域之一，主要针对视网膜静脉周围炎、视网膜静脉阻塞等疾病。手术为了减少视网膜出血和渗出，需要破坏毛细血管无灌注区，促使新生血管萎缩，减少反复出血，阻止新生血管性青光眼等以及保护黄斑区等。由于眼底血管手术图像分辨率及操作精细度要求高，手术空间小，操作环境的可视性差，力反馈信息感知不足，以及医生手工操作中生理上的颤抖，手术时间长等不足导致手术成功率较低。因此如果能结合先进的医疗影像设备并和研究团队所开发的血管结构重建的算法，实现术前规划与路径导航，并利用机器人运动精度高、稳定性好的特点来实现辅助或代替医生进行手术操作，将会很好的解决这些问题。这不仅促进了传统医学的革命，也带动了新技术、新理论的发展，并且将形成新的高技术产业。
研究团队近几年开展了眼脑手术机器人导航技术研究。其中包括提出一种基于dominant sets聚类理论的视网膜血管拓扑结构的方法。其核心算法主要包括图像分割、中心线提取以及图型中关键点的分类。此方法提出将复杂区域信息的无限周长主动轮廓模型应用于视网膜图像进行自动分割，从而获取血管信息。针对血管分叉位置的复杂性，结合视网膜血管的分布规则，对血管中心线上不同类型的关键点进行定性分析，最后使用dominant sets聚类理论来对血管段的显著特征分类，建立完整的视网膜血管拓扑结构，为进一步实现路径规划，精准导航打下了坚实的基础。实验表明，该方法在公开的数据库中均取得了良好的效果。
自主开发的视网膜血管拓扑结构建立方法流程
（从左到右：原图、血管分割结果、血管中心线建立、图形建立及分叉点分类和拓扑建构建立）
（慈溪医工所 谢建洋 赵一天）
