靜脈穿刺機器人技術發展現狀*

闞孟菲, 丁 皓, 劉浩宇, 莊 逸, 丁思吉, 夏冬陽

(1.上海理工大學 醫療器械與食品學院,上海 200093；2.上海健康醫學院 醫療器械學院,上海 201318)

0 引 言

靜脈穿刺是一種常見的醫療手段，多應用于靜脈注射、采血、輸血等治療工作[1]。但在現代醫療工作當中仍采用傳統的穿刺技術，即醫生手工穿刺。在臨床治療當中，由于不同病人的生理狀況以及臨床醫師的穿刺技術熟練程度的差異，都會在一定程度上影響靜脈穿刺的成功率。根據資料統計，普通患者一次性穿刺成功概率為83 %～95 %之間。由于兒童、老年人和肥胖人群手部靜脈具有細、小、脆弱等生理特點，穿刺成功的概率低于70 %，多數人需要3次以上的嘗試才能夠穿刺成功[2]。而在疫情期間,由于醫療資源的調度[3]，導致低風險地區靜脈穿刺技術熟練的醫師匱乏，使得部分地區患者的靜脈穿刺成功率有所下降。靜脈穿刺的失敗不僅會給患者帶來生理上的痛苦,還會給患者帶來精神上的傷害。針對這種現狀，醫院實施了持續的靜脈穿刺后護理管理工作[4]，大量學者也將研究重點放在輔助靜脈穿刺的醫療機器人上。該類醫療機器人可以通過結合靜脈圖像識別與穿刺監測的方式提升靜脈穿刺的成功率，從而降低對患者的傷害。

靜脈穿刺機器人系統主要由靜脈成像和靜脈穿刺兩個部分組成。靜脈成像模塊主要是通過傳感器獲取靜脈圖像，并對獲取的靜脈圖像進行數字化處理，最后再通過屏顯或者投影的方式顯示出來[5,6]，為下一步引導靜脈穿刺提供一個良好的視覺基礎；靜脈穿刺則是通過自動控制原理將穿刺針置于靜脈中心，由于穿刺過程中無法觀察到穿刺針的位置信息，所以需要通過傳感器技術對靜脈壁的刺破狀態進行判斷，監督靜脈通路形成。事實上，靜脈成像技術和靜脈穿刺技術已經在臨床治療上得到了廣泛的應用，但基于這兩種技術的自動靜脈穿刺機器人還處于實驗室階段，盡管在研究的過程中有很多挑戰，依舊取得了不少成果。

1 靜脈成像系統

手工靜脈穿刺主要是依賴人眼以及醫務人員的經驗來進行目標靜脈的確定，而在機器人系統當中需要通過傳感器感知的方式獲取靜脈的位置信息。目前,能夠實現靜脈成像的技術包括紅外光成像、超聲波成像和光聲成像。

1.1 紅外光成像系統

由于每個人的靜脈分布具有不可復制的特性，最早采用紅外光譜進行靜脈成像的是生物識別技術領域，為信息安全提供更有效的保障[7～9]。在現代醫療追求微創甚至無創診斷的條件下，由于近紅外光可穿透身體組織的特性，被廣泛應用于醫學診斷當中。

近紅外成像是指在近紅外光的輔助下進行的圖像采集，這是由于近紅外光可以穿透皮膚、脂肪等身體組織，在無創的條件下暴露皮下組織信息。血紅蛋白對不同波長的紅外光的吸收能力不同，在醫學信息采集上一般選用740～940 nm波長范圍的紅外光進行照明，與皮膚組織相比，靜脈在近紅外圖像中呈現黑色。造成這一現象的原因是,皮下靜脈內血液缺氧,血紅蛋白的光吸收系數較高，背散射光系數較低。

已經投入商用的靜脈成像設備包括VeinViewer(Christie Medical Holdings Inc)和A V400系統(AccuVein Inc)，它們均是采用近紅外成像技術引導靜脈穿刺的圖像可視化輔助設備。設備內置攝像頭、紅外光發射儀和投影儀[10]，通過發射紅外光照射皮膚，并對信息進行實時的數字化處理，最終將處理所得靜脈分布信息投影到皮膚表面，以幫助醫生發現靜脈。圖1為VeinViewer呈現的靜脈分布。從實際應用情況來看，這種靜脈成像設備并沒有顯著提高首次靜脈穿刺的成功率[11]，這是由于醫生雖然可以通過VeinViewer看到深達15 mm的皮下靜脈，但還是無法獲取靜脈深度信息;另一方面,VeinViewer并不能夠實現自動穿刺，依舊需要臨床醫生進行手工穿刺，在手工穿刺過程中,一旦靜脈出現細微的滾動就有可能造成靜脈穿刺失敗。

圖1 VeinViewer 系統下的靜脈圖

除近紅外光成像系統外，中國礦業大學李承東等人提出采用單片機對紅、橙兩種光源分別控制的方法進行靜脈信息顯示，實驗表明，該方法廣泛適用于不同年齡段人的靜脈信息顯示，但依據該方法研發的靜脈顯像儀KFR-JM1的穿刺輔助效果較差。這是由于產品在使用時需要用手部按壓，會導致靜脈產生形變，不利于臨床醫生進行靜脈穿刺。

1.2 超聲波成像系統

由于近紅外穿透能力有限，研究人員提出采用超聲波成像的方式進行靜脈成像[12]。醫用超聲波的穿透能力強，在臨床診斷當中主要用于獲取人體各器官剖面圖，此外，采用多普勒效應還可以獲得血管直徑、血流速度等血管信息[13]，這是由于不同的身體組織密度不同，在遇到超聲波后會產生不同的反射波，從而形成不同的超聲波圖像，同時通過剖面圖可獲得組織的深度信息。

2016年，美國BK Ultrasound公司提出了一種便攜式手持超聲儀——Sonic Window(圖2)。該設備通過超聲波獲取皮下靜脈二維圖像，并以屏顯的方式對靜脈圖像縱向視圖進行顯示[14]。此外,醫生在進行穿刺時，可以根據顯示界面實時查看穿刺針的位置。由于Sonic Window的像素有限，在對直徑較小的靜脈進行顯示的過程中可能會有一定的挑戰。

圖2 便攜式手持超聲儀

2017年,北京工商大學霍亮生等人提出基于B超成像的手持式自動靜脈穿刺裝置[15,16]，該裝置通過超聲波進行血管內徑和深度的采集，從而確定需要進行穿刺的靶血管，再驅動穿刺針進行穿刺動作，直至到達系統預計進針距離。該設備除了采用超聲成像技術外,還集成了靜脈穿刺裝置,來實現自主靜脈穿刺。

雖然超聲成像已經廣泛應用于現代醫學領域，然而在實際的靜脈成像過程中還是會遇到很多問題。例如，由于肥胖患者皮下脂肪豐富，靜脈圖像會出現嚴重的偽影和散斑，從而影響醫生對靜脈位置的判斷。此外，為了提高靜脈圖像的質量，還需要在患者皮膚上涂抹耦合劑，很多情況下可能會需要2名操作員進行同時操作，從而造成醫療資源的浪費。

盡管超聲成像和近紅外成像技術在現代醫療領域已經得到了廣泛的應用，但是依舊存在很多不足。例如，近紅外成像不能夠顯示靜脈的深度信息，超聲成像容易受到偽影和散斑的影響。以上問題都會對靜脈穿刺的結果造成影響，然而兩種技術的結合可以有效彌補單一成像技術的不足。研究人員也在進一步對光聲成像進行研究，用于靜脈輔助設備中。

2 靜脈穿刺系統

在靜脈穿刺過程中，穿刺針需要通過表皮、真皮、脂肪和靜脈壁進入血液，肌肉則位于上面所有層的下面。一旦穿刺針刺穿靜脈壁或者滑過靜脈壁，就判定靜脈穿刺失敗。對于是否成功實現靜脈穿刺，手工穿刺主要依賴于輸液反應來進行判斷，而穿刺機器人可根據力學反饋感知、電阻抗檢測等技術進行判斷。

2.1 力學反饋感知

物理學表明,當彈性膜遇到尖銳的物體時會發生彈性形變，同時會給施力方一個反作用力，而在彈性膜被刺破的瞬間,作用力到達峰值，隨后力水平下降[17]。在臨床醫學中,利用力學的這一特性,可以進行皮膚和靜脈壁的刺破檢測。1998年,Okuno D等人就提出了基于力反饋的自主靜脈穿刺概念[18]，并對兔耳朵進行靜脈穿刺，在穿刺過程中,觀察到2個典型峰值。第二個典型峰值出現后，表明針尖已位于靜脈內，進一步證明了力反饋感知的理論。這一理論的提出為靜脈穿刺機器人發展起到了推動作用。但不同的皮膚和靜脈的張力、強度等力學特性通常是有差異的，在進行判斷時，需要對力的峰值參數進行調整[19]。

2.2 電阻抗檢測

2016年，Cheng Z Q等人提出利用組織的電阻抗來檢測靜脈穿刺情況[20]，有研究表明，不同類型的組織具有不同的電阻抗,表1為不同組織電阻抗值的特征范圍[21]，可以根據所測得的不同組織的阻抗參數來控制針的插入過程。這同樣在Saito的研究當中得到了證實[22]，他們將一個電極附著在兔耳朵的一端，并用內置另一個導電電極的穿刺針對兔耳朵的另一端進行穿刺，當血液流入針頭后，電路短路，電阻抗體積描記器檢測到電阻抗值的變化，從而證明電阻抗檢測可以用來判斷靜脈穿刺情況。

表1 組織電阻抗值的特征范圍 Ω

基于電阻抗穿刺檢測原理，Cheng Z Q等人提出了用于兒童外周靜脈置管的手持靜脈穿刺設備——Cath Bot[23]，該系統主要用于輔助醫生靜脈穿刺。圖3為Cath Bot結構示意，Cath Bot采用同心電極針(F8990/45,FIAB SpA，意大利)進行穿刺，穿刺的過程中，當針尖檢測到血液阻抗值后,表明針尖已進入靜脈當中，設備外殼上的LED被點亮，同時激活電磁鎖,使得針與手持式裝置外殼分離，完成靜脈穿刺。該系統在穿刺檢測的研究上突破了傳統的方法，此外,提出的手持穿刺設備也更具有普遍適用性，但系統并沒有和靜脈成像技術相結合，在穿刺過程中,需要依賴臨床醫生對靜脈位置信息的判斷。如果患者靜脈位置較深,不易發現，會影響靜脈穿刺的成功率。

圖3 Cath Bot結構示意

3 自動靜脈穿刺機器人

盡管關于自動靜脈穿刺機器人的研究還處于實驗室階段，但早在2001年,就出現了第一臺使用單一力實現靜脈穿刺技術的機器人系統——BloodBot,它是通過傳感器觸診的方式判斷靜脈的位置信息，并通過檢測針尖刺穿血管壁瞬間的峰值來判斷穿刺情況，該系統作為第一臺靜脈穿刺機器人系統，為醫療機器人的發展提供了新的方向。但在靜脈定位的過程中，如果無法控制傳感器對臂部施加的壓力，可能會對患者造成傷害。如果力度過大,會導致患者感到不適;力度過小,就無法進行靜脈定位。

隨后,一家創立于2009年的初創公司提出了基于圖像引導的自動采血機器人——Veebot[24]，系統能夠快速有效地完成靜脈穿刺,且成功率高達83 %。這是第一次將圖像引導入針技術應用于手術室之外。實際上，基于圖像引導的自動入針機器人系統早已被應用于現代醫學領域，但這些系統大多是應用于神經外科、骨科等科室的大型手術當中[25]，在靜脈穿刺干預領域的研究涉及甚少。而在實際臨床治療過程中,靜脈成像技術與自動靜脈穿刺技術的結合能夠更有效地完成靜脈穿刺。

2013年,Carvalho P等人提出了一種基于近紅外單目成像和力反饋結合的靜脈穿刺輔助機器人——Phlebot[26]。 該系統采用模塊化的設計原則，通過視覺模塊對靜脈圖像進行獲取、建模， 通過運動模塊到達穿刺部位，最后通過力反饋模塊對目標靜脈進行穿刺。然而該系統并沒有實現自主靜脈穿刺，在穿刺的過程中需要醫生進行穿刺位置的確定。此外，系統在對靜脈進行建模時，只建立了靜脈二維的直線模型。

為實現靜脈穿刺的全自動化，Chen A等人研發的一種可移動的圖像引導靜脈穿刺機器人——Venous Pro。該系統已經進行了4代產品的更新，系統均采用聲光檢測的方法進行靜脈成像。其中,第一代產品是利用雙目攝像頭成像的四自由度機器人系統，與單目攝像頭相比,該系統能夠進行血管深度信息的顯示，從而實現血管三維重建，進一步引導針進行靜脈穿刺[27]。盡管該系統為靜脈穿刺提供了更多的靜脈可視化信息，但該系統并沒有給出有效的靜脈穿刺方案，而且機械臂在執行穿刺工作時,缺少適應人類生理變化的關鍵自由度。2015年提出的新一代Venous Pro是在閉環運動學和圖像共同引導下操縱針的七自由度機器人系統[28]，該系統有效解決了自由度缺失的局限性，但在穿刺過程中,依舊需要依賴臨床醫生進行穿刺定位。第三代Venous Pro對穿刺運動的判別進行調整，利用立體視覺、超聲波、反饋力測量來實時追蹤針的位置[29],相比前兩代產品系統,穿刺精度得到顯著提高。最新一代Venous Pro是在基于前幾代系統的基礎上，僅在算法上進行了改進，在穿刺過程中,采用神經網絡算法試圖捕獲多分辨率尺度下的顯著圖像特征和運動特征[30]，從而提高靜脈穿刺的自動化和成功率。但系統并沒有實現全自動，還是需要操作員進行目標靜脈的確定。

隨著對自動圖像引導的靜脈穿刺機器人系統的深入研究，對靜脈穿刺機器人的開發不再局限于靜脈成像和穿刺技術，而是將機器人系統與血液檢測系統、自動配藥系統相集成，從而形成一個高自動化的機器人系統。

4 總結與展望

目前，靜脈穿刺設備主要分為靜脈成像設備和靜脈穿刺機器人兩類。在部分國家,靜脈成像設備已經投入到臨床使用當中，而靜脈穿刺機器人仍處于實驗室研究階段。從醫院的角度來看，造成這種現象的原因主要有以下3個方面：1)現有的靜脈穿刺機器人系統智能化程度不夠高，仍然需要醫生輔助確認穿刺，并沒有達到緩解醫療資源緊張的問題；2)靜脈穿刺機器人系統的購買和維護成本高，會造成患者穿刺成本的增加;3)人類自身對機器人的畏懼心理會導致患者對機器人穿刺產生抗拒。從研究成果來看，現有的靜脈穿刺機器人體積較大,不方便放置；靜脈成像不夠清晰，受噪聲影響較大，也未能呈現靜脈的深度信息；靜脈穿刺檢測的靈敏度不夠，可靠性差。為推進靜脈穿刺機器人實現臨床應用，需要進一步對以下問題進行研究：1)設計結構更加精巧的靜脈穿刺機器人；2)通過改進算法進一步提高靜脈圖像的清晰度，增加靜脈深度信息的顯示；3)建立可靠的靜脈穿刺檢測系統；4)提升靜脈穿刺機器人的獨立穿刺能力。