近年来，机器人手术已经在很多医学领域得到广泛应用^{［1, 2, 3］}。其中，骨科手术机器人辅助手术优点明确，它带来了更高的精准度，更安全的操作空间，更少的围手术期并发症，为高难度手术提供有效辅助^［4］。但其自身亦有明显不足，包括患者远期预后改善不明确，更长的手术时间，更高的花费且目前功能单一，尚不能满足自动化安全操作需求^{［5, 6］}。完善的术前准备和术中多元信息感知对提升手术安全性起到至关重要的作用，基于多元安全策略的操作型机器人是未来研究的方向。本综述旨在回顾总结机器人手术目前的安全策略研究进展，以期为骨科手术“操作型”机器人进一步发展提供思路。

自1986年ROBODOC骨科手术机器人发明以来，其技术已经经过了三十余年的发展。大多数手术机器人被研究应用于辅助关节置换手术。将术前影像学数据导入计算机，构建个体化三维模型，借由人工智能/经验充足的外科医师测量计算出手术路径，通过合适的入路选择和暴露，可合理地避开骨骼周围的重要组织结构，从而提高手术的精度和安全性^{［7, 8］}。

相比于其他外科手术而言，骨科手术使用影像学进行解剖定位上具有优势，但术中直视视野受限，更加依赖于术中透视辅助定位。基于此原因，机器人在骨科手术中主要起到辅助导航作用。而目前临床上普外科最常使用的“达·芬奇”操作型手术机器人起源于腹腔镜自动定位系统，位于操作台的术者远程控制机械臂和腹腔镜缩放，具有良好的直视视野。该机器人系统以提高术者的操作能力、扩展手术视野为主要功能，绝大多数手术操作、定位由术者直视下控制^［9］。

此外骨科手术具有一些特点：其一，手术过程中主要处理的是硬组织，使用磨钻、铣刀、钉棒系统等工具进行手术操作与使用血管钳、手术刀和电刀等处理软组织不同，坚强材料之间的相互应力作用会使操作轨迹发生一定偏移^［10］。其二，由于人体解剖结构与操作间隙选择，部分骨科手术难以获得直视操作下良好而开阔的视野，判断解剖结构凭借术者经验与术前影像学检查得以补足，术中策略选择依赖于术者操作过程中的触觉反馈与手术经验。其三，骨科尤其是脊柱外科手术，术区涉及重要的神经结构，其损伤产生的灾难性后果往往是不可逆转的，对于患者和医生都是不可接受的。

以上，骨科手术机器人向“操作型”机器人发展需要更高的安全需求，目前市面上的商用骨科手术机器人均以辅助导航功能为主，钻孔/磨削等手术操作均为术者徒手操作，这限制了骨外科手术机器人的快速发展^［7］。因此，合理、全面、多元化的安全策略是必不可少的。

由于每个病患的疾病不同，解剖结构具有个体化差异，为了实现高精度的手术操作，需要完善的影像学检查与个体化的手术方案。从最早期的ROBODOC手术机器人开始，获取术前CT信息就被用于增强手术精确度来改善效果和提高安全性。随着影像学的分辨率不断提高，螺旋CT乃至CT三维重建已经成为机器人手术术前准备的常规导航技术。Mako手术机器人系统获取患者的膝关节CT信息并将其重建成为三维模型，术者在模型上拟定手术计划，机器人构建机械臂操作的限制区域，从而避免手术设计之外的骨组织磨削，保证手术方案被严格执行^［11］。Mazor手术机器人是目前全球范围内最常用的脊柱外科手术机器人，在获取到患者术前的CT信息与完善设计的手术方案后，计算机导航模块可以辅助术者执行精确合理的手术操作，为术者提供一定的修正指导^［7，12］。

此外，市面上所有型号的手术机器人均依赖于术者操作与术前方案设计，需要进行长时间的学习与大量的影像学参数分析，具有相当长的学习曲线。目前，虚拟现实技术（virtual reality）与增强现实技术（augmented reality）是一种计算机虚拟技术，构建出三维空间、设计出模拟结构与现实重叠。在医学领域，其主要应用于虚拟手术技术学习，帮助机器人手术的术者提高对于个体化解剖结构和手术过程的认知^［13］。同时还广泛被研究应用于手术术中导航，增加手术的精确性，为计算机与术者提供更多的信息。而其也可以应用于一些复杂手术的术前设计。

术中放射影像学是目前机器人手术术中多元安全信息中的关键，但该方式增加了患者的放射暴露机会^{［14, 15］}。因此，探索收集术中信息的方式是目前研究的热点，按照信号收集的物理学分类，可以将不同信息按照如下进行汇总。

1.基于声学信号的参数分析：骨外科手术方式主要包括切削、钻孔、铣锯等，根据不同的操作方式，其发出的声音也不同。同时，切割皮质骨、松质骨、软组织乃至神经、血管等所发出的声音也有差别，一些研究者收集声学信号。其中，Shao等^［16］使用可调节钻机在猪脊柱标本上选取不同的组织进行钻孔工作，并收集发出的声压信号加以分析，结果表明，在不同组织钻孔产生的声压信号具有明显差异，收集相关信号并加以分析可以辅助判断脊柱外科手术钻孔情况。Phol等^［17］将大鼠颅骨作为声信号收集模型，使用磨钻进行钻孔操作，并以颅骨层次结构作为基础分析收集到的声音信号，以期构建大鼠颅骨手术中的声信号建模提供大数据学习，但作者也同时指出，不同生物物种、年龄、骨组织情况等均大不相同，需要庞大的学习数据。

声学信号在医学中的应用还包括超声成像技术，目前该技术主要依赖于经验丰富的超声科医师进行徒手操作与结果解读。而Yang等^［18］已经成功使用机器人进行脊柱的超声检查：使用力学传感装置确保超声探头与人体的贴合，并基于超声检查结果构建脊柱的可视化三维重建。尽管该技术与传统意义上的手术机器人结合尚需进一步研究，但可预见到其可能会成为术中多元信息收集的重要一环。

2.基于光学信号的参数分析：在术前获取到的影像学参数基础上，确保手术过程中获取到的影像学信息能够与术前信息相匹配是至关重要的。为此，严格的注册流程是必不可少的，包括患者体位合适、选择恰当术区与置入注册定位装置。在注册装置的辅助下，应用光学摄像头、术中C型臂或者O型臂获取患者解剖学方位参数，匹配患者术前影像学，从而顺利地进行后续手术操作。目前商用的骨科手术机器人通常使用放射影像学与传统光学跟踪模块相结合的方式以减少单一方法注册可能产生的偏差。以Mazor手术机器人为例，手术机器人的光学摄像头会从一个固定的角度观察注册装置，当注册装置位置发生偏移时，传感器会获取这一信息，警示术者可能发生的患者体位变动，必要时锁定操作臂的移动以确保手术的安全^［7］。

基于多元信息综合分析，该技术目前也得到了进一步的发展，Ahmad Fuad等^［19］将该光学导航技术应用于一种分段铰链式柔性机械钻机的位置跟踪，当钻机位于骨骼外部时，光学导航技术可以精确地定位钻头的分段位置；当钻头进入骨内时，结合基于电位器的跟踪系统，可以为柔性钻机提供完整的位置信息，从而为手术提供指导。Zhu等^［20］学者摒弃了传统的可视化光学标志物，建立了一种基于结构光的无标记注册系统，较传统的注册方式而言，在不提高误差的同时，简化了注册工作流程。

如前所述，虚拟现实技术和增强现实技术在术中导航方面的应用也被广泛研究，特别是在一些解剖结构复杂的结构中，该技术可以增加手术安全性，精确手术范围。Burström等^［21］在将增强现实技术应用于机器人椎弓根置钉手术中，在猪脊柱模型上进行钻孔实验，结果表明混合增强现实技术可以改善对于深部组织的认知，同时减少辐射暴露。

3.基于电磁信号的参数分析：电磁导航辅助技术是一种被广泛研究的定位导航手段，应用于包括硬组织磨削、神经定位、肿瘤介入治疗、血管介入治疗等需要高精度定位的治疗操作^［22］。作为骨科诊疗过程中新兴的一种辅助定位手段，具有精度高、无遮挡、抗金属干扰等优点。Wu等^［23］将经皮经椎间孔内镜腰椎减压术中常规C臂与电磁辅助导航技术相比较，其中疼痛视觉模拟评分（VAS）、Oswestry功能障碍指数（ODI）等手术疗效相关参数差异无统计学意义，而电磁辅助导航技术组术中放射暴露显著下降。Sun等^［24］建立了一种由电磁导航工具引导的颌面外科机器人系统，在术前完善手术设计后，使用该系统引导术者进行动物模型截骨操作，并进行术后CT分析其精度，评估表明该技术精度满足手术需求，并且更加精确简便。但这一技术在联合骨科手术机器人中应用较少，如何进一步分析电磁导航信息供骨科手术机器人系统学习和进行算法变换仍需要进一步研究。

4.基于力学信号的参数分析：在传统骨科手术中，需要术者通过手感与经验判断钻孔或者磨削的深度，机器人手术操作过程中的力反馈信息也就是机器人的“手感”，收集力反馈信息可以有效判断实时组织状态。Qu等^［25］提出一种利用超声骨刀测量椎板铣削力的机器人系统，基于反向传播神经网络建立骨识别模型，并对铣削分层和识别算法进行了分析，判断识别骨组织，增加了手术的安全性。

除了来自磨钻/骨界面上直接的力学反馈之外，钻头或者骨骼本身的震动也是一种可以监测的力学信号。Dai等^［26］新颖地提出了一种利用分析骨震动力学信号从而提高磨削安全性的方法：利用非接触式激光位移传感器记录骨的振动信号，通过对估计的谐波振幅进行补偿，减小铣削力的影响后，进行骨组织状态分析，从而提高安全性。

此外，尽管远程操作是其中一些手术机器人的一大优势，但这也意味着即时触觉反馈的缺失，因此，建立仿真触觉反馈是增加机器人安全性的一个新思路。Ouyang等^［27］设计了一种仿生控制模型，以呈现振动和力反馈，在手术机器人上实现了触觉模拟，成功弥补了机器人手术过程中缺失的直接触诊信息。

5.基于术中算法补正的安全策略：算法补正是手术机器人安全策略的重要一环，上述许多信号收集均需要进行诸如降噪、放大、变换等算法补正，从而减少如术中操作、手术室环境和其他因素对于手术过程的影响。而为了进一步提升手术精确性，更加先进而全面的算法是必不可少的^［28］。

2017年Jiang等^［29］报告了一种脊柱运动的经验模型，可有效识别患者术中呼吸运动、心脏跳动等生理现象造成的骨骼微动并进行补正，从而进一步增加机器人手术的精确性。另一方面，手术过程的器械磨损可能会影响机器人手术过程中的精确性和安全性，研究者在椎板切除机器人手术中引入刀具磨损检测方法，可以让系统对于术中铣削力和切割深度的估算更加精确，提高了手术的安全性。王欢等^［28］也提出了一种基于骨关节手术部位分片的方法，对磨削路径进行了系统优化，提高了手术效率。

机器人系统的安全策略是目前手术机器人重要的组成部分。目前手术机器人仍以术前影像学参数设计、术中放射影像学参数匹配、简单的算法修正和人机互动作为手术安全性的保证，具有初步程度的研究成果。但该技术仍具有缺陷，如增加术中暴露、自主性差、经济适用性低等^［30］。因此，骨科手术机器人整体的安全策略需要进一步发展。

导航置钉技术是最早一类被研究的手术机器人技术，已经具有相对成熟的技术，但目前主要为辅助导航功能，自动化置钉过程仍需要深入研究^［31］；机器人辅助椎板切除技术是一种新颖的手术机器人技术，具有更高的精确性和安全性需求^［32］。

现存关于骨科手术机器人的临床对照研究主要与传统手术方式进行对比，如手术时长、术中暴露、症状改善、并发症发生率、症状改善等，大多数对照研究结果表明机器人手术优于传统手术方式。比如王成伟和侯克东^［33］将传统腰椎后路手术与改良机器人辅助手术对比，结果表明，机器人辅助螺钉置入可接受率为98.2%，高于对照组的93.0%。郑博隆等^［34］对比了“天玑”骨科手术机器人辅助与徒手穿刺椎体成形术治疗上胸椎椎体压缩骨折的疗效，机器人组的骨水泥渗漏率要低于徒手组。但也有研究表明，机器人辅助骨科手术的手术时长较传统手术更长、出血量增加，可能与手术步骤或学习曲线相关^{［35, 36］}。同时，Gao等^［37］对于机器人辅助经皮椎弓根穿刺进行了回顾性研究，结果发现共计18例机器人手术组中有1例注册失败、1例导针弯曲的情况发生。更重要的是，Yang等^［38］统计了2011至2017年2 528例经受腰椎后路融合手术的患者进行回顾性研究，结果表明，使用机器人辅助技术成了术后30 d内感染、翻修和内植物相关并发症发生的独立危险因素，其中，机器人组中感染导致的翻修率约为对照组的4.5倍。

手术机器人本身是多学科于一体的医疗器械产品，需要如生物学、生物工程、生物化学等多学科协同合作研究^［39］。目前的研究方向主要分为术前信息收集、术中参数获取以及更先进的算法设计等。除了期待影像学技术的进步之外，术前信息收集应考虑更加完善的患者个体化信息（如性别、年龄、骨密度等），并利用大数据学习等提高机器人系统的自主性和安全性。术中多元信息参数的分析是机器人安全策略最为主要的一部分，在术中收集手术过程中产生的声学、光学、电学和力学等信号并加以分析，实现实时状态感知，进行更精确的操作控制。算法设计作为机器人手术中的重要一环，目前现存的商用机器人算法均较为复杂，并且功能单一，如何精简目前的算法、实现自动化反馈并统一更多的术中多元信息参数仍需要进一步多学科交叉研究。目前，我国的骨科手术机器人仍处于发展阶段，基于以上原因，对于其安全策略的研究在未来仍是研究热点。