目的:建立光学体表监测系统(OSMS)引导容积旋转调强(VMAT)技术应用于全身放射性治疗(TBI)的基本流程,评价OSMS在放疗前分次间辅助摆位和放疗中分次内实时监测位置误差的精确性和有效性.方法:回顾分析造血干细胞移植前清髓接受OSMS引导VMAT-TBI的白血病患者15例,CT模拟定位,分别在头先进仰卧位(HFS)和脚先进仰卧位(FFS)采集全身图像数据,传输至治疗计划系统进行图像融合、多中心VMAT放疗计划设计及剂量验证,处方剂量为800 cGy/4F,一天两次.放疗前采用OSMS辅助摆位,CBCT进行位置验证,治疗中应用OSMS监控,通过分析离线日志文件获得OSMS实时监测的分次内误差.结果:HFS模式计划靶区的平均剂量和覆盖率分别为(905.4±19.0)cGy和(93.0±2.8)%;危及器官肺和肾脏平均剂量分别为(603.7±55.7)cGy和(600.4±49.6)cGy;晶体最大受照剂量为(393.9±58.9)cGy.FFS模式计划靶区的平均剂量和覆盖率分别为(888.5±58.9)cGy和(94.0±3.2)%;衔接处的最大剂量为(1148.9±72.9)cGy.单次放疗实施时间为(75.1±15.1)min.放疗前OSMS辅助摆位,CBCT三维矢量总偏差在平移方向和旋转方向分别为(2.71±1.96)mm和(0.91±0.90)°.在放疗中OSMS监测的分次内运动幅度平移方向三维矢量偏差为(1.95±1.88)mm,其中偏差在1mm以内的在LNG、LAT和VRT方向上占比分别为57.5%、79.7%和62.1%;旋转方向三维矢量偏差为(0.76±0.72)°,其中偏差在1°以内在Rtn、Pitch和Roll方向上占比分别为93.1%、85.7%和94.3%.结论:VMAT简化TBI流程,同时提高靶区的覆盖率并较好地保护危及器官;采用OSMS可减少位移误差特别是旋转误差,为保障TBI精确实施和患者的安全性,有必要联合OSMS进行辅助摆位和分次内位置监测.

保留勃起功能是根治性前列腺切除术的重要目标。由于与勃起功能密切相关的神经血管束难以被识别和定位，在术中易受到损伤，患者术后勃起功能障碍的发生率较高。神经电刺激、超声和MRI等手段在术中实时定位神经血管束时均有较大局限性。荧光成像技术在外科手术导航应用研究中的不断深入为实现神经血管束的术中实时可视化提供了可能。目前，国际上已有众多针对轴突、髓鞘、神经束膜和滋养血管等神经内部结构的荧光显像剂，它们在与神经的亲和力和成像效果上各具特点。已有部分亲脂性小分子、恶嗪类染料和多肽-染料偶联物在啮齿类动物体内或人离体标本中实现了对前列腺周围自主神经的成像，非特异性神经血管染料吲哚菁绿已在临床上被用于辅助保留性神经的根治性前列腺切除术。本文对荧光神经成像技术和其在根治性前列腺切除术中用于实时定位神经血管束的相关研究作一综述。

目的:初步探究体表光学引导跟踪系统(OGTS)在肿瘤放射治疗应用中的追踪精度。方法:分为模体验证及临床验证，模体验证采用专用设备，利用OGTS记录光学标记点在反光球平台上从指定位置移动到目标位置的位移值，将该位移值与模体中固定距离比较，以计算系统的准确性与重复性。临床验证通过选取45例放疗患者进行OGTS跟踪准确性和重复性研究，其中头部、乳腺、直肠肿瘤患者各15例。每例患者均获取随机3个治疗分次下图像引导校正摆位前后图像引导定位系统(IGPS)和OGTS的值，分别记录每次误差校正的平移值。治疗前用IGPS修正患者摆位误差并获取相关数据，以IGPS校正平移误差的结果为金标准验证OGTS监测患者位置平移的准确性，计算综合平移偏差。结果:模体测量结果显示，跟踪准确性的综合平移偏差最大值为0.18 mm，跟踪重复性综合平移偏差的标准差为0.03 mm。临床试验结果统计显示，IGPS与OGTS追踪精度仅在头部 z方向上差异有统计学意义( t＝2.21， P<0.05)，而在头部其他方向及乳腺、直肠的3个平移方向差异均无统计学意义( P>0.05)。综合平移偏差分析表明，在头、乳腺、直肠分别为(0.91±0.62)、(1.64±1.30)和(1.52±1.29)mm，符合两者偏差≤2 mm的要求。 结论:OGTS操作简单、追踪精度较好，可辅助IGPS用于治疗中实时呼吸监测。

目的:探讨国产睿米手术机器人(神经外科定位导航系统)在颅骨或脑内微小病灶及功能区病灶精准切除手术中的效果及安全性。方法:中日友好医院神经外科自2021年10月至2022年3月在国产睿米手术机器人辅助下导航、定位并切除颅骨和脑内微小病灶及功能区病灶12例，术中均采用头皮Markers进行光学注册，记录注册误差，根据病灶的颅骨映射，由机械臂激光导航描记、设计头皮切口及骨瓣边界；术后行头颅CT和MRI扫描观察颅内出血、病灶切除情况；将术后影像与术前手术计划相融合，计算计划骨瓣中心与实际骨瓣中心的偏移误差。结果:12例患者的注册误差为(0.90±0.12) mm(范围为0.6~1.5 mm)，机械臂注册误差为0.09~0.12 mm。计划骨瓣中心与实际骨瓣中心的偏移误差为(1.9±1.1) mm(范围为1.4~4.5 mm)。所有患者均在手术机器人机械臂导航下一次性精准找到病灶边界，对皮层及病灶周围组织破坏性小；术后复查头颅CT或MRI提示所有病灶均完整切除，均无严重并发症发生。结论:国产睿米手术机器人可为颅骨或脑内微小病灶及功能区病灶切除术提供精准的定位和导航功能，提高了手术效率，保障了手术安全。

神经导航技术，作为一种先进的高精度手术定位技术，促进了微创神经外科的发展。随着神经成像技术和计算机算力的提升，导航系统也呈现功能多样化，广泛地应用在脑肿瘤、脑出血、脑血管畸形等病变手术中。光学导航的出现，解决了有框架立体定向的创伤性问题，成为当前主流的神经导航系统。电磁导航的应用解决了光学导航的视线遮挡问题，但是由于其磁场的不稳定性，目前并不能完全取代光学导航。基于混合现实技术的虚拟导航，为临床医师带来沉浸式体验，摆脱了传统导航的“手眼分离”问题。3D打印定位导板技术，由于其成本低、操作简洁，在诸多的临床报道中也取得了不错的效果。神经导航机器人的出现，引领了智能导航的发展。但是，如何在保证导航精度的前提下，降低导航的研发成本，简化其临床使用流程，仍需进一步探索。

目的:探讨基于智能术前规划的下颌骨重建手术机器人系统的可行性与精准性。方法:术前选取上海交通大学医学院附属第九人民医院就诊的115例头颅无异常的成年患者的CT影像，男57例，女58例，年龄(40.3±9.1)岁，就诊时间2010年2月至2019年5月；另选取115例肿瘤侵蚀下颌骨的成年患者的CT影像，男62例，女53例，年龄(55.6±7.2)岁，就诊时间2008年3月至2019年8月。建立智能颌骨重建手术机器人系统，主要由工作站、UR5六自由度机械臂、光学定位跟踪仪、六自由度力传感器、截骨手术工具组成。将2组患者的颌面CT图像数据用于训练残差连接的3D V-Net分割网络自动分割下颌骨，并用该网络对1例54岁需腓骨重建的下颌骨肿瘤男性患者的头颅CT数据进行自动分割，形成下颌骨模型，以手动分割结果为标准，评价自动分割的精度。使用基于机器学习的颌骨特征点还原法根据该患者的上颌骨特征点自动还原下颌骨特征点，形成重建方案，以下颌骨未缺损部分实际特征点与还原的特征点位置的误差值评价精度。利用该患者的下肢CT数据，制作5个3D打印的腓骨仿真模型。应用智能颌骨重建手术机器人系统，基于术前规划的图像，结合光学定位系统以及力传感器信号，实现机械臂与手术医生协同操作进行腓骨塑形，完成30次截骨。以CT影像下的术后腓骨段截骨面与术前规划的位置距离与角度偏差为精度标准，验证手术机器人系统精度。采用描述性方法进行统计学分析，数据以 ± s表示。 结果:设计的分割网络自动分割下颌骨肿瘤患者下颌骨的精度为96.581%，耗时小于30 s。该病例下颌骨特征点的误差值为(2.24±1.74) mm。下颌骨重建手术机器人能精确、快速地实施腓骨模型塑形，截骨的位置误差为(1.02±0.45) mm，角度误差为(0.96±0.42)°，术中耗时约15 min。结论:智能术前规划能精确地分割下颌骨并定位下颌骨特征点，下颌骨重建手术机器人系统能精确地实现功能性下颌骨重建。

目的:建立本单位应用光学表面监测系统(OSMS)门控技术在左侧乳腺癌深吸气屏气(DIBH)放疗的基本流程，比较应用OSMS与CBCT确定左侧乳腺癌DIBH放疗摆位误差的一致性。方法:20例左侧乳腺癌患者采用DIBH方法治疗，OSMS与模拟定位DIBH体表外轮廓配准，CBCT扫描与模拟定位CT配准各记录得到误差数据，数据包括左右( x)、上下( y)、前后( z)方向平移误差和旋转误差 Rx、 Ry、 Rz。采用 Pearson法分析两者相关性， Bland- Altman法检验两者一致性。 结果:两种方法呈正相关， x、 y、 z方向平移误差以及 Rx、 Ry、R z方向旋转误差的相关系数分别为0.84、0.74、0.84、0.65、0.41、0.54( P<0.01)，95% CI值分别为－0.37～0.42 cm、－0.39～0.41 cm、－0.29～0.49cm和－2.9°～1.4°、－2.6°～1.4°、－2.4°～2.5°，均<5mm和3°。20例左侧乳腺癌DIBH放疗患者系统误差<0.18cm，随机误差<0.24cm。 结论:左侧乳腺癌DIBH放疗中应用OSMS与CBCT两种方式确定与模拟定位状态误差具有一致性，CBCT图像引导基础上使用无辐射的OSMS验证位置信息是安全可靠的。

目的:评价视觉反馈呼吸训练模块在左侧乳腺癌深吸气屏气放射治疗中的应用。方法:30例左侧乳腺癌保乳术后拟行全乳放疗患者经宣教培训后全部符合深吸气屏气要求，使用主动呼吸控制设备控制屏气状态行CT定位。将其随机分为使用(A组)和未使用(B组)视觉反馈呼吸训练方法两组各15例。A组使用光学体表监测系统的视觉反馈呼吸训练模块实现，B组使用音频互动方法指导患者屏气。通过分析光学体表实时治疗数据，比较两组患者不同治疗分次间呼吸的可重复性以及一个分次内多次屏气的稳定性，两组患者完成治疗所需屏气次数以及治疗时间。使用GraphPad Prism 6.0软件进行数据处理和作图，使用SPSS 21.0软件进行均值分析和正态性检验。结果:视觉反馈呼吸训练方法使患者的可重复性从1.5　mm降至0.7 mm ( P<0.05)，稳定性从1.1 mm降至0.8 mm ( P<0.05)，治疗所需屏气次数平均从4.6次降至2.4次( P<0.05)，平均出束时间和总治疗时间分别从336　s和847　s降至235　s和602　s ( P<0.05)。 结论:基于视觉反馈的呼吸训练模块可以提高左侧乳腺癌深吸气屏气放疗的可重复性和稳定性，有效减少憋气次数和治疗时间。

目的:评估基于多深度相机的三维重建技术用于放射治疗患者日常定位的可行性。方法:使用3个Intel RealSense D435i相机，经过感兴趣区域提取、滤波、配准、拼接等过程，实时融合点云，重建患者的真实光学3D表面。重建后的表面与定位CT体表外轮廓配准以完成定位。本文使用多个模体验证系统可行性，以及头颈部患者5例、胸部患者10例、骨盆部患者5例验证临床可行性。采用配对 t检验分析各组数据。 结果:系统运行时间为0.475 s，可达到临床上实时监测要求。模体实验中配准六维误差分别为左右（1.00±0.74）mm、头脚（1.69±0.69）mm、腹背（1.36±0.87）mm、偏转角0.15°±0.14°、俯仰角0.25°±0.20°、翻滚角0.13°±0.13°。在实际患者摆位中平均摆位误差为左右（0.77±0.51）mm、头脚（1.24±0.67）mm、腹背（0.94±0.76）mm、偏转角0.61°±0.41°、俯仰角0.69°±0.55°、翻滚角0.52°±0.35°，平移误差在2.8 mm以内，其中骨盆区域摆位误差最大。结论:多深度相机实时三维重建技术适用于放疗患者定位，该方法定位准确，可检测患者位置的微小移动，满足放疗要求。

目的:基于深度学习方法开发眼前节相干光层析成像术（AS-OCT）图像分析系统，并评价其对常见角膜病变及特征的自动识别与定位效果。方法:收集2011年1月至2019年8月于青岛眼科医院就诊的患者4 026例（5 617只眼），男性1 977例，女性2 049例，年龄（45±23）岁，将其AS-OCT图像作为训练集，由临床医师人工标注角膜上皮缺损、角膜上皮增厚、角膜变薄等16种特征的类型和位置，以及角膜上皮层和基质层的组织分层，用于训练基于深度卷积神经网络算法构建的AS-OCT图像特征识别模型和角膜分层模型。再收集1 709幅患眼AS-OCT图像作为验证集，由模型对特征和角膜分层情况进行识别，并与人工标注结果相比，通过准确度、灵敏度和特异度来评价角膜特征检测模型，采用模型标注区域与人工标注区域的重合率（Dice系数）来评价角膜分层模型。结果:5 617幅训练集人工对角膜特征的标注结果（训练数量）为角膜上皮缺损1 472例、角膜上皮增厚2 416例、角膜变薄2 001例、角膜前凸780例、角膜增厚2 064例、上皮下水泡358例、上皮下混浊486例、角膜溃疡1 010例、基质混浊3 635例、后弹力层褶皱1 060例、后弹力层脱离137例、角膜后沉积物665例、角膜穿孔176例、角膜异物127例、LKP术后299例、PKP术后234例。验证集中1 709幅图像中1 596幅被人工标注特征，角膜特征检测模型对16种特征的检测结果与人工标注结果相比，平均灵敏度为96.5%，平均特异度为96.1%；15幅图像存在特征漏检，漏检率为0.93%。角膜分层模型对于角膜上皮层和基质层分割的平均Dice系数分别为0.985及0.917。结论:该系统可为医师提供AS-OCT图像中角膜特征的类型和位置信息，准确率较高，可以帮助眼科医师提升诊断效率及准确性。 （中华眼科杂志，2021，57：447-453）