“盡可能少或小的創傷，使患者達到并保持最佳狀態”，是外科醫生不斷追求的目標；“達到病人付出盡量小的代價而達到同樣良好的效果”，是醫學史上的永恒主題。公元前4世紀，古希臘醫學家Hippocrates曾告戒外科醫生“不要作得過多”。1987年，法國醫生Mouret偶然完成第一例微創切除膽囊手術，標志著新的醫學里程碑的誕生，微創手術概念形成。隨著現代科學和醫學的不斷發展，微創手術日益成熟完善，成為外科發展的必然趨勢和追求目標，其中腹腔鏡手術是典型代表。

據統計，全球每年腹腔鏡手術超過750萬例，憑借其手術總體創傷小、術中出血少、術后恢復快疼痛輕等優勢，已發展成為臨床中應用廣、需求大、效果好的微創手術。在普外科手術領域，腹腔鏡手術已經大范圍的普及推廣，從最初的膽囊切除術、闌尾切除術等，到后來的胃癌根治術、結直腸癌根治術、規則性半肝切除術等，現在幾乎涵蓋了普外科學科領域內的所有手術。

如圖1所示，腹腔鏡手術中除了主刀醫生，必須配置一位持鏡手為主刀醫生提供相應的照明和最佳的視覺反饋，因此持鏡手的工作非常重要，可謂主刀醫生的“眼睛”。但腹腔鏡手術過程中，持鏡手容易受疲勞、手部震顫、注意力分散等影響，乃至與主刀醫生有效溝通困難（尤其對于初學者），直接導致手術效率下降。

眾所周知，機器人具有定位精度高、響應速度快、運動平穩性強等優勢，且不受情緒及疲勞等因素影響，為腹腔鏡手術中持鏡手所面臨的問題提供一種有效的解決方案——機器人換人。如圖2所示，腹腔鏡手術中，持鏡機器人取代持鏡手夾持腹腔鏡，并通過人機交互接口接收主刀醫生指令調節腹腔鏡位姿，可為主刀醫生提供穩定的手術視野，輔助主刀醫生高效地完成腹腔鏡手術。

基于腔鏡圖像的主動式引導是持鏡機器人的人機交互接口發展趨勢，其核心為手術器械視覺追蹤。現有的手術器械視覺追蹤方法大多借助人工標記進行手術器械追蹤，在手術器械操作末端附加顏色顯著的標記物。但是這種方法對于通用手術器械并不適用，而且臨床需要增加額外殺毒滅菌流程，應用范圍有限，因此無標記手術器械視覺追蹤更具臨床普適性。

然而，術中腹腔環境復雜多變，腹腔鏡視野中無標記手術器械精準定位難度較大，且追蹤速度往往無法滿足主刀醫生對持鏡機器人的實時性要求，嚴重影響了主刀醫生的手術操作感，極大制約了持鏡機器人在臨床中的推廣與應用。

根據上述原因，中國科學院蘇州生物醫學工程技術研究所高欣團隊嘗試人工智能賦能持鏡機器人，借助深度學習方法，融合區域分割思想與目標搜索策略，提出了一種新型的全自動無標記手術器械視覺追蹤方法。

所提方法通過構筑輕量型的腹腔鏡圖像分割模型，快速提取腹腔鏡視野中手術器械不同部件區域，并且利用手術器械結構特點，將手術器械關節作為追蹤靶點，然后結合腹腔鏡視野中手術器械運動特性，引入視覺追蹤過程上下文信息，最終實現無標記手術器械的精準跟蹤。

圖3腹腔鏡手術視頻中無標記手術器械視覺追蹤結果。紅色曲線表示手術器械實際運動軌跡，綠色曲線表示手術器械視覺追蹤軌跡：a腹腔鏡手術視頻中抓鉗的視覺追蹤結果。b腹腔鏡手術視頻中電鉤的視覺追蹤結果。

實驗結果顯示，研究團隊所提方法相比于現有的無標記手術器械視覺追蹤方法，追蹤精度更高、追蹤速度更快、定位誤差更小。該項研究為持鏡機器人視覺追蹤模塊提供了一種新的研發思路，并將助力臨床實施精準微創外科手術，對精準醫學的長遠發展具有重要指導意義。