降辐射 + 提精度双突破！NOKOV度量动作捕捉系统助力骨科手术机器人落地临床
在精准医疗、医疗机器人的行业发展趋势下，股骨骨干骨折微创钢板植入手术的精度难题成为骨科临床与医工交叉领域的研究重点。山东大学张勤河教授团队重磅研发双模式机器人辅助股骨干骨折钢板植入方法，依托NOKOV 度量光学三维动捕系统实现手术轨迹的精准采集与模型训练，成功攻克微创植板中不可见、不准确、不稳定的核心痛点，相关成果发表于《The international journal of medical robotics + computer assisted surgery》2024 年刊，为骨科手术机器人研发提供了可落地的技术路径。
一、临床核心痛点：微创植板的精度与安全困境
股骨骨干骨折微创内固定是临床首选治疗方案，但传统手术存在显著短板：术中视野受限易导致钢板植入偏差，多次 X 光透视让医生面临高辐射暴露风险，且手术质量高度依赖医生经验，难以实现标准化操作，这些问题直接影响骨折愈合效果与临床诊疗安全。
二、创新技术方案：双模式机器人实现精准植板
团队针对性提出算法自动 + 医生手动双模式钢板植入起点确定方案，适配不同临床场景：复杂病例由医生通过机械臂控制系统手动选点，常规病例由算法基于股骨三维模型与软组织参考点自动计算。
方案核心逻辑为「专家示教 + 机器人复现」，通过NOKOV 光学动捕采集骨科专家的标准植板轨迹，构建深度学习训练数据集，再训练三机械臂协同完成断骨截除、钢板植入、螺钉固定全流程，实现手术操作的标准化与高精度执行。
三、核心技术支撑：Nokov 度量动捕筑牢数据底座
本次研究采用 8 台 Mars1.3H 搭建NOKOV 度量动作捕捉系统，成为方案落地的核心支撑，其核心优势完整匹配科研需求：
- 具备亚毫米级三维定位精度与 4ms 低延迟，可实时捕捉植板器械的位姿、速度、加速度等数据，完整还原专家操作细节；
- 对采集的轨迹数据进行标准化预处理，将轨迹转化为相对起点的姿态点，降低模型训练难度，适配不同应用环境；
- 抗环境光干扰能力强，可在手术室复杂光照下稳定运行，且输出的标准化数据无缝兼容 Python、Matlab 等主流科研框架，加速数据处理与模型训练。
四、实验验证与应用价值：精度达标，多维度赋能临床与行业
经实验验证，该方案中神经网络模型预测的植板轨迹与临床实践高度一致，机械臂可精准将钢板植入目标位置，且植板过程中无股骨模型碰撞问题。
其应用价值覆盖多维度：
对患者，提升植板精度可降低并发症风险，加速术后康复；
对医生，机器人辅助操作大幅减少 X 光辐射暴露，降低工作强度；
对行业，NOKOV 度量光学三维动捕系统的标准化轨迹采集方案，为骨科、康复等领域的医疗机器人研发提供了精准数据支撑，也为医工交叉领域的技术创新提供了参考。
目前，NOKOV 度量动作捕捉系统已广泛应用于医疗机器人、人形机器人等多个科研领域，凭借高精度、高兼容性的技术优势，持续为智能医疗、机器人研发等领域筑牢数据底座，助力精准医疗技术的落地与升级。
