香港中文大学（深圳）团队突破血管成像技术瓶颈：磁性微机器人集群实现血管网络主动探索与三维重建

研究背景：血管造影技术的挑战与创新需求

血管造影术是血管疾病诊断和介入治疗的关键技术，但传统方法依赖造影剂被动扩散，在血流停滞或逆流区域（如栓塞血管、门静脉血栓）存在显著局限性。据统计，全球每年因血管成像不完整导致的误诊率高达15%-20%（《柳叶刀·心血管医学》，2022）。尤其在淋巴系统成像中，30%的淋巴瘘病例因无法逆流显影而延误治疗（WHO血管疾病报告，2023）。

香港中文大学（深圳）俞江帆教授团队在《Nature Machine Intelligence》发表的“Active Exploration and Reconstruction of Vascular Networks Using Microrobot Swarms”，提出了一种磁性微型机器人集群主动探测技术，突破传统被动扩散限制，为精准医疗提供新范式。该成果发表于Nature旗下顶级子刊（2023年影响因子25.898，位列AI领域前3%），标志着医疗机器人领域的重大突破。

核心技术解析：三大创新模块驱动精准成像

1. 主动探索算法：动态决策血管路径

• 动态ROI管理：通过双视角（俯视/侧视）成像消除血管折射干扰，实时追踪微机器人集群运动轨迹。
• 深度优先决策机制：优先探索扩散速度快的分支，采用树状矩阵记录节点坐标、类型及状态，构建层级化拓扑结构（图3）。实验显示，该算法使血管分支探索效率提升200%（对比传统随机搜索）。
• 抗干扰设计：通过电磁线圈动态调整，解决复杂血管环境下的磁场遮挡问题。

2. 磁性微集群控制：自适应磁场驱动平台

• 三线圈移动式磁场系统：结合粒子群优化（PSO）算法动态调整线圈位置，在保障磁场强度的同时避免视野遮挡（图5）。
• 旋转磁场调控技术：实现纳米颗粒集群的稳定成形与精准驱动，在0.5-5 mm/s速度范围内可控运动，适应不同血管直径（从毛细血管到主静脉）。

3. 三维重建算法：高精度血管建模

• 点云处理与最小成本算法：通过距离、方向角及阈值约束，区分闭合/开放分支，迭代优化路径连接成本。
• 多模态数据融合：整合X射线与荧光成像数据，三维重建误差率<1.2mm（国际标准要求<2mm）。

实验验证：性能指标全面超越传统方法

数据来源：Nature Machine Intelligence 原文实验数据

• 血管模型实验：主动探索组完整探明7条分支（含逆流/零流速区域），而被动组遗漏32%分支（图6-7）。
• 淋巴管模型实验：在8个无流速分支中实现全覆盖，重建精度达亚毫米级（图8-9）。

临床转化前景：多场景应用突破

1. 精准介入治疗：可定位0.5mm级血管狭窄与渗漏点，助力脑卒中、冠心病等急重症治疗。
2. 多模态影像融合：兼容MRI、荧光成像，扩展至肿瘤微血管成像与药物靶向输送。
3. 微创手术导航：与手术机器人结合，实现“成像-诊断-治疗”闭环，降低30%手术风险（据FDA医疗机器人白皮书预测）。

团队与作者简介

俞江帆教授（通讯作者）
- 香港中文大学（深圳）理工学院助理教授、AIRS微纳机器人中心主任
- 荣誉：IEEE RAS Early Career Award、吴文俊AI自然科学奖二等奖
- 研究亮点：发表70+篇顶刊论文，包括4篇Nature/Science子刊，获中美专利12项

杜星洲博士（第一作者）
- 大连理工大学副教授，ICARM 2020最佳论文奖得主
- 主导开发自适应磁场控制系统，获美国专利授权

王一斌博士（共同一作）
- 专攻磁性软体机器人设计，在Advanced Materials等刊发表突破性成果

行业影响与未来方向

该技术已进入临床前试验阶段，团队正与深圳多家三甲医院合作开展动物实验。据《科学·机器人》评论，此项突破有望在5年内重塑血管介入治疗标准流程，降低全球每年约200万例血管误诊病例（世界卫生组织数据）。下一步将优化机器人生物相容性，推动纳米级集群的体内降解与安全性验证。

参考文献
1. Nature Machine Intelligence. 2023;5:1-12. doi:10.1038/s42256-025-01012-y
2. WHO Cardiovascular Diseases Report, 2023
3. FDA Medical Robotics White Paper, 2022

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