医工简报 |你的下一位外科医生会是机器人吗？；边界桥接的异构部分标注医学图像分割；用于人机交互的通用非侵入性神经运动接口

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医工学人

The Innovators

1.Science Robotics | 你的下一位外科医生会是机器人吗？

2. Science Translational Medicine | 光学相干断层扫描检测到的人内耳液失衡与听力损失相关

3. IEEE Trans. Med. Imag. | 边界桥接的异构部分标注医学图像分割

4. Nature | 用于人机交互的通用非侵入性神经运动接口

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行业动态

Science Robotics | 你的下一位外科医生会是机器人吗？

最先进的手术是在外科医生的直接控制下通过机器人进行的。然而，手术结果受到手术外科医生的可用性、技能和日常表现的限制。如何才能独立于人类限制来改善手术结果？该综述探讨了机器人手术的技术演变以及机器人和人工智能的当前趋势，这些趋势可能导致下一代自主手术机器人的性能将优于当今的远程作机器人。

https://www.science.org/doi/full/10.1126/scirobotics.adt0187

临床综合

Science Translational Medicine | 光学相干断层扫描检测到的人内耳液失衡与听力损失相关

内耳液失衡，称为内淋巴积水（ELH），可导致突发性听力损失和眩晕。MRI 等标准成像方法无法提供足够高的分辨率来可靠地检测人类的 ELH。Kim 等人。在乳突手术中使用术中光学相干断层扫描（OCT）成像来测量人内耳半规管的液体空间。OCT 成像为听力正常患者和梅尼埃病或前庭神经鞘瘤患者的 ELH 提供了可靠的测量。ELH 测量值与听力损失程度相关。这些发现支持乳突手术期间 ELH OCT 成像的可行性，这可能有助于内耳疾病的治疗。

https://www.science.org/doi/abs/10.1126/scitranslmed.adv3783

医学成像技术

IEEE Trans. Med. Imag. | 边界桥接的异构部分标注医学图像分割

医学图像关键点检测与分割是计算机辅助诊疗的关键环节，但现有数据集通常仅标注关键点或分割掩码之一，形成“异构部分标注”挑战。香港中文大学等机构研究团队提出边界即桥损失（BaBLoss），通过建模分割边界与关键点的空间关联实现异构标注数据的协同学习。该工作：1) 设计BaBLoss损失函数，最大化分割区域的边界距离图与关键点检测热图之间的相关性，利用解剖先验（关键点通常位于器官边界）桥接两个任务；2) 引入关键点提示流程，利用MedLSAM模型将关键点标注数据转换为伪分割标签，扩充分割监督信号；3) 构建脑部与膝部异构标注数据集进行验证，实验表明BaBLoss可嵌入多种骨干网络，显著提升分割与关键点检测性能。

https://doi.org/10.1109/TMI.2025.3548919

康复（神经）工程

Nature | 用于人机交互的通用非侵入性神经运动接口

自计算出现以来，人类一直在寻求富有表现力、直观和通用的计算机输入技术。虽然已经开发了多种模式，包括键盘、鼠标和触摸屏，但它们需要与可能受到限制的设备进行交互，尤其是在移动场景中。基于手势的系统使用摄像头或惯性传感器来避开中间设备，但往往仅在未被遮挡的运动中表现良好。相比之下，直接与身体电信号接口的脑机或神经运动接口被设想为解决接口问题，但高带宽通信已被证明只能使用侵入性接口和专为单个个人设计的定制解码器。该研究提出了一种通用非侵入性神经运动接口，该接口能够从表面肌电图（sEMG）解码计算机输入。研究者开发了一种高度灵敏、易于佩戴的 sEMG 腕带和可扩展的基础设施，用于从数千名同意的参与者那里收集训练数据。测试用户展示了手势解码的闭环中位数性能，在连续导航任务中每秒采集 0.66 次目标，在离散手势任务中每秒检测 0.88 次手势，手写中位数为每分钟 20.9 个单词。研究证明，通过个性化sEMG解码模型，手写模型的解码性能可以进一步提高16%。这是第一个高带宽神经运动接口，具有跨人群的高性能开箱即用泛化。

https://www.nature.com/articles/s41586-025-09255-w

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内容 | 罗虎张艳青郝娅婷

编辑 | 吴苡齐

审核 | 刘帅罗虎

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