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脑血管介入手术仿真训练系统研究

2012-11-13 9页 pdf 1MB 65阅读

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脑血管介入手术仿真训练系统研究 脑血管介入手术仿真训练系统研究 马炘 1,2 吴剑煌2,3 王树国 1 付宜利 1 (1.哈尔滨工业大学 机器人研究所, 哈尔滨市西大直街 92 号,150001) (2.中国科学院深圳先进技术研究院,广东省深圳市南山西丽大学城学苑大道 1068 号,518055) (3.香港中文大学,香港沙田) 摘要 脑血管疾病已对人类健康构成了巨大威胁,放射介入疗法被认为是治疗脑血管疾病的有效方式。由于介入手术 对医生手术技能的要求十分之高,而目前针对介入医生的传统训练方式又存在着不足。本文探讨了一个应用于脑血管 ...
脑血管介入手术仿真训练系统研究
脑血管介入手术仿真训练系统研究 马炘 1,2 吴剑煌2,3 王树国 1 付宜利 1 (1.哈尔滨工业大学 机器人研究所, 哈尔滨市西大直街 92 号,150001) (2.中国科学院深圳先进技术研究院,广东省深圳市南山西丽大学城学苑大道 1068 号,518055) (3.香港中文大学,香港沙田) 摘要 脑血管疾病已对人类健康构成了巨大威胁,放射介入疗法被认为是治疗脑血管疾病的有效方式。由于介入手术 对医生手术技能的要求十分之高,而目前针对介入医生的传统训练方式又存在着不足。本文探讨了一个应用于脑血管 介入手术训练的仿真系统,该系统包括视觉反馈和触觉反馈两大部分。视觉反馈系统主要包括脑血管建模、手术器械 建模、碰撞检测及力反馈分析,模拟手术环境,搭建人机界面,赋予训练者视觉上的反馈;触觉反馈系统主要包括器 械信号采集和力反馈装置,提供给训练者触觉感。利用该系统,训练者可以了解手术环境,掌握介入手术的基本操作, 锻炼手眼配合能力等手术技能。 关键词 计算机仿真,介入手术,脑血管,虚拟手术,人机交互 Simulation Training System for Cerebrovascular Interventional Surgery Ma Xin1,2 Wu Jianhuang2,3 Wang Shuguo 1 Fu Yili 1 (1. Robotics Institute, Harbin Institute of Technology, No. 92, West Da-Zhi Street, Harbin, 150001) (2. Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, 1068 Xueyuan Boulevard, University Town of Shenzhen, Xili Nanshan, Shenzhen, Guangdong, 518055) (3. The Chinese University of Hong Kong, Shatin, Hong Kong) Abstract Cerebrovascular disease seriously threatens human health, and interventional radiology procedure is one of effective treatments of this disease. Performing interventional radiology procedures require great skills of physician and the conventional training has drawbacks. This paper discusses a simulation training system for cerebrovascular interventional surgery. The system includes two parts: visual feedback part and hepatic feedback part. The former part includes vascular modeling, instrument modeling, collision detection and force feedback, and these elements construct a virtual environment, providing a visual feedback for users. The hepatic part includes signal acquisition and device of force feedback, providing a hepatic sense for users. Based on this system, users can understand the real environment of surgery, and practice basic interventional operations and other skills such as eye-hand coordination. Keywords: computer simulation, interventional radiology procedures, virtual surgery, cerebral vessel, human-computer interaction 1 引言 脑血管疾病已对人类健康构成了巨大威胁,并已成为全球的重大公共卫生问题[1]。在我国尤为突 出,每年新发脑卒中约 200 万人;每年死于脑血管病约 150 万人;存活的患者数(包括已痊愈者)600~ 700 万,其中约有 3/4 不同程度丧失劳动能力,重度致残者 40%以上;每年因脑血管病的支出接近 200 亿,给国家和众多家庭造成沉重的经济负担,影响了和谐社会和谐家庭的建立[2]。由于高血压患者数 量的增加及其病情控制的不甚理想、人口老龄化的加速等,脑血管病在我国还会继续上升、造成的危 作者简介:马炘,男,硕士,副研究员,主要研究领域计算机辅助医学,介入手术等,xin.ma@siat.ac.cn;吴剑煌,男, 博士,助理研究员,主要研究领域为计算机辅助医学及计算机图形学, jh.wu@siat.ac.cn 害将日趋严重。 目前,介入式放射疗法(Interventional Radiology)已经发展成为救治心脑血管病患最及时、最有 效的方法之一。介入式放射疗法是指在 CT、MRI、B 超等医学影像技术引导下,通过穿刺,将导管、 导丝等插到病变部位,对身体各脏器疾病进行治疗的新学科[3]。介入手术作为微创手术的一种,其优 点是减轻病人痛苦、缩短住院时间和降低医药费用。目前,介入过程中的器械引导主要依赖于二维实 时透视成像技术所得到的图像。根据二维的图像来引导器械在三维空间的操作,必然要求准确高效的 手眼配合以及大量的实践经验[4]。因此,一个合格的介入手术医生需要经过长期的技能培训和练习(美 国介入手术医生的通常培训周期为 5 年)。2004 年,美国食品医药管理局决定,在血管循环里做高风 险手术的医生,在做手术前,其手术技能必须训练到精通,同时也首次规定这种技能的训练包括使用 仿真训练系统[5]。 国外一些科研机构和公司开展了介入手术仿真系统的研发工作:第一个介入手术模拟系统是 HT Medical 公司开发的 Dawson-Kaufman 模拟器[6];Immersion Medical 公司开发了用于训练护士科学生 完成静脉穿刺术的CathSim系统[4];CIMIT研究中心开发了用于心血管介入手术训练的 ICTS系统[7]; Mannheim 大学计算医学系研发了 Cathi 系统用于心脏导管介入手术训练[8]; Alderliesten T 等也开发了 一个用于模拟微创血管介入手术的 MIVIS 系统[9]。国内关于介入手术仿真系统还未见有报道,一些 比较相关的研究工作有:国防科技大学对心脏介入手术血流模拟进行了研究[10],复旦大学基于超声 三维数据研究了房间隔缺损介入封堵术的三维可视化模拟[11];北京工业大学分析了心血管系统动脉 粥样硬化病灶性部位血流动力学[12]。 本文第一作者在新加坡工作期间,其所在的研究团队一直致力于介入手术仿真研究,研发了的第 一个介入手术模拟系统 daVinci[13,14],显示基本的血管网络用于介入手术训练,有限元方法用来做 导管导航的实时分析;接下来开发了 ICard 仿真系统[15,16],用于介入式心血管手术仿真;开发了用 于脑血管介入手术的仿真系统 NeuroCath[17-20]。在此工作的基础上,本文探讨了一个用于脑血管介 入手术模拟训练的仿真系统。 2 系统概述 本文系统的整体构架如图 1 所示,主要包括视觉反馈和触觉反馈两大部分。其中视觉反馈主要包 括影像数据可视化、脑血管的几何建模、手术器械建模、血管与器械的碰撞检测及力反馈分析,这些 构建了整个仿真系统的虚拟环境,使训练者从视觉方面感受手术的真实环境;触觉反馈系统包括手术 器械运动信号采集和力反馈装置,使训练者从触觉方面感受手术环境。训练者通过可视化界面观察手 术的虚拟环境,并操作血管介入手术的基本动作;同时器械运动信号被采集并被用于进行碰撞检测及 力反馈分析,进而控制力反馈装置,提供给训练者,用以感受器械在血管内的运动。视觉和触觉两方 面的结合与相互补充,达到人机交互的完整体现,旨在构建一个具有真实感、沉浸感和交互感的虚拟 训练环境。 图 1 系统结构图 图 2 是本文系统的实物图,训练者通过操作被置于触觉反馈系统中的介入手术器械(导管、导丝) 的前进、后退以及旋转这三个基本动作,通过观察可视化界面,以及感知由力反馈装置提供的反馈力, 从而不断调整器械在血管内的位置及运动状态,从而达到血管介入手术时基本手术动作训练的目的。 图 2 系统实物图 下文将分别具体的介绍各个主要部分的算法设计思想和实现原理。 3 视觉反馈系统 本节主要介绍视觉反馈系统中脑血管的几何建模、介入手术器械建模、血管与器械的碰撞检测及 力反馈分析。 3.1 脑血管建模  首先对原始的血管造影数据进行处理、标准化、提取三维血管信息、骨架化处理,从而获得血管 中心线模型。血管中心线模型是用一系列的三维空间点来表示血管中心线,用经过各中心线点的血管 剖面半径来表示血管大小。对于手术仿真和医学教育等非临床应用场合,假设血管的剖面轮廓为圆形 是允许的[21]。 手术器械 信号采集装置 可视化界面 本文提出基于曲率的自适应细分曲面对血管进行三维几何建模。细分曲面是一种离散造型方法, 是由初始控制网格按照一定的几何规则和拓扑规则反复迭代而生成的极限曲面[22]。由于随着迭代次 数的增加,模型的数据量会迅速增加,如果这时将生成的模型直接用于显示,将会影响实时绘制速度 及碰撞检测的速度。因此本文采用基于曲率的局部细分生成血管曲面,这样即可避免全局均匀细分所 带来的数据量问题,又可达到获取光滑的血管曲面的目的,在血管模型的视觉质量与模型数据量之间 获得很好的平衡。之所以采用基于曲率的准则,一方面是因为当对一个模型细分到一定程度后,只需 对曲率相对较高区域(比如血管弯曲处,分叉处)进行再细分以获取更光滑的曲面,另一方面对一个平 坦区域(比如平面)细分并不能提高曲面的光滑度,反而只会增加模型的数据量。 初始控制网格是在获取的血管中心线模型基础上生成的。为了能表示任意复杂拓扑结构的血管树 模型(比如多分枝带环血管树),本文并未像文献[23]那样采用树形结构表示血管中心线数据,而是提 出了使用有向图来表示血管的中心线模型输入数据。当血管形成循环时,存在分支点拥有多个父血管 段,在此分支点处,将子血管段的数据只存储于主干父段中。接下来是中心线模型重新采样,文献[23] 使用的采样条件是让相邻中心线点间的距离与血管在此中心线点处的直径大小相当。该方法完全没有 考虑血管中心线的曲率变化,导致了采样后的数据可能生成非二维流形的初始控制网格和血管分叉处 衔接不能光滑过渡。因此本文提出了对中心线数据进行双向自适应采样,选用需要插值的血管片所含 的中心线的中点作为下一相邻采样点,以及提出了对血管段中部的中心线上最后需要插值的采样点的 进行基于距离阈值进行插值的方法。最后采用文献[23]的表面连接方法生成血管模型的初始控制网格。 虽然生成得到初始控制网格是由四边形构成的,因此选择 Catmull-Clark 细分模式[22]是很自然的 想法,但是本文采用的是 Loop 这种面向三角网格的细分模式[22],主要出于以下的原因:1)对于规 则网格来说,两者生成的极限细分曲面都达到了 C2 连续,因此采用 Loop 细分模式生成曲面的质量不 会比 Catmull-Clark 模式低。2)在图形显示时,图形硬件最后光栅化部分大都针对于三角形设计和优 化的,因此对于大规模的血管数据来说,三角网格表示的模型比四边形网格模型在绘制方面有相对的 优势。3)为了方便后续工作的开展,因为本文的后续工作,比如血管的介入手术模拟中的碰撞检测、 血流模拟和手术模拟等工作都是基于三角网格模型的。 图 4 所示为对来自临床的脑血管数据自适应细分曲面建模的结果。其中左图为对血管造影数据处 理后得到的血管中心线模型,中间图为在中心线模型生成的血管细分曲面模型,从右图的局部放大区 域可以清晰观察利用本文的血管建模方法生成的血管曲面质量是很高的。 3.2 器械建模 对器械在外力(血管壁对其运动所产生的阻力)作用下的形变模拟是虚拟手术系统的重要问题之 图 3 脑血管的细分曲面建模 (a) 中心线模型 (b) Loop 细分曲面 (c) 血管局部放大 一。在建立形变模拟的模型时,本文首先考虑它们的效率和稳定性,对其精确性则并不过分的追求。 这是因为形变模拟的结果是以视觉形式表现出来的,不同的训练者掌握的力度通常是不一致的,因此 本系统并没有追求形变模拟的绝对精确。但是,形变模拟通过构造物理模型来反映软体对象在外力作 用下表现出来的特征属性遵循物理规律。 本系统的器械形变模型为有限元模型,将长管状的导管、导丝离散化为许多由节点相连的定长线 段,如图 4 左图所示,并对节点赋予一定的物理特性,作为一铰接结构,当受到外力时模型节点处可 自由旋转。器械的运动轨迹设定如下:给器械设定以初始化运动方向,当未发生碰撞时,器械可始终 沿这一方向运动;一旦发生了碰撞,器械运动方向即发生改变,并以发生碰撞的曲面片(血管模型的 最小单元)作为反射面,经反射后继续沿反射角方向运动,如图 4 右图所示。 3.3 碰撞检测 根据本系统碰撞检测模型的特点,本文首先判定可能发生碰撞区域,排除不可能发生碰撞空间, 缩短检测时间;然后在可能发生碰撞区域进行精确碰撞检测,判断是否发生碰撞;最后判断发生碰撞 的准确位置。因此,采用的碰撞检测步骤分为初步检测、精确检测和确定碰撞位置三个阶段,下面依 次进行具体阐述: (1)初步检测。由于器械(导管、导丝)模型是无数定长线段由具有物理属性的节点连接而成的, 血管模型是由原始具有中心点坐标以及截面半径信息的中心线模型生成。因此本系统将判断导管(或 导丝)模型是否与血管模型发生碰撞,近似的转化为判断组成导管(或导丝)模型的节点与血管的中 心线的距离关系。以导管(或导丝)模型的单一目标节点碰撞检测为例进行说明:首先遍历目标节点 与所有血管中心线模型中的中心点距离,找出与目标节点距离最小的那个中心点,同时取前一个中心 点以及后一个中心点,于是得到三个中心点对应的血管段。由此找出了目标节点当前所处的血管段。 所以能够确定其他的血管段区域是不可能与目标节点发生碰撞的,只有此血管段才是可能发生碰撞的 区域。如图 5 所示,找到血管中心点 i ,同时提取前后两中心点 1i − 、 1i + ,从而确定对应的血管段 ——可能发生碰撞区域。 图 4 器械模型(左)和碰撞后器械运动轨迹(右) 血管中心线模型 目标节点 中心线点 i 中心线点 1i − 中心线点 1i + 图 5 器械节点与血管中心线关系 (2)精确检测。在可能发生碰撞的血管段区域进行进一步精确检测,判断目标节点是否与血管发 生碰撞。首先根据上一阶段的计算结果进行预判,即当目标节点与最近的血管中心点距离小于此中心 点所在截面半径时,可判断目标节点一定在血管腔内,不会与血管发生碰撞;当目标节点与血管中心 点距离大于中心点所在截面半径时,目标节点才具有与血管发生碰撞的可能性。大多数碰撞检测算法 主要处理多边形面片或基本体素之间的精确相交检测。结合血管模型特点,本系统并没有对目标节点 与血管模型直接求交。而是采用了转换思维,求解目标节点与中心线之间的距离,判断其与中心线半 径的大小关系:如果器械目标节点与中心线距离大于中心线半径说明目标节点与血管模型发生碰撞; 反之,则没有发生碰撞。 (3)碰撞位置。通过精确检测阶段判断出目标节点是否与血管模型发生了碰撞,那么就能确定发 生碰撞的位置以及目标节点是与血管模型中的哪块曲面片发生的碰撞。一个简单的做法是通过遍历目 标节点附近的曲面片,判别是否与直线段相交,该直线段由目标节点与其后相邻节点组成。 3.4 力反馈分析 本系统的力反馈分析是指当经过碰撞检测后,对判断出发生碰撞的部分进行碰撞力的计算。系统 中器械模型的基本单元为质点,故只需研究单个质点所受的力,然后再求和即可。在本系统中,质点 受到力主要是弹性力和摩擦力。摩擦力与弹性力密切相关,于是采用质点弹簧模型先计算质点所受的 弹性力,从而可得到质点所受的摩擦力。 由于采用质点弹簧模型,计算弹性力实质就是计算质点与曲面片的距离。因为当确定了质点与曲 面片的距离后,可通过虎克定律计算出血管对器械产生的弹性力,再由摩擦定律计算得到血管对器械 产生的摩擦阻力。本文所说的质点弹簧模型就是在物体的表面上覆盖一层自然状态下长度为δ 的虚拟 弹簧。当质点接近物体表面时,相当于碰到了弹簧,其受到的弹性力与质点和物体的距离相关h 。假 设弹簧系数为 k ,质点受到的弹性力 F 可通过下式计算: ( ) 0 0 0 k h F k h h h δ δ δ δ ≤⎧⎪= − < <⎨⎪ ≥⎩ 因此,质点所受的摩擦力Γ为 FλΓ = ,λ为摩擦系数。 当研究了单个质点所受力之后,再求整个器械模型上各个质点的合力。接下来将这个合力沿导管 端部分解为平行于导管的力和垂直于导管的力。由于,训练者操作导管只能够感觉到血管壁对导管前 进产生的阻力,因此只需要将平行于导管的力反馈给触觉系统,使训练者感知即可。 4 触觉反馈系统 本节主要介绍触觉反馈系统的两个主要部分,即手术器械运动信号采集和力反馈装置。 4.1 信号采集 信号采集,是实现视觉交互与触觉交互的重要环节,起到连接软件系统与硬件系统的桥梁作用。 本文的信号采集包括信号采集和信号处理。只有能够采集到训练者操作手术器械的实际运动信号,并 且能够及时有效的传递到模拟的手术环境仿真系统当中,通过视觉反馈到训练者,才能达到真正意义 上的交互式训练。介入手术械的运动方式主要方式有前进、后退、左旋转及右旋转。信号采集就是要 将这四种运动方式的信号传输到系统当中。又可将这四种运动信号统称为位移信号,其中前进和后退 为线位移信号,左旋转和右旋转为角位移信号。 (1)信号采集。本文设计的信号采集系统分别由传动平台、定位球、限位装置、光电码盘、放光 二极管、光电编码器等部分组成。两个光电码盘成直角置于传动平台的边缘,与器械导向槽平行的一 组采集元件负责采集导管(或导丝)的角位移信号,与器械导向槽垂直的一组采集元件负责采集导管 (或导丝)的线位移信号;放光二极管、光电编码器分别位于光电码盘两侧;导管(或导丝)通过传 动平台下端的导向槽,与其中一个光电码盘平行,与另一个光电码盘垂直;定位球位于传动平台中心, 置于导管(或导丝)正上方,并与之相接触,同时与垂直放置的两个光电码盘接触;限位装置由一弹 簧和限位滚轮组成,置于定位球一端。 如图 6 中的左图所示,当导管(或导丝)后退或者顺时针时,定位球有向前或者向左的运动趋势, 两个光电码盘的转轴刚好位于定位球的运动趋势的前方,从而起到限位的作用,使得定位球在原位置 旋转并带动光电码盘的转轴旋转。但当导管(或导丝)前进或者逆时针时,定位球有向后或者向右的 运动趋势,两个光电码盘的转轴位于定位球的运动趋势的后方,此时,限位滚轮起到限位的作用,使 得定位球在原位置旋转并带动光电码盘的转轴旋转,定位球的滚动将会带动限位滚轮一起滚动。 (2)信号处理。信号处理的作用是将采集到的导管(或导丝)的运动信号进行一定的处理后导入 为视觉反馈系统中可识别的运动信号。导管(或导丝)的每一动作,都会产生两个相位差为 90 度的 正弦波电信号。根据两个正弦波电信号的前后,可以判定器械的运动方向;根据计算产生正弦波电信 号的周期数,可计算得出导管(或导丝)的位移量。从理论上分析,有了方向信号、距离信号, 就完 全可实现位置的检测。但实际上处理起逻辑关系来比较复杂, 为了减化处理程序,获得友好的人机界 面,快速有效的将器械运动的位置信息传递给手术仿真系统。本文采用一种专门的数字信号处理器, 将数字信号转换成具有可视界面的运动信号,其具有直观性。同时也可将转换后的运动信号直接导入 给系统,实现最终的信号采集。 (3)信号采集精度。目前的大量实验数据表明,当进行缓慢操作时,误差很低;当快速操作时, 误差发生了很大的变化,这是因为若操作器械运动速度过快,会产成器械与定位球打滑的现象。但如 果调整操作速度,缓慢操作,则位移误差几乎为零。从实际手术的方面考虑,手术过程中医生也一定 要缓慢、小心操作,才可以提高手术的安全性。因此,训练过程中同样也需要训练者缓慢操作器械, 完成手术训练。 4.2 力反馈装置 本系统中力反馈装置的作用是将视觉反馈系统中,血管模型与器械模型发生碰撞后对器械模型所 产生的阻力施加给真实的导管(或导丝),模拟真实的手术环境。训练者感受到反馈力后,调整操作 动作,使训练者真正的体会到真实手术的感觉,从而达到训练的目的。 由于导管(或导丝)只存在单一方向上的移动和转动,具有两个自由度。所以,系统中所需力反 馈装置是一个二维力反馈装置。首先是动力源的选择,对于力反馈设备的设计思想也是基于如何将电 机的扭力动力转化为阻碍器械运动的阻力。将碰撞检测力反馈分析后所得到的结果作为电机的控制信 图 6 信号采集系统(左)和力反馈装置整体结构(右) 号,从而提供不同的反馈力。而电机的控制,系统采用单片机控制。 其次是机构的设计,要求能够有效的将电机提供的扭力转化成训练者可感知的血管对器械的阻 力。本文采用电机带动双旋向螺杆的设计思想,当电机发生转动时,螺杆随之旋转。电机的正转或反 转可带动螺杆上的两个夹持抓相对或者相向运动。于是被置于夹持抓前端的摩擦材料发生形变,并随 着夹持抓的运动而形变量不断的变换,就产生了对器械不断变化的阻力。 因此,本文力反馈装置设计是这样的:采用步进电动机驱动双旋向螺杆,螺杆上配有两螺母 连接件,带动提供反馈力的夹持部件沿直线导轨相向或者相反运动。夹持部件端部装有提供反馈力的 摩擦材料块,摩擦材料块发生形变时,产生了弹性力。由于训练者操作的导管(或导丝)从夹持部件 中穿过,摩擦材料块就对导管(或导丝)产生了摩擦力,即对导管(或导丝)提供的反馈力。力反馈 装置的整体设计结构,如图6右图所示。结合该图,这里简单介绍一下触觉反馈系统的工作流程:训 练者操作导管运动,导管的前进、后退以及旋转都会带动信号采集球的转动,经过光电信号转换,从 而产生软件系统需要的位置信号并在人机界面中清楚的反馈给训练者,使训练者可以清楚的掌握实施 手术的具体情况。同时进行碰撞检测以及力反馈的计算,并将反馈力的控制信号传递出来,通过力反 馈装置传递给训练者,从而实现人机交互的仿真训练。 5 结论 本文探讨了一个用于脑血管介入手术训练的仿真系统,实现了介入手术的基本操作,并介绍了系 统各主要部分的算法设计思想和实现原理,比如介绍了本文提出的脑血管建模方法,以及结合系统固 有特点,给出了一种简单有效的碰撞检测方法。利用该系统,训练者可以了解手术环境,熟悉基本的 介入手术操作,锻炼手眼配合能力等手术技能。但为了更一步提高虚拟环境的真实感、沉浸感和交互 感,达到更好的训练效果,系统还需要进行大量的研究,比如: 1)在视觉反馈系统中,血管模型采用的是不可变形的刚体模型。而人体的血管是具有一定弹性的 弹性体,因此本文接下来的工作之一是建立血管的有限元模型。当血管采用了有限元模型之后,目前 所采用的针对刚体的碰撞检测及力反馈分析算法就不再适用。因此需要重新设计针对有限元模型的碰 撞检测算法。除此之外,视觉反馈还应考虑到血流模拟等手术中实际存在的各种影响手术的因素,最 大限度的提高手术训练的真实感。 2)在触觉反馈系统中,需要进一步分析信号采集的精度。另一方面,目前信号采集子系统采用的 是接触式的信号采集方式,必然存在一定的摩擦阻力,这样的阻力并不是手术环境产生的,使得虚拟 手术环境的真实感有所降低。为了解决这个问题,本文下一步将尝试采用非接触式的信号采集方式。 3)成绩评估。一个智能化的仿真训练系统,应该包括对训练者的操作进行成绩评估。本文系统目 前缺少这一功能模块,因此下一步将探讨虚拟手术训练系统的评估方式。另一方面,医生采用的手术 方式有着很大的区别,因此如何对医生的手术方式进行定性定量分析,从而对训练人员的操作进行合 理的指导和制约也是本文需要进一步关注的问题。 致谢 本文获得国家自然科学基金项目(60803108, 30700165)和 863 项目((2007AA04Z237)资助。感谢 已毕业的硕士研究生常浩和马仁辉为本文所做的部分工作。 参考文献 [1] World Health Organization. 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