血管内脑机接口接入的自主机器人导航

arXiv:2610.03537v1 公告类型：cross 摘要：血管内脑机接口（BCI）无需开颅，但需要在解剖结构存在差异的大脑静脉中精确输送器械。本研究首次展示了在体外脑静脉系统中进行血管内脑机接口接入的自主机器人导航。研究人员基于一种训练解剖结构的几何增强，在计算机仿真中训练了Soft Actor-Critic控制器，用于执行从右侧颈内静脉到上矢状窦的两个连续任务。在每种任务—解剖结构条件下，研究分别在训练解剖结构和一个解剖结构未知的留出模型中进行了导航评估：每项任务开展250次计算机仿真回合，并进行5次荧光透视引导的体外机器人运行，总计1,000次仿真回合和20次实体运行。此外，还评估了任务循环预测器，以在线识别即将发生的导航失败。在计算机仿真中，Task A和Task B在训练解剖结构中的成功率分别为85.6%和98.4%，在留出解剖结构中的成功率分别为42.0%和91.6%。20次实体运行中有14次成功（总体成功率70%），其中Task B在留出幻影模型中的成功率为80%。在计算机仿真中，预测器检测出了99.3%—100.0%的失败，误报率为0.8%—6.7%。在体外评估期间，预测风险在失败回合发生前有所上升，但部分成功运行中也出现较高概率，表明模型迁移后校准能力下降。这些结果证明了自主脑静脉接入的可行性，并表明在线失败预测能够支持人工监督；同时也明确指出，在开展临床前转化之前，解剖结构泛化能力以及从仿真到现实的校准仍是优先解决的问题。