11月23日，天津大学医疗机器人与智能系统研究院开展2022-2023学年度第一学期第九期研究生阅读报告分享会。本期共有3名研究生进行阅读报告分享，汇报内容依次如下：

首先，由闫嘉宁进行题为《Augmented reality navigation for liver resection with a stereoscopic laparoscope》的报告分享： 

为了加强医生对手术环境的理解，需要将患者器官的血管、病灶、手术切除区域等医生不能直接看到的信息显示到腹腔镜图像中，通过增强现实导航可以这一效果。这篇文献主要涉及到四部分内容：

一是术前模型的分割，本文采用的是V-NET网络实现对来自CT重建的术前3D模型进行分割；

二是术中肝脏表面的重建，本文通过一个无监督的CNN网络实现对肝脏表面的重建，通过在两个测试集上与其他人提出的重建方法比较，说明了本文重建算法的准确性；

三是术前和术中模型的配准，由于ICP算法容易受到局部最小值的影响，本文采用的是GO-ICP算法通过在整个三维空间搜索，可以获得全局最优解；

四是通过在5只猪肝脏做体内实验来验证本文导航系统的准确性，可以得到术前在猪肝脏表面上固定铜钉的平均重投影误差为8.73mm，满足肝脏切除实验的要求，说明本文导航系统的可行性。

随后，2022级硕士生张弛进行了题为《Adaptive Type-2 Fuzzy Neural-Network Control for Teleoperation Systems With Delay and Uncertainties》的报告分享：

远程操作系统涉及各种复杂的技术，存在严重的不确定性和非线性问题。特别是通信网络、人类操作员和机器人动态以及远程环境的不确定性是远程操作应用的主要问题。模糊计算方法在复杂系统的建模中显示出强大的能力。模糊模型在复杂和非线性系统的控制器设计、决策和预测以及干扰抑制中非常有用。

该文章提出了一种远程操作系统的控制方法，可以在远程工作空间中完成所需的任务的基础上解决不稳定问题。该控制器利用T2F技术的优势来处理时变延迟和不确定性。此外，该文章还开发了一种在线自适应算法，用于同时对T2F模型进行调谐。

该文章的实验部分评估了所提出的自适应T2FNN控制策略在洲际远程操作设置方面的性能。结论证明了在时间延迟、力反馈信号、位置、方向、速度、跟踪误差等方面该自适应T2FNN控制方法均优于其他基于T2F的控制器。

最后，由王奕霖进行题为《非均匀切口连续体机器人设计、建模及控制策略》的报告分享： 

首先，根据术中必要的运动，提出一种7自由度连续体机械臂，包括单自由度夹持钳组件，2自由度柔性连续体组件，2自由度展开组件，单自由度回转组件，单自由度进给组件。在完成结构设计的同时，给出了除柔性连续体外每一关节的运动学模型，整体结构具有轻量化，运动灵活的特点。

其次，利用精度更高，描述对象范围更广的 CEIS 力学模型，建立柔性连续体的运动学模型。再次，利用基于力学模型的运动学模型，对柔性连续体进行结构性能优化与等曲率假设优化，通过几何关系推导得到柔性连续体基于等曲率假设的运动学模型。最后，搭建系统的机械平台与控制平台，完成各关节的功能验证实验。