导丝自主导航机器人

自主任务提交

采用多模态大语言模型的分层框架，较现有方法显著提升导丝定位精度与靶向递送可靠性。

Wang, Haoyu · 79268373 · Serena, Lee · 高凯 · Hangling, Sun · Chenyu, Zhou · Anji, Li · 付强 · Yu, Wang · 陈斌

Information Fusion 2026

技术优势

手术视野可读

多模态大语言模型从多角度、多位置的血流与导丝场景中学习，能够评估目标位置物质释放的适宜性与时机，为低层导航提供丰富语义。

多专家会诊

在MLLM内部引入议会机制，多个专注于血管环境不同方面的专业模型投票决定最佳动作，降低单一模型误判风险，提升决策的鲁棒性。

导航决策可学习

低层强化学习模块从语义理解中学习，持续优化导丝到目标位置的导航路径，实现自主且自适应的导航。

应用场景

• 血管介入机器人：替代医生手动操控，实现在复杂血管中的自主导丝递送，降低操作风险。
• 手术导航系统：利用多模态理解实时评估血管环境，为导丝导航提供精准决策支持。
• 自主手术机器人：作为核心控制框架，驱动手术机器人自主完成定位与靶向递送。