手术机器人多传感器数据融合 × 深度学习前沿研究精要（2024-2025）

引言：手术机器人的“感知觉醒”时代

想象一下，未来的手术室里，主刀医生不再仅仅是手动操控机械臂，而是像一位指挥家，向一个具备深度感知和决策能力的“智能助手”下达意图。这个助手能“看懂”组织形变、“感觉”到器械触碰的力度，甚至在毫秒间规划出最优路径，避开关键神经血管。这不再是科幻电影的桥段，而是由“多传感器数据融合”与“深度学习”两大技术引擎共同驱动的，正在发生的医疗机器人革命。

过去的十年，我们见证了手术机器人在机械精度上的巨大飞跃。然而，一个真正的智能系统，核心在于其感知与认知能力。单一的摄像头、力传感器或定位设备，都如同“盲人摸象”，只能提供片面的信息。只有将来自视觉、惯性、力觉、电磁追踪甚至术中影像的多元化数据流，通过深度学习这个强大的“大脑”进行高效融合，才能构建出对复杂手术环境的全局、动态、高维度的理解。

2024至2025年，正是这一领域迎来“感知觉醒”的关键时期。新技术如雨后春笋般涌现：在线自适应的融合算法、更安全的强化学习框架、测试时自我优化的模型……本篇博文，将为您系统梳理这一前沿阵地的最新版图。我们将从宏观框架出发，深入到视觉定位、力觉估计、影像融合、决策规划等核心模块，为您呈现一份详尽的“技术地图”和一份可执行的“快速起步方案”。无论您是深耕于此的研究者，还是希望入局探索的开发者，都能在这里找到您的“北极星”和“脚手架”。

第一部分：综述与方向总览——先把战略地图拿稳

在踏入具体的技术丛林之前，拥有一张宏观的战略地图至关重要。这几份重磅综述，就是您在高空俯瞰整个领域时，最可靠的向导。

1.1 多模态对齐与融合总览（跨领域框架，含最新修订）

论文： [Multimodal Alignment and Fusion: A Survey (arXiv)]

核心解读： 这篇2024年的最新综述，堪称是整个多模态领域的“新华字典”。它系统地梳理了从经典的早期融合、晚期融合，到当下最主流的中间层融合。更重要的是，它浓墨重彩地介绍了两大核心思想：对比学习和跨模态注意力。

对比学习：其精髓在于“教会模型什么是相关的，什么是不相关的”。例如，在视觉-IMU融合中，同一时刻的图像帧和IMU读数是“正样本对”，而不同时刻的数据则是“负样本对”。通过拉近正样本、推远负样本，模型能学到深层次的、超越简单拼接的内在关联。这对于手术场景中处理数据流的不一致性和噪声，具有无与伦比的价值。跨模态注意力：如果说对比学习是“打基础”，那么注意力机制就是“精装修”。它允许模型在融合时，动态地评估不同传感器信息的重要性。比如，当视野被血液遮挡时，视觉信号可靠性下降，模型应自动赋予IMU信号更高的权重。这种“按需分配”的智能，正是构建鲁棒手术机器人感知系统的关键。

为什么重要？ 这篇综述为您提供了搭建自己融合框架的“积木库”和“设计哲学”。无论您是做腹腔镜还是骨科手术，理解这些核心范式，都能让您在设计架构时站得更高、看得更远。

1.2 柔性/介入式手术中的机器学习综述

论文： [A review on machine learning in flexible surgical and interventional… (ScienceDirect)]

核心解读： 柔性内窥镜和介入导管是手术机器人的另一个重要战场，其环境比刚性腹腔镜更为复杂：视野晃动、组织柔软、器械弯曲。这篇综述精准地切中这一场景，将ML应用按照感知、建模、控制、导航四个维度进行了梳理。

感知短板：文章指出了当前在器械识别和跟踪上，对于小、薄、透明器械的处理仍是难题。建模挑战：如何为柔软、会随呼吸心跳形变的器官建立精确的物理模型，是提升导航精度的核心瓶颈。控制与导航：在复杂弯曲的腔道内，如何实现安全的自主导航，是介入机器人智能化的终极目标。

为什么重要？ 如果您的研究方向是消化内科、呼吸科或血管介入机器人，这篇综述就是您的“场景定制版”地图。它不仅告诉您“有什么”，更告诉您“缺什么”，为您的研究指明了潜在的突破口。

1.3 器械识别/分割系统综述（内窥镜视觉感知的基础块）

论文： [Deep Learning for Surgical Instrument Recognition and Segmentation… (arXiv)]

核心解读： 器械分割是几乎所有高级视觉任务（如跟踪、行为识别、导航）的“地基”。这篇2024年的系统性回顾，为我们提供了选型参考。它详细评估了从经典的U-Net，到基于Transformer的新架构（如Swin-UNet），再到利用自监督预训练模型（如DINOv2）作为骨干网络的性能差异。

关键洞见：

骨干网络选择：CNN在效率和精度上依然平衡得很好，但Transformer在捕捉长距离依赖和全局上下文信息上优势明显，尤其适合处理器械被部分遮挡的场景。混合架构（CNN+Transformer）正成为一种趋势。标注规范：文章强调了统一、精细的标注规范对于模型泛化的重要性。这提醒我们，数据集的质量和标注标准，是决定模型上限的“隐形冠军”。

为什么重要？ 在构建你的视觉前端时，这篇文章能帮你快速做出“架构选型决策”，并了解当前SOTA模型的“最优实践”，避免重复造轮子。

1.4 DRL×机器人最新综述（真实世界成功经验）

论文： [Deep Reinforcement Learning for Robotics: A Survey of Real… (arXiv)]

核心解读： 深度强化学习（DRL）一直被寄予厚望，但其“黑箱”和不稳定性也让人担忧。这篇综述聚焦于已在真实机器人上验证的DRL应用，强调三大核心要素：稳定性、样本效率与评估规范。

稳定性：如何让训练过程不崩溃，策略不突变？文章讨论了从算法层面（如SAC、PPO的改进）到工程层面的多种技巧。样本效率：真实机器人采集数据成本高昂、风险巨大。综述强调了Sim2Real（仿真到现实）和数据增强的重要性。评估规范：一个不合理的评估指标可能导致“虚假繁荣”。文章呼吁建立更全面、更贴近实际任务的评估标准。

为什么重要？ 它给那些希望将DRL带入手术场景的研究者打了一剂“强心针”，并提供了一份“安全操作手册”。它告诉我们，DRL不是空中楼阁，只要方法得当，完全可以在高风险的医疗环境中安全落地。

1.5 多模态融合与机器人视觉（调研仓库）

项目： [MF-RV GitHub Repo (GitHub)]

核心解读： 如果说前面几篇是“理论地图”，这个GitHub仓库就是“实践宝库”。它持续跟踪多模态融合和视觉-语言模型（VLM）在机器人领域的最新论文，并常常附上代码链接。

为什么重要？ 研究工作进展飞快，一篇综述的发布总有滞后。这个动态更新的仓库能让你时刻保持对最新脉搏的感知，是“Keep Yourself Updated”的最佳工具。当你需要一个特定融合任务的参考实现时，来这里逛逛，很可能会有意外之喜。

第二部分：视觉 +（IMU/追踪/定位）融合：让机器人“眼明手稳”

定位，是机器人行动的基石。在手术机器人这个亚毫米级精度的舞台上，仅凭视觉很容易因组织遮挡、血液反光而“迷路”。融合IMU、光学追踪等数据，是构建鲁棒定位系统的必由之路。

2.1 Adaptive VIO：在变化中自我进化的定位系统

论文： [Adaptive VIO (CVPR 2024) (CVF开放访问)]

核心解读： 传统VIO（视觉-惯性里程计）通常“学一次，用到底”，难以适应手术场景中剧烈的域移——比如从清洁组织到出血表面，光照和纹理发生巨变。Adaptive VIO的创新在于引入了在线持续学习机制。

工作流程：一个神经网络在线实时估计视觉特征点匹配和IMU偏置。这些估计结果被送入一个传统的VIO后端（一个捆绑优化器）进行全局优化，得到更精确的位姿和偏置。最精妙的一步是，优化后的结果会反过来“教”神经网络，形成一个**“预测→优化→修正→再预测”**的闭环。手术场景契合度：这个闭环思想，完美契合手术场景。当机器人进入一个新的解剖区域，视觉特征模式变了，模型能够迅速调整自己，避免因“过时知识”导致的定位漂移。器械频繁遮挡视野时，IMU的作用会被动态放大，保证了定位的连续性。

为什么重要？ 它为解决手术机器人长期存在的“环境适应性”难题提供了一个优雅且高效的解决方案，是将VIO从实验室真正推向手术台的关键一步。

2.2 MamVIO：用Mamba驯服大位移与退化

论文： [Mamba model guided deep visual-inertial odometry (ScienceDirect)]

核心解读： Mamba是2023年崛起的新型序列建模架构，以其线性的计算复杂度和出色的长序列处理能力，被视为Transformer的有力竞争者。MamVIO首次将其引入VIO领域。

Mamba的优势：传统RNN/LSTM难以处理超长序列，Transformer计算量又大。Mamba通过其选择性状态空间机制，能高效捕捉IMU和视觉序列中的长期依赖，同时处理多尺度特征。解决大位移退化：当机器人快速移动或视野变化剧烈时（如镜头拉远拉近），纯视觉系统容易跟丢。MamVIO通过多尺度特征融合和对IMU长期运动模式的精准建模，能有效缓解这种退化现象，保持跟踪的鲁棒性。

为什么重要？ 它展示了在时序融合领域，Transformer之外的另一种强大可能性。对于手术中可能发生的快速视角切换、器械大范围移动等场景，MamVIO提供了一种更稳定、更高效的解决方案。

2.3 时空标定 & 同步：AR引导手术的“时空对齐师”

论文： [A novel spatial-temporal image fusion method… (ScienceDirect)]

核心解读： 在增强现实（AR）引导的手术中，我们需要将3D解剖模型（来自术前CT/MRI）精确地叠加到内窥镜的实时画面上。这要求相机、光学追踪器（跟踪机器人/患者）、内窥镜之间不仅要空间对齐（知道精确的相对位置），还要时间同步（消除毫秒级的时延差）。

传统痛点：分开做空间标定和时间同步，流程繁琐且误差累积。本文方案：提出一种联合优化的方法，同时估计外参和时延。通过构建一个包含空间变换和时间偏移的统一目标函数，一次性解决这两个老大难问题。

为什么重要？ 精确的时空对齐是AR手术导航安全的“生命线”。这项技术简化了校准流程，提高了精度，为AR技术在手术室的普及扫清了一个关键的工程障碍。

2.4 内窥镜 SLAM/跟踪的新标杆

EndoGSLAM (MICCAI 2024) (MICCAI Papers)：它不是一个单纯的定位或重建算法，而是一个一体化管线。它在实时跟踪相机位姿的同时，进行稠密三维重建，还能生成新视角的合成图像。这意味着，外科医生不仅能知道“我在哪”，还能“看穿”遮挡物背后的组织结构，甚至在机器人移动前预览下一视角的画面，对于路径规划极具价值。Endo-TTAP (2025) (arXiv)：专注于SLAM/VO中的一个基础且关键的问题——点跟踪。它利用多特征引导的注意力机制，显著提升了在内窥镜挑战性环境下（如低纹理、运动模糊）点跟踪的鲁棒性。一个稳健的点跟踪器，是所有高级视觉里程计和SLAM系统的“发动机”，这项工作的进步，会带动整个上游性能的提升。

可用数据集：金标准在哪里？

EndoSLAM (arXiv)：该领域的“ImageNet”。它提供了丰富的6D位姿真值，并巧妙地结合了合成数据和真实数据，覆盖了标准内窥镜和胶囊内镜场景。是训练和评测任何VO/VIO/深度估计算法的必备数据集。SCARED (EndoVis 2019) (链接)：来自真实达芬奇手术系统的结构光数据，提供了高质量的深度图和立体图像对，是双目视觉、三维重建算法评测的黄金标准。Hamlyn Centre 数据集门户 (链接)：一个宝库，收录了大量的腹腔镜、内窥镜视频序列，包括最新的双目数据，为各种视觉算法提供了源源不断的“养料”。

第三部分：视觉 + 力/触觉融合：赋予机器人“温柔的触感”

手术的艺术，在于精准切除与最大限度保护的平衡。这要求机器人不仅要“看得见”，更要“感觉得到”。然而，直接在微型器械尖端安装力传感器成本高、易损坏。因此，基于视觉和机器人内部状态的间接力估计，成为当前的研究热点。

3.1 Vision-based Force Estimation (2024)：感知接触的“火眼金睛”

论文： [Vision-Based Force Estimation for Minimally Invasive… (arXiv)]

核心解读： 本文的突破在于提出了**“接触条件感知”**的力估计框架。传统的视觉力估计模型，往往是在所有图像上训练一个统一的模型，效率不高。

核心思想：模型首先判断器械尖端是否与组织发生接触（一个分类问题）。只有在接触状态下，才启动力估计回归网络。这种“分而治之”的策略，让模型能更专注于学习从组织形变、阴影变化等细微视觉线索到力值的映射关系，大大提升了估计精度。融合扩展：框架还预留了接口，可以轻松地融入器械的关节力矩、速度等状态信息，实现多模态融合，进一步提升估计的准确性。基准流程：论文非常贴心地给出了与真实力传感器数据进行对比的详细评测流程，为后续研究提供了可靠的比较基准。

3.2 DaFoEs (RA-L 2024)：走向泛化的“数据混合大师”

论文： [DaFoEs: Mixing Datasets towards the generalization… (arXiv)]

核心解读： 训练一个力估计模型，最大的痛点是数据稀缺。采集一次带力传感器的数据成本极高，且通常只针对特定任务或组织。DaFoEs巧妙地解决了这个问题。

核心思想：提出一种混合多数据源的训练策略。它可以将来自不同实验设置、不同任务甚至不同传感器的数据（例如，一些是视觉+力，一些是状态+力）有效地“喂”给同一个模型。技术实现：通过巧妙的损失函数设计和模型架构，让模型学会从每种模态中提取与力相关的“不变特征”，从而能够泛化到从未见过的新场景。这篇论文配套了开源代码 (arXiv)，复现非常方便。

为什么重要？ 它为视觉力估计从“特定场景的玩具”走向“通用工具”铺平了道路，是解决数据瓶颈的关键一步。

3.3 dVRK 力估计开源实现

项目： [dvrk_force_estimation GitHub (GitHub)**

核心解读： 这是 Vanderbilt 大学 MAPLE 实验室提供的宝贵资源。它包含了基于达芬奇研究平台的力估计完整实现，包括直接法和间接法，甚至考虑了套管口摩擦力等复杂因素。如果你有 dVRK 平台，这套代码可以让你快速上手，验证自己的想法。

融合策略提示：如何搭建一个高阶力估计模型？

综合2024-2025年的顶会论文，一个成功的多模态力估计模型通常具备以下特征 (arXiv)：

多模态输入编码：视觉特征使用强大的 CNN 或 Transformer (如 Swin/DINOv2) 提取。状态信息（末端位姿、速度、电机电流）则通过一个或多个全连接层编码成一个向量。智能融合模块：将视觉特征向量和状态向量送入融合模块。目前最流行的是交叉注意力或门控融合单元。Cross-Attention 允许状态向量“查询”视觉特征中的关键信息（如器械尖端区域）。Gated Fusion 则能根据当前动态，决定视觉和状态哪个“更可信”。时序建模：力是连续变化的，因此需要一个时序模型（如 Bi-LSTM、Temporal Convolution 或 Transformer）来捕捉力的动态趋势。安全导向的损失函数：力估计在手术中“宁可信其无，不可信其有”。因此，采用不对称损失函数，比如对力的高估部分施以更重的惩罚，这在伦理和安全上都至关重要。同时，可以加入一些物理先验作为正则项，比如组织的局部线性弹性假设，约束模型的输出不偏离物理常识。

第四部分：多模态图像融合 & 测试时自适应：跨越术前与术中的“鸿沟”

手术导航的理想境界，是将术前高清的 CT/MRI 信息与术中实时的内窥镜画面无缝融合，形成“透视眼”。然而，术前与术中的影像存在巨大的“域差异”，如何对齐并融合它们，是一个巨大的挑战。

4.1 TTTFusion (2025)：在手术中“自我进化”的融合模型

论文： [TTTFusion: A Test-Time Training-Based Strategy… (arXiv)**

核心解读： 传统的融合模型是在大量数据上预训练好的，拿到手术室就用。但术中的情况千变万化：组织被牵拉、切除、冲洗，图像风格持续变化。TTTFusion 的革命性在于，它引入了测试时训练的理念。

工作原理：模型在部署时，并未“固化”。它利用当前流入的、没有标签的术中图像，进行几步快速的自监督学习（比如做图像重建或生成任务），微调自己的参数。这个过程非常快，几乎不影响实时性，但能让模型迅速“适应当前环境”，极大地提升了融合的准确性和鲁棒性。手术价值：对于术中视野频繁变化的腹腔镜、神经外科手术，TTTFusion 就像一个有经验的医生，能根据现场情况不断调整自己的判断，而不是死守教条。

为什么重要？ 它标志着模型从“一次性训练”向“终身学习”的范式转变，是解决医学图像中“域自适应”终极难题的有力武器。

4.2 SurgVLM (2025)：开启手术“视觉-语言-时序”新纪元

项目： [SurgVLM Project Page (链接)**

核心解读： 如果说前面的技术是让机器人“看懂”，那么 SurgVLM 则旨在让它“理解”。它整合了23个公开手术数据集，构建了一个庞大的多任务、多模态基准。

三大模态：
视觉：内窥镜视频。语言：手术报告、器械名称、步骤描述。时序：动作的先后顺序、相位识别。意义：它为构建能理解外科医生指令、能自动生成手术报告、能进行高阶语义推理的手术“大模型”提供了基础设施。未来的手术机器人，可能不再是单纯地执行轨迹，而是能听懂“小心点，这里有重要血管”这样的自然语言指令。

第五部分：DRL × 轨迹/策略优化：在安全边界内“大胆决策”

拥有了强大的感知能力，下一步就是智能决策。DRL 让机器人能够通过与环境交互，自主学习完成复杂任务的策略。但在手术中，安全是绝对的底线。

5.1 SafeRPlan (2024)：为脊柱手术戴上“安全帽”的DRL

论文： [SafeRPlan: Safe deep reinforcement learning… (ScienceDirect)]

核心解读： 椎弓根螺钉植入是脊柱外科的关键步骤，路径规划稍有不慎就会损伤神经。SafeRPlan 将安全约束作为最高优先级，嵌入到DRL的每一个环节。

约束优先的强化学习 (CPO)：它采用的不是一个标准的PPO或SAC算法，而是经过改良的、在策略更新时严格遵守安全约束的算法。这意味着，在学习过程中，任何可能导致违反安全边界（比如钻头离脊髓太近）的策略更新都会被直接拒绝。在线规划：它不是生成一条固定路径，而是持续地根据术中观测（如更新的CT或导航信息）进行在线重规划，实现了对动态环境的适应。

为什么重要？ 它展示了如何将抽象的安全理念，转化为具体的、可实现的算法模块，为DRL在骨科、神外等高风险领域的应用提供了“安全范本”。

5.2 自主冲洗与吸引 (2024)：DRL 从“模拟”走向“实操”

论文： [Learning Autonomous Surgical Irrigation and Suction… (arXiv)**

核心解读： 这项工作的亮点在于其完整性和可复现性。它在真实的 dVRK 平台上，实现了基于视觉的DRL，完成了自主冲洗（保持视野清晰）和吸引（清除血液/烟雾）这两个基础但至关重要的任务。

端到端学习：从内窥镜图像输入，到控制机器人臂末端冲洗/吸引器械的输出，整个策略完全由RL自主学习。参考价值：论文详细描述了环境搭建、奖励函数设计、训练流程，为其他研究者将DRL应用于具体的手术子任务，提供了非常宝贵的“避坑指南”。

5.3 Surgical Gym / ORBIT-Surgical：DRL 的“高配训练场”

项目： Surgical Gym (GitHub), [ORBIT-Surgical Project Page (链接)**

核心解读： 这是DRL走向手术应用的“基建狂魔”。它们是基于NVIDIA Isaac Sim/Isaac Lab构建的高性能、GPU并行化的手术仿真学习平台。

价值体现：
速度：GPU并行加速，可以将原本需要数周的训练，缩短到数小时甚至数分钟。标准化：内置了14+个基于dVRK、STAR等知名平台的基准任务（如缝合、抓取、切割），方便不同算法在统一标准下比较。生态：与NVIDIA的机器人生态无缝集成，便于利用最新的物理引擎、渲染技术和机器人算法。

为什么重要？ 它极大地降低了DRL在手术机器人领域的研究门槛，并提供了强大的算力支持，是推动这一方向加速发展的“加速器”。

5.4 SutureBot (2025)：缝合任务的“珠穆朗玛峰”基准

论文： [SutureBot: A Precision Framework & Benchmark… (arXiv)]

核心解读： 自动缝合是手术机器人领域的“圣杯”级任务，它要求极高的精度、灵活性和时序规划能力。SutureBot 提出了这样一个端到端的缝合任务，并发布了包含1,890次人类示教的宝贵数据集。

评测标杆：它为评估视觉-语言-动作（VLA）模型或其他复杂多任务策略提供了一个极具挑战性的基准。一个能在此任务上表现优异的模型，其能力无疑是顶级的。长时序研究：缝合是一个长时序任务，非常考验模型的记忆和规划能力。这个基准将推动长时序融合与决策的研究。

第六部分：可直接用的数据与平台清单（开箱即用）

工欲善其事，必先利其器。以下是经过检验的“神兵利器”：

数据集：
EndoSLAM (arXiv)：定位与建图首选。SCARED (链接)：双目深度/重建基准。Hamlyn Centre (链接)：海量的腹腔镜视频。dVRK 多模态数据集 (arXiv)：通常与 EndoSLAM 等捆绑，包含同步的视频、机器人76维运动学/动力学数据，是多传感器融合研究的“万金油”。 研究硬件/生态：
dVRK (链接)：全球最主流的开放手术机器人研究平台，拥有庞大的社区和丰富的软件资源，是进行算法验证和数据采集的理想选择。 仿真/训练：
Surgical Gym / ORBIT-Surgical (GitHub, 链接)：上文已述，DRL训练的“超级计算机”。

第七部分：参考实现与工程要点（融合落地清单）

理论再好，落地为王。经过验证的、可直接改造的工程架构模板和落地检查清单。

架构模板（可直接改造）

视觉主干：选用 Swin Transformer v2 或自监督预训练的 DINOv2 作为图像编码器，后接 FPN（特征金字塔网络）结构。这套组合拳能同时兼顾全局语义和局部细节，非常适合器械分割、关键点检测和深度估计等多任务学习 (arXiv)。状态/力/IMU 支路：将末端位姿、速度、关节电流、IMU读数等向量，通过一个 Temporal Convolution Network (TCN) 或 Bi-LSTM 进行编码，捕捉其时序动态。核心融合模块：
将视觉特征图（高维）和状态特征向量（低维）送入一个 交叉注意力模块。状态特征作为Query，去“查询”视觉特征图中最相关的区域（如器械尖端）。或者，使用 门控融合单元，输入两个模态的特征，输出一个加权融合后的特征向量，权重由网络根据当前情况动态学习。 对齐与同步：在部署前，必须运行时空标定算法 (ScienceDirect)，精确解算出相机、IMU、光学追踪器之间的外参矩阵和时延，并在数据流中实时进行补偿。不确定性与安全：
在关键输出（如力、定位、规划路径）上，不仅输出一个确定值，还要输出一个不确定性估计（可以是方差或一个上下界区间）。这可以通过 Monte Carlo Dropout 或 Ensemble Models 实现。在DRL或模型预测控制（MPC）规划器中，引入风险敏感代价函数，当不确定性高或预测结果接近安全边界时，施加极大的惩罚，迫使系统选择更保守的动作 (ScienceDirect)。 域适应：对于视觉模型，部署时开启 TTT (Test-Time Training) 模块 (arXiv)，或采用 AdaIN 等风格迁移方法，对输入的每一帧图像进行实时风格标准化，使其接近预训练时的数据分布。

评测清单

定位/跟踪：绝对轨迹误差（ATE）、相对位姿误差（RPE）、光流/点跟踪成功率。力估计：均方根误差（RMSE）、过估惩罚加权的平均绝对误差（WMAE）。规划/策略：任务成功率、完成时间、与解剖结构的平均距离（作为侵袭度代理指标）。安全：约束违例率、最小安全间隙、系统总体的不确定性水平。

第八部分：技术假设的现状与可行落地

三个技术假设，依然是该领域的支柱，但2024-2025年的发展为其注入了新的内涵和升级路径。

CNN 处理视觉：依然主流，但正与Transformer融合。 纯CNN架构因其成熟和高效，在许多嵌入式系统中仍是首选。但在追求更高精度和更强泛化能力的研究中，CNN + Transformer 的混合架构（如 Swin Transformer、ConvNeXt）或直接使用自监督预训练的视觉Transformer（如 DINOv2）作为骨干，已成为新的SOTA (arXiv, arXiv)。它们在内镜跟踪和分割任务中表现优异，能有效处理遮挡和长距离依赖。RNN/LSTM 处理时序：依然好用，但面临Mamba和时序Transformer的挑战。 RNN/LSTM在处理短到中等长度的传感器时序数据、力估计与动作识别任务中，由于其简单有效，仍有广泛应用。然而，对于需要捕捉长时依赖的场景（如一次完整的缝合手术），时序Transformer和Mamba (ScienceDirect, ScienceDirect) 因其更强的建模能力和（对于Mamba而言）更优的计算效率，正逐渐成为新的研究热点。DRL 动态轨迹优化：已从概念走向验证，安全和效率是核心。 DRL已成功在自主冲洗吸引 (arXiv)、脊柱手术路径规划 (ScienceDirect) 等任务上得到验证。其落地的关键，在于结合安全约束 和利用高性能仿真器进行大规模训练 (GitHub)。推荐的标准路径是：在 ORBIT/SurgicalGym 等环境中训练策略，然后通过策略蒸馏 将其轻量化，最后在真实机器人上进行少量在线微调。

快速起步方案（直接立项指南）

理论武装完毕，是时候行动了。这里有三条可以直接启动的研究路线：

路线一：高鲁棒性手术内窥镜定位系统

目标：构建一个能适应术中复杂环境变化的视觉-惯性里程计（VIO）系统。步骤：
复现与改进：以 Adaptive VIO (CVF开放访问) 的论文和代码为蓝本，理解其在线持续学习的核心机制。数据准备：在 EndoSLAM (arXiv) 或 SCARED (链接) 数据集上进行预训练和初步评测。自采集数据适配：用 dVRK 或其他内镜设备采集你们自己的手术视频。利用 TTT (Test-Time Training) (arXiv) 的思想，让预训练好的模型在你们的数据上进行测试时微调，快速适应新的环境和成像设备。产出：一篇关于自适应VIO的论文，一套可在你们平台上运行的高鲁棒性定位代码。

路线二：基于多模态融合的器械-组织交互力估计

目标：开发一个无需末端力传感器的、高精度的器械力估计算法。步骤：
架构设计：采用 视觉特征（Swin/DINOv2） + 状态特征（Bi-LSTM） + 门控融合 的架构。数据训练：利用 DaFoEs (arXiv) 的数据混合策略，结合你们自己采集的少量带力传感器的dVRK数据，进行混合训练，提升模型泛化能力。基准对齐：在 dVRK 力估计开源实现 (GitHub) 的基准上进行评测，确保指标的可比性。在损失函数中加入对力高估的不对称惩罚。产出：一个泛化能力强、安全导向的力估计模型，一篇关于混合数据训练和安全损失函数的论文。

路线三：基于安全强化学习的手术子任务自主执行

目标：让机器人在仿真环境中学会并安全地完成一项具体手术任务，如自主抓持或病灶剥离。步骤：
环境搭建：在 ORBIT-Surgical 或 Surgical Gym (链接, GitHub) 平台中，选择或创建一个符合你需求的仿真任务。安全策略训练：采用 SafeRPlan (ScienceDirect) 中提到的约束优先强化学习算法（如CPO），在奖励函数中严格定义安全边界（如器械与器官的最小距离）。策略蒸馏与部署：训练完成后，使用策略蒸馏技术将庞大的教师网络压缩成一个轻量的Actor，为未来在真实机器人上的部署做准备。产出：一个在仿真中验证有效的、具备安全意识的手术子任务执行策略，一篇关于Safe-RL在手术机器人中应用的论文。