TumorMap：基于激光的3D肿瘤图谱与全自动肿瘤切除外科平台

肿瘤的手术切除对于恶性实性肿瘤至关依赖于外科医生准确识别病理组织并切除肿瘤，同时保留周围健康组织。然而，构建手术中3D肿瘤模型以实现后续切除面临诸多挑战，主要源于缺乏高保真度的肿瘤重建、难以开发普适组织模型以处理肿瘤诊断固有的复杂性，以及双手操作、生理抖动和手术中疲劳 creep 的自然物理限制。为克服这些挑战，我们引入了 "TumorMap"，这是一种外科机器人平台，用于构建手术中3D肿瘤边界并实现自主组织切除，采用一组多功能激光。TumorMap 集成了三激光机制（光学相干断层扫描、激光诱导内源荧光和切割激光刀）结合深度学习模型，以实现全自动和非接触式肿瘤切除。我们在小鼠骨肉瘤和软组织肉瘤模型中验证了 TumorMap，建立了一种新型病理学工作流程来估计传感器性能。通过亚毫米级激光切除精度，我们展示了无人干预的多模态传感引导的自主肿瘤手术。