蘇永剛 孫志彬 朱 罡 王 豫#*

1(北京積水潭醫(yī)院創(chuàng)傷骨科，北京 100035)2(北京航空航天大學(xué)生物與醫(yī)學(xué)工程學(xué)院, 北京 100191)

基于體感交互的骨折復(fù)位機(jī)器人控制方法實(shí)驗(yàn)研究

蘇永剛1孫志彬2朱 罡2王 豫2#*

1(北京積水潭醫(yī)院創(chuàng)傷骨科，北京 100035)2(北京航空航天大學(xué)生物與醫(yī)學(xué)工程學(xué)院, 北京 100191)

將基于體感交互的控制方法引入骨折復(fù)位機(jī)器人，通過(guò)實(shí)驗(yàn)研究驗(yàn)證該方法的控制精度以及學(xué)習(xí)曲線，從而評(píng)估該方法的控制效果和學(xué)習(xí)的難易程度。利用Kinect采集操作者的手勢(shì)以及手臂的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)作為控制參數(shù)，經(jīng)計(jì)算機(jī)程序識(shí)別處理后生成機(jī)器人控制指令，從而控制機(jī)器人在模型骨上完成骨折復(fù)位操作。由6位操作者進(jìn)行共計(jì)60次復(fù)位實(shí)驗(yàn)，得出復(fù)位精度和學(xué)習(xí)曲線數(shù)據(jù)。 6位操作者的復(fù)位平均距離誤差為(4.10±0.77)mm，角度誤差為3.25°±1.11°。通過(guò)學(xué)習(xí)曲線分析發(fā)現(xiàn)，從第6次實(shí)驗(yàn)開始，操作所用時(shí)間顯著縮短。將基于體感交互用的控制方法用于骨折復(fù)位機(jī)器人控制，不僅能夠滿足復(fù)位精度要求，而且操作學(xué)習(xí)時(shí)間短。該方法可為手術(shù)機(jī)器人的人機(jī)交互提供一種新的有效方法。

手術(shù)機(jī)器人；體感交互；骨折復(fù)位；人機(jī)交互

引言

隨著社會(huì)現(xiàn)代化進(jìn)程的不斷加快，因車禍等高能量損傷和老年骨質(zhì)疏松造成的骨創(chuàng)傷已經(jīng)日益成為嚴(yán)重影響人類生命和健康的突出問(wèn)題[1-2]。

骨折復(fù)位是將骨折后斷裂錯(cuò)位的骨骼恢復(fù)到正常解剖位置，是骨創(chuàng)傷手術(shù)治療的第一步，也是至關(guān)重要的一步，其效果會(huì)直接影響手術(shù)的效果及術(shù)后的恢復(fù)。目前，骨折復(fù)位存在費(fèi)時(shí)、費(fèi)力的問(wèn)題，需要大量使用術(shù)中透視，而且復(fù)位效果并不令人滿意[3]。

機(jī)器人相比人類，具有操作精度高、穩(wěn)定性好、不受輻射傷害且不會(huì)疲勞等優(yōu)勢(shì)，因此將它用于骨折復(fù)位已成為骨科手術(shù)機(jī)器人研究的一個(gè)熱點(diǎn)方向。

德國(guó)的Westphal等在這一領(lǐng)域開展了深入的研究[3-4]，他們使用一臺(tái)6自由度串聯(lián)機(jī)器人、配合6自由度的被動(dòng)臂進(jìn)行骨折復(fù)位，使用一個(gè)游戲操縱桿對(duì)機(jī)器人進(jìn)行本地遙操作控制。Füchtmeier等也同樣使用一臺(tái)串聯(lián)機(jī)器人，開發(fā)了叫做RepoRobo的復(fù)位機(jī)器人，完成了體外尸體骨實(shí)驗(yàn)[5]。日本的Warisawa等開發(fā)了一種通過(guò)牽拉足部進(jìn)行間接復(fù)位的機(jī)器人，并對(duì)該機(jī)器人的控制邏輯進(jìn)行了研究[6]。

近年來(lái)，還有不少學(xué)者嘗試使用并聯(lián)結(jié)構(gòu)的機(jī)器人進(jìn)行骨折復(fù)位，以實(shí)現(xiàn)較大的復(fù)位力和力矩輸出，以及較高的運(yùn)動(dòng)精度[7-9]。

但是，目前上述骨折復(fù)位機(jī)器人的研究仍處于實(shí)驗(yàn)室樣機(jī)階段，一般只能完成模型骨或尸體骨的實(shí)驗(yàn)，難以在真正的手術(shù)室臨床環(huán)境中進(jìn)行應(yīng)用。究其原因，除了骨折復(fù)位這一操作本身的復(fù)雜性之外，骨折復(fù)位機(jī)器人在手術(shù)室環(huán)境中的交互控制也是一個(gè)重要的技術(shù)瓶頸。

目前，常用的骨折復(fù)位機(jī)器人控制方法分為兩類：一類是主從式控制，機(jī)器人完全處于醫(yī)生的控制之下，由醫(yī)生依賴經(jīng)驗(yàn)對(duì)復(fù)位運(yùn)動(dòng)量和路徑進(jìn)行控制；另一類是自動(dòng)控制，由醫(yī)生進(jìn)行復(fù)位規(guī)劃，之后機(jī)器人自主完成復(fù)位運(yùn)動(dòng)。

依據(jù)臨床經(jīng)驗(yàn)，本研究選擇臨床接受度更高的主從式控制方式，并嘗試將最新的體感交互技術(shù)引入骨折復(fù)位機(jī)器人控制，以期為骨折復(fù)位機(jī)器人在手術(shù)室環(huán)境中的交互控制提供一種新的方法。

體感交互是指用戶直接使用其肢體動(dòng)作與機(jī)器進(jìn)行的交互，一般需要手勢(shì)識(shí)別、運(yùn)動(dòng)跟蹤、體勢(shì)識(shí)別、表情與語(yǔ)音識(shí)別等計(jì)算機(jī)技術(shù)的支持[10]。體感交互的設(shè)備使用更加簡(jiǎn)單、直觀、易學(xué)，有效減少了用戶與計(jì)算機(jī)硬件間的約束，對(duì)降低用戶的認(rèn)知負(fù)荷[11]、提高用戶的參與度和情感體驗(yàn)具有積極作用；更重要的是，體感交互方式下用戶不必與機(jī)器直接接觸，更符合手術(shù)室對(duì)消毒滅菌的要求。

綜上所述，將體感交互用于骨折復(fù)位機(jī)器人控制，有助于提升系統(tǒng)的臨床適應(yīng)性，使臨床醫(yī)生更容易使用。本研究的目的在于驗(yàn)證基于體感交互的骨折復(fù)位機(jī)器人控制方法能否達(dá)到令人滿意的復(fù)位效果，并通過(guò)對(duì)其學(xué)習(xí)曲線進(jìn)行分析，從而對(duì)其易用性進(jìn)行評(píng)估。

1 材料和方法

1.1 實(shí)驗(yàn)材料準(zhǔn)備

實(shí)驗(yàn)中使用的材料為人工合成股骨(以下簡(jiǎn)稱“模型骨”)，如圖1所示。在實(shí)驗(yàn)材料準(zhǔn)備階段，首先在模型骨中段與其長(zhǎng)軸大致平行的方向標(biāo)記3條線段(如圖1中圓圈標(biāo)示)，作為復(fù)位角度測(cè)量依據(jù)，這3條線段在圓周上呈120°均勻分布。在實(shí)驗(yàn)中，使用光學(xué)定位跟蹤系統(tǒng)(NDI Polaris Spectra，定位精度為0.25 mm)來(lái)測(cè)量骨折復(fù)位的精度。因此，在模型骨的中段兩側(cè)距標(biāo)記線段中心8～10 cm的位置分別鉆一個(gè)直徑3 mm的通孔，這兩個(gè)孔的軸線近似平行，在這兩個(gè)孔上固定兩個(gè)定位用跟蹤器。接著，在模型骨遠(yuǎn)端打一個(gè)直徑4 mm的通孔，這個(gè)孔的軸線與之前兩個(gè)孔的軸線近似平行，用于將模型骨固定在機(jī)械臂末端。以上3個(gè)孔的軸線要求近似平行，原因是方便光學(xué)定位跟蹤系統(tǒng)在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中對(duì)定位用跟蹤器進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤，避免出現(xiàn)遮擋和脫離視野的情況。最后，將模型骨在標(biāo)記線的中間位置鋸開，一端固定在機(jī)械臂末端，另一端用臺(tái)鉗固定。

圖1 人工合成股骨及其處理方法Fig.1 Artificial femur and its treatment method

1.2 體感交互控制方法

如圖2所示，采用一臺(tái)Motoman MH5S六自由度機(jī)械臂來(lái)完成復(fù)位操作。該機(jī)械臂的性能指標(biāo)為：工作空間最大半徑706 mm，重復(fù)定位精度0.02 mm，末端最大負(fù)載5 kg。

圖2 骨折復(fù)位機(jī)器人系統(tǒng)(A—六自由度機(jī)械臂；B—計(jì)算機(jī)；C—體感采集設(shè)備；D—機(jī)械臂控制柜)Fig.2 Robot assisted fracture reduction system(A-6 degree of freedom robot arm; B-Computer; C-Kinect; D-Control cabinet of robot arm)

本研究使用一臺(tái)Microsoft Kincet 2作為體感采集設(shè)備，其功能是識(shí)別操作者的手勢(shì)并實(shí)時(shí)捕獲上肢的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；使用一臺(tái)計(jì)算機(jī)來(lái)接收Kincet 2輸出的體感信號(hào)，并經(jīng)體感交互控制程序處理后生成機(jī)械臂控制指令，發(fā)送到機(jī)械臂控制柜，進(jìn)而控制機(jī)械臂做出相應(yīng)的動(dòng)作。

為保證體感數(shù)據(jù)采集的穩(wěn)定性，使用The Kinect for Windows Software Development Kit (SDK) V2.0中的BodyBasic模塊來(lái)讀取人體上肢的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，該模塊可識(shí)別手掌的狀態(tài)(張開或握拳)，并且實(shí)時(shí)反饋手部中心點(diǎn)在Kinect相機(jī)坐標(biāo)系下的三維坐標(biāo)，且數(shù)據(jù)更新速度可達(dá)30 Hz。

在實(shí)驗(yàn)中，通過(guò)光學(xué)定位跟蹤器，預(yù)先標(biāo)定Kinect坐標(biāo)系與機(jī)器人基座坐標(biāo)系的變換關(guān)系，從而將Kinect反饋回的位置參數(shù)轉(zhuǎn)化為機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)參數(shù)。具體控制方法是：先將Kinect反饋的手掌狀態(tài)(張開或握拳)作為開關(guān)控制量，左手握拳代表開始復(fù)位操作，右手握拳代表平移，右手張開代表旋轉(zhuǎn)；然后利用Kinect實(shí)時(shí)反饋右手中心的坐標(biāo)pi(xi,yi,zi)，計(jì)算兩次坐標(biāo)的位置差值[(xi-xi-1),(yi-yi-1),(zi-zi-1)]，再變換到機(jī)器人坐標(biāo)系下，得到機(jī)器人在各方向的平移或轉(zhuǎn)動(dòng)參數(shù)。在本研究中，之所以將平移和旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)解耦控制，是為了更好地控制復(fù)位精度，同時(shí)也更加符合臨床操作習(xí)慣。

1.3 復(fù)位精度測(cè)定

在實(shí)驗(yàn)材料準(zhǔn)備的過(guò)程中，將模型骨鋸開，模型骨上做的3條標(biāo)記線分別與兩個(gè)斷面α和β形成3個(gè)交點(diǎn)，即(A1,B1,C1)和(A2，B2,C2)(見(jiàn)圖3)。兩塊模型骨上都安裝光學(xué)定位跟蹤器。在實(shí)驗(yàn)開始前，在光學(xué)定位跟蹤系統(tǒng)上標(biāo)定出每塊骨骼上3個(gè)交點(diǎn)相對(duì)于其定位跟蹤器的位置關(guān)系。因此，只要通過(guò)光學(xué)定位跟蹤系統(tǒng)得到兩塊模型骨上定位跟蹤器的坐標(biāo)，則上述6個(gè)交點(diǎn)的坐標(biāo)也就確定了。

圖3 模型骨斷面Fig.3 The section of artificial femur

理想的復(fù)位后，每個(gè)骨折面上的3個(gè)標(biāo)記點(diǎn)應(yīng)該與另一個(gè)骨折面上的對(duì)應(yīng)標(biāo)記點(diǎn)重合，即A1與A2重合，B1與B2重合，C1與C2重合。所以，定義這3組對(duì)應(yīng)點(diǎn)之間距離的平均值作為復(fù)位的距離誤差d，即d=(|A1A2|+|B1B2|+|C1C2|)/3。

兩個(gè)斷面α和β的夾角作為本次復(fù)位的角度誤差θ，即θ=〈α,β〉。

1.4 實(shí)驗(yàn)操作步驟

本實(shí)驗(yàn)有6位被試參與，包括3名男性和3名女性，年齡為22～26歲，各項(xiàng)身體狀況正常，在實(shí)驗(yàn)進(jìn)行前均沒(méi)有接觸過(guò)體感交互設(shè)備和本實(shí)驗(yàn)所用控制程序，并且事先對(duì)實(shí)驗(yàn)中的復(fù)位操作方法完全不了解，受試者均簽署知情同意書。

每位被試進(jìn)行10次復(fù)位操作，共計(jì)進(jìn)行了60次骨折復(fù)位操作，主要包括6個(gè)步驟。

步驟1：?jiǎn)?dòng)計(jì)算機(jī)和機(jī)械臂，打開體感交互機(jī)器人控制程序。

步驟2：由主試人員向被試講解骨折復(fù)位操作方法和復(fù)位要求，然后被試體驗(yàn)復(fù)位操作過(guò)程，10 min后結(jié)束。

步驟3：讓機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)到預(yù)先設(shè)定好的初始位姿，使兩塊模型骨分離。初始位姿時(shí)兩塊骨骼的位移與夾角為：dx=40 mm，dy=50 mm，dz=80 mm；θx=10°,θy=30°,θz=15°。

步驟4：?jiǎn)?dòng)控制程序，被試開始復(fù)位操作，同時(shí)開始計(jì)時(shí)。

步驟5：當(dāng)被試完成復(fù)位操作后，記錄操作時(shí)間，斷開機(jī)械臂伺服，被試休息5 min。

步驟6：由光學(xué)定位跟蹤系統(tǒng)導(dǎo)出復(fù)位后模型骨上兩個(gè)定位用跟蹤器的坐標(biāo)，并記錄下來(lái)。

將步驟3～6重復(fù)10次。

在每一次操作實(shí)驗(yàn)前，機(jī)械臂都回到相同的初始位姿，以確保每次操作實(shí)驗(yàn)的工作量都相同；同時(shí)也保證在復(fù)位過(guò)程中調(diào)整所有方向的位置和角度。

1.5 數(shù)據(jù)處理方法

對(duì)實(shí)驗(yàn)獲得的復(fù)位距離誤差和角度誤差數(shù)據(jù)，分別統(tǒng)計(jì)平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，以獲得對(duì)該交互控制方法下復(fù)位精度的評(píng)價(jià)。

為了分析復(fù)位時(shí)間的變化規(guī)律，將操作次數(shù)作為分組依據(jù)，將每次復(fù)位操作看作一個(gè)獨(dú)立的數(shù)據(jù)組(包含6個(gè)被試的數(shù)據(jù))，以第1次操作數(shù)據(jù)作為對(duì)照組，第2～10次操作數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)組進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。首先利用F檢驗(yàn)進(jìn)行方差齊性判定，然后依據(jù)判定結(jié)果分別采用等方差t檢驗(yàn)和異方差t檢驗(yàn)，評(píng)價(jià)隨著操作次數(shù)的增加、復(fù)位時(shí)間是否有顯著性的降低。

2 結(jié)果

實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，所有操作者均能有效地利用實(shí)驗(yàn)中的體感交互控制方式控制機(jī)械臂完成骨折復(fù)位操作。如圖4所示，操作者利用手勢(shì)控制機(jī)器人完成骨折復(fù)位操作。在這個(gè)過(guò)程中，被試靠肉眼直接觀察復(fù)位的效果。實(shí)驗(yàn)中的一組復(fù)位前后情況如圖5所示，復(fù)位前兩段折骨處于固定的初始位姿，復(fù)位后基本實(shí)現(xiàn)解剖復(fù)位。

圖4 被試進(jìn)行復(fù)位操作Fig.4 Operator performs fracture reduction

圖5 實(shí)驗(yàn)中復(fù)位情況。(a)復(fù)位前；(b)復(fù)位后Fig.5 Reduction status in experiments. (a) Before reduction; (b) After reduction

分別計(jì)算6位被試各10次復(fù)位操作的平均距離誤差和平均角度誤差，如表1所示。6位被試的復(fù)位操作平均距離誤差為(4.10±0.77)mm，復(fù)位操作的平均角度誤差為3.25°±1.11°，誤差偏大，但從臨床角度考慮仍在可接受范圍內(nèi)。

表1 復(fù)位誤差Tab.1 Errors of fracture reduction

對(duì)6位被試每次復(fù)位所用的時(shí)間進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并制作如圖6所示的學(xué)習(xí)曲線?？梢钥闯觯瑤缀鯇?duì)于每位被試來(lái)說(shuō)，隨著實(shí)驗(yàn)次數(shù)增加，復(fù)位時(shí)間有顯著下降。

圖6 基于體感交互的骨折復(fù)位機(jī)器人控制方法學(xué)習(xí)曲線Fig.6 Learning curve of somatosensory interaction based control method for fracture reduction robot

對(duì)復(fù)位時(shí)間的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果如表2所示。從F檢驗(yàn)結(jié)果可知，除第8和第10組結(jié)果P<0.05，不滿足等方差假設(shè)以外，其他組與對(duì)照組相比均滿足等方差假設(shè)。從t檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，從第6次操作開始，t檢驗(yàn)結(jié)果P<0.05，操作時(shí)間顯著性縮短。說(shuō)明操作者通過(guò)前5次操作后，就能較好地掌握這一控制方法。

表2 復(fù)位時(shí)間統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果Tab. 2 Reduction time analysis

3 討論

通過(guò)實(shí)驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)，使用基于體感交互的骨折復(fù)位機(jī)器人控制方法，操作者均能夠有效完成骨折復(fù)位操作，復(fù)位精度可以滿足臨床要求，并且操作者可以在短時(shí)間內(nèi)掌握該控制方法。

采用基于體感交互的骨折復(fù)位機(jī)器人控制方法，操作者不需要同機(jī)器人直接接觸，既符合手術(shù)室臨床環(huán)境對(duì)消毒滅菌的要求，又減少了交叉感染的風(fēng)險(xiǎn)；由于體感交互具有很強(qiáng)的直觀性，因此易于學(xué)習(xí)。另外，引入體感交互控制后，醫(yī)生可以遠(yuǎn)離手術(shù)床，通過(guò)觀看透視圖像進(jìn)行遙控復(fù)位操作，可以顯著降低醫(yī)生所受的輻射傷害。

關(guān)于本實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)，也存在一些不足之處。首先，操作者是通過(guò)肉眼直觀地觀察復(fù)位的整個(gè)過(guò)程，與臨床上通過(guò)X射線透視來(lái)觀察有些不同，實(shí)驗(yàn)時(shí)操作者距離模型骨較遠(yuǎn)，也難以判斷復(fù)位距離特別是角度，這也是導(dǎo)致本實(shí)驗(yàn)所測(cè)得的復(fù)位誤差較大的直接原因。在未來(lái)的工作中，可以使用光電定位跟蹤器來(lái)實(shí)時(shí)獲取骨骼的位置，并結(jié)合術(shù)前CT與術(shù)中X光的配準(zhǔn)，建立三維模型來(lái)用于引導(dǎo)醫(yī)生完成更精確的骨折復(fù)位操作。其次，本實(shí)驗(yàn)中的骨折模型較為簡(jiǎn)單，與實(shí)際臨床上的骨折情形有一定差距，這主要是為了簡(jiǎn)化復(fù)位精度的測(cè)量而設(shè)計(jì)的。最后，為了統(tǒng)一每次復(fù)位操作的難度和工作量，以便于統(tǒng)計(jì)操作時(shí)間，每人每次操作都是從相同的初始狀態(tài)開始，這也有利于操作者通過(guò)幾次練習(xí)后縮短操作時(shí)間。但從總體的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)看，基于體感交互的控制方法易于學(xué)習(xí)掌握的結(jié)論還是可以成立的。

4 結(jié)論

基于體感交互的控制方法具有直觀、易學(xué)、符合手術(shù)室臨床環(huán)境等優(yōu)點(diǎn)，可以為骨折復(fù)位機(jī)器人以及其他的手術(shù)機(jī)器人提供一種新穎有效的人機(jī)交互控制方法。

[1] 王軍強(qiáng), 趙春鵬, 胡磊, 等. 遙外科機(jī)器人輔助脛骨髓內(nèi)釘內(nèi)固定系統(tǒng)的初步應(yīng)用[J]. 中華骨科雜志, 2006, 26(10): 682-686.

[2] Wang Y, Yun C, Hu L, et al. DEA-based efficiency evaluation of a novel robotic system for femoral neck surgery[J]. The International Journal of Medical Robotics and Computer Assisted Surgery, 2009, 5(3): 207-212.

[3] Gosling T，Westphal R，Hufner T，et al． Robot-assisted fracture reduction: A preliminary study in the femur shaft [J]． Medical and Biological Engineering and Computing，2005，43(1): 115-120．

[4] Westphal R, Winkelbach S, Wahl F, et al. Robot-assisted long bone fracture reduction[J]. The International Journal of Robotics Research, 2009, 28(10): 1259-1278.

[5] Füchtmeier B, Egersdoerfer S, Mai R, et al. Reduction of femoral shaft fractures in vitro by a new developed reduction robot system ‘RepoRobo’[J]. Injury, 2004, 35(1): 113-119.

[6] Warisawa S, Ishizuka T, Mitsuishi M, et al. Development of a femur fracture reduction robot[C]//Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Automation. New Orlean: IEEE, 2004, 4: 3999-4004.

[7] Lin H, Wang JQ, Han W. Parallel Manipulator Robot assisted Femoral Fracture Reduction on Traction Table[C]//35th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC). Osaka: IEEE, 2013: 4847-4850.

[8] Du H, Hu L, Li C, et al. Preoperative trajectory planning for closed reduction of long-bone diaphyseal fracture using a computer-assisted reduction system[J]. The International Journal of Medical Robotics and Computer Assisted Surgery, 2015, 11(1): 58-66.

[9] Ye R, Chen Y, Yau W. A simple and novel hybrid robotic system for robot-assisted femur fracture reduction[J]. Advanced Robotics, 2012, 26(1-2): 83-104.

[10] 龐小月，郭睿楨， 姚乃埌，等. 體感交互人因?qū)W研究回顧與展望[J]. 應(yīng)用心理學(xué)，2014，20(3): 243-251.

[11] Ren Z, Yuan JS, Meng JJ, et al. Robust part-based hand gesture recognition using Kinect sensor [J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2013, 15(5): 1110-1120.

Experiments Research of Somatosensory Interaction Based Control Method
for Fracture Reduction Robot
Su Yonggang1Sun Zhibin2Zhu Gang2Wang Yu2#*

1(DepartmentofOrthopedicTrauma,BeijingJiShuiTanHospital,Beijing100035,China)

2(SchoolofBiologicalScienceandMedicalEngineering,BeihangUniversity,Beijing100191,China)

surgical robot; somatosensory interaction; fracture reduction; human-computer interaction

10.3969/j.issn.0258-8021. 2016. 03.018

2015-10-17， 錄用日期:2016-04-11

國(guó)家自然科學(xué)基金(61201313)；北京市科技計(jì)劃(Z141100000514003)

R318

D

0258-8021(2016) 03-0380-05

# 中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)會(huì)會(huì)員(Member, Chinese Society of Biomedical Engineering)

*通信作者(Corresponding author)， E-mail:wangyu@buaa.edu.cn