中山大学中山眼科中心教授刘奕志/林浩添团队与合作者，成功构建了白内障手术撕囊智能技术系统——MetaS，显著提升了操作准确性。相关成果近日发表于《npj-数字医学》（NPJ Digital Medicine）。

MetaS智能技术系统的创建理念。研究团队供图，下同

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当前，白内障手术主要依赖医生个人经验进行手工操作，精确性有待提高。以手术中的前囊膜撕开这一基础操作环节为例，即便对于经验丰富的术者而言，要达到指南所要求的“居中覆盖人工晶状体光学面边缘”这一标准，比例也相对较低。随着功能性人工晶状体的广泛应用，这一问题愈发受到术者关注，亟待新的技术手段加以解决。

为攻克这一难题，刘奕志/林浩添团队携手中山大学计算机工程学院教授黄凯/郑伟诗团队展开跨学科合作。研究团队收集了大量基于术者经验的白内障手术视频，运用Mask RCNN、GhostNet Backbone叠加FPN Neck等算法，成功构建了MetaS智能系统。该系统将医生的实践经验转化为数字化经验，为提升医生的撕囊质量提供了有力支持。

MetaS智能技术系统的创建流程图。

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据介绍，MetaS智能系统包含智能评估、特征提取以及手术指导三大功能模块。研究团队收集了17,538个白内障手术视频用于系统的训练与验证。在智能评估环节，系统能够对众多撕囊案例进行评估，筛选出理想的撕囊样本；特征提取模块则应用Mask RCNN算法，从撕囊视频和图像中深度挖掘理想撕囊的路径及特征。经研究发现，理想撕囊的半径为角膜缘像素半径（RL）×0.58，直径范围处于5.15-5.39毫米之间，圆度约为0.98，且撕囊口偏中心小于0.30毫米。在手术引导模块，系统将提取的理想撕囊数字化路径及特征应用于实际手术场景，为术者和手术机器人提供精准指导。

在指导术者撕囊方面，基于MetaS提取的理想撕囊数字化特征，研究团队引入可量度的晶状体标尺并结合MetaS的实时引导模块，为术者提供实时、精准的操作指引。实践表明，这一方式可显著提高撕囊的准确性和居中性，有效提升手术质量。

MetaS提取的理想撕囊数字化特征用于指导术者撕囊。

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在引导手术机器人撕囊方面，其提取的理想撕囊数字化特征可应用于手术机器人自主撕囊操作。在实际操作中，手术机器人在完成角膜切口后，握持电撕囊尖端的机械臂依据MetaS提供的理想撕囊路径，在猪眼晶状体前囊膜上精准完成撕囊操作。

该研究成果为白内障手术撕囊环节带来了创新性解决方案，有望推动白内障手术向更加精准、高效的方向发展，为患者带来更好的治疗效果。

相关论文信息：https://doi.org/10.1038/s41746-025-01887-6