眼科手术，是对人类医生最具挑战性的外科手术之一。 研究团队提出了 多视角空间融合方法 ，专门克服多模态眼内成像中的成像异质性和动态空间失准问题。该系 统整合了 术前 OCT和眼底彩色图像、ARISE的执行器状态、 术中 OCT A扫描和B扫描、术中显微镜视图以 及外部解剖标志或器械的光学追踪 等多源数据。 通过这种多视角空间融合，系统构建了一个 术中动态更新的全局三维地图 。根据实验数据，这张地图在显微 镜视野内实现了 4.7微米的横向分辨率 ，视野外为 20微米； 深度分辨率达到 6微米 ，对真实视网膜深度的 复现准确率达到 99.08% 。 想象一下，在极其有限的操作空间内，医生需要将直径仅 60微米 （比头发丝更细）的针头，精准插入厚度仅 有约 25微米 的视网膜特定层中。任何轻微的手抖，都可能造成不可逆的视力损伤。 现在，这个难题有了新的解决方案。 中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室边桂彬研究员团队 ，近日在 国际 顶级期刊 《 科 学 • 机 器 人 》 （ Science Robotics ） 上 发 表 题 为 "Autonomous robotic intraocular ...