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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于软体机器人的自主三维组织消融控制系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119896533B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510391759.5，技术领域涉及：A61B34/10；该发明授权基于软体机器人的自主三维组织消融控制系统是由李霄剑;王文亮;莫杭杰;石毓东;杨健戈设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于软体机器人的自主三维组织消融控制系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于软体机器人的自主三维组织消融控制系统，涉及软体机器人领域。为实现激光消融系统在体内狭小环境下病变组织精准消融，本发明预构建激光组织交互模型，以描述蓝激光与组织之间的交互关系，由此开发了鲁棒的消融深度控制方法；此外，创新性地提出了软体机器人主体与OCT成像系统结合的自适应激光消融路径跟踪方法；最终构建了一种具备自主精准三维激光消融能力的手术机器人系统，可以显著提升激光消融手术的精度、安全性和自动化水平。

本发明授权基于软体机器人的自主三维组织消融控制系统在权利要求书中公布了：1.一种基于软体机器人的自主三维组织消融控制系统，其特征在于，所述软体机器人包括软体机器人主体、激光消融系统、OCT成像系统；包括： 构建模块，用于预构建激光组织交互模型，以描述蓝激光与组织之间的交互关系，并确定待消融区域的目标消融深度； 规划模块，用于接收医生在内窥镜图像上规划的多个二维消融点，生成激光消融路径； 跟踪模块，用于控制所述软体机器人主体跟踪所述激光消融路径；包括： 建立单元，用于采用Koopman方法建立软体机器人主体线性化模型； 控制单元，用于基于所述软体机器人主体线性化模型，并采用MPC方法优化机器人控制策略，以确保所述激光消融路径的跟踪精度； 消融模块，用于在路径跟踪过程中，结合所述蓝激光与组织之间的交互关系以及所述OCT成像系统的实时反馈，调整所述激光消融系统的能量输出，使得所述待消融区域的组织消融深度与所述目标消融深度保持一致； 所述在路径跟踪过程中，结合所述蓝激光与组织之间的交互关系以及所述OCT成像系统的实时反馈，调整所述激光消融系统的能量输出，使得所述待消融区域的组织消融深度与所述目标消融深度保持一致，包括： 定义单位时间内激光能量输出与组织深度变化之间的函数映射关系： 其中，dt为t时刻的组织消融深度，由OCT图像实时反馈的组织深度变化确定；系统的输入变量由t时刻的组织消融深度dt和单位时间输出能量ut组成，Δdt=dt+1-dt为相邻时刻的消融深度变化量，为系统的输出变量；f为单位时间内激光能量输出与组织深度变化之间的映射函数； 通过离线采样得到数据，利用高斯过程回归GPR获取组织深度变化动态关系，并建立非线性拟合： 其中，分别为从真实的环境中获取得到的输入输出变量的训练数据集，且认为系统的输出变量是符合均值为0的高斯分布；KX,X为协方差矩阵；I为单位矩阵；σ2为高斯噪声的方差； 给定所述训练数据集和系统的输入变量，构建如下联合概率分布并预测系统在给定任意激光能量输入序列的情况下的深度变化： 其中，KX,X+Iσ2为输入数据集X与自身之间的协方差函数加上噪声项；为输入数据集X与之间的协方差函数；为输入变量与输入数据集X之间的协方差函数；为输入变量与自身之间的协方差函数； 基于所述组织深度变化动态关系，并以所述目标消融深度构建损失函数，通过前向映射预测未来K个时刻内的组织消融深度： 其中，J'为第二代价函数；为随机变量的平均值；dK为未来K个时刻内的组织消融深度；dd为目标消融深度；Qdepth、Sdepth均为消融深度控制中对称正定的权重矩阵，分别控制消融深度控制误差和控制输入的代价，下标depth表示消融深度控制；ldt为过程损失函数，hdT为终端损失函数；上标T表示转置； 最小化第二代价函数J'，确定未来K个时刻内每一时刻的最优组织消融深度，进而得到一组最优能量激光序列，结合所述深度变化，以设置当前时刻的激光功率，实时调整所述激光消融系统的能量输出； 利用所述OCT图像实时反馈的组织深度变化，更新所述组织深度变化动态关系，重复上述优化过程，直至所述待消融区域的组织消融深度与所述目标消融深度保持一致。

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