前言

超声因其操作简便、实时动态等独特优势，一直是介入治疗领域的重要视诊工具。但超声波无法穿透气体与骨骼，二维图像缺乏空间感，针尖显影时常丢失，尤其在肝脏、脊柱等复杂部位更为突出，使得超声引导下的介入治疗始终存在较高的不确定性与操作风险。

在介入操作中，医生不仅需要看清组织结构，更要在动态组织与呼吸运动中精确控制针尖方向。如何让超声不仅“看得见”，还“看得准”“跟得上”，成为产业界与临床长期未解的痛点。无论是矩阵模版导航、机械臂技术、光学追踪、电磁导航，还是三维重建与AR技术，每一条技术路径的探索，都是在尝试让“超声导航”更智能、更可依赖。

随着人工智能（AI）技术的发展，一种无需外源硬件、可直接嵌入超声主机并深度贴合临床工作流程的方案正逐渐成形。AI 穿刺导航能够自动识别关键解剖结构，规划最佳穿刺路径，并在针尖偏移或显影不清时实时预测与校正轨迹，使医生在操作中能减少探头角度的调整、减少穿刺尝试，显著提升穿刺安全性与成功率。这意味着，AI 不仅在“辅助判断”，更在重塑操作范式——让超声从被动观察工具，迈向主动导航助手。

本系列文章将系统梳理 AI 穿刺导航的技术全景、厂商格局与临床落地现状。
上篇重点呈现技术演进路线与代表性厂商布局；下篇则聚焦典型临床场景与应用落地案例，展现AI从实验室走向真实临床的路径。

一、工程学方法：建立空间感的“硬件派”

**代表技术：**矩阵模板、机械臂、光学/电磁导航系统。
**核心思路：**通过外部硬件重建或标定空间关系，让针尖在影像中拥有清晰坐标。

最早的矩阵模版主要用于前列腺穿刺与肿瘤粒子植入，提升定位精度与穿刺的重复性；机械臂技术则通过自动化操作减少人为误差；光学与电磁导航通过传感器标定实现三维定位，成为多模态融合的重要尝试。

优势：

  • 显著提升空间感与针尖可视性；

  • 提高标准化操作与安全性；

  • 适用于复杂部位与标准化和高端中心等固定场景。

局限：

  • 依赖硬件设备，成本高、流程复杂；

  • 光学系统易受视线遮挡、电磁系统受金属干扰影响精度；

  • 与临床操作习惯脱节。

现状：
矩阵模版已在泌尿科固定应用；机械臂仍局限于科研中心；光学/电磁导航在肝脏、肺部介入中具探索价值但尚未普及。
未来，这类技术更可能与AI融合成为底层支撑，而非独立路径。

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图示：超声自动针尖追踪示意图。图片来源网络

二、影像学方法：从二维到三维的“可视化派”

**代表技术：**三维重建（3D Reconstruction）、增强现实（AR）、虚拟现实（VR）。
**核心目标：**让医生在三维空间中直观理解复杂解剖关系与穿刺路径。

三维重建是通过将CT、MRI或超声图像分割并重建为三维图像，生成“数字双胞胎”，用于术前规划；
VR提供虚拟演练环境，常见于肝脏消融、脊柱介入等培训场景；
AR则在术中实现虚拟模型与真实影像的叠加导航，成为从术前规划到术中引导的桥梁。

优势：

  • 提供空间化视野，改善可视化体验；

  • VR助力教学与术前规划；

  • AR可在术中提供动态导航。

局限：

  • 三维模型更新慢，难以应对组织形变；

  • VR与真实手术流程衔接不足；

  • AR的空间配准误差与佩戴体验仍影响实际应用。

现状：
3D重建已在部分介入手术中常态化，比如肝脏消融、前列腺穿刺等；
VR仍主要用于教学、培训场景；
AR虽在展会上亮眼，但临床常规化应用极少。ovarad、Augmedics等少数公司尝试过商用化AR导航系统，但普及度远不及预期

整体而言，影像学方法强化了穿刺导航的空间认知，但仍停留在“辅助工具”层面。

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示意图：3D重建模型生成示意图。图片来源网络

三、算法驱动的智能化“软件派”

**代表技术：**AI穿刺导航、自动针尖追踪、路径预测。
这三者之间是递进关系：

针尖追踪是基础 → 路径预测是增强 → AI导航是整合。

1. 自动针尖追踪

通过算法直接在超声图像中识别、定位针尖，使其在动态图像中始终清晰可见，摆脱人工主观视觉判断的依赖。
这是所有AI导航的底层能力。

2. 路径预测

在针尖识别基础上，算法根据解剖图像预测针体轨迹，提示最佳进针点、穿刺角度与潜在风险结构，尤其在解剖结构复杂与空间受限的情况下。相当于“提前规划行车路线”，让操作更安全、决策更前瞻。

3. AI穿刺导航

将上述功能模块整合，与超声主机和临床工作流程深度融合，形成实时动态的导航系统。它能识别关键结构、动态纠偏路径，并持续提供视觉反馈。

大量研究文献显示，在提升首次穿刺成功率、缩短操作时间、提高手术精度具有明显潜力。

优势：

  • 分层递进、逻辑清晰；

  • 实时追踪与动态矫正显著提升精准性；

  • 与医生操作流程高度契合。

局限：

  • 图像标准化差异大，跨设备适配性有限；

  • 实时追踪对算力要求高；

  • 目前多集中于浅表、血管类场景。

现状：

  • 自动针尖追踪已实现商业化（如Philips-B.Braun Onvision）；

  • 路径预测多处于科研验证阶段；

  • 全功能AI穿刺导航仍在早期试点期。

总体来看，AI穿刺导航代表了超声介入的最高智能化形态。
它的最大价值在于——不改变医生操作习惯，却能显著提升安全性与效率。
但要实现全面落地，仍需跨越图像标准化、算力优化与临床验证三大门槛。

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图示：超声自动化/导航演示流程图。图片来源网络

小结

AI 正让穿刺导航这项传统的“手艺活”开始进入智能时代——它不再只是增强显示或预测路径的工具，而是逐步嵌入超声主机，成为系统级的智能伙伴。技术路径的分化，也正在重塑AI穿刺导航的产业逻辑与竞争格局。

下篇章节内容，我们将把镜头从技术转向产业，拆解全球与中国主要厂商的AI穿刺导航的布局与临床落地进展，揭示理想与现实之间的浮沉，看看谁在引领潮流，谁仍在徘徊。

📚 参考信息（简化附注）

  • Philips & B.Braun. _Onvision Needle Tip Tracking System._Product Whitepaper, 2021.

  • Novarad. _AR Surgical Navigation Overview._2022.

  • Augmedics. _Xvision Spine System Clinical Evaluation._2023.

  • Zhao et al., AI-based Needle Tracking in Ultrasound-Guided Interventions, IEEE TMI, 2023.

  • Chen et al., Real-time AI-guided Needle Path Planning for Ultrasound, Medical Image Analysis, 2024.

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