Please wait a minute...
工程设计学报
工程设计学报  2026, Vol. 33 Issue (3): 345-358    DOI: 10.3785/j.issn.1006-754X.2026.06.107
机器人与机构设计     
智能开颅手术机器人：技术体系、临床应用与未来挑战
赵硕1,2(),张润锋1,2,3(),张国彬1,2,耿鹏秀1,2,秦志昌1,2,刘振忠1,2
1.天津理工大学 天津市先进机电系统设计与智能控制重点实验室，天津 300384
2.机电工程国家级实验教学示范中心（天津理工大学），天津 300384
3.天津望圆智能科技股份有限公司，天津 300462
Intelligent craniotomy robots: technical systems, clinical applications, and future challenges
Shuo ZHAO1,2(),Runfeng ZHANG1,2,3(),Guobin ZHANG1,2,Pengxiu GENG1,2,Zhichang QIN1,2,Zhenzhong LIU1,2
1.Tianjin Key Laboratory for Advanced Mechatronic System Design and Intelligent Control, Tianjin University of Technology, Tianjin 300384, China
2.National Demonstration Center for Experimental Mechanical and Electrical Engineering Education (Tianjin University of Technology), Tianjin 300384, China
3.Tianjin Wybotics Inc. , Tianjin 300462, China
 全文: PDF(4490 KB)   HTML
摘要：

开颅手术机器人作为神经外科精准手术的关键装备，其技术体系从定位工具向智能平台演进，已在系统架构、控制算法与机械设计等方面取得显著进展。通过梳理开颅手术机器人的发展历程，从技术能力、产业格局及政策支持等维度分析了国内外现状，对比了典型机器人系统的技术特征与产品特色。重点剖析了机械构型、路径规划、控制优化、精度保障及系统集成等核心技术的实现途径与最新进展。在临床应用方面，开颅手术机器人在立体定向活检、脑出血穿刺等术式中展现出毫米级精度、标准化流程和高安全性的优势，并显示了向微创术式拓展的潜力。然而，在触觉反馈、术中脑组织移位实时补偿等方面仍面临挑战。展望未来，通过深度融合人工智能、推进模块化架构、建立规范培训体系，推动神经外科手术范式向更安全、精准与智能的方向发展。
关键词： 手术机器人;  开颅术;  神经外科    
Abstract:

As a key piece of equipment in neurosurgical precision procedures, craniotomy robots have evolved in the technological framework from positioning tools to intelligent platforms, achieving significant progress in system architecture, control algorithm and mechanical design. This article reviewed the developmental history, analyzed the domestic and foreign status from the perspectives of technical capacity, industrial landscape and policy support, and compared the technical features and product characteristics of representative robot systems. It provided an in-depth analysis of the implementation approaches and latest advancements in core technologies, including mechanical configuration, path planning, control optimization, accuracy assurance and system integration. In clinical applications, the craniotomy robots had demonstrated advantages such as millimeter-level precision, standardized workflows and high safety in areas such as stereotactic biopsy, intracerebral hemorrhage puncture, while also showing potential for expansion into minimally invasive procedures. However, challenges remained in areas such as tactile feedback and real-time compensation for intraoperative brain tissue shift. Looking ahead, the neurosurgical paradigms will be driven toward greater safety, precision and intelligence through deeper integration of artificial intelligence, advancement of modular architectures, and the establishment of standardized training systems.
Key words: surgical robot    craniotomy    neurosurgery
收稿日期: 2026-01-19 出版日期: 2026-06-27
CLC:  TH 782  
基金资助: 国家自然科学基金资助项目(52505034);国家自然科学基金资助项目(12302024)
通讯作者: 张润锋     E-mail: zhaoshuo@stud.tju.edu.cn;zhangrunfeng@tju.edu.cn
作者简介: 赵　硕（2002—），男，硕士生，从事手术机器人导航技术研究，E-mail: zhaoshuo@stud.tju.edu.cn
服务　　
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章　　
赵硕
张润锋
张国彬
耿鹏秀
秦志昌
刘振忠

引用本文:

赵硕,张润锋,张国彬,耿鹏秀,秦志昌,刘振忠. 智能开颅手术机器人：技术体系、临床应用与未来挑战[J]. 工程设计学报, 2026, 33(3): 345-358.

Shuo ZHAO,Runfeng ZHANG,Guobin ZHANG,Pengxiu GENG,Zhichang QIN,Zhenzhong LIU. Intelligent craniotomy robots: technical systems, clinical applications, and future challenges[J]. Chinese Journal of Engineering Design, 2026, 33(3): 345-358.

链接本文:

https://www.zjujournals.com/gcsjxb/CN/10.3785/j.issn.1006-754X.2026.06.107    或    https://www.zjujournals.com/gcsjxb/CN/Y2026/V33/I3/345

图1  开颅手术机器人核心技术体系概览
图2  开颅手术机器人发展历程
公司产品主要技术特点与临床应用
RenishawNeuroMate支持有框架与无框架模式，长期应用于DBS、癫痫监测等，临床精度较高[27]
Medtech S.A.ROSA集成了骨窗与路径规划软件，以高流畅性和高自动化程度著称，支持3D打印术前模拟[23,28]

IMRIS

(Synchronoss)

NeuroArm专为MRI手术室环境设计，采用电磁兼容材料，可实现术中实时MRI引导，具备触觉反馈能力，支持显微手术级别的精细操作[37]
表1  国外开颅手术机器人代表性产品
图3  国外代表性开颅手术机器人
公司产品主要技术特点与临床应用
华科精准（北京）医疗设备股份有限公司SR系列具备手术力感知、视觉无接触定位、高效实时追踪、混合现实（mixed reality, MR）等功能[12]
北京柏惠维康科技股份有限公司Remebot系列在立体定向活检、脑出血穿刺等手术中应用广泛[23,38]
表2  国内开颅手术机器人代表性产品
图4  国内代表性开颅手术机器人
图5  七自由度机械臂三维模型
图6  安装在头骨上的MARS机器人
图7  光学标记跟踪
图8  开颅手术机器人系统组成
图9  开颅手术机器人末端通用夹具
评价指标传统开颅手术ROSA机器人辅助手术
平均靶点误差（有框架）/mm1.930.81~0.86
平均靶点误差（无框架）/mm2.891.22~1.71
单根电极植入耗时/min19.115.7
单台SEEG手术总耗时不确定平均比传统SEEG手术缩短222 min
脑活检无诊断率/%9（有框架）2.2~4.3
表3  ROSA机器人辅助手术与传统开颅手术临床效果对比
图10  开颅手术机器人发展趋势
  
  
[1] 张剑宁， 刘嘉霖. 手术机器人推动神经外科进入新时代［J］. 四川大学学报（医学版）， 2022， 53（4）： 554-558.
ZHANG J N， LIU J L. Robotics helps usher in a new era of neurosurgery［J］. Journal of Sichuan University （Medical Sciences）， 2022， 53（4）： 554-558.
[2] TOMASZ O， WALDEMAR K， KAJETAN Ł， et al. Robotics in neurosurgery： past， presence and future［C］//Control， Computer Engineering and Neuroscience. Cham： Springer， 2021： 1-8.
[3] 丁辉， 王广志. 神经外科手术机器人与导航系统的发展与应用［J］. 中国现代神经疾病杂志， 2025， 25（2）： 144-151.
DING H， WANG G Z. Development and application of neurosurgery robots and navigation systems［J］. Chinese Journal of Contemporary Neurology and Neurosurgery， 2025， 25（2）： 144-151.
[4] 智能人机协同开颅手术机器人系统的研发［C/OL］//第十五届中国医师协会神经外科医师年会摘要集.［2025-12-25］.. doi：10.1016/s0090-3019(04)00076-x
Development of an intelligent human-machine collaborative craniotomy surgical robot system［C/OL］//Summary Collection of the 15th Annual Meeting of the Chinese Congress of Neurological Surgeons. ［2025-12-25］. .
doi: 10.1016/s0090-3019(04)00076-x
[5] MATTEI T A， RODRIGUEZ A H， SAMBHARA D， et al. Current state-of-the-art and future perspectives of robotic technology in neurosurgery［J］. Neurosurgical Review， 2014， 37（3）： 357-366.
[6] 韩定强. 开颅手术机器人导航与运动控制研究［D］. 北京： 北京理工大学， 2018. doi：10.21629/jsee.2018.01.15
HAN D Q. Navigation and motion control of robot for craniotomy［D］. Beijing： Beijing Institute of Technology， 2018.
doi: 10.21629/jsee.2018.01.15
[7] 邢宏光， 王利红， 张玉茹. 神经外科手术机器人灵活性分析［J］. 北京航空航天大学学报， 2004， 30（4）： 312-315.
XING H G， WANG L H， ZHANG Y R. Dexterity analysis of robot for neurosurgery［J］. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics， 2004， 30（4）： 312-315.
[8] 赵磊. 开颅手术机器人冗余从手设计及干涉检测研究［D］. 天津： 天津理工大学， 2024.
ZHAO L. Research on redundant slave design and interference detection of craniotomy robot［D］. Tianjin： Tianjin University of Technology， 2024.
[9] LI J H， MA L B， MA Z K， et al. An MRI-guided stereotactic neurosurgical robotic system for semi-enclosed head coils［J］. Journal of Robotic Surgery， 2024， 19（1）： 35.
[10] 周晓明， 曹子忆， 徐鹏， 等. 医学图像标志点提取方法在神经外科手术机器人中的应用分析［J］. 中国仪器仪表， 2023（4）： 27-31.
ZHOU X M， CAO Z Y， XU P， et al. Analysis of medical image marker point extraction methods in nervesurgical surgery robots［J］. China Instrumentation， 2023（4）： 27-31.
[11] 湛月. 开颅手术机器人系统设计与人机协同控制研究［D］. 北京： 北京理工大学， 2016.
ZHAN Y. Design of craniotomy robot system and research on man-machine cooperative control［D］. Beijing： Beijing Institute of Technology， 2016.
[12] 孙新超. 开颅手术机器人阻抗控制技术研究［D］. 天津： 天津理工大学， 2021.
SUN X C. Research on impedance control technology of craniotomy robot［D］. Tianjin： Tianjin University of Technology， 2021.
[13] 王紫合， 寇楠楠. 神经外科手术机器人临床应用的伦理探析［J］. 医学与社会， 2024， 37（2）： 118-123.
WANG Z H， KOU N N. Ethical analysis on the clinical application of neurosurgical robots［J］. Medicine and Society， 2024， 37（2）： 118-123.
[14] 崔萌. 智能人机协同开颅手术机器人系统辅助开颅手术实验验证研究［D］. 北京： 中国人民解放军医学院， 2019.
CUI M. Experimental research on intelligent human-machine collaborative robot-assisted craniotomy system［D］. Beijing： Chinese People’s Liberation Army （PLA） Medical School， 2019.
[15] 赵良国. 开颅手术机器人操作器械研究［D］. 天津： 天津理工大学， 2021.
ZHAO L G. Research on operational instruments of craniotomy robot［D］. Tianjin： Tianjin University of Technology， 2021.
[16] 洪在地， 贠超， 赵磊. 用于神经外科手术的磁共振图像导航机器人的兼容性研究［J］. 机器人， 2009， 31（3）： 204-209.
HONG Z D， YUN C， ZHAO L. On compatibility of an MRI-guided robot for neurosurgery［J］. Robot， 2009， 31（3）： 204-209.
[17] 郭宇. 面向开颅手术机器人术前规划系统医学图像分割方法研究［D］. 天津： 天津理工大学， 2023.
GUO Y. Research on medical image segmentation for craniotomy robot preoperative planning system［D］. Tianjin： Tianjin University of Technology， 2023.
[18] HU D Y， GONG Y Z， HANNAFORD B， et al. Path planning for semi-automated simulated robotic neurosurgery［C］//2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. Hamburg， Germany， Sept. 28-Oct. 2， 2015.
[19] 赵凯. 开颅手术机器人术前路径规划研究［D］. 天津： 天津理工大学， 2021.
ZHAO K. Research on preoperative path planning of craniotomy robot［D］. Tianjin： Tianjin University of Technology， 2021.
[20] 夏光明， 王瑞， 张丽娜， 等. 基于振动信号融合的手术机器人椎板磨削剩余厚度识别［J］. 天津大学学报（自然科学与工程技术版）， 2022， 55（10）： 1016-1025.
XIA G M， WANG R， ZHANG L N， et al. Recognition of remaining thickness of lamina milling via a surgical robot based on vibration signal fusion［J］. Journal of Tianjin University （Science and Technology）， 2022， 55（10）： 1016-1025.
[21] 张衡. 神经外科显微手术机器人平台关键技术研究［D］. 沈阳： 沈阳理工大学， 2021.
ZHANG H. Study on key technology on micro-neurosurgery platform［D］. Shenyang： Shenyang Ligong University， 2021.
[22] 崔萌， 马晓东， 张猛， 等. 神经外科开颅手术机器人研究进展［J］. 解放军医学院学报， 2019， 40（1）： 95-97， 101.
CUI M， MA X D， ZHANG M， et al. Research advances in robot for craniotomy［J］. Academic Journal of Chinese PLA Medical School， 2019， 40（1）： 95-97， 101.
[23] WU H T， LU B， WANG W， et al. Efficacy and prognosis of ROSA robot-assisted stereotactic intracranial hematoma removal in patients with cerebral hemorrhage in basal ganglia region： comparison with craniotomy and neuroendoscopy［J］. Translational Stroke Research， 2025， 16（5）： 1594-1605.
[24] FOMENKO A， SERLETIS D. Robotic stereotaxy in cranial neurosurgery： a qualitative systematic review［J］. Neurosurgery， 2018， 83（4）： 642-650.
[25] BAGGA V， BHATTACHARYYA D. Robotics in neurosurgery： one of the first surgical specialties to adopt robotic procedures and one that continues to innovate［J］. The Annals of The Royal College of Surgeons of England， 2018，100：19-22.
[26] 陈梦东， 王田苗， 张启先. 神经外科手术机器人系统［J］. 机器人技术与应用， 1998（1）： 12-14.
CHEN M D， WANG T M， ZHANG Q X. Neurosurgical robot system［J］. Robot Technique and Application， 1998（1）： 12-14.
[27] VARMA T R K， ELDRIDGE P. Use of the NeuroMate stereotactic robot in a frameless mode for functional neurosurgery［J］. The International Journal of Medical Robotics and Computer Assisted Surgery， 2006， 2（2）： 107-113.
[28] BONDA D J， PRUITT R， GOLDSTEIN T， et al. Robotic surgical assistant （ROSA™） rehearsal： using 3-dimensional printing technology to facilitate the introduction of stereotactic robotic neurosurgical equipment［J］. Operative Neurosurgery， 2020， 19（1）： 94-97.
[29] FARAH J O. Robotic-assisted procedures in neurosurgery［J］. Acta Neurochirurgica， 2019， 161（3）： 553.
[30] SEDKY A， MARZUQ A， MANSOUR N A， et al. Prototyping and real-time PID control of a 5 DOF hybrid robotic-assisted system for neurosurgery［J］. Journal of Mechanical Science and Technology， 2025， 39（8）： 4701-4710.
[31] REZAEIAN S， BADIE B， SHENG J. A telescopic tendon-driven needle robot for minimally invasive neurosurgery［C］//2023 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. Detroit， MI， USA， Oct. 1-5， 2023.
[32] LIU Z Z， LI M Y， ZHANG R F， et al. Preoperative path planning of craniotomy surgical robot based on improved MDP-LQR-RRT* algorithm［J］. Biomedical Signal Processing and Control， 2025， 105： 107647.
[33] HO M， KIM Y， CHENG S S， et al. Design， development， and evaluation of an MRI-guided SMA spring-actuated neurosurgical robot［J］. The International Journal of Robotics Research， 2015， 34（8）： 1147-1163.
[34] KIM Y， CHENG S S， DIAKITE M， et al. Toward the development of a flexible mesoscale MRI-compatible neurosurgical continuum robot［J］. IEEE Transactions on Robotics， 2017， 33（6）： 1386-1397.
[35] SAINI S， REZAEIAN S， AKBARI A， et al. Towards a steerable neurosurgical robot for debulking of brain mass lesions［J］. IEEE Robotics and Automation Letters， 2025， 10（5）： 4690-4697.
[36] GIORGI C， EISENBERG H， COSTI G， et al. Robot-assisted microscope for neurosurgery［J］. Journal of Image Guided Surgery， 1995， 1（3）： 158-163.
[37] COMPARETTI M D， VACCARELLA A， DYAGILEV I， et al. Accurate multi-robot targeting for keyhole neurosurgery based on external sensor monitoring［J］. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers， Part H： Journal of Engineering in Medicine， 2012， 226（5）： 347-359.
[38] 高攀. 机器人辅助无框架与传统框架立体定向活检术的对比研究［D］. 武汉： 华中科技大学， 2017.
GAO P. A comparative study of robot-assisted frameless stereotactic biopsy and conventional frame-based stereotactic biopsy［D］. Wuhan： Huazhong University of Science and Technology， 2017.
[39] 黎行宙， 张紫薇， 言颖杰， 等. 一款新型人机协作开颅手术机器人的动物实验研究： 精确性和安全性分析［J］. 组织工程与重建外科杂志， 2022， 18（4）： 289-293.
LI X Z， ZHANG Z W， YAN Y J， et al. Novel man-machine cooperative robot-assisted craniotomy： a pilot animal experiment on feasibility and safety［J］. Journal of Tissue Engineering and Reconstructive Surgery， 2022， 18（4）： 289-293.
[40] 李明洋. 开颅手术机器人自主搜索路径规划方法研究［D］. 天津： 天津理工大学， 2025.
LI M Y. Research on autonomous search path planning method for craniotomy surgical robot［D］. Tianjin： Tianjin University of Technology， 2025.
[41] KANE G， EGGERS G， BOESECKE R， et al. System design of a hand-held mobile robot for craniotomy［C］//Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention—MICCAI 2009. Berlin， Heidelberg： Springer， 2009： 402-409.
[42] JOSKOWICZ L， SHAMIR R， FREIMAN M， et al. Image-guided system with miniature robot for precise positioning and targeting in keyhole neurosurgery［J］. Computer Aided Surgery， 2006， 11（4）： 181-193.
[43] 李亮， 丁辉， 王广志. 神经外科手术机器人运动学模型参数辨识及评价方法［J］. 生物医学工程学杂志， 2019， 36（6）： 994-1002.
LI L， DING H， WANG G Z. Kinematics parameter identification and accuracy evaluation method for neurosurgical robot［J］. Journal of Biomedical Engineering， 2019， 36（6）： 994-1002.
[44] MUTO J， TATEYA I， NAKATOMI H， et al. Transoral robotic-assisted neurosurgery for skull base and upper spine lesions［J］. Neurospine， 2024， 21（1）： 106-115.
[45] SU H， IORDACHITA I I， YAN X A， et al. Reconfigurable MRI-guided robotic surgical manipulator： Prostate brachytherapy and neurosurgery applications［C］//2011 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society， Boston， MA， USA， Aug. 30-Sept. 3， 2011.
[46] HOFFMANN M K， ESTERHUIZEN W， WORTHMANN K， et al. Path planning for concentric tube robots： a toolchain with application to stereotactic neurosurgery［J］. IFAC-PapersOnLine， 2023， 56（2）： 2871-2876.
[47] WANG X F， CHENG S S， DESAI J P. Design， analysis， and evaluation of a remotely actuated MRI-compatible neurosurgical robot［J］. IEEE Robotics and Automation Letters， 2018， 3（3）： 2144-2151.
[48] 姚展成. 开颅手术机器人的器械定位与自主磨削规划研究［D］. 天津： 天津理工大学， 2023.
YAO Z C. Research on instrument positioning and autonomous grinding planning of craniotomy robot［D］. Tianjin： Tianjin University of Technology， 2023.
[49] YOON S， SHIN S， CHO H， et al. Enhanced markerless surgical robotic guidance system for keyhole neurosurgery［J］. Journal of Advanced Mechanical Design， Systems， and Manufacturing， 2017， 11（4）： JAMDSM0046.
[50] BAST P， POPOVIC A， WU T， et al. Robot- and computer-assisted craniotomy： resection planning， implant modelling and robot safety［J］. The International Journal of Medical Robotics and Computer Assisted Surgery， 2006， 2（2）： 168-178.
[51] SEDKY A， MANSOUR N A， EL-ASSAL A， et al. Full study， model verification， and control of a five degrees of freedom hybrid robotic-assisted system for neurosurgery［J］. The International Journal of Medical Robotics and Computer Assisted Surgery， 2025， 21（1）： e70047.
[52] ALI A， LI X D， MASHWANI W K， et al. Computer vision based efficient segmentation and classification of multi brain tumor using computed tomography images［J］. Scientific Reports， 2025， 15： 32198.
[53] MANSOUR M A， EL-SALAMONI M A， ZOHNEY M， et al. Neurosurgery reimagined： how AI is redefining patient care and surgical excellence［J］. Intelligent Surgery， 2025， 8： 84-91.
[54] LIU J C， ZHANG Y R， LI Z. Improving the positioning accuracy of a neurosurgical robot system［J］. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics， 2007， 12（5）： 527-533.
[55] 蒋文钰. 开颅手术机器人颅骨钻削参数研究［D］. 天津： 天津理工大学， 2022.
JIANG W Y. Research on skull drilling parameters of craniotomy robot［D］. Tianjin： Tianjin University of Technology， 2022.
[56] 陈先念. 颅骨变厚度铣削过程分析及恒定铣削力预测模型的建立［D］. 天津： 天津理工大学， 2021. doi：10.54646/bijamr.2023.16
CHEN X N. Analysis of skull variable thickness milling process and establishment of constant milling force prediction model［D］. Tianjin： Tianjin University of Technology， 2021.
doi: 10.54646/bijamr.2023.16
[57] WINTER F， BEER D， GONO P， et al. Advanced cutting strategy for navigated， robot-driven laser craniotomy for stereoelectroencephalography： an in vivo non-recovery animal study［J］. Frontiers in Robotics and AI， 2022， 9： 997413.
[58] BIAN G B， WEI B T， LI Z， et al. Robotic automatic drilling for craniotomy： algorithms and in vitro animal experiments［J］. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics， 2023， 28（6）： 3458-3469.
[59] BERGHOLZ M， FERLE M， WEBER B M. The benefits of haptic feedback in robot assisted surgery and their moderators： a meta-analysis［J］. Scientific Reports， 2023， 13： 19215.
[60] 吉祥子. 神经外科手术机器人导航定向系统的研究［D］. 锦州： 辽宁工业大学， 2007.
JI X Z. Research on robot navigation and orientation in neurosurgery robot system［D］. Jinzhou： Liaoning University of Technology， 2007.
[61] 鄂松昙. 神经外科手术机器人导航定向系统研究［D］. 南京： 南京理工大学， 2004.
E S T. Research on navigation and orientation system for neurosurgical robot［D］. Nanjing： Nanjing University of Science and Technology， 2004.
[62] DEHGHANI M， MOGHADDAM M M， TORABI P. Workspace measurement and calibration of a parallel RCM craniotomy surgery robot［J］. IOP Conference Series： Materials Science and Engineering， 2018， 417： 012012.
[63] KUMAR R， DWARAKANATH T A， BHUTANI G， et al. Tele-manipulative neuro-registration in robot-assisted neurosurgery［J］. World Neurosurgery， 2025， 195： 123658.
[64] 吴震， 泮长存. 手术机器人在神经外科领域的应用及展望［J］. 中国医学文摘（耳鼻咽喉科学）， 2014， 29（3）： 145-148.
WU Z， PAN C C. Application and prospect of surgical robot in neurosurgery［J］. Chinese Medical Digest （Otorhinolaryngology）， 2014， 29（3）： 145-148.
[65] LI C， FAN X Y， HONG J， et al. Model-based image updating for brain shift in deep brain stimulation electrode placement surgery［J］. IEEE Transactions on Biomedical Engineering， 2020， 67（12）： 3542-3552.
[66] CUI M， REN W Q， CUI T F， et al. Design of intelligent human-machine collaborative robot-assisted craniotomy system［J］. Heliyon， 2024， 10（23）： e40364.
[67] LI H Y， WANG Y C， CHEN W， et al. Optical coherence tomography guided automatic robotic craniotomy surgery platform［J］. Biomedical Optics Express， 2025， 16（2）： 778.
[68] 唐粲， 王田苗， 丑武胜， 等. 脑外科机器人控制系统的设计和实现［J］. 机器人， 2004， 26（6）： 543-547， 552.
TANG C， WANG T M， CHOU W S， et al. Design and realization of robot control system for neurosurgery［J］. Robot， 2004， 26（6）： 543-547， 552.
[69] NAVARRO E M， RAMOS ÁLVAREZ A N， SOLER ANGUIANO F I. A new telesurgery generation supported by 5G technology： benefits and future trends［J］. Procedia Computer Science， 2022， 200： 31-38.
[70] 郭昌贵， 唐知己， 陈强， 等. 机器人辅助下穿刺引流术和开颅手术治疗脑脓肿的临床分析［C/OL］//第十六届中国医师协会神经外科医师年会摘要集. ［2025-12-25］. .
GUO C G， TANG Z J， CHEN Q， et al. Clinical analysis of robot-assisted puncture drainage and craniotomy for brain abscess ［C］//Summary Collection of the 16th Annual Conference of the Chinese Neurosurgical Society of the Chinese Medical Doctor Association. ［2025-12-25］. .
[71] ŁAJCZAK P， ŁAJCZAK A， BUCZKOWSKI S， et al. Robotic hydrocephalus surgery： a systematic review of the effectiveness in neurosurgical interventions［J］. Neurochirurgie， 2025， 71（4）： 101677.
[72] 孙君昭， 田增民. 神经外科手术机器人研究进展［J］. 中国微侵袭神经外科杂志， 2008， 13（5）： 238-240.
SUN J Z， TIAN Z M. Research progress of neurosurgery robot［J］. Chinese Journal of Minimally Invasive Neurosurgery， 2008， 13（5）： 238-240.
[73] 李治非， 杨阳， 苏月， 等. 我国外科手术机器人研究应用现状与思考［J］. 中国医学装备， 2019， 16（11）： 177-181.
LI Z F， YANG Y， SU Y， et al. Current status and thinking of research and application of surgical robots in China［J］. China Medical Equipment， 2019， 16（11）： 177-181.
[74] FIANI B， QUADRI S A， FAROOQUI M， et al. Impact of robot-assisted spine surgery on health care quality and neurosurgical economics： a systemic review［J］. Neurosurgical Review， 2020， 43（1）： 17-25.
[75] TAN K， DONG L， LI T， et al. Application of surgical robot navigation system in neurosurgical teaching for professional degree postgraduates ［J］. Chinese Medical Record， 2024， 25（1）：102-105.
[76] ADILA C M. Autonomous neurosurgical robots： ethical concerns in informed consent and global health equity［J］. Bioethics， 2025， 39（7）： 723-724.
[1] 赵万博,陈赛旋,姜官武,李荣,章宇. 新型线驱动式微创手术器械结构设计与运动学分析[J]. 工程设计学报, 2023, 30(6): 657-666.
[2] 陈翼楠,蒲志新,郑珍妮. 一种具有力检测机制的新型血管介入手术机器人[J]. 工程设计学报, 2023, 30(1): 20-31.