磁导航平台引导的磁性微载体治疗技术作为新的癌症靶向策略由此在近年来得到迅速发展。然而，这种技术面临磁场在体内深处迅速衰减的问题，影响了其精确性和效率。相较之下，MRI导航平台的偶极子磁场导航（DFN）技术展现出潜力，被视为领域突破，未来有望解决现有问题。

DFN通过在MRI设备中利用软铁磁球产生梯度磁场，为药物携带的磁纳米颗粒指引精确路径，提升了靶向性。但同时，该技术也存在对MRI磁场造成干扰影响成像质量，以及强磁场环境为设备的材料和驱动机制带来重大挑战的问题。

前不久，来自南京航空航天大学航空航天结构力学及控制全国重点实验室与蒙特利尔大学工学院纳米机器人实验室的研究人员面向癌症治疗药物靶向递送的痛点、难点进行研究，并提出了一种核磁成像环境下压电机器人系统驱动的动态偶极子磁场导航（DFN-D）系统。该系统解决了载药磁纳米颗粒（MMPs）操控和磁共振成像之间的矛盾，并通过实验验证了DFN-D系统在基于MRI设备的靶向医疗系统中的应用潜力。    

该研究成果的相关论文以“A Piezoelectric Robotic System for MRI

Targeting Assessments of Therapeutics During Dipole Field Navigation”为题发表在国际机电一体化领域TOP期刊《IEEE/ASME TRANSACTIONS ON MECHATRONICS》上，并入围该期刊2022年度最佳论文奖。

南京航空航天大学-航空学院精密驱动研究所-航空航天结构力学及控制全国重点实验室固定人员时运来副教授为第一作者，博士生李宁为通讯作者。该研究得到了中国国家留学基金委、国家自然科学基金(NO.51975282)和蒙特利尔大学工学院机器人实验室的支持。 

接下来，一起来和机器人大讲堂深入探索这一研究成果！

▍建立理论模型，进行系统设计

DFN-D系统的理论模型构建是为了在MRI设备的强均匀磁场中实现铁磁球的精确导航。    

设计过程中严格考虑了与MRI的兼容性，综合评估了铁磁球的尺寸、导航位置、磁化响应、磁场强度、以及梯度场的分布特点，并兼顾了MR成像的远端定位和预期的移动轨迹等关键因素。

在理论模型的开发阶段，研究人员首先深入探讨了MRI设备内部高强度均匀磁场的特性及磁梯度生成机制。铁磁球置于MRI环境中，其对磁场的反应通过体积磁化率得以量化，而磁梯度则表征了磁场沿特定方向（例如z轴）的空间变化率。

MRI 腔中的软铁磁球坐标系

为了确立理论模型，研究团队分析了铁磁球在MRI环境下产生的磁场效应，并推导出了一系列公式来描述磁梯度的方向和大小。这些数学表达式细致地考虑了铁磁球的定位、MRI设备内的磁场参数以及球体对磁场布局的影响等要素。

DFN-D 方案。(a)微粒子受到两种力的作用：磁化球引起的梯度力和流动力。(b)为 DFN-D 方案。    

理论模型确立后，研究团队通过一系列实验来验证模型的预测准确性和系统的操作可靠性。实验不仅对DFN-D系统的性能进行了全面评估，还对其做了进一步的调整和提升。通过这些实验验证，研究团队确保了理论模型的有效性，并对DFN-D系统的设计和性能进行了必要的完善和优化，以期达到更高的导航精度和操作稳定性。

DFN-D 系统的架构和数据流

▍DFN-D机电系统设计与实验平台构建    
 

根据上述理论分析与理论模型建立，研究人员设计并制造了一种DFN-D机电系统，以实现体外模型内部粒子的精准转向和MR成像。

在设计DFN-D机电系统时，研究人员充分考虑了超声电机的独特优势，包括其不受磁场干扰、电磁干扰小、断电自锁、响应速度快以及定位精度高等特性。并最终决定使用超声电机用于构建DFN-D系统和相应的实验平台。

DFN-D 系统样机

NOTE：此处控制器屏蔽被打开以显示其内部结构，在进行实验之前重新屏蔽好

DFN-D机电系统的架构包括一个用于精确控制软铁磁球位置的压电机器人，一个用于产生驱动信号并收集运动反馈信息的控制器模块，一个用于注射治疗剂的注射模块，一个运行运动和注射控制程序的主控计算机，一个模拟血管网络的体外模块，以及一个用于与控制器模块物理连接的核磁共振扫描仪触发接口。

实验平台构建则包括一个核磁共振成像装置，一个用于与控制系统通信的USB电缆连接器，以及一个用于图像采集和分析的3D Slicer导航软件。

DFN-D 工作流程

在工作流程规划方面，研究人员首先将软铁磁球移动到导航位置，然后启动粒子注入，随后将球移动到远端位置，并触发磁共振成像。通过获得的核磁共振图像，评估粒子的操控效果。如果粒子操控成功，工作流程进入下一个循环，否则将重置铁磁球的导航位置。    

运动台系统是DFN-D系统的核心组件，通过压电机器人实现粒子在导航位置和远端位置间的精确快速移动控制。为了保证MRI兼容性，所有组件都采用了非铁磁性材料，并通过波导管降低核磁共振成像的噪声干扰。运动台则采用铝型材导轨、木材和工程塑料制成，搭配陶瓷轴承和塑料带作为传动机构，保证系统的结构刚度和稳定性。

压电电机驱动的运动台

DFN-D系统中，采用某于嵌入式芯片开发的驱动器驱动，整个DFN-D工作流程采用Arduino Mean2560板进行控制。通过直流电源供电，并采用了多重绝缘铝箔和金属编织线等措施提高MR成像的兼容性。整个DFN-D机电系统设计和实验平台构建，充分利用了超声电机的优势，为粒子转向操控和MR成像的交替运行提供了可靠的技术支持，为进一步的研究和应用提供了一种新的解决途径。

▍进行实验测试，验证系统应用潜力

为了评估DFN-D系统的性能，研究团队进行了一系列实验，包括定位特性测量、磁共振成像质量评估以及体外DFN-D实验。

在定位特性测量实验中，研究人员手动设置了定位控制，使其在10-80 mm/s的移动速度范围内工作，并通过测量运动台的位移来评估系统的定位精度。实验结果显示，通过采用变速运动控制策略，即前90%的行程使用高速80 mm/s移动，其余部分则以低速10 mm/s移动，系统的定位误差能够控制在0.5 mm以内，从而在保持高速移动的同时，实现了较小的定位误差。    

定位误差和速度的关系

在磁共振成像质量评估实验中，研究团队考察了DFN-D系统对磁共振成像质量的影响。他们在体外模型的位置放置了一个周期性图像质量测试模型，并分析了在不同状态下信噪比（SNR）的变化。实验结果表明，当压电电机运行时，图像的信噪比降低了19.2%，而在电机关闭的情况下，将软铁磁球移至远端位置时，信噪比进一步降低了21.6%。尽管如此，磁共振图像并未出现明显的失真和伪影。此外，通过将铁磁球从导航位置移开不同距离进行成像测试，研究人员发现，当铁磁球位于200 mm远的位置时，图像失真最小，仅为2.2%，这足以确保磁纳米颗粒（MMPs）转向的正确性得到验证。

八种状态下圆柱横截面的代表性 T1W-Spin 回波图像

在体外DFN-D实验中，研究人员验证了粒子操控的可行性。按照预定的方案，他们将球移动到远端位置后注入MMPs。实验采用了T1W-SE诊断成像序列来追踪注入的粒子聚集体。结果显示，在没有导航的情况下，粒子聚集体随机进入子分支；而在使用DFN-D系统进行导航后，两个分支的粒子聚集体导航成功率均达到了100%。    

体外模型中注入粒子聚集物的 MR 成像: (a)显 示了粒子注射前体外模型的 MR 成像; (b)显示颗粒集聚物（ 聚集注射次数=4）在无导航情况下随机进入不同分支的 MR 成像。在(c)和(d)中（ 在每个图中，聚集注射次数=2），颗粒聚集分别被导航到左侧和右侧目标分支的 MR 成像。

以上种种实验研究表明，DFN-D系统能够精确控制运动台的定位，并且在运动过程中对磁共振成像质量的影响较小。通过优化运动台的速度和位置，系统在保证成像质量的同时，实现了精确的粒子操控。体外实验进一步证实了DFN-D系统在操控磁性微颗粒方面的高效性和准确性，为其在相关研究和临床应用中提供了有力的技术支持。