机器人手术工程特辑征稿 | BMC Biomedical Engineering

期刊：BMC Biomedical Engineering

作者：Alan Lefor, David Fitch, Hiroshi Kawahira

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近年来重大的技术进步促进了机器人手术领域的发展，目前全世界都在广泛应用机器人手术。这一技术建立在腹腔镜手术的基础上，对病人、对医疗健康领域的专业人员和医院都有极大的益处。

尽管学术界和工业界都投入了巨大的资金且近年出现了极大的技术飞跃，但随着这项技术越来越广泛的应用，还是有一些问题浮出水面，包括技术在临床上的进一步发展和应用，以及临床手术过程中的周边环境。

本专题的目标是为机器人手术领域目前和未来的发展提供蓝图。这包括机器人系统的物理设计与开发、基础控制系统、可视化（扩增实境、虚拟现实、图像指引等）、人机互动、自动化以及其在诊所的应用。这一专题不仅关注手术机器人，也关注与机器人手术环境相关的话题，包括人体工程学、手术流程、信息学、培训、安全、康复、新型仪器设计以及能够改善手术效果的其他技术。

我们欢迎机器人手术相关方面的研究，例如机器人手术的医疗应用、技术限制、短期或长期的临床结果以及能够帮助得到更好临床效果的改进等。对这一专题，我们对这项技术目前的最新进展非常感兴趣，包括但不限于人工智能/机器学习、深度学习、人体运动的最佳控制、神经和生物学启发下的新方法以及帮助加速康复的新方法等。

欢迎该方面的原创研究论文、综述、方法学、以及软件和数据库相关的文章。欢迎您直接提交相关原创研究论文，并在投稿信中注明投稿“机器人手术工程”系列。

您还可以在投稿前将您的疑问通过电子邮件与编辑取得联系（田玲玲，lingling.tian@biomedcentral.com）。

稿件投递的截止时间是2019年12月31日

已发论文：

腹腔镜手术机器人：现在与未来：

Robots in laparoscopic surgery: current and future status

胰腺机器人与腹腔镜手术：历史回顾：

Robotic and laparoscopic surgery of the pancreas: an historical review

客座编辑

Alan Kawarai Lefor, 医学博士，

公共卫生硕士，美国外科医师学会会员

• 外科学教授,自治医科大学, 日本栃木县 （2007年至今）

• 博士生，东京大学工程学院生物工程系，日本东京（2019年至今）

• 访问学者，东北大学天文研究所，日本仙台（2015年至今）

Alan Kawarai Lefor 是日本栃木县自治医科大学外科教授。他于1982年在美国纽约州立大学上州医科大学获得医学博士学位，1989年完成普外科住院医师培训。1985~1987年在美国国立卫生研究院（NIH）外科肿瘤学研究所任职。他曾在洛杉矶西达赛奈医学（CEDARS-SINAL Medical Center）中心担任普通外科项目主管和外科肿瘤学主任，同时在加州大学洛杉矶分校担任外科教授（1998-2007年）。并在1999年于加州大学洛杉矶分校获得了公共卫生硕士学位。Alan Lefor教授共发表著作600多篇，参与了12本英语、日语教科书的编写工作，并且被翻译为多种语言。

2015年3月，他在日本仙台东北大学获得理论天体物理学博士学位，博士论文题目为“强引力透镜模型的比较研究”。现为日本仙台东北大学访问学者，继续从事天体物理学的研究。目前他是东京大学工程学院生物工程系的一名博士生，研究机器人技术。

Hiroshi Kawahira，医学博士

美国外科医师学会会员

·外科学教授，自治医科大学，日本栃木县（2018年）

·主任，自治医科大学医学模拟中心，日本栃木县（2018年）

·客座教授，东邦大学医学系，日本东京（2017年）

·客座讲师，千叶大学医学研究生院（2018年）

Hiroshi Kawahira 博士是日本栃木县自治医科大学的外科教授和医学模拟中心主任，致力于基于模拟的医学教育研究。1992年从千叶大学医学院毕业后，他在1999年取得了普通外科住院医师身份，并在日本柏市东部国家癌症中心医院的肝胆胰外科任临床研究员。同年，他获得了千叶大学医学院的医学博士学位。他2001年至2004年曾在加利福尼亚大学旧金山分校的糖尿病中心做博士后研究员。之后的2005年至2006年他在加利福尼亚大学洛杉矶分校的Hillblom Islet研究中心做访问研究员，研究胰腺β细胞的发育和再生。2006年至2010年间，他主要在千叶大学医院研究胃癌的治疗，尤其是腹腔镜手术的使用。2010年至2018年，他留任千叶大学医学工程系的教员。他于2018年成为自治医科大学的教授。他的研究兴趣是外科医生使用的可穿戴设备和利用深度学习的临床诊断支持系统。

（来源：科学网）