随着人工智能的快速发展,在医护人员相对缺乏的情况下,医疗服务机器人应运而生,并逐渐成为世界范围内快速发展的领域和研究热点之一。智能型服务机器人开辟了医疗领域与机器人领域的新方向,具有巨大的发展潜力和实际临床应用价值。利用X-Ray图像进行手术辅助是医疗机器人的核心技术之一,而建立图像坐标系与服务机器人坐标系之间的映射关系则是实现该技术的关键。本文结合北京市科委项目—“首都临床特色应用研究”,首先对X光图像的数字测量算法以及在畸形矫正领域中的应用进行了相关研究。其次,本文还针对六自由度(6-DOF)骨外固定器在实际临床应用过程中的算法缺陷进行了相关研究,并在此基础上提出了处方优化算法。最后,本文整合数据库技术、Canvas画布技术与VRML(虚拟现实)技术,集X-Ray图像数字测量、电子处方优化、病例信息存储和畸形三维位姿仿真于一体,搭建了基于Web的并联型骨外固定系统。传统的X光图像测量方法存在着很多弊端,包括测量的精度受限于所使用的测量工具,测量结果依赖于医生的临床经验,外科医生需要经过专门的培训等。针对上述问题,本文提出了基于X光图像的数字测量的方法。首先,在图像中建立局部坐标系和全局坐标系。其次,将在局部坐标系中测量所得数据映射变换到全局坐标系,并将像素坐标转为物理坐标。最后,根据比例尺将测量参数转为实际的参数完成图像的测量。数字测量涉及到大量的人机交互,其中标记点的自动识别是测量的关键。本文借助于Canvas技术实现了对用户所做标记点的自动捕获。图像的数字测量体现的是对畸形矫正精度的不懈追求,矫正处方的优化则彰显了以人为本的现代医疗理念。并联型骨外固定器在实际的临床应用中,存在着牵伸速率不均匀,患者疼痛难忍,运动轨迹偏移不可控等缺陷。针对上述问题,本文采用基于并联型机器人运动轨迹的方法来计算矫正处方,并在此基础上利用蚁群算法对处方进行优化。通过开展临床试验,对机械调节装置算法优化的有效性进行了准确的评估。结果表明:应用计算机辅助外固定器进行复杂的畸形矫正获得了满意的效果,缩短了治疗周期,减少了疼痛和软骨撞击等并发症的发生。所有患者均达到畸形矫正的要求,症状及外观明显改善,对提高临床医疗水平具有重要的意义。