穿刺手术相对于传统的开放手术而言具有创口小、疼痛轻、术后恢复快、并发症少等优点,因此穿刺治疗在现在的医学过程中应用越来越广泛。目前的穿刺手术大都是二维超声图像进行导航下进行的,二维超声的导航方式由于不能完全地反应目标区域信息,并且操作不够灵活,降低了手术的成功率;相对于徒手穿刺而言,由于机器人系统具有完全的可控性,且可靠性强,运动路径与进针速度均可通过编程精确实现与控制,因此将三维超声导航与机器人辅助穿刺技术结合起来的系统研究成为当前研究的热点。本文主要针对机器人辅助穿刺系统中的穿刺过程中穿刺力建模以及术中探针实时定位两个方面进行研究,具体包括以下几个方面:以肾脏穿刺手术为例,对探针以及肾脏组织在穿刺过程中的相互作用进行建模分析,并利用Abaqus有限元分析软件,对整个穿刺过程进行模拟仿真,分别得到肾脏组织在穿刺过程中的位移曲线以及穿刺探针的受力曲线,并对曲线进行的变化趋势进行分析,该分析结果将用于指导实际的穿刺过程,以确保穿刺结果更加准确。为了在手术过程中对探针的进针情况进行实时准确地观测,需要对穿刺探针进行实时定位,考虑到实际超声数据组成的复杂性,本文在传统的探针定位算法的基础上进行改进,提出多尺度随机抽样一致算法(MS-RANSAC),该算法在实际的超声数据存在较多干扰的情况下依旧能够进行准确的探针定位。由于三维超声图像本身数据量较大,在进行探针定位时耗时较长,为了提升定位算法的效率,设计MS-RANSAC算法的并行策略,并利用CUDA平台将该并行算法进行实现,使其在实际应用中成为可能。为了对算法的定位效果以及运行速度进行验证,本文选取了三组实验数据对算法进行测试,结果表明MS-RANSAC可以在组成较为复杂的三维超声数据中正确定位出探针位置,并且在CUDA并行化实现之后大大提升了算法的运行速度。