DE102022119111A1 - Verfahren zum präoperativen Planen von robotischen minimalinvasiven chirurgischen Eingriffen - Google Patents

Verfahren zum präoperativen Planen von robotischen minimalinvasiven chirurgischen Eingriffen Download PDF

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Nikola Budjakoski
Julian Klodmann
Maximo Alejandro Roa Garzon
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Abstract

Die Erfindung beschreibt ein Verfahren zum präoperativen Planen von robotischen minimalinvasiven chirurgischen Eingriffen, unter Verwendung mindestens eines Roboterarms (10), der an einer Basis (12) befestigt ist und dessen Endeffektor (14) durch einen Trokar (16) in den Körper eines Patienten einführbar ist, wobei das Verfahren folgende Verfahrensschritte aufweist:a) Markieren möglicher Trokarpunkte in einem Softwaremodell des Patientenkörpersb) Markieren eines zu erreichenden Zielarbeitsraums im Softwaremodell des Patientenkörpersc) Ermitteln des optimalen Trokarpunktes und der optimalen Position der Roboterbasis (12) derart, dass die Voxel des zu erreichenden Zielarbeitsraums mit der größtmöglichen Dexterität erreicht werden können.

Description

  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum präoperativen Planen von robotischen minimalinvasiven chirurgischen Eingriffen.
  • Bei minimalinvasiven chirurgischen Eingriffen unter Verwendung eines Chirurgieroboters ist die Wahl des Trokarpunktes, durch den der Roboterschaft mit dem Endeffektor in den Patientenkörper eingeführt wird, von großer Bedeutung, um den Zielarbeitsraum in geeigneter Weise erreichen zu können. Auch die Wahl einer geeigneten Position für die Basis des Roboterarms ist in dieser Hinsicht von entscheidender Bedeutung.
  • Informationen zum Stand der Technik können den folgenden Veröffentlichungen entnommen werden:
    • - Austad, A., Elle, O. J., and Rotnes, J. S. (2001). Computer-aided planning of trocar placement and robot settings in robot-assisted surgery. In CARS
    • - Pick, D. L., Lee, D. I., Skarecky, D., and Ahlering, T. E. (2004). Anatomie guide for port placement for Davinci robotic radical prostatectomy. Journal of endourology 18 6, 572-5
    • - Bauemschmitt, R., Feuerstein, M., Schirmbeck, E., Traub, J., Klinker, G., Wildhirt, S., et al. (2004). Improved preoperative planning in robotic heart surgery. In Computers in C ardiology, 2004. 773-776. doi:10.1109/CIC.2004.1443054
    • - Hayashibe, M., Suzuki, N., Hashizume, M., Kakeji, Y., Konishi, K., Suzuki, S., et al. (2005). Preoperative planning system for surgical robotics setup with kinematics and haptics. The international journal of medical robotics + computer assisted surgery: MRCAS 1,76-85. doi:10.1002/rcs.18
    • - Konietschke, R. C. (2007). Planning of Workplaces with Multiple Kinematically Redundant Robots. PhD thesis, Technische Universität Muenchen. doi: https://mediatum.ub.tum.de/node7id = 622197
    • - Adhami, L. and Coste-Maniere, E. (2003). Optimal planning for minimally invasive surgical robots. IEEE Transactions on Robotics and Automation 19, 854-863. doi:10.1109/TRA.2003.817061
    • - Tobergte, A., Konietschke, R., and Hirzinger, G. (2009). Planning and control of a teleoperation system for research in minimally invasive robotic surgery. In 2009 IEEE International Conference on Robotics and Automation. 4225-4232. doi: 10.1109/ROBOT.2009.5152512
    • - Lohmann, M. and Konietschke, R. (2012). A workspace analysis method to support intraoperative trocar placement in minimally invasive robotic surgery (MIRS). In CURAC. doi:https://elib.dlr.de/79364/1/Mirs
  • Weitere Informationen können den folgenden Veröffentlichungen entnommen werden:
  • Aktuelle optimale Arbeitsplatzkonfigurationen, die auf klinischen Erfahrungen beruhen [Austad et al. (2001); Pick et al. (2004)], werden aufgrund ihrer Einfachheit häufig in der Praxis eingesetzt. Eine generelle Lösung für alle Patienten ohne Berücksichtigung der kinematischen Eigenschaften des Roboters kann zu unnötigen Komplikationen während der Operation führen, wenn der Roboter die gewünschten Posen nicht erreichen kann. Virtuelle simulationsbasierte Aufstellungsplanungen [Bauemschmitt et al. (2004); Hayashibe et al. (2005); Konietschke (2007)] bieten klare Erkenntnisse für das Vorgehen, sind aber zeitaufwendig. Darüber hinaus kann der klinische Experte bei der Bewertung des Aufbaus in einer virtuellen Umgebung die vollen kinematischen Fähigkeiten des Roboters zur Ausführung der Aufgabe nutzen oder auch nicht. Daher wird die Roboterkinematik nicht vollständig berücksichtigt. [Adhami und Coste-Maniere (2003); Tobergte et al. (2009)] optimieren den Zugangspunkt und/oder die Gelenkkonfiguration des Roboters, aber sie berücksichtigen nur Ziele wie kollisionsfreie Aufgabenausführung und patientenbezogene Präferenzen. [Lohmann und Konietschke (2012)] verwenden ein partielles zugangsbeschränktes Roboterfähigkeitskarte für eine schnelle Einrichtungsplanung.
  • Zusätzlich zu den allgemeinen kinematischen Beschränkungen des Roboters sind weitere kinematische Beschränkungen für chirurgische Roboter relevant, da diese über den Zugangspunkt oder Trokarpunkt operieren. Im derzeitigen Stand der Technik fehlt die Berechnung und Berücksichtigung der kompletten Roboterkinematik mit diesen zusätzlichen Zugangsbedingungen. Ohne die Berücksichtigung der zugangsbezogenen kinematischen Randbedingungen und die Generierung der entsprechenden Roboterfähigkeiten kann weder die Fähigkeit des Roboters, eine Aufgabe mit Zugangsbeschränkungen auszuführen, noch die Auswahl der Roboterbasis und des Zugangspunkts präzise bestimmt werden.
  • Aufgabe der Erfindung ist es, ein Verfahren zum präoperativen Planen von robotischen minimalinvasiven chirurgischen Eingriffen bereitzustellen, mithilfe dessen ein optimaler Trokarpunkt und eine optimale Position für die Basis des Roboterarms gefunden werden kann.
  • Die Lösung der Aufgabe erfolgt erfindungsgemäß durch die Merkmale des Anspruchs 1.
  • Das erfindungsgemäße Verfahren zum präoperativen Planen von robotischen minimalinvasiven chirurgischen Eingriffen findet unter Verwendung eines Roboterarms statt, der an einer Basis befestigt ist und dessen Endeffektor durch einen Trokar in den Körper eines Patienten einführbar ist. Das Verfahren weist die folgenden Schritte auf:
    1. a) Markieren möglicher Trokarpunkte in einem Softwaremodell des Patientenkörpers
    2. b) Markieren eines zu erreichenden Zielarbeitsraums im Softwaremodell des Patientenkörpers
    3. c) Ermitteln des optimalen Trokarpunktes und der optimalen Position der Roboterbasis derart, dass die Voxel des zu erreichenden Zielarbeitsraums mit der größtmöglichen Dexterität erreicht werden können.
  • Um das erfindungsgemäße Verfahren zum präoperativen Planen eines chirurgischen Eingriffes durchzuführen, ist die Präsenz des Patientenkörpers nicht notwendig. Beispielsweise ist es möglich, alle erforderlichen Patienteninformationen im Vorhinein durch geeignete 3D-Bildgebungsverfahren, beispielsweise CT, MRT, zu erfassen. Diese Bilddaten können in eine geeignete Software (beispielsweise ImFusion suite; https://www.imfusion.com/). Anschließend können gemäß Verfahrensschritt a) mögliche Trokarpunkte in dem Softwaremodell des Patientenkörpers markiert werden. Weiterhin kann eine gewünschte Behandlungsregion im Zielarbeitsraum oder auch bestimmte 6D-Posen der Roboterarme, die zu erreichen sind, um den gewünschten chirurgischen Eingriff durchzuführen, spezifiziert werden. Das Set der möglichen Trokarpunkte und der operationsspezifischen 6D-Posen oder des zu erreichenden Zielarbeitsraums werden dem erfindungsgemäßen Verfahren zum präoperativen Planen als Eingangsdaten zur Verfügung gestellt, so dass der optimale Trokarpunkt und die optimale Basisposition für den Roboterarm derart ermittelt werden kann, dass die operationsspezifischen 6D-Posen oder der zu erreichende Zielarbeitsraum für den Roboterarm mit maximaler Dexterität erreichbar ist.
  • Es ist bevorzugt, dass Verfahrensschritt c) die folgende weitere Verfahrensschritte umfasst:
    • c1) Erstellen einer capabilty Map, CMAP, die alle durch den Roboterarm erreichbaren Voxel im Zielarbeitsraum enthält
    • c2) Erstellen einer RASSCMAP, die die kinematischen Einschränkungen, die durch den Trokarpunkt entstehen, berücksichtigt
    • c3) Überprüfen für jedes Voxel des RASSCMAP, ob ein korrespondierendes CMAP Voxel existiert, das die kinematischen Beschränkungen erfüllt. Diese kinematischen Beschränkungen werden durch den Trokarpunkt verursacht, können aber auch Beschränkungensein, die durch die Endanschläge der Gelenke des Roboterarms oder Endanschläge der Gelenke des Instruments, das am Roboterarm befestigt ist, verursacht werden.
    • c4) Wenn das der Fall ist, Speichern des RASSCMAP Voxels als validiertes Voxel, das durch mindestens eine Orientierung des Roboterschaffes, der durch den Trokarpunkt verläuft, erreicht werden kann.
  • Es ist weiterhin bevorzugt, dass für alle validierten Voxel geprüft wird, ob ein Voxel durch mehrere Konfigurationen des Roboterschafts innerhalb des Patientenkörpers erreichbar ist, wobei der Roboterschaft innerhalb des Patientenkörpers ein Gelenk aufweist. Sofern dies der Fall ist erfolgt ein Speichern dieses Voxels als ein Voxel mit erhöhter Dexterität, wobei die Dexterität umso höher ist, je mehr Konfigurationen des Roboterschafts verwendet werden können, um dieses Voxel zu erreichen.
  • Weiterhin umfasst das Verfahren bevorzugt den folgenden zusätzlichen Schritt:
    • Ermitteln, bei welchen der im Softwaremodell markierten Trokarpunkte (16) die meisten Voxel mit einer hohen Dexterität erreichbar sind.
  • Im Folgenden werden bevorzugte Ausführungsformen der Erfindung anhand von Figuren erläutert.
  • Es zeigen:
    • 1: Eine capability map für ein aus dem Stand der Technik bekanntes robotisches System des DLR.
    • 2: Die Berechnung des RASSCMAP
    • 3: Verschiedene Positionen für die Roboterbasis
    • 4: Eine Visualisierung des RASSCMAP für zwei verschiedene Zugangspunkte bei gleicher Position der Roboterbasis.
  • Der erreichbare Arbeitsraum eines Roboterarms ist das Set aller tcp-Posen (tool center point), die durch den Roboterarm unter Verwendung verschiedener Gelenkwinkel erreicht werden können. Der erreichbare kartesische Arbeitsraum im R3 kann analysiert werden, indem er durch Voxel mit einer gewünschten Auflösung diskretisiert wird. Jedes kartesische Voxel kann ferner ein Rotationsgitter (Roational Grid) aufweisen, durch das SO (3) diskretisiert wird. Der kartesische Raum R3 beschreibt hierbei die translatorische Komponente während die rotatorische Komponente durch den Raum SO (3) alle möglichen Rotationen beschreibt, die durch drei rechtwinklich zueinander stehenden Rotationsachsen erreicht werden könnten. Dies bedeutet, dass jede Position im kartesischen Raum R3 mit unterschiedlichen Orientierungen des Instruments erreicht werden kann. Das Rotationsgitter diskretisiert alle mögliche Rotationen für ein bestimmtes Voxel. Für jedes Voxel im R3 Raum wird eine Kugel generiert, deren Durchmesser identisch zu der Seitenlänge des entsprechenden Voxels ist. Entsprechend enthält dann SO (3) drei Winkelangaben, während R3 drei Längenangaben enthält. SE (3) bezeichnet den Raum, der alle möglichen Positionen und Orientierungen beschreibt. Nähere Informationen finden sich in [Porges et al. (2014)].
  • Die reachability Map ist eine Map die alle durch den TCP erreichbaren Positionen und Orientierungen enthält. Die capability Map geht hierüber hinaus und enthält einen Qualitätsindex für jedes Voxel oder für jede dreidimensionale Position, das heißt sie sagt aus, mit welcher Dexterität das Voxel im Zielarbeitsraum erreicht werden kann. Sie kann für jegliche Roboterkinematik berechnet werden, wie es beschrieben ist in [Porges et al. (2014)]. Die reachability Map und die capability Map (CMAP) des Roboters berücksichtigen lediglich die kinematischen Beschränkungen des Roboterarms. Eine capability Map des DLR miroSurge Systems ist in 1 dargestellt. Die dunklen Randbereiche weisen hierbei eine niedrigere Dexterität auf, während die helleren Bereiche in der Mitte eine höhere Dexterität aufweisen, da sie besser erreichbar sind.
  • Die RASSCMAP für den eingeschränkten Zugang wird aus der CMAP des Roboters abgeleitet, wobei die kinematischen Einschränkungen des Verfahrens eingehalten werden. Die Karte wird offline für alle in Frage kommenden Zugangspunkte im CMAP berechnet und für die weitere Verarbeitung gespeichert. Im Folgenden wird beispielhaft gezeigt, wie solche Randbedingungen in den Anwendungsfall der Laparoskopie integriert werden können. Die Laparoskopie ist ein Verfahren, das über mehrere Zugangspunkte durchgeführt wird, die es dem Arzt ermöglichen, innere Organe zu untersuchen und zu manipulieren, indem er spezielle chirurgische Werkzeuge über spezielle Trokar-Systeme einführt (Dankelman et al. (2011)). Die optimale Wahl des Standortes des Roboters und der Zugangspunkte ist entscheidend, um potenziell kritische Komplikationen während des Eingriffs zu vermeiden. Ein entsprechender Wechsel eines Zugangspunkts würde eine weitere Komplikation bedeuten, die den ursprünglichen Vorteilen der Laparoskopie wie minimales Trauma, längere Operationszeit und zusätzliche Kosten entgegenwirkt.
  • Die Funktion zur Erzeugung der Karte ist gegeben durch f(Dp, Tp, lt), wobei Dp die Diskretisierung der R3 und 50(3) in Form von Annäherungsrichtungen und Voxelgröße definiert. Tp ist eine Struktur, die Parameter für den Zugangspunkt enthält, wie die Position des Zugangspunkts, Tt die Länge der Trokarkanüle, die Tiefe der Karte und die Rotationsbeschränkungen Rtc für die maximale Rotation um das entfernte Bewegungszentrum entlang der x- und y-Achse. Das chirurgische Werkzeug besteht aus einem Schaft mit der Länge ls und einem Instrument mit der Länge li. Diese Variablen sind Eingaben für die YAML-Datei des Anwenders in der präoperativen Planung, wie in 2 weiter dargestellt.
  • Die Erstellung der RASSCMAP-Karte kann als ein Algorithmus betrachtet werden, der aus zwei Teilen besteht. Der erste Teil berechnet die Voxel, die mit mindestens einer Ausrichtung des Schafts erreicht werden können, was zu einer RASSCMAP mit minimaler Fähigkeit führt. Der zweite Teil berücksichtigt die gemeinsame Rotation des Instruments innerhalb des Patienten um einen Voxelmittelpunkt, was zu der endgültigen RASSCMAP als eine Vereinigung von Richtungsstrukturen mit Informationen zur Instrumentenfähigkeit führt. Der Trokarpunkt wird als entferntes Bewegungszentrum betrachtet, und zwei Vektoren werden verwendet, um den Raum nach Kandidatenvoxeln für das RASSCMAP und die vorhandenen Voxel im CMAP zu durchsuchen, wie in 2 dargestellt.
  • Der Abstand zwischen dem Translationsvektor des Zugangspunkts und der aktuellen Erkundungstiefe in der Karte, bezeichnet als vinit wird als Radius einer Kugel betrachtet, der ständig zunimmt, bis der Algorithmus die gewünschte Tiefe der RASSCMAP erreicht. Der Mittelpunkt der Kugel ist der Trokarpunkt, und die maximal zulässigen Drehungen zur Erstellung der RASSCMAP um die x- und y-Achse sind αmax = βmax = 90°. Die xy-Ebene schneidet also die Kugelstruktur, was zu einer halbkugelförmigen Karte führt. Der Suchraum wird innerhalb der zulässigen Winkel diskretisiert, und so wird eine homogene Transformationsmatrix T(i, j) gebildet, die zur Transformation der vinit in den 3D-Raum verwendet wird. Sobald vinit über die Länge der Trokarkanüle hinausgeht, wird er zu einem Vektor im Inneren des Patienten, der mit vitcp bezeichnet wird und stellt einen potenziellen Kandidaten für die RASSCMAP dar. Die homogene Transformationsmatrix TRASSCAMP(vitcp ,RASSCAMP) wird nur dann als gültiger Eintrag in der Karte betrachtet, wenn die Abfrage TCAMP(vopi , RCAMP) in der CMAP existiert. Die Drehungen RCAMP und RRASSCAMP definieren die Orientierung des Vektors im Raum und werden mit der Rodrigues'schen Rotationsformel zwischen zwei Vektoren in Bezug auf den Weltaufwärtsvektor errechnet. Die aktuellen Voxelkoordinaten mit minimaler Fähigkeit in der RASSCMAP werden in einem mehrdimensionalen Array gespeichert (vs) und werden im zweiten Teil des Algorithmus weiterverarbeitet. Der Pseudocode ist in Algorithmus 1 wiedergegeben.
    Figure DE102022119111A1_0001
  • Der zweite Teil des Algorithmus berücksichtigt die Schaftrotationen, während das Instrument um den Voxelmittelpunkt schwenkt. Das RASSCMAP besteht aus Voxeln mit einer vergleichsweise geringeren Größe als die CMAP-Voxel, da eine der Schlüsselkomponenten für chirurgische Anwendungen die Präzision ist. Wenn die Größe der Voxel klein genug ist, wird die Gruppe der diskretisierten Punkte zu einem einzigen diskretisierten Punkt. Dieser Teil des Algorithmus kann als f2 (Tp, lt,vs), dargestellt werden, der die Rotationsdaten in einer Richtungsstruktur speichert, die direkt die Fähigkeit des Voxels definiert. Der Algorithmus prüft jeden Eintrag in der us und berechnet den Abstand zum Trokarpunkt, der in Gleichung 2 angegeben ist d i = ‖ t t − v s t ‖   f o r   i ∈ ( 0, n )
    Figure DE102022119111A1_0002
    wobei n die Länge der mehrdimensionalen Anordnung von Voxeln mit der im ersten Teil des Algorithmus definierten Mindestfähigkeit ist. Die maximale Drehung des Schafts, bei der die Spitze des Instruments wie ursprünglich gewünscht auf dem Mittelpunkt verbleibt, wird auf der Grundlage des Sinusgesetzes berechnet, und zwar γ i = 180 ° − δ
    Figure DE102022119111A1_0003
     sin ( α s i ) = l i ⋅ sin ( γ i ) d i
    Figure DE102022119111A1_0004
    wobei δ den Winkel darstellt, der durch die Drehung des Instrumentengelenks q8 entsteht, während die Instrumentenspitze auf dem Drehpunkt gehalten wird. Für unsere Anwendung verwenden wir ein Nicken-Gieren-Instrument (MICA) mit symmetrischen Gelenkgrenzen, wobei q8,q9 ∈ [- 90°, 90°] (Seibold et al. (2005)), also δ ∈ [0°, 90°]. Das Verfahren wird für beide Gelenkwinkel wiederholt. Somit definieren der Schwenk- und Neigungswinkel des Instruments den SO(2) Raum, während die Roll-Werte als den Endeffektor-Rotationsgelenk-Grenzen des Roboters entsprechend betrachtet werden, wobei jede beliebige Drehung um die Rollachse der Welle mit dem Rotationsgelenk des Roboter-Endeffektors erreicht werden kann. Der maximale Rotationsdrehwinkel um den Fokuspunkt für die Instrumentendrehung wird durch die Innenwinkelregel eines Dreiecks bestimmt, als β i = 180 − ( γ i + α s i ) ,
    Figure DE102022119111A1_0005
  • Die aktuelle z-Achse des Geräts und das entsprechende Muster für die aktuelle Wellen- und Gerätedrehung in der Roboterkarte wird wie folgt angegeben z i i = v s i − v i p i ‖ v s i − v i p i ‖
    Figure DE102022119111A1_0006
     v o p i = v i p i + l s t t − v i p i ‖ t t − v i p i ‖
    Figure DE102022119111A1_0007
     z s i = t t − v i p i ‖ t t − v i p i ‖
    Figure DE102022119111A1_0008
  • Die Rotationseinträge für die Probe im CMAP und die Probe im RASSCMAP werden auf der Grundlage der Rodrigues'schen Rotationsformel zwischen dem Aufwärtsvektor des Weltkoordinatensystems und den Vektoren zii sowie den Vektoren zsi berechnet, wie in 2 dargestellt. Wenn die berechnete Rotation in der Roboterkarte gespeichert ist, wird die neu berechnete Orientierung zu dem Voxel der RASSCMAP hinzugefügt, was bedeutet, dass die Orientierung mit einer solchen Konfiguration im Inneren des Patienten erreicht werden kann. Der Pseudocode für den zweiten Teil des Algorithmus ist in Algorithmus 2 dargestellt. Das Endergebnis ist ein instrumentenfähiges RASSCMAP als Vereinigung von Richtungsstrukturen, das offline generiert und online für schnelle Abfragen verwendet werden kann.
    Figure DE102022119111A1_0009
  • Für die Optimierung des chirurgischen Aufbaus kann der genetische Algorithmus (GA) verwendet werden, aber auch jeder andere Optimierungsansatz ist denkbar.
  • Um die beste Roboterbasisposition und Zugangspunkte für die Aufgabe innerhalb der zulässigen Randbedingungen zu finden, bietet das RASSCMAP eine Möglichkeit, alle möglichen Lösungen quantitativ zu bewerten. Das RASSCMAP ist eine nichtlineare Abbildung der kinematischen und chirurgischen Zugangsbeschränkungen des Roboters. Die Kostenfunktion, die von GA verwendet wird, um jede Basis- und Zugangsstelle zu bewerten, ist gegeben durch f = min ( S r ) ∏ i = 1 m c ( t , i ) ⋅ c s
    Figure DE102022119111A1_0010
  • Für m Aufgabenstellungen werden für die Kostenberechnung Erreichbarkeit Sr = {r(t,1),..., r(t,m)}, Fähigkeit (c(t,1),..., c(t,m)} und die durchschnittliche Fähigkeit des operationsspezifischen RAASCMAP cs berücksichtigt. Die Erreichbarkeit ist ein binärer Wert, der jeder Pose zugeordnet ist, wobei eins und null für eine erreichbare bzw. nicht erreichbare Pose stehen. Wenn eine der Posen nicht erreichbar ist, werden die Kosten Null, da dies die wichtigste zu erfüllende Bedingung ist. Die Fähigkeit ist eine Qualitätskennzahl für die Dexterität des Roboters im Bereich von null bis eins, wobei eins die maximale Dexterität darstellt. Die durchschnittliche Fähigkeit von RAASCMAP wird ermittelt, indem die Fähigkeiten aller Voxel in der Karte addiert und durch die Anzahl der Voxel in der Karte geteilt werden.
  • 3 zeigt ein Beispiel für einen Anwendungsfall der chirurgischen Einrichtungsplanung. Das horizontale Rechteck hebt die Schiene hervor, auf der der Roboter überall montiert werden kann. Die Punkte auf der rechten Seite kennzeichnen die möglichen Zugangspunkte für die Operation. Für einen Satz von 6D-Aufgabenposen werden die Roboterbasisposition und die Auswahl der Zugangspunkte auf der Grundlage des vorgeschlagenen RASSCMAP und des genetischen Algorithmus optimiert.
  • Die bestmögliche Position der Roboterbasis und des Zugangspunkts ist in 4 (links) dargestellt. 4 (rechts) zeigt den schlechtesten Zugangspunkt für diese Roboter-Basisposition, um die Auswirkungen einer nicht optimierten Einrichtung zu verstehen. Die RASSCMAP für die rechte Einstellung weist mehr nicht erreichbare Voxel auf, was bedeutet, dass der Roboter kinematisch nicht in der Lage ist, diese Punkte zu erreichen und gleichzeitig die Zugangspunktbeschränkung einzuhalten. Im Gegensatz dazu gibt es für den Aufbau links mehr andersfarbige Voxel, was bedeutet, dass der Roboter die meisten Punkte mit hoher Geschicklichkeit erreichen kann.
  • Im Folgenden wird die aufgabenspezifische Einrichtungsoptimierung erläutert:
    • Der Arbeitsablauf für die Einrichtung eines interoperativen Systems ist durch die Verwendung von RASSCMAPs sehr einfach. Die RASSCMAPs können offline für alle möglichen Basis- und Zugangspunkte erstellt und sofort visualisiert werden, um dem Arzt die Entscheidung zu erleichtern. Bei Bedarf können die RASSCMAPs auch online erstellt und visualisiert werden. Für eine Karte mit einer Voxelgröße von 0,05 Metern und einer Diskretisierung von 5 Grad Rotation beträgt der Zeitbedarf 8,7 Sekunden.
  • Der Arbeitsablauf für die präoperative aufgabenspezifische Setup-Optimierung beginnt mit dem Sammeln spezifischer Eingaben in Bezug auf die Aufgabe, den Patienten und den Roboter. Dies geschieht durch den klinischen Experten. Auf der Grundlage dieser Eingaben wird die RASSCMAP für alle möglichen Standorte der Roboterbasis und des Zugangspunkts erstellt. Schließlich wird ein genetischer Algorithmus zur Einrichtungsoptimierung verwendet, um einen Standort für die Roboterbasis und den Zugangspunkt zu finden, der die Erreichbarkeit für alle Aufgabenstellungen und eine gute Dexterität im Operationsbereich gewährleistet.
  • Somit weist die Erfindung die folgenden Vorteile auf:
    • Zusätzlich zu den allgemeinen kinematischen Randbedingungen des Roboters sind für chirurgische Roboter weitere kinematische Randbedingungen relevant, die sich aus dem Betrieb durch den Zugangspunkt ergeben. Im derzeitigen Stand der Technik fehlt die Berechnung und Berücksichtigung der kompletten Roboterkinematik mit Zugangsrestriktionen. Ohne die Berücksichtigung der zugangsbezogenen kinematischen Randbedingungen und die Generierung der entsprechenden Roboter capability map kann weder die Fähigkeit des Roboters, eine Aufgabe mit Zugangsbeschränkungen auszuführen, noch die Auswahl der Roboterbasis und des Zugangspunkts präzise bestimmt werden. Das vorgeschlagene RASSCMAP bietet die Möglichkeit, die Position der Roboterbasis und den Zugangspunkt auf der Grundlage der kinematischen Eigenschaften des Roboters genau zu bestimmen. Die wichtigsten Merkmale dieser Erfindung sind im Folgenden nochmals zusammengefasst:
      • • Roboter-CMAPs werden für die Einrichtung des RASS-Systems verwendet
      • • Roboter-CMAP wird weiter verfeinert, um die Zugangspunktbeschränkung einzubeziehen, was zu RASSCMAP führt
      • • RASSCMAP kann verwendet werden, um die Position der Roboterbasis und den Zugangspunkt optimal auszuwählen.
      • • RASSCMAP kann dem klinischen Personal (in virtual Reality, augmented oder mixed reaility) gezeigt werden, um dessen Erfahrung bei der Systemeinrichtung zu erweitern und die Wahl der Roboterbasisposition und des Zugangspunkts zu überprüfen.
      • • Bei Bedarf kann die Kollisionswahrscheinlichkeit während der Ausführung der Aufgabe auch in die Optimierung der Position des Roboters und der Auswahl der Zugangspunkte einbezogen werden.
  • ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
  • Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
  • Zitierte Patentliteratur
    • WO 002013156468 A1 [0004]
    • DE 102014219477 B4 [0004]
    • DE 102006035292 B4 [0004]
    • US 8571710 B2 [0004]
    • AU 2006202956 B2 [0004]
    • WO 2017076886 A1 [0004]
    • US 11039894 B2 [0004]
    • WO 2020192883 A1 [0004]
    • US 20210378746 A1 [0004]
  • Zitierte Nicht-Patentliteratur
    • Pick, D. L., Lee, D. I., Skarecky, D., and Ahlering, T. E. (2004). Anatomie guide for port placement for Davinci robotic radical prostatectomy. Journal of endourology 18 6, 572-5 [0003]
    • Bauemschmitt, R., Feuerstein, M., Schirmbeck, E., Traub, J., Klinker, G., Wildhirt, S., et al. (2004). Improved preoperative planning in robotic heart surgery. In Computers in C ardiology, 2004. 773-776. doi:10.1109/CIC.2004.1443054 [0003]
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Claims (4)

  1. Verfahren zum präoperativen Planen von robotischen minimalinvasiven chirurgischen Eingriffen, unter Verwendung mindestens eines Roboterarms (10), der an einer Basis (12) befestigt ist und dessen Endeffektor (14) durch einen Trokar (16) in den Körper eines Patienten einführbar ist, wobei das Verfahren folgende Verfahrensschritte aufweist: a) Markieren möglicher Trokarpunkte in einem Softwaremodell des Patientenkörpers b) Markieren eines zu erreichenden Zielarbeitsraums im Softwaremodell des Patientenkörpers c) Ermitteln des optimalen Trokarpunktes und der optimalen Position der Roboterbasis (12) derart, dass die Voxel des zu erreichenden Zielarbeitsraums mit der größtmöglichen Dexterität erreicht werden können.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass der Verfahrensschritt c) die folgenden Verfahrensschritte umfasst: c1) Erstellen einer capabilty Map, CMAP, die alle durch den Roboterarm (10) bei einer bestimmten Position der Roboterbasis (12) erreichbaren Voxel im Zielarbeitsraum enthält c2) Erstellen einer RASSCMAP, die die kinematischen Einschränkungen, die durch den Trokarpunkt (16) entstehen, berücksichtigt c3) Überprüfen für jedes Voxel des RASSCMAP, ob ein korrespondierendes CMAP Voxel existiert, das die kinematischen Beschränkungen erfüllt c4) Wenn das der Fall ist, Speichern des RASSCMAP Voxels als validiertes Voxel, das durch mindestens eine Orientierung des Roboterschafts (18), der durch den Trokarpunkt (16) verläuft, erreicht werden kann.
  3. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass für alle validierten Voxel geprüft wird, ob ein Voxel durch mehrere Konfigurationen des Roboterschafts (18) innerhalb des Patientenkörpers erreichbar ist, wobei der Roboterschaft (18) innerhalb des Patientenkörpers ein Gelenk aufweist, sofern dies der Fall ist: Speichern dieses Voxels als ein Voxel mit erhöhter Deterität, wobei die Dexterität umso höher ist, je mehr Konfigurationen des Roboterschafts verwendet werden können, um dieses Voxel zu erreichen.
  4. Verfahren nach Anspruch 3, gekennzeichnet durch den folgenden zusätzlichen Schritt: Ermitteln, bei welchen der im Softwaremodell markierten Trokarpunkte (16) die meisten Voxel mit einer hohen Dexterität erreichbar sind.
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