CN109310477B - 用于股骨髋臼撞击表面修复的自动化系统 - Google Patents

用于股骨髋臼撞击表面修复的自动化系统 Download PDF

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Abstract

本文中描述了系统和方法，其用于对骨进行表面修复，并且特别地，用于对一个或多个股骨髋臼撞击(FAI)进行检测和表面修复。FAI表面修复控制器可被用于实施FAI的该检测和表面修复。FAI表面修复控制器可包括骨模型生成器，以接收骨成像并生成至少一个骨赘和环绕至少一个骨赘的原生骨表面的模型。FAI表面修复控制器可包括骨赘识别器，以在原生骨表面和至少一个骨赘之间设置虚拟3D边界表面。FAI表面修复控制器可包括表面修复导航器，以生成和输出导航文件。该导航文件可包括在原生骨表面和至少一个骨赘之间具有3D边界表面的模型。

Description

用于股骨髋臼撞击表面修复的自动化系统
优先权的要求
本申请要求于2016年6月16日提交的美国临时专利申请No.62/350,891的权益，在此要求保护该美国临时专利申请的优先权的权益，并且该美国临时专利申请的全部内容被通过引用结合于此。
技术领域
本申请涉及包含自动化设备的计算机辅助骨科(orthopedic)手术。
背景技术
已经研发了计算机辅助手术以帮助执刀医生改变骨，并且将植入物定位和定向到期望的方位。在于计算机辅助手术中使用的多种跟踪技术中，已经使用了光学导航、C型臂验证和手法参考指南。光学导航通常需要使用导航系统，这增加了手术时间。此外，光学导航受限于阻碍正常手术流的视线约束。C型臂验证需要使用笨重的装置，且C型臂验证并不具有成本效益。
这种跟踪技术通常有助于由执刀医生或外科医生执行的体力劳动。虽然外科医生可能已经在于手术期间执行的手法方面成为专家，但一些执业医生更喜欢自动化手术的精确性和准确性。
附图说明
图1是根据一些实施例的自动化手术系统的示意图。
图2是根据一些实施例的图1的自动化手术系统的脚支撑件的示例性透视图。
图3A是根据一些实施例的骨盆上的股骨髋臼撞击(FAI)状况的透视示意图。
图3B是根据一些实施例的股骨头和颈部上的FAI状况的透视示意图。
图4是根据一些实施例的与图1的自动化手术系统一起使用的FAI表面修复控制器的框图。
图5示出了根据一些实施例的用于FAI表面修复的自动化手术系统技术的流程图。
图6大体示出了根据一些实施例的机器的框图的示例，在该机器上可执行本文中所讨论的技术(例如，方法)中的任一种或多种。
具体实施方式
本公开描述了一种用于对骨进行表面修复并且尤其用于检测和表面修复一个或多个股骨髋臼撞击(FAI)的自动化系统。FAI表面修复控制器可被用于执行FAI的该检测和表面修复。FAI表面修复控制器可包括骨模型生成器，以接收骨成像并生成至少一个骨赘和环绕该至少一个骨赘的原生骨表面的模型。FAI表面修复控制器可包括骨赘识别器，以便在原生骨表面和至少一个骨赘之间设置虚拟3D边界表面。FAI表面修复控制器可包括表面修复导航器，以生成和输出导航文件。该导航文件可包括在原生骨表面与至少一个骨赘之间具有该3D边界表面的模型。该导航文件可还包括患者特定的数字控制数据，用于对该骨进行表面修复，以便去除该至少一个骨赘。
在不一定按比例绘制的附图中，相同的数字可在不同视图中描述相似的部件。具有不同字母后缀的相同数字可表示相似部件的不同实例。附图大致作为示例而非作为限制示出了本文件中所讨论的多种实施例。
图1是根据一些实施例的自动化手术系统10的示意图。自动化手术系统10可被用于在患者身上实施骨科手术，例如FAI表面修复、关节镜检查或其它外科手术。尽管患者可处于侧卧位(例如，以暴露髋关节)或处于另一位置中，但是自动化手术系统10被相对于处于仰卧位的患者的腿部示出。
自动化手术系统10可包括机器人臂20、脚支撑件30、大腿支撑件40、自动化手术控制器50、FAI表面修复控制器60和辅助跟踪设备70。机器人臂20是系统10的工作端，并被用于如由执刀医生所计划且由自动化手术控制器50所控制的那样执行骨改变。机器人臂20被定位成接近患者的髋关节，以执行FAI表面修复。脚支撑件30以这样一种方式支撑患者的脚和小腿，使得它仅可选择性地移动以调节患者的位置和形态。大腿支撑件40再次以这样一种方式支撑患者的股骨和大腿，使得它仅可选择地移动。大腿支撑件40可有助于在FAI表面修复期间保持髋关节固定，并且因此应该被定位成并不妨碍机器人臂20的运动。自动化手术控制器50控制机器人臂20。FAI表面修复控制器60输出被用于驱动机器人臂20执行FAI表面修复的数据。跟踪设备70可被可选择地用于跟踪机器人臂20和患者肢体。
机器人臂20可从基座21竖立，例如相对于支撑患者的手术室(OR)台固定。实际上，机器人臂20相对于患者的相对定位是外科手术的精度的决定性因素，由此脚支撑件30和大腿支撑件40可有助于保持手术肢体固定在所示的{X Y Z}坐标系统中。机器人臂20具有多个具有任何适当形式的接合部22和连杆23，以支撑与患者界面接合的工具头24。臂20被示出为串联机构，其被布置成使工具头24能够以足够的自由度(DOF)移动。例如，机器人臂20控制到工具头24的6-DOF运动，这六个DOF为该坐标系中的{X Y Z}及俯仰、滚转和偏航。可能存在更少或更多的DOF。为简单起见，仅提供了对于接合部22和连杆23的一般说明，但是可以呈现出不同类型的更多接合部，以便以上述方式移动该工具头24。接合部22被供电以使机器人臂20以六个DOF由控制器50所控制的那样移动。因此，接合部22的动力使得机器人臂20的工具头24可完成精确的运动，例如以一个平移DOF沿单个方向移动或被限制为沿一平面移动等。可使用多种类型的机器人臂20，例如在美国专利申请No.11/610,728中所描述的那样，该美国专利申请被通过引用结合于此。
工具头24可还包括卡盘或类似的工具界接装置，其通常为可交替地致动的。在图1中，工具头24支撑骨钻26A，例如可在FAI表面修复期间所使用的那样。工具头24可支撑其它手术工具，例如配准指针、扩孔器、套管、往复锯或其它手术工具。无论是在人工协助下，还是作为自动化过程，多种工具均可以是互换的。在工具头24中安装工具可随后需要一些校准，以将安装好的工具定位在机器人臂20的{X Y Z}坐标系中。当工具头24与套管一起使用时，可以实施多种外科手术。在一个示例中，机器人臂20可被用于实施自动化辅助的关节镜检查术。可通过套管来操作剃刀、骨钻、缝合线施加器或其它手术器械。控制器50可使用机器人臂20内的传感器(例如用于检测机器人臂20的多种部件的位置或旋转的传感器)来瞄准套管。控制器50可使用安装在跟踪设备70上的一个或多个相机来瞄准该套管。
跟踪设备70可包括取决于具体手术应用的多种类型的跟踪系统。例如，跟踪设备70可被用于使用一个或多个图像捕获装置(例如，相机)来跟踪手术系统10的机器人臂20或其它部件。跟踪设备70可包括关节内窥镜式相机，用于以微创的方式观察手术部位。跟踪设备70还可被用于提供视频识别和跟踪引导的外科手术。例如，控制器50可使用跟踪设备70来检测不健康的髋臼唇，将该套管放置在预定位置中，并缝合该髋臼唇。跟踪设备70可还包括相关的控制器或计算系统，以处理从多种传感器(例如，相机等)接收到的数据，以便向该系统的其它部件提供引导。例如，在光学跟踪场景中，跟踪设备70可包括被联接到计算系统的至少两个相机，该计算系统利用从相机捕获的图像来对跟踪对象的位置进行三角测量。在另一示例中，跟踪设备70可包括关节镜相机和计算装置，该计算装置接收图像数据并执行图像处理操作，以便从图像数据中分割出与骨赘去除相关的信息。
跟踪设备70还可被用于验证一个或多个骨赘的去除。在涉及去除骨赘的外科手术过程中的主要误差来源是未能完全去除该骨赘，这可能是由于难以确定已经去除了多少骨赘所导致的。控制器50可使用跟踪设备70和机器人臂20来确定已经去除了多少骨赘以及骨赘去除过程是否完成。在一个示例中，反馈机制可被用于指示骨赘何时已被去除。该反馈可包括绿灯、听觉反馈、触觉反馈或其它反馈。可基于来自跟踪设备70的图像、基于将骨钻26A位置与3D模型进行比较、基于手动腿部操纵和通过跟踪设备70的跟踪移动范围或基于另一骨赘去除确认来确定是否已经去除骨赘。
控制器50可基于手术前获得的计划来驱动机器人臂20实施外科手术。自动化手术控制器50运行呈算法、代码、非瞬态可执行指令等的形式的多种模块，以便以本文中所述的方式操作该系统10。例如，控制器50可包括机器人驱动模块，其中机器人驱动模块的任务是供电或控制机器人臂20的多种关节。可由机器人臂20提供力反馈，以避免损坏软组织或周围环境。自动化手术控制器50可具有处理器单元，以控制机器人臂20的运动。系统10可包括界接装置90，以向执刀医生提供信息。该界接装置90可包括显示器、无线便携式电子装置(例如，电话、平板电脑)、用于音频引导的扬声器、LED显示器或其它类型的界接装置。
控制器50可被用于驱动机器人臂20以避开多种预定的软组织。在一个实施例中，控制器50可使用跟踪设备70来检测特定的软组织并驱动机器人臂20以避开该软组织。在一个实施例中，控制器50可识别安全区，并且可引导机器人臂20以通过避免在外科手术过程中在安全区内实施外科手术来加强安全区。在多种示例中，安全区可包括周围的软组织、患者的原生骨表面或关键血管(例如，股动脉、颈动脉)。
为了保持腿和坐标系之间的固定关系，图1中示出了脚支撑件30的一般实施例，尽管在图2中更详细地示出了脚支撑件30的一个可能的实施方案。脚支撑件30可以是可相对于OR台移位的，以根据患者进行调整，一旦达到合适的位置，关节就是可锁定的。脚支撑件30的机构可具有滑块31，其在X轴方向上沿着OR台移动。接合部32和连杆33也可以是脚支撑件30的机构的一部分，以便支撑接收该患者的脚的脚界接装置34。
大腿支撑件40可以是可相对于OR台移位的，以便根据患者在台上的位置更好地进行定位，从而并不妨碍机器人臂20的动作。因此，大腿支撑件40被示出为包括被动机构，其具有多种可锁定的接合部，以将大腿支撑件40锁定在期望的位置和方位中。大腿支撑件40的机构可具有滑块41，其在X轴方向上沿着OR台移动。接合部42和连杆43也可以是大腿支撑件40的机构的用以支撑大腿支架44的一部分。带子45可将大腿/股骨固定在大腿支撑件40中。大腿支撑件40可能在一些实例中并不是必需的。
脚支撑件30或大腿支撑件40可有助于保持该骨相对于{X Y Z}坐标系固定。例如，在不存在辅助跟踪以帮助该机器人臂20的动作的情况下，可能需要固定关系。然而，跟踪设备70可以这样一种方式为机器人臂20和患者骨提供术中跟踪信息，使得在患者的一些运动在{X Y Z}坐标系中是可计算的并且因此是已知的时，该运动是术中允许的。
跟踪设备70的运行可取决于导航文件C内的信息。例如，跟踪设备70可有助于执行患者骨相对于机器人臂20的校准，以便在该{X Y Z}坐标系中进行后续导航。跟踪设备70可包括两个相机，以提供立体(例如，3D)图像数据，从而光学地识别和定位逆反射参考标记71A、71B和71C，以便对与这些参考标记相关联的对象的位置进行三角测量。在一个实施例中，参考标记71A位于机器人臂20的工具头24上，使得其跟踪允许控制器50计算工具头24和其上的工具26A的位置和/或取向。在一个示例中，参考标记71A可被蚀刻在骨钻工具26A的稳定部分上。控制器50可使用关于工具头24和跟踪设备70上的相机的位置的信息来调整相机，以优化收集到的图像，例如调整相机位置、相机角度、与工具头24相距的相机距离、焦距或其它动态相机调整。跟踪设备70还可包括机器人跟踪臂，并且控制器50可控制机器人跟踪臂以调整相机位置或执行其它动态相机调整。机器人跟踪臂可被独立地进行控制或与控制机器人臂20一起进行控制。
除了工具头24上的参考标记71A之外，参考标记71B和71C可被固定到患者骨，例如用于参考标记71B的胫骨和用于参考标记71C的股骨。在一个示例中，使用简短的过程将参考标记71B和71C应用于专利骨，以提供快速参考标记跟踪。在另一示例中，参考标记71B和71C可包括例如使用界接装置90将虚拟标志施加(例如，“涂色于”)该骨的图像。在FAI表面修复中，可能仅需要具有参考标记71C，尽管根据骨赘的位置，也可能希望在骨盆上具有另一参考标记。如所示，附着于患者的参考标记71不需要被侵入性地锚固于骨，这是因为尽管被附着到软组织，但带子或类似的附接装置可提供足够的抓握以防止参考标记71和骨之间的移动。例如，参考标记71可包括可以可去除的方式且以无创的方式附接到骨的织物，其中参考标记71各自包括被分布在织物的表面上的多个参考标志。控制器50使用来自跟踪设备70的数据连续地更新机器人臂20和患者骨在{X Y Z}坐标系中的位置或取向。跟踪系统70可包括光学跟踪传感器、惯性跟踪传感器或其它运动或位置传感器中的一种或多种。例如，跟踪系统70可包括惯性传感器(例如，加速度计、陀螺仪等)，其产生将由控制器50用于连续地更新机器人臂20的位置或取向的跟踪数据。也可以使用其它类型的跟踪技术。
可以上述方式实现校准，其中，机器人臂20使用机器人臂20上的配准指针，并且如果存在于自动化手术系统10中，则在跟踪设备70的帮助下实现校准。另一校准方法是在外科手术开始时，对其上具有参考标记71的骨执行放射线照相。例如，C型臂可被用于提供合适的放射线图像。图像随后被用于与患者的骨模型B进行表面匹配。由于存在固定到骨的参考标记71，因此术中配准则可能并不是必需的，这是因为跟踪设备70在X射线与骨模型之间的表面匹配被完成之后跟踪骨在{X Y Z}坐标系中的位置或取向。
图2是根据一些实施例的自动化手术系统脚支撑件30的示例性透视图。脚界接装置34可具有L形主体，其被符合人体工程学地成形以接收患者的脚。为了将脚固定在脚支撑件33中，可使用不同的机构，其中一个机构具有脚踝夹具35。脚踝夹具35环绕脚界接装置34的后部，并且横向地支撑一对踝垫36。踝垫36被定位成与患者的相应踝部相对，并且可经由接合部37移位，以便被聚合在一起并因此夹持在踝部上。还可存在带子38以进一步例如通过附接到患者的胫骨而将腿部固定在脚支撑件30中。作为图2的布置结构的替代方案，可使用铸件状的靴子或多个带子38，只要将脚固定在脚支撑件33中。
图3A是根据一些实施例的骨盆D上的FAI状况的透视示意图。图3B是根据一些实施例的股骨头F1和颈部F2上的FAI状况的透视示意图。系统10被用于对股骨头F1或颈部F2进行表面修复，或者对处于FAI状况下的髋臼A1的周边进行表面修复。FAI状况可能由髋臼A1或股骨头F1或颈部F2的边缘上的一个或多个骨赘引起。在图3A中，骨赘O1被示出为髋臼Al(骨盆D的一部分)的周边上累积。该髋臼骨生长可被称为虾螯状畸形，并且可能导致钳夹型撞击。在图3B中，骨赘O2被示出为于股骨头F1和股骨颈F2(骨盆D的一部分)的交界处累积。该股骨生长可被称为凸轮畸形，并且可导致股骨凸轮撞击。虾螯状畸形和凸轮畸形中的一个或两个可能发生，并且两者均可使用本文中所述的FAI表面修复技术来校正。图3A和图3B是可能的骨赘位置的示例，但是其它骨赘可在其它位置处累积。
图4是根据一些实施例的与图1的自动化手术系统一起使用的FAI表面修复控制器的框图。为了驱动机器人臂20对髋关节进行表面修复，在图3A和图3B中的任一或两种状况下，可创建导航文件C。参照图4，FAI表面修复控制器通常以60示出。控制器60可以是系统10的一部分，例如作为自动化手术控制器50中的一组模块的一部分。FAI表面修复控制器60也可以是独立处理单元，其被在术前计划中用于准备导航文件C。
FAI表面修复控制器60可接收骨图像B1。骨图像B1可包括计算机断层摄影(CT)扫描图像、磁共振成像(MRI)图像或任何其它放射线照相图像。骨模型生成器模块61接收骨图像B1以通过其生成骨模型。该模型可以是该表面的其上具有骨赘的至少一部分的3D表示。例如，3D表示可以是髋臼A1的一部分或股骨头F1和颈部F2的一部分的3D表示。3D表示可包括环绕骨赘的骨表面的一部分和骨赘。
骨赘识别器模块62接收骨该模型，并将来自原生骨表面的骨赘进行分割。多种方法可由骨赘识别器模块62用于该分割。根据一个实施例，骨赘识别器模块62查阅骨图集数据库B2。骨图集数据库B2包括不同股骨或骨盆几何形状的汇编，例如也作为3D骨模型。骨赘识别器模块62将骨模型(特别是环绕该骨赘的原生骨表面)与数据库B2的骨几何形状进行比较，以发现最接近的匹配。一旦识别出最接近的匹配，就可叠加骨模型以限定患者骨的由骨赘覆盖的表面。
多种几何特征可由骨赘识别器模块62用于识别骨赘。在一个示例中，接收到的骨模型可被用于识别骨的几何特征，并且可通过识别骨模型几何特征与骨图集数据库匹配之间的差异来识别该骨赘。在另一示例中，可使用一个或多个股骨或髋臼几何测量值来识别该骨的几何特征。几何测量值可包括α角、横向中心边缘角、股骨头覆盖范围、髋臼硬化带角(sourcilangle)、髋臼角或其它股骨或髋臼几何测量值。在一个示例中，α角可被用于表征前股骨头-颈部交界处的凹度或者股骨颈上的肿块(bump)的大小。α角被定义为股骨颈轴与介于股骨头中心与头颈交界皮层表面首先与叠置在理想的球形股骨头上的圆相交的点之间的线之间的锐角。α角在检测导致或带来股骨凸轮撞击的骨赘方面可能是特别有用的。在另一示例中，横向中心边缘角可被用于表征股骨头的由髋臼的承重区域所覆盖的角度覆盖范围。横向中心边缘角被定义为由延伸穿过股骨头中心的垂直线和延伸穿过股骨头中心到横向髋臼硬化带的线的交叉所形成的角度。横向中心边缘角在检测有助于髋臼发育不良、髋臼不稳定或股骨撞击的骨赘方面可能是特别有用的。在另一示例中，股骨头覆盖范围可被用于表征承重股骨头覆盖范围，其中，股骨头覆盖范围被定义为股骨头被髋臼承重区域所覆盖的覆盖百分比。股骨头覆盖范围在检测导致髋臼发育不良或钳夹型撞击的骨赘方面是特别有用的，并且还可在对因钳夹型撞击所导致的髋臼边缘进行表面修复时使用。在另一示例中，髋臼硬化带角可被用于表征股骨头的被髋臼所覆盖的与角度相关的覆盖范围。髋臼硬化带角(例如，Tonnis角)被定义为形成在水平线和从髋臼硬化带的内侧边缘延伸到髋臼硬化带的外侧边缘的线之间的角度。髋臼硬化带角在检测导致髋臼发育不良、髋臼不稳定或股骨撞击的骨赘方面可能是特别有用的。在另一示例中，髋臼角可被用于表征髋臼斜度或开口。髋臼角可包括髋臼Sharp角，其被定义为形成在水平线与从泪珠到外侧髋臼的线之间的角度。髋臼角可包括Tonnis髋臼顶角，其被定义为由连接两个三叶形软骨的水平线(例如，Hilgenreiner线)和连接髋臼顶部的第二线形成的角度。髋臼角在检测有助于钳夹型撞击的骨赘方面是特别有用的。一旦骨赘识别器模块62分析骨几何形状以识别骨赘，则几何特征可由表面修复导航器63用于实现期望的几何目标或者与术前计划的几何目标相对应。例如，骨赘识别器模块62可识别α角，其可由表面修复导航器63用以实现期望的α角或与术前计划的α角相对应。
在一个实施例中，骨赘识别器模块62可例如通过基于骨模型生成3D模型并确定无撞击的运动范围直接分析该骨模型。例如，骨赘识别器模块62可沿着股骨的颈部执行3D重建，识别股骨头的球体的中心，并识别非球形部分以确定无撞击的运动范围。因此，骨赘识别器模块62通过在原生骨和骨赘之间限定3D边界表面虚拟地对来自骨赘的原生骨表面进行分割。
在由骨赘识别器模块62生成的模型中，3D边界表面被固定并被骨模型生成器模块61的3D骨模型所环绕。骨赘识别器模块62可作为选择或补充地需要执刀医生的帮助。例如，基于骨图集数据B2的3D边界表面可以是执刀医生用于执行对虚拟片段或其它虚拟边界做出调整的起始点。作为另一示例，骨赘识别器模块62可向骨模型生成器模块61提供骨模型和交互式虚拟工具，以使执刀医生在骨赘和原生骨表面之间限定3D边界表面。交互式虚拟工具可包括基于骨赘周围的原生骨的延伸部的建议的3D边界表面。
表面修复导航器63使用具有3D边界表面的骨模型来生成导航文件C。该导航文件C可包括具有3D边界表面的骨模型，具有足够高的表面分辨率的原生骨表面环绕用于待由机器人臂20在校准中执行的术中配准的3D边界表面。校准可包括患者的骨模型B，用于待由机器人臂20的配准指针执行的表面匹配。机器人臂20将会获得暴露的骨的骨标志，以再现该骨的3D表面。随后将3D表面匹配于患者的骨模型B，以便在{X Y Z}坐标系中设置3D模型。如果骨模型是不可用的，则可在术中生成骨模型。例如，外科手术配准指针可被用于接触骨表面以配准一点，并且可合成多个点以生成表示近似骨模型的一片小表面。
表面修复导航器63可还包括基于骨赘的模型和可使用的工具(例如图1中所示的骨钻26A)的标识的用于机器人臂10的表面修复路径。表面修复路径可例如通过限定安全区以避开特定的软组织而将周围的软组织视为是微创的。最终获得的导航文件C定义了待由机器人臂20执行的如由系统10的控制器50所引导的策略。最终获得的导航文件C可包括患者特定的数字控制数据，例如患者特定的用于导航机器人臂20的解剖信息。这些策略可由机器人臂20在没有外科医生干预的情况下执行。
图5示出了根据一些实施例的用于FAI表面修复的自动化手术系统技术80的流程图。在一个实施例中，技术80由自动化系统自主地执行以进行股骨髋臼撞击表面修复。该自动化系统可包括上述自动手术系统10的部件中的一个或多个，例如自动化手术控制器50、机器人臂20、跟踪系统70或其它部件。特别地，自动化手术控制器50可包括FAI表面修复控制器60，其可包括骨模型生成器61、骨赘识别器62和表面修复导航器63。技术80可包括在骨模型生成器61处接收81骨成像数据。该骨成像数据集可包括x射线图像、计算机断层摄影(CT)扫描图像、MRI成像或任何其它放射线照相图像，其可提供足够的细节以允许识别骨赘。骨模型生成器61可生成82表面修复模型。该表面修复模型可包括至少一个骨赘和环绕该至少一个骨赘的原生骨表面。如上所述，生成82该表面修复模型可以可选择地包括通过提供给外科医生或技术人员的图形用户界面的手动干预。骨赘识别器62可基于表面修复模型绘制83虚拟的3D边界表面。虚拟的3D边界表面可识别被定位于原生骨表面和至少一个骨赘之间的骨赘虚拟边界。表面修复导航器63可生成84导航文件。该导航文件可包括表面修复模型、虚拟的3D边界表面和多个患者特定的数字控制数据。导航文件可包括控制向量，其由外科手术控制器50用以引导附接到机器人臂20的切割工具以去除识别出的骨赘。外科手术控制器50可执行该导航文件以指导机器人臂基于导航文件从原生骨表面自动地去除85该至少一个骨赘。去除85该至少一个骨赘可包括外科手术控制器50，其从跟踪系统70接收86跟踪数据。外科手术控制器50还可基于从跟踪系统70接收到的跟踪数据来引导附接到机器人臂20的切割工具。无论是否使用跟踪设备，机器人臂均可在没有外科医生干预的情况下去除85该至少一个骨赘。在一个实施例中，外科手术控制器50可基于从跟踪系统70接收86到的跟踪数据生成或更新3D模型，以验证骨赘去除。例如，外科手术控制器50可更新3D模型以确认表面修复过的骨的当前状态提供不发生撞击的运动范围。除了验证骨赘去除的外科手术控制器50之外，外科医生可在术中操纵接合部并向外科手术控制器50提供骨赘去除确认或其它反馈。
图6大体上示出了根据一些实施例的机器100的框图的示例，在该机器100上可执行本文中所讨论的技术(例如，方法)中的任一种或多种。在替代实施例中，机器100可作为独立装置运行或可被连接(例如，联网)到其它机器。在联网部署中，机器100可在服务器-客户网络环境中以服务器、客户机或两者的身份运行。机器100可以是个人计算机(PC)、平板PC、个人数字助理(PDA)、移动电话、网络设备、网络路由器、交换机或桥接器或能够(顺序或以其它方式)执行指定待由该机器采取的动作的指令的任何机器。此外，虽然仅示出了单个机器，但术语“机器”还应被视为包括单独或联合地执行一组(或多组)指令以执行本文中所讨论的方法中的任一种或多种的机器的任何集合，这些方法例如为云计算、软件即时服务(SaaS)、其它计算机集群配置。
如本文中所述，示例可包括逻辑或多个部件、模块或类似机构，或者可对其起作用。这种机构是能够在运行时执行指定操作的有形实体(例如，硬件)。在示例中，硬件可被具体配置以执行特定操作(例如，是硬连线的)。在示例中，硬件可包括可配置的执行单元(例如，晶体管、电路等)和包含指令的计算机可读介质，其中指令将执行单元配置成在运行时执行特定操作。该配置可在执行单元或加载机构的指导下进行。因此，当该装置运行时，执行单元被通信地联接到该计算机可读介质。例如，在运行中，执行单元可由第一组指令配置以在一个时间点实现第一组特征并且由第二组指令重新配置以实现第二组特征。
机器(例如，计算机系统)100可包括硬件处理器102(例如，中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、硬件处理器核心或其任何组合)、主存储器104和静态存储器106，其中的一些或全部可经由链路(例如，总线)108彼此通信。机器100还可包括显示单元110、字母数字输入装置112(例如，键盘)和用户界面(UI)导航装置114(例如，鼠标)。在示例中，显示单元110、字母数字输入装置112和UI导航装置114可以是触显示器。显示单元110可包括护目镜、眼镜、增强现实(AR)显示器、虚拟现实(VR)显示器或其它显示部件。例如，该显示单元可被佩戴在用户的头上，并且可向用户提供平视显示器。字母数字输入装置112可包括虚拟键盘(例如，虚拟地以VR或AR设置显示的键盘)。
机器100可另外包括存储装置(例如，驱动单元)116、信号生成装置118(例如，扬声器)、网络界接装置120以及一个或多个传感器121，例如全球定位系统(GPS)、传感器、指南针、加速度计或其它传感器。机器100可包括输出控制器128，例如串口(例如，通用串行总线(USB)、并行或其它有线或无线(例如，红外(IR)、近场通信(NFC)等)连接，以便通信或控制一个或多个外围装置。
存储装置116可包括非暂时性的机器可读介质122，其上存储有由本文中所述的技术或功能中的任一种或多种具体体现或使用的一组或多组数据结构或指令124(例如，软件)。指令124还可在其执行期间完全或至少部分地驻留在主存储器104内、静态存储器106内或硬件处理器102内。在示例中，硬件处理器102、主存储器104、静态存储器106或存储装置116中的一个或任一组合可构成机器可读介质。
虽然机器可读介质122被示出为单个介质，但是术语“机器可读介质”可包括被配置成存储一个或多个指令124的单个介质或多个介质(例如，集中式或分布式数据库或相关联的高速缓存和服务器)。
术语“机器可读介质”可包括任一介质，该介质能够存储、编码或承载用于由机器100执行的指令致使机器100执行本公开的技术中的任一种或多种的指令或者能够存储、编码或承载由这种指令使用或与这种指令相关联的数据结构。非限制性机器可读介质示例可包括固态存储器以及光学和磁性介质。机器可读介质的具体示例可包括：非易失性存储器，例如半导体存储装置(例如，电可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM))和闪存装置；磁盘，例如内部硬盘和可移动磁盘；磁光盘；和CD-ROM和DVD-ROM磁盘。
指令124还可经由网络界接装置120使用传输介质在通信网络126上发送或接收，该网络界接装置120利用多种传输协议中的任一种(例如，帧中继、网际协议(IP)、传输控制协议(TCP)、用户数据报协议(UDP)、超文本传输协议(HTTP)等)。示例性通信网络可包括局域网(LAN)、广域网(WAN)、分组数据网络(例如，因特网)、移动电话网络(例如，蜂窝网络)、简易老式电话服务(POTS)网络和无线数据网络(例如，被称为
Figure BDA0001900311260000121
电气和电子工程师协会(IEEE)802.11标准系列、由蓝牙特别兴趣小组发表的被称为
Figure BDA0001900311260000122
的个人区域网络标准系列、点对点(P2P)网络等等)。在一个示例中，网络界接装置120可包括一个或多个物理插口(例如，以太网、同轴腔或电话插口)或一个或多个天线以连接到通信网络126。在一个示例中，网络界接装置120可包括多个天线，以使用单输入多输出(SIMO)、多输入多输出(MIMO)或多输入单输出(MISO)中的至少一个进行无线通信。术语“传输介质”应被视为包括能够存储、编码或承载用于由机器100执行的指令的任何无形介质，并且包括数字或模拟通信信号或其它无形介质，以促进这种软件的通信。
多种注释和示例
这些非限制性示例中的每一个均可独立存在，或者可与其它示例中的一个或多个组合成多种排列或组合。
示例1是一种股骨髋臼撞击表面修复系统，包括：骨模型生成器，用于接收骨成像数据集并基于骨成像数据集生成表面修复模型，该表面修复模型包括至少一个骨赘和连接到该至少一个骨赘的原生骨表面；骨赘识别器，用于基于表面修复模型绘制虚拟3D边界表面，该虚拟3D边界表面识别被定位于原生骨表面和至少一个骨赘之间的骨赘虚拟边界；表面修复导航器，用于生成导航文件，该导航文件包括表面修复模型和虚拟3D边界表面，该导航文件用于提供控制指令以对原生骨表面进行表面修复，从而去除至少一个骨赘；和骨赘去除装置，用于基于导航文件自动地对原生骨表面进行表面修复。
在示例2中，如示例1所述的主题可选择地包括其中骨赘去除装置包括骨赘去除工具、机器人臂和自动控制器；并且自动控制器执行导航文件以致使机器人臂操纵骨赘去除工具自动地对原生骨表面进行表面修复，从而去除至少一个骨赘。
在示例3中，如示例2所述的主题可选择地包括其中导航文件包括安全区，该安全区表示防止骨赘去除装置移动到多个周围软组织中的多个虚拟边界；并且自动控制器使用导航文件以致使骨赘去除装置在对原生骨表面进行表面修复时避开安全区。
在示例4中，如示例1-3中的任一个或多个所述的主题可选择地包括用于生成跟踪数据的跟踪设备，其中自动控制器处理跟踪数据以确定骨赘去除装置和原生骨表面中的至少一个的位置。
在示例5中，如示例4所述的主题可选择地包括：跟踪设备包括图像捕获设备，以生成图像数据；并且自动控制器处理图像数据以识别和确定骨赘去除装置和原生骨表面中的至少一个的位置。
在示例6中，如示例4-5中的任一个或多个所述的主题可选择地包括：其中，跟踪设备包括用于定位图像捕获装置的机器人跟踪臂；并且自动控制器执行导航文件以控制机器人跟踪臂，从而改善所生成的图像数据的图像质量。
在示例7中，如示例1-6中的任一个或多个所述的主题可选择地包括骨图集数据库，其中骨赘识别器还可操作以用于：将骨成像数据集与骨图集数据库进行比较以找到最接近的骨图集条目；并使用最接近的骨图集作为用于原生骨表面的模型并识别至少一个骨赘。
在示例8中，如示例7所述的主题可选择地包括骨赘识别器识别至少一个骨赘的包括基于骨成像数据集来识别几何特征。
在示例9中，如示例1-8中的任一个或多个所述的主题可选择地包括骨赘识别器还用于：基于骨成像数据集生成3D骨模型；并基于3D骨模型确定无撞击的运动范围。
在示例10中，如示例9所述的主题可选择地包括：D骨模型，其包括：沿着股骨颈执行3D重建；以及识别股骨头球形中心。
在示例11中，如示例10所述的主题可选择地包括D骨模型。
示例12是一种股骨髋臼撞击表面修复方法，包括：在包括处理器和存储器的计算装置上执行以下操作，这些操作包括：接收骨成像数据集；基于骨成像数据集生成表面修复模型，该表面修复模型包括至少一个骨赘和连接至该至少一个骨赘的原生骨表面；基于表面修复模型绘制虚拟3D边界表面，该虚拟3D边界表面识别被定位于原生骨表面和至少一个骨赘之间的骨赘虚拟边界；生成导航文件，该导航文件包括表面修复模型和虚拟3D边界表面，该导航文件用于提供控制指令以对原生骨表面进行表面修复，从而去除至少一个骨赘；并输出导航文件以供骨赘去除装置使用，从而基于导航文件自动地对原生骨表面进行表面修复。
在示例13中，如示例12所述的主题可选择地包括其中骨赘去除装置包括骨赘去除工具、机器人臂和自动控制器；并且该方法还包括在自动控制器上执行导航文件，以致使机器人臂操纵骨赘去除工具自动地对原生骨表面进行表面修复，从而去除至少一个骨赘。
在示例14中，如示例13所述的主题可选择地包括进一步包括生成安全区的操作，该安全区表示防止骨赘去除装置移动到多个周围软组织中的多个虚拟边界；其中导航文件包括致使骨赘去除装置在对原生骨表面进行表面修复时避开安全区的指令。
在示例15中，如示例12-14中的任一个或多个所述的主题可选择地包括进一步包括以下的操作：使用跟踪系统确定骨赘去除装置和原生骨表面中的至少一个的位置。
在示例16中，如示例15所述的主题可选择地包括，接收跟踪数据包括从图像捕获装置接收图像数据；并且这些操作包括处理图像数据以识别和确定骨赘去除装置和原生骨表面中的至少一个的位置。
在示例17中，如示例16所述的主题可选择地包括，跟踪系统包括用于定位图像捕获装置的机器人跟踪臂；并且该方法还包括执行导航文件以控制机器人跟踪臂，从而改善接收到的图像数据的图像质量。
在示例18中，如示例12-17中的何一个或多个所述的主题可选择地包括进一步包括以下的操作：将骨成像数据集与骨图集数据库进行比较以找到最接近的骨图集条目；以及使用最接近的骨图集作为用于原生骨表面的模型并识别至少一个骨赘。
在示例19中，如示例18所述的主题可选择地包括识别至少一个骨赘包括基于骨成像数据集识别几何特征。
在示例20中，如示例12-19中的任一个或多个所述的主题可选择地包括：D边界表面还包括：基于骨成像数据集生成3D骨模型；以及基于3D骨模型确定无撞击的运动范围。
在示例21中，如示例20所述的主题可选择地包括：D骨模型包括：沿着股骨颈执行3D重建；以及确定股骨头球形中心。
在示例22中，如示例21所述的主题可选择地包括D骨模型。
示例23是至少一种机器可读存储介质，包括多个指令，这多个指令响应于利用计算机控制的股骨髋臼撞击表面修复装置的处理器电路执行，致使该装置：接收骨成像数据集；基于骨成像数据集生成表面修复模型，该表面修复模型包括至少一个骨赘和连接至至少一个骨赘的原生骨表面；基于表面修复模型绘制虚拟3D边界表面，该虚拟3D边界表面识别被定位于原生骨表面和至少一个骨赘之间的骨赘虚拟边界；生成导航文件，该导航文件包括表面修复模型和虚拟3D边界表面，该导航文件用于提供控制指令以对原生骨表面进行表面修复，从而去除至少一个骨赘；以及输出导航文件以供骨赘去除装置使用，从而基于导航文件自动地对原生骨表面进行表面修复。
在示例24中，如示例23所述的主题可选择地包括其中骨赘去除装置包括骨赘去除工具、机器人臂和自动控制器；并且这些指令还致使该装置执行自动控制器上的导航文件，以致使机器人臂操纵骨赘去除工具，从而自动的对原生骨表面进行表面修复，以去除至少一个骨赘。
在示例25中，如示例24所述的主题可选择地包括进一步致使该装置产生安全区的指令，该安全区表示防止骨赘去除装置移动到多个周围软组织中的多个虚拟边界；其中导航文件包括致使骨赘去除装置在对原生骨表面进行表面修复时避开安全区的指令。
在示例26中，如示例23-25中的任一个或多个所述的主题可选择地包括指令，这些指令还致使该装置使用跟踪系统确定骨赘去除装置和原生骨表面中的至少一个的位置。
在示例27中，如示例26所述的主题可选择地包括，使用跟踪系统确定位置包括从跟踪系统内的图像捕获装置接收图像数据；并且其中确定位置包括处理图像数据以识别和确定骨赘去除装置和原生骨表面中的至少一个的位置。
在示例28中，如示例27所述的主题可选择地包括，跟踪系统包括用于定位图像捕获装置的机器人跟踪臂；并且该方法还包括执行导航文件以控制机器人跟踪臂，从而改善接收到的图像数据的图像质量。
示例134是至少一种非暂时性机器可读介质，其包括用于操作机器人臂的指令，当由至少一个处理器执行时，这些指令致使至少一个处理器执行如示例1-28所述的方法中的任一个的操作。
示例135是一种用于执行如示例1-28中的任一个所述的方法。
本文中描述的方法示例可以至少部分地是机器或计算机实现的。一些示例可包括编码有指令的计算机可读介质或机器可读介质，这些指令可操作以将电子装置配置成执行如以上示例中所描述的方法。这种方法的实现可包括代码，例如微代码、汇编语言代码、更高级的语言代码等。这种代码可包括用于执行多种方法的计算机可读指令。该代码可形成计算机程序产品的多个部分。此外，在示例中，该代码可例如在执行期间或在其它时间被有形地存储在一个或多个易失性、非暂时性或非易失性有形计算机可读介质上。这些有形计算机可读介质的示例可包括但不限于硬盘、可移动磁盘、可移动光盘(例如，压缩盘和数字视频盘)、磁带、存储卡或棒、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)等。

Claims (11)

1.一种股骨髋臼撞击表面修复系统，包括：
自动骨赘去除装置(10)，所述自动骨赘去除装置适于通过去除至少一个骨赘来对原生骨表面进行表面修复；
骨模型生成器(61)，所述骨模型生成器用于接收骨成像数据集(B1)并基于所述骨成像数据集(B1)生成表面修复模型，所述表面修复模型包括所述至少一个骨赘和环绕所述至少一个骨赘的骨表面；
骨赘识别器(62)，所述骨赘识别器用于基于所述表面修复模型绘制虚拟3D边界表面，所述虚拟3D边界表面限定被定位于所述原生骨表面和所述至少一个骨赘之间的骨赘虚拟边界；以及
表面修复导航器(63)，所述表面修复导航器用于生成导航文件(C)，所述导航文件(C)包括所述表面修复模型和所述虚拟3D边界表面，所述导航文件(C)用于提供控制指令以对所述原生骨表面进行表面修复，从而去除所述至少一个骨赘；
其中，所述自动骨赘去除装置(10)适于基于所述导航文件(C)自动地对所述原生骨表面进行表面修复。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述自动骨赘去除装置(10)包括骨赘去除工具(26A)、机器人臂(20)和自动控制器(50)；以及
所述自动控制器(50)执行所述导航文件(C)以致使所述机器人臂(20)操纵所述骨赘去除工具(26A)自动地对所述原生骨表面进行表面修复，从而去除所述至少一个骨赘。
3.根据权利要求2所述的系统，其中，所述导航文件(C)包括安全区，所述安全区表示防止所述自动骨赘去除装置(10)移动到多个周围软组织中的多个虚拟边界；以及
所述自动控制器(50)使用所述导航文件(C)致使所述自动骨赘去除装置(10)在对所述原生骨表面进行表面修复时避开所述安全区。
4.根据权利要求2所述的系统，其中，所述系统还包括用于生成跟踪数据的跟踪设备，所述自动控制器(50)处理所述跟踪数据以确定所述自动骨赘去除装置(10)和所述原生骨表面中的至少一个的位置。
5.根据权利要求4所述的系统，其中，所述跟踪设备包括图像捕获装置，以生成图像数据；以及
所述自动控制器(50)处理所述图像数据以识别和确定所述自动骨赘去除装置(10)和所述原生骨表面中的至少一个的位置。
6.根据权利要求1-5中的任一项所述的系统，其中，所述系统还包括骨图集数据库，所述骨赘识别器(62)还能够操作用于：
将所述骨成像数据集(B1)与所述骨图集数据库进行比较，以找到最接近的骨图集条目；以及
使用所述最接近的骨图集作为用于所述原生骨表面的模型并识别所述至少一个骨赘。
7.根据权利要求6所述的系统，其中，所述骨赘识别器(62)识别所述至少一个骨赘包括基于所述骨成像数据集(B1)识别几何特征。
8.根据权利要求1-5中的任一项所述的系统，其中，所述骨赘识别器(62)还用于：
基于所述骨成像数据集(B1)生成3D骨模型；以及
基于所述3D骨模型确定无撞击的运动范围。
9.根据权利要求8所述的系统，其中，所述骨赘识别器生成所述3D骨模型包括：
沿股骨颈执行3D重建；以及
识别股骨头球形中心。
10.根据权利要求9所述的系统，其中，所述骨赘识别器确定所述无撞击的运动范围包括基于所述3D骨模型识别一个或多个非球形股骨头部分。
11.根据权利要求5所述的系统，其中，所述跟踪设备包括用于定位所述图像捕获装置的机器人跟踪臂；以及
所述机器人控制器执行所述导航文件以控制所述机器人跟踪臂，从而改善所生成的图像数据的图像质量。
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