CN113395933A - 由膝或髋骨关节炎引起的未受累关节中的继发性退化的定量 - Google Patents

由膝或髋骨关节炎引起的未受累关节中的继发性退化的定量 Download PDF

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Abstract

本文公开的各种实施例涉及用于评价患有关节退变性病症的患者的系统和方法。计算机系统(400)可以从患者监测系统(100)接收包括运动学数据和人体测量数据的患者数据。患者监测系统(100)可包括各种传感器(102、103),所述传感器被配置成在患者(101)执行例如一些动作时检测运动学数据和/或人体测量数据。计算机系统(400)可以基于患者数据创建患者特异性生物力学模拟并基于其计算度量。计算机系统(400)可以将度量与历史数据进行比较,并且相应地基于该比较来确定治疗策略。

Description

由膝或髋骨关节炎引起的未受累关节中的继发性退化的定量
优先权
本专利申请要求2019年3月4日提交的标题为“由膝或髋骨关节炎引起的未受累关节中的继发性退化的定量(QUANTITATION OF SECONDARY DEGRADATION IN UNAFFECTEDJOINTS RESULTING FROM OSTEOARTHRITIS OF THE KNEE OR HIP)”的第62/813,491号美国临时专利申请的优先权,所述临时专利申请据此以全文引用的方式并入本文中。
背景技术
骨关节炎是最常见的关节炎形式之一,影响全球数百万人。其通常在缓冲骨骼末端的保护性关节软骨随时间推移逐渐恶化或磨损时发生。健康软骨是允许几乎无摩擦的关节运动的坚实但滑润的组织。然而,当骨关节炎发生时,软骨的光滑表面变得粗糙,这不利地影响关节运动。如果软骨完全磨损,则个体的一个骨可能直接在另一个骨上摩擦。如果没有诊断和治疗,骨关节炎可导致严重的并发症,可能影响个体的可动性。
膝关节中最常见骨关节炎,并且主要在关节的内侧室中观察到,内侧室位于内侧上的膝盖的中间。这主要是由于在许多活动(包括行走)期间通过内侧室传递的负荷显著高于外侧室的负荷。已经广泛地分析和研究了在骨关节炎存在时关节负荷和相关生物力学的表征。目前的矫正程序主要针对全关节或部分关节置换。矫正程序的目标是通过用金属和聚合组分替换受累组织来使关节力学和负荷方案恢复到其原始功能。
决定何时接受手术以治疗骨关节炎最终取决于患者,但通常患者的临床医生可以建议尽可能推迟手术。这是因为延迟手术会降低关节置换植入物的应用使用寿命,并且因此降低植入物失败的可能性和昂贵的修复手术。然而,延迟手术的决定可能对患者的未受累关节和其它健康关节有害。
已经证实,与膝盖骨关节炎相关的补偿性步态变化可以增加邻近受累膝关节的关节的幅度和负荷率。增加的负荷率可以驱动现有骨关节炎的进展以及这些相邻关节中骨关节炎的发作。参见Mündermann,Annegret,Chris O.Dyrby和Thomas P.Andriacchi,内侧室膝盖骨关节炎患者的继发性步态变化:行走期间踝、膝盖和髋部负荷增加(Secondary gaitchanges in patients with medial compartment knee osteoarthritis:increasedload at the ankle,knee,and hip during walking)”《关节炎和风湿病学》52.9(2005):2835-2844。负荷对患者的对侧膝盖、髋、踝和背部的这些继发效应可能是不可逆的。因此,在作出接受手术的决定时,确定患有骨关节炎的膝盖影响患者其他关节的程度是有意义的。例如,临床医生可以建议左膝盖的内侧室中患有轻度骨关节炎的患者延迟手术,因为受累关节的疼痛仅为轻度。然而,如上文所论述,患者可能为了减少与受累关节相关的疼痛而形成的补偿性步态力学可能对患者的其它关节(例如,对侧髋关节和下背部)的健康具有持久的负面影响。
因此,需要可监测和分析骨关节炎对相邻关节的潜在影响以治疗患者的整体关节健康的系统。再参考先前实例,由于对相邻关节的潜在负面影响,可能倾向于立即进行膝关节置换。
发明内容
提供了一种用于量化患者的关节表现的方法。
在一些实施例中,提供了一种计算机实施的方法,该方法可以包括:接收包括运动学数据和人体测量数据的患者数据;基于所述患者数据创建患者特异性生物力学模拟;基于所述患者特异性生物力学模拟来计算关节负荷数据或步态力学数据中的至少一个;将所述关节负荷数据或所述步态力学数据中的至少一个与历史数据进行比较;以及基于所述比较确定治疗策略。
在一些实施例中,提供了一种计算机实施的方法,其中所述患者数据经由患者监测系统至少部分地被感测。
在一些实施例中,提供了一种计算机实施的方法,其中所述患者监测系统包括被配置成检测与患者相关联的运动学数据的传感器。
在一些实施例中,提供了一种计算机实施的方法,其中所述传感器包括被配置成联接到所述患者的加速度计或压电装置中的至少一个。
在一些实施例中,提供了一种计算机实施的方法,其中所述患者监测系统包括相机,所述相机被配置成检测与患者相关联的运动学数据,所述运动学数据包括运动捕获数据。
在一些实施例中,提供了一种计算机实施的方法,其还可包括基于所述关节负荷数据与所述历史数据的比较计算净关节损伤指数,其中所述净关节损伤指数包括对患者遭受的潜在关节损伤的净度量,并且其中确定的治疗策略还基于所述净关节损伤指数。
在一些实施例中,提供了一种计算机实施的方法,其中所述历史数据包括多个先前创建的患者的生物力学模拟。
在一些实施例中,提供了一种计算机实施的方法,其还可包括使用所述患者特异性生物力学模拟来模拟多个不同治疗策略,其中所述确定的治疗策略从所述多个模拟的不同治疗策略确定。
在一些实施例中,提供了一种计算机实施的方法,其还可包括将所述患者特异性生物力学模拟传输到计算机辅助手术系统或临床医生计算机系统中的至少一个。
在一些实施例中,提供了一种计算机实施的方法,其中所述治疗策略包括非手术干预。
在一些实施例中,提供了一种计算机实施的方法,其中所述非手术干预包括关于使用支架的物理疗法中的至少一种的建议。
在一些实施例中,提供了一种计算机实施的方法,其中所述治疗策略包括手术干预。
在一些实施例中,提供了一种计算机实施的方法,其中所述手术干预包括全关节或部分关节置换手术。
还提供了一种用于执行上述方法中的任一个的计算机系统。
在一些实施例中,提供一种计算机系统,其包括处理器和耦合到处理器的存储器,所述存储器存储指令,所述指令在由处理器执行时使所述计算机系统执行前述方法中的任一个。
附图说明
并入本说明书中且形成本说明书的一部分的附图说明本公开的实施例,且连同书面描述一起用于解释本公开的原理、特性和特征。在附图中:
图1描绘了根据如本文所述的某些实施例的具有患者监测系统的手术室的图示。
图2描绘了框图,该框图描述了根据如本文中所描述的某些实施例的系统。
图3描绘了示例性数据流图,该数据流图描绘了根据实施例的基于历史信息确定输出的方法。
图4描绘了根据实施例的手术导航系统的示例性实例。
图5示出了可以在其中实施示例性实施例的方面的示例性数据处理系统的框图。
具体实施方式
本公开不限于所描述的特定系统、装置和方法,因为其可以变化。描述中使用的术语仅用于描述特定版本或实施例的目的,而不旨在限制范围。
如本文件中所使用,除非上下文另外明确规定,否则单数形式“一个”、“一种”和“该/所述”包括复数指代。除非另有定义,否则本文所使用的所有科技术语具有与本领域普通技术人员通常所理解的相同含义。本公开中的任何内容均不应被解释为承认本公开中描述的实施例由于在前发明而无权把本公开的日期提前。如本文件中所使用,术语“包括”意指“包括但不限于”。
目前,一些结果评分方法用于尝试标准化和评价骨关节炎的疾病进展和相关症状。存在许多经验证的评分系统,包括但不限于西安大略和麦克马斯特大学骨关节炎指数(WOMAC)、Oxford-12评分(OKS)和美国膝关节协会评分系统(AKSS)。每个膝关节评分系统通常考虑许多因素,包括疼痛、僵硬和身体功能。虽然结果评分系统旨在提供膝盖疼痛和功能的标准化测量,但其预期用途仅仅是测量膝关节置换手术后的满意度。此外,诸如AKSS的评分系统试图在所关注的关节处分离疼痛和功能障碍,并且有意忽略骨关节炎可能对患者整体上产生的全身效应。此外,结果评分系统的结果通常由于“患者期望”的高度可变和主观性质而扭曲。因此,将成功的手术结果与令患者满意相关联可能是困难的。
因此,需要一种系统,其可以评估与骨关节炎相关的患者的膝关节病症,并且量化疾病对受累关节以及患者身体总体上的全身效应。换句话说,需要一种系统,所述系统可以提供前述手术相对于经历手术的效果的整体估计。本文论述了各种实施例,其充当“成本效益”分析样式的指南,以便确定患者是否应进行置换手术、不进行、放弃或延迟关节置换手术。
基于前述内容,本公开描述了测量和定量评估由骨关节炎引起的继发效应(例如,疼痛、关节功能障碍、软骨损伤或肌肉萎缩)的方法和系统。本文所述的各种实施例涉及一种使用前向动态全身模拟执行关节可靠性分析的系统,所述前向动态全身模拟接着可以用作手术规划和/或预防性治疗工具。全身模拟可以用从一个或多个测试系统捕获的患者特异性数据来作为种子。如本文所论述,患者特异性生物力学建模和模拟为受骨关节炎影响的关节内的负荷环境和相邻关节中增加的和/或不规则的负荷提供了有用的见解。全身效应的这种定量使得能够进行统计分析和概率预测,以便规划和创建各种治疗策略。
在以下描述中,出于解释的目的,阐述了许多具体细节以便提供对示例实施例的透彻理解。然而,所属领域的技术人员将显而易见,可在没有这些具体细节的情况下实践所述实施例。
在一些实施例中,可以从患者捕获生物力学数据并且用于构建模拟模型。如本文将进一步讨论的,患者的生物力学表征的集合可以经由各种测量技术来实现,所述测量技术包括但不限于:利用运动捕获设备和/或加速度计数据进行步态分析测量,荧光透视数据,人体测量,放射扫描(例如,计算机断层扫描或磁共振成像扫描),应变计数据,来自压电装置、力转换器、位置传感器、红外传感器或跟踪装置的数据,磁场数据,信号三角测量数据,射频识别标签/智能标签,Biodex平衡表征,肌电图肌肉活化,无线电波数据,源自计算机辅助手术装置的数据,放射性立体分析,等等。
如上所述,本文所述的系统和方法利用从患者捕获的生物力学数据来定量评估由骨关节炎或可影响患者生物力学的其它病症引起的继发效应。用于捕获此类生物力学数据的示例性患者监测系统100在图1中示出。在一个实施例中,患者监测系统100可被配置成在各种活动期间经由一个或多个跟踪装置捕获和记录患者的101移动,所述活动例如如图所示在跑步机上行走。跟踪装置可以被配置成记录来自患者的各种运动学和/或人体测量数据。例如,跟踪装置可包括例如患者物理穿戴或以其它方式与患者相关联用于感测例如患者移动参数的传感器102和/或相机103。传感器102可以在各个点处附接到患者101,以便在患者执行一个或多个活动时记录患者的关节运动。例如,传感器102可包括加速度计和/或压电装置。例如,相机103可包括红外相机。此外,相机103可以被配置成跟踪患者和/或与患者相关联的标记(例如,无源或有源标记)的移动,以便记录患者的移动。在一些实施例中,传感器102、相机103和/或其它跟踪装置可以被配置成(例如,经由有线或无线连接)将记录的患者信息发送至中央处理装置,例如结合图5描述的数据处理系统500。
应理解,图1是非限制性示例性实施例,并且如本文所论述,由患者执行的活动(例如,在跑步机上行走)可基于任何数目的因素而变化,例如患者的年龄、活动水平、工作要求、爱好、患者运动偏好等。因此,在一些实施例中,可能需要患者执行各种活动,例如正常行走、从椅子起身、坐在椅子上、爬楼梯、下楼梯、静态站立、蹲坐、慢跑、下跪、深屈膝、转步态、倾斜行走、下降行走、跑步、蹲下、跳跃、提升物体和/或甚至执行复杂动作,如挥动高尔夫球杆或棒球棒。
在一些实施例中,肌肉骨骼模拟可能需要运动学数据和人体测量数据,以便估计关节内的一个或多个力。除了运动学和人体测量数据之外,各种实施例还可以利用其它数据来生成或优化生物力学模拟。例如,一个实施例可以使用放射扫描(例如,计算机断层扫描或磁共振成像扫描),以便为生物力学模拟提供更精确的解剖模型。附加地或替代地,实施例可以利用外部力数据(例如,肌肉活化或地面反应力)来进一步增加模拟结果的置信度。
在一些实施例中,生物力学表征可以通过使患者101经历涉及受累关节的各种活动来进行。如本文所论述,活动可能需要不同水平的肌肉输入、弯曲/伸展角度和内部/外部关节旋转角度。临床医生甚至可以定制所执行的活动以满足患者的术后期望。例如,活跃患者可以选择更剧烈的运动(例如,慢跑/跑步、下跪或执行高尔夫挥杆),而久坐患者可以进行更少或不太严格的运动(例如,行走、执行从椅子起身或执行膝盖弯曲)。
患者监测系统,包括图1中所示的患者监测系统100可以与各种方法结合使用,以便构建患者的生物力学模拟,并且基于对生物力学模拟的分析确定患者的适当治疗策略。一个此类方法的流程图200在图2中示出。图示方法的各个部分或步骤可以由计算机系统,例如图5中所示的数据处理系统500执行。因此,所示方法的各个部分或步骤可以体现为存储在计算机系统的存储器中的计算机可执行指令,所述计算机可执行指令在由计算机系统的处理器执行时使计算机系统执行所述方法。
在一个实施例中,患者可以针对影响患者运动的骨关节炎或另一种病症寻求治疗201。如本文所论述,患者接着执行各种活动,同时患者监测系统100使用(多个)传感器102、(多个)相机103和/或其它跟踪装置跟踪其移动和/或监测其身体的各种物理特性。因此,实施例可以捕获/测量与特定患者有关的运动学数据202和人体测量数据203。
包括或耦合到患者监测系统100的计算机系统可以从患者监测系统接收患者数据,所述患者数据可包括所捕获的运动学数据202和/或人体测量数据203。如本文所论述,计算机系统可以基于所接收的患者数据创建204针对患者的生物力学模拟。具体地说,在一些实施例中,生理和生物力学测量(例如运动学数据202和/或人体测量数据203)可用于创建204患者特异性生物力学模拟,其在各种活动期间模仿患者的肌肉骨骼系统。如本领域的普通技术人员将理解的,有许多计算工具可用于创建模拟,包括但不限于LifeModeler有限公司的LifeModeler、AnyBody Technology的AnyBody Modeling System(AnyBody建模系统)和OpenSimulator,其为开源多平台。可以由计算机系统使用或执行患者特异性生物力学模拟以生成与患者有关的各种不同生物力学数据。生物力学数据可用于提供对患者生物力学特征的整体、全身评估,所述整体、全身评估继而可用于评估患者是否需要任何治疗,且如果需要,哪种或哪些疗法对给定患者最为有效。生物力学数据可包括例如与各种活动相关联的患者特异性关节负荷曲线和/或步态力学。
在一些实施例中,计算机系统可以将关节负荷数据和/或步态力学数据与存储在与计算机系统联接或以其它方式与计算机系统相关联的数据库(例如,数据库440)中的历史数据207(即,历史关节负荷数据和历史步态力学数据)进行比较205、206。在一些实施例中,历史数据207可包括先前使用本文所述的方法和系统记录的患者数据。在另一实施例中,历史数据207可包括从健康患者群体中捕获的数据和/或从一个或多个临床研究获取的历史数据。因此,在一些实施例中,可以将关节负荷曲线和相关联的生物力学数据与来自健康个体群体的数据进行比较205、206,以识别不规则力学和负荷。
在另一实施例中,计算机系统可以在关节负荷已与历史数据207比较205之后计算208净关节损伤指数。在一些实施例中,净关节损伤指数是识别对患者中的任何关节和所有关节的潜在损伤的整体度量。换句话说,计算机系统可以将与患者特异性生物力学模拟相关联或从患者特异性生物力学模拟生成的数据与历史数据207的大型储存库进行比较205、206,以识别患者的运动中的不规则性。可以由计算机系统评估所识别的不规则性以确定那些不规则性的严重性和/或计算此类不规则性可能对患者的其它关节具有的潜在负面影响(例如,计算208净关节损伤指数)。
在另一实施例中,计算机系统可以基于计算出的净关节损伤指数208确定209治疗策略。在一些实施例中,例如图2中所示的实施例中,确定的209治疗策略可包括手术解决方案(例如,进行选择性手术210的建议)。此外,计算机系统可以创建211术后定制物理治疗计划,以确保最佳可能的术后结果。另外或替代地,计算机系统可以确定209完全非手术的治疗策略(例如,通过创建211定制物理治疗计划而不推荐相关的手术干预)。
在非限制性病例研究实例中,表现出关节疼痛(例如,膝盖疼痛)的患者可到达诊所。如本文所论述,临床医生可以为患者配置多个传感器(例如,图1中所示的传感器102)或用于跟踪患者的移动的标记(例如,经由图1所示的相机103)。例如,患者可以附接一个或多个红外(IR)标记以用于运动捕获分析。附加地或替代地,患者可附接一个或多个肌电图(EMG)电极以测量肌肉放电模式和强度。临床医生还可以记录患者的身高、体重、关节中心之间的距离和/或其它人体测量数据。临床医生可以针对蹲坐、在跑步机上行走、在跑步机上慢跑等对患者的运动学、肌肉活动和地面反应力进行采样。此记录的运动学数据和/或人体测量数据可以由计算机系统直接接收,或者格式化并输入到由利用肌肉骨骼模拟引擎的计算机执行的一个或多个软件程序中,如本文所讨论的那些。
继续非限制性病例研究实例,可以根据由计算机系统执行的一个或多个软件程序创建的模拟来估计患者的踝部、膝盖和臀部中的力大小。基于输入数据的质量和广度,可连同关节负荷数据一起提供置信度测量。另外,提供与正常关节负荷模式(例如,如通过检查健康群体或从各种先前临床研究中获得的值确定的)的比较,以识别患者的关节组织中的一个或多个超负荷的风险。将患者的模拟生物力学和健康个体的生物力学的并排比较呈现给临床医生,以帮助识别不规则或补偿机制。
在一个实施例中,关节负荷数据可以与从一个或多个体外软骨磨损研究获取的数据结合使用,以便估计当前负荷方案中的患者关节组织的寿命。当制定治疗策略时,患者和临床医生可以将该度量标准用作决策辅助工具。在另一实施例中,可以改变患者特异性模拟以预测包括手术和非侵入性治疗两者的各种治疗的效果。例如,可以通过改变各种肌肉群的影响来估计物理疗法的效果和/或可以模拟矫正对关节负荷的影响。来自模拟的结果可以在描述患者的整体关节健康状况的报告中进行总结。报告可以由计算机系统执行的一个或多个软件程序生成,并且提供给临床医生。
在上述示例病例研究中,数据输入和建模可以是自动化的,这可能需要稳健的模拟平台和一致的数据格式。然而,在一些实施例中,可以转而使用服务模型。在此实施例中,临床医生可负责收集患者数据并将其发送至分析中心。在收到数据后,建模和模拟专家可以汇编和调整患者特异性模拟,以便利用如上所述的生物力学模拟生成关节负荷结果和其它生物力学数据。
建模专家可以单独或与临床医生合作,使用生物力学模拟对患者执行虚拟程序,以估计对患者关节负荷和其它生物力学的影响。例如,建模专家可以采用根据临床医生的说明和/或反馈定位的关节置换假体的一个或多个3D模型。然后可以估计关节置换手术对其它关节的负荷方案的影响。类似地,结合来自健康群体的数据或来自体外软骨研究的磨损数据,受累和未受累的关节的负荷可用于评估患者的整体关节健康状况并指导治疗策略。
图3示出了框图300,其展示了基于执行系统的每个步骤/部件的方式和时间,本文所述的各种系统、部件或方法步骤可以如何在不同的个体或组织群组之间划分。应当理解,图3仅用于说明性目的,并且各种步骤/部件可以在不同时间、在不同位置中并由各种个体(例如,临床医生304或分析中心305)执行。因此,根据一些实施例,运动学和/或人体测量306的测量可以在筛选过程301中进行。在另一实施例中,可在诊所环境302中执行自动分析307和生物力学模拟的创建308。如本文所论述,生物力学模拟308可用于计算净关节损伤309和步态不规则性310。
在一个实施例中,净关节损伤309和步态不规则性310的计算可以基于生成的生物力学模拟与历史数据311之间的比较。在另一实施例中,专家服务中心303可执行各种步骤,例如,生成肌肉骨骼模型312和创建生物力学模拟313(所述生物力学模拟可在诊所302中另外或代替生物力学模拟308的创建执行)。如图所示,肌肉骨骼模型312的生成可以考虑来自诊所302和分析中心资源305(例如,一个或多个建模专家)两者的输入。类似于诊所302,专家服务中心303还可以计算净关节损伤指数314和步态不规则性315。结果可以传送316给另一方(例如,给临床医生304和/或分析中心305),以确定是否应当模拟317治疗。如果请求治疗模拟,则实施例可以基于识别的治疗计划生成新的肌肉骨骼模型312。
因此,肌肉骨骼模型312可以再次通过生物力学模拟313,并且可以计算新的净关节损伤指数314和步态不规则性315。可以重复该过程,直到已识别出适当的治疗。一旦已确定已批准的治疗(例如,不需要进一步模拟),服务中心303和/或诊所302就可以制定318、319治疗策略。在一个实施例中,服务中心303和/或诊所302可以基于已制定的318、319治疗策略中的一个或多个来确定最终治疗,然后可以向患者开最终治疗的处方320。
应理解,尽管本公开的大部分涉及膝关节骨关节炎,但可以使用类似技术来定量骨关节炎在其他关节(例如,髋关节和/或踝关节)中的全身效应。此外,本文公开的技术对骨关节炎不是特异性的。还可以分析影响生物力学的任何病症,例如先天性骨骼畸形和/或对软组织的运动损伤,以确定最佳治疗方法。
如所论述的,患者的治疗模拟317可以扩展到包括各种治疗选项的模拟。在一个实施例中,临床医生可以利用生物力学模拟308和/或313来进行虚拟干预,并提供关于各种治疗的有效性的见解。例如,临床医生可以通过改变所影响骨骼的模型(即,切除)并用膝关节置换植入物的3D模型替换关节来对受累关节进行虚拟关节置换手术。
在另一实施例中,临床医生还可以使用模拟工具来优化手术参数,例如植入物和/或植入部件的型号、尺寸和位置,然后可以改变和优化手术参数以引发所需的生物力学响应。在一些实施例中,这种优化可以旨在使关节负荷归一化以“平衡”生物力学系统并随时间推移最小化关节退化。附加地或替代地,实施例可以优化一个或多个关节置换手术参数并将此类参数输出到机器人手术系统或计算机辅助手术系统,由此基于模拟确定的最佳取向提供最佳植入定位和位置。
在另一实施例中,优化的关节置换参数可通过使用3D打印的患者特异性仪器(例如,Smith and Nephew VISIONAIRE切割引导件)来实现。VISIONAIRE是Smith&Nephere,Inc.的注册商标。模拟可用于表征任何非手术治疗策略(例如,用支架支撑关节、使用定制矫正术或执行物理疗法)的效果。在另一实施例中,模拟工具可用于表征足部力学和定制矫正的效果。因此,可优化矫正设计以恢复适当的膝盖功能,且所得设计可使用任何已知的制造手段制造,包括增材制造(即,3D打印)。
在另一个实施例中,一个或多个软件包可以用于预测可能的疾病进展轨迹。如本文所论述,这可以通过在离散时间点(例如,使用图1所示的患者监测系统100)捕获患者的生物力学数据。可以定制数据捕获计划以适应患者的需要,并且可以以规则或不规则间隔(例如,每年、每月或每半年)施用测试。然后,这些时间点的模拟衍生的关节负荷曲线的比较可用于识别不规则负荷和生物力学中的趋势或变化。在一个实施例中,这些负荷趋势可以外推以表明关节疾病在未来日期的全身效应。如本文所论述,这种知识可以以成本效益分析的方式使用,以确定患者是否应该立即进行手术或手术是否可以/应该推迟到以后的日期。换句话说,如果相邻关节受损的可能性(即,成本)大于与早期干预相关的风险(即,益处),则临床医生可建议患者立即安排部分或全膝关节置换。
在另一个实施例中,模拟软件可以与患者报告结果测量(PROMS)的数据库结合使用。在此实施例中,可以针对数据库中的每名患者捕获以下信息:生物力学数据、模拟数据、全身关节负荷曲线、治疗历史和结果测量。通过使用机器学习和其它已知数据分析技术,软件可以被编程以识别(i)对被分析的患者具有相似的生物力学和/或关节负荷的其它患者,和(ii)可能为患者产生有利结果的治疗策略。
在一些实施例中,所述系统可以与机器人手术系统组合使用,所述机器人手术系统例如Smith&Nephew的NAVIO手术系统或另一计算机辅助手术(CAS)系统以术后评估手术的成功。NAVIO是Blue Belt Technologies,Inc.(蓝带技术有限公司)的注册商标,而BlueBelt Technologies,Inc.是Smith&Nephew,Inc.的子公司。大多数机器人和计算机辅助手术系统捕获骨解剖结构以及植入部件的大小和相对位置。此位置数据可用于向模拟工具(例如,LifeModeler、AnyBody、OpenSim或LifeMOD/KneeSim)告知基于植入部件展示预期负荷的患者特异性模拟。通过模拟生成的植入物负荷信息以及工程数据和临床性能数据可用于估计其预期负荷方案中的植入部件的寿命。因此,在一些实施例中,可以对所述程序进行评分,并且可以准确估计修复手术的可能性。此外,术后负荷方案可以连接到来自先前患者的患者报告结果测量值(PROMS)的数据库,以便预测程序的长期成功。
在一些实施例中,本文所述的系统和方法还可以并入到用于生成和更新术中手术计划的系统和方法中,例如,在2020年2月4日提交的标题为“改善髂骨性能的计算机辅助关节成形术系统(COMPUTER-ASSISTED ARTHROPLASTY SYSTEM TO IMPROVE PATELLARPERFORMANCE)”的PCT申请号PCT/US20/16612中描述,所述申请据此以引用的方式整体并入本文。例如,执行图2和/或图3中所示的方法的计算机系统可以使用(i)运动学数据(例如,如经由患者监测系统100检测到的)和/或由计算机系统接收的人体测量数据或(ii)源自由计算机系统生成的生物力学模拟的数据(例如,关节负荷数据或步态力学数据)以确定或更新植入物大小、类型、位置或取向或其它与手术计划相关联的术中参数。作为另一实例,计算机系统可以根据源自生物力学模拟的关节负荷数据和/或步态力学数据确定患者的关节损伤的严重程度,然后相应地更新植入物大小、类型、位置或取向。另外或替代地,本文所述的系统和方法可以并入到手术患者护理系统中,如也在PCT申请号PCT/US20/16612中描述的。例如,执行图2和/或3中所示的方法的计算机系统可以使用运动学数据、人体测量数据和/或源自生物力学模拟的数据来制定具有使用计算机辅助手术系统监测和/或执行的不同步骤的详细手术病例计划。
图4示出了根据一些实施例的手术导航系统400的部件,其可以被配置成执行膝盖移动跟踪。手术导航系统400可以协助外科医生执行某些手术程序,例如膝关节置换修复手术,但也可以用于涉及其它关节的程序。
参考图4,示出了大体上指示为400的示例性手术系统。示例性手术系统400可以被配置成在手术中获得与将经受手术程序的膝盖的运动范围有关的位置数据。此位置数据可对应于手术膝关节的离散弯曲或伸展角。在一些实例中,也可以在手术中采集附加信息,例如软组织和解剖结构信息。在一些实例中,韧带附接位置也可以在术中和/或术前采集。
在某些实施例中,系统400可包括手术导航系统410和导航装置420,诸如点探针、切割装置或可在手术程序期间使用的另一手术工具。在操作中,患者的膝盖移动通过运动范围,使得可以跟踪各种解剖部件例如股骨、胫骨和髌骨的位置。如本文所述,也可以在手术中采集附加信息,例如包括韧带应变的软组织信息。
在某些实施中,手术导航系统410可以被配置成采用跟踪部件430。跟踪部件430可以构造和实施为手术导航系统410内的整体系统或部件或者连接到手术导航系统的独立部件。应了解,所描述主题的实施例可由各种类型的操作环境、计算机网络、平台、框架、计算机架构和/或计算装置实施。
在一些实施例中,手术导航系统410和/或跟踪部件430可包括一个或多个处理器432和存储器装置434,以及各种输入/输出装置436,通信接口438(例如,用于促进导航装置420与跟踪部件430之间的通信),和/或其它类型的装置。手术导航系统410和/或跟踪部件430可包括硬件和软件的组合。
在另外的实施例中,手术导航系统410和/或跟踪部件430可以实施并利用一个或多个程序模块。通常,程序模块包括执行特定任务或实施特定抽象数据类型的例程、程序、对象、部件、数据结构等。在另外的实施例中,手术导航系统410和/或跟踪部件430可以由一个或多个计算装置实现,计算装置被配置成根据所描述的主题的各方面提供各种类型的服务和/或数据存储。示例性计算装置可包括但不限于:个人计算装置、网络服务器、前端服务器、应用服务器、数据库服务器、域控制器、域名服务器、目录服务器和/或其它合适的计算机。手术导航系统410和/或跟踪部件430的部件可通过软件、硬件、固件或其组合来实现。
跟踪部件430可包括处理器432、存储器434、输入装置436、通信接口438、测量数据库440和输出装置442。输入装置436可以被配置成和实施以在实施手术计划之前从外科医生接收指令。
跟踪部件430可以被配置成接收和表征与接受手术的膝盖有关的各种解剖信息。例如,处理器432可以被配置成执行存储在存储器434中的软件指令,以在跟踪部件430评估移动信息之前从导航装置420确定胫骨、股骨和/或髌骨的表面信息。在一些实施例中,相对位置和特定信息,例如韧带应变和/或松驰度,可以由处理器432基于从例如力或应变计等导航装置接收的信息或者通过测量膝盖移动通过其全部运动范围时的移动和内翻/外翻信息来确定。输出装置442可以生成各种解剖部件的位置测量值和/或显示如本文中所描述的手术计划的部分。
在另一个实施例中,可以使用手术患者护理系统来优化全关节置换术的结果和患者满意度。所述系统可被设计为使用患者特征数据以及临床医生数据、医疗保健设施数据和历史结果数据,以基于期望的临床结果,制定对最佳治疗(术前、手术和术后)计划进行建议的算法,例如图2中描述的。所述系统可跟踪对所建议计划的遵守,可基于患者、外科医生或护理提供者的表现来调整所述计划。一旦针对特定患者的手术治疗计划完成,所收集的数据就可以记录在历史数据库(例如,历史数据207)中,所述历史数据库对于未来患者和制定未来治疗计划是可访问的。
在一些实施例中,数据收集和管理系统可以提供详细的手术病例计划,该计划具有使用计算机辅助手术系统监视和/或执行的不同步骤。一个或多个用户的表现可以在手术治疗计划中的每个步骤完成时确定,并且可以用来建议对后续步骤的改变。
现在参考图5,示出了其中实现本文论述的示例性实施例的一些方面的示例性数据处理系统500的框图。数据处理系统500是计算机的一个示例,例如,服务器或客户端等,实现本发明的说明性实施例的流程的计算机可用代码或指令位于所述计算机中。在一些实施例中,数据处理系统500可以是服务器计算装置。
在所示的示例中,数据处理系统500可以采用集线器架构,所述集线器架构包括北桥和存储器控制器集线器(NB/MCH)501以及南桥和输入/输出(I/O)控制器集线器(SB/ICH)502。处理单元503、主存储器504和图形处理器505可以连接到NB/MCH 501。图形处理器505可以通过例如加速图形端口(AGP)连接到NB/MCH 501。
在所描绘的实例中,网络适配器506连接到SB/ICH 502。音频适配器507、键盘和鼠标适配器508、调制解调器509、只读存储器(ROM)510、硬盘驱动器(HDD)511、光学驱动器(例如CD或DVD)512、通用串行总线(USB)端口和其他通信端口513以及PCI/PCIe装置514可通过总线系统516连接到SB/ICH 502。PCI/PCIe装置514可包括以太网适配器、附加卡和笔记本电脑的PC卡。ROM 510可以是例如闪存基本输入/输出系统(BIOS)。HDD 511和光学驱动器512可使用集成驱动器电子器件(IDE)或串行先进技术附件(SATA)接口。超级I/O(SIO)装置515可以连接到SB/ICH 502。
操作系统可以在处理单元503上运行。操作系统可以协调并提供数据处理系统500内的各种部件的控制。作为客户端,操作系统可以是可商购的操作系统。诸如
Figure BDA0003192303010000151
编程系统的面向对象编程系统可以与操作系统一起运行,并从在数据处理系统500上执行的面向对象程序或应用向操作系统提供调用。作为服务器,数据处理系统500可以是运行AdvancedInteractive Executive操作系统或Linux操作系统的
Figure BDA0003192303010000152
eServerTM
Figure BDA0003192303010000153
数据处理系统500可以是对称多处理器(SMP)系统,其可以在处理单元503中包含多个处理器。替代地,可以采用单处理器系统。
用于操作系统、面向对象的编程系统以及应用程序或程序的指令位于诸如HDD511的存储装置上,并且被负荷到主存储器504中以供处理单元503执行。本文中所描述的实施例的过程可由处理单元503使用计算机可用程序代码执行,所述计算机可用程序代码可位于例如主存储器504、ROM 510的存储器中,或位于一个或多个外围设备中。
总线系统516可以由一个或多个总线构成。可以使用任何类型的通信构造或架构来实施总线系统516,所述通信构造或架构可以提供在附接到构造或架构的不同部件或装置之间的数据传输。诸如调制解调器509或网络适配器506的通信单元可以包括可用于传输和接收数据的一个或多个装置。
本领域的普通技术人员将理解,图5中所描绘的硬件可以根据实施方式而变化。除了示出的硬件之外或代替示出的硬件,可以使用其他内部硬件或外围设备,如闪存、等效的非易失性存储器或光盘驱动器。此外,数据处理系统500可以采用许多不同数据处理系统中的任一个的形式,包括但不限于客户端计算装置、服务器计算装置、平板电脑、笔记本电脑、电话或其它通信装置、个人数字助理等。基本上,数据处理系统500可以是不受架构限制的任何已知或以后开发的数据处理系统。
虽然已公开了结合本教导的原理的各种示例性实施例,但是本教导不限于所公开的实施例。相反,本申请旨在涵盖本教导的任何变型、使用或更改,并使用其一般原理。此外,本申请旨在涵盖属于这些教导所属领域中的已知或习惯实践内的对本公开的这种偏离。
在以上详细描述中,参考形成其一部分的附图。在附图中,除非上下文另外规定,类似符号通常标识类似的部件。本公开中描述的说明性实施例并不意味着是限制性的。可以使用其它实施例,并且可以在不脱离本文所呈现的主题的精神或范围的情况下进行其它改变。容易理解的是,本公开的各种特征(如本文大体上描述并在附图中图示的)可以被布置、取代、组合、分离和设计成各种各样的不同构型,这些构型全部在本文中明确设想。
本公开不限于本申请中所描述的特定实施例方面,其旨在作为各种特征的说明。在不脱离本领域技术人员显然明白的精神和范围的情况下,可以进行许多修改和变化。根据前述描述,本公开的范围内的功能等效方法和设备(除本文中所列举的那些之外)对于本领域技术人员将显而易见。应当理解,本公开不限于特定的方法、试剂、化合物、组合物或生物系统,其当然可以变化。还应理解,本文中所使用的术语仅用于描述特定实施例的目的,而不意图是限制性的。
关于本文中基本上任何复数和/或单数术语的使用,本领域技术人员可以根据上下文和/或应用酌情从复数转换成单数和/或从单数转换为复数。为了清楚起见,各种单数/复数排列可在本文中明确阐述。
本领域的技术人员应理解,一般来说,本文中所使用的术语通常意图为“开放性”术语(例如,术语“包括”应解释为“包括但不限于”,术语“具有”应解释为“至少具有”,术语“包含”应解释为“包含但不限于”等等)。虽然各种组合物、方法和装置按照“包括”各种部件或步骤(解释为意为“包括但不限于”)描述,但组合物、方法和装置还可“基本上由各种部件和步骤组成”或“由各种部件和步骤组成”,并且此类术语应解释为定义基本上封闭的构件组。
另外,即使明确叙述特定数目,本领域的技术人员将认识到,此类叙述应解释为意指至少所叙述的数字(例如,无其它修饰词只叙述“两个叙述物”,意味着至少两个叙述物或两个或更多个叙述物)。此外,在使用类似于“A、B和C等中的至少一个”的用语的那些情况下,一般来说,这种构造意在本领域技术人员将理解该用语的意义(例如,“具有A、B和C中的至少一个的系统”将包括但不限于只具有A、只具有B、只具有C、一起具有A和B、一起具有A和C、一起具有B和C和/或一起具有A、B和C的系统,等等)。在使用类似于“A、B或C等中的至少一个”的用语的那些情况下,一般来说,这种构造意在本领域技术人员将理解该用语的意义(例如,“具有A、B或C中的至少一个的系统”将包括但不限于只具有A、只具有B、只具有C、一起具有A和B、一起具有A和C、一起具有B和C和/或一起具有A、B和C的系统,等等)。本领域技术人员还将理解,不管在说明书、样品实施例或者附图中,呈现两个或更多个替代术语的几乎任何转折词和/或短语都应理解为考虑了包括术语之一、术语中任一个或两个术语的可能性。例如,短语“A或B”将理解为包括“A”或“B”或“A和B”的可能性。
另外,在根据马库什组描述本公开的特征的情况下,本领域的技术人员将认识到,本公开还根据马库什组的任何个别成员或成员的子组描述。
本领域技术人员将理解,出于任何和所有目的,例如就提供书面描述而言,本文公开的所有范围还涵盖任何可能的子范围和所有可能的子范围及其子范围的组合。任何列出的范围可被容易地认为是充分描述并且实现分解为至少相等的二分之一、三分之一、四分之一、五分之一、十分之一等等的相同范围。作为非限制性实例,本文中论述的每个范围可以容易地分解为下三分之一、中三分之一和上三分之一等等。本领域技术人员还将理解,诸如“达”、“至少”等的所有语言包括叙述的数字,并且指可以随后如上所述分解成子范围的范围。最后,所属领域的技术人员将理解,范围包括每个个别成员。因此,例如,具有1-3个组分的基团是指具有1、2或3个组分的基团。类似地,具有1-5个组分的基团是指具有1、2、3、4或5个组分的基团,诸如此类。
如本文所用,术语“约”是指数值量的变化,该变化例如可以通过在现实世界中的测量或处理程序,通过这些程序中的无意错误,通过组合物或试剂的制造、来源或纯度方面的差异等而发生。通常,本文所用的术语“约”是指大于或小于由所述值的1/10(例如,±10%)表示的值或值的范围。术语“约”还指的是本领域技术人员可以理解为等同的变体,只要这样的变体不包含现有技术实践的已知值即可。术语“约”之后的每个值或值的范围也意图涵盖所述绝对值或值的范围的实施例。无论是否被术语“约”修饰,在本公开中所引用的定量值包括与所引用的值的等同物,例如,可能发生的这样的值的数值变化,但是本领域技术人员将认识到等同物。
以上公开的各种特征和功能以及其替代方案可以组合成许多其它不同的系统或应用。本领域的技术人员随后可以进行各种目前不可预见或非预期的替代方案、修改、变化或改进,其中每一个也旨在由所公开的实施例涵盖。

Claims (26)

1.一种计算机实施的方法,包括:
由计算机系统接收包括运动学数据和人体测量数据的患者数据;
由所述计算机系统基于所述患者数据创建患者特异性生物力学模拟;
由所述计算机系统基于所述患者特异性生物力学模拟来计算关节负荷数据或步态力学数据中的至少一个;
由所述计算机系统将所述关节负荷数据或所述步态力学数据中的至少一个与历史数据进行比较;以及
由所述计算机系统基于所述比较确定治疗策略。
2.根据权利要求1所述的计算机实施的方法,其中所述患者数据经由患者监测系统至少部分地被感测。
3.根据权利要求2所述的计算机实施的方法,其中所述患者监测系统包括被配置成检测与患者相关联的运动学数据的传感器。
4.根据权利要求3所述的计算机实施的方法,其中所述传感器包括被配置成联接到所述患者的加速度计或压电装置中的至少一个。
5.根据权利要求2所述的计算机实施的方法,其中所述患者监测系统包括相机,所述相机被配置成检测与患者相关联的运动学数据,所述运动学数据包括运动捕获数据。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的计算机实施的方法,还包括:
由所述计算机系统基于所述关节负荷数据与所述历史数据的比较计算净关节损伤指数,其中所述净关节损伤指数包括对患者遭受的潜在关节损伤的净度量,并且其中确定的治疗策略还基于所述净关节损伤指数。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的计算机实施的方法,其中所述历史数据包括多个先前创建的患者的生物力学模拟。
8.根据权利要求1-7中任一项所述的计算机实施的方法,还包括:
由所述计算机系统使用所述患者特异性生物力学模拟来模拟多个不同治疗策略,其中所述确定的治疗策略从多个模拟的不同治疗策略确定。
9.根据权利要求1所述的计算机实施的方法,还包括:
由所述计算机系统将所述患者特异性生物力学模拟传输到计算机辅助手术系统或临床医生计算机系统中的至少一个。
10.根据权利要求1-9中任一项所述的计算机实施的方法,其中所述治疗策略包括非手术干预。
11.根据权利要求10所述的计算机实施的方法,其中所述非手术干预包括关于使用支架的物理疗法中的至少一种的建议。
12.根据权利要求1-9中任一项所述的计算机实施的方法,其中所述治疗策略包括手术干预。
13.根据权利要求12所述的计算机实施的方法,其中所述手术干预包括全关节或部分关节置换手术。
14.一种计算机系统,包括:
处理器;以及
联接到所述处理器的存储器,所述存储器存储指令,所述指令在由所述处理器执行时使所述计算机系统:
接收包括运动学数据和人体测量数据的患者数据;
基于所述患者数据创建患者特异性生物力学模拟;
基于所述患者特异性生物力学模拟来计算关节负荷数据或步态力学数据中的至少一个;
将所述关节负荷数据或所述步态力学数据中的至少一个与历史数据进行比较;以及
基于所述比较确定治疗策略。
15.根据权利要求14所述的计算机系统,其中所述患者数据至少部分地经由患者监测系统被感测,所述计算机系统通信地耦合到所述患者监测系统。
16.根据权利要求15所述的计算机系统,其中所述患者监测系统包括被配置成检测与患者相关联的运动学数据的传感器。
17.根据权利要求16所述的计算机系统,其中所述传感器包括被配置成联接到所述患者的加速度计或压电装置中的至少一个。
18.根据权利要求15所述的计算机系统,其中所述患者监测系统包括相机,所述相机被配置成检测与患者相关联的运动学数据,所述运动学数据包括运动捕获数据。
19.根据权利要求14-18中任一项所述的计算机系统,其中所述存储器还存储指令,所述指令在由所述处理器执行时使所述计算机系统:
基于所述关节负荷数据与所述历史数据的比较,计算净关节损伤指数,其中所述净关节损伤指数包括对患者遭受的潜在关节损伤的净测量,并且其中确定的治疗策略还基于所述净关节损伤指数。
20.根据权利要求14-19中任一项所述的计算机系统,其中所述历史数据包括多个先前创建的患者的生物力学模拟。
21.根据权利要求14-20中任一项所述的计算机系统,其中所述存储器还存储指令,所述指令在由所述处理器执行时使所述计算机系统:
使用所述患者特异性生物力学模拟来模拟多个不同治疗策略,其中所述确定的治疗策略还基于多个模拟的不同治疗策略。
22.根据权利要求14-21中任一项所述的计算机系统,其中所述存储器还存储指令,所述指令在由所述处理器执行时使所述计算机系统:
将所述患者特异性生物力学模拟传输到计算机辅助手术系统或临床医生计算机系统中的至少一个。
23.根据权利要求14-22中任一项所述的计算机系统,其中所述治疗策略包括非手术干预。
24.根据权利要求23所述的计算机系统,其中所述非手术干预包括关于使用支架的物理疗法中的至少一种的建议。
25.根据权利要求14-22中任一项所述的计算机系统,其中所述治疗策略包括手术干预。
26.根据权利要求25所述的计算机系统,其中所述手术干预包括全关节或部分关节置换手术。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018081795A1 (en) 2016-10-31 2018-05-03 Zipline Medical, Inc. Systems and methods for monitoring physical therapy of the knee and other joints
GB2574074B (en) 2018-07-27 2020-05-20 Mclaren Applied Tech Ltd Time synchronisation
GB2588236B (en) 2019-10-18 2024-03-20 Mclaren Applied Ltd Gyroscope bias estimation

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009099340A1 (en) * 2008-02-04 2009-08-13 Iain Alexander Anderson Integrated-model musculoskeletal therapies
CA2895571C (en) * 2012-01-16 2022-08-16 Emovi Inc. Method and system for human joint treatment plan and personalized surgery planning using 3-d kinematics, fusion imaging and simulation
WO2017214656A1 (en) * 2016-06-14 2017-12-21 360 Knee Systems Pty Ltd Graphical representation of a dynamic knee score for a knee surgery

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