CN114173692A - 用于推荐手术程序的参数的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

一种人工智能手术规划系统被配置来接收与先前对多个患者执行的多个手术程序有关的历史手术程序数据作为输入；使用一个或多个人工智能机器学习算法基于所接收的历史手术程序数据来生成手术程序参数算法，其中所述手术程序参数算法被配置来基于当前手术程序数据来标识用于要对当前患者执行的手术程序的推荐手术参数；接收要对其执行手术程序的患者的当前手术程序数据；对所接收的当前手术程序数据应用所生成的手术程序参数算法以便标识用于要对所述当前患者执行的所述手术程序的推荐手术参数；并且将所述推荐手术参数输出到显示器。

Description

用于推荐手术程序的参数的系统和方法
相关申请的交叉引用
本申请要求2019年7月15日提交的美国临时专利申请序列号62/874,307的优先权，所述申请以引用方式整体并入本文中。
技术领域
本公开涉及手术程序领域，并且更具体地，涉及人工智能辅助手术领域。
背景技术
手术程序通常由经过训练的医疗专业人员执行以解决各种患者需求。例如，可执行脑部手术以去除肿瘤，可执行心脏搭桥手术以改善冠状动脉中的血液流动，或者可执行脊柱手术以减轻背痛。为了执行这些手术程序，必须首先确定各种参数。例如，在开始程序之前通常必须确定在何处进行切口以及要进行多大切口。例如，恰当地选择这些参数可导致成功的结果和更快的恢复时间。然而，不正确地选择参数可导致更慢的恢复时间或产生并发症，从而需要另外的医院就诊和手术程序。
特别地，执行脑部手术需要首先执行颅骨切开术，在所述颅骨切开术中，颅骨骨骼的一部分被去除以露出脑部。在执行颅骨切开术之前，外科医师必须选择恰当的方法，包括到达脑内部脑肿瘤的轨迹。基于此轨迹，外科医师还必须选择颅骨中的进入点以及应露出的进入点的大小和形状。
为了确定用于手术程序的此类参数，外科医师通常开始于检查医学影像(诸如x射线、MRI和CT扫描)。然后，外科医师基于医学影像的检查并且基于他的/她的个人训练和经验来确定所述参数。然而，如果外科医师经验有限或训练不足，则他对参数的选择可能不会导致最佳结果。此外，因为对医学影像的分析可能至少部分地为主观过程，所以具有类似训练和经验的多位外科医师仍然可能选择略有不同的参数，其中的一些可能不会导致最佳结果。
发明内容
一种人工智能手术规划系统包括显示器；以及计算机，所述计算机具有一个或多个处理器、一个或多个计算机可读有形存储装置以及存储在所述一个或多个存储装置中的至少一个上以用于由所述一个或多个处理器中的至少一个执行的程序指令。所述程序指令被配置来：接收与先前对多个患者执行的多个手术程序有关的历史手术程序数据作为输入；使用一个或多个人工智能机器学习算法基于所接收的历史手术程序数据来生成手术程序参数算法，其中所述手术程序参数算法被配置来基于当前手术程序数据来标识用于要对当前患者执行的手术程序的推荐手术参数；接收要对其执行手术程序的患者的当前手术程序数据；对所接收的当前手术程序数据应用所生成的手术程序参数算法以便标识用于要对所述当前患者执行的所述手术程序的推荐手术参数；并且将所述推荐手术参数输出到所述显示器。
一种用于标识用于手术程序的推荐手术参数的方法包括如下步骤：接收与先前对多个患者执行的多个手术程序有关的历史手术程序数据作为输入；使用一个或多个人工智能机器学习算法基于所接收的历史手术程序数据来生成手术程序参数算法，其中所述手术程序参数算法被配置来基于当前手术程序数据来标识用于要对当前患者执行的手术程序的推荐手术参数；接收要对其执行手术程序的患者的当前手术程序数据；对所接收的当前手术程序数据应用所生成的手术程序参数算法以便标识用于要对所述当前患者执行的所述手术程序的推荐手术参数；以及将所述推荐手术参数输出到显示器。
附图说明
在附图中，示出了与下面提供的详细描述一起描述所要求保护的发明的示例性实施方案的结构。相同的元件用相同的元件符号标识。应理解，示出为单个部件的元件可用多个部件替换，并且示出为多个部件的元件可用单个部件替换。附图并未按比例绘制，并且出于说明的目的，某些元件的比例可能被放大。
图1示出示例性AI手术规划系统。
图2示出示例性AI手术规划系统。
图4示出示例性AI手术规划系统。
图5示出用于推荐手术程序的参数的示例性方法。
图6示出实现图1至图4的示例性AI手术规划系统的示例性计算机。
具体实施方式
以下缩写词和定义将帮助理解具体实施方式：
AR-增强现实-物理真实世界环境的实时视图，其元素已通过计算机生成的感官元素(诸如声音、视频或图形)得到增强。
VR-虚拟现实-3维计算机生成的环境，人们可不同程度地对所述环境进行探索并与其交互。
HMD-头戴式显示器是指可在AR或VR环境中使用的头戴式组件。它可为有线的或无线的。它还可包括一个或多个附加组件，诸如头戴式耳机、传声器、HD摄影机、红外摄影机、手跟踪器、位置跟踪器等。
控制器-包括按钮和方向控制器的装置。它可为有线的或无线的。此装置的实例为Xbox游戏板、PlayStation游戏板、Oculus touch等。
SNAP模型-SNAP壳是指使用呈DICOM文件格式的一个或多个患者扫描(CT、MR、fMR、DTI等)创建的3D纹理或3D对象。它还包括用于过滤特定范围并且以3D纹理为其他范围着色的不同分段预置。它还可包括放置在场景中的3D对象，包括用于标记感兴趣的特定点或解剖结构的3D形状、3D标签、3D测量标记、用于引导的3D箭头以及3D手术工具。手术工具和装置已被建模用于教学和患者特定的预演，特别地用于适当地设定动脉瘤夹的大小。
化身-化身代表虚拟环境内部的使用者。
MD6DM-多维全球面虚拟现实6自由度模型。它提供图形化仿真环境，所述图形化仿真环境使得医师能够在全球面虚拟现实环境中体验、规划、执行以及导航干预。
先前在以引用方式并入本申请中的美国专利申请号8,311,791中描述的手术预演和准备工具已被开发来基于预建SNAP模型将静态CT和MRI医学影像转换成动态和交互式多维全球面虚拟现实六(6)自由度模型(“MD6DM”)，所述预构建SNAP模型可由医师使用来实时仿真手术程序。MD6DM提供图形化仿真环境，所述图形化仿真环境使得医师能够在全球面虚拟现实环境中体验、规划、执行以及导航干预。特别地，MD6DM给予外科医师使用根据传统的2维患者医学扫描构建的唯一多维模型进行导航的能力，所述唯一多维模型在整个体积球面虚拟现实模型中给予球面虚拟现实6自由度(即，线性；x、y、z和角度、偏航、俯仰、滚转)。
MD6DM使用根据患者自己的医学影像(包括CT、MRI、DTI等)的数据集构建并且是患者特定的SNAP模型实时渲染。可集成代表性脑模型(诸如Atlas数据)以创建部分患者特定的模型，如果外科医师期望如此的话。所述模型从MD6DM上的任何点给予360°球形视图。使用MD6DM，观看者虚拟地定位在解剖结构内部并且可查看并观察解剖结构和病理结构两者，好像他站在患者体内部一样。观看者可向上看、向下看、环顾四周等，并且将看到关于彼此的天然结构，完全如他们在患者体内发现的那样。内侧结构之间的空间关系得以保留并且可使用MD6DM来了解。
MD6DM的算法获取医学影像信息并且将其构建到球面模型中，所述球面模型为在“飞入”解剖结构内部时可从任何角度观看的全连续实时模型。特别地，在CT、MRI等拍摄到真实有机体并且将其解构成由数千个点构建的数百个薄片之后，MD6DM通过代表这些点中的每一个的360°视图从内部和外部两者将所述数百个薄片还原到3D模型。
本文描述一种利用预构建MD6DM模型的AI手术规划系统，所述AI手术规划系统实现机器学习和人工智能算法来标识对用于准备执行手术程序的参数的推荐并且经由MD6DM模型传达所标识的推荐参数。特别地，AI手术规划系统包括两个子系统：从历史数据中学习的第一子系统；以及用于基于学习来标识并推荐一个或多个参数或方法的第二子系统。参数可包括例如关于在何处和如何进行切口以及要为手术程序进行多大切口的建议或推荐。应了解，尽管AI手术规划系统被描述为两个不同的子系统，但是AI手术规划系统还可实现为并入关于这两个子系统描述的功能和特征的单个系统。进一步应了解，尽管本文所描述的实例可具体地是指执行颅骨切开术并标识特定参数(诸如标识用于执行颅骨切开术的进入点和轨迹)，但是示例性AI手术规划系统可类似地用于确定其他手术程序的进入点和轨迹或确定任何类型的手术程序的任何其他类型的参数。
图1示出示例性AI手术规划系统100，所述AI手术规划系统100利用预构建MD6DM模型以便使得机器学习和人工智能算法能够标识用于准备执行手术程序的参数。AI手术规划系统100包括训练计算机102，所述训练计算机102接收所执行的手术程序的历史手术数据104作为输入。训练计算机102可例如从历史数据存储区106接收历史数据104。在一个实例中，训练计算机102可从多个数据源(未示出)接收历史数据104。例如，训练计算机102可与多个医院系统、计算机或数据存储区联网，并且被设置来接收由多个外科医师在位于多个位置处的多个医院处执行的手术程序的历史数据104。因此，通过从各种源接收历史数据104作为输入并且因此访问更多样化的数据集，与当训练计算机102访问不太多样化的数据集时相比，训练计算机102可以更鲁棒的方式运行并且使得AI手术规划系统100能够更准确地标识参数。历史数据104可包括例如关于特定于患者的手术程序的信息、针对特定手术程序使用/选择的参数以及所述患者的手术程序的结果。
训练计算机102还基于所接收的历史数据104来训练或学习，并且生成用于标识并推荐用于执行手术程序的参数的推荐算法108。特别地，训练计算机102分析历史数据104以理解围绕许多手术程序的情境、针对个别程序选取的参数以及手术程序的结果。基于对历史数据104的分析和训练计算机102已从历史数据104中学到的内容，训练计算机102生成推荐算法108，所述推荐算法108能够处理关于新手术程序的数据并且标识或建议用于执行所述新手术程序的参数。
AI手术规划系统100还包括处理计算机110，所述处理计算机110使用推荐算法108来标识并推荐用于新手术程序的参数。特别地，处理计算机110被配置来接收当前手术程序数据112或关于要执行和期望针对其标识并推荐手术程序参数的手术程序的数据。当前手术程序数据112可从合适的源(诸如当前数据存储区114)接收。处理计算机110使用推荐算法108来处理当前手术程序数据112并且确定用于新手术程序的参数116。处理计算机110进一步被配置来向显示器118、HMD 120或经由另一合适的外围设备(未示出)输出参数或推荐116。在一个实例中，处理计算机110被配置来将参数116存储在历史数据存储区106中，使得训练计算机102可基于另外获得或开发的手术程序数据来继续进一步训练并完善推荐算法108。
应了解，手术数据(诸如历史手术数据104和当前手术数据112)可包括描述或提供关于特定于患者的解剖结构的手术程序的信息的任何合适的数据。在一个实例中，手术数据可包括代表特定患者的解剖结构的MD6DM模型。应进一步了解，尽管训练计算机102和处理计算机110被示出为两个不同计算系统，但是训练计算机102和处理计算机110的特征和功能还可组合成单个计算系统。
训练计算机102和处理计算机110可被配置来利用一种或多种AI机器学习算法来执行所描述的功能。机器学习算法可包括提供数据输入以及期望输出两者的监督式学习算法。监督式机器学习算法的一个实例为支持向量机，在所述支持向量机中所述算法基于历史数据学习不同类别，使得可对新数据进行适当分类。朴素贝叶斯分类器是监督式机器学习算法的实例，所述监督式机器学习算法具体地通过应用贝叶斯定理对数据进行分类。监督式机器学习算法的另一个实例为决策树，在所述决策树中使用分支方法来按预测模型方法从观察进行到结论。在一个实例中，机器学习算法实现为人工神经网络。
在一个实例中，AI手术规划系统100可具体地被配置用于标识并推荐用于执行颅骨切开术的参数，诸如标识用于执行颅骨切开术的进入点和轨迹。图2示出用于颅骨切开术的AI手术规划系统200。AI手术规划系统200包括训练计算机202(例如，图1的训练计算机102)，所述训练计算机202用于接收历史颅骨切开术数据204并且从历史颅骨切开术数据204中学习以便生成用于标识用于执行颅骨切开术的参数的颅骨切开术参数算法212。特别地，颅骨切开术数据204可包括例如患者的MD6DM模型，并且示出患者脑部的执行手术程序的区域。在一个实例中，颅骨切开术数据204可包括代表手术结果208的资料。在一个实例中，颅骨切开术数据204可包括代表一种或多种方法210的数据或可能已经设想用于颅骨切开术的参数，包括所选择的方法(例如，进入点和轨迹)。
如图3所示，用于颅骨切开术的AI手术规划系统200还包括处理计算机302(例如，图1的处理计算机110)，所述处理计算机302用于利用由训练计算机200生成以生成颅骨切开术参数输出306的颅骨切开术参数算法212。特别地，处理计算机302接收关于患者以及患者的MD6DM模型的信息，所述信息示出患者脑部的要执行手术程序的区域。处理计算机302应用颅骨切开术参数算法212，以便选择用于对由输入数据304的MD6DM模型代表的患者的颅骨执行颅骨切开术的最佳方法。在一个实例中，输出306包括所选择的进入点和轨迹经由HMD在覆盖于MD6DM内的虚拟视图中或在覆盖于患者的实际视图顶部上的增强现实视图中的可视化。
在一个实例中，输出306包括如图4所示的推荐用户接口400，所述推荐用户接口400用于提供针对参数的多个推荐或建议，而非选择单个参数或参数集。例如，处理计算机302可基于从历史颅骨切开术数据204中学习的AI手术规划系统200的知识经由推荐用户接口400提供若干种不同方法以及计算的成功率。特别地，处理计算机302可经由推荐用户接口400推荐可在第一推荐窗口402中具有98％的成功率的翼点入路、可在第二推荐窗口404中具有80％的成功率的经眶上入路以及可在第三推荐窗口406中具有86％的成功率的经胼胝体入路。推荐窗口402、404和406可各自包括用于帮助选择用于执行颅骨切开术的恰当方法或参数的相应描述、图标和其他合适的信息。
图5示出用于确定用于手术程序的参数的示例性方法。在502处，AI手术规划系统(例如，图1的AI手术规划系统)接收历史手术程序数据作为输入。在504处，AI手术规划系统基于所接收的历史手术程序数据使用一种或多种人工智能机器学习算法来生成手术程序参数算法。在506处，AI手术规划系统接收要对其执行手术程序的特定患者的当前手术程序数据。在508处，AI手术规划系统对所接收的当前手术程序数据应用所生成的手术程序参数算法以便确定用于要对特定患者执行的手术程序的手术参数。在510处，AI手术规划系统输出所标识的参数。
图6是用于实现图1的训练计算机102和处理计算机110的示例性计算机的示意图。示例性计算机600意图代表各种形式的数字计算机，包括膝上型计算机、台式计算机、手持式计算机、平板计算机、智能手机、服务器和其他类似类型的计算装置。计算机600包括通过接口610经由总线612可操作地连接的处理器602、存储器604、存储装置606和通信端口608。
处理器602经由存储器604处理指令以供在计算机600内执行。在一个示例性实施方案中，可使用多个处理器和多个存储器。
存储器604可为易失性存储器或非易失性存储器。存储器604可为计算机可读介质，诸如磁盘或光盘。存储装置606可为计算机可读介质，诸如软盘装置、硬盘装置、光盘装置、磁带装置、闪存存储器、相变存储器或其他类似的固态存储器装置或装置(包括位于其他配置的存储局域网络中的装置)阵列。计算机程序产品可有形地体现在计算机可读介质(诸如存储器604或存储装置606)中。
计算机600可耦接到一个或多个输入和输出装置，诸如显示器614、打印机616、扫描仪618、鼠标620和HMD 624。
如本领域技术人员将了解的，示例性实施方案可实现为方法、系统、计算机程序产品或前述的组合或者可通常利用所述方法、系统、计算机程序产品或前述的组合。因此，任何实施方案可采取包括存储在存储装置中以供在计算机硬件上执行的可执行指令的专用软件的形式，其中所述软件可存储在具有在介质中体现的计算机可用程序代码的计算机可用存储介质上。
数据库可使用可在所公开的服务器或另外的计算机服务器上运行的可商购获得的计算机应用程序(诸如开源解决方案(诸如MySQL)或封闭式解决方案(诸如MicrosoftSQL)来实现。数据库可利用关系或面向对象的范例来存储用于以上所公开的示例性实施方案的数据、模型和模型参数。此类数据库可使用已知的数据库程序设计技术来自定义以实现本文所公开的专门适用性。
任何合适的计算机可用(计算机可读)介质都可用于存储包括可执行指令的软件。计算机可用或计算机可读介质可为例如但不限于电子、磁性、光学、电磁、红外或半导体系统、设备、装置或传播介质。计算机可读介质的更特定的实例(非详尽列表)将包括以下项：具有一根或多根电线的电连接；有形介质，诸如便携式计算机软磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或闪存存储器)、光盘只读存储器(CDROM)或其他有形光学或磁性存储装置；或传输介质，诸如支持因特网或内联网的那些介质。
在本文文件的上下文中，计算机可用或计算机可读介质可为可包含、存储、传达、传播或传送编程指令以供可包括任何合适的计算机(或计算机系统)的指令执行系统、平台、设备或装置使用或与其结合使用的任何介质，所述任何合适的计算机(或计算机系统)包括一个或多个可编程或专用处理器/控制器。计算机可用介质可包括其中体现有计算机可用编程代码(在基带中或作为载波的一部分)的传播数据信号。计算机可用程序代码可使用任何适当的介质来传输，所述任何适当的介质包括但不限于因特网、有线、光纤电缆、本地通信总线、射频(RF)或其他方式。
具有用于执行示例性实施方案的操作的可执行指令的计算机程序代码可通过常规方式使用包括任何计算机语言写入，所述计算机语言包括但不限于：解释性或事件驱动语言(诸如BASIC、Lisp、VBA或VBScript)，或GUI实施方案(诸如visual basic)，编译编程语言(诸如FORTRAN、COBOL或Pascal)，面向对象的脚本或非脚本编程语言(诸如Java、JavaScript、Perl、Smalltalk、C++、C#、Object Pascal等)，人工智能语言(诸如Prolog)，实时嵌式语言(诸如Ada)，或使用梯形逻辑的甚至更加直接或简化的编程，组合程序语言或使用适当机器语言的直接编程。
在某种程度上就本说明书或权利要求中所用的术语“包括(includes)”或“包括(including)”而言，其意图以与此术语在权利要求书中用作过渡词时被解释的类似的方式具有包括性。此外，在某种程度上就采用术语“或”(例如，A或B)而言，其意图意指“A或B或两者”。当本申请者意图指示“仅A或B而非两者”时，则将采用术语“仅A或B而非两者”。因此，本文中术语“或”的使用为包括性的，而非排他性的使用。参见Bryan A.Garner的《现代法律用法词典624》(第2版，1995年)。同样，在某种程度上就本说明书或权利要求中所使用术语“在……中(in)”或“在……中(into)”而言，其意图另外意指“在……上(on)”或“在……上(onto)”。此外，在某种程度上就本说明书或权利要求中所使用的术语“连接”而言，其意图不仅意指“直接连接到”，而且意指“间接连接到”，诸如通过另一个部件或多个部件连接。
虽然本申请已通过描述其实施方案来示出，并且虽然实施方案已相当详细地进行了描述，但是本申请者并不意图将随附权利要求的范围约束或以任何方式限于此类细节。另外的优点和修改对本领域技术人员将是显而易见的。因此，本申请在其较广泛方面不限于特定细节、代表性设备和所示出并描述的方法和例示性实例。因此，在不脱离本申请者的一般发明概念的精神和范围的情况下，可对此类细节做出变更。

Claims (18)

1.一种人工智能手术规划系统，其包括：
显示器；以及
计算机，所述计算机包括一个或多个处理器、一个或多个计算机可读有形存储装置以及存储在所述一个或多个存储装置中的至少一个上以用于由所述一个或多个处理器中的至少一个执行的程序指令，所述程序指令被配置来：
接收与先前对多个患者执行的多个手术程序有关的历史手术程序数据作为输入；
使用一个或多个人工智能机器学习算法基于所接收的历史手术程序数据来生成手术程序参数算法，其中所述手术程序参数算法被配置来基于当前手术程序数据来标识用于要对当前患者执行的手术程序的推荐手术参数；
接收要对其执行手术程序的患者的当前手术程序数据；
对所接收的当前手术程序数据应用所生成的手术程序参数算法以便标识用于要对所述当前患者执行的所述手术程序的推荐手术参数；并且
将所述推荐手术参数输出到所述显示器。
2.如权利要求1所述的人工智能手术规划系统，其中所述计算机与多个数据源联网并且被配置来接收由多个外科医师在位于多个位置处的多个医院处执行的手术程序的历史数据。
3.如权利要求1所述的人工智能手术规划系统，其中所述历史手术程序数据包括关于特定于患者的手术程序的信息、用于特定手术程序的参数和用于患者的所述手术程序的结果中的至少一者。
4.如权利要求1所述的人工智能手术规划系统，其中所述手术程序参数算法被配置用于标识用于执行颅骨切开术的推荐参数。
5.如权利要求5所述的人工智能手术规划系统，其中所述推荐参数包括进入点和轨迹。
6.如权利要求1所述的人工智能手术规划系统，其中所述显示器包括增强现实头戴式显示器，并且其中所述计算机被配置来通过将所述推荐手术参数覆盖在所述当前患者的实际视图的顶部上来输出所述推荐手术参数。
7.如权利要求1所述的人工智能手术规划系统，其中所述手术程序参数算法被配置来基于所述历史手术程序数据来标识用于当前患者的多个推荐手术参数并且计算所述多个推荐手术参数中的每一个的对应成功率，并且其中所述计算机被配置来将所述多个推荐手术参数和所述对应成功率输出到所述显示器。
8.一种用于标识用于手术程序的推荐手术参数的方法，其包括以下步骤：
接收与先前对多个患者执行的多个手术程序有关的历史手术程序数据作为输入；
使用一个或多个人工智能机器学习算法基于所接收的历史手术程序数据来生成手术程序参数算法，其中所述手术程序参数算法被配置来基于当前手术程序数据来标识要对当前患者执行的手术程序的推荐手术参数；
接收要对其执行手术程序的患者的当前手术程序数据；
对所接收的当前手术程序数据应用所生成的手术程序参数算法以便标识用于要对所述当前患者执行的所述手术程序的推荐手术参数；以及
将所述推荐手术参数输出到显示器。
9.如权利要求8所述的方法，其中接收历史手术程序数据作为输入包括接收由多个外科医师在位于多个位置处的多个医院处执行的手术程序的历史数据。
10.如权利要求8所述的方法，其中所述历史手术程序数据包括关于特定于患者的手术程序的信息、用于特定手术程序的参数和用于患者的所述手术程序的结果中的至少一者。
11.如权利要求8所述的方法，其中所述手术程序参数算法被配置用于标识用于执行颅骨切开术的推荐参数。
12.如权利要求11所述的方法，其中所述推荐参数包括进入点和轨迹。
13.如权利要求8所述的方法，其中将所述推荐手术参数输出到显示器包括将所述推荐手术参数输出到增强现实头戴式显示器并且将所述推荐手术参数覆盖在所述当前患者的实际视图的顶部上。
14.如权利要求8所述的方法，其中所述手术程序参数算法被配置来基于所述历史手术程序数据来标识用于当前患者的多个推荐手术参数并且计算所述多个推荐手术参数中的每一者的对应成功率，并且其中将所述推荐手术参数输出到显示器包括将所述多个推荐手术参数和所述对应成功率输出到所述显示器。
15.一种用于标识手术程序的推荐手术参数的方法，其包括以下步骤：
接收与先前对多个患者执行的多个手术程序有关的历史手术程序数据作为输入，所述手术程序数据包括关于特定于患者的颅骨切开术程序的信息；
生成被配置用于标识推荐参数的手术程序参数算法，所述推荐参数包括用于执行颅骨切开术的进入点和轨迹两者，所述算法基于所接收的历史手术程序数据使用一个或多个人工智能机器学习算法，其中所述手术程序参数算法被配置来基于当前手术程序数据来标识要对当前患者执行的手术程序的推荐手术参数；
接收要对其执行手术程序的所述患者的当前手术程序数据；
对所接收的当前手术程序数据应用所生成的手术程序参数算法以便标识用于要对所述当前患者执行的所述手术程序的推荐手术参数；以及
将所述推荐手术参数输出到增强现实头戴式显示器并且将所述推荐手术参数覆盖在所述当前患者的实际视图的顶部上。
16.如权利要求15所述的方法，其中所述手术程序参数算法还被配置来标识用于当前患者的多个推荐手术参数，所述多个推荐手术参数包括进入点和轨迹两者，所述手术程序参数算法还被配置来基于所述历史手术程序数据来计算所述多个推荐手术参数中的每一者的对应成功率，并且其中将所述推荐手术参数输出到显示器包括将所述多个推荐手术参数和所述对应成功率输出到所述显示器。
17.如权利要求16所述的方法，其中接收历史手术程序数据作为输入包括接收由多个外科医师在位于多个位置处的多个医院处执行的手术程序的历史数据。
18.如权利要求15所述的方法，其中接收历史手术程序数据作为输入包括接收由多个外科医师在位于多个位置处的多个医院处执行的手术程序的历史数据。
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