CN114340538A - 用于利用细长医疗装置的机器人手术的数据捕获和自适应引导 - Google Patents

Abstract

一种使用来自参考操作者的捕获参数生成档案的示例性数据捕获系统。所述数据捕获系统包括：用户接口，其接收来自参考操作者的输入，以用于一个或多个细长医疗装置（EMD）的操作；传感器系统，其捕获与来自所述参考操作者的所述输入相关联的参数；以及处理单元，其使用所述捕获参数来生成至少一个档案，所述档案与所述参考操作者的特性相关联。

Description

用于利用细长医疗装置的机器人手术的数据捕获和自适应 引导

相关申请的交叉引用

本申请要求于2019年7月15日提交的题为“DATA CAPTURE AND ADAPTIVEGUIDANCE FOR ROBOTIC PROCEDURES WITH AN ELONGATED MEDICAL DEVICE”（案号C130-310）的美国临时申请62/874,177的权益。

技术领域

本发明总体上涉及机器人医疗手术系统的领域，并且具体而言，涉及与捕获与用户输入相关联的数据并为使用细长医疗装置的手术提供自适应引导相关的系统、设备和方法。

背景技术

导管和其他细长医疗装置（elongated medical device，EMD）可用于诊断和治疗各种血管系统的疾病的微创医疗手术，包括也称为神经介入手术的神经血管介入（NVI）、经皮冠状动脉介入（PCI）和外周血管介入（PVI）。这些手术通常涉及导引导丝穿过脉管系统，并通过导丝推进导管以提供治疗。导管插入术始于通过使用标准经皮技术的导引鞘进入到适当的血管中，例如动脉或静脉。通过导引鞘，鞘或引导导管随后在诊断导丝上前进到主要位置，例如用于NVI的颈内动脉、用于PCI的冠状动脉口或用于PVI的股浅动脉。然后将适于脉管系统的导丝导引通过该鞘或引导导管到达脉管系统中的目标位置。在某些情况下，例如在曲折的解剖结构中，支撑导管或微导管被插入导丝上以帮助导引导丝。医生或操作者可使用成像系统（例如，荧光镜）来获得具有造影注射（contrast injection）的电影，并选择固定框架用作路线图，以将导丝或导管导引到目标位置，例如病灶。在医生递送导丝或导管时还获得造影增强图像，使得医生可验证装置沿正确的路径移动到目标位置。在使用荧光透视观察解剖结构时，医生操纵导丝或导管的近端以将远侧末端引导到朝向病灶或目标解剖位置的适当血管中，并避免前进到分支血管中。

已经开发了基于机器人导管的手术系统，其可用于帮助医生执行导管插入手术，例如NVI、PCI和PVI。NVI手术的示例包括动脉瘤的弹簧圈栓塞、动静脉畸形的液体栓塞和急性缺血性卒中的情况下大血管闭塞的机械血栓切除术。在NVI手术中，医生使用机器人系统通过控制神经血管导丝和微导管的操作来获得目标病灶通路，以提供治疗来恢复正常血流。目标通路由鞘或引导导管实现，但也可能需要中间导管以用于更远侧的区域或为微导管和导丝提供足够的支撑。根据病灶的类型和治疗，导丝的远侧末端被导引进入或经过病灶。为了治疗动脉瘤，微导管被推进到病灶中且导丝被移除，并且若干栓塞线圈通过微导管部署到动脉瘤中并用于阻止血液流入到动脉瘤中。为了治疗动静脉畸形，通过微导管将液体栓塞剂注入到畸形部位中。可通过抽吸和/或使用支架回收器来实现机械血栓切除术以治疗血管闭塞。根据凝块的位置，抽吸可通过抽吸导管进行，或针对较小的动脉通过微导管进行。一旦抽吸导管处于病灶处，就施加负压以通过导管去除凝块。可替代地，可借助于通过微导管部署支架回收器来去除凝块。一旦凝块结合到支架取回器中，就通过将支架取回器和微导管（或中间导管）缩回到引导导管中来取回凝块。

在PCI中，医生使用机器人系统通过操纵冠状动脉导丝来获得病灶通路，以提供治疗并恢复正常血流。通过将引导导管安置在冠状动脉开口中，来实现该通路。导丝的远侧末端被导引通过病灶，并且对于复杂的解剖结构，可使用微导管为导丝提供足够的支撑。通过在病灶处递送和部署支架或球囊来恢复血流。病灶可能需要在支架植入之前进行准备，这是通过递送用于预扩张病灶的球囊，或通过使用例如激光或旋磨术导管和导丝上的球囊来执行斑块切除术。可通过使用成像导管或流量储备分数（FFR）测量来执行诊断成像和生理测量以确定适当的疗法。

在PVI中，医生使用机器人系统来提供治疗并利用类似于NVI的技术恢复血流。导丝的远侧末端被导引通过病灶，并且可使用微导管为复杂解剖结构的导丝提供足够的支撑。通过向病灶递送和部署支架或球囊来恢复血流。与PCI一样，也可使用病灶准备和诊断成像。

当需要导管或导丝的远端处的支撑以例如为曲折或钙化的脉管系统导引、到达远侧解剖位置或穿过硬质病灶时，使用丝上（OTW）导管或同轴系统。OTW导管具有用于延伸导管的全长的导丝的内腔。这提供了相对稳定的系统，因为导丝沿整个长度被支撑。然而，与快速更换导管相比（参见下文），该系统具有一些缺点，包括更高的摩擦和更长的总长度。通常，为了移除或更换OTW导管，同时维持留置导丝的位置，导丝的（处于患者外部的）暴露长度必须比OTW导管长。300 cm长的导丝通常足以达到此目的，并且通常被称为更换长度导丝。由于导丝的长度，需要两名操作者来移除或更换OTW导管。如果使用在本领域中称为三轴系统的三重同轴（也已知使用四重同轴导管），则这变得更加具有挑战性。然而，由于其稳定性，OTW系统经常用于NVI和PVI手术中。另一方面，PCI手术通常使用快速更换（或单轨）导管。快速更换导管中的导丝内腔仅穿过导管的远侧部段，其称为单轨或快速更换（RX）部段。利用RX系统，操作者操纵彼此平行的介入装置（与OTW系统相反，其中装置以串行构造来操纵），并且导丝的暴露长度只需比导管的RX部段略长。快速更换长度导丝通常为180-200 cm长。考虑到长度较短的导丝和单轨，RX导管可由单个操作者更换。然而，当需要更多的远侧支撑时，RX导管通常是不够的。

发明内容

根据实施例，一种使用来自参考操作者的捕获参数生成档案的数据捕获系统。所述数据捕获系统包括：用户接口，其接收来自参考操作者的输入，以用于一个或多个细长医疗装置（EMD）的操作；传感器系统，其捕获与来自所述参考操作者的所述输入相关联的参数；以及处理单元，其使用所述捕获参数来生成至少一个档案，所述档案与所述参考操作者的特性相关联。

在一个示例中，由所述传感器检测的参数包括运动参数或负载参数中的至少一种。

在一个示例中，所述运动参数和所述负载参数包括位移、线速度、线性力、旋转速度、旋转扭矩、加速度或频率中的至少一种。

在一个示例中，由所述传感器检测的参数包括以下至少一种：（a）线速度和线性力负载的组合；（b）旋转速度和旋转扭矩的组合；（c）位移和/或速度和/或加速度与线性力的组合；或者（d）角位移和/或角速度和/或角加速度和扭矩的组合。

在一个示例中，由所述传感器检测的参数包括所述EMD的操纵频率。

在一个示例中，由所述传感器检测的参数包括运动参数、负载参数、位置、位移、频率、线速度、线性力、旋转速度或旋转扭矩中的两种或更多种的组合。

在一个示例中，所述数据捕获系统是独立的或者是诸如机器人医疗系统或训练系统的另一系统的一部分。

在一个示例中，所述传感器系统包括接触式和/或非接触式传感器，以检测EMD或一叠EMD的运动和/或负载。

在一个示例中，所述传感器系统包括信号调节。

在一个示例中，所述用户接口包括多于一个EMD，并且传感器系统检测用于多于一个EMD的并发操作的输入参数。

在一个示例中，所述输入参数是基于启发式模型捕获的。

在一个示例中，所述参考操作者的所述特性包括医生元数据中的至少一种。

在一个示例中，所捕获数据的至少一部分可与病例元数据相关联。

在一个示例中，所捕获数据的至少一部分可以是医生元数据和病例元数据的组合。

在一个示例中，数据的记录和检索对于所述系统能够是本地的或非本地的。

在一个示例中，所述处理单元在形成档案时利用对来自一个或多个操作者的输入的算法分析。

在一个示例中，所述处理单元将生成与包含运动和负载参数的操作者的档案相关联的功率档案。

在一个示例中，所述处理单元计算并确定运动、负载和功率参数的范围的包络。

在一个示例中，所述处理单元将基于包含在操作者的档案中的运动和负载参数来生成用于EMD操纵的自适应引导参数。

在一个示例中，所述处理单元生成与一个或多个EMD相关联的运动档案和/或负载档案。

在一个示例中，所述运动档案仅基于针对一个EMD的操作者档案的运动参数来构建，包括所述EMD的同时发生的旋转和线性运动。

在一个示例中，所述运动档案基于针对多于一个EMD的操作者档案的运动参数来构建，包括同时发生的第一EMD的旋转和/或线性运动以及第二EMD的旋转和/或线性运动。

在一个示例中，所述运动档案基于针对多于一个EMD的操作者档案的负载参数来构建。

在一个示例中，所述运动档案基于针对多于一个EMD的所述操作者档案的运动和负载参数两者来构建。

在一个示例中，所述处理单元通过组合医生元数据和病例元数据来生成主档案。

在一个示例中，所述处理单元将来自所述参考操作者的所述捕获数据与来自附加操作者的附加捕获数据组合，以生成聚合档案。

在一个示例中，所生成的档案用来自另外的附加操作者的另外的捕获数据来更新。

在一个示例中，当例如在持续进行的接连的手术之后能够获得新的输入数据时，所述处理单元更新所述档案。

在一个示例中，所述处理单元将与其他元数据组合的来自所述操作者的输入转换成操作控制方程、操作限制和命令。

在一个示例中，所述处理单元能够生成或更新所述档案，并且离线或实时地将数据转换成操作规则。

在一个示例中，所述处理单元基于所生成的档案向第二操作者提供反馈。

在一个示例中，在训练模拟期间提供所述反馈。

在一个示例中，在所述第二操作者执行现场手术期间提供所述反馈。

在一个示例中，所述第二操作者能够选择性地接受或拒绝所述反馈。

在一个示例中，所述处理单元生成自适应引导参数。

在一个示例中，所述自适应引导参数包括应用于所述EMD或手术的操作控制方程或限制、手术推荐、运动档案或者基于一般规则的运动和负载中的至少一种。

在另一个实施例中，一种机器人医疗系统包括：独立和协同地致动一个或多个EMD的模块；用户接口，其接收来自参考操作者的输入，以操纵所述EMD；传感器系统，以检测应用于所述EMD的运动和/或负载参数；数据捕获部分，其捕获由所述传感器检测到的与来自所述参考操作者的所述输入相关联的参数，捕获的参数包括至少一个运动或负载参数，其中，所述数据捕获部分将所述捕获的参数与所述参考操作者的特性相关联；以及处理单元，其将检测到的参数转换成用于所述细长医疗装置和手术的操作控制方程。

在另一个实施例中，一种方法包括：从机器人装置的参考操作者捕获输入参数，捕获的输入参数包括至少一个运动或负载参数；将所述捕获的输入参数转换成用于所述机器人装置的操作命令；以及使用所述捕获的输入参数来生成档案，所述档案与所述参考操作者的特性相关联。

在另一个实施例中，一种非暂时性计算机可读存储介质编码有可由计算系统的处理器执行的指令。所述计算机可读存储介质包括以下指令：从机器人装置的参考操作者捕获输入参数，捕获的输入参数包括至少一个运动或负载参数；将所述捕获的输入参数转换成用于所述机器人装置的操作命令；以及使用所述捕获的输入参数来生成档案，所述档案与所述参考操作者的特性相关联。

在另一个实施例中，一种计算机实现的方法包括：从机器人装置的参考操作者捕获输入参数，捕获的输入参数包括至少一个运动或负载参数；将所述捕获的输入参数转换成用于所述机器人装置的操作命令；以及使用所述捕获的输入参数来生成档案，所述档案与所述参考操作者的特性相关联。

在另一个实施例中，一种数据捕获系统包括：用户接口，其接收来自参考操作者的输入，以用于细长医疗装置的操作，所述用户接口包括传感器，以检测与来自所述参考操作者的所述输入相关联的参数；记录部分，其捕获由所述传感器检测到的与来自所述参考操作者的所述输入相关联的参数，捕获的参数包括至少一个运动或负载参数；以及处理单元，其基于捕获的输入参数来生成用于所述细长医疗装置的操作的自适应引导的参数。

在另一个实施例中，一种机器人医疗系统包括：用户接口，其接收来自参考操作者的输入；传感器系统，其检测与来自所述参考操作者的所述输入相关联的参数；数据捕获部分，其捕获由所述传感器检测到的与来自所述参考操作者的所述输入相关联的参数；处理单元，其将来自所述操作者的所述输入转换成用于细长医疗装置和手术的操作自适应引导；以及至少一个模块，其独立和协作地致动一个或多个EMD。

在另一个实施例中，一种方法包括：从细长医疗装置的参考操作者捕获输入参数，捕获的输入参数包括至少一个运动或负载参数；将所述捕获的输入参数转换成用于所述细长医疗装置的操作命令；以及基于所述捕获的输入参数为所述细长医疗装置生成引导参数。

在另一个实施例中，一种非暂时性计算机可读存储介质编码有可由计算系统的处理器执行的指令。所述计算机可读存储介质包括以下指令：从机器人装置的参考操作者捕获输入参数，捕获的输入参数包括至少一个运动或负载参数；将所述捕获的输入参数转换成用于所述机器人装置的操作命令；以及基于所述捕获的输入参数为所述细长医疗装置生成引导参数。

在另一个实施例中，一种计算机实现的方法包括：从机器人装置的参考操作者捕获输入参数，捕获的输入参数包括至少一个运动或负载参数；将所述捕获的输入参数转换成用于所述机器人装置的操作命令；以及基于所述捕获的输入参数为所述细长医疗装置生成引导参数。

在另一个实施例中，一种使用来自参考操作者的捕获参数来生成档案的数据捕获系统包括：用户接口，其接收来自参考操作者的输入，以用于一个或多个细长医疗装置（EMD）的操作；以及传感器系统，其捕获与来自所述参考操作者的所述输入相关联的参数，其中，由所述传感器检测的参数包括以下至少一种：（a）线速度和线性力负载的组合；（b）旋转速度和旋转扭矩的组合；（c）位移和/或速度和/或加速度与线性力的组合；或者（d）角位移和/或角速度和/或角加速度与扭矩的组合。

在另一个实施例中，一种使用来自参考操作者的捕获参数来生成档案的数据捕获系统包括：用户接口，其接收来自参考操作者的输入，以用于一个或多个细长医疗装置（EMD）的操作；以及传感器系统，其捕获与来自所述参考操作者的所述输入相关联的参数，其中，由所述传感器检测的参数包括运动参数、负载参数、位置、位移、频率、线速度、线性力、旋转速度或旋转扭矩中的两种或更多种的组合。

附图说明

结合附图，通过以下详细描述将更充分地理解本发明，其中附图标记指代相同的部分，其中：

图1是根据实施例的示例性基于导管的手术系统的透视图；

图2是根据实施例的示例性基于导管的手术系统的示意性框图；

图3是根据实施例的用于基于导管的手术系统的机器人驱动器的透视图；

图4是根据实施例的用于与具有细长医疗装置（EMD）的机器人医疗系统一起使用的示例性数据捕获系统的示意图；

图5是根据实施例的具有示例性数据捕获系统的示例性机器人医疗系统的示意图；

图6是一流程图，其图示了根据实施例的用于使用操作者输入来生成与操作者特性相关联的档案的示例性方法；

图7是一流程图，其图示了根据实施例的用于使用操作者输入来生成自适应引导参数的示例性方法；

图8图示了根据实施例的具有EMD的机器人医疗系统的示例性数据输入布置和数据利用；

图9图示了根据实施例的用于与各种EMD一起使用的示例性致动器/传感器布置结构；

图10图示了根据实施例的用于与各种EMD一起使用的示例性数据捕获线性模块；以及

图11图示了根据实施例的用于与各种EMD一起使用的示例性数据捕获旋转模块。

具体实施方式

图1是根据实施例的示例性基于导管的手术系统10的透视图。基于导管的手术系统10可用于执行基于导管的医疗手术，例如经皮介入手术，诸如经皮冠状动脉介入（PCI）（例如，用于治疗STEMI）、神经血管介入手术（NVI）（例如，用于治疗紧急大血管闭塞（ELVO））、外周血管介入手术（PVI）（例如，用于严重肢体缺血（CLI）等）。基于导管的医疗手术可包括诊断性导管插入术，在此期间使用一个或多个导管或其他细长医疗装置（EMD）来帮助诊断患者的疾病。例如，在基于导管的诊断手术的一个实施例期间，通过导管将造影剂注射到一个或多个动脉上，并拍摄患者的脉管系统的图像。基于导管的医疗手术还可包括基于导管的治疗手术（例如，血管成形术、支架放置、外周血管疾病的治疗、凝块去除、动脉静脉畸形治疗、动脉瘤的治疗等），在此期间使用导管（或其他EMD）来治疗疾病。可通过包括诸如血管内超声（IVUS）、光学相干断层扫描（OCT）、血流储备分数（FFR）之类的附属装置54（图2中所示）来增强治疗手术。然而，应当注意的是，本领域技术人员将认识到，可基于待执行的手术的类型来选择某些特定的经皮介入装置或部件（例如，导丝的类型、导管的类型等）。基于导管的手术系统10可执行任何数量的基于导管的医疗手术，而具有较小的调整以适应待在手术中使用的特定的经皮介入装置。

基于导管的手术系统10包括床边单元20和控制站26以及其他元件。床边单元20包括与患者12相邻定位的机器人驱动器24和定位系统22。患者12被支撑在患者台18上。定位系统22用于定位和支撑机器人驱动器24。定位系统22例如可以是机械臂、关节臂、保持器等。定位系统22可在一端处附接到例如患者台18上的轨道、基座或推车。定位系统22的另一端附接到机器人驱动器24。可将定位系统22移开（连同机器人驱动器24），以允许将患者12放置在患者台18上。一旦患者12被定位在患者台18上，定位系统22就可用于将机器人驱动器24相对于患者12安置或定位以用于手术。在一个实施例中，患者台18由固定到地板和/或地面的支座17可操作地支撑。患者台18能够相对于支座17以多个自由度移动，例如侧倾、俯仰和偏摆。床边单元20还可包括控制装置和显示器46（图2中示出）。例如，控制装置和显示器可位于机器人驱动器24的壳体上。

通常，机器人驱动器24可配备有适当的经皮介入装置和附件48（图2中所示）（例如，导丝、包括球囊导管的各种类型的导管、支架递送系统、支架回收器、栓塞线圈、液体栓塞剂、抽吸泵、递送造影剂的装置、药物、止血阀适配器、注射器、旋塞阀、充气装置等），以允许用户或操作者11经由机器人系统通过操作诸如位于控制站26处的控制装置和输入的各种控制装置来执行基于导管的医疗手术。床边单元20，并且特别是机器人驱动器24，可包括任何数量和/或组合的部件，以向床边单元20提供本文所述的功能。控制站26处的用户或操作者11被称为控制站用户或控制站操作者，并且在本文中被称为用户或操作者。床边单元20处的用户或操作者被称为床边单元用户或床边单元操作者。机器人驱动器24包括安装到轨道或线性构件60（图3中所示）的多个装置模块32a-d。轨道或线性构件60引导和支撑装置模块。每个装置模块32a-d可用于驱动EMD，例如导管或导丝。例如，机器人驱动器24可用于将导丝自动送入到诊断导管中并送入到患者12的动脉中的引导导管中。一个或多个装置，例如EMD，在插入点16处通过例如导引鞘进入患者12的身体（例如，血管）。

床边单元20与控制站26通信，从而允许由控制站26的用户输入产生的信号以无线方式或通过硬线传输到床边单元20，以控制床边单元20的各种功能。如下所述，控制站26可包括控制计算系统34（图2中所示）或通过控制计算系统34耦接到床边单元20。床边单元20还可向控制站26、控制计算系统34（图2中所示）或两者提供反馈信号（例如，负载、速度、操作状态、警告信号、错误代码等）。控制计算系统34和基于导管的手术系统10的各种部件之间的通信可经由通信链路提供，该通信链路可以是无线连接、电缆连接或者能够允许在部件之间发生通信的任何其他方式。控制站26或其他类似的控制系统可位于本地场所（例如，图2中所示的本地控制站38）处或远程场所（例如，图2中所示的远程控制站和计算机系统42）处。导管手术系统10可通过本地场所处的控制站、远程场所处的控制站或本地控制站和远程控制站两者同时操作。在本地场所处，用户或操作者11和控制站26位于与患者12和床边单元20相同的房间或相邻房间中。如本文所用的，本地场所是床边单元20和患者12或对象（例如，动物或尸体）的位置，并且远程场所是用户或操作者11和用于远程控制床边单元20的控制站26的位置。例如，远程场所处的控制站26（和控制计算系统）和床边单元20和/或本地场所处的控制计算系统可通过互联网使用通信系统和服务36（图2中所示）来通信。在一个实施例中，远程场所和本地（患者）场所彼此远离，例如，在同一建筑物中的不同房间中、同一城市中的不同建筑物中、不同的城市中或者远程场所无法物理访问本地场所处的床边单元20和/或患者12的其他不同位置。

控制站26通常包括一个或多个输入模块28，其配置成接收用户输入，以操作基于导管的手术系统10的各种部件或系统。在所示实施例中，控制站26允许用户或操作者11控制床边单元20以执行基于导管的医疗手术。例如，输入模块28可被配置成使床边单元20使用与机器人驱动器24接口的经皮介入装置（例如，EMD）来执行各种任务（例如，用于推进、缩回或旋转导丝，推进、缩回或旋转导管，使位于导管上的球囊膨胀或放缩，定位和/或展开支架，定位和/或展开支架取回器，定位和/或展开线圈，将造影剂注入到导管中，将液体栓塞剂注入到导管中，将药物或盐水注入到导管中，在导管上抽吸，或者执行可能作为基于导管的医疗手术的一部分执行的任何其他功能）。机器人驱动器24包括各种驱动机构，以引起包括经皮介入装置的床边单元20的部件的移动（例如，轴向和旋转移动）。

在一个实施例中，输入模块28可包括一个或多个触摸屏、操纵杆、滚轮和/或按钮。除了输入模块28之外，控制站26可使用附加的用户控制装置44（图2中所示），例如脚踏开关和用于语音命令的麦克风等。输入模块28可被配置成推进、缩回或旋转各种部件和经皮介入装置，例如导丝，以及一个或多个导管或微导管。例如，按钮可包括紧急停止按钮、倍增器按钮（multiplier button）、装置选择按钮和自动移动按钮。当按下紧急停止按钮时，关闭或移除给予床边单元20的功率（例如，电功率）。当处于速度控制模式时，倍增器按钮用于增加或减少相关部件响应于输入模块28的操纵而移动的速度。当处于位置控制模式时，倍增器按钮会改变输入距离和输出命令距离之间的映射。装置选择按钮允许用户或操作者11选择装载到机器人驱动器24中的哪些经皮介入装置由输入模块28控制。自动移动按钮用于启用基于导管的手术系统10可在经皮介入装置上执行而无需来自用户或操作者11的直接命令的算法移动。在一个实施例中，输入模块28可包括显示在触摸屏（其可以是或可以不是显示器30的一部分）上的一个或多个控件或图标（未示出），当被激活时，该控件或图标引起基于导管的手术系统10的部件的操作。输入模块28还可包括球囊或支架控制装置，其被配置成使球囊膨胀或放缩和/或展开支架。每个输入模块28可包括一个或多个按钮、滚轮、操纵杆、触摸屏等，它们可用于控制该控制装置所专用的一个或多个特定部件。此外，一个或多个触摸屏可显示与输入模块28的各个部分或与基于导管的手术系统10的各个部件相关的一个或多个图标（未示出）。

控制站26可包括显示器30。在其他实施例中，控制站26可包括两个或更多个显示器30。显示器30可被配置成向位于控制站26处的用户或操作者11显示信息或患者特定数据。例如，显示器30可被配置成显示图像数据（例如，X射线图像、MRI图像、CT图像、超声图像等）、血液动力学数据（例如，血压、心率等）、患者记录信息（例如，病史、年龄、体重等）、病灶或治疗评估数据（例如，IVUS、OCT、FFR等）。此外，显示器30可被配置成显示手术特定信息（例如，手术检查表、建议、手术持续时间、导管或导丝位置、递送的药物或造影剂的量等）。此外，显示器30可被配置成显示信息以提供与控制计算系统34（图2中所示）相关联的功能。显示器30可包括触摸屏能力，以提供系统的一些用户输入能力。

基于导管的手术系统10还包括成像系统14。成像系统14可以是可与基于导管的医疗手术结合使用的任何医疗成像系统（例如，非数字X射线、数字X射线、CT、MRI、超声等）。在示例性实施例中，成像系统14是与控制站26通信的数字X射线成像装置。在一个实施例中，成像系统14可包括C形臂（图1中所示），该C形臂允许成像系统14部分或完全地围绕患者12旋转，以便获得相对于患者12在不同角度位置处的图像（例如，矢状视图、尾视图、前后视图等）。在一个实施例中，成像系统14是荧光透视系统，其包括具有X射线源13和检测器15的C形臂，该检测器15也称为图像增强器。

成像系统14可被配置成在手术期间拍摄患者12的适当区域的X射线图像。例如，成像系统14可被配置成拍摄头部的一个或多个X射线图像，以诊断神经血管状况。成像系统14还可被配置成在基于导管的医疗手术期间拍摄一个或多个X射线图像（例如，实时图像），以帮助控制站26的用户或操作者11在手术期间适当地定位导丝、引导导管、微导管、支架取回器、线圈、支架、球囊等。该一个或多个图像可显示在显示器30上。例如，图像可显示在显示器30上，以允许用户或操作者11准确地将引导导管或导丝移动到适当的位置。

为了明确方向，引入具有X、Y和Z轴的直角坐标系。正X轴沿纵向（轴向）远侧方向定向，即沿从近端到远端的方向定向，换句话说，从近侧到远侧方向定向。Y轴和Z轴位于相对X轴的横向平面中，其中正Z轴朝上，即沿与重力相反的方向，并且Y轴由右手定则自动确定。

图2是根据示例性实施例的基于导管的手术系统10的框图。导管手术系统10可包括控制计算系统34。例如，控制计算系统34在物理上可以是控制站26（图1中所示）的一部分。控制计算系统34通常可以是适于为基于导管的手术系统10提供本文所述的各种功能的电子控制单元。例如，控制计算系统34可以是嵌入式系统、专用电路、编程有本文描述的功能的通用系统等。控制计算系统34与床边单元20、通信系统和服务36（例如，互联网、防火墙、云服务、会话管理器、医院网络等）、本地控制站38、附加通信系统40（例如，远程呈现系统）、远程控制站和计算系统42以及患者传感器56（例如，心电图（ECG）装置、脑电图（EEG）装置、血压监测仪、体温监测仪、心率监测仪、呼吸监测仪等）通信。控制计算系统还与成像系统14、患者台18、附加医疗系统50、造影剂注射系统52和附属装置54（例如，IVUS、OCT、FFR等）通信。床边单元20包括机器人驱动器24、定位系统22，并且可包括附加的控制装置和显示器46。如上所述，附加的控制装置和显示器可位于机器人驱动器24的壳体上。介入装置和附件48（例如，导丝、导管等）与床边系统20接口。在一个实施例中，介入装置和附件48可包括与它们相应的附属装置54、即IVUS系统、OCT系统和FFR系统等接口的专用装置（例如，IVUS导管、OCT导管、FFR线、用于造影的诊断导管等）。

在各种实施例中，控制计算系统34被配置成基于用户与输入模块28（例如，控制站26（图1中所示）的输入模块，例如本地控制站38或远程控制站42的输入模块）的交互和/或基于控制计算系统34可访问的信息来生成控制信号，使得可使用基于导管的手术系统10来执行医疗手术。本地控制站38包括一个或多个显示器30、一个或多个输入模块28和附加的用户控制装置44。远程控制站和计算系统42可包括与本地控制站38类似的部件。远程控制站42和本地控制站38可以是不同的，并且可基于它们所需的功能定制。附加的用户控制装置44例如可包括一个或多个脚输入控制装置。脚输入控制装置可被配置成允许用户选择成像系统14的功能，例如打开和关闭X射线以及滚动浏览不同的存储图像。在另一个实施例中，脚输入装置可被配置成允许用户选择将哪些装置映射到输入模块28中包括的滚轮。可采用附加的通信系统40（例如，音频会议、视频会议、远程呈现等）来帮助操作者与患者、医务人员（例如，血管室工作人员（angio-suite staff））和/或床边附近的设备交互。

基于导管的手术系统10可被连接或配置成包括未明确示出的任何其他系统和/或装置。例如，基于导管的手术系统10可包括图像处理引擎、数据存储和存档系统、自动球囊和/或支架膨胀系统、药物注射系统、药物跟踪和/或记录系统、用户日志、加密系统、限制访问或使用基于导管的手术系统10的系统等。

如所提到的，控制计算系统34与床边单元20通信，该床边单元20包括机器人驱动器24、定位系统22并且可包括附加的控制装置和显示器46，并且可向床边单元20提供控制信号，以控制用于驱动经皮介入装置（例如，导丝、导管等）的马达和驱动机构的操作。各种驱动机构可作为机器人驱动器24的一部分提供。图3是根据实施例的用于基于导管的手术系统10的机器人驱动器的透视图。在图3中，机器人驱动器24包括耦接到线性构件60的多个装置模块32a-d。每个装置模块32a-d经由可移动地安装到线性构件60的台62a-d来耦接到线性构件60。装置模块32a-d可使用诸如偏置支架78a-d的连接器来连接到台62a-d。在另一个实施例中，装置模块32a-d直接安装到台62a-d。每个台62a-d可被独立地致动，以沿线性构件60线性移动。因此，每个台62a-d（以及耦接到台62a-d的对应装置模块32a-d）可相对于彼此和线性构件60独立地移动。驱动机构用于致动每个台62a-d。在图3中所示的实施例中，驱动机构包括耦接到每个台62a-d的独立台平移马达64a-d和平台驱动机构76，例如，经由旋转螺母的导螺杆、经由小齿轮的齿条、经由小齿轮或滑轮的带、经由链轮的链条，或者台平移马达64a-d本身可以是线性马达。在一些实施例中，台驱动机构76可以是这些机构的组合，例如，每个台62a-d可采用不同类型的台驱动机构。在台驱动机构是导螺杆和旋转螺母的实施例中，导螺杆可被旋转并且每个台62a-d可与导螺杆接合和脱离，以移动，例如前进或缩回。在图3中所示的实施例中，台62a-d和装置模块32a-d处于串行驱动配置。

每个装置模块32a-d包括驱动模块68a-d和安装在驱动模块68a-d上并与之耦接的盒66a-d。在图3中所示的实施例中，每个盒66a-d以竖直定向安装到驱动模块68a-d。在其他实施例中，每个盒66a-d可以其他安装定向安装到驱动模块68a-d。每个盒66a-d被配置成与EMD（未示出）的近侧部分接口并支撑该近侧部分。此外，每个盒66a-d可包括如下元件，即：除了由对应的台62a-d的致动提供的用于沿线性构件60线性移动的线性运动之外，该元件还提供一个或多个自由度。例如，盒66a-d可包括当盒被耦接到驱动模块68a-d时可用于旋转EMD的元件。每个驱动模块68a-d包括至少一个耦接器，以为每个盒66a-d中的机构提供驱动接口，以提供附加的自由度。每个盒66a-d还包括通道，装置支撑件79a-d位于该通道中，并且每个装置支撑件79a-d用于防止EMD屈曲。支撑臂77a、77b和77c相应地附接到每个装置模块32a、32b和32c，以相应地提供用于支撑装置支撑件79b、79c和79d的近端的固定点。机器人驱动器24还可包括连接到装置支撑件79、远侧支撑臂70和支撑臂77₀的装置支撑连接件72。支撑臂77₀用于提供固定点，以便支撑收容在最远侧装置模块32a中的最远侧装置支撑件79a的近端。此外，导引器接口支撑件（重定向器）74可被连接到装置支撑连接件72和EMD（例如，导引鞘）。机器人驱动器24的配置具有如下益处，即：通过在单个线性构件上使用致动器来减小驱动机器人驱动器24的体积和重量。

为了防止病原体污染患者，医护人员在收容床边单元20和患者12或对象（图1中所示）的房间中使用无菌技术。收容床边单元20和患者12的房间例如可以是导管室或血管室。无菌技术包括使用无菌屏障、无菌设备、适当的患者准备、环境控制和接触指引。因此，所有EMD和介入配件都经过消毒，并且只能与无菌屏障或无菌设备接触。在一个实施例中，无菌盖布（未示出）被放置在非无菌机器人驱动器24上。每个盒66a-d都被消毒并且充当被盖布覆盖的机器人驱动器24和至少一个EMD之间的消毒接口。每个盒66a-d可被设计成经过消毒以供单次使用，或者整体或部分地重新消毒，使得盒66a-d或其部件可用于多个手术中。

在一个示例中，在由操作者执行的手术期间的各种类型的数据可被捕获并用于生成与各种特性相关联的档案。该各种类型的数据与来自操作者的输入相关联，这些输入可通过用户接口接收并由传感器系统捕获。捕获的数据可用于生成一个或多个档案，该档案随后可用于便利相同或不同操作者对机器人医疗系统的操作。

在另一个示例中，捕获的数据可用于在训练、模拟或现场手术期间由相同或不同的操作者提供自适应引导。如以下各种示例中所述，引导参数可包括对机器人医疗系统的操作或其他引导方式的限制。

定义

在各种示例中，传感器系统以波形（在时域中）、命令、信号和设置的形式捕获操作者输入。然后，这些数据由处理单元124（图4）处理，并应用不同的映射和转换，例如滤波器、傅里叶变换和其他数学或数值映射和转换，以便使它们在操作上可用。当数据捕获系统是机器人医疗系统的一部分时，运动参数、负载参数、运动和负载档案和限制、成功和不成功的尝试（例如，选择分支的尝试次数）、每个EMD的总行程以及其他此类参数是在病例或数据捕获事件期间捕获的示例。此外，有关操作者特性和手术（病例）的其他数据可用于更好地表示、描述、分类或分割数据。后者通常称为元数据。

在各种示例中，档案可包括与用户或用户组相关联的数据的集合。该数据可以是元数据的集合、收集的运动学或动力学（或者运动或负载）参数，或者从处理元数据和运动学或动态参数的算法导出的参数。运动学参数是指点、体或体运动系统的数学表示，例如位移、速度、加速度、时间和频率（频率=1/时间）和轨迹。这不考虑移动装置所需的负载。动态参数是指点、体或体运动系统的数学表示，例如位移、速度、加速度、时间和频率（频率=1/时间）和轨迹，考虑到移动装置所需的负载以及移动装置的装置或操纵器所经历的外部负载（或损耗）。与机器人EMD驱动系统有关的档案可包括相关力区（典型、高、最大），该相关力区进一步针对手术类型、被驱动的装置类型、解剖结构内的装置位置等、速度阈值或限制、负载阈值或限制、功率阈值或限制或者所使用的典型装置（装置长度）分类。

在一些示例中，称为医生元数据的与操作者相关联的数据也由机器人系统捕获并用于处理和呈现所收集的数据。医生元数据的示例可包括但不限于姓名、年龄、组织、经验年限、每年的病例数、总病例数、使用的技术/手术（例如，在机械血栓切除术中使用抽吸或支架回收器）、优选装置（例如，常规引导导管或鞘对球囊引导导管）、风险容忍度和患者群体敏锐度。

表示可从医疗手术或训练病例中收集的数据的元数据的子集被称为病例元数据。病例元数据的示例可包括但不限于手术长度（时间）、手术内执行的子集或不同用例、手术日期、使用的装置、治疗技术/操作顺序、患者年龄、病例类型、治疗位置、访问位置（股骨、桡动脉、颈动脉等）、使用的造影、发射的辐射（透视时间）、拍摄的图像（例如，实时和参考荧光图像）、机器人操纵时间、机器人装置加载时间、机器人设置时间、机器人移动、负载、在治疗前、治疗期间和治疗后的结果和临床评估指标。

如本文所用的，术语“运动参数”是指运动学参数，并且包括平移和旋转位移、速度、加速度以及这些参数的时间历程（即位移(t)、速度(t)、加速度(t)）以及这些参数的任何函数，例如位移、速度、和加速度的频率。运动参数可相对于时间积分或微分，以获得其他运动参数。例如，速度可通过位移数据对时间的微分来确定，加速度可确定为位移对时间的二阶导数，速度可确定为加速度在时间上的积分，并且位移可确定为速度在时间上的积分。

在各种示例中，数据捕获系统包括传感器系统和数据采集系统，该传感器系统包括传感器以检测运动和/或负载参数，该数据采集系统记录和/或显示传感器的输出。数据采集系统可配备有参考定时单元，以记录与每个数据点相关联的时间。此外，它还可配备有信号调节单元来过滤和放大信号。传感器系统可包括运动传感器和负载传感器。运动传感器是检测运动参数的传感器。接触式运动传感器包括但不限于直接或间接连接到EMD的加速度计、LVDT、编码器。非接触式运动传感器包括但不限于CMOS传感器、光学编码器、超声波传感器、标准或高速摄像机。负载传感器是测量力和/或扭矩的传感器。

在各种示例中，数据捕获系统能够捕获运动参数。运动参数等效于运动学参数，并且包括线性和旋转位移、速度、加速度以及这些参数的时间历程（即位移(t)、速度(t)、加速度(t)）以及这些参数的任何其他乘积和导数，例如位移、速度和加速度的频率。数据捕获系统随时间捕获运动参数，使得还捕获这些参数中的每一个的时间历程。运动参数可相对于时间积分或微分，以获得其他运动参数。例如，速度可通过位移数据对时间的微分求出，加速度可作为位移对时间的二阶导数求出，速度可确定为加速度在时间上的积分，并且位移可确定为速度在时间上的积分。

数据捕获系统能够捕获负载参数，其包括力和扭矩参数以及这些参数的时间历程（即力(t)和扭矩(t)）。数据捕获系统随时间捕获负载参数，使得捕获这些参数中的每一个的时间历程。

在一个示例中，数据捕获系统可同时捕获作用力（effort）（e(t)）和流量（f(t)）以测量功率。测量的功率可用于形成功率档案。在机械领域中，功率是力（F(t)）和速度（V(t)）的乘积，或者在旋转形式中，是扭矩(t)和角速度ω(t)的乘积。在电气领域中，它可由电压（v(t)）和电流（i(t)）的乘积计算。功率可在能量域之间转换，并且用于描述多域系统内的功率流动的模型（通常以键图表示）还可包括电阻（R）、惯性（I）和顺度（C）部分。对于线性机械系统，作用力就是力，并且流量就是速度。对于角机械系统，作用力是扭矩，并且流量是角速度。对于电磁系统，作用力是电压，并且流量是电流。

数据捕获系统以及医疗机器人系统的目标操作者或参考操作者是在执行医疗手术方面有经验的个人，例如介入医生或放射科医生或外科医生。但是，出于比较的目的，可捕获与其他类型的操作者相关的数据。此外，参考操作者可以是从其捕获数据的个人。参考操作者可包括但不限于熟悉血管介入的有经验的医生。

数据处理单元根据捕获的数据和元数据创建一个或多个档案。运动档案由与EMD的操纵相关联的多个运动和/或负载模式中的一个或组合形成，这些模式在文献中称为诸如同步运动的技术（例如，钻孔技术（drilling technique））。可使用诸如运动档案、功率档案、负载档案、病例元数据和医生档案之类的较小档案的任何组合来形成主档案。

在一些示例中，捕获的数据可用于在由相同或不同的操作者的训练、模拟或现场手术期间提供自适应引导。在各种示例中，系统可通过向操作者提供信息或者向操作者应用限制和规则来提供引导。操作者可能能够超越某些引导，但不能超越某些其他限制或规则。示例可包括操作限制（例如，对负载和速度，对位移等）或对步骤顺序、对待使用的装置或针对某些情况的运动的组合的限制。

术语“自适应引导”是指在手术期间向操作者提供的主动和响应式引导。它可在由相同或不同的操作者的训练、模拟或现场手术期间使用。随着操作者获得更多经验，或者随着装置的改进和新技术的出现等，引导的内容和类型可能会随着时间的推移而更新。系统向操作者提供的引导可包括在所执行手术的环境内的限制和规则。操作者可能能够超越某些引导而不超越其他引导，例如某些限制或规则。示例包括操作限制（例如，负载、速度、位移等）或步骤顺序，或使用的装置，或针对某些情况的运动的组合。

数据捕获系统

各种示例可在如图4中所示的系统100上实现。示例性系统可以是独立系统或者可被实现为机器人医疗系统的一部分，例如上面参考图1-3描述的系统10。例如，图4的示例性系统100可实现为系统10的床边单元20、控制站26和/或控制计算系统34的一部分。

图4的数据捕获系统120包括传感器系统122和处理单元124。如图5的示例中所示，数据捕获系统120还可包括装置（EMD）接口110。下面进一步详细地描述EMD接口110、传感器系统122和处理单元124的各种示例。

EMD接口

示例性系统100包括EMD接口110，以通过输入模块220接收来自例如从业者的操作者的输入。如以下参考图5所述，输入模块220可包括各种类型的输入装置，例如操纵杆或其他触觉输入装置。EMD接口110基于从输入模块220接收的命令来操纵EMD。这些命令由输入模块220基于对输入模块220的操作者输入来创建并且被传送到EMD接口110。EMD接口110可以是机器人驱动器24的一部分，并且输入模块220可以是上面参照图1-3描述的示例性系统10的控制站26的一部分。下面进一步详细地描述EMD接口110的各种示例。

在一个实施例中，数据捕获系统120被耦接到可包括细长医疗装置（EMD）的机器人医疗系统。机器人医疗系统可类似于上面参考图1-3描述的床边单元20，或者是床边单元20的一部分。例如，机器人EMD可包括床边单元20的机器人驱动器24。

如上所述，示例性系统100的数据捕获系统120可在机器人医疗系统中实现。在各种示例中，数据捕获系统120可在机器人医疗系统的各个部分内实现。例如，在图1-3的示例性系统10中，数据捕获系统120的某些部分可设置在控制站26、床边单元20（例如，在机器人驱动器24内）或控制计算系统34中。例如，传感器系统122可在装置模块32内实现，并且处理单元可在控制站26内实现。

在一个示例中，如图5中所示，数据捕获系统120可以是上述示例性系统10的机器人医疗系统200的一部分。这样的数据捕获系统可用于在机器人血管介入手术期间捕获应用于EMD的负载和运动参数。机器人系统200具有输入模块28，以从操作者接收用于EMD的运动命令。在这方面，来自操作者的机械输入（例如，控制装置的运动）被耦合并传递到相应的输出或命令（例如，导管的移动）。在另一示例中，输入模块28接收操作者的数字输入，以相应地致动EMD。在这方面，来自操作者的输入可作为数字信号来接收或被转换成数字信号。这些信号可通过例如机器人系统200的控制计算系统34来传输。医疗机器人系统10的机器人驱动器24基于从输入模块28接收的运动命令来致动EMD。机器人系统200的数据捕获系统120包括传感器系统122，以检测应用于由机器人驱动器24致动的EMD的负载和运动参数。数据捕获系统120还具有处理单元（处理单元124），以记录和后处理捕获的数据。处理单元124处理捕获的数据，并将其与病例元数据和医生元数据组合以生成操作者档案。处理单元124可进一步处理档案以生成操作规则/限制。机器人系统200可使用新生成的规则/限制来更新为机器人系统200定义的现有操作规则/限制。机器人系统200允许操作者通过输入特性参数的数字值和/或通过将物理/机械输入应用于耦接到数据捕获系统110的EMD接口上，来超越操作规则/限制。

传感器系统

如图4的示例中所示，数据捕获系统120包括传感器系统122和处理单元124。传感器系统122可包括：一个或多个传感器，以检测应用于与来自操作者的输入相关联的EMD的运动和/或负载参数；以及与EMD接口的机械固定装置。尽管传感器系统122和处理单元124两者都是数据捕获系统120的一部分，但是它们可在物理上位于不同的位置并且在不同的时间操作。可提供各种类型的传感器来检测各种参数。例如，可提供传感器来检测运动（例如，线性位移、线速度、线加速度、旋转位移、旋转速度或旋转加速度）或负载（例如，线性力或旋转扭矩）。例如，各种传感器可能能够检测其他参数，例如输入的频率。

在一个示例中，提供传感器系统122以在EMD由操作者直接操纵时捕获EMD的运动和加载参数。因此，传感器系统122能够检测操作者施加的力或扭矩或者操作者引入的运动参数（例如，位移、速度、加速度）。在其他示例中，传感器系统122检测到的参数可与EMD对操作者输入的响应相关。例如，传感器系统122可响应于操作者输入而检测到导管的位移、速度、加速度或反应负载。

可在传感器系统122中设置多种传感器中的任何一种。例如，传感器系统122可包括接触式传感器和/或无接触式（或非接触式）传感器。接触式传感器可包括但不限于直接或间接连接到EMD的加速度计、线性可变差动变压器（LVDT）、编码器或负载传感器，例如压电传感器或基于应变计的传感器。非接触式传感器可包括但不限于互补金属氧化物半导体（CMOS）传感器、非接触式光学编码器、超声波传感器、标准或高速摄像机、基于光学的负载传感器或基于磁性的负载传感器。在一个示例中，传感器系统122可调节来自传感器的信号，以有助于供处理单元124使用。例如，传感器系统122可执行平滑功能，例如均方根（RMS），以消除来自各种传感器的信号中的波动或扰动。在另一示例中，信号调节单元可配备有低通滤波器和/或放大器，以相应地从信号中滤除高频噪声和放大信号。

由传感器系统122捕获的数据可被存储以供处理单元124或另一个处理器处理。在这方面，数据可被存储在数据捕获系统120的存储装置或独立于数据捕获系统120的外部存储装置上。可在需要时从存储装置检索存储的数据。

在一个示例中，数据捕获系统具有诸如硬件时钟源的定时单元，其报告与每个数据点相关联的时间。传感器的数据点与其相应的时间一起存储。在一个示例中，数据以恒定的采样率存储，这意味着每个数据点之间的时间是恒定的，并且可从时钟源获知。因此，数据被存储为时间的函数（例如，位移(t)、速度(t)、加速度(t)、力(t)、扭矩(t)），并且每个感测参数的时间历程可用于进一步处理。通过对数据的进一步处理，找到未直接测量的二次参数。作为示例，位移、速度和加速度的频率可通过具有这些参数的时间历程来确定。作为另一个示例，速度可通过位移数据对时间的微分求出，加速度可作为位移对时间的二阶导数求出，速度可确定为加速度在时间上的积分，并且位移可确定为速度在时间上的积分。可基于被感测参数的频率来调整采样率。

传感器系统122可包括多种传感器中的任何一种，以捕获与用户输入相关联的期望参数。提供传感器系统122以准确地捕获和记录医生在近侧操纵装置时将使用的动态运动和负载。在这方面，主要的测量结果是力、扭矩及其变化率、位移、线速度和加速度、旋转速度和加速度。

在一个示例中，可使用包括力传感器和与EMD接口的机械固定装置的传感器系统来实现力的测量。力传感器的底部被固定到基板（地）。机械固定装置被附接到力传感器，以提供与安装在传感器的顶部上的EMD的摩擦接口，以用于力测量。与EMD的接口可能取决于EMD的几何形状和期望捕获的临床病例场景。例如，摩擦接口可包括弹簧加载的摩擦夹具。摩擦夹具由允许EMD通过摩擦夹具平滑滑动的材料制成。为了防止END的屈曲，END沿横向方向被支撑。作为示例，设计中，两排定位销可用作EMD的引导件以提供支撑。用作对EMD的接口的机械固定装置设计成在操作者操纵EMD时在EMD上施加可调整的阻性负载，并且感测和存储负载和运动参数。操作者可调整该阻性负载，以便模拟在例如在非人工手动手术的实际血管介入情况下发生的不同负载和运动场景。

在一个示例中，扭矩的测量可通过如下方式实现，即：使用一个或多个模块来测量可被扭转的EMD上的扭矩。与力测量模块一样，扭矩测量模块包括接口和传感器。该传感器能够直接测量扭矩或将反作用力转换成扭矩。提供扭矩传感器以允许EMD在可调整的扭矩阻力被施加于它时连续旋转，或者在远端由于高扭矩阻力或被某物卡住而固定时以一定的顺应性模拟EMD。在另一个实施例中，马达或致动器电流可用于计算施加于EMD的负载。

档案生成

如上所述，一个或多个操作者对机器人医疗系统的使用可用于促进机器人医疗系统的操作。在这方面，提供数据捕获系统120的处理单元124以处理由传感器系统122捕获的参数，以有助于EMD的未来或进一步的操作。在一个示例中，由传感器系统122捕获的数据用于生成档案，并将档案与操作者的特性（医生元数据）相关联，和/或将档案与病例的特性（病例元数据）相关联。如图4中所示，档案连同档案与各种参数的关联可被存储在档案模块130中。档案可用于便利各种装置的操作，以用于相应地通过训练系统、模拟器或机器人医疗系统的训练、模拟或现场手术。

图6中图示了一种生成档案和关联档案的方法。在示例性方法300中，与用户输入相关联的参数由例如数据捕获系统120的传感器系统122捕获（框310）。捕获的参数可与多种输入中的任何一种或输入组合相关联。在一个示例中，参数与分立的用户输入相关联，其可以是任何种类的运动或负载参数。例如，捕获的参数可与分立的线速度、线性力、旋转速度或旋转扭矩相关联。在一个特定示例中，捕获的参数可与六度空间的速度和六度空间的力/扭矩中的各个输入相关联。因此，传感器系统122可将测量结果分到可定位在台面上的不同模块中。与临床环境一样，医生可在站在台旁时操作，其中每个传感器模块都位于患者相对于医生的位置。传感器数据可在EMD的近端处收集，在那里EMD正由操作者操纵。

在另一个示例中，捕获的参数可与用户输入的各种组合相关联。在一个特定示例中，捕获的参数与线速度和旋转速度的组合（例如，钻孔运动）、线性力和旋转扭矩的组合、线速度和线性力的组合和/或旋转速度和旋转扭矩的组合相关联。当捕获负载和速度的组合时，可确定新的乘积参数，例如作为负载和速度的乘积的功率参数。在各种示例中，同时测量组合的各种参数。

在再一示例中，捕获的参数可与任何数量的用户输入的各种组合相关联。例如，捕获的参数可与任何线性运动、线性负载、旋转运动和/或旋转负载的组合相关联。

在一个示例中，数据捕获系统120捕获来自一个EMD的参数。在这种情况下，可嵌套/组装一个或多个EMD，以表示实际手术期间EMD的实际设置，但是，运动和负载参数是从单个EMD捕获。在另一示例中，多于一个EMD被嵌套/组装，并且传感器系统122使用传感器从多于一个EMD捕获并发数据。作为示例，数据捕获系统捕获两个或更多个EMD的相对运动（称为差动运动）和/或两个或更多个EMD的相对负载，例如差动力和扭矩。

再次参考图6的示例性方法300，捕获的参数被转换成至少一个档案（框320）。在一个示例中，处理单元124可基于与单个参考操作者相关联的捕获数据来生成档案。在这方面，档案可基于参考操作者执行的单个或多个手术。可利用参考操作者执行的每个后续手术来更新或修改档案。在这方面，处理单元124在形成档案时可利用对来自一个或多个操作者的输入的算法分析。

在其他示例中，处理单元124可基于来自多个操作者的捕获数据来生成档案。在一个示例中，与参考操作者相关联的捕获数据可与与其他操作者相关联的捕获数据组合。处理单元124可基于经验水平或其他特性来生成档案，这是通过使用算法分析来组合与多个操作者相关联的数据。在一个示例中，来自每个操作者的数据可基于每个操作者的特性来加权。例如，具有较高经验水平的操作者的权重可大于具有较低经验水平的另一操作者。加权也可用于生成针对特定经验水平的档案。例如，针对n年经验的档案可通过如下方式来生成，即：使具有接近n年经验的操作者的权重大于具有较少年经验的操作者的权重。因此，在一个示例中，可针对大约5年、大约10年、大约15年等的经验水平生成分开的档案。对于对应于15年经验的档案，具有10年经验的操作者的权重可高于具有5年经验的操作者。类似地，可应用加权来提供与多种操作者特性中的任何一种相关联的档案。在一个示例中，档案是基于参考操作者的特性、患者特性、解剖数据、生理数据、血管内装置特性、手术特性、技术特性、成像数据和手术结果的组合。通过将数据和与其他从业者、手术或患者相关联的附加数据相结合，可更新或生成档案。在一个示例中，档案可利用接连的手术定期或连续地（在持续进行的基础上）更新。

在一个示例中，由处理单元124生成的档案是基于与来自操作者的输入相关联的运动和负载参数的功率档案。在一个示例中，档案可包括贯穿手术的六个维度（三个线性维度和三个旋转维度）中的功率。在这方面，档案可以是手术中每个点的连续档案，或者可包括手术的各个阶段的离散点。在一个示例中，由处理单元124生成的档案可基于启发式模型。该启发式模型可基于从一个或多个手术捕获数据。

再次参考图6的示例性方法300，档案与操作者的特性相关联（框330）。在一个示例中，档案与操作者的元数据相关联。例如，捕获的数据可与操作者的身份（例如，姓名）、年龄、经验水平或专业相关联。在其他示例中，捕获的数据可与捕获数据的手术相关联。在这方面，捕获的数据可与解剖结构、患者特性、装置规格、手术类型、使用的技术或手术结果相关联。在其他示例中，档案可与手术的病例的元数据相关联。例如，病例元数据可包括解剖结构、解剖位置、患者特性、装置类型、装置规格、手术类型、手术的特定部分、医生说明（例如，姓名、年龄、每年的病例数、专业和经验）、使用的技术或手术结果。

图6的示例性方法300可在计算机或另一电子装置上实现。此外，示例性方法300的各个步骤可实现为存储在非暂时性计算机可读介质上的指令。这些指令可由计算系统的处理器执行。

自适应引导

在上述示例中，处理单元124使用传感器系统122捕获的数据来生成与操作者的特性相关联的档案。在另一个示例中，传感器系统122捕获的数据用于生成引导参数，这些引导参数可有助于操作者使用机器人EMD以例如用于未来的手术。例如，从参考操作者或一组操作者捕获的数据可用于生成与运动、负载或功率参数相关联的引导参数，该运动、负载或功率参数与用户输入相关联。引导参数可转化为例如对线速度、线性力、旋转速度、旋转扭矩或多种其他参数中的任何参数的限制。在另一示例中，可通过多于一个参数之间的规则和关系来完成自适应引导。例如，对速度的限制可以是作用在EMD上的负载的函数。在这样的示例中，当负载被认为高时可降低最大允许速度，以增强手术的安全性。在一个示例中，在整个手术中一致地施加限制。在另一示例中，在整个手术中可变地施加限制。此外，引导参数可基于多种因素中的任一种而变化，包括但不限于细长医疗装置相对于人体的位置、手术环境、患者年龄、EMD的移动方向或操作者施加的负载水平。

图7中图示了与自适应引导相关联的示例性方法。根据示例性方法400，与用户输入相关联的捕获参数被接收以用于处理（框410）。如上所述，捕获的参数可与来自一个或多个从业者的输入相关联，并且可基于传感器系统的检测。捕获的参数可存储在存储器装置中，或传输到处理器，例如处理单元124。

根据图7的示例性方法400，捕获的参数被用于生成与机器人医疗装置一起使用的自适应引导参数（框420）。在一个示例中，处理单元124可生成引导参数，该引导参数限定与例如手术特性、患者特性或操作者特性相关联的操作包络。例如，引导参数可确定基于操作者的经验水平的线速度限制。在这方面，引导参数可为经验较少的操作者限定更严格的限制，而为更有经验的操作者限定宽松的限制。在其他示例中，引导参数可确定基于患者年龄的限制。在这方面，对于非常年轻或非常年长的患者，限制可能更严格。

类似地，引导参数可取决于手术中的阶段。在一个示例中，自适应引导参数在整个手术中提供恒定的引导水平。例如，自适应引导参数可提供在手术的每个阶段恒定的对各种输入（例如，力、扭矩、线速度或旋转速度）的限制。在其他示例中，这些限制可在整个手术中变化。例如，当靠近脆弱的解剖结构时，对线速度的限制可能会更严格，否则会放宽。

自适应引导参数可用于便利操作者对机器人医疗装置的操作（框430）。在这方面，可在基于引导参数的手术期间向操作者提供警报或其他方式的引导。

此外，在各种示例中，可向操作者提供接受或超越由引导参数限定的限制的选择。一个或多个约束（例如，限制）可能足够关键，以不允许被覆盖的选择，而其他约束则允许由操作者自行决定。

如上所述，在一些示例中，引导参数可被反映为限制。在其他示例中，引导参数可被反映为操作规则、控制方程、手术建议、运动档案、基于规则的运动和负载值或者多种其他形式中的任何一种。运动档案可包括与来自操作者的输入相关联的同步运动。各种档案可基于与操作者的输入相关联的数据库，并且可指示与来自操作者输入的一个或多个EMD相关联的同步运动模式。

在一个示例中，可基于与其他从业者、手术或患者相关联的附加数据来修改或更新自适应引导参数。在一个示例中，自适应引导参数可利用接连的手术定期或连续地（在持续进行的基础上）更新。例如，可基于附加的手术数据收紧或放宽对各种操作者输入的限制。

与图6的示例性方法300一样，图7的示例性方法400也可在计算机或另一电子装置上实现。此外，示例性方法400的各个步骤可实现为存储在非暂时性计算机可读介质上的指令。这些指令可由计算系统的处理器执行。

具有数据捕获系统的机器人系统

现在参考图5，其图示了根据实施例的具有示例性数据捕获系统的示例性机器人医疗系统的示意图。在这方面，虽然图4图示了可作为可耦接到机器人EMD的独立系统提供的系统100，但是图5图示了其中实现有数据捕获系统的机器人医疗系统200。

因此，图5的机器人医疗系统200设置有数据捕获系统120和EMD接口110。类似地，数据捕获系统120包括传感器系统122和图4的数据捕获系统120的处理单元124。此外，机器人医疗系统200配备有一个或多个EMD，它们通过机器人驱动器24控制。机器人驱动器24响应于来自输入模块220的命令。

继而，EMD接口110可响应于通过输入模块220接收的操作者输入。输入模块220可包括由操作者控制的物理或触觉输入装置。输入模块220的操作者输入可被转换成对EMD接口110的机械或数字输入。

图5的示例性机器人医疗系统200可类似于上面参考图1-3描述的系统10，并且可包括床边单元和控制站。输入模块220和数据捕获系统120的一部分可设置在控制站中，而该一个或多个EMD设置在床边单元上。

在一个示例中，机器人医疗系统200设置有单个EMD。在其他示例中，可为特定目的或手术选择EMD的数量。多个EMD可串联、并联或以任何其他期望的布置结构布置。在一个示例中，利用串联布置的多个EMD，用户输入可被应用于系列中的第一EMD，并且命令通过该第一EMD中继到位于下游的附加EMD。在另一个示例中，利用并行布置的多个EMD，来自操作者的用户输入被直接提供给每个EMD。当然，一些示例可包括以串联和并联的组合布置的多个EMD。在具有多个EMD的系统中，EMD接口110和输入模块220允许操作者同时操作多个EMD。类似地，传感器系统122能够同时检测和捕获与操作者输入相关联的由机器人系统应用于多个EMD的运动和负载参数。

图5的机器人医疗系统200设置有数据捕获系统120和EMD接口110，以具有执行以上参照图4描述的档案生成和自适应引导的能力。当然，档案的生成和自适应引导参数的生成可结合训练、模拟或现场手术来执行。此外，档案的生成和自适应引导参数的生成可在从手术期间捕获数据之后作为批处理函数执行。在一些示例中，可在相同的机器人医疗系统200或不同的系统200上各自执行数据的捕获、档案的生成和自适应引导参数的生成。此外，基于在一个机器人医疗系统200上捕获的数据生成的档案和自适应引导参数可用于便利其他机器人医疗系统200的操作和/或手动案例中的EMD的操作。在这方面，一旦生成档案和/或自适应引导参数，它们就可被传播以供各种其他机器人医疗系统200的操作者和/或手动手术的操作者使用。

如上所述，机器人医疗系统200的数据捕获系统120可被耦接到机器人医疗系统200的控制计算系统34，以生成和/或更新档案以及操作规则和限制。在其他示例中，数据捕获系统可被耦接到训练系统230或模拟器240，以有助于各种操作者的训练。

现在参考图8，其图示了根据实施例的具有EMD的机器人医疗系统的示例性数据输入布置和数据利用。示例性布置500图示了使用图4的示例性数据捕获系统100或图5的机器人医疗系统200的数据流。如图8中所示，来自有经验的医生510的数据可在现场手术期间通过测量系统512（例如，图5的传感器系统122）来捕获。数据可替代地在训练阶段期间或在模拟器/训练器522上的模拟期间收集。收集、记录和处理514捕获的数据。捕获的数据可用于生成医生档案516。一个或多个医生档案516可用于生成公共档案。例如，如上所述，可生成公共档案以用于与特定经验水平相关联。

新捕获的档案可用于更新操作规则和限制518。在这方面，机器人医疗系统可使用这些档案来教导或引导其他操作者或限制机器人医疗系统的各种参数。

如图8中所示，可提供反馈回路，其中机器人系统的使用可用于收集、记录或处理附加数据。附加数据可用于持续更新医生档案。

在一个示例中，机器人医疗系统可用于获得对应用于机器人操作的EMD的负载和运动参数的限制。EMD可能会在操作者在特定负载下操纵期间被损坏，例如，由于屈曲、扭结、断裂。例如力、扭矩、速度、加速度、位移以及这些参数的组合的负载和运动参数的适当范围取决于EMD的机械特性以及EMD的边界条件，例如，如何支撑EMD。对于由机器人系统操纵的EMD，除了EMD的机械特性外，避免损坏EMD的负载和运动参数的适当范围还取决于机器人驱动系统的设计和特性。在示例性实施例中，图5的机器人系统200使用数据捕获系统在被机器人医疗系统操纵的同时获得EMD上的负载和运动参数的适当范围。可在可能是破坏性或非破坏性的测试期间找到适当的范围。数据捕获系统在此类测试期间存储捕获的数据，并在为EMD的机器人操纵生成操作规则和限制时使用该数据。对于这样的测试，数据捕获系统可使用一个EMD或者两个或更多个EMD的布置。该布置可能涉及EMD的串行或并行操纵。此外，处理单元130会考虑其他因素，例如医疗机器人系统的约束，来修正操作规则和限制。例如，当系统中存在延迟时，处理单元130可降低EMD的最大线性和旋转速度；例如，这是由于与远程输入模块相关联的网络延迟。

根据实施例，数据捕获系统可同时捕获应用于EMD的线性和旋转运动参数以及力和扭矩参数中的一个或者两个或更多个的组合。这样的数据捕获系统可以是独立的，如图4中所示，或者可耦接到机器人医疗系统，如图5中所示。在一个实施例中，机器人系统使用在两种状态下操作的数据捕获系统。当机器人系统用于通过输入模块220来操纵EMD时（例如，在手术或模拟期间），数据捕获系统在第一状态下操作。在该第一状态下，数据捕获系统捕获并存储机器人系统应用于EMD的运动和负载参数。在第二状态下，EMD被装载到机器人系统中，但是它们由操作者直接操纵。换言之，操作者可在EMD接合在配备有数据捕获系统的机器人系统中时向EMD施加机械输入。在该第二状态下，机器人系统不操纵EMD，相反其将可调整的阻性负载施加于EMD以抵抗其运动。操作者可调整机器人系统施加于EMD的阻性负载，以创建不同的负载场景。与第一状态类似，当用户直接操纵EMD时，数据捕获系统捕获应用于EMD的负载和运动参数。机器人系统基于在状态1、状态2下捕获的数据或在两种状态下捕获的数据的组合生成档案以及操作规则和限制。这样的机器人系统允许基于操作者在EMD上的机械输入来定制负载和运动档案以及操作规则/限制，而无需附加的独立数据捕获系统。

作为具有如上所述的两种状态的这种机器人系统的一个示例，在状态2下，EMD可通过夹头接合在装置模块32中。该夹头夹持EMD，使得EMD不会相对于夹头移动。替代地，整个装置模块32被允许响应于由操作者机械地施加于EMD的力而随着夹头和EMD线性移动。此外，允许夹头响应于由EMD施加的扭矩而旋转。尽管允许EMD的线性和旋转运动，但致动器会产生可调整的阻性负载以抵抗EMD的运动。数据捕获系统允许对EMD施加独立的阻力和扭矩。作为示例，可调整致动器的电流，以调整由装置模块32施加于EMD的阻性负载。负载参数可通过测量致动器的电流来确定，这是因为致动器的负载与其电流成比例。作为另一个示例，可在每个致动器上使用制动器，以在EMD上产生可调整的负载。作为另一个示例，装置模块32不移动并且仅捕获由操作者施加于EMD的负载数据。在另一个示例中，传感器可用于测量负载参数。用于测量扭矩的传感器被附接在用于旋转自由度的致动器和夹持EMD的夹头之间。用于测量力的传感器可放置在夹头和装置模块32之间或者装置模块32和用于EMD的线性自由度的滑动部件的基部之间。作为另一个示例，EMD具有嵌入式负载传感器，以测量负载参数。

示例性硬件

现在参考图9-11，其图示了用于与本文描述的示例性机器人医疗系统或数据捕获系统一起使用的硬件的各种示例。首先参考图9，其图示了根据实施例的用于与各种EMD一起使用的示例性致动器/传感器布置。图9中所示的示例性布置600可用于利用单个模块并且同时地测量力和线速度。此外，示例性布置600可用于同时测量扭矩和旋转速度。

示例性布置600被图示为具有穿过其的EMD 610。EMD 610用可调整的摩擦夹具620来夹持。夹具620可包括弹簧加载的垫和/或推靠EMD 610的轮胎，其允许EMD 610的连续运动。可使用例如拇指螺丝或具有伺服控制的机动系统来调整摩擦阻力。光学传感器630也用于测量EMD的运动参数。

示例性布置600还包括用于夹持EMD的扭矩器640。操作者使用该扭矩器的背面（图9中的扭矩器的最右侧）来操纵EMD。该扭矩器具有一个或多个传感器650，以测量通过扭矩器施加于EMD的负载（力和扭矩）。从光学传感器630和传感器650同时捕获数据。

现在参考图10，其图示了根据实施例的用于与各种EMD一起使用的示例性线性传感器系统模块。示例性线性模块700被图示为具有穿过其的EMD 710。示例性线性模块700包括摩擦夹具720。如上所述，摩擦夹具720允许EMD 710通过线性模块700的连续运动。摩擦夹具720包括弹簧722，以将夹持力提供到EMD 710上。可使用拇指螺丝724来调整该夹持力。

示例性线性模块700包括光学编码器740，以测量线性位移和/或线性速度和/或加速度。光学编码器740被耦接到一对轮胎730。该对轮胎730使用扭矩弹簧将EMD夹住。当EMD线性移动（前进或撤回）时，轮胎相应地旋转，并且光学编码器740测量轮胎的旋转速度。给定轮胎的旋转速度并通过知道轮胎的直径，数据捕获系统120的处理单元124确定EMD的线速度。此外，提供力传感器750以测量施加于EMD 710上的线性力。

现在参考图11，其图示了根据实施例的用于与各种EMD一起使用的示例性旋转传感器系统模块。示例性旋转模块800被图示为具有穿过其的EMD 810。示例性旋转模块800包括摩擦夹具820，该摩擦夹具820具有夹板，该夹板允许EMD 810通过旋转模块800的连续旋转运动。摩擦夹具820在EMD上施加可调整的扭矩。施加在EMD上的阻力扭矩可例如使用螺钉来调整。可在摩擦夹具820中使用弹簧以形成可调整的夹持系统。

示例性旋转模块800包括编码器840，例如光学编码器，以测量旋转位移、旋转速度和/或旋转加速度。此外，提供扭矩传感器830以测量施加于EMD 810上的扭矩。从编码器840和扭矩传感器830同时捕获扭矩和运动参数，这可用于获得施加于EMD的旋转功率。

用于示例性方法300和400的步骤的计算机可执行指令可被存储在一种形式的计算机可读介质上。计算机可读介质包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据之类的信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动的介质。计算机可读介质包括但不限于随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）、闪存或其他存储技术、光盘ROM（CD-ROM）、数字多功能盘（DVD）或其他光学存储器、磁带盒、磁带、磁盘存储器或其他磁存储装置，或者可用于存储期望的指令并且可由系统10（图1中所示）访问的任何其他介质，包括通过互联网或其他计算机网络形式的访问。

此书面描述使用示例来公开本发明，包括最佳模式，并且还使任何本领域技术人员能够制造和使用本发明。本发明的可专利范围通过权利要求限定，并且可包括本领域技术人员想到的其他示例。如果这样的其他示例具有与权利要求的字面语言没有差异的结构元件，或者如果它们包括与权利要求的字面语言具有非实质性差异的等同的结构元件，则它们意在属于权利要求的范围内。根据替代实施例，任何过程或方法步骤的顺序和序列可被改变或重新排序。

在不脱离本发明的精神的情况下，可对本发明进行许多其他的改变和修改。根据所附权利要求，这些和其他变化的范围将变得显而易见。

条项1：一种使用来自参考操作者的捕获参数来生成档案的数据捕获系统，包括：用户接口，其接收来自所述参考操作者的输入，以用于一个或多个细长医疗装置（EMD）的操作；传感器系统，其具有传感器，以捕获与来自所述参考操作者的所述输入相关联的参数；以及处理单元，其使用所述捕获参数来生成至少一个档案，所述档案与所述参考操作者的特性相关联。

条项2：一种机器人医疗系统，包括：独立和协同地致动一个或多个EMD的模块；用户接口，其接收来自参考操作者的输入，以操纵所述EMD；传感器系统，其具有传感器，以检测应用于所述EMD的运动和/或负载参数；数据捕获部分，其捕获由所述传感器检测到的与来自所述参考操作者的所述输入相关联的参数，捕获的参数包括至少一个运动或负载参数，其中，所述数据捕获部分将所述捕获的参数与所述参考操作者的特性相关联；以及处理单元，其将检测到的参数转换成用于所述细长医疗装置和手术的操作控制方程。

条项3：一种方法，包括：从机器人装置的参考操作者捕获输入参数，捕获的输入参数包括至少一个运动或负载参数；将所述捕获的输入参数转换成用于所述机器人装置的操作命令；以及使用所述捕获的输入参数来生成档案，所述档案与所述参考操作者的特性相关联。

条项4：一种非暂时性计算机可读存储介质，其编码有可通过计算系统的处理器执行的指令，所述计算机可读存储介质包括以下指令：从机器人装置的参考操作者捕获输入参数，捕获的输入参数包括至少一个运动或负载参数；将所述捕获的输入参数转换成用于所述机器人装置的操作命令；以及使用所述捕获的输入参数来生成档案，所述档案与所述参考操作者的特性相关联。

条项5：一种计算机实现的方法，包括：从机器人装置的参考操作者捕获输入参数，捕获的输入参数包括至少一个运动或负载参数；将所述捕获的输入参数转换成用于所述机器人装置的操作命令；以及使用所述捕获的输入参数来生成档案，所述档案与所述参考操作者的特性相关联。

条项6：一种数据捕获系统，包括：用户接口，其接收来自参考操作者的输入，以用于细长医疗装置的操作，所述用户接口包括传感器，以检测与来自所述参考操作者的所述输入相关联的参数；记录部分，其捕获由所述传感器检测到的与来自所述参考操作者的所述输入相关联的参数，捕获的参数包括至少一个运动或负载参数；以及处理单元，其基于捕获的输入参数来生成用于所述细长医疗装置的操作的自适应引导的参数。

条项7：一种机器人医疗系统，包括：用户接口，其接收来自参考操作者的输入；传感器系统，其具有传感器，以检测与来自所述参考操作者的所述输入相关联的参数；数据捕获部分，其捕获由所述传感器检测到的与来自所述参考操作者的所述输入相关联的参数；处理单元，其将来自所述操作者的所述输入转换成用于细长医疗装置（EMD）和手术的操作自适应引导；以及至少一个模块，其独立和协作地致动一个或多个EMD。

条项8：一种方法，包括：从细长医疗装置的参考操作者捕获输入参数，捕获的输入参数包括至少一个运动或负载参数；将所述捕获的输入参数转换成用于所述细长医疗装置的操作命令；以及基于所述捕获的输入参数为所述细长医疗装置生成引导参数。

条项9：一种非暂时性计算机可读存储介质，其编码有可通过计算系统的处理器执行的指令，所述计算机可读存储介质包括以下指令：从机器人装置的参考操作者捕获输入参数，捕获的输入参数包括至少一个运动或负载参数；将所述捕获的输入参数转换成用于所述机器人装置的操作命令；以及基于所述捕获的输入参数为细长医疗装置生成引导参数。

条项10：一种计算机实现的方法，包括：从机器人装置的参考操作者捕获输入参数，捕获的输入参数包括至少一个运动或负载参数；将所述捕获的输入参数转换成用于所述机器人装置的操作命令；以及基于所述捕获的输入参数为细长医疗装置生成引导参数。

条项11：一种使用来自参考操作者的捕获参数来生成档案的数据捕获系统，包括：用户接口，其接收来自参考操作者的输入，以用于一个或多个细长医疗装置（EMD）的操作；以及传感器系统，其具有传感器，以捕获与来自所述参考操作者的所述输入相关联的参数；其中，由所述传感器检测的参数包括以下至少一种：（a）线速度和线性力负载的组合；（b）旋转速度和旋转扭矩的组合；（c）位移和/或速度和/或加速度与线性力的组合；或者（d）角位移和/或角速度和/或角加速度与扭矩的组合。

条项12：一种使用来自参考操作者的捕获参数来生成档案的数据捕获系统，包括：用户接口，其接收来自参考操作者的输入，以用于一个或多个细长医疗装置（EMD）的操作；以及传感器系统，其具有传感器，以捕获与来自所述参考操作者的所述输入相关联的参数；其中，由所述传感器检测的参数包括运动参数、负载参数、位置、位移、频率、线速度、线性力、旋转速度或旋转扭矩中的两种或更多种的组合。

条项13：如条项1-12中任一项所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，由所述传感器检测的参数包括运动参数或负载参数中的至少一种。

条项14：如条项1-13中任一项所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，所述运动参数和所述负载参数包括位移、线速度、线性力、旋转速度、旋转扭矩、加速度或频率中的至少一种。

条项15：如条项1-14中任一项所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，由所述传感器检测的参数包括以下至少一种：（a）线速度和线性力负载的组合；（b）旋转速度和旋转扭矩的组合；（c）位移和/或速度和/或加速度与线性力的组合；或者（d）角位移和/或角速度和/或角加速度和扭矩的组合。

条项16：如条项1-15中任一项所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，由所述传感器检测的参数包括所述EMD的操纵频率。

条项17：如条项1-16中任一项所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，由所述传感器检测的参数包括运动参数、负载参数、位置、位移、频率、线速度、线性力、旋转速度或旋转扭矩中的两种或更多种的组合。

条项18：如条项1-17中任一项所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，所述数据捕获系统是独立的或者是诸如机器人医疗系统或训练系统的另一系统的一部分。

条项19：如条项1-18中任一项所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，所述传感器系统包括接触式和/或非接触式传感器，以检测EMD或一叠EMD的运动和/或负载。

条项20：如条项1-19中任一项所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，所述传感器系统可包括信号调节。

条项21：如条项1-20中任一项所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，所述用户接口包括多于一个EMD，并且传感器系统检测用于多于一个EMD的并发操作的输入参数。

条项22：如条项1-21中任一项所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，所述参数是基于启发式模型捕获的。

条项23：如条项1-22中任一项所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，所述参考操作者的所述特性包括医生元数据中的至少一种。

条项24：如条项1-23中任一项所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，所述捕获参数的至少一部分与病例元数据相关联。

条项25：如条项1-24中任一项所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，所述捕获参数的至少一部分是医生元数据与病例元数据的组合。

条项26：如条项1-25中任一项所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，数据的记录和检索对于所述系统能够是本地的或非本地的。

条项27：如条项1-26中任一项所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，所述处理单元在形成所述至少一个档案时利用对来自一个或多个操作者的输入的算法分析。

条项28：如条项1-27中任一项所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，所述处理单元生成与包含运动和负载参数的所述至少一个档案相关联的功率档案。

条项29：如条项1-28中任一项所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，所述处理单元计算并确定运动、负载和功率参数的范围的包络。

条项30：如条项1-29中任一项所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，所述处理单元基于包含在所述至少一个档案中的运动和负载参数来生成用于操纵所述EMD的自适应引导参数。

条项31：如条项1-30中任一项所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，所述处理单元生成与一个或多个EMD相关联的运动档案和/或负载档案。

条项32：如条项31所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，所述运动档案仅基于针对一个EMD的所述至少一个档案的运动参数来构建，包括所述EMD的同时发生的旋转和线性运动。

条项33：如条项31所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，所述运动档案基于针对多于一个EMD的所述至少一个档案的运动参数来构建，包括同时发生的第一EMD的旋转和/或线性运动以及第二EMD的旋转和/或线性运动。

条项34：如条项31所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，所述运动档案基于针对多于一个EMD的所述至少一个档案的负载参数来构建。

条项35：如条项31所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，所述运动档案基于针对多于一个EMD的所述至少一个档案的运动和负载参数两者来构建。

条项36：如条项1-35中任一项所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，所述处理单元通过组合医生元数据和病例元数据来生成主档案。

条项37：如条项1-36中任一项所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，所述处理单元将来自所述参考操作者的所述捕获参数与来自附加操作者的附加捕获参数组合，以生成聚合档案。

条项38：如条项1-37中任一项所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，由所述处理单元生成的所述至少一个档案用来自另外的附加操作者的另外的捕获数据来更新。

条项39：如条项1-38中任一项所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，当能够在持续进行的接连的手术之后获得新的输入数据时，所述处理单元更新所述档案。

条项40：如条项1-39中任一项所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，所述处理单元将与其他元数据组合的来自所述参考操作者的输入转换成操作控制方程、操作限制和命令。

条项41：如条项1-40中任一项所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，所述处理单元能够生成或更新所述至少一个档案，并且离线或实时地将数据转换成操作规则。

条项42：如条项1-41中任一项所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，所述处理单元基于所生成的档案向第二操作者提供反馈。

条项43：如条项42所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，在训练模拟期间提供所述反馈。

条项44：如条项42所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，在所述第二操作者执行现场手术期间提供所述反馈。

条项45：如条项42所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，所述第二操作者能够选择性地接受或拒绝所述反馈。

条项46：如条项1-45中任一项所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，所述处理单元生成自适应引导参数。

条项47：如条项46所述的数据捕获系统、机器人医疗系统、方法、非暂时性计算机可读存储介质或计算机实现的方法，其中，所述自适应引导参数包括应用于所述EMD或手术的操作控制方程或限制、手术推荐、运动档案或者基于一般规则的运动和负载中的至少一种。

Claims (47)

1.一种使用来自参考操作者的捕获参数来生成档案的数据捕获系统，包括：

用户接口，其接收来自所述参考操作者的输入，以用于一个或多个细长医疗装置（EMD）的操作；

传感器系统，其具有传感器，以捕获与来自所述参考操作者的所述输入相关联的参数；以及

处理单元，其使用所述捕获参数来生成至少一个档案，所述档案与所述参考操作者的特性相关联。

2.根据权利要求1所述的数据捕获系统，其中，由所述传感器检测的参数包括运动参数或负载参数中的至少一种。

3.根据权利要求2所述的数据捕获系统，其中，所述运动参数和所述负载参数包括位移、线速度、线性力、旋转速度、旋转扭矩、加速度或频率中的至少一种。

4.根据权利要求1所述的数据捕获系统，其中，由所述传感器检测的参数包括以下至少一种：（a）线速度和线性力负载的组合；（b）旋转速度和旋转扭矩的组合；（c）位移和/或速度和/或加速度与线性力的组合；或者（d）角位移和/或角速度和/或角加速度和扭矩的组合。

5.根据权利要求1所述的数据捕获系统，其中，由所述传感器检测的参数包括所述EMD的操纵频率。

6.根据权利要求1所述的数据捕获系统，其中，由所述传感器检测的参数包括运动参数、负载参数、位置、位移、频率、线速度、线性力、旋转速度或旋转扭矩中的两种或更多种的组合。

7.根据权利要求1所述的数据捕获系统，其中，所述数据捕获系统是独立的或者是诸如机器人医疗系统或训练系统的另一系统的一部分。

8.根据权利要求1所述的数据捕获系统，其中，所述传感器系统包括接触式和/或非接触式传感器，以检测EMD或一叠EMD的运动和/或负载。

9.根据权利要求1所述的数据捕获系统，其中，所述传感器系统可包括信号调节。

10.根据权利要求1所述的数据捕获系统，其中，所述用户接口包括多于一个EMD，并且传感器系统检测用于多于一个EMD的并发操作的输入参数。

11.根据权利要求1所述的数据捕获系统，其中，所述参数是基于启发式模型捕获的。

12.根据权利要求1所述的数据捕获系统，其中，所述参考操作者的所述特性包括医生元数据中的至少一种。

13.根据权利要求1所述的数据捕获系统，其中，所述捕获参数的至少一部分与病例元数据相关联。

14.根据权利要求1所述的数据捕获系统，其中，所述捕获参数的至少一部分是医生元数据与病例元数据的组合。

15.根据权利要求1所述的数据捕获系统，其中，数据的记录和检索对于所述系统能够是本地的或非本地的。

16.根据权利要求1所述的数据捕获系统，其中，所述处理单元在形成所述至少一个档案时利用对来自一个或多个操作者的输入的算法分析。

17.根据权利要求1所述的数据捕获系统，其中，所述处理单元生成与包含运动和负载参数的所述至少一个档案相关联的功率档案。

18.根据权利要求1所述的数据捕获系统，其中，所述处理单元计算并确定运动、负载和功率参数的范围的包络。

19.根据权利要求1所述的数据捕获系统，其中，所述处理单元基于包含在所述至少一个档案中的运动和负载参数来生成用于操纵所述EMD的自适应引导参数。

20.根据权利要求1所述的数据捕获系统，其中，所述处理单元生成与一个或多个EMD相关联的运动档案和/或负载档案。

21.根据权利要求20所述的数据捕获系统，其中，所述运动档案仅基于针对一个EMD的所述至少一个档案的运动参数来构建，包括所述EMD的同时发生的旋转和线性运动。

22.根据权利要求20所述的数据捕获系统，其中，所述运动档案基于针对多于一个EMD的所述至少一个档案的运动参数来构建，包括同时发生的第一EMD的旋转和/或线性运动以及第二EMD的旋转和/或线性运动。

23.根据权利要求20所述的数据捕获系统，其中，所述运动档案基于针对多于一个EMD的所述至少一个档案的负载参数来构建。

24.根据权利要求20所述的数据捕获系统，其中，所述运动档案基于针对多于一个EMD的所述至少一个档案的运动和负载参数两者来构建。

25.根据权利要求1所述的数据捕获系统，其中，所述处理单元通过组合医生元数据和病例元数据来生成主档案。

26.根据权利要求1所述的数据捕获系统，其中，所述处理单元将来自所述参考操作者的所述捕获参数与来自附加操作者的附加捕获参数组合，以生成聚合档案。

27.根据权利要求1所述的数据捕获系统，其中，由所述处理单元生成的所述至少一个档案用来自另外的附加操作者的另外的捕获数据来更新。

28.根据权利要求1所述的数据捕获系统，其中，当能够在持续进行的接连的手术之后获得新的输入数据时，所述处理单元更新所述档案。

29.根据权利要求1所述的数据捕获系统，其中，所述处理单元将与其他元数据组合的来自所述参考操作者的输入转换成操作控制方程、操作限制和命令。

30.根据权利要求1所述的数据捕获系统，其中，所述处理单元能够生成或更新所述至少一个档案，并且离线或实时地将数据转换成操作规则。

31.根据权利要求1所述的数据捕获系统，其中，所述处理单元基于所生成的档案向第二操作者提供反馈。

32.根据权利要求31所述的数据捕获系统，其中，在训练模拟期间提供所述反馈。

33.根据权利要求31所述的数据捕获系统，其中，在所述第二操作者执行现场手术期间提供所述反馈。

34.根据权利要求31所述的数据捕获系统，其中，所述第二操作者能够选择性地接受或拒绝所述反馈。

35.根据权利要求1所述的数据捕获系统，其中，所述处理单元生成自适应引导参数。

36.根据权利要求35所述的数据捕获系统，其中，所述自适应引导参数包括应用于所述EMD或手术的操作控制方程或限制、手术推荐、运动档案或者基于一般规则的运动和负载中的至少一种。

37.一种机器人医疗系统，包括：

独立和协同地致动一个或多个EMD的模块；

用户接口，其接收来自参考操作者的输入，以操纵所述EMD；

传感器系统，其具有传感器，以检测应用于所述EMD的运动和/或负载参数；

数据捕获部分，其捕获由所述传感器检测到的与来自所述参考操作者的所述输入相关联的参数，捕获的参数包括至少一个运动或负载参数，其中，所述数据捕获部分将所述捕获的参数与所述参考操作者的特性相关联；以及

处理单元，其将检测到的参数转换成用于所述细长医疗装置和手术的操作控制方程。

38.一种方法，包括：

从机器人装置的参考操作者捕获输入参数，捕获的输入参数包括至少一个运动或负载参数；

将所述捕获的输入参数转换成用于所述机器人装置的操作命令；以及

使用所述捕获的输入参数来生成档案，所述档案与所述参考操作者的特性相关联。

39.一种非暂时性计算机可读存储介质，其编码有能够通过计算系统的处理器执行的指令，所述计算机可读存储介质包括以下指令：

从机器人装置的参考操作者捕获输入参数，捕获的输入参数包括至少一个运动或负载参数；

将所述捕获的输入参数转换成用于所述机器人装置的操作命令；以及

使用所述捕获的输入参数来生成档案，所述档案与所述参考操作者的特性相关联。

40.一种计算机实现的方法，包括：

从机器人装置的参考操作者捕获输入参数，捕获的输入参数包括至少一个运动或负载参数；

将所述捕获的输入参数转换成用于所述机器人装置的操作命令；以及

使用所述捕获的输入参数来生成档案，所述档案与所述参考操作者的特性相关联。

41.一种数据捕获系统，包括：

用户接口，其接收来自参考操作者的输入，以用于细长医疗装置的操作，所述用户接口包括传感器，以检测与来自所述参考操作者的所述输入相关联的参数；

记录部分，其捕获由所述传感器检测到的与来自所述参考操作者的所述输入相关联的参数，捕获的参数包括至少一个运动或负载参数；以及

处理单元，其基于捕获的输入参数来生成用于所述细长医疗装置的操作的自适应引导的参数。

42.一种机器人医疗系统，包括：

用户接口，其接收来自参考操作者的输入；

传感器系统，其具有传感器，以检测与来自所述参考操作者的所述输入相关联的参数；

数据捕获部分，其捕获由所述传感器检测到的与来自所述参考操作者的所述输入相关联的参数；

处理单元，其将来自所述操作者的所述输入转换成用于细长医疗装置（EMD）和手术的操作自适应引导；以及

至少一个模块，其独立和协作地致动一个或多个EMD。

43.一种方法，包括：

从细长医疗装置的参考操作者捕获输入参数，捕获的输入参数包括至少一个运动或负载参数；

将所述捕获的输入参数转换成用于所述细长医疗装置的操作命令；以及

基于所述捕获的输入参数为所述细长医疗装置生成引导参数。

44.一种非暂时性计算机可读存储介质，其编码有能够通过计算系统的处理器执行的指令，所述计算机可读存储介质包括以下指令：

从机器人装置的参考操作者捕获输入参数，捕获的输入参数包括至少一个运动或负载参数；

将所述捕获的输入参数转换成用于所述机器人装置的操作命令；以及

基于所述捕获的输入参数为细长医疗装置生成引导参数。

45.一种计算机实现的方法，包括：

从机器人装置的参考操作者捕获输入参数，捕获的输入参数包括至少一个运动或负载参数；

将所述捕获的输入参数转换成用于所述机器人装置的操作命令；以及

基于所述捕获的输入参数为细长医疗装置生成引导参数。

46. 一种使用来自参考操作者的捕获参数来生成档案的数据捕获系统，包括：

用户接口，其接收来自参考操作者的输入，以用于一个或多个细长医疗装置（EMD）的操作；以及

传感器系统，其具有传感器，以捕获与来自所述参考操作者的所述输入相关联的参数；

其中，由所述传感器检测的参数包括以下至少一种：（a）线速度和线性力负载的组合；（b）旋转速度和旋转扭矩的组合；（c）位移和/或速度和/或加速度与线性力的组合；或者（d）角位移和/或角速度和/或角加速度与扭矩的组合。

47. 一种使用来自参考操作者的捕获参数来生成档案的数据捕获系统，包括：

用户接口，其接收来自参考操作者的输入，以用于一个或多个细长医疗装置（EMD）的操作；以及

传感器系统，其具有传感器，以捕获与来自所述参考操作者的所述输入相关联的参数；

其中，由所述传感器检测的参数包括运动参数、负载参数、位置、位移、频率、线速度、线性力、旋转速度或旋转扭矩中的两种或更多种的组合。

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