CN114868151A - 在外科手术期间确定被切除组织的体积的系统和方法 - Google Patents

Abstract

一种示例性组织体积检测系统在涉及从身体切除组织块的外科手术期间访问被切除组织块的多个深度数据集。随着被切除组织块的表面的不同部分被以将表面的不同部分顺序呈现给成像设备的方式由保持被切除组织块的器械呈现给成像设备，多个深度数据集中的每个深度数据集被捕获。在外科手术期间并基于深度数据集，系统生成三维(3D)占据图，该3D占据图包括被标识为被切除组织块所占据的一组体素。基于3D占据图并且仍在外科手术期间，系统确定被切除组织块的估计体积。还公开了对应的系统和方法。

Description

在外科手术期间确定被切除组织的体积的系统和方法

相关申请

本申请要求于2019年12月16日提交的题为“SYSTEMS AND METHODSFORDETERMINING A VOLUME OF RESECTED TISSUE DURING A SURGICAL PROCEDURE”的美国临时专利申请号62/948,500的优先权，其内容通过整体引用并入本文。

背景技术

各种类型的外科手术涉及从被手术操作的身体(例如，人类患者的身体、尸体、动物、训练装置等)切除组织块(例如，摘除、去除或以其他方式割除组织的肿块、样本或其他部分)。例如，被切除组织块可以合并整个器官或其他身体部分(例如，在阑尾切除术期间的阑尾等)或器官或其他身体部分的一部分(例如，在局部肾切除术期间的肾组织的一部分等)。

在切除组织块之后，出于各种原因可能需要确定被切除组织块的体积。例如，可能需要在与手术相关的文件(例如，稍后由手术团队成员、患者、保险提供方等参考的文件)中记录已移除的组织体积。作为另一个示例，可能需要将测量的已切除组织体积与基于术前计划预期要切除的组织的预期体积进行比较。通过这种方式，手术团队可以确保实际被切除组织体积至少与预期一样大，从而表明，例如，整个肿块已被切除，并且不会出现以后的风险或问题(例如，癌性生长物的转移等)。

发明内容

以下描述呈现了本文描述的系统和方法的一个或多个方面的简化概述。该概述不是对所有预期方面的广泛概述，并且既不旨在标识所有方面的关键或决定性要素，也不旨在描绘任何或所有方面的范围。其唯一目的是呈现本文描述的系统和方法的一个或多个方面，作为下文呈现的详细描述的前奏。

示例性系统包括存储指令的存储器和通信地耦合到存储器并被配置为执行指令的处理器。例如，在涉及从身体切除组织块的外科手术期间，处理器可以执行指令以访问被切除组织块的多个深度数据集。随着被切除组织块的表面的不同部分被以将表面的不同部分顺序呈现给成像设备的方式由保持被切除组织块的器械呈现给成像设备，该多个深度数据集中的每个深度数据集可以被捕获。处理器可进一步执行指令以在外科手术期间并基于多个深度数据集生成包括被标识为被切除组织块所占据的一组体素的三维(3D)占据图。此外，处理器可以执行指令以在外科手术期间并基于3D占据图确定被切除组织块的估计体积。

另一个示例性系统也包括存储指令的存储器和通信地耦合到存储器并被配置为执行指令的处理器。同样，在该示例中，处理器可以执行指令以在涉及从身体切除组织块的外科手术期间访问被切除组织块的多个深度数据集，其中随着被切除组织块的表面的不同部分被以将表面的不同部分顺序呈现给成像设备的方式由保持被切除组织块的器械呈现给成像设备，多个深度数据集中的每个深度数据集被捕获。处理器还可以执行指令以访问在外科手术之前确定的被切除组织块的预期体积，并且在外科手术期间并基于多个深度数据集生成3D占据图，该3D占据图包括被标识为被切除组织块所占据的一组体素。在执行指令以基于3D占据图确定被切除组织块的估计体积之后，处理器还可以将被切除组织块的估计体积与被切除组织块的预期体积进行比较，并向执行外科手术的手术团队的成员指示估计体积是否在预期体积的预定阈值内。所有这些操作都可以在外科手术期间由处理器执行，使得手术团队的成员可以在术中获知估计体积是否在预期体积的预定阈值内。

示例性方法由组织体积检测系统在涉及从身体切除组织块的外科手术期间执行。该方法包括访问被切除组织块的多个深度数据集，其中随着被切除组织块的表面的不同部分被以将表面的不同部分顺序呈现给成像设备的方式由保持被切除组织块的器械呈现给成像设备，多个深度数据集中的每个深度数据集被捕获。该方法进一步包括在外科手术期间并基于多个深度数据集生成3D占据图，该3D占据图包括被标识为被切除组织块所占据的一组体素。此外，该方法包括在外科手术期间并基于3D占据图确定被切除组织块的估计体积。

附图说明

附图图示了各种实施例并且是说明书的一部分。所图示的实施例仅是示例并且不限制本公开的范围。在整个附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元件。

图1图示了根据本文描述的原理用于在外科手术期间确定被切除组织的体积的示例性组织体积检测系统。

图2图示了根据本文描述的原理的示例性计算机辅助手术系统。

图3图示了根据本文描述的原理的示出图1的组织体积检测系统可以如何与其他系统一起与图2的计算机辅助手术系统集成和/或互操作的示例性框图。

图4图示了根据本文描述的原理随着被切除组织块的表面的不同部分呈现给成像设备如何捕获多个深度数据集的示例性方面。

图5图示了根据本文描述的原理的示例性多个深度数据集和可以包括在示例性多个深度数据集中的示例性内容。

图6图示了根据本文描述的原理的示例性方式，其中图5的多个深度数据集可以共同包括表示被切除组织块的整个表面的深度数据。

图7-10图示了根据本文描述的原理可以如何执行光线追踪操作以生成示例性3D占据图的示例性方面。

图11-14图示了根据本文描述的原理的各种附加体积检测技术的示例性方面，这些附加体积检测技术可用于验证关于图1-10描述的体积检测技术的准确性和/或细化结果。

图15图示了根据本文描述的原理用于在外科手术期间确定被切除组织的体积的示例性方法。

图16图示了根据本文描述的原理的示例性计算设备。

具体实施方式

本文描述了用于在外科手术期间确定被切除组织的体积的系统和方法。如上所述，可能有多种原因需要测量被切除组织块的体积，包括在总结外科手术的文件中记录体积，以确保整个肿瘤或其他不需要的生长物已经已按照术前计划移除，等等。虽然有多种方式可以在外科手术完成并且被切除组织块已从身体中取出后准确测量被切除组织块的体积，但在某些情况下，在组织切除后，在组织仍在体内的同时(即，在外科手术仍在进行的同时和在从体内取出组织之前)立即确定被切除组织块的体积，可能特别有用和有利。为此，本文所描述的方法和系统涉及在被切除组织块仍在体内的同时确定被切除组织块的体积的各种方式。

例如，示例性组织体积检测系统可以在涉及从身体切除组织块的外科手术期间访问被切除组织块的多个深度数据集。多个深度数据集中的每个深度数据集可以随着被切除组织块的表面的不同部分呈现给成像设备而被捕获。例如，保持切除组织块的器械可以将被切除组织块的表面的不同部分以顺序的方式呈现给成像设备，诸如通过在成像设备的视场中旋转被切除组织块以允许成像设备查看和捕获整个表面。

基于该多个深度数据集，并且还在外科手术期间(例如，随着外科手术正在进行并且被切除组织块仍在体内的同时)，组织体积检测系统可以生成三维(3D)占据图。例如，3D占据图可以包括被标识为被切除组织块所占据的一组体素。因此，组织体积检测系统然后可以基于3D占据图并且仍然在外科手术期间确定被切除组织块的估计体积。

尽管本文详细描述的这个示例和其他示例采用了被切除组织块的随着被切除组织块的各个部分呈现给成像设备而被捕获的多个深度数据集，但是应当理解，在某些示例中，可以对被切除组织块的表面的某些部分做出假设，这将允许仅基于单个捕获的深度数据集来确定估计体积。例如，示例性组织体积检测系统可以在涉及从身体切除组织块的外科手术期间访问随着被切除组织块的表面的特定部分被呈现给图像设备而被捕获的单个深度数据集。然后，基于该深度数据集并基于关于表面的呈现部分可以如何表示未被捕获和分析的表面的其他未呈现部分的一个或多个假设(例如，被切除组织块是对称的假设等)，示例性组织体积检测系统可以生成3D占据图，该3D占据图包括被标识为被切除组织块所占据的一组体素。因此，组织体积检测系统可以基于3D占据图并且仍然在外科手术期间确定被切除组织块的估计体积。应当理解，这种基于单个深度数据集的估计可能仅与所采用的关于组织的呈现部分如何表示未被呈现、捕获和/或分析的其他部分的一个或多个假设一样准确。

如上所述的组织体积检测系统可以提供各种优点和益处以促进外科手术并帮助手术团队执行该手术。例如，在其他优点和益处中，执行上述操作的组织体积检测系统可以使手术团队能够立即(即，在手术过程仍在进行的同时)确认被切除组织的肿块的体积没有比基于初步计划的预期小，从而通过确保整个肿块被正确切除来避免转移。例如，如果组织体积检测系统指示未成功切除整个预期肿块，则手术团队可能会调查并继续操作，以在同一外科手术期间潜在切除预期组织的剩余部分(例如，在身体仍处于麻醉状态的同时，在器械和成像设备仍在体内的同时等)，而不必在延长或随后的外科手术中移除器械和/或成像设备后将其重新引入身体内。

作为被配置为提供这些特定益处中的一些的组织体积检测系统的一个特定示例，示例性组织体积检测系统可以访问(例如，在涉及从身体切除组织块的外科手术期间)被切除组织块的多个深度数据集，其中随着被切除组织块的表面的不同部分被以将表面的不同部分顺序呈现给成像设备的方式由保持被切除组织块的器械呈现给成像设备，多个深度数据集中的每个深度数据集被捕获。该组织体积检测系统可以进一步访问被切除组织块的预期体积。例如，可以在外科手术之前确定预期体积，诸如基于为外科手术做准备而执行的术前扫描。

与上述的组织体积检测系统一样，该组织体积检测系统可以在外科手术期间并基于多个深度数据集生成3D占据图，该3D占据图包括被标识为被切除组织块所占据的一组体素，并且可以在外科手术期间并基于3D占据图确定被切除组织块的估计体积。此外，为了提供本文所述的一些特定益处，该组织体积检测系统可以被配置为在外科手术期间将被切除组织块的估计体积与被切除组织块的预期体积进行比较，并且在外科手术期间向执行外科手术的手术团队的成员(例如，外科医生)指示估计体积是否在预期体积的预定阈值内。如上所述，这可以为手术团队成员提供有价值的见解，了解切除是否成功和完成，或者在外科手术结束之前是否要切除更多组织。

除了术中确定被切除组织块的体积的这些益处之外，应当理解，使用本文所述的系统和方法也可能产生各种其他益处和优点，如果这些系统和方法在外科手术完成和/或被切除组织块被完全提取并从身体中移除后进行，也可能产生其中一些益处和优点。例如，通过以本文所述的任何方式测量被切除组织块的体积，可以记录外科手术的准确文件并以各种方式提供给可能参与该手术的人。例如，此类文件可能与已对其进行了外科手术的患者有关；与执行外科手术相关的外科医生、手术团队成员或组织(例如医院等)有关；与评估与外科手术相关的保险索赔的保险提供方有关；或与外科手术有任何适当联系的任何其他感兴趣方有关。

下面将描述关于诸如上述的组织体积检测系统可以如何在外科手术期间采用各种技术来确定被切除组织的体积的附加细节。虽然一种特定的体积检测技术(即上述涉及访问深度数据集、生成3D占据图和基于3D占据图确定估计体积的技术)将是以下描述的主要关注领域，但其他合适的体积检测技术也将在本文中进行描述，并且应当理解，本文中描述的任何体积检测技术可以作为独立技术单独使用，或者可以以服务于特定实现方式的任何方式与其他技术组合。例如，如下文将更详细描述的，特定体积检测技术可用作初步体积检测技术，并且本文描述的一种或多种附加体积检测技术可用作辅助体积检测技术，该辅助体积检测技术有助于验证初步体积检测技术的准确度，细化初步体积检测技术的结果，或以其他方式支持和加强使用初步体积检测技术执行的体积检测的功效。

尽管可以使用简写名称来指代本文所述的各种体积检测技术，但应理解，这些简写名称仅作为方便的标记，不应被解释为以任何方式限制可以采用的任何特定体积检测技术或其组合的可能性的广度。此类简写名称包括：1)“占据图”体积检测技术，诸如上面描述的和下面关于图1-10和15更详细描述的技术；2)将在下面诸如关于图11更详细地描述的“基于交互”的体积检测技术；3)将在下面诸如关于图12更详细地描述的“基于收缩包裹(shrink-wrap)的”体积检测技术；4)将在下文诸如关于图13更详细地描述的“基于力感测”的体积检测技术；5)将在下面诸如关于图14更详细地描述的“基于腔”的体积检测技术。

现在将参考附图更详细地描述各种实施例。所公开的系统和方法可以提供上述益处中的一个或多个益处和/或将在本文中变得显而易见的各种附加和/或替代益处。

图1图示了根据本文描述的原理在外科手术期间确定被切除组织的体积的示例性组织体积检测系统100(“系统100”)。在某些示例中，系统100可以包括在计算机辅助手术系统(诸如下面将关于图2描述的示例性计算机辅助手术系统)的一个或多个部件中、由其实现或连接到该计算机辅助手术系统的一个或多个部件。例如，在这样的示例中，系统100可以由计算机辅助手术系统(诸如操纵系统、用户控制系统或辅助系统)的一个或多个部件实现。在其他示例中，系统100可以由独立计算系统(例如，通信地耦合到计算机辅助手术系统或实现另一非手术应用或用例的独立计算系统)来实现。

如图1所示，系统100可以包括但不限于选择性地且通信地彼此耦合的存储设施102和处理设施104。设施102和104可各自包括一个或多个物理计算设备或由其实现，该物理计算设备包括硬件和/或软件部件，诸如处理器、存储器、存储驱动器、通信接口、存储在存储器中以供处理器执行的指令等。尽管设施102和104在图1中被示为单独的设施，但是设施102和104可以组合成更少的设施，诸如组合成单个设施，或者被分成可以服务于特定的实现方式的更多的设施。在一些示例中，设施102和104中的每一个可以分布在可以服务于特定的实现方式的多个设备和/或多个位置之间。

存储设施102可以维护(例如，存储)处理设施104用来执行本文描述的任何功能的可执行数据。例如，存储设施102可以存储指令106，该指令106可以由处理设施104执行以执行本文描述的操作中的一个或多个。指令106可以由任何合适的应用、软件、代码和/或其他可执行数据实例来实现。存储设施102还可以维护由处理设施104接收、生成、管理、使用和/或传输的任何数据。

处理设施104可以被配置为执行(例如，执行存储在存储设施102中的指令106以执行)与在外科手术期间确定被切除组织的体积相关联的各种操作。例如，为了使用占据图体积检测技术作为一个示例，处理设施104可以被配置为在涉及从身体切除组织块的外科手术期间访问被切除组织块的多个深度数据集。随着被切除组织块的表面的不同部分被以将表面的不同部分顺序呈现给成像设备的方式由保持被切除组织块的器械呈现给成像设备，被处理设施104访问的多个深度数据集中的每个深度数据集可以被捕获。在外科手术期间并且基于多个深度数据集，处理设施104可以以本文所述的任何方式生成3D占据图，该3D占据图包括被标识为被切除组织块所占据的一组体素。基于3D占据图(以及也在外科手术期间)，处理设施104可以确定(例如，计算、推算、估计等)被切除组织块的估计体积。

在某些示例中，处理设施104可以进一步被配置为执行附加操作以帮助提供本文所述的某些益处和优点。例如，处理设施104可以被配置为访问(例如，在外科手术期间或在外科手术开始之前)在外科手术之前(例如，基于术前扫描和计划等)已确定的被切除组织块的预期体积。因此，在生成3D占据图并确定被切除组织块的估计体积之后，并且在外科手术仍在进行的同时，处理设施104可以被配置为将被切除组织块的估计体积与被切除组织块的预期体积进行比较，并指示(例如，向执行外科手术的手术团队的成员)估计体积是否在预期体积的预定阈值内。

如已经描述的，系统100的各种实施方式可以被配置为在外科手术期间确定被切除组织的体积。如本文所用，如果手术是在外科手术进行的同时进行的，诸如在成像设备和/或可能保持被切除组织的手术器械从身体中取出之前，在身体被缝合和/或从麻醉中恢复过来之前(如果适用于外科手术)等等，则操作将被理解为在外科手术期间进行。为此，本文描述的操作可以实时执行(即，立即执行并且没有不当延迟，诸如通过处理包括捕获的深度数据的动态和时间敏感数据，同时数据保持相关和最新)。

上述操作以及可由处理设施104执行的其他操作在本文中更详细地描述。在以下描述中，对系统100执行的功能的任何引用可以理解为由处理设施104基于存储在存储设施102中的指令106执行。

如本文所用，外科手术可包括任何医疗程序，包括任何诊断、治疗性或治疗程序，其中在患者或其他受试者的身体上使用手动和/或器械技术以调查或治疗身体病症。外科手术可以在将被理解为包括与外科手术相关的任何体积空间的手术部位处进行。例如，手术部位可以包括在与手术程序相关联的空间中的患者或手术的其他受试者的身体的任何部分或多个部分。在某些示例中，手术部位可以完全设置在身体内，并且可以包括身体内靠近正在执行手术程序的空间。例如，对于在患者内部组织上执行的微创外科手术，手术部位可以包括表面组织、表面组织下方的解剖结构以及组织周围的空间，例如，用于操纵组织从而执行程序的手术器械所处的空间。在其他示例中，手术部位可以至少部分地位于患者体外。例如，对于正在对患者执行的开放式外科手术，手术部位的一部分可以在患者体内，而手术部位的另一部分(例如，一个或多个手术器械可能所处的组织周围的空间)可以在患者体外。

图2图示了示例性计算机辅助手术系统(“手术系统200”)。如图所示，手术系统200可以包括相互通信地耦合的操纵系统202、用户控制系统204(本文也称为外科医生控制台)和辅助系统206(本文也称为辅助控制台)。手术团队可以利用手术系统200对患者208的身体执行计算机辅助外科手术。如图所示，手术团队可以包括外科医生210-1、助理210-2、护士210-3和麻醉师210-4，他们都可以统称为“手术团队成员210”。额外的或替代的手术团队成员可以在可以服务于特定的实施方式的外科手术期的期间出现。

尽管图2图示了正在进行的微创外科手术，但应当理解，手术系统200可以类似地用于执行开放式外科手术或可以类似地受益于手术系统200的准确性和便利性的其他类型的外科手术。此外，应当理解，可以贯穿使用手术系统200的外科手术期不仅可以包括外科手术的操作阶段，如图2所示，而且还可以包括术前、术后和/或其他合适的外科手术的各个阶段。

如图2所示，操纵系统202可以包括多个操纵器臂212(例如，操纵器臂212-1到212-4)，多个手术器械和/或其他工具(例如，诸如内窥镜、超声工具等的成像设备)可以与其耦合。每个手术器械可以通过任何合适的治疗性器械(例如，具有组织相互作用功能的工具)、诊断器械或可以用于对患者208进行计算机辅助外科手术(例如，通过至少部分插入患者208体内并被操纵以对患者208执行计算机辅助外科手术)的器械等来实现。在一些示例中，手术器械中的一个或多个可以包括力感测能力和/或其他感测能力。在一些示例中，成像设备可以通过内窥镜设备或另一合适的成像设备(诸如连接到手术器械或与手术器械耦合的超声模块)来实施。虽然操纵系统202在本文中被描绘和描述为包括四个操纵器臂212，但是应当认识到操纵系统202可以仅包括单个操纵器臂212或可以用于特定的实施方式的任何其他数量的操纵器臂。

操纵器臂212以及附接到操纵器臂212的手术器械和/或成像设备可以包括一个或多个位移换能器、取向传感器和/或用于生成原始(即未校正的)运动学信息的位置传感器。在一些示例中，系统100和/或手术系统200可以被配置为使用运动学信息来跟踪(例如，确定其位置)手术器械和/或成像设备(以及由器械保持或连接到器械和/或成像设备的任何东西，诸如缩回的组织块、用于缝合的针或其他此类手术工具等)和/或对其控制。

用户控制系统204可以被配置为便于外科医生210-1控制操纵器臂212和附接到操纵器臂212的手术器械和/或成像设备。例如，外科医生210-1可以与用户控制系统204交互以远程移动或操纵操纵器臂212和附接到其上的器械或设备。为此，用户控制系统204可以向外科医生210-1提供如由成像设备捕获的与患者208相关联的手术部位的图像。在某些示例中，用户控制系统204可以包括具有两个显示器的立体查看器，其中外科医生210-1可以查看与患者208相关联并且由立体成像设备生成的手术部位的立体图像。捕获的图像以及由系统100生成的数据或通知可以由用户控制系统204显示以促进外科医生210-1利用附接到操纵器臂212的手术器械执行一个或多个程序。

为了促进在外科手术期间控制手术器械和成像设备，用户控制系统204可以包括一组主控件。这些主控件可由外科医生210-1操纵以控制器械和/或成像设备的移动，诸如通过利用机器人和/或远程操作技术。主控件可以被配置为检测外科医生210-1的各种手、手腕和手指运动。以此方式，外科医生210-1可以使用一个或多个手术器械和成像设备直观地执行程序。

辅助系统206可以包括被配置为执行手术系统200的主要处理操作的一个或多个计算设备。在这样的配置中，包括在辅助系统206中的一个或多个计算设备可以控制和/或协调由手术系统200的各种其他部件(例如，操纵系统202和用户控制系统204)执行的操作。例如，用户控制系统204中包括的计算设备可以借助于辅助系统206中包括的一个或多个计算设备向操纵系统202发送指令。作为另一示例，辅助系统206可以接收(例如，从操纵系统202)并且可以处理代表由成像设备捕获的图像的图像数据。

在一些示例中，辅助系统206可以被配置为向手术团队成员210呈现视觉内容，手术团队成员210可能对在用户控制系统204处提供给外科医生110-1的图像没有访问权。为此，辅助系统206可以包括被配置为显示捕获的图像、一个或多个用户界面、系统100生成的通知或信息、与患者208和/或外科手术相关的信息和/或可以服务于特定实现方式的任何其他视觉内容的显示监视器214。在一些示例中，显示监视器214可以显示手术部位的增强现实图像，该图像包括实时视频捕获以及与图像同时显示的诸如文本和/或图形内容(例如，术前生成的解剖模型、上下文信息等)的增强。在一些实施例中，显示监视器214由触摸屏显示器实现，手术团队成员210可以与其交互(例如，通过触摸手势)以向手术系统200提供用户输入。

操纵系统202、用户控制系统204和辅助系统206可以以任何合适的方式彼此通信地耦合。例如，如图2所示，操纵系统202、用户控制系统204和辅助系统206可以通过控制线216通信耦合，控制线116可以代表可以用于特定实施方式的任何有线或无线通信链路。为此，操纵系统202、用户控制系统204和辅助系统206可以各自包括一个或多个有线或无线通信接口，诸如一个或多个局域网接口、Wi-Fi网络接口、蜂窝接口等。

图3图示了示例性框图300，其示出了系统100可以如何与其他系统一起与手术系统200集成和/或互操作。具体地，如图所示，框图300描绘了与系统100一起与手术系统200一起集成或耦合的图像捕获系统302、器械控制系统304和呈现系统306。

在各种实施例中，系统100可以由手术系统200实施或集成到手术系统200中，而在其他实施例中，系统100可以与手术系统200分离但可通信地耦合到手术系统200。例如，系统100可以从手术系统200接收输入并向手术系统200提供输出和/或可以从手术系统200访问手术部位的图像、关于手术部位的信息和/或关于手术系统200的信息。系统100可以使用该访问的图像和/或信息来执行本文所述的任何体积检测技术，以确定外科手术期间被切除组织的体积。以类似的方式，图像捕获系统302、器械控制系统304、呈现系统306和/或它们的任何组合可以由手术系统200实施(例如集成到)，或者如果与手术系统200分离，则可以与手术系统200通信地耦合并且由该手术系统200的处理资源控制。现在将更详细地描述系统302到306中的每一个。

图像捕获系统302可以包括内窥镜或另一合适的成像设备以及在某些示例中的计算资源，该计算资源被配置为处理由成像设备捕获的数据(例如，图像数据、视频数据、深度数据、元数据等)和/或生成此类数据并将其提供给系统100。在某些示例中，包括在图像捕获系统302内的成像设备可以实现为立体成像设备(例如，立体内窥镜)，其包括立体成像元件，诸如以预先配置的距离分开设置的双捕获元件，以便提供被配置为利用外科医生的立体视觉使用立体内窥镜来观察手术部位的图像数据。在这样的实施方式中，系统100可以通过生成多个深度数据集中的每一个来执行对多个深度数据集的访问。例如，深度数据集可以通过使用立体深度检测技术确定被切除组织块的表面的相应部分的深度数据来生成，该立体深度检测技术采用立体成像设备的立体成像元件。例如，系统100可以关联由立体成像元件中的每一个从它们各自的有利点捕获的表面点，并且三角测量(例如，基于两个成像元件的有利点之间的已知预配置距离)这些表面点中的每一个与成像设备有多远。以这种方式，图像捕获系统302可以检测代表手术部位(例如，包括可能存在的任何器械和/或被切除组织)的深度数据并(例如，通过手术系统200)与捕获的图像数据一起向系统100提供。

在某些示例中，图像捕获系统302可以包括单视场成像设备而不是立体成像设备。在这些或其他示例中，可以采用其他深度检测技术来生成图像捕获系统302提供给系统100的多个深度数据集。例如，与被配置为捕获代表手术场景的图像数据的一个或多个成像设备一起，图像捕获系统302还可以包括或实施一个或多个深度捕获设备，该深度捕获设备根据诸如飞行时间深度检测等技术来操作。下面将更详细地描述由图像捕获系统302生成并且为系统100提供访问的深度数据集。

器械控制系统304可以包括任何合适的手术器械和/或用于促进使用可以服务于特定实现方式的器械的处理或控制资源或由其来实现。例如，在一些示例中，器械控制系统可以包括一个或多个组织操纵器械(例如，切割器械、抓握器械等)，该组织操纵器械被配置为在外科手术期间使用以切除组织块和/或以将被切除组织块的表面的不同部分顺序地呈现给包括在图像捕获系统302内的成像设备的方式保持被切除组织块。在一些实施方式中，器械控制系统304可以包括力传感器，诸如位移换能器、取向传感器和/或位置传感器，该力传感器检测保持和移动由器械保持的对象(例如，被切除组织块)所需的力的量，并且用于生成原始运动学信息，以便以本文所述的任何方式使用。

呈现系统306可以包括用于向用户诸如手术团队成员210呈现信息的任何合适的显示屏和/或处理资源或由其实现，该用户可以代表例如外科医生210-1或团队的执行外科手术的任何其他成员。在一些示例中，系统100可以被配置为通过呈现系统306来呈现信息。例如，系统100可以在外科手术期间使用呈现系统306来提供被切除组织块的估计体积以呈现给手术团队成员210。

图4-6图示了框图300中所示的各种系统可以如何互操作以捕获、生成和/或以其他方式访问特定被切除组织块的多个深度数据集或提供对其访问的各个方面。更具体地，图4示出了随着被切除组织块的表面的不同部分呈现给示例性成像设备如何可以捕获多个深度数据集的示例性方面，图5示出了示例性的多个深度数据集和可以包括在其中的示例性内容，以及图6示出了图5的多个深度数据集可以共同包括代表被切除组织块的整个表面的深度数据的示例性方式。

参考图4，多个快照400(例如，快照400-1到400-6)沿时间线在时间402的各个时刻(例如，时刻402-T1到402-T6)示出。如快照400-1中的附图标记所示，六个快照400中的每一个都描绘了由手术器械406保持的被切除组织块404。应当理解，从快照400中所示的有利点，被切除组织块404被定位为遮蔽器械406的大部分，使得只能看到器械的抓握元件的尖端；然而，显示更多器械406的其他有利点在本文的其他图中示出。此外，每个快照400描绘了成像设备408(例如，立体内窥镜)，其具有根据视场410的被切除组织块404和器械406的视图。

应当理解，在每个时刻402所示的每个元件仅是示例性元件并且可以以可以服务于特定实现方式的任何方式来实现。例如，被切除组织块404可以被实施为任何组织肿块(例如，被切除肿块、被摘除肿块等)或希望确定其体积的其他对象，并且器械406可以由任何手术器械或被配置为以允许组织旋转并如图所示呈现给成像设备408的方式保持被切除组织块404的其他对象实现。类似地，成像设备408可以被实现为包括在图像捕获系统302内并且被配置为用于在外科手术期间捕获与手术部位相关联的图像和/或深度数据的任何合适的成像设备。视场410可以是任何合适的视场，包括比图4中所示的更窄或更宽的视场。

当器械406以快照400-1到400-6中所示的各个取向中的每一个将被切除组织块404呈现给成像设备408时，图像捕获系统302可以使用成像设备408来捕获被切除组织块404的相应深度数据集。如上所述，系统100可以指导这些深度数据集的捕获和生成，并且可以随着深度数据被捕获而从图像捕获系统302访问多个深度数据集。

为了说明，图5示出了沿着图4所示的相同时间线的示例性多个深度数据集500(例如，深度数据集500-1到500-6)，以指示捕获每个深度数据集的相应时刻402。因此，应当理解，当被切除组织块404的表面的一个特定部分被呈现给成像设备408时，深度数据集500-1在时刻402-T1被捕获，当被切除组织块404的表面的不同(但重叠)部分呈现给成像设备408时，深度数据集500-2在时刻402-T2被捕获，等等。

在时间线和各个深度数据集500之上，图5进一步图示了通用深度数据集500，其指示可以包括在各个深度数据集500-1到500-6中的任何一个或所有中的示例性数据类型。具体地，如图所示，多个深度数据集中的每个深度数据集500对于被切除组织块404的表面的相应部分可以包括：代表表面的相应部分的深度数据402(“组织表面的部分的深度”)；随着被切除组织块404的表面的相应部分由器械406呈现给成像设备408而代表成像设备408的姿态的元数据504(“捕获组织表面的成像设备的姿态”)；以及随着被切除组织块404的表面的相应部分由器械406呈现给成像设备408而代表器械406的姿态的元数据506(“保持组织的器械的姿态”)。

虽然深度数据集500的某些部分(或在一些实施方式中，其全部)可以由图像捕获系统302基于由成像设备408捕获的数据来生成，但是应当理解，可以由其他系统(诸如器械控制系统304)生成某些深度数据集500中包括的其他数据。例如，元数据504和/或506中的一些或全部可以相对于局部坐标系或全局坐标系来表示并且基于由器械控制系统304跟踪的运动学或其他数据生成。器械控制系统304可以跟踪例如器械406相对于成像设备408的相应位置，或者可以跟踪这些位置相对于特定坐标系两者。如以下将更详细地描述和说明的，可以分析并共同使用多个深度数据集500中包括的所有数据502到506以生成系统100可以用来确定被切除组织块404的估计体积的3D占据图。

返回到图4，各个快照400显示，在每个时刻402，器械406通过随着时间的进行顺序地朝着视场410旋转不同部分来将被切除组织块404的表面的不同部分呈现给成像设备408。具体地，如图所示，器械406在时刻402-T1(参见快照400-1)将被切除组织块404的表面的一部分呈现给成像设备408，然后随时间推移旋转被切除组织块404，使得被切除组织块404的所有其他部分被顺序地呈现给成像设备408(参见快照400-2到400-6)。最终，通过随着被切除组织块404以这种方式顺序呈现给成像设备408而在每个时刻402捕获相应的深度数据集500，系统100可以获得对足够数据的访问以生成被切除组织块404的将允许确定(即，准确估计)被切除组织块404的体积的3D占据图。也就是说，由于图4所示的被切除组织块404的旋转，系统100访问的用于被切除组织块404的多个深度数据集500可以共同包括代表被切除组织块404的整个表面的深度数据。

为了说明，图6示出了由成像设备408执行的深度和图像捕获的表示，如果深度和图像捕获由多个成像设备408同时执行，而不是如图4中的实际情况那样，通过在一段时间内由单个成像设备408单独执行。具体地，图6示出了在多个成像设备408的中心的被切除组织块404和器械606，每个成像设备408与不同的视场410(即，视场410-1到410-6)相关联。视场410-1到410-6分别对应于如图4所示的成像设备408在沿时间线的六个不同时刻402的每一个处的视场410。如图所示，六个视场410能够共同地从围绕被切除组织块404的所有角度捕获被切除组织块404的整个表面。应当理解，虽然为了便于在图4和6中说明，每个视场410的不同有利点仅以二维显示，但可采用围绕被切除组织块404的三维有利点来捕获被切除组织块404在三维中的整个表面。

如现在将更详细地描述的，被捕获以共同表示(诸如图6所示)被切除组织块404的表面的所有部分的深度数据集可以由系统100处理以生成3D占据图，被切除组织块404的体积估计可以基于该3D占据图。可以以任何合适的方式生成这样的3D占据图。例如，在某些实施方式中，系统100可以通过执行光线追踪操作来生成3D占据图。

如本文所使用的，光线追踪操作可以涉及一组虚拟光线，这些虚拟光线被模拟为从与成像设备相关联的点延伸到身体中执行外科手术的各个交叉点。在一些示例中，这样的光线追踪操作可以包括确定该一组虚拟光线中的一条或多条虚拟光线与被切除组织块404的表面上的一个或多个点相交，并且确定该一组虚拟光线中的一条或多条其他虚拟光线不与被切除组织块404的表面相交。因此，基于光线追踪操作，系统100可以在由系统存储的体素数据结构内分配用于实现3D占据图的被切除组织块404表面上的每个点的相应占据体素，作为光线追踪操作的一部分，虚拟光线被确定为与这些点相交。

为了说明，图7-10图示了系统100可以如何实施光线追踪操作以生成3D占据图的示例性方面。更具体地，图7示出了用于涉及被切除组织块404、器械406和成像设备408的光线追踪操作的一组示例性虚拟光线，而图8-10中的每一个示出了叠加在图7的元件上的3D占据图(例如，由体素数据结构实现的3D占据图)的表示，从而说明光线追踪技术如何操作以基于深度数据集500对被切除组织块404进行体素化。

参考图7，由系统100执行的光线追踪操作(例如，由系统100指导并使用本文所述的其他系统(诸如图像捕获系统302)的各种元件来实现)被显示为包括一组虚拟光线702。如图所示，虚拟光线702被模拟为从与成像设备408相关联的点704延伸。虽然在图7中仅明确标记了少数虚拟光线702，但图7中所示从点704延伸的每条虚拟光线可以理解为包括在一组虚拟光线702中。在该示例中，点704被示为位于成像设备408的近侧尖端的中心的位置。这样，如图所示，从点704延伸的虚拟光线702可以与成像设备408的视场410对齐并横跨视场410分布。

每条虚拟光线702被示为从点704延伸到身体中的一个或多个交叉点(例如，虚拟光线702相交的手术部位处的表面的表面点)。例如，虚拟光线702相交的交叉点包括被切除组织块404表面上的点、器械406表面上的点和表示存在于手术部位处的其他组织和/或对象(即，除被切除组织块404和保持被切除组织块404的手术器械406之外的组织和/或对象)的背景706的表面上的点。图7所示的光线追踪操作可以包括由系统100基于深度数据集500确定一组虚拟光线702中的一条或多条虚拟光线702与被切除组织块404的表面上的一个或多个点相交(或与器械406表面上与被切除组织块404邻接的一个或多个点相交)，并且确定该一组虚拟光线702的一条或多条其他虚拟光线702不与被切除组织块404(或器械406)的表面相交。

当确定特定光线702与被切除组织块404或器械406的表面相交时，系统100可以在实现3D占据图的体素数据结构内分配体素，而当确定特定光线702与背景706的表面相交时，系统100可以避免在体素数据结构内分配体素。为了说明，图8示出了图7中所示的所有相同元件以及覆盖在虚拟光线702的与手术部位处的表面的交叉点上的多个体素802。体素802在图8中示出以图示系统100可以在体素数据结构中分配的数据的视觉表示，该体素数据结构由系统100存储以实现3D占据图。例如，系统100可以将这样的体素数据结构存储在存储设施102内或系统100可以访问的另一个这样的存储设施内。虽然在图8中为了清楚说明而以二维显示，但应理解，每个体素802(以及将在下面的图9和图10中描绘的其他体素)可以实现为根据坐标系(例如，与手术部位相关的坐标系)与三维空间中的特定点相关联的立方体。

通过分配每个体素802，系统100有效地存储指示手术部位处的特定3D点被占据的数据，而系统100放弃(abstain)分配的手术部位处的其他3D点被指示为未被占据。因此，如图所示，基于以上述方式生成和访问的被切除组织块404的深度数据集，不同的分配体素802(将被理解为指的是图8中所示的所有小方块，而不仅仅是明确标记为802的那些)被存储以对应于每条虚拟光线702和每个表面的每个交叉点。

每当检测到虚拟光线702与表面上的交叉点相交时，系统100可被配置为分割与被切除组织块404的相交以及与未确定体积的手术部位处的其他对象的相交。这种分割可以以任何合适的方式执行，诸如例如，通过使用基于先前外科手术训练的机器学习技术，以区分组织与手术器械的各种部件(例如，钳口、腕部、轴等)和/或可能存在于手术部位处的其他对象。另外，机器学习和/或深度数据可以在分割过程期间用于区分被切除组织块404的组织与可能存在于背景706内的组织。

系统100可以使用任何各种合适的技术来考虑器械406的体积，以避免将器械406的体积包括在对被切除组织块404的最终体积估计中。例如，一种这样的技术可以涉及访问器械406或其特定部件(例如，器械的抓握元件或钳口)的预定体积数据。这样的体积数据可以作为可用于器械406的计算机辅助设计(“CAD”)模型的一部分来访问，或者体积数据可能已经被预先测量并存储在系统100可访问的存储位置中。在这样的示例中，系统100可以在光线追踪操作期间将器械406(或至少其特定部件)视为被切除组织块404的体积的一部分，并且可以稍后减去器械的已知预定体积以准确地仅估计被切除组织块404的体积。

作为另一个示例，系统100可以基于器械406的已知尺寸(例如，来自CAD模型等)来考虑器械406。例如，系统100可以检测(例如，使用机器学习或如上所述的另一种合适的技术)交叉点何时在器械406的表面上，并且作为响应，可以考虑器械406的已知厚度以分配对应的组织交叉点应该所处的体素802。

随着执行光线追踪以绘制出虚拟地进入被切除组织块404然后从被切除组织块404返回的虚拟光线702的入口点和出口点，可以假设被切除组织块404是实心的(即，而不是空心的)，使得沿着入口交叉点和出口交叉点之间的虚拟光线702的体素也可以被分配为占据体素。更具体地，系统100可以确定虚拟光线702中的至少一个与被切除组织块404的表面上的第一点相交，并且可以进一步确定虚拟光线702在穿过被切除组织块404之后与被切除组织块404的表面上的第二点相交。因此，系统100可以通过在体素数据结构内分配与设置在被切除组织块404的表面上的第一点和第二点之间的被切除组织块404内的相应内部点相关联的附加占据体素来继续生成3D占据图。

为了说明，图9示出了在图8中示出的所有相同的占据体素802以及各种内部占据体素902，这些内部占据体素902随着虚拟光线702穿过被切除组织块404而沿着虚拟光线702的入口点和出口点之间的每条虚拟光线702填充。为了在图示中区分占据体素802和占据体素902(因为明确标记任一类型的每个体素并不实际)，占据体素802在图9中以黑色阴影显示，而占据体素902在图9中保持以无阴影白色显示。

除了为被切除组织块404的表面点的分配体素802和为被切除组织块404的内部点的分配体素902之外，系统100可以进一步被配置为自动填充体素数据结构中可能没有与该一组虚拟光线702中的任何虚拟光线702明确地相交或横穿但是仍然可能被切除组织块404占据的其他孔。例如，作为生成3D占据图的一部分，系统100可以在体素数据结构内为被切除组织块404的表面上满足特定标准的一个或多个点分配一个或多个附加占据体素。具体地，例如，系统100可以将一个或多个附加占据体素分配给被切除组织块404的表面点，该表面点1)不是由光线追踪操作确定以与一组虚拟光线702中的虚拟光线702相交的表面点，以及2)设置在被切除组织块404的表面上的至少两个点之间的由光线追踪操作确定以与该一组虚拟光线702中的虚拟光线702相交的表面点。以这种方式，系统100可以通过假设大多数表面点将与相邻表面点相似，即使虚拟光线的分辨率不足以捕获所有可能的表面点，也可以“平滑”3D占据图中的被切除组织块404的体素化表示的表面。

类似地，一旦这些附加的表面点已经被填充，使得3D占据图包括具有邻近外表面的被切除组织块404的体素化表示，则可以类似地填充某些附加的内部体素以使体素化表示成为实心而没有空心区域。

为了说明，图10示出了已经在图8和图9中介绍和描述的所有相同的占据体素802和902，以及根据上述平滑函数或其他合适的平滑或间隙填充函数填充的各种附加表面体素1002和附加内部体素1004。为了在图示中区分占据体素802和902与占据体素1002和1004(因为明确标记任何这些类别的每个体素是不切实际的)，占据体素802和902在图10中以黑色阴影显示而占据体素1002和1004则保持以无阴影白色显示。

如图10中的二维所示，在系统100执行光线追踪操作以生成被切除组织块404的3D占据图之后，将所有占据体素(即，图10中的体素802、902、1002和1004)的体积求和产生了对被切除组织块404的体积的良好估计。尽管为了说明清楚起见在这些示例中仅示出了两个维度，但是应当理解，体素是用于构建体素化3D表示的3D分量，其类似于本文图中所示的像素化2D表示。此外，虽然仅从单个点704说明了光线追踪技术，但应当理解，通过考虑来自多个有利点(例如，与快照400中所示的每个取向相关联的类似于点704的点)的光线追踪结果，可以使估计更加准确。通过使用高分辨率光线追踪操作、高分辨率深度数据等，也可以使估计最准确。

如上所述，到目前为止已经详细描述的体积检测技术(即，例如，通过访问多个深度数据集、生成3D占据图并确定被切除组织块的体积来执行的占据图体积检测技术)可以在各种示例中通过实现相同目标的其他合适的检测技术来补充或替代。具体地，在某些实施例中，系统100可以被配置为除了实施占据图体积检测技术之外还实施附加体积检测技术，该附加体积检测技术被配置为通过验证占据图体积检测技术的准确性、通过细化使用占据图体积检测技术确定的估计体积、通过确定要由占据图体积检测技术验证或细化的切除组织块的体积或通过其他方式补充和/或改进使用占据图体积检测技术执行的操作来补充占据图体积检测技术。

在其他实施例中，系统100可以被配置为用作为初步体积检测技术的附加体积检测技术中的一种代替占据图体积检测技术。在这些示例中的某些示例中，该初步体积检测技术本身可以由占据图体积检测技术或本文描述的任何其他体积检测技术来补充。

系统100可以执行可以服务于特定实现方式的任何体积检测技术。例如，如上所述，合适的体积检测技术不仅可以包括上面详细描述的占据图体积检测技术，还可以包括体积检测技术，诸如基于交互的体积检测技术、基于收缩包裹的体积检测技术、基于力感测的体积检测技术、基于腔的体积检测技术和/或它们的任何组合。每种附加体积检测技术(即，基于交互的体积检测技术、基于收缩包裹的体积检测技术、基于力感测的体积检测技术和基于腔的体积检测技术)现在将关于图11-14更详细地描述。

系统100可以通过与手术团队成员(例如，外科医生)交互(例如，提示和/或从其接收用户输入)来执行基于交互的体积检测技术，以获得确定被切除组织块的估计体积的帮助。例如，系统100可以被配置为接收代表几何形状参数的用户输入，该几何形状具有定义为参数的函数的体积。当提供用户输入时，系统100可以向手术团队成员提供与被切除组织块相关的几何形状的表示。例如，该表示可以被配置为便于手术团队成员选择参数，从而使几何形状的体积接近于被切除组织块的体积。因此，基于由接收到的用户输入表示的参数的几何形状的体积，系统100可以确定被切除组织块的估计体积(或者，如果基于交互的体积检测技术被用作补充体积检测技术，则系统100可以确定被切除组织块的附加估计体积，该附加估计体积可用于通过验证或细化初步估计来补充先前估计的初步体积估计)。

为了说明，图11示出了呈现给手术团队成员的显示屏1102的两个视图1100(即，视图1100-1和1100-2)。显示屏1102可以表示内置在用户控制系统204中以供外科医生210-1使用的立体观察器、内置在辅助系统206中以供手术团队成员210-2至210-4使用的显示监视器214或由呈现系统306的任何实现方式呈现的其他合适显示器。

如视图1100-1中所示，与参数1106相关联的几何形状1104在显示屏1102上相对于被切除组织块404和保持被切除组织块404的手术器械406来表示。在该示例中，几何形状1104表示球体并且参数1106被示为球体的半径。然而，在其他示例中，应当理解几何形状可以是任何合适的3D几何形状，其体积可以容易地作为参数1106的函数来计算。例如，正如由几何形状1104表示的球体体积可以通过球体体积的公知公式定义为半径参数406的函数(即，通过立方参数406并将其乘以4π/3)，其他几何形状(诸如立方体、直角棱镜、圆柱体、角锥体等)的体积可以类似地定义为一个或两个基本参数如半径、长度、宽度等的函数。

通过查看显示屏1102上所显示的与被切除组织块404相关的几何形状1104的表示，手术团队成员可以提供输入以调整参数1106以使几何形状1104的体积接近于被切除组织块404的体积。例如，如视图1100-2中所示，手术团队成员可以提供缩短半径参数1106的输入，直到几何形状的球体1104的体积非常接近被切除组织块1104的体积(在本示例中，被切除组织块本身的形状类似于球体的形状)。一旦手术团队成员满意几何形状1104接近于被切除组织块404的大小和形状，系统100可以确定并提供几何形状1104的体积，其可以充当被切除组织块404的体积的代替。

图11所示的基于交互的体积检测技术可以以各种方式进行定制，以便对手术团队成员有效、准确且易于使用。例如，在某些实施方式中，系统100可以提供不同类型的几何形状(包括用几何形状1104示出的球体)的选择，用户可以从中选择以最佳匹配要被测量的特定被切除组织块的形状。例如，如果被切除组织块更像圆柱体而不是球体，则系统100可以接受来自手术团队成员的选择圆柱几何形状的输入，该圆柱几何形状的体积由手术团队成员可以选择的半径和长度参数定义以使圆柱体在体积上接近被切除组织块。在其他实施方式中，系统100可以从不同类型的可用几何形状中自动选择以尝试接近被切除组织块的形状，或者系统100可以允许用户绘制或以其他方式创建他或她自己的期望几何形状。

正如器械406在上述占据图体积检测技术中用于旋转并在成像设备前面呈现被切除组织块404一样，器械406可以类似地用于旋转被切除组织块404以随着手术团队成员调整参数1106以适当地调整几何形状1104的大小而从多个角度观看。以这种方式，几何形状可以快速且方便地确定大小并修改为用于被切除组织块404的良好代替(即，其体积可以容易地基于几何形状的体积计算为参数1106的函数的代替)。如上所述，系统100可以被配置为考虑器械406的以任何合适的方式与被切除组织块404接触的部分的体积。例如，系统100可以自动地基于几何形状1104的体积从被切除组织块404估计的体积中减去器械406的抓握元件的尖端的预定体积(即，器械406的与被切除组织块404直接接触并且包括在几何形状1104内的部分)。

在一些示例中，不是从手术团队成员接收用户输入来调整参数1106，而是系统100可以被配置为使用人工智能(例如，机器学习等)或其他合适的技术来自动调整参数1106。在这种情况下，系统100(以对人类用户不实用的方式)调整更多参数以将更多细微差别合并到计算其体积的最终几何形状中可能是实用的。例如，基于收缩包裹的体积检测技术被配置为以这种方式操作。

在基于收缩包裹的体积检测技术中，系统100可以将几何形状划分为多个可单独调整大小的扇形，其中每个可单独调整大小的扇形具有定义为与可单独调整大小的扇形相关联的参数的函数的体积，并且其中几何形状的体积被定义为所有可单独调整大小的扇形的体积的总和。不是针对这些单独参数中的每一个请求用户输入(这对于用户手动提供可能不实用或不方便)，而是系统100可以自动设置定义多个可单独调整大小的扇形中的每一个的体积的相应参数，以这种方式使可单独调整大小的扇形与被切除组织块的表面的对应部分相吻合。然后，系统100可以通过在已经设置相应参数之后对所有多个可单独调整大小的扇形的体积求和来确定几何形状的体积，并且基于该几何形状的体积，系统100可以确定被切除组织块的估计体积(或者，如果基于收缩包裹的体积检测技术被用作补充体积检测技术，则系统100可以确定可用于通过验证或细化初步估计来补充先前确定的初步体积估计的被切除组织块的附加估计体积)。

为了说明，图12示出了上面关于图11描述的显示屏1102的两个视图1200(即，视图1200-1和1200-2)。如视图1200-1所示，与几何形状1104相似的球形几何形状被示为被划分为多个可单独调整大小的扇形1204(即，扇形1204-1到1204-6)，每个扇形与相应的参数1206(即，分别为参数1206-1到1206-6)相关联。正如几何形状1104的球体的体积可以容易地作为参数1106的函数来计算，图12中每个扇形1204的相应体积可以容易地作为其相应参数1206的函数来计算。然后可以容易地计算所有扇形的体积之和以确定整个几何形状的体积。因此，在这种体积检测技术中，系统100可以被配置为自动调整每个相应的参数1206，以使可单独调整大小的扇形1204以类似于某些塑料当在收缩包装过程中被施加热量时如何吻合底层形状的方式与被切除组织块404的表面尽可能紧密地吻合。视图1200-2图示了在系统100已调整每个单独的参数1206以使扇形1204与被切除组织块404的表面吻合之后的每个扇形1204。

系统100可以以任何合适的方式和/或使用任何合适的技术或技法在基于收缩包裹的体积检测技术中为每个扇形1204确定合适的参数1206。例如，系统100可以被配置为确定被切除组织块404的深度数据的点云，并且可以使用带符号的距离函数(“SDF”)来确定点云中的每个点与被切除组织块404周围的几何形状的特定扇形1204的表面的接近程度。

在基于力感测的体积检测技术中，系统100可以被配置为确定施加到手术器械以允许器械将被切除组织块保持在适当位置的力值。基于该力值，系统100可以确定被切除组织块的质量(例如，基于力校准参数，因为较大的被切除组织块比较小的被切除组织块需要更大的力值来将其保持在适当位置)。基于被切除组织块的质量，系统100可以确定被切除组织块的估计体积。例如，系统100可以访问被切除组织块的估计密度值，并且基于力值和估计的密度值，系统100可以确定被切除组织块的估计体积(或者，如果基于力感测的体积检测技术被用作补充体积检测技术，则系统100可以确定被切除组织块的附加估计体积，该附加估计体积可以用于通过验证或细化初步估计来补充先前确定的初步体积估计)。

为了说明，图13示出了包括力系统1302的基于力感测的体积检测技术的示例性方面，该力系统1302向与将被切除组织块404保持在适当位置的器械406相关联的关节1304施加力。如图所示，力系统1302包含在系统100内或与系统100通信地耦合(例如，并由系统100控制)。在图13中，力系统1302使用以上述方式确定和提供的运动学数据来引导一个或多个关节，诸如操纵器臂(例如，操纵器臂212中的一个)的关节1304，其以手术团队成员210可以选择的任何方式移动和控制器械406。然而，当器械406保持诸如被切除组织块404的对象时，与器械406未保持这种对象的情况相比，力系统1302可能必须引导由关节1304施加的更大的力值。

例如，力系统1302可以报告当器械406没有保持任何东西时需要第一量的扭矩来移动或支撑器械406，并且在被切除组织块404在由器械406保持时需要第二量的扭矩来移动或支撑器械406。因此，系统100可以从第二力值中减去第一力值以确定移动或支撑被切除组织块404需要多少扭矩，这可以直接指示被切除组织块404的重量和/或质量。

一旦系统404已经确定了被切除组织块404的质量，就可以基于质量并基于被切除组织块404的密度来确定估计的体积，该密度可以由系统100存储和检索或以其他方式访问。例如，被切除组织块404的体积可以容易地计算为被切除组织块的质量除以被切除组织块404的密度。

为了访问被切除组织块404的估计密度值，系统100可以存储不同类型组织的各种密度的图表，并且可以基于正在执行的手术的类型、基于从手术成员接收到的用户输入或基于系统100可能具有的检测包括在被切除组织块404中的组织类型的任何其他合适的方式，访问估计密度值。在其他示例中，系统100可以采用预定的平均密度值或由手术团队成员等提供的密度值。

在基于腔的体积检测技术中，系统100可以被配置为访问被切除组织块本身的深度数据，代替或者除了访问被切除组织块本身的深度数据之外，还访问被切除组织块留下的腔的多个深度数据集。基于这些深度数据集，系统100可以生成类似于上述3D占据图的3D占据图，除了不包括标识为被切除组织块本身所占据的体素之外，该3D占据图包括被标识为被切除组织块留下的腔所占据的一组体素。系统100可以基于与腔相关联的3D占据图确定被切除组织块留下的腔的估计体积，并且基于腔的估计体积，系统100可以确定被切除组织块的估计体积(或者，如果基于腔的体积检测技术被用作补充体积检测技术，则系统100可以确定被切除组织块的附加估计体积，该附加估计体积可以用于通过验证或细化初步估计来补充先前确定的初步体积估计)。

为了说明，图14示出了被切除组织块404留在组织1404内的腔1402。使用如上所述的用于生成被切除组织块404的3D占据图的类似技术，系统100可以生成腔1402的3D占据图。腔1402的体积可以基于该3D占据图确定并且可以用作被切除组织块404本身的体积的代替。虽然腔1402的所有侧面可能不会由器械406以与上述相同的方式呈现给成像设备408(例如，参见上面的图4和与之相关的描述)，但腔1402仍然可以从多个角度观察，诸如通过将成像设备408移动到不同位置以捕获腔1402的不同有利点。为了说明，图14示出了成像设备408可以用来捕获腔1402的深度数据集的两个示例性位置1406(即，位置1406-1和1406-2)。虽然在图14中仅明确示出了两个位置1406，但应当理解，可以采用各种其他位置1406以便为系统100捕获大量深度数据以生成腔1402的3D占据图。

图15图示了用于在外科手术期间确定被切除组织的体积的示例性方法1500。尽管图15图示出了根据一个实施例的示例性操作，但其他实施例可以省略、添加、重新排序、组合和/或修改图15中所示的任何操作。图15中所示的一个或多个操作可以在涉及从身体切除组织块的外科手术期间由组织体积检测系统执行。例如，执行图15所示操作的组织体积检测系统可以是系统100、其中包括的任何部件和/或其任何实施方式。

在操作1502中，组织体积检测系统可以访问被切除组织块的多个深度数据集。例如，可以在涉及从身体切除组织块的外科手术期间执行操作1502，并且组织体积检测系统可以访问与该被切除组织块相关联的深度数据集。在一些示例中，随着被切除组织块的表面的不同部分被以将表面的不同部分顺序呈现给成像设备的方式由保持被切除组织块的器械呈现给成像设备，多个深度数据集中的每个深度数据集可以被捕获。操作1502可以以本文描述的任何方式来执行。

在操作1504中，组织体积检测系统可以生成3D占据图，该3D占据图包括被标识为被切除组织块所占据的一组体素。例如，组织体积检测系统可以在外科手术期间并基于在操作1502处访问的多个深度数据集来生成3D占据图。操作1504可以以本文描述的任何方式来执行。

在操作1506中，组织体积检测系统可以确定被切除组织块的估计体积。例如，在外科手术期间，组织体积检测系统可以基于在操作1504处生成的3D占据图来确定被切除组织块的估计体积。操作1506可以以本文描述的任何方式来执行。

在一些示例中，可以根据本文描述的原理提供存储计算机可读指令的非暂时性计算机可读介质。当由计算设备的处理器执行时，指令可以引导处理器和/或计算设备执行一个或多个操作，包括本文描述的一个或多个操作。可以使用多种已知的计算机可读介质中的任一种来存储和/或传送这样的指令。

如本文所指的非暂时性计算机可读介质可包括参与提供可由计算设备(例如，由计算设备的处理器)读取和/或执行的数据(例如，指令)的任何非暂时性存储介质。例如，非暂时性计算机可读介质可以包括但不限于非易失性存储介质和/或易失性存储介质的任何组合。示例性非易失性存储介质包括但不限于只读存储器、闪存、固态驱动器、磁存储设备(例如硬盘、软盘、磁带等)、铁电随机存取存储器(“RAM”)和光盘(例如，压缩盘、数字视频盘、蓝光光盘等)。示例性易失性存储介质包括但不限于RAM(例如，动态RAM)。

图16图示出了示例性计算设备1600，该计算设备1600可以被具体配置为执行本文描述的一个或多个过程。本文描述的任何系统、单元、计算设备和/或其他部件可以由计算设备1600实现。

如图16所示，计算设备1600可以包括经由通信基础设施1610彼此通信连接的通信接口1602、处理器1604、存储设备1606和输入/输出(“I/O”)模块1608。尽管图16中示出了示例性计算设备1600，但图16中所示的部件并非旨在进行限制。在其他实施例中可以使用附加的或替代的部件。现在将更详细地描述图16中所示的计算设备1600的部件。

通信接口1602可以被配置为与一个或多个计算设备通信。通信接口1602的示例包括但不限于有线网络接口(诸如网络接口卡)、无线网络接口(诸如无线网络接口卡)、调制解调器、音频/视频连接和任何其他合适的接口。

处理器1604通常表示能够处理数据和/或解释、执行和/或引导本文描述的指令、过程和/或操作中的一个或多个的执行的任何类型或形式的处理单元。处理器1604可以通过执行存储在存储设备1606中的计算机可执行指令1612(例如，应用、软件、代码和/或其他可执行数据实例)来执行操作。

存储设备1606可以包括一个或多个数据存储介质、设备或配置并且可以采用数据存储介质和/或设备的任何类型、形式和组合。例如，存储设备1606可以包括但不限于本文描述的非易失性介质和/或易失性介质的任何组合。电子数据(包括本文描述的数据)可以临时和/或永久地存储在存储设备1606中。例如，代表被配置为引导处理器1604执行本文所述的任何操作的计算机可执行指令1612的数据可以存储在存储设备1606中。在一些示例中，数据可以被安排在驻留在存储设备1606内的一个或多个数据库中。

I/O模块1608可以包括一个或多个I/O模块，其被配置为接收用户输入并提供用户输出。I/O模块1608可以包括支持输入和输出能力的任何硬件、固件、软件或其组合。例如，I/O模块1608可以包括用于捕获用户输入的硬件和/或软件，包括但不限于键盘或小键盘、触摸屏部件(例如，触摸屏显示器)、接收器(例如，RF或红外接收器)、运动传感器和/或一个或多个输入按钮。

I/O模块1608可以包括用于向用户呈现输出的一个或多个设备，包括但不限于图形引擎、显示器(例如，显示屏)、一个或多个输出驱动器(例如，显示驱动器)、一个或多个音频扬声器和一个或多个音频驱动器。在某些实施例中，I/O模块1608被配置为向显示器提供图形数据以呈现给用户。图形数据可以代表一个或多个图形用户界面和/或可以用于特定实现方式的任何其他图形内容。

在一些示例中，本文描述的任何设施可以由计算设备1600的一个或多个部件实现或在计算设备1600的一个或多个部件内实现。例如，驻留在存储设备1606内的一个或多个应用1612可以被配置为引导处理器1604的实现方式以执行与系统100的处理设施104相关联的一个或多个操作或功能。同样，系统100的存储设施102可以由存储设备1606的实现方式实现或在存储设备1606的实现方式内实现。

在前面的描述中，已经参考附图描述了各种示例性实施例。然而，很明显，可以对其进行各种修改和改变，并且可以实施附加的实施例，而不脱离如在所附权利要求中阐述的本发明的范围。例如，本文描述的一个实施例的某些特征可以与本文描述的另一实施例的特征组合或替代另一实施例。因此，说明书和附图被认为是说明性的而不是限制性的。

Claims (20)

1.一种系统，包括：

存储指令的存储器；以及

处理器，所述处理器通信耦合到所述存储器并被配置为执行所述指令以：

在涉及从身体切除组织块的外科手术期间，访问被切除组织块的多个深度数据集，随着所述被切除组织块的表面的不同部分被以将所述表面的所述不同部分顺序呈现给成像设备的方式由保持所述被切除组织块的器械呈现给所述成像设备，所述多个深度数据集中的每个深度数据集被捕获；

在所述外科手术期间并基于所述多个深度数据集生成三维占据图即3D占据图，所述3D占据图包括被标识为被所述切除组织块所占据的一组体素；以及

在所述外科手术期间并基于所述3D占据图确定所述被切除组织块的估计体积。

2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述多个深度数据集中的每个深度数据集对于所述被切除组织块的所述表面的相应部分包括：

代表所述表面的所述相应部分的深度数据；

代表随着所述表面的所述相应部分被所述器械呈现给所述成像设备的所述成像设备的姿态的元数据；以及

代表随着所述表面的所述相应部分被所述器械呈现给所述成像设备的所述器械的姿态的元数据。

3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述3D占据图的所述生成包括：

执行涉及一组虚拟光线的光线追踪操作，所述一组虚拟光线被模拟为从与所述成像设备相关联的点延伸到所述身体中的各个交叉点，所述光线追踪操作包括确定所述一组虚拟光线中的一条或多条虚拟光线与所述被切除组织块的所述表面上的一个或多个点相交，并且确定所述一组虚拟光线中的一条或多条其他虚拟光线不与所述被切除组织块的所述表面相交；以及

基于所述光线追踪操作，在所述系统存储的体素数据结构内为所述被切除组织块的所述表面上的每个所述点分配相应的占据体素以实现所述3D占据图，作为所述光线追踪操作的一部分，虚拟光线被确定与每个所述点相交。

4.根据权利要求3所述的系统，其中：

被确定为与所述表面上的所述一个或多个点中的第一点相交的所述虚拟光线中的至少一个进一步被确定为在穿过所述被切除组织块之后与所述被切除组织块的所述表面上的所述一个或多个点中的第二点相交；以及

所述3D占据图的所述生成进一步包括在所述体素数据结构内分配附加占据体素，所述附加占据体素与设置在所述被切除组织块内的在所述被切除组织块的所述表面上的所述第一点和所述第二点之间的内部点相关联。

5.根据权利要求3所述的系统，其中，所述3D占据图的所述生成进一步包括在所述体素数据结构内分配与所述被切除组织块的所述表面上的点相关联的附加占据体素，其中，所述表面上的点：

通过所述光线追踪操作确定不与所述一组虚拟光线中的虚拟光线相交，并且

设置在所述被切除组织块的所述表面上的两个点之间，所述两个点通过所述光线追踪操作被确定为与所述一组虚拟光线中的虚拟光线相交。

6.根据权利要求1所述的系统，其中，所述处理器进一步被配置为执行所述指令以在除了实施包括所述多个深度数据集的访问和所述3D占据图的生成以及所述被切除组织块的所述估计体积的确定的第一体积检测技术之外，还实施第二体积检测技术，所述第二体积检测技术被配置为执行以下至少一项：

验证所述第一体积检测技术的准确性；或者

细化使用所述第一体积检测技术确定的所述估计体积。

7.根据权利要求6所述的系统，其中，所述第二体积检测技术包括：

从执行所述外科手术的手术团队的成员接收用户输入，所述用户输入代表几何形状的参数，所述几何形状的体积被定义为所述参数的函数；

随着提供所述用户输入向所述手术团队的所述成员提供与所述被切除组织块相关的所述几何形状的表示，所述表示被配置为促进所述手术团队的所述成员选择所述参数以便使所述几何形状的所述体积接近于所述被切除组织块的所述体积；以及

基于由接收到的用户输入表示的所述参数的所述几何形状的所述体积，确定所述被切除组织块的附加估计体积。

8.根据权利要求6所述的系统，其中，所述第二体积检测技术包括：

访问所述被切除组织块留下的腔的附加的多个深度数据集；

基于所述附加的多个深度数据集生成附加的3D占据图，所述附加的3D占据图包括被标识为被所述切除组织块留下的所述腔所占据的一组附加体素；

基于所述附加的3D占据图，确定所述被切除组织块留下的所述腔的估计体积；以及

基于所述腔的所述估计体积，确定所述被切除组织块的附加估计体积。

9.根据权利要求6所述的系统，其中，所述第二体积检测技术包括：

确定施加到所述器械上以允许所述器械将所述被切除组织块保持在适当位置的力值；

基于所述力值，确定所述被切除组织块的质量；

访问所述被切除组织块的估计密度值；以及

基于所述力值和所述估计密度值，确定所述被切除组织块的附加估计体积。

10.根据权利要求6所述的系统，其中，所述第二体积检测技术包括：

将几何形状划分为多个可单独调整大小的扇形，每个可单独调整大小的扇形具有定义为与所述可单独调整大小的扇形相关联的参数的函数的体积，并且所述几何形状的体积被定义为所有所述可单独调整大小的扇形的所述体积的总和；

以这样的方式设置定义所述多个可单独调整大小的扇形中的每一个的所述体积的所述相应参数，以使所述可单独调整大小的扇形与所述被切除组织块的所述表面的对应部分相吻合；

在已设置所述相应参数之后，通过将所有所述多个可单独调整大小的扇形的所述体积相加来确定所述几何形状的所述体积；以及

基于所述几何形状的所述体积确定所述被切除组织块的附加估计体积。

11.根据权利要求1所述的系统，其中，所述处理器进一步被配置为执行所述指令，以在所述外科手术期间并且在从所述身体移除所述被切除组织块之前，提供所述被切除组织块的所述估计体积以呈现给执行所述外科手术的手术团队的成员。

12.根据权利要求1所述的系统，其中，针对所述被切除组织块访问的所述多个深度数据集共同包括代表所述被切除组织块的整个所述表面的深度数据。

13.根据权利要求1所述的系统，其中：

所述成像设备被实现为包括立体成像元件的立体成像设备；以及

访问所述多个深度数据集包括通过使用立体深度检测技术确定所述被切除组织块的所述表面的所述相应部分的深度数据来生成所述多个深度数据集中的每一个，所述立体深度检测技术采用所述立体成像设备的所述立体成像元件。

14.一种系统，包括：

存储指令的存储器；以及

处理器，所述处理器通信耦合到所述存储器并被配置为执行所述指令以：

在涉及从身体切除组织块的外科手术期间，访问被切除组织块的多个深度数据集，随着所述被切除组织块的表面的不同部分被以将所述表面的所述不同部分顺序呈现给成像设备的方式由保持所述被切除组织块的器械呈现给所述成像设备，所述多个深度数据集中的每个深度数据集被捕获；

访问所述被切除组织块的预期体积，所述预期体积在所述外科手术之前确定；

在所述外科手术期间并基于所述多个深度数据集生成三维占据图即3D占据图，所述3D占据图包括被标识为被所述切除组织块所占据的一组体素；

在所述外科手术期间并基于所述3D占据图，确定所述被切除组织块的估计体积；

在所述外科手术期间，将所述被切除组织块的所述估计体积与所述被切除组织块的所述预期体积进行比较；以及

在所述外科手术期间，向执行所述外科手术的手术团队的成员指示所述估计体积是否在所述预期体积的预定阈值内。

15.一种方法，包括：

在涉及从身体切除组织块的外科手术期间，由组织体积检测系统访问被切除组织块的多个深度数据集，随着所述被切除组织块的表面的不同部分被以将所述表面的所述不同部分顺序呈现给成像设备的方式由保持所述被切除组织块的器械呈现给所述成像设备，所述多个深度数据集中的每个深度数据集被捕获；

在所述外科手术期间并基于所述多个深度数据集由所述组织体积检测系统生成三维占据图即3D占据图，所述3D占据图包括被标识为被所述切除组织块所占据的一组体素；以及

在所述外科手术期间并基于所述3D占据图，由所述组织体积检测系统确定所述被切除组织块的估计体积。

16.根据权利要求15所述的方法，其中，所述多个深度数据集中的每个深度数据集对于所述被切除组织块的所述表面的相应部分包括：

代表所述表面的所述相应部分的深度数据；

代表随着所述表面的所述相应部分被所述器械呈现给所述成像设备的所述成像设备的姿态的元数据；以及

代表随着所述表面的所述相应部分被所述器械呈现给所述成像设备的所述器械的姿态的元数据。

17.根据权利要求15所述的方法，其中，所述3D占据图的所述生成包括：

执行涉及一组虚拟光线的光线追踪操作，所述一组虚拟光线被模拟为从与所述成像设备相关联的点延伸到所述身体中的各个交叉点，所述光线追踪操作包括确定所述一组虚拟光线中的一条或多条虚拟光线与所述被切除组织块的所述表面上的一个或多个点相交，并且确定所述一组虚拟光线中的一条或多条其他虚拟光线不与所述被切除组织块的所述表面相交；以及

基于所述光线追踪操作，在所述系统存储的体素数据结构内为所述被切除组织块的所述表面上的每个所述点分配相应的占据体素以实现所述3D占据图，作为所述光线追踪操作的一部分，虚拟光线被确定与每个所述点相交。

18.根据权利要求15所述的方法，进一步包括由所述组织体积检测系统在除了实施包括所述多个深度数据集的访问和所述3D占据图的生成以及所述被切除组织块的所述估计体积的确定的第一体积检测技术之外，还实施第二体积检测技术，所述第二体积检测技术被配置为执行以下至少一项：

验证所述第一体积检测技术的准确性；或者

细化使用所述第一体积检测技术确定的所述估计体积。

19.根据权利要求18所述的方法，其中，所述第二体积检测技术包括：

从执行所述外科手术的手术团队的成员接收用户输入，所述用户输入代表几何形状的参数，所述几何形状的体积被定义为所述参数的函数；

随着提供所述用户输入向所述手术团队的所述成员提供与所述被切除组织块相关的所述几何形状的表示，所述表示被配置为便于所述手术团队的所述成员选择所述参数以便使所述几何形状的所述体积接近于所述被切除组织块的所述体积；以及

基于由接收到的用户输入表示的所述参数的所述几何形状的所述体积，确定所述被切除组织块的附加估计体积。

20.根据权利要求15所述的方法，进一步包括在所述外科手术期间和在从所述身体移除所述被切除组织块之前，由所述组织体积检测系统提供所述被切除组织块的所述估计体积以呈现给执行所述外科手术的手术团队的成员。

Images