JP2015066437A - 外科用デバイスを使用して組織パラメータを推定するためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

【課題】組織パラメータ推定システムを提供すること
【解決手段】組織パラメータ（治療されるべき組織の質量と、組織とエネルギー送達デバイスの電極との間の熱抵抗スケールファクタとを含む）を推定するためのシステムおよび方法が、開示される。方法は、組織温度を感知することと、組織の質量と、組織と電極との間の熱抵抗スケールファクタとを推定することと、推定された質量と推定熱抵抗スケールファクタとに基づいて電気外科用ジェネレータを制御することとを含む。方法は、反復的および非反復的に行われ得る。反復法は、条件が満たされるまで質量の推定値と熱抵抗スケールファクタの推定値とに微分係数ステップを反復して加える勾配降下アルゴリズムを用い得る。非反復法は、最大温度差および最小温度差を選択することと、最大温度差から最小温度差までの間にある所定の低減点に基づいて質量と熱抵抗スケールファクタとを推定することとを含む。
【選択図】なし

Description

背景
１．技術分野
本開示は、組織パラメータを推定することに関連する。より特定すると、本開示は、組織質量のような組織パラメータを外科用デバイスを介して推定するため、および推定された組織パラメータに基づいてこれらの外科用デバイスを制御するためのシステムおよび方法に関連する。

２．関連技術の背景
様々な外科的手技において組織を治療するために使用され得る多くのタイプの外科用デバイスが、存在する。１つのタイプの外科用デバイスは、線形の締め付け、切断、およびステープル留めデバイスである。このデバイスは、癌性または異常組織を胃腸管から切除するための外科的手技において用いられる得る。従来の線形の締め付け、切断、およびステープル留め器具は、細長シャフトを有するピストル把持スタイル構造を含む。細長シャフトの遠位部分は、結腸の開放端を締め付けて閉鎖する一対の鋏スタイル把持要素を含む。このデバイスにおいて、アンビル部分のような、２つの鋏スタイル把持要素のうちの一方が全体構造に対して移動または枢動し、他方の把持要素は、全体構造に対して固定されたままである。この鋏動作デバイスの作動（アンビル部分の枢動）は、ハンドルにおいて維持されている把持トリガによって制御される。

鋏動作デバイスに加えて、細長シャフトの遠位部分はまた、ステープル留め機構を含む。鋏動作機構の固定されている把持要素は、部位を受け取るステープルカートリッジと、組織の締め付けられている端を通してアンビル部分に対してステープルを駆動するための機構とを含み、それによって、これまで開放されていた端を密閉する。鋏動作要素は、シャフトとともに一体的に形成されても、種々の鋏動作およびステープル留め要素が交換可能であるように取り外し可能であってもよい。

別のタイプの外科用デバイスは、電気外科手術を行うための電気外科用システムにおいて用いられる電気外科用デバイスである。電気外科手術は、生物学的組織を切断または改変するための高周波数電流の印加を伴う。電気外科手術は、電気外科用ジェネレータと、アクティブ電極と、リターン電極とを使用して行われる。電気外科用ジェネレータ（電源または波形ジェネレータとも呼ばれる）は、交流（ＡＣ）を生成し、その交流は、アクティブ電極を通して患者の組織に印加され、リターン電極を通して電気外科用ジェネレータに戻される。交流は、典型的に、筋肉刺激および／または神経刺激を回避するように１００キロヘルツ（ｋＨｚ）を上回る周波数を有する。

電気外科手術中、電気外科用ジェネレータによって生成されるＡＣは、アクティブ電極とリターン電極との間に配置されている組織を通して伝導させられる。組織のインピーダンスは、ＡＣと関連付けられている電気エネルギー（電気外科用エネルギーとも呼ばれる）を熱に変換し、その熱は、組織温度を上昇させる。電気外科用ジェネレータは、組織に提供される電力（すなわち、単位時間当たりの電気エネルギー）を制御することによって、組織の加熱を制御する。他の多くの変数が組織の総加熱に影響を与えるが、増加した電流密度が、通常、増加した加熱につながる。電気外科用エネルギーは、典型的に、組織の切断、切開、除去、凝固、および／または密閉のために使用される。

用いられている電気外科手術の２つの基本的なタイプは、単極式電気外科手術および双極式電気外科手術である。両方のタイプの電気外科手術が、アクティブ電極およびリターン電極を使用する。双極式電気外科手術において、外科用器具は、アクティブ電極とリターン電極とを、同じ器具に、または互いに非常に近接して含み、通常、電流を少量の組織を通して流す。単極式電気外科手術において、リターン電極は、患者の身体における他の場所に位置付けられ、典型的に、エネルギー送達デバイス自体の一部ではない。単極式電気外科手術において、リターン電極は、リターンパッドと通常は呼ばれるデバイスの一部である。

電気外科用ジェネレータは、ある程度の時間にわたり負荷（すなわち、組織）に印加される電力を制御する制御器を含む。負荷に印加される電力は、電気外科用ジェネレータの出力において決定された電力と、ユーザによって設定された電力レベル、または組織における所望の効果を達成するために必要な電力レベルとに基づいて、制御される。電力はまた、組織温度のような、治療される組織の他のパラメータに基づいて制御され得る。

本開示のシステムおよび方法は、組織の質量と、組織と外科用器具（例えば、電気外科用器具の密閉顎部材）との間の熱抵抗スケールファクタまたは熱係数とを推定する。電気外科手術の場合において、組織に供給される電力のレベルは、組織の推定された質量に基づいて制御され得る。推定は、一般的に利用可能なマイクロプロセッサ、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、またはプログラマブルＤＳＰによって行われることができる。

一局面において、本開示は、電気外科用ジェネレータおよびエネルギー送達デバイスを含むシステムを特徴とし、電気外科用ジェネレータとエネルギー送達デバイスとは、相互に電気的に結合されている。電気外科用ジェネレータは、出力段、複数のセンサ、および制御器を含む。出力段は、電気外科用エネルギーを生成するように構成され、複数のセンサは、生成された電気外科用エネルギーの電圧および電流を感知するように構成されている。エネルギー送達デバイスは、各々が電極を有する顎部材と、組織の温度と顎部材の電極のうちの少なくとも１つの温度とを感知する複数の温度センサとを含む。制御器は、出力段と、エネルギー送達デバイスの複数の温度センサとに結合され、信号プロセッサおよび出力制御器を含む。

信号プロセッサは、組織の温度変化と電極の温度変化とに基づいて、治療される組織の質量と、組織とエネルギー送達デバイスの電極との熱抵抗スケールファクタとを推定する。治療される組織のインピーダンスではなく、推定された質量および熱抵抗スケールファクタが、それらだけで、またはそのインピーダンスと一緒に、制御変数として、電気外科的作動を微調整または改変するために使用され得る。出力制御器は、組織の推定された質量と推定された熱抵抗スケールファクタとに基づいて、出力段を制御する。

実施形態において、ステープラは、ステープル留めされるべき組織のサイズまたは厚さを推定するために推定された質量を使用し得る。

電気外科用ジェネレータは、温度センサに電気的に結合されているアナログ−デジタルコンバータ（ＡＤＣ）をさらに含み得る。ＡＤＣは、感知された温度をサンプリングすることにより、所定の数の感知された温度のサンプルを取得し得る。

出力制御器は、組織の推定された質量と推定された熱抵抗スケールファクタとに基づいて、制御信号を生成し得る。制御信号は、出力段を制御するために使用され得る。

信号プロセッサは、所定の回数、複数の温度センサによって感知された組織の温度をサンプリングし、各サンプリングされた温度について温度差を計算し、かつサンプリングされた温度と計算された温度差とに基づいて、組織の質量と、組織と電極との間の熱抵抗スケールファクタとを推定し得る。信号プロセッサは、さらに、計算された温度差の中の最大値および最小値を選択することと、最大値から最小値に向かって所定のパーセンテージの低減が生じる時間を計算することと、計算された時間に基づいて、熱抵抗スケールファクタの推定値を計算し、かつ熱抵抗スケールファクタの推定値と計算された時間とに基づいて、質量の推定値を計算することとを行い得る。

温度センサは、測温抵抗体、熱電対、サーモスタット、およびサーミスタからなる群から選択され得る。

本開示は、別の局面において、組織を治療するためのエネルギーを生成するジェネレータを含むシステムを制御する方法を特徴とする。方法は、テスト信号を組織に提供することと、所定の回数、エネルギー送達デバイスの電極の温度と治療されるべき組織の温度とを感知することと、各感知された温度値について温度差を計算することと、組織の質量と、組織と電極との間の熱抵抗スケールファクタとを推定することと、推定された質量と推定された熱抵抗スケールファクタとに基づいて、ジェネレータの出力段を制御するための制御信号を生成することとを含む。

組織の質量と熱抵抗スケールファクタとが、感知された温度と計算された温度の変化とに基づいて推定される。組織の質量と熱抵抗スケールファクタとを推定することは、各感知された温度について、初期質量の推定値と初期熱抵抗スケールファクタの推定値とを計算することと、初期質量の推定値のうちの１つを最初の質量の推定値として選択し、初期熱抵抗スケールファクタの推定値のうちの１つを最初の熱抵抗スケールファクタの推定値として選択することと、質量の推定値についての第１の微分係数ステップ（ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ ｓｔｅｐ）と、熱抵抗スケールファクタの推定値についての第２の微分係数ステップとを設定することと、最初の質量の推定値と、最初の熱抵抗スケールファクタの推定値と、第１の微分係数ステップおよび第２の微分係数ステップとを使用して、反復法を行うことにより、組織の質量と組織の熱抵抗スケールファクタとを推定することとを含み得る。

反復法は、勾配降下法であり得、その勾配降下法は、質量の推定値と、熱抵抗スケールファクタの推定値とに基づいて、第１の温度の推定値と第１の温度差の推定値とを計算することと、質量の推定値と、熱抵抗スケールファクタの推定値と、質量の推定値についての第１の微分係数ステップとに基づいて、第２の温度の推定値と第２の温度差の推定値とを計算することと、質量の推定値と、熱抵抗スケールファクタの推定値と、熱抵抗スケールファクタの推定値についての第２の微分係数ステップとに基づいて、第３の温度の推定値と第３の温度差の推定値とを計算することと、感知された温度と第１の温度の推定値との間の第１の誤差と、感知された温度と第２の温度の推定値との間の第１の誤差と、感知された温度差と第１の温度差の推定値との間の第１の誤差と、感知された温度差と第２の温度差の推定値との間の第１の誤差とを計算することと、感知された温度と第１の温度の推定値との間の第２の誤差と、感知された温度と第３の温度の推定値との間の第２の誤差と、感知された温度差と第１の温度差の推定値との間の第２の誤差と、感知された温度差と第３の温度差の推定値との間の第２の誤差とを計算することと、計算された第１の誤差に基づいて、第１の誤差の微分係数（ｅｒｒｏｒ ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ）を計算することと、計算された第２の誤差に基づいて、第２の誤差の微分係数を計算することと、第１の誤差の微分係数に基づいて、更新された質量の推定値を計算することと、第２の誤差の微分係数に基づいて、更新された熱抵抗スケールファクタの推定値を計算することとを含む。

電気外科用エネルギーを制御することは、選択された組織の質量と選択された熱抵抗スケールファクタとに基づいて、ジェネレータの出力段の出力を制御するための制御信号を生成することを含む。

更新された質量の推定値を計算することは、第１の誤差の微分係数が符号を変えるか否かを決定することと、第１の誤差の微分係数は符号が変わることが決定される場合、第１の微分係数ステップを低減することと、質量の推定値と第１の微分係数ステップとの合計として質量の推定値を設定することとを含む。

更新された熱抵抗スケールファクタの推定値を計算することは、第２の誤差の微分係数は符号が変わるか否かを決定することと、第２の誤差の微分係数が符号を変えることが決定される場合、第２の微分係数ステップを低減することと、熱抵抗スケールファクタの推定値と第２の微分係数ステップとの合計として熱抵抗スケールファクタの推定値を設定することとを含む。
好ましい実施形態において、本発明は、例えば、以下の項目を提供する。
（項目１）
システムであって、該システムは、
ジェネレータであって、該ジェネレータは、
組織を治療するためのエネルギーを生成するように構成されている出力段と、
該出力段と結合され、該出力段を制御するように構成されている制御器と
を含む、ジェネレータと
該ジェネレータに結合され、該組織を治療するように構成されているエネルギー送達デバイスであって、該エネルギー送達デバイスは、
該生成されたエネルギーを該組織に送達するように構成されている電極と、
第１の温度センサと第２の温度センサとを含む複数の温度センサであって、該複数の温度センサは、該組織および該電極と熱連通するように構成されている、複数の温度センサと
を含むエネルギー送達デバイスと
を含み、
ここで、該制御器は、
該組織の感知された温度と該電極の感知された温度とに基づいて、該組織の質量と、該組織および該電極の熱抵抗スケールファクタとを推定するように構成されている信号プロセッサと、
該推定された質量と該推定された熱抵抗スケールファクタとに基づいて、該出力段を制御するための制御信号を生成するように構成されている出力制御器と
を含む、
システム。
（項目２）
上記エネルギー送達デバイスは、第１の顎部材と第２の顎部材とを有する電気外科用鉗子であり、
上記電極は、該第１の顎部材に配置され、
上記第１の温度センサは、該第１の顎部材に配置されている、
上記項目に記載のシステム。
（項目３）
上記第２の顎部材に配置されているリターン電極をさらに備え、
上記第２の温度センサは、該リターン電極と熱連通している該第２の顎部材に配置されている、
上記項目のいずれかに記載のシステム。
（項目４）
上記ジェネレータは、マイクロ波ジェネレータであり、上記エネルギー送達デバイスは、組織除去器具である、上記項目のいずれかに記載のシステム。
（項目５）
上記信号プロセッサは、
所定の回数、上記複数の温度センサによって感知された上記組織の温度をサンプリングし、
各サンプリングされた温度について温度差を計算し、かつ
該サンプリングされた温度と該計算された温度差とに基づいて、該組織の質量と、該組織と該電極との間の熱抵抗スケールファクタとを推定するように
さらに構成されている、上記項目のいずれかに記載のシステム。
（項目６）
上記信号プロセッサは、
上記計算された温度差の中の最大値および最小値を選択し、
該最大値から該最小値に向かって所定のパーセンテージの低減が生じる時間を計算し、
該計算された時間に基づいて、熱抵抗スケールファクタの推定値を計算し、かつ
該熱抵抗スケールファクタの推定値と該計算された時間とに基づいて、質量の推定値を計算するように
さらに構成されている、上記項目のいずれかに記載のシステム。
（項目７）
上記所定のパーセンテージは、約６３%である、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目８）
上記質量の推定値を計算することは、上記時間よりも長い第２の時間における上記質量を計算する、上記項目のいずれかに記載のシステム。
（項目９）
上記温度センサは、測温抵抗体、熱電対、サーモスタット、およびサーミスタからなる群から選択される、上記項目のいずれかに記載のシステム。
（項目１０）
組織を治療するためのエネルギーを生成するジェネレータを含むシステムを制御する方法であって、該方法は、
テスト信号を該組織に提供することと、
所定の回数、該組織の温度と該システムの電極の温度とを感知することと、
各感知された温度値について温度差を計算することと、
該組織の質量と、該組織と該電極との間の熱抵抗スケールファクタとを推定することと、
該組織の該推定された質量と該推定された熱抵抗スケールファクタとに基づいて、該ジェネレータの出力段を制御するための制御信号を生成することと
を含む、方法。
（項目１１）
上記組織の上記質量と上記熱抵抗スケールファクタとが、上記感知された温度と上記計算された温度差とに基づいて推定される、上記項目に記載の方法。
（項目１２）
上記組織の上記質量と熱抵抗スケールファクタとを推定することは、
各感知された温度について、初期質量の推定値と初期熱抵抗スケールファクタの推定値とを計算することと、
該初期質量の推定値のうちの１つを最初の質量の推定値として選択し、該初期熱抵抗スケールファクタの推定値のうちの１つを最初の熱抵抗スケールファクタの推定値として選択することと、
該質量の推定値についての第１の微分係数ステップと、該熱抵抗スケールファクタの推定値についての第２の微分係数ステップとを設定することと、
該最初の質量の推定値と、該最初の熱抵抗スケールファクタの推定値と、該第１の微分係数ステップおよび該第２の微分係数ステップとを使用して、反復法を行うことにより、該組織の該質量と該組織の該熱抵抗スケールファクタとを推定することと
を含む、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目１３）
上記反復法は、勾配降下法である、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目１４）
上記最初の質量の推定値は、上記初期質量の中の最大値であり、上記最初の熱抵抗スケールファクタの推定値は、上記初期熱抵抗スケールファクタの中の最大値である、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目１５）
上記最初の質量の推定値は、上記初期質量の中の最小値であり、上記最初の熱抵抗スケールファクタの推定値は、上記初期熱抵抗スケールファクタの中の最小値である、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目１６）
上記最初の質量の推定値は、上記初期質量の平均値であり、上記最初の熱抵抗スケールファクタの推定値は、上記初期熱抵抗スケールファクタの平均値である、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目１７）
上記勾配降下法を行うことは、
上記質量の推定値と、上記熱抵抗スケールファクタの推定値とに基づいて、第１の温度の推定値と第１の温度差の推定値とを計算することと、
上記質量の推定値と、上記熱抵抗スケールファクタの推定値と、上記質量の推定値についての第１の微分係数ステップとに基づいて、第２の温度の推定値と第２の温度差の推定値とを計算することと、
上記質量の推定値と、上記熱抵抗スケールファクタの推定値と、上記熱抵抗スケールファクタの推定値についての第２の微分係数ステップとに基づいて、第３の温度の推定値と第３の温度差の推定値とを計算することと、
上記感知された温度と該第１の温度の推定値との間の第１の誤差と、該感知された温度と該第２の温度の推定値との間の第１の誤差と、上記感知された温度差と該第１の温度差の推定値との間の第１の誤差と、該感知された温度差と該第２の温度差の推定値との間の第１の誤差とを計算することと、
該感知された温度と該第１の温度の推定値との間の第２の誤差と、該感知された温度と該第３の温度の推定値との間の第２の誤差と、該感知された温度差と該第１の温度差の推定値との間の第２の誤差と、該感知された温度差と該第３の温度差の推定値との間の第２の誤差とを計算することと、
該計算された第１の誤差に基づいて、第１の誤差の微分係数を計算することと、
該計算された第２の誤差に基づいて、第２の誤差の微分係数を計算することと、
該第１の誤差の微分係数に基づいて、更新された質量の推定値を計算することと、
該第２の誤差の微分係数に基づいて、更新された熱抵抗スケールファクタの推定値を計算することと
を含む、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目１８）
更新された質量の推定値を計算することは、
上記第１の誤差の微分係数が符号を変えるか否かを決定することと、
該第１の誤差の微分係数は符号が変わることが決定される場合、上記第１の微分係数ステップを低減することと、
上記質量の推定値と該第１の微分係数ステップとの合計として該質量の推定値を設定することと
を含む、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目１９）
更新された熱抵抗スケールファクタの推定値を計算することは、
上記第２の誤差の微分係数は符号が変わるか否かを決定することと、
該第２の誤差の微分係数が符号を変えることが決定される場合、上記第２の微分係数ステップを低減することと、
上記熱抵抗スケールファクタの推定値と該第２の微分係数ステップとの合計として該熱抵抗スケールファクタの推定値を設定することと
を含む、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目２０）
上記第１の誤差の微分係数が第１の閾値よりも小さいか否かと、上記第２の誤差の微分係数が第２の閾値よりも小さいか否かとを決定することと、
該第１の誤差の微分係数が該第１の閾値よりも小さいことと、該第２の誤差の微分係数が該第２の閾値よりも小さいこととが決定される場合、上記勾配降下法を停止させることと
をさらに含む、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目２１）
上記組織の上記質量と上記熱抵抗スケールファクタとを推定することは、
上記計算された温度差の中の最大値および最小値を選択することと、
該最大値から該最小値に向かって所定のパーセンテージの低減が生じる時間を計算することと、
該計算された時間に基づいて、該熱抵抗スケールファクタの推定値を計算することと、
該熱抵抗スケールファクタの推定値と該計算された時間とに基づいて、質量の推定値を計算することと
を含む、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目２２）
上記所定のパーセンテージは、約６３％である、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目２３）
上記質量の推定値を計算することは、上記計算された時間よりも長い第２の時間における上記質量を計算する、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目２４）
上記質量および上記熱抵抗スケールファクタは、組織温度の変化の２階微分方程式系に基づいて推定される、上記項目のいずれかに記載の方法。
（項目２５）
上記エネルギー送達デバイスは、脈管密閉デバイスである、上記項目のいずれかに記載のシステム。
（摘要）
組織パラメータ（治療されるべき組織の質量と、組織とエネルギー送達デバイスの電極との間の熱抵抗スケールファクタとを含む）を推定するためのシステムおよび方法が、開示される。方法は、組織温度を感知することと、組織の質量と、組織と電極との間の熱抵抗スケールファクタとを推定することと、推定された質量と推定熱抵抗スケールファクタとに基づいて電気外科用ジェネレータを制御することとを含む。方法は、反復的および非反復的に行われ得る。反復法は、条件が満たされるまで質量の推定値と熱抵抗スケールファクタの推定値とに微分係数ステップを反復して加える勾配降下アルゴリズムを用い得る。非反復法は、最大温度差および最小温度差を選択することと、最大温度差から最小温度差までの間にある所定の低減点に基づいて質量と熱抵抗スケールファクタとを推定することとを含む。

本開示の種々の実施形態が、添付の図面への参照によって説明される。

図１は、本開示の実施形態に従う電気外科用システムの図である。

図２は、図１の電気外科用ジェネレータのジェネレータ回路と、ジェネレータ回路に接続されているエネルギー送達デバイスとのブロック図である。

図３は、図２の制御器の概略図である。

図４Ａは、図１の電気外科用鉗子の顎部材アセンブリの前面断面図であり、それは、温度センサを組み入れている。

図４Ｂは、本開示の実施形態に従うステープル留め器具の斜視図である。

図５は、本開示のいくつかの実施形態に従う、図２のデジタル信号プロセッサによって行われ得る組織質量と熱抵抗スケールファクタとを推定する方法のフロー図である。

図６Ａは、本開示のさらなる実施形態に従う、組織質量と熱抵抗スケールファクタとを推定する勾配降下法を図示するフロー図である。 図６Ｂは、本開示のさらなる実施形態に従う、組織質量と熱抵抗スケールファクタとを推定する勾配降下法を図示するフロー図である。 図６Ｃは、本開示のさらなる実施形態に従う、組織質量と熱抵抗スケールファクタとを推定する勾配降下法を図示するフロー図である。 図６Ｄは、本開示のさらなる実施形態に従う、組織質量と熱抵抗スケールファクタとを推定する勾配降下法を図示するフロー図である。

図７は、本開示のさらなる実施形態に従う、組織質量と熱抵抗スケールファクタとを推定する非反復法のフロー図である。

図８は、本開示のさらなる実施形態に従う、組織質量と熱抵抗スケールファクタとを推定する非反復法のフロー図である。

図９は、本開示のさらなる実施形態に従う、組織質量と熱抵抗スケールファクタとを推定する非反復法のフロー図である。

詳細な説明
密閉アルゴリズムのために、電気外科用器具の顎部材の間に把捉された組織の質量を決定することが所望され、それは、組織質量が密閉中の主な変動のうちの１つだからである。概して、より小さい質量は、過剰な加熱処理を回避するために少量のエネルギーを必要とする一方で、より大きい質量は、妥当な時間内に組織温度を得るためにより多いエネルギーを必要とする。さらに、組織温度および圧力は、密閉能力を決定する重要因子である。

密閉手技中の組織温度を、密閉器具に組み込まれた高価な温度センサなしに決定することもまた、所望される。これは、組織と密閉プレートとの間の熱抵抗スケールファクタまたは熱伝達率を決定することによって達成されることができ、その熱抵抗スケールファクタまたは熱伝達率は、組織の表面積に依存する。熱抵抗スケールファクタまたは熱伝達率が決定されると、次いで、組織温度が、既知の入力エネルギーを使用してモデル化されることができる。

本開示に従うシステムおよび方法は、治療される組織の質量を、組織インピーダンスの変化に基づいて推定し、治療される組織とエネルギー送達デバイス（例えば、密閉プレート）との間の熱抵抗スケールファクタ（ｋ）または熱伝達の熱係数を決定し、その結果として、組織温度が、電気外科的手技のサイクル（例えば、密閉サイクル）にわたり推定されることができる。組織の質量、熱抵抗スケールファクタ（ｋ）および熱伝達の熱係数は、組織の温度と、電気外科用エネルギーを組織に伝送するために使用されるエネルギー送達デバイスとを、一組の微分方程式または微分方程式系を使用してモデル化することによって、推定される。

その一組の微分方程式は、組織の物理的特性とエネルギー送達デバイスの物理的特性とを組み入れる。物理的特性は、組織の比熱、組織とエネルギー送達デバイスの電極またはアンテナとの間の熱伝導度、組織抵抗の変化と組織に供給されているエネルギーとの間の関係を含む。推定された質量、推定熱抵抗スケールファクタ、および/または熱伝達の推定熱係数は、組織へのエネルギー送達を制御するためのアルゴリズムに組み入れられ得る。

推定された質量および熱伝達の推定熱係数または熱抵抗スケールファクタはまた、組織温度が質量（水または組織のいずれか）の損失の点以下であることを予測するために使用され得る。質量の損失が存在することが決定されると、質量および熱伝達の熱係数、または熱抵抗スケールファクタが、さらに推定されることにより、質量の損失を決定し得、水の沸点を上回る温度または熱関連の組織質量損失（例えば、電気外科用鉗子の顎部材の間で組織を絞ることに起因する）を予測し得る。

組織質量の推定はまた、外科用ステープラを用いる外科的手技においても有用であり得る。組織質量が、組織厚またはサイズを決定するために使用され得、その結果として、外科用ステープラおよびそのステープルは、組織をステープル留めするように適切に構成されることができる。さもないと、組織があまりに薄い場合、通常サイズのステープルは、組織にダメージを与え得、組織があまりに厚い場合、通常サイズのステープルは、組織をステープル留めするために効果的でないこともある。

組織質量の推定はまた、組織に送達されるマイクロ波エネルギーを調節するために、除去手技において使用され得る。さもないと、小さい質量に送達されるにはあまりに多いエネルギーが、周囲組織にダメージを与え、大きい質量に送達されるにはあまりに少ないエネルギーは、組織を除去するためには不十分である。

上記で説明されているように、組織質量および熱伝達の熱係数または熱抵抗スケールファクタを推定するためのシステムおよび方法が、組織を治療するための任意のタイプの外科用デバイスに組み入れられ得る。例示の目的のため、添付の特許請求の範囲を限定しないように、組織質量および熱伝達の熱係数または熱抵抗スケールファクタを推定するためのシステムおよび方法が、本開示で電気外科用システムと関連して説明される。

図１は、本開示のいくつかの実施形態に従う電気外科用システム１００を図示する。電気外科用システム１００は、患者の組織を治療するための電気外科用エネルギーを生成する電気外科用ジェネレータ１０２を含む。電気外科用ジェネレータ１０２は、選択された動作のモード（例えば、切断、凝固、除去、または密閉）および／または感知される電気外科用エネルギーの電圧波形および電流波形に基づいて、適切なレベルの電気外科用エネルギーを生成する。電気外科用システム１００はまた、様々なエネルギー送達デバイス（例えば、電気外科用器具）に対応する複数の出力コネクタを含み得る。

電気外科用システム１００は、多数のエネルギー送達デバイスをさらに含む。例えば、システム１００は、患者の組織を治療するための電極を有する単極式電気外科用器具１１０（例えば、電気外科用切断プローブまたは除去電極であり、電気外科用ペンシルとしても公知である）を、リターンパッド１２０とともに含む。単極式電気外科用器具１１０は、複数の出力コネクタのうちの１つを介して電気外科用ジェネレータ１０２に接続されることができる。電気外科用ジェネレータ１０２は、電気外科用エネルギーを無線周波数（ＲＦ）の形態で生成し得る。電気外科用エネルギーが、単極式電気外科用器具１１０に供給され、その単極式電気外科用器具は、電気外科用エネルギーを印加することにより組織を治療する。電気外科用エネルギーは、リターンパッド１２０を通して電気外科用ジェネレータ１０２に戻される。リターンパッド１２０は、十分な接触面積を患者の組織に提供することにより、組織に印加された電気外科用エネルギーに起因する組織ダメージのリスクを最小にする。

電気外科用システム１００はまた、双極式電気外科用器具１３０を含む。双極式電気外科用器具１３０は、複数の出力コネクタのうちの１つを介して電気外科用ジェネレータ１０２に接続されることができる。電気外科用エネルギーは、双極式電気外科用器具１３０の２つの顎部材のうちの一方に供給され、組織を治療するように印加され、２つの顎部材のうちの他方を通して電気外科用ジェネレータ１０２に戻される。

電気外科用ジェネレータ１０２は、任意の好適なタイプのジェネレータであり得、種々のタイプの電気外科用器具（例えば、単極式電気外科用器具１１０および双極式電気外科用器具１３０）に対応するための複数のコネクタを含み得る。電気外科用ジェネレータ１０２はまた、除去、切断、凝固、および密閉のような様々なモードで動作するように構成され得る。電気外科用ジェネレータ１０２は、種々の電気外科用器具が接続され得る複数のコネクタの間でＲＦエネルギーの供給を切り替えるための切り替え機構（例えば、継電器）を含み得る。例えば、電気外科用器具１１０が電気外科用ジェネレータ１０２に接続される場合、切り替え機構は、ＲＦエネルギーの供給を、単極式プラグに切り替える。実施形態において、電気外科用ジェネレータ１０２は、ＲＦエネルギーを複数の器具に同時に提供するように構成され得る。

電気外科用ジェネレータ１０２は、制御パラメータを電気外科用ジェネレータ１０２に提供するための好適なユーザ制御装置（例えば、ボタン、アクチベータ、スイッチ、またはタッチスクリーン）を有するユーザインターフェースを含む。これらの制御装置は、電気外科用エネルギーが特定の外科的手技（例えば、凝固、除去、密閉、または切断）のために好適であるように、ユーザが、電気外科用エネルギーのパラメータ（例えば、電力レベルまたは出力波形の形状）を調節することを可能にする。エネルギー送達デバイス１１０および１３０はまた、複数のユーザ制御装置を含み得る。加えて、電気外科用ジェネレータ１０２は、電気外科用ジェネレータ１０２の動作に関連した様々な情報（例えば、強度設定および治療完了インジケータ）を表示するための１つまたはそれよりも多くの表示スクリーンを含み得る。

図２は、図１の電気外科用ジェネレータ１０２のジェネレータ回路２００と、ジェネレータ回路２００に接続されているエネルギー送達デバイス２９５とのブロック図である。ジェネレータ回路２００は、低周波数（ＬＦ）整流器２２０、プリアンプ２２５、ＲＦアンプ２３０、複数のセンサ２４０、アナログ−デジタルコンバータ（ＡＤＣ）２５０、制御器２６０、ハードウェアアクセラレータ２７０、プロセッササブシステム２８０、およびユーザインターフェース（ＵＩ）２９０を含む。ジェネレータ回路２００を介する電気外科用ジェネレータ１０２は、壁電源コンセントまたは他の電源コンセントのような、交流（ＡＣ）電力源２１０に接続するように構成され、その交流（ＡＣ）電力原は、低周波数（例えば、２５Ｈｚ、５０Ｈｚ、または６０Ｈｚ）を有するＡＣを生成する。ＡＣ電力原２１０は、ＡＣ電力をＬＦ整流器２２０に提供し、そのＬＦ整流器は、ＡＣを直流（ＤＣ）に変換する。

ＬＦ整流器２２０からの直流（ＤＣ）出力が、ＤＣを所望のレベルに増幅するプリアンプ２２５に提供される。増幅されたＤＣは、ＲＦアンプ２３０に提供され、そのＲＦアンプは、直流−交流（ＤＣ／ＡＣ）インバータ２３２と共振整合ネットワーク２３４とを含む。ＤＣ／ＡＣインバータ２３２は、増幅されたＤＣを、電気外科的手技のために好適な周波数（例えば、４７２ｋＨｚ、２９．５ｋＨｚ、および１９．７ｋＨｚ）を有するＡＣ波形に変換する。

電気外科用エネルギーのための適切な周波数は、電気外科的手技と電気外科手術のモードとに基づいて異なり得る。例えば、神経刺激および筋肉刺激は、いくつかの電気外科的手技が安全に行われることができる点を上回る毎秒約１００，０００サイクル（１００ｋＨｚ）で途絶える。すなわち、電気外科用エネルギーは、標的にされている組織に向かい最小限の神経筋刺激を伴って患者を通過することができる。例えば、典型的に、除去手技は、４７２ｋＨｚの周波数を使用する。他の電気外科的手技は、１００ｋＨｚよりも低い周波数（例えば、２９．５ｋＨｚまたは１９．７ｋＨｚ）で行われることができ、その周波数は、神経および筋肉にダメージを与えるリスクが最小限である。ＤＣ／ＡＣインバータ２３２は、電気外科用動作のために好適な種々の周波数を有するＡＣ信号を出力することができる。

上記で説明されているように、ＲＦアンプ２３０は、共振整合ネットワーク２３４を含む。共振整合ネットワーク２３４が、ＤＣ／ＡＣインバータ２３２の出力に結合されることにより、ＤＣ／ＡＣインバータ２３２におけるインピーダンスを組織のインピーダンスに整合させ、その結果として、ジェネレータ回路２００と組織との間における最大のまたは最適な電力伝達が存在する。

ＲＦアンプ２３０のＤＣ／ＡＣインバータ２３２によって提供される電気外科用エネルギーは、制御器２６０によって制御される。ＤＣ／ＡＣインバータ２３２からの電気外科用エネルギー出力の電圧波形および電流波形は、複数のセンサ２４０によって感知され、制御器２６０に提供され、その制御器は、プリアンプ２２５の出力とＤＣ／ＡＣインバータ２３２の出力とを制御するための制御信号を生成する。制御器２６０はまた、ユーザインターフェース（ＵＩ）２９０を介して入力信号を受け取る。ＵＩ２９０は、ユーザが、電気外科的手技のタイプ（例えば、単極式もしくは双極式）およびモード（例えば、凝固、除去、密閉、または切断）を選択すること、または電気外科的手技またはモードのために所望される制御パラメータを入力することを可能にする。

複数のセンサ２４０は、ＲＦアンプ２３０の出力における電圧および電流を感知する。複数のセンサ２４０は、電圧および電流の冗長測定を提供する２つまたはそれよりも多くの対またはセットの電圧および電流センサを含み得る。この冗長性は、ＲＦアンプ２３０の出力における電圧測定および電流測定の信頼性、精度、および安定性を確実にする。実施形態において、複数のセンサ２４０は、用途または設計要件に応じて、より少ないまたはより多いセットの電圧および電流センサを含み得る。複数のセンサ２４０は、ＲＦアンプ２３０の出力における電圧および電流出力と、ＤＣ／ＡＣインバータ２３２または共振整合ネットワーク２３４のようなジェネレータ回路２００の他の構成要素からの出力における電圧および電流出力とを測定し得る。電圧および電流を測定する複数のセンサ２４０は、電圧および電流を測定するための任意の公知技術を含み得、それは、例えば、ロゴスキーコイルを含む。

ＤＣ／ＡＣインバータ２３２は、図１の双極式電気外科用器具１３０であり得るエネルギー送達デバイス２９５に電気的に結合され、そのエネルギー送達デバイスは、組織を把捉しＤＣ／ＡＣインバータ２３２によって提供されるエネルギーを用いて治療するための２つの顎部材を有する。

エネルギー送達デバイス２９５は、温度センサ２９７と２つの顎部材２９９とを含む。電極が、２つの顎部材２９９の各々の上に配置される。温度センサ２９７は、組織の温度と２つの顎部材２９９の電極の温度とを測定し得る。温度センサ２９７のうちの少なくとも１つは、温度センサ２９７のうちの少なくとも１つが組織温度を測定することができるように、エネルギー送達デバイス２９５上に配置され得る。温度センサ２９７のうちの少なくとも別の１つは、双極式電気外科用器具１３０の各顎部材上に配置され、各顎部材の電極と熱連通し得、その結果として、顎部材の温度は、測定されることができる。温度センサ２９７は、温度を感知または測定するための任意の公知技術を用い得る。例えば、温度センサ２９７は、測温抵抗体、熱電対、サーモスタット、サーミスタ、またはこれらの温度感知デバイスの任意の組み合わせを含み得る。

感知された温度、電圧、および電流は、アナログ−デジタルコンバータ（ＡＤＣ）２５０に供給される。ＡＤＣ２５０は、感知された温度、電圧、および電流をサンプリングすることにより、組織および顎部材の温度のデジタルサンプルと、ＲＦアンプ２３０の電圧および電流のデジタルサンプルとを取得する。これらのデジタルサンプルは、制御器２６０によって処理され、ＲＦアンプ２３０のＤＣ／ＡＣインバータ２３２とプリアンプ２２５とを制御するための制御信号を生成するために使用される。ＡＤＣ２５０は、複数のセンサ２４０の出力と複数の温度センサ２９７の出力とを、ＲＦ周波数の整数倍であるサンプリング周波数でサンプリングするように構成され得る。

図２に示されているように、制御器２６０は、ハードウェアアクセラレータ２７０およびプロセッササブシステム２８０を含む。上記で説明されているように、制御器２６０はまた、ＵＩ２９０に結合され、そのＵＩは、ユーザからの入力命令を受け取り、電気外科用エネルギーの特性（例えば、選択された電力レベル）に関連した出力および入力情報を表示する。ハードウェアアクセラレータ２７０は、ＡＤＣ２５０からの出力を処理し、プロセッササブシステム２８０と協働することにより制御信号を生成する。

ハードウェアアクセラレータ２７０は、適用量監視および制御部（ｄｏｓａｇｅ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ａｎｄ ｃｏｎｔｒｏｌ）（ＤＭＡＣ）２７２、内側電力制御ループ２７４、ＤＣ／ＡＣインバータ制御器２７６、およびプリアンプ制御器２７８を含む。制御器２６０の全部または一部は、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、および／またはマイクロ制御器によって実施され得る。

ＤＭＡＣ２７２は、組織および顎部材の温度のサンプルをＡＤＣ２５０から受け取り、下記でより詳細に説明されるように、組織の質量と、組織と顎部材との間の熱抵抗スケールファクタとを推定する。ＤＭＡＣ２７２はまた、感知された電圧および電流に基づいて、組織に提供されているエネルギーの電力を計算する。ＤＭＡＣ２７２は、次いで、推定された組織の質量と熱抵抗スケールファクタとを内側電力制御ループ２７４に提供し、その内側電力制御ループは、推定された質量と推定された熱抵抗スケールファクタとに基づいて、ＤＣ／ＡＣインバータ制御器２７６のための制御信号を生成する。ＤＣ／ＡＣインバータ制御器２７６は、次に、ＤＣ／ＡＣインバータ２３２の出力を制御するための第１のパルス幅変調（ＰＷＭ）制御信号を生成する。

プロセッササブシステム２８０は、外側電力制御ループ２８２、状態機械２８４、および電力セットポイント回路２８６を含む。プロセッササブシステム２８０は、ＤＭＡＣ２７２の出力と、ユーザによってＵＩ２９０を介して選択されたパラメータ（例えば、電気外科用モード）とに基づいて、第２のＰＷＭ制御信号を生成する。特定すると、ユーザによって選択されたパラメータは、ジェネレータ回路２００の状態またはモードを決定する状態機械２８４に提供される。外側電力制御ループ２８２は、この状態情報と、ＤＭＡＣ２７２からの出力とを使用することにより、制御データを決定する。制御情報は、制御データに基づいて電力セットポイントを生成する電力セットポイント回路２８６に提供される。プリアンプ制御器２７８は、電力セットポイントを使用することにより、ＬＦ整流器２２０からのＤＣ出力を所望のレベルに増幅するようにプリアンプ２２５を制御するための適切なＰＷＭ制御信号を生成する。ユーザがＵＩ２９０を介して状態機械２８４に動作パラメータを提供しない場合、状態機械２８４は、デフォルト状態を維持または入力し得る。

他の実施形態において、エネルギー送達デバイス２９５は、温度センサ２９７を含まないこともある。それらの実施形態において、ジェネレータ回路２００の制御器２６０は、下記でより詳細に説明されるように、前進差分方程式または温度変化を組織インピーダンスの変化に関連させる式を使用することによって、組織インピーダンスの変化を推定する。

図３は、図２のハードウェアアクセラレータ２７０のより詳細な機能図を示す。ハードウェアアクセラレータ２７０は、高処理速度ような特別な処理要件を有し得るジェネレータ回路２００の上記の機能を実施する。ハードウェアアクセラレータ２７０は、ＤＭＡＣ２７２、内側電力制御ループ２７４、ＤＣ／ＡＣインバータ制御器２７６、およびプリアンプ制御器２７８を含む。

ＤＭＡＣ２７２は、複数のアナログ−デジタルコンバータ（ＡＤＣ）制御器（例えば、４つのＡＤＣ３１２ａ〜３１２ｄであるが、この数に限定されない）、デジタル信号プロセッサ３１４、ＲＦデータレジスタ３１６、およびＤＭＡＣレジスタ３１８を含む。ＡＤＣ制御器３１２ａ〜３１２ｄは、ＡＤＣ２５０の動作を制御し、そのＡＤＣは、感知された温度、電圧、および信号をデジタルデータに変換し、それらのデジタルデータは、次いで、デジタル信号処理機能を実施するデジタル信号プロセッサ３１４に提供され、そのデジタル信号処理機能のうちのいくつかは、下記でより詳細に説明される。

感知された温度、電圧、および電流は、ＡＤＣ２５０に入力され、そのＡＤＣは、感知された温度、電圧、および電流をサンプリングする。ＡＤＣ制御器３１２ａ〜３１２ｄは、所定のサンプリングレートを含む動作パラメータをＡＤＣ２５０に提供し、その結果として、ＡＤＣは、組織の温度および顎部材の温度、電圧、および電流を、所定のサンプリングレート（すなわち、所定の毎秒デジタルサンプル数、または所定のサンプリング周期）で同期的にサンプリングする。ＡＤＣ制御器３１２ａ〜３１２ｄは、サンプリング周期が電気外科用エネルギーのＲＦ周波数の整数倍に対応するよう、ＡＤＣ２５０を制御するように構成され得る。

感知された温度、電圧、および電流をサンプリングすることによって取得されたデジタルデータは、ＡＤＣ制御器３１２ａ〜３１２ｄを介して、デジタル信号プロセッサ３１４に提供される。デジタル信号プロセッサ３１４は、そのデジタルデータを使用することにより、組織の質量と、組織と顎部材との間の熱抵抗スケールファクタとを推定する。推定プロセスは、物理的原理および数学的式を適用し組み合わせることによって行われる。推定プロセスと、組織の質量と温度との間の関係の導出とは、下記でより詳細に説明される。

デジタル信号プロセッサ３１４の出力は、ＲＦデータレジスタ３１６および信号線３７９を介して図２のプロセッササブシステム２８０に提供される。ＤＭＡＣ２７２はまた、デジタル信号プロセッサ３１４のための関連パラメータを受け取り保存するＤＭＡＣレジスタ３１８を含む。デジタル信号プロセッサ３１４は、信号線３７１を介して、ＤＣ／ＡＣインバータ制御器２７６のＰＷＭモジュール３４６からの信号をさらに受け取る。

ＤＭＡＣ２７２は、制御信号を、信号線３２１ａおよび３２１ｂを介して内側電力制御ループ２７４に提供し、信号線３７９を介してプロセッササブシステム２８０に提供する。図２に示されているように、内側電力制御ループ２７４は、制御信号を処理し、制御信号をＤＣ／ＡＣインバータ制御器２７６に出力する。内側電力制御ループ２７４は、マルチプレクサ３２４、コンペンセータ３２６、コンペンセータレジスタ３３０、およびＶＩリミッタ３３４を含む。

マルチプレクサ３２４は、組織の推定された質量と推定された熱抵抗スケールファクタを、信号線３２１ａおよび３２１ｂを介して受け取る。マルチプレクサ３２４はまた、選択制御信号を受け取り、そのマルチプレクサは、信号線３３３ａを介したコンペンセータレジスタ３３０からの入力の内の１つを選択し、選択された入力を、信号線３２５を介してコンペンセータ３２６に提供する。それゆえ、ＤＭＡＣ２７２のデジタル信号プロセッサ３１４は、制御信号を生成し、その制御信号は、推定された質量および推定された熱抵抗スケールファクタを含み、そのデジタル信号プロセッサは、その推定された質量および推定された熱抵抗スケールファクタを、それぞれ、信号線３２１ａおよび３２１ｂを介して内側電力制御ループ２７４のマルチプレクサ３２４に提供する。

ユーザ入力が存在する場合、プロセッササブシステム２８０は、ユーザ入力を受け取り、信号線３７９を介したデジタル信号プロセッサ３１４からの出力を用いてユーザ入力を処理する。プロセッササブシステム２８０は、制御信号を、コンペンセータレジスタ３３０を介してＶＩリミッタ３３４に提供し、そのＶＩリミッタは、図２における電力セットポイント回路２８６に対応する。ＶＩリミッタ３３４は、次いで、ユーザ入力とデジタル信号プロセッサ３１４の出力とに基づいて、所望の電力プロファイル（例えば、設定された電力外科用モードまたは動作のための電力の最小限界および最大限界）を、信号線３３５を介してコンペンセータ３２６に提供し、コンペンセータレジスタ３３０はまた、他の制御パラメータを、信号線３３３ｂを介してコンペンセータ３２６に提供し、次いで、コンペンセータ３２６は、コンペンセータレジスタ３３０、マルチプレクサ３２４、およびＶＩリミッタ３３４からの全ての制御パラメータを組み合わせることにより、信号線３２７を介したＤＣ／ＡＣインバータ制御器２７６への出力を生成する。

ＤＣ／ＡＣインバータ制御器２７６は、制御パラメータを受け取り、ＤＣ／ＡＣインバータ２３２を駆動する制御信号を出力する。ＤＣ／ＡＣインバータ制御器２７６は、スケールユニット３４２、ＰＷＭレジスタ３４４、およびＰＷＭモジュール３４６を含む。スケールユニット３４２は、コンペンセータレジスタ３３０の出力を、その出力に数を掛けかつ／または足すことによって拡大する。スケールユニット３４２は、乗算のための数および／または和算のための数を、ＰＷＭレジスタ３４４から信号線３４１ａおよび３４１ｂを介して受け取り、その拡大された結果を、信号線３４３を介してＰＷＭレジスタ３４４に提供する。ＰＷＭレジスタ３４４は、ＤＣ／ＡＣインバータ２３２を制御するためのいくつかの関連パラメータ（例えば、ＤＣ／ＡＣインバータ２３２によって生成されるＡＣ信号の周期、パルス幅、および位相）と、他の関連するパラメータとを保存する。ＰＷＭモジュール３４６は、ＰＷＭレジスタ３４４からの出力を、信号線３４５ａ〜３４５ｄを介して受け取り、４つの制御信号３４７ａ〜３４７ｄを生成し、その４つの制御信号は、図２のＲＦアンプ２３０のＤＣ／ＡＣインバータ２３２の４つのトランジスタを制御する。ＰＷＭモジュール３４６はまた、レジスタ同期信号３４７を介して、その情報をＰＷＭレジスタ３４４における情報と同期させる。

ＰＷＭモジュール３４６は、制御信号を、内側電力制御ループ２７４のコンペンセータ３２６にさらに提供する。プロセッササブシステム２８０は、制御信号をＰＷＭモジュール３４６に提供する。このようにして、ＤＣ／ＡＣインバータ制御器２７６は、統合された内部入力（すなわち、ＤＭＡＣ２７２により処理された複数のセンサからの結果）と外部入力（すなわち、プロセッササブシステム２８０により処理されたユーザ入力からの結果）とを用いて、ＲＦアンプ２３０のＤＣ／ＡＣインバータ２３２を制御することができる。

プロセッササブシステム２８０はまた、制御信号を、信号線３７３を介してプリアンプ制御器２７８に送る。プリアンプ制御器２７８は、プリアンプ２２５が直流をＲＦアンプ２３０によって変換されるために好適な所望のレベルに増幅するように、制御信号を処理し、別の制御信号を生成する。プリアンプ制御器２７８は、ＰＷＭレジスタ３５２およびＰＷＭモジュール３５４を含む。ＰＷＭレジスタ３５２は、プロセッササブシステム２８０からの出力を、信号線３７３を介して受け取り、ＰＷＭレジスタ３４４がするのと同様に関連パラメータを保存し、関連パラメータを、信号線３５３ａ〜３５３ｄを介してＰＷＭモジュール３５４に提供する。ＰＷＭモジュール３５４はまた、レジスタ同期信号を、信号線３５７を介してＰＷＭレジスタ３５２に送り、４つの制御信号３５５ａ〜３５５ｄを生成し、その４つの制御信号は、図２におけるプリアンプ２５５の４つのトランジスタを制御する。

図４Ａは、図１の電気外科用鉗子の顎部材アセンブリ４００の前面断面図を示し、その顎部材アセンブリは、温度センサを組み入れている。顎部材アセンブリ４００は、図２のエネルギー送達デバイス２９５の一部を形成し得る。顎部材アセンブリ４００は、顎部材４１２、４１４を含む。顎部材４１２は、電気外科用エネルギーを組織に送達するためのアクティブ電極４２０と、顎部材４１２、４１４の間に配置された組織の温度を感知するための、組織温度センサ４３０とを含む。顎部材４１４は、リターン電極４２５と、顎部材４１４の温度を感知するための複数の温度センサ４４０とを含む。顎部材４１２、４１４は、断熱材で形成され得、枢軸（図示せず）を介して互いに結合されることにより、開放位置と組織を顎部材４１２、４１４の間に把捉するための近接閉鎖位置との間における顎部材４１２、４１４の運動を可能にする。組織温度センサ４３０および複数の顎部材温度センサ４４０は、ジェネレータ回路２００の制御器２６０に結合され、感知された組織の温度と顎部材の温度とを表す信号をＡＤＣ２５０に送り、そのＡＤＣは、感知された温度信号をサンプリングする。感知された温度のサンプリングレートは、ＤＭＡＣ２７２のＡＤＣ制御器３１２ａ〜３１２ｄの一部によって制御され得る。このようにして、制御器２６０は、デジタル式にサンプリングされた組織の温度と顎部材の温度とを処理する。組織のセンサと顎部材の複数のセンサとの数は、電気外科手術のニーズに基づいて１つまたはそれよりも多くあり得る。

図４Ｂは、外科用ステープラ４５０の斜視図を示す。外科用ステープラ４５０は、ハンドルアセンブリ４５５と細長本体４６０とを含む。使い捨て装填ユニット４６５は、細長本体４６０の遠位端に解除可能に固定される。使い捨て装填ユニット４６５は、複数の外科用ステープル（図示せず）を収めるステープルカートリッジアセンブリ４７２と、ステープルカートリッジアセンブリ４７２に対して移動可能に固定されているアンビル４７４とを有するエンドエフェクタ４７０を含み、そのエンドエフェクタは、展開されたモードで示されている。ステープルカートリッジアセンブリ４７２は、組織接触表面４７６を含み、アンビル４７４は、ステープルカートリッジアセンブリ４７２の組織接触表面４７６に並置される組織接触表面４７８を含む

ハンドルアセンブリ４５５は、固定ハンドル部材４８０と、移動可能ハンドル部材４８２と、バレル部分４８４とを含む。回転可能部材４８６は、好ましくは、ハンドルアセンブリ４５５に対する細長本体４６０の回転を容易にするように、バレル部分４８４の前方端に装着される。関節運動レバー４８８もまた、エンドエフェクタ４７０の関節運動を容易にするように、回転可能部材４８６に隣接して、バレル部分４８４の前方端に装着される

外科用ステープラ４５０は、図４Ｂおよび図４Ｃに示されるように、複数の感知デバイス４９０を含み得る。例えば、感知デバイス４９０は、アンビル４７４の組織接触表面４７８の長さに沿って、ステープルカートリッジアセンブリ４７２の組織接触表面４７６の長さに沿って、使い捨てユニット４６５上に、細長本体４６０上に、かつ／またはハンドルアセンブリ４５５上に提供され得る。

感知デバイスは、外科用ステープラ４５０の種々のパラメータ（例えば、外科用ステープラ４５０の組織接触表面４７６の温度および組織接触表面４７８の温度、ならびにそれらの間の温度変化）の測定を可能にする。感知された温度および温度変化は、組織接触表面４７６と４７８との間に配置された組織の質量を推定するために使用され得る。推定された質量は、次いで、組織の厚さまたはサイズを決定するために使用され得、その結果として、ステープラの操作者は、ステープラを適切に構成する（例えば、組織接触表面４７６と４７８との間の距離を調節するか、または好適なサイズのステープルを選択する）ことができる。

上記で説明されているように、組織の質量と熱抵抗スケールファクタ（ｋ）とは、１組の微分方程式または微分方程式系を使用して、組織の温度と、組織を加熱するために使用されるエネルギーベースの外科用デバイスの温度とをモデル化することによって推定される。この１組の微分方程式は、下記のように導出され得る。組織の温度は、熱が組織に加えられる（例えば、組織の電気加熱を介して）場合に増え、組織温度の変化率は、組織の比熱に関連している。下記の式は、組織温度の変化と、組織の質量と、加えられた熱との関係を記載している。

式中、

は、時間に対する組織温度の変化を表し、

は、時間に対する組織に加えられた熱（ジュール）を表し、Ｃ_ｐは、比熱（ジュール／ｋｇ）であり、Ｍは、組織の質量（ｋｇ）である。式（１）は、

と書き換えることができ、式中ｄＴは、温度変化を表し、ｄＱは、組織に加えられた熱を表す。言い換えると、温度の変化ｄＴは、組織に加えられた熱ｄＱと、比熱Ｃｐおよび組織の質量Ｍの積との間の比率である。

組織を通した熱の伝導は、組織における含水量と、電気エネルギーの伝導によって生じる組織におけるイオンの移動度とに依存する。この関係は、下記の式によって与えられ、

式中、σは、現在の電気伝導度（ジーメンス毎メートル（Ｓ／ｍ））であり、σ_０は、組織の初期の伝導度（Ｓ／ｍ）であり、Ｗは、組織の現在の含水量（ｋｇまたはｋｇ／ｍ^３）であり、Ｗ_０は、組織の初期の含水量（ｋｇまたはｋｇ／ｍ^３）であり、αは、イオン移動度の熱係数定数（単位なし）であり、Ｔは、現在の温度（ケルビン）であり、Ｔ_０は、σ_０およびＷ_０に対応する初期温度（ケルビン）である。式（３）は、温度変化について解かれ得（すなわち、ｄＴ＝Ｔ−Ｔ_０）、下記の式を得る。

組織インピーダンスは、下記の式によって伝導度の関数として表され得、

式中、Ｚは、電流インピーダンス（オーム）であり、σは、組織の電流伝導度（Ｓ／ｍ）であり、Ｌは、顎部材によって把捉された組織の長さ（メートル（ｍ））であり、Ａは、顎部材によって把捉された組織の面積（平方メートル（ｍ^２））である。最初のインピーダンスは、下記の式によって同様に表され得る。

式中、Ｚ_０は、最初のインピーダンス（オーム）であり、σ_０は、最初の組織の伝導度（Ｓ／ｍ）である。式（４）〜（６）を組み合わせることは、下記の式をもたらす。

組織とエネルギーベースの医療用デバイスの顎部材との間の熱抵抗スケールファクタｋが、式（７）に組み入れられることにより、組織とエネルギーベースの医療用デバイスの顎部材との間の異なる熱伝導度比に対応し得る。それゆえ、熱抵抗スケールファクタｋを組み入れた後で、式（７）は、下記のようになる。

式（８）は、密閉または除去手技の最初における温度変化を正確に推定する。しかしながら、式（８）は、その後では正確でない場合もある。例えば、エネルギー送達デバイスの顎部材が電気エネルギーを組織に伝達するにつれて、電気エネルギーは、組織の熱抵抗に起因して熱に変換され、組織の温度が上昇する。組織の温度が上昇するにつれて、組織中の水は、環境中に気化し始める。式（８）は、この状況では正確ではなく、なぜなら、式（８）は、組織からの水損失が存在しないことと、それゆえインピーダンスの変化もないこととを想定しているからである。

水損失が起こり始めると、組織温度は、組織中の水の大部分が気化させられるまで変化しない。それゆえ、式（８）は、この状況のいずれかでは正確でない場合がある。しかしながら、治療されるべき組織の含水量が非常に少ないことを想定すると、水の気化はまた、無視でき、式（８）は、下記のように表されることができる。

式（９）は、水の損失が無視できる場合、組織温度の変化は、インピーダンスの変化に依存することを示す。それゆえ、式（９）は、組織に印加されたＲＦエネルギーのパルスによる組織インピーダンスの測定値（すなわち、Ｚ_０という測定値およびＺという測定）に基づいて、組織温度の変化を決定するために使用され得る。電流インピーダンスは、式（９）をＺについて解くことによって得られ、下記の式をもたらし得る。

組織Ｍの質量は、下記のとおり、式（２）と（９）とを組み合わせ、その組み合わされた式をＭについて解くことによって得られ得る。

またしても、式（１１）は、治療されるべき組織の含水量が非常に小さいこと、および水の損失（すなわち、水の気化）を無視できることも想定している。式（１１）は、組織とエネルギーベースの医療用デバイスの顎部材との間のエネルギー損失を考慮せず、それゆえ、密閉または除去手技中の組織とエネルギーベースの医療用デバイスの顎部材との間の温度変化をモデル化するために十分ではない。

質量と熱抵抗スケールファクタとが既知であるか、または推定されることを想定すると、組織またはエネルギーベースの医療用デバイスの顎部材の温度は、熱関連の式を使用することによってモデル化されることができる。ニュートンの冷却の法則に従い、組織からの熱損失は、組織とエネルギーベースの医療用デバイスの顎部材との間の温度差に依存し、それは、下記の式によって表される。

式中、Ｔ_ｔ（ｔ）は、組織温度（下付き字のｔが組織を指す）であり、Ｔ_ｊ（ｔ）は、顎部材の温度（下付き字のｊが顎部材を指す）であり、ｋは、組織と顎部材との間で

である熱抵抗スケールファクタであり、ここで、ｈは、熱伝達率であり、Ａは、組織と接触している顎部材の表面積であり、Ｃ_ｐは、比熱であり、Ｍは、顎部材によって把捉されている組織の質量である。加えて、組織温度の変化は、加えられる熱の変化と顎部材へ失われる熱の変化とに依存し、その組織温度の変化は、下記の式によって表される。

式（１３）は、式（２）を表すための別の方法である。いくつかの実施形態において、エネルギーベースの医療用デバイスは、式（１３）を使用して、組織から顎部材への熱損失を最小化するように構成され得る。それゆえ、熱損失が最小化されることを想定し、環境への熱損失が無視できると見なされることをさらに想定すると、式（１３）は、下記のようになる。

組織の基本的な温度差方程式および顎部材の基本的な温度差方程式は、下記のとおり、式（１２）と（１４）とを組み合わせることによって得られ得る。

または

顎部材の温度変化率は、組織温度と顎部材の温度との間の温度変化に依存する。顎部材が環境に曝されるとしても、環境から加えられる熱および環境へ失われる熱は、顎部材アセンブリ４００の断熱と、組織と比べられた場合の顎部材の大きな質量とにより、無視できるものと想定される。それゆえ、環境に加えられる熱を表す数学項は、無視されても、０とみなされてもよい。結果として、顎部材の基本的な温度差方程式は、下記のとおりである。

式（１６）を式（１７）に適用することは、項Ｔ_ｊを除去し、組織についての下記の式をもたらす。

式（１８）の単純化されたバージョンは、下記によって与えられる２階微分方程式の形態で表され得る。

同様の方法で、式（１７）が、式（１６）に適用されることにより、項Ｔ_ｔを除去し得、結果として生じる式は、下記によって与えられる２階微分方程式の形態で単純に表され得る。

式（１９）は、組織の温度を予測するために使用され得、式（２０）は、顎部材の温度を予測するために使用され得る。熱変化率が電力の形態である（すなわち

）ので、式（１９）および（２０）はまた、下記のとおり記述されることができる。

および

式中、Ｐｗｒ（ｔ）は、ステップ応答、指数関数、正弦曲線、単一パルス、２つのパルスのような、任意の強制関数、または密閉および除去手技のための任意の他の好適な信号であり得る電力である。電力は、ジェネレータ回路２００の制御器２６０によって制御される。複数のセンサ２４０は、ＲＦアンプ２３０の出力における電圧および電流を感知し、ＤＭＡＣ２７２は、任意の好適な方法で電圧と電流とを掛けることによって電力を計算する。

式（２１）および（２２）は、既知の熱抵抗スケールファクタと既知の顎部材の質量とに基づいて組織の温度と顎部材の温度とを予測するために使用され得る２階微分方程式である。逆にいえば、式（２１）および（２２）は、既知のまたは測定された組織の温度と顎部材の温度とに基づいて熱抵抗スケールファクタと組織の質量とを推定するために使用され得る。

式（２１）および（２２）によって与えられる２階微分方程式系の解は、下記のとおりである。

および

式中、Ｔ_ｔ０は、組織の初期温度であり、Ｔ_ｊ０は、顎部材の初期温度であり、Ｐは、電力レベルＰｗｔ（ｔ）である。

組織の初期温度と顎部材の初期温度とが０であることを想定すると、式（２３）および（２４）は、下記のようになる。

および

組織温度の変化率は、式（２５）の導関数を時間に関して取ることによって決定され、それは、下記の式をもたらす。

方法５００が始まった後、インデックスｉが、ステップ５０５においてゼロに初期化され、ステップ５１０において１だけ増やされる。ステップ５１５において、制御器２６０は、ジェネレータ回路２００に、所望の電力レベルにおける電気外科用エネルギー（例えば、交流）を、ジェネレータに結合されている電気外科用器具の顎部材を介して、治療されるべき組織に供給させる。電気外科用エネルギーは、組織の温度を上昇させる。組織の温度が上昇するにつれて、熱は、組織から顎部材に伝達され、それは、顎部材の温度を上昇させる。顎部材のパラメータが既知であるので、顎部材の温度変化は、式（２６）を使用することによって計算されることができる。

種々の反復法および非反復法が、式（２５）および（２７）を使用して熱抵抗スケールファクタおよび組織の質量を推定するために用いられ得る。図５は、反復勾配降下アルゴリズムを使用して熱抵抗スケールファクタと組織の質量とを推定するための方法５００を図示する。方法５００は、式（２５）および（２７）を離散的な意味で利用する。特に、方法５００は、各反復について、温度の導関数

ではなく、温度の変化または温度差ｄＴ_ｔ（ｔ）を使用する。

熱抵抗スケールファクタと組織の質量とを測定する場合において、組織の温度Ｔ_ｉが、ステップ５２０において複数の温度センサ２９７によって感知される。ステップ５２５において、現在の組織温度Ｔ_ｉと以前の組織温度Ｔ_ｉ−１との間の差に等しい温度差ｄＴ_ｉが、計算される。インデックスｉが１に等しい場合、ｄＴ_ｉは、０であり、インデックスｉが１よりも大きい場合、ｄＴ_ｉは、現在の組織温度Ｔ_ｉと以前の組織温度Ｔ_ｉ−１との間の差に等しい。

実施形態において、温度差ｄＴ_ｉは、測定または推定された組織インピーダンスの変化に基づいて決定され得る。この場合において、方法５００は、最初、ステップ５１５において組織に電力を印加した後に組織インピーダンスを推定し得、次いで、式（９）を使用することによって、推定された組織インピーダンスの変化に基づいて温度変化ｄＴ_ｉを推定し得る。

ステップ５３０において、インデックスｉは、所望の反復回数Ｎと比較される。インデックスｉが反復回数Ｎよりも少ない場合、ステップ５１０〜５２５が、繰り返される。インデックスｉがＮに等しい場合、質量Ｍおよび熱抵抗スケールファクタＫは、ステップ５３５において初期化され、次いで、ステップ５４５において反復法を使用して推定される。

ステップ５４５において、真の質量と真の熱抵抗スケールファクタとが、勾配降下を使用することによって推定され、その勾配降下は、誤差に基づいて質量と熱抵抗スケールファクタとの微分係数ステップを調節し、図６Ｂ〜６Ｄでより詳細に説明されている。その後、制御器２６０は、ステップ５５０において、質量と熱抵抗スケールファクタとの推定値に基づいて、電気外科手術中の組織の温度と顎部材の温度とを調節するように電力のレベルを制御する。

図６Ａは、勾配降下法のために質量の最初の推定値と熱抵抗スケールファクタの最初の推定値とを決定する方法６００を図示する。開始後、インデックスｉは、ステップ６０５において０に初期化される。さらに、ステップ６０５において、測定される温度Ｔ_ｉに対応する質量Ｍ_ｉとスケールファクトＫ_ｉとのアレイが、０でない値に設定され、温度差ｄＴ_ｉのアレイは、０に設定される。

ステップ６１０において、インデックスｉが、１だけ増やされる。ステップ６１５において、質量Ｍ_ｉの推定値が、下記の式を使用して、熱抵抗スケールファクタＫ_ｉに基づいて計算される。

式中、Ｐは、電力レベルであり、Ｋ_ｉは、インデックスｉにおける熱抵抗スケールファクタであり、ｔ_ｉは、インデックスｉにおける時間（秒）であり、Ｃ_ｐは、組織について一定の比熱であり、Ｔ_ｉは、インデックスｉにおける感知された温度である。式（３１）は、質量Ｍについて解くことによって式（２５）から導出される。ステップ６２０において、インデックスｉにおける温度差ｄＴ_ｉが、下記の式に従って計算される。

この式は、式（２７）の離散化バージョンである。

ステップ６２５において、熱抵抗スケールファクタＫ_ｉの推定値が、下記の式を使用して、以前に計算された質量Ｍ_ｉと温度差ｄＴ_ｉとに基づいて計算される。

この式は、熱抵抗スケールファクタＫ_ｉについて解くことによって式（３２）から導出される。次に、ステップ６３０において、温度差ｄＴ_ｉが、質量Ｍ_ｉの推定値と熱抵抗スケールファクタＫ_ｉの推定値とに基づいて再計算される。

ステップ６３５において、インデックスｉは、組織温度Ｔ_ｉのサンプルのアレイの長さである所定の数Ｎと比較される。インデックスｉが所定の数Ｎよりも少ないことが決定される場合、ステップ６１０〜６３０は、繰り返される。そうでない場合、ステップ６４０において、推定された最初の質量Ｍと最初の熱抵抗スケールファクタＫが、質量Ｍ_ｉと熱抵抗スケールファクタＫ_ｉとに基づいて、勾配降下アルゴリズムのために設定される。例えば、質量Ｍ_ｉのアレイの最大値と熱抵抗スケールファクタＫ_ｉのアレイの最大値とが、それぞれ、推定された最初の質量Ｍと推定された最初の熱抵抗スケールファクタＫとに設定され得る。代替として、質量Ｍ_ｉのアレイの最小値と熱抵抗スケールファクタＫ_ｉのアレイの最小値とが、それぞれ、推定された最初の質量Ｍと推定された最初の熱抵抗スケールファクタＫとに設定され得る。さらなる代替において、質量Ｍ_ｉのアレイの平均値と熱抵抗スケールファクタＫ_ｉのアレイの平均値とが、勾配降下アルゴリズムのために、推定された最初の質量Ｍと推定された最初の熱抵抗スケールファクタＫとに設定され得る。

図６Ｂ〜Ｄは、本開示の実施形態に従い、質量Ｍと熱抵抗スケールＫとを推定するための勾配降下法を図示するフロー図である。図６Ｂに示されているように、ステップ６４５において、インデックスｉが、０に初期化され、推定された質量についての微分係数ステップが、０でない値（例えば、１×１０^−７）に初期化され、推定された熱抵抗スケールファクタについての微分係数ステップが、０でない値（例えば、１．０）に初期化される。勾配降下アルゴリズムに従って、質量の推定値についての微分係数ステップが、質量の推定値を増加または減少させるために使用され、その結果として、質量の推定値は、実際の値に近い値に達し、そして、推定された熱抵抗スケールファクタについての微分係数ステップが、推定された熱抵抗スケールファクタを増加または減少させるために使用され、その結果として、推定された熱抵抗スケールファクタは、実際の値に近い値に達する。ステップ６５０において、インデックスｉが、そのインデックスが所定の数Ｎに達するまで増やされる。

ステップ６５５において、第２の質量推定値Ｍ_ｓが、最初または第１の質量の推定値Ｍと質量についての微分係数ステップとを合計することによって計算され、第２の熱抵抗スケールファクタＫ_ｓが、最初または第１の熱抵抗スケールファクタ推定値Ｋと熱抵抗スケールファクタについての微分係数ステップとを合計することによって計算される。

図６Ｃは、勾配降下法に従って質量の推定値を決定するための、図６Ｂのフロー図から続くフロー図を示す。ステップ６６０において、温度についての第１の推定値と温度差についての第１の推定値とが、下記の前進差分方程式に従って計算される。

および

式中、Ｍは、第１の質量推定値である。ステップ６６２において、温度の第２の推定値および温度差の第２の推定値である

および

が、式（３４）および（３５）を使用して、第２の質量の推定値Ｍ_ｓに基づいて計算される。

次に、ステップ６６４において、感知された温度Ｔｉと第１の推定温度

との間の第１の温度誤差が、計算され、感知された温度Ｔｉと第２の推定温度

との間の第２の温度誤差が、計算される。同様に、ステップ６６６において、感知された温度差ｄＴｉと第１の推定温度差

との間の第１の温度差誤差が、計算され、感知された温度差ｄＴｉと第２の推定温度差

との間の第２の温度差誤差が、計算される。

ステップ６６８において、誤差の微分係数が、計算される。誤差の微分係数は、第１の誤差の合計と第２の誤差の合計との間の差を見出し、かつその得られた差を第１の誤差の合計で割ることによって、計算され得る。

ステップ６７０において、焼き鈍し法が、誤差の微分係数の符号が変化したか否かを最初に決定することによって行われる。誤差の微分係数の符号が変化した場合、微分係数ステップのサイズは、ステップ６７２において低減され、第１の推定された質量は、第２の推定された質量に等しく設定される。誤差の微分係数の符号が変わっていない場合、第１の推定された質量は、第２の推定された質量に等しく設定される。焼き鈍し法プロセスは、誤差が所定の値に近付くにつれて、微分係数ステップのサイズを低減することにより、微分係数ステップのサイズがあまりに大きい場合に反復法が振動することを防ぐ。

図６Ｄは、勾配降下法に従って熱抵抗スケールファクタ推定値を決定するための、図６Ｂのフロー図から続くフロー図を示す。ステップ６８０において、温度および温度差についての第３の推定値が、Ｋが第１の熱抵抗スケールファクタ推定値である式（３４）および（３５）に従って計算される。ステップ６８２において、温度の第４の推定値

と温度差の第４の推定値

とが、式（３４）および（３５）を使用して、第２の熱抵抗スケールファクタ推定値Ｋ_ｓに基づいて計算される。

次に、ステップ６８４において、感知された温度Ｔ_ｉと第３の推定温度

との間の第３の温度誤差が、計算され、感知された温度Ｔ_ｉと第４の推定温度

との間の第４の温度誤差が、計算される。同様に、ステップ６８６において、感知された温度差ｄＴ_ｉと第３の推定温度差

との間の第３の温度差誤差が、計算され、感知された温度差ｄＴ_ｉと第４の推定温度差

との間の第４の温度差誤差が、計算される。

ステップ６８８において、誤差の微分係数が、計算される。誤差の微分係数は、第３の誤差の合計と第４の誤差の合計との間の差を見出し、かつその得られた差を第３の誤差の合計で割ることによって、計算され得る。

ステップ６９０において、焼き鈍し法が、誤差の微分係数の符号が変化したか否かを最初に決定することによって行われる。誤差の微分係数の符号が変化した場合、微分係数ステップのサイズは、ステップ６９２において低減され、第１の推定された熱抵抗スケールファクタＫは、第２の推定された熱抵抗スケールファクタＫ_ｓに等しく設定される。誤差の微分係数の符号が変わっていない場合、第１の推定された熱抵抗スケールファクタＫは、ステップ６９４において、第２の推定された熱抵抗スケールファクタＫ_ｓに等しく設定される。

図６Ｃのステップ６７４と図６Ｄのステップ６９４とがそれぞれ行われた後、ステップ６９６において、質量推定値Ｍについての微分係数誤差が第１の閾値よりも小さいか否かと、熱抵抗スケールファクタ推定値Ｋについての微分係数誤差が第２の閾値よりも小さいか否かとが決定される。Ｍについての微分係数誤差とＫについての微分係数誤差がそれぞれの第１の閾値および第２の閾値よりも小さいことが決定される場合、質量の推定値と熱抵抗スケールファクタの推定値とが実際の質量と熱抵抗スケールファクタとに十分に近くなったとみなされるので、勾配降下法は、終了される。そうでない場合、インデックスｉが、ステップ６９８において所定の数Ｎと比較される。インデックスｉが所定の数Ｎよりも少ない場合、勾配降下法はステップ６５０に戻り、図６Ｂ〜６Ｄにおける全てのステップ６５０〜６９８は、インデックスｉが所定の数Ｎに達するまで、またはステップ６９６に記載されている条件が満たされるまで繰り返される。

図６Ａ〜６Ｄに説明されている勾配降下法は、組織および／またはエネルギーベースの医療用器具の質量と熱抵抗スケールファクタとを推定するための正確かつロバストな方法である。他の実施形態において、図７に説明されている非反復法のような、より単純な方法が、質量および熱抵抗スケールファクタを推定するために用いられ得る。

ステップ５０５〜５３０において、図５に関して上記で説明されたように、組織温度Ｔ_ｉが、感知され、温度差ｄＴ_ｉが、計算される。図７に図示されている非反復法は、温度方程式（２５）と温度差方程式（２７）とにおける指数項の指標を指数関数的に減少させることと密接に関連する想定を設ける。組織の質量Ｍ_ｔについての式は、下記によって与えられる。

この式は、組織の質量Ｍ_ｔについて解くことによって、式（２５）から導出される。

指数項ｅ^{−２ｋ・ｔ}は、時間ｔが増加するにつれて０に近付き、特定の時間の後で無視できるようになる。それゆえ、適切な時間量が経過することを想定すると、式（３６）は、下記のとおり、指数項が取り除かれることによって単純化されることができる

さらに、温度差方程式（３２）は、ｔが０に等しい場合の最大値からｔが無限に等しい場合の最小値に減少する減少関数である。式（３２）は、

の場合に最大値から約６３％減少する。式（３８）を熱抵抗スケールファクタＫ_ｉについて解くことは、下記の式をもたらす。

式中、ｔ_６３は、組織温度の最大変化率が最小変化率に向かって約６３％低減される時間である。それゆえ、質量は、時間ｔ_６３および式（３７）および（３８）を使用して計算されることができる。

図７を参照すると、熱抵抗スケールファクタｋは、最初に、ステップ７３５において、エネルギーが組織に印加される所定の時間の間の最大組織温度差および最小組織温度差を決定することを伴う。次に、ステップ７４０において、最大温度差と最小温度差との間の６３％低減点が、下記の式に従って計算される。

式中、ｄＴ_ｉは、エネルギーが組織に印加される所定の時間の間の組織温度差のアレイである。

ステップ７４５において、６３％低減が起こる時間ｔ_６３が、決定される。時間ｔ_６３は、ｄＴ_ｉがｘ軸であり時間インデックスがｙ軸である線形補間アルゴリズムを使用することによって、決定され得る。線形補間アルゴリズムは、下記の式によって示される。

熱抵抗スケールファクタｋは、次いで、ｔ_６３および式（３９）を使用することによって計算される。

ステップ７５０において、質量が、温度差ｄＴ_ｉが理論上約９９％減少する時間５×ｔ_６３における式（３７）を使用して計算される。５×ｔ_６３以外の時間（例えば、４×ｔ_６３）が、システム要件に応じて、質量を推定するために使用され得る。非反復法のいくつかの実施形態において、感知された温度アレイの最後の要素と対応する時間インデックスアレイの最後の要素とが、質量の推定値を計算するために使用される。制御器２６０は、次いで、ジェネレータを制御することにおいて、推定された質量と推定熱抵抗スケールファクタとを使用する。

別の実施形態において、熱抵抗スケールファクタではなく熱伝達率ｈが、顎部材の熱伝達特性を考慮に入れるために推定される。式（１７）の熱抵抗スケールファクタは、下記のとおり、顎部材の熱伝達特性によって規定される。

式（１７）の熱抵抗スケールファクタに式（４２）を代入することは、下記の式をもたらす。

式中、

は、顎部材の比熱であり、Ｍ_ｊは、顎部材の質量である。

比熱と顎部材の質量とを用いることによって、式（１６）は、下記のようになる。

項Ｔ_ｊを除去するために式（４４）を式（１７）に適用することは、下記の式をもたらす。

式（４５）の単純化されたバージョンは、下記によって与えられる２階微分方程式の形態で表されることができる。

式（１７）が、項Ｔｔを除去するために式（４３）に適用され得、それで得られた式は、下記のとおり、２階微分方程式の形態で表されることができる。

式（４６）は、組織の温度を予測するために使用され得、式（４７）は、顎部材の温度を予測するために使用され得る。熱変化率が電力の形態である（すなわち、

）ので、式（４６）および（４７）はまた、下記のように記述されることができる。

および

式中、Ｐｗｒは、ステップ応答、指数関数、正弦曲線、単一パルス、２つのパルスのような、任意の強制関数、または密閉および除去手技のための任意の他の好適な信号であり得る電力である。電力は、ジェネレータ回路２００の制御器２６０によって制御される。複数のセンサ２４０は、ＲＦアンプ２３０の出力における電圧および電流を感知し、ＤＭＡＣ２７２は、感知された電圧および電流に基づいて電力を計算する。

２階微分方程式（４８）および（４９）は、既知の熱抵抗スケールファクタと既知の質量とに基づいて組織の温度と顎部材の温度とを予測するために使用されることができる。逆にいえば、式（４８）および（４９）は、測定された組織の温度と顎部材の温度とに基づいて熱抵抗スケールファクタおよび質量を推定するために使用されることができる。

式（４８）および（４９）によって与えられる２階微分方程式系の解は、非常に複雑である。しかしながら、組織の初期温度および顎部材の初期温度がゼロであることと、式（４８）および（４９）の解を単純化することとは、組織の温度と顎部材の温度とについての下記の式をもたらす。

および

組織温度の変化率は、式（５０）の導関数を時間に関して取ることによって決定され、それは、下記の式をもたらす。

時間は、治療される組織の質量と熱伝達率ｈとを推定することにおいて、重要な役割を果たす。式（５０）および（５２）における指数項

は、時間が０である場合には１に等しく、時間が増加するにつれて無視できるようになる。それゆえ、ｔ＝０である場合、式（５２）は、下記の式になる。

式（５３）は、推定時間が０に近い場合に組織の質量が温度の変化の第１の推定値を用いて推定され得ることを意味する。熱伝達率ｈは、時間が大きい場合に推定され得るが、質量は、時間が非常に小さい場合に推定され得る。指数項を無視できるほど小さくするためにｔが十分に大きい場合、式（５０）は、下記の式に単純化する。

式（５４）は、ｈについて解かれることにより下記の式を得る。

このようにして、組織の質量と組織の熱伝達率とは、組織の温度を推定するために決定および使用されることができる。

組織質量を推定する方法は、図８のフロー図において図示される。ステップ８０５において、テスト信号が、組織に印加されることにより、測定可能な量の組織加熱を生じさせる。言い換えると、テスト信号は、組織インピーダンスの測定可能な変化を生じさせるために提供され、その結果として、温度の測定可能な変化は、得られることができる。テスト信号は、ステップ、指数関数信号、正弦曲線、単一パルス、複数パルス、または測定可能な量の組織加熱を生じさせるために好適な任意の他の信号を含み得る。ステップ８１０において、組織温度の変化が、テスト信号が組織に提供された後で可能な限り早く測定される。

温度センサが使用されない場合において、組織インピーダンスの変化が測定され、次いで、組織温度の変化が、式（９）を使用することによって、組織インピーダンスの推定変化に基づいて推定される。

ステップ８１５において、制御器２６０は、組織温度方程式（５０）の指数項が無視できるほど小さくなるために十分な大きさの時間値を決定する。ステップ８２０において、組織温度が、その時間値において測定される。

ステップ８２５において、組織質量が、式（５３）を使用することによって、ジェネレータの電力出力段によって供給される電力と、温度変化率と、組織の比熱とに基づいて推定される。組織質量を推定するための閉形式解が、下記の式によって得られる。

ステップ８３０において、熱伝達率が、式（５５）を使用することによって推定され、それは、組織温度、組織の比熱および顎部材の比熱、電力、組織の質量および顎部材の質量、および決定された時間に基づく。このようにして、組織の質量と組織の熱伝達率とは、推定され得る。

熱伝達率を推定するための時間は、熱伝達率を推定するための式（５２）を使用することによって短縮され得る。制御器２６０は、２つの時間（すなわち、ｔ_１およびｔ_２）における温度変化率を測定し、２つの率の間の比を使用する。比は、下記のとおり、単純化および表現され得る。

式（５７）は、下記のとおり、ｈについて解かれることができる。

このアプローチの利点は、制御器２６０が、組織質量と熱伝達率との推定値を得る前に、指数項が無視できるほど小さい値に減少する時間まで待たなくてもいいことである。

図９は、熱伝達率を推定する方法を図示するフロー図を示す。ステップ９０５において、テスト信号が、治療される組織に提供される。ステップ９１０において、制御器２６０は、組織治療手技の最初における組織の温度変化ｄＴ_１を推定する。上記で説明されているように、組織の温度変化ｄＴ_１は、温度センサによって直接的に測定されることができるか、または、組織インピーダンスの変化を推定した後で式（９）を使用することによって推定されることができる。より早くｄＴ_１が測定されると、質量の推定値は、より正確になる。

ステップ９１５において、制御器２６０は、温度変化を測定するための時間ｔ_２を決定し、ステップ９２０において、制御器２６０は、時間ｔ_２における温度変化ｄＴ_２を推定する。ステップ９２５において、組織質量が、式（５４）を使用することによって測定され、ステップ９３０において、熱伝達率ｈが、式（５８）を使用することによって推定される。このようにして、推定のための時間は、短縮されることができる。

本開示の方法は、顎部材と環境との間の熱伝達をさらに考慮し得る。これは、熱伝達方程式（１７）によって表され、下記のとおり表現され得る。

式中、Ｔ_ｅは、環境の一定温度を表し、ｋ_ｅは、顎部材から環境への熱抵抗スケールファクタを表す。組織の温度と顎部材の温度との初期条件が０であることを想定し、他の単純化をなしても、微分方程式系の閉形式解は、非常に複雑である。しかしながら、一般的な近似方法が、組織質量および熱伝達率を推定するために利用されることができる。

本開示の例示的実施形態が本明細書で添付の図面への参照によって説明されたが、本開示はそれらの正確な実施形態に限定されないことと、種々の他の変更および改変が本開示の範囲または趣旨から逸脱せずに当業者によってもたらされ得ることとが、理解されるべきである。

１０２ 電気外科用ジェネレータ
２００ ジェネレータ回路
２４０ 複数のセンサ
２５０ アナログ−デジタルコンバータ
２６０ 制御器
２７０ ハードウェアアクセラレータ
２９０ ユーザインターフェース

Claims (25)

1. システムであって、該システムは、
   ジェネレータであって、該ジェネレータは、
   組織を治療するためのエネルギーを生成するように構成されている出力段と、
   該出力段と結合され、該出力段を制御するように構成されている制御器と
   を含む、ジェネレータと
   該ジェネレータに結合され、該組織を治療するように構成されているエネルギー送達デバイスであって、該エネルギー送達デバイスは、
   該生成されたエネルギーを該組織に送達するように構成されている電極と、
   第１の温度センサと第２の温度センサとを含む複数の温度センサであって、該複数の温度センサは、該組織および該電極と熱連通するように構成されている、複数の温度センサと
   を含むエネルギー送達デバイスと
   を含み、
   ここで、該制御器は、
   該組織の感知された温度と該電極の感知された温度とに基づいて、該組織の質量と、該組織および該電極の熱抵抗スケールファクタとを推定するように構成されている信号プロセッサと、
   該推定された質量と該推定された熱抵抗スケールファクタとに基づいて、該出力段を制御するための制御信号を生成するように構成されている出力制御器と
   を含む、
   システム。
2. 前記エネルギー送達デバイスは、第１の顎部材と第２の顎部材とを有する電気外科用鉗子であり、
   前記電極は、該第１の顎部材に配置され、
   前記第１の温度センサは、該第１の顎部材に配置されている、
   請求項１に記載のシステム。
3. 前記第２の顎部材に配置されているリターン電極をさらに備え、
   前記第２の温度センサは、該リターン電極と熱連通している該第２の顎部材に配置されている、
   請求項２に記載のシステム。
4. 前記ジェネレータは、マイクロ波ジェネレータであり、前記エネルギー送達デバイスは、組織除去器具である、請求項１に記載のシステム。
5. 前記信号プロセッサは、
   所定の回数、前記複数の温度センサによって感知された前記組織の温度をサンプリングし、
   各サンプリングされた温度について温度差を計算し、かつ
   該サンプリングされた温度と該計算された温度差とに基づいて、該組織の質量と、該組織と該電極との間の熱抵抗スケールファクタとを推定するように
   さらに構成されている、請求項１に記載のシステム。
6. 前記信号プロセッサは、
   前記計算された温度差の中の最大値および最小値を選択し、
   該最大値から該最小値に向かって所定のパーセンテージの低減が生じる時間を計算し、
   該計算された時間に基づいて、熱抵抗スケールファクタの推定値を計算し、かつ
   該熱抵抗スケールファクタの推定値と該計算された時間とに基づいて、質量の推定値を計算するように
   さらに構成されている、請求項５に記載のシステム。
7. 前記所定のパーセンテージは、約６３%である、請求項６に記載の方法。
8. 前記質量の推定値を計算することは、前記時間よりも長い第２の時間における前記質量を計算する、請求項６に記載のシステム。
9. 前記温度センサは、測温抵抗体、熱電対、サーモスタット、およびサーミスタからなる群から選択される、請求項１に記載のシステム。
10. 組織を治療するためのエネルギーを生成するジェネレータを含むシステムを制御する方法であって、該方法は、
    テスト信号を該組織に提供することと、
    所定の回数、該組織の温度と該システムの電極の温度とを感知することと、
    各感知された温度値について温度差を計算することと、
    該組織の質量と、該組織と該電極との間の熱抵抗スケールファクタとを推定することと、
    該組織の該推定された質量と該推定された熱抵抗スケールファクタとに基づいて、該ジェネレータの出力段を制御するための制御信号を生成することと
    を含む、方法。
11. 前記組織の前記質量と前記熱抵抗スケールファクタとが、前記感知された温度と前記計算された温度差とに基づいて推定される、請求項１０に記載の方法。
12. 前記組織の前記質量と熱抵抗スケールファクタとを推定することは、
    各感知された温度について、初期質量の推定値と初期熱抵抗スケールファクタの推定値とを計算することと、
    該初期質量の推定値のうちの１つを最初の質量の推定値として選択し、該初期熱抵抗スケールファクタの推定値のうちの１つを最初の熱抵抗スケールファクタの推定値として選択することと、
    該質量の推定値についての第１の微分係数ステップと、該熱抵抗スケールファクタの推定値についての第２の微分係数ステップとを設定することと、
    該最初の質量の推定値と、該最初の熱抵抗スケールファクタの推定値と、該第１の微分係数ステップおよび該第２の微分係数ステップとを使用して、反復法を行うことにより、該組織の該質量と該組織の該熱抵抗スケールファクタとを推定することと
    を含む、請求項１１に記載の方法。
13. 前記反復法は、勾配降下法である、請求項１２に記載の方法。
14. 前記最初の質量の推定値は、前記初期質量の中の最大値であり、前記最初の熱抵抗スケールファクタの推定値は、前記初期熱抵抗スケールファクタの中の最大値である、請求項１２に記載の方法。
15. 前記最初の質量の推定値は、前記初期質量の中の最小値であり、前記最初の熱抵抗スケールファクタの推定値は、前記初期熱抵抗スケールファクタの中の最小値である、請求項１２に記載の方法。
16. 前記最初の質量の推定値は、前記初期質量の平均値であり、前記最初の熱抵抗スケールファクタの推定値は、前記初期熱抵抗スケールファクタの平均値である、請求項１２に記載の方法。
17. 前記勾配降下法を行うことは、
    前記質量の推定値と、前記熱抵抗スケールファクタの推定値とに基づいて、第１の温度の推定値と第１の温度差の推定値とを計算することと、
    前記質量の推定値と、前記熱抵抗スケールファクタの推定値と、前記質量の推定値についての第１の微分係数ステップとに基づいて、第２の温度の推定値と第２の温度差の推定値とを計算することと、
    前記質量の推定値と、前記熱抵抗スケールファクタの推定値と、前記熱抵抗スケールファクタの推定値についての第２の微分係数ステップとに基づいて、第３の温度の推定値と第３の温度差の推定値とを計算することと、
    前記感知された温度と該第１の温度の推定値との間の第１の誤差と、該感知された温度と該第２の温度の推定値との間の第１の誤差と、前記感知された温度差と該第１の温度差の推定値との間の第１の誤差と、該感知された温度差と該第２の温度差の推定値との間の第１の誤差とを計算することと、
    該感知された温度と該第１の温度の推定値との間の第２の誤差と、該感知された温度と該第３の温度の推定値との間の第２の誤差と、該感知された温度差と該第１の温度差の推定値との間の第２の誤差と、該感知された温度差と該第３の温度差の推定値との間の第２の誤差とを計算することと、
    該計算された第１の誤差に基づいて、第１の誤差の微分係数を計算することと、
    該計算された第２の誤差に基づいて、第２の誤差の微分係数を計算することと、
    該第１の誤差の微分係数に基づいて、更新された質量の推定値を計算することと、
    該第２の誤差の微分係数に基づいて、更新された熱抵抗スケールファクタの推定値を計算することと
    を含む、請求項１３に記載の方法。
18. 更新された質量の推定値を計算することは、
    前記第１の誤差の微分係数が符号を変えるか否かを決定することと、
    該第１の誤差の微分係数は符号が変わることが決定される場合、前記第１の微分係数ステップを低減することと、
    前記質量の推定値と該第１の微分係数ステップとの合計として該質量の推定値を設定することと
    を含む、請求項１７に記載の方法。
19. 更新された熱抵抗スケールファクタの推定値を計算することは、
    前記第２の誤差の微分係数は符号が変わるか否かを決定することと、
    該第２の誤差の微分係数が符号を変えることが決定される場合、前記第２の微分係数ステップを低減することと、
    前記熱抵抗スケールファクタの推定値と該第２の微分係数ステップとの合計として該熱抵抗スケールファクタの推定値を設定することと
    を含む、請求項１７に記載の方法。
20. 前記第１の誤差の微分係数が第１の閾値よりも小さいか否かと、前記第２の誤差の微分係数が第２の閾値よりも小さいか否かとを決定することと、
    該第１の誤差の微分係数が該第１の閾値よりも小さいことと、該第２の誤差の微分係数が該第２の閾値よりも小さいこととが決定される場合、前記勾配降下法を停止させることと
    をさらに含む、請求項１７に記載の方法。
21. 前記組織の前記質量と前記熱抵抗スケールファクタとを推定することは、
    前記計算された温度差の中の最大値および最小値を選択することと、
    該最大値から該最小値に向かって所定のパーセンテージの低減が生じる時間を計算することと、
    該計算された時間に基づいて、該熱抵抗スケールファクタの推定値を計算することと、
    該熱抵抗スケールファクタの推定値と該計算された時間とに基づいて、質量の推定値を計算することと
    を含む、請求項１０に記載の方法。
22. 前記所定のパーセンテージは、約６３％である、請求項２１に記載の方法。
23. 前記質量の推定値を計算することは、前記計算された時間よりも長い第２の時間における前記質量を計算する、請求項２１に記載の方法。
24. 前記質量および前記熱抵抗スケールファクタは、組織温度の変化の２階微分方程式系に基づいて推定される、請求項１０に記載の方法。
25. 前記エネルギー送達デバイスは、脈管密閉デバイスである、請求項１に記載のシステム。

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