JP2017508579A - 医療処置中に組織構造の位置を確認するための方法及びシステム - Google Patents

Abstract

医療処置中に組織構造の位置を確認するためのシステム、方法、及びデバイスが提供される。医療処置を受けている人体の部位の周辺で、患者の骨格構造の術前画像データが取得される。偏光感応光コヒーレンストモグラフィ（PS-OCT）を使用して、骨格構造の近傍で組織の選択された領域をスキャンすることによって、処置中のデータは取得される。骨格構造の周辺で構造組織を示す組織の領域は、術中（PS-OCT）画像データから識別される。構造を示す組織の領域に関する先験的な既知の解剖学的な情報を用いて、人体の部位の周辺に骨格構造の術前画像データと術中（PS-OCT）画像データは形状的に相関され、登録される。【選択図】図９

Description

（関連出願の相互参照）
本出願は、２０１４年３月１４日に出願された「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＩＭＡＧＩＮＧ ＳＹＳＴＥＭ」と題する、国際特許出願第ＰＣＴ／ＣＡ２０１４／０５０２６８号の優先権を主張し、米国国内段階出願または継続バイパスアプリケーションから提出され、この国際PCT特許出願から優先権を主張するため、その全内容が本明細書に参照として援用される。 本開示は、光学撮像を使用する低侵襲治療及び画像誘導医療手技における使用のための撮像方法に関し、より詳細には、ハイパースペクトル撮像に関する。

生体組織の光吸収及び光散乱の性質は、組織の化学的及び構造的性質の両方並びに相互
作用する光の波長に依存する。組織のこれらの吸収及び散乱性質が光に応じてどのように
変化するかは、組織中の化学物質又は構造（組織のスペクトル）に一意であるので、特に有用であり得る。例えば、オキシヘモグロビン及びデオキシヘモグロビンの吸収特徴は、血液及び組織の酸素化を測定するために使用され得て、異なる細胞サイズによって引き起こされる散乱の変化は、前癌性及び癌性組織を検出するために使用され得る。光に応じた光学的性質におけるこれらの変化を測定する分野は分光学として知られ、様々な波長の光を測定するためのデバイスは分光計として知られる。分光学は、医学における豊富な現在の及び潜在的な用途を見出している。

従来の分光計は、試料の単一点からの光のスペクトルを測定する。しかしながら、複数の空間点からのスペクトルが3次元空間データセット（時にハイパーキューブと呼ばれる）を形成するために組み合わせられ得、ここで、最初の２つの次元は空間であり、３つ目は波長である。即ち、各々の画像ピクセルは、輝度又はＲＧＢ値だけというよりもむしろスペクトル全体を有する。これは、ハイパースペクトル撮像として知られ、空間的に分解された組織の化学的又は微細構造的性質が撮像され得るがゆえに組織のより完全な理解を提供し、組織の区別のための有用な技法であり得る。非特許文献１によると、ハイパースペクトル画像解析（又はハイパースペクトル撮像）が、ルーチンヘマトキシリンエオシン染色標本における良性皮膚組織と悪性皮膚組織（即ち、正常な皮膚と異常な皮膚、良性母斑とメラノーマ）との間のスペクトル差を捜すために適用された。結果は、染色及び薄片の厚さが制御されることを条件に初期データセットにおける全ての皮膚状態が客観的に区別され得ることを明らかにした。

Ｄｉｃｋｅｒ ｅｔ ａｌ， Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ ｏｆ Ｎｏｒｍａｌ Ｓｋｉｎ ａｎｄ Ｍｅｌａｎｏｍａ ｕｓｉｎｇ Ｈｉｇｈ Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ

医療処置中に組織構造の位置を確認するためのシステム、方法、及びデバイスが提供される。

一つの実施形態では、医療処置を受けている患者の人体の部位の周辺で、骨格構造の術前画像データが取得される。処置中に組織を露出した後、偏光感応光コヒーレンストモグラフィ（PS-OCT）によって骨格構造の周辺にある組織をスキャンして、手術中の画像データが取得される。骨格構造の周辺にある構造組織に類似する領域は、術中（PS-OCT）画像データから識別される。そして構造組織の領域に関する既知の解剖学的な情報を用いて、人体の部位の周辺にある骨格構造の術前画像データと術中（PSOCT）画像データが形状的に相関され、登録される。

別の実施形態では、人体の部位の組織のグローバルな術前画像データはコントラストベース磁気共鳴画像を用いて取得される。画像データから、組織内のグローバルな血管構造が識別される。処置中に人体の部分内の組織を露出した後、術中画像データは、選択された組織の局所領域をハイパースペクトルイメージングで走査により取得される。術中ハイパースペクトル画像データから、選択された組織の局所領域における局所血管構造が突き止められて、識別される。グローバルな血管画像データで検索され、幾何学的に局所血管構造に一致するグローバルな血管構造の部分を識別し、位置を確認する。2つの撮像モダリティ情報の間で一致する血管構造を識別して位置を確認したら、1つまたは複数の局所脈管構造はグローバルな血管構造に登録されて、1つ以上の局所脈管構造を確認する。

従って、手術中に患者の骨格構造に関連して組織構造の位置を確認するコンピュータ実装方法は本明細書に開示され、前期方法は、
医療処置を受けている人体の部位の周辺で、患者の骨格構造の術前画像データを取得することと、
処置中に組織を露出した後、偏光感応光コヒーレンストモグラフィ（PS-OCT）を使用して、骨格構造の近傍で、組織の選択された領域をスキャンすることによって処置中のデータを取得することと、
術中（PS-OCT）画像データから骨格構造の周辺にある構造組織に類似する組織の領域識別することと、
構造組織の領域に関する既知の解剖学的な情報を用いて、人体の部位の周辺にある骨格構造の術前画像データと術中(PS-OCT)画像データが幾何学的に相関して、登録することを含む。

医療処置を受けている人体の部位の周辺の骨格構造の術前画像データがコンピュータ断層撮影（CT）、磁気共鳴画像（MRI）、光コヒーレンストモグラフィー（OCT）のいずれかを用いて取得されてもよい。

MRI技術の例の一つは、T1磁気共鳴映像法（T1 weighted MRI）である。

構造組織を示す組織は、靭帯、腱、筋肉、軟骨、結合膜、神経、網膜、血管壁、いくつかの骨構造、気管、食道、舌、歯および他の結合組織を含む。

構造情報を示す組織の領域に関する先験的既知の解剖学的情報は、骨格構造上のランドマークの位置を基準に構造情報を示す組織の付着点を含んでもよい。

本明細書に開示された方法であり、前期の方法は、
a) 医療処置中に患者の骨格構造に関連した編成組織構造の位置を確認することによって：
医療処置を受けている人体の部位の近傍で、患者の骨格構造の術前画像データを取得し、
医療処置を受ける人体の部位に骨格構造の近傍で、選択された組織の領域を偏光感応光コヒーレンストモグラフィ（PS-OCT）でスキャンによって術中画像データを取得し、
術中（PS-OCT）画像データから、骨格構造の周辺の構造組織を示す組織の領域を識別し、
構造を示す組織の領域に関する先験的な既知の解剖学的情報を用いて、人体の部位の近傍に骨格構造の術前画像データと術中（PS-OCT）画像データを幾何学的に相関して登録し、
そして
ｂ）登録された手術（PS-OCT）画像データと人体の部位の近傍の骨格構造の術前画像データを用いて、選択された構造情報を示す組織の領域を避けるために、外科用軌道を計画することを含む方法。

また、手術中、患者の骨格構造に関連して組織構造の位置を確認するコンピュータシステムは開示され、前期のコンピュータシステムは、
手術中選択された組織の領域の画像データを取得するために、選択された領域をスキャンする偏光感応光コヒーレンストモグラフィ（PS-OCT）装置と、
メモリ記憶装置を有するコンピュータ・プロセッサと、そのコンピュータ・プロセッサに接続されている前記偏光感応光コヒーレンストモグラフィ（PS-OCT）装置と、前記メモリ記憶装置は人体の部位の近傍で患者の骨格構造をその中に手術前の画像データを有し、先験的な構造情報を示す組織の領域に関する解剖学的情報を有し、
前記コンピュータ・プロセッサは、
a) 術中（PS-OCT）画像データから骨格構造の近傍に構造組織を示す組織の領域を特定し、
b）記憶に保存した構造を示す組織の領域に関する先験的な既知の解剖学的なデータを用いて、人体の部位の近傍に骨格構造の術前画像データと術中（PS-OCT）画像データは幾何学的に相関して登録する命令でプログラムされている、ことを含むシステム。

本発明はまた、手術中に、表面組織の下に位置する血管系の構造の位置を確認するコンピュータ実装方法を開示し、その方法は、
コントラストベース磁気共鳴画像を用いて医療処置を受けている人体の部位を撮像し、組織内の血管構造を識別することと、
医療処置を受けている人体の部位の組織の選択された領域をハイパースペクトルイメージングによるスキャンし術中画像データを取得することと、
術中ハイパースペクトル画像データから、選択された領域における局所血管構造を識別することと、
そして選択されたローカル領域とローカル血管構造を同定し、血管構造に一致する位置、幾何学的に相関すると登録時にローカルの血管構造に一致するグローバルな血管構造の部分の位置を特定するためのグローバル血管画像データを検索することを含む。

また、ある方法開示され、その方法は、
コントラストベース磁気共鳴画像を用いて、医療処置を受けている人体の部位の組織の術前の画像データを取得し、画像データから全体的な血管構造の組織を識別することと、
医療処置を受けている人体の部位の組織の選択された領域をハイパースペクトルイメージングによるスキャンし術中画像データを取得することと、術中ハイパースペクトル画像データから、選択された組織の領域における局所血管構造を識別することと、
選択されたローカル領域とローカル血管構造を同定し、グローバル血管構造に一致する位置、幾何学的に相関すると登録時にローカルの血管構造に一致するグローバルな血管構造の部分の位置を特定するためのグローバル血管画像データを検索すること、
そして
登録されたハイパースペクトル画像データと人体の部位の近傍の血管構造の術前画像データを用いて、選択された構造情報を示す組織の領域を避けるために、外科用軌道を計画することを含む方法。

開示の機能的な態様及び有利な態様の更なる理解が以下の詳細な説明及び図面の参照により実現され得る。

図１は、アクセスポートベースの低侵襲手術をサポートするための例示的な ナビゲーションシステムを示す図である。 図２は、ナビゲーションシステムのシステム構成要素を示すブロック 図である。 図３は、ナビゲーションシステムを使用したポートベースの手術手技に含ま れる処理ステップを示すフローチャートである。 図４は、ビデオスコープを使用する例示的な実施形態のポートベースの脳手 術を示す図である。 図５Ａは、カメラカプラと照明オプティックスとを有するビデオスコープ の例示的な実施形態である。 図５Ｂは、外部光源からビデオスコープに光を供給するために使用される ファイバー束の例示的な実施形態である。 図５Ｃは、ビデオスコープ及び照明アセンブリの例示的な実施形態である 。 図６は、ビデオスコープの例示的な撮像光学サブシステムを示す図である。 図７は、広視野配列のための照明オプティックス及びフィルタホイールの配 列を示す図である。 図８Ａは、２つの照明源を有するポート及び反射面を有するポートの遠位 端で得られた不均一な照明を示す図である。 図８Ｂは、２つの照明源を有するポート及び粗面を有するポートの遠位端 で得られたほぼ均一な照明を示す図である。 図９は、標準的なハイパースペクトル撮像システムを示す例示的な実施形態 である。 図１０は、ハイパースペクトルデータ及び白色光画像を多重に収集するた めの方法を示すフローチャートである。 図１１は、特定の波長帯域での撮像を示す例示的な実施形態である。 図１２は、コンピュータ制御システムの例示的で非限定的な実装を示す図 である。

本開示の様々な実施形態及び態様が、以下に論じられる詳細に関連して説明される。以
下の説明及び図面は、開示を例示するものであり、開示を限定するものとして解釈される
べきでない。多数の具体的な例が、本開示の様々な実施形態の完全な理解を提供するため
に説明される。しかしながら、ある特定の例においては、本開示の実施形態を簡明に説明
するために周知の又は従来からの技術が説明されていない。

本明細書において使用される場合、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ及びｃｏｍｐｒｉｓ
ｉｎｇ）」という用語は、排他的ではなく、包含的でオープンエンドであると解釈される
べきである。特に、明細書及び請求項において使用される場合、「備える（ｃｏｍｐｒｉ
ｓｅｓ及びｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語並びにその変形は、指定された特徴、ス
テップ、又は構成要素が含まれることを意味する。これらの用語は、他の特徴、ス
テップ、又は構成要素の存在を除外するものと解釈されるべきでない。

本明細書において使用される場合、「例示的な」という用語は、「例、事例、又は実例
としての役割を果たす」ことを意味し、本明細書に開示される他の構成より好ましい又は
有利であると解釈されるべきでない。

本明細書において使用される場合、「およそ」及び「約」といった用語は、値の範囲の
上限及び下限に存在し得るばらつき、例えば、性質、パラメータ、及び寸法におけるばら
つきをカバーするように意図される。１つの非限定的な例において、「およそ」及び「約
」といった用語は、プラス又はマイナス１０パーセント以下を意味する。

ポートベースの手術は、ポートが、手術ツールを使用して対象の手術領域にアクセスす
るために導入される、低侵襲手術技法である。腹腔鏡技法といった他の低侵襲技法とは違
って、ポートの直径がツールの直径より大きい。それゆえに、対象の組織領域がポートを
通じて可視化される。したがって、皮膚面より数センチメートル下の深度の、及び、ポー
トにおける狭い通路を通じてアクセス可能な、対象領域における暴露組織が、顕微鏡及び
ビデオスコープといった外部に設置された光学システムを使用して視覚化され得る。

ポートベースの手術手技中の組織を区別する現在の方法は、外部に配置されたビデオス
コープを使用した視覚的検証を含む。外科医は手術手技中に組織のタイプを効果的に確認
する定量的手段を有しないので、組織の区別は有用であり得る。従来、ハイパースペクト
ル撮像は、組織における貫入の深度が非常に限られ、経頭蓋に効果的に使用されることが
できないがゆえに、脳手術における術中の使用を予期されてこなかった。

更に、ポートベースの手術における狭い通路はしばしば、血管が誤って切られた場合に
閉塞させられる。これらの事故において、外科医は、現在の手術プロセス（例えば、硬膜
の切開、ポートの横後頭溝ナビゲーションのための溝のわずかな牽引、又は腫瘍組織の切
除）を中止し、腔のより良好な視野を得るために腔を洗浄することを要求され得る。更
に、そのような出血はまた、特定の血管壁が出血を止めるために凝固させられ得るよう外
科医が出血の場所を迅速に識別することを制限する。

したがって、本開示のいくつかの態様では、ポートベースの低侵襲手術手技において光
学撮像を利用するためのシステム及び方法が提供される。いくつかの実施形態では、その
ような手技中に術中の組織の区別及び解析を行うためのハイパースペクトルデバイス及び
方法が説明される。

図１は、アクセスポートベースの低侵襲手術をサポートするための例示的なナビゲーシ
ョンシステムを示す。図１は、ポートベースの低侵襲手術手技の斜視図を示す。図１に示
されるように、外科医１０１は、手術室（ＯＲ）環境において患者１０２にポートベース
の低侵襲手術を行う。機器タワー、カメラ、ディスプレイ、及び追跡される器具を備える
ナビゲーションシステム２００は、外科医１０１をその手技中に支援する。オペレータ１
０３もまた、ナビゲーションシステム２００を動作させ、制御し、ナビゲーションシステ
ム２００による支援を提供するために存在する。

図２は、例示的なナビゲーションシステムのシステム構成要素を示すブロック図
である。図２におけるナビゲーションシステム２００は、ビデオ画像を表示するためのモ
ニタ２１１、機器タワー２０１、光学スコープ２０４を支持する機械アーム２０２を含む
。機器タワー２０１は、フレーム（即ち、ラック又はカート）上に据え付けられ、コンピ
ュータ、計画ソフトウェア、ナビゲーションソフトウェア、電源、及び、自動アームと追
跡される器具とを管理するためのソフトウェアを含み得る。例示的な実施形態は、デュア
ルディスプレイ（２１１、２０５）を有するシングルタワー構成として機器タワー２０１
を想定しているが、他の構成（即ち、デュアルタワー、シングルディスプレイ、等）もま
た存在し得る。更に、機器タワー２０１はまた、常用ＡＣアダプタ電源に加えて、非常用
電力を提供するためのＵＰＳ（ユニバーサルパワーサプライ）を有するように構成され得
る。

例示的な実施形態の図２はまた、手術手技のリアルタイム記録、異なるソースからの音
声、ビデオ、感覚入力、及びマルチモーダル（即ち、ＣＴ、ＭＲ、ＵＳ、等）入力の取り
込みを提供する記録モジュール２２０を有する機器タワー２０１を想定している。全ての
関連データが、機器タワー２０１で受け取られ、記録モジュール２２０によってメモリに
記憶される。手術手技は、最初から自動で記録され得るか、あるいは、オペレータ及び／
又はアドミニストレータによって制御され得る。他の実施形態において、手技は（デフォ
ルトで）自動で記録され得るが、手技が完了した後に記録を上書き又は削除するオプショ
ンが存在し得る。

患者の脳が頭部保持具２１７によって適所に保持され、アクセスポート２０６及び導入器２１０が頭部に挿入される。導入器２１０は、追跡システム２１３を使用して追跡され、追跡システム２１３は、ナビゲーションシステム２００のための位置情報を提供する。追跡システム２１３は、Ｎｏｒｔｈｅｍ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｉｍａｇｉｎｇ（ＮＤＩ）によって製造されたカメラと同様の3次元光学追跡ステレオカメラであり得る。機械アーム２０２及びポート２０６の場所データは、これらのツール上に配置されたフィデューシャルマーカー２１２の検出により追跡システム２１３によって決定され得る。二次ディスプレイ２０５は、追跡システム２１３の出力を提供し得る。出力は、マルチビューディスプレイの一部として軸方向ビュー、矢状ビュー、及び冠状ビューで示され得る。

アクセスポートを使用する低侵襲脳手術は、以前は手術不能と考えられていた脳腫瘍の手術を行う、最近想起された方法である。アクセスポートを脳の中に導入するために、非外傷性先端を有する導入器２１０が、アクセスポート内に位置決めされ得て、頭部内でアクセス部分を位置決めするために用いられ得る。上述されているように、導入器２１０は、図２に提示されているように、追跡のためのフィデューシャルマーカー２１２を含み得る。フィデューシャルマーカー２１２は、光学追跡システムのケースでは反射球体であり得、又は、電磁追跡システムのケースではピックアップコイルであり得る。フィデューシャルマーカー２１２は、追跡システム２１３によって検出され、それらのそれぞれの位置が追跡ソフトウェアによって推論される。

脳の中に挿入されると、導入器２１０は、アクセスポートの中央開口を通じた組織への
アクセスを可能にするために取り除かれ得る。しかしながら、導入器２１０が取り除かれ
ると、アクセスポートはもはや追跡されることができない。したがって、アクセスポート
は、ナビゲーションシステム２００による識別のために構成された追加のポインティング
ツールによって間接的に追跡され得る。

図２では、アクセスポート２０６を保持するためのガイドクランプ２１８が提供され得
る。ガイドクランプ２１８は、オプションで、患者からアクセスポートを取り除く必要な
しにアクセスポート２０６と係合及び係合解除され得る。いくつかの実施形態において、
アクセスポートは、閉位置にある間クランプ内を上下にスライドし得る。係止メカニズム
が、以下において更に説明されるように、ガイドクランプに取り付けられるか又は統合さ
れ得て、オプションで、片手で動かされ得る。

再び図２を参照すると、小さな関節アーム２１９が、ガイドクランプ２１８を保持するための取り付け点と共に提供され得る。関節アーム２１９は、ガイドクランプ２１８を位置決めするために最大６の自由度を有し得る。関節アーム２１９は、適所に係止された場合にガイドクランプ２１８が患者の頭部に対し動かないことを保証するために、患者頭部保持具２１７又は別の適切な患者支持具に基づいて、ある点に取り付けられ得るか又は取り付け可能であり得る。ガイドクランプ２１８と関節アーム２１９との間のインターフェースは、柔軟であり得るか、又はオプションで適所に係止され得る。柔軟性が所望されるので、アクセスポートは脳内の様々な位置に移動させられ得るが、それでもなお固定点の周りを回転し得る。

この機能を達成し得るそのようなリンクの例は、細長いバー又はロッドである。アクセ
スポート２０６が様々な位置に移動させられると、バー又はロッドは、そのような曲げに
抵抗し、アクセスポート２０６を移動させて中心位置に戻し得る。更に、オプションのカ
ラーが関節アームとアクセスポートガイドとの間のリンクに取り付けられ得るので、係合
させられた場合、リンクは強固になる。現在、そのような手法によるアクセスポートの位
置決めを可能にするメカニズムは存在しない。

図３は、ナビゲーションシステムを使用したポートベースの手術手技に含まれる処理ス
テップを示すフローチャートである。第１のステップは、ポートベースの手術計画をイン
ポートすることを含む（ステップ３０２）。手術計画を作成及び選択するための処理の詳
細な説明は、引用によりその全内容が本明細書に組み込まれる、「ＰＬＡＮＮＩＮＧ，
ＮＡＶＩＧＡＴＩＯＮ ＡＮＤ ＳＩＭＵＬＡＴＩＯＮ ＳＹＳＴＥＭＳ ＡＮＤ ＭＥ
ＴＨＯＤ ＦＯＲ ＭＩＮＩＭＡＬＬＹ ＩＮＶＡＳＩＶＥ ＴＨＥＲＡＰＹ」と題す
る国際特許出願番号ＰＣＴ／ＣＡ２０１４／０５０２７２号に概説されており、それは、
米国仮特許出願番号第６１／８００，１５５号及び第６１／９２４，９９３号の優先権を
主張し、それらは両者とも引用によりそれらの全内容が本明細書に組み込まれる。

上に概説されている例示的な計画は、術前3次元撮像データ（即ち、ＭＲＩ、超音波、等）と、受け取られた入力（即ち、溝侵入点、目標場所、手術結果基準、追加の3次元画像データ情報）をその上にオーバーレイすることと、予定される手術経路のために計算されたスコアに基づいて１つ以上の軌跡経路を表示することとで構成され得る。上述された手術計画は一例であり得、他の手術計画及び／又は方法もまた想定され得る。

計画がナビゲーションシステムにインポートされると（ステップ３０２）、患者が、頭
部又は胴体保持メカニズムを使用して定位置に固定される。頭部位置はまた、ナビゲーシ
ョンソフトウェアを使用して患者計画により確認される（ステップ３０４）。

図３に戻ると、次のステップは、患者の位置合わせを開始することである（ステップ３
０６）。「位置合わせ」又は「画像位置合わせ」という句は、データの異なるセットを１
つの座標系に変換する処理のことを言う。データは、複数の写真、異なるセンサからのデ
ータ、時間、深度、又は視点であり得る。「位置合わせ」の処理は、本願では、異なる撮
像モダリティからの画像が共に位置合わせされる医療撮像のために使用される。位置合わ
せは、これらの異なるモダリティから得られたデータの比較又は統合を可能とするために
必要である。

当業者は、多数の利用可能な位置合わせ技法が存在すること、それらの１つ以上が本願
で使用され得ることを理解するであろう。非限定的な例は、相関メトリックによって画像
における輝度パターンを比較する輝度ベースの方法を含む一方で、特徴ベースの方法は、
点、線、及び輪郭といった画像特徴間の対応を見出す。

画像位置合わせアルゴリズムはまた、それらが目標画像空間を参照画像空間に関係づけるために使用する変換モデルに従って分類され得る。別の分類が、シングルモダリティ方法とマルチモダリティ方法との間で
なされ得る。シングルモダリティ方法は典型的に、同一のスキャナ／センサタイプによって収集された同一のモダリティにおける画像を位置合わせし、例えば、一連のＭＲ画像が共に位置合わせされ得る一方で、マルチモダリティ位置合わせ方法は、例えば、ＭＲＩ及びＰＥＴにおける、異なるスキャナ／センサタイプによって収集された画像が位置合わせ
するために使用される。本開示では、マルチモダリティ位置合わせ方法が頭部／脳の医療撮像において使用されるが、これは、対象物の画像が異なるスキャナから頻繁に得られるからである。例は、腫瘍局在のための脳のＣＴ／ＭＲＩ画像又はＰＥＴ／ＣＴ画像の位置合わせ、コントラストが向上させられていないＣＴ画像に対するコントラストが向上させられたＣＴ画像の位置合わせ、並びに、超音波及びＣＴの位置合わせを含む。

位置合わせが確認されると（ステップ３０８）、患者がドレープされる（ステップ３１
０）。典型的にはドレープは、手術手技中に滅菌野を作成及び維持するために滅菌バリア
によって患者及び周辺区域をカバーすることを含む。ドレープの目的は、非滅菌区域と滅
菌区域との間の微生物（即ち、細菌）の通過を無くすことである。

ドレープが完了すると（ステップ３１０）、次のステップは、患者の係合点を確認する
こと（ステップ３１２）、続いて開頭術を準備して計画すること（ステップ３１４）であ
る。

開頭術ステップの準備及び計画が完了すると（ステップ３１２）、次のステップは、開
頭術を行うことであり（ステップ３１４）、ここでは、脳にアクセスするために骨弁が頭
蓋骨から一時的に取り除かれる（ステップ３１６）。位置合わせデータが、このポイント
でナビゲーションシステムにより更新される（ステップ３２２）。

次のステップは、開頭内の係合と動作範囲とを確認することである（ステップ３１８）
。このデータが確認されると、手技は、係合点において硬膜を切断して脳溝を特定し、
次のステップに進む（ステップ３２０）。位置合わせデータがまた、このポイントでナビ
ゲーションシステムにより更新される（ステップ３２２）。

一実施形態において、カメラの注視を対象の手術区域にフォーカスすることにより、こ
の位置合わせ更新は、（対象の）術野の外の区域に影響を及ぼすいずれの不均一な組織変
形をも無視しながら、その領域のための最良のマッチを保証するように、操作され得る。
加えて、組織のオーバーレイ表現を関心の組織の実際の視野とマッチングすることによ
り、特定の組織表現がビデオ画像とマッチングされ得るので、関心の組織の位置合わせを
保証するのに役立つ。

例えば、開頭後の脳（即ち、露出した脳）のビデオが、撮像された溝マップとマッチン
グされ得て、露出した血管のビデオ位置が、血管の画像セグメンテーションとマッチングされ得て、病変又は腫瘍のビデオ位置が、腫瘍の画像セグメンテーションとマッチングされ得て、及び／又は鼻腔内の内視鏡検査からのビデオ画像が、鼻部内位置合わせ（アライメント）のために鼻腔上の骨表面の骨のレンダリングとマッチングされ得る。

他の実施形態では、複数のカメラが使用され、追跡される器具（単数又は複数）のビュ
ーによってオーバーレイされ得るので、データの複数の視野とオーバーレイとが同時に
提示されることを可能にし、それは、位置合わせにおけるより一層大きな信頼、又は、よ
り多くの次元／視野における補正、の提供に役立ち得る。

その後、カニューレ挿入プロセスが開始される（ステップ３２４）。カニューレ挿入は
、典型的には、軌跡計画に沿ってステップ３２０で識別された溝経路に沿って、脳にポー
トを挿入することを含む。カニューレ挿入は、ポートを係合にアライメントさせ、計画軌
跡を設定するステップ（ステップ３３２）と、続いて、完全な軌跡計画が実行されるまで
（ステップ３２４）目標深さにカニューレ挿入するステップ（ステップ３３４）とを繰り
返すことを含む、反復プロセスである。

図３に戻ると、外科医が続いて、脳の一部及び／又は対象の腫瘍を取り除くために切除
を行う（ステップ３２６）。切除（ステップ３２６）は、細かい切除と粗い切除との両方
を含む継続的ループである（ステップ３３６）。次のステップは、細かい切除又は粗い切
除（ステップ３３６）のいずれでも行われ得るハイパースペクトル撮像（ステップ３３８
）を含む。ハイパースペクトル撮像（ステップ３３８）は、組織の区別の形態として使用
され、外科医が癌性幹細胞を調べるのを支援し得る。更に、外部ビデオスコープの一部と
して又は別個のモジュールとしてのいずれかで術中の組織をハイパースペクトル撮像する
ことが可能であることは、組織の吸収を使用して化学撮像を行うこと、散乱性質に基づい
て組織を区別すること、及び／又は、減じられた吸収若しくは散乱性質を有する波長での
撮像により視覚化を改善すること、を提供し得る。

切除が完了すると（ステップ３２６）、外科医が続いて、脳からポート及び任意の追跡
器具を取り除くことにより、カニューレを抜く（ステップ３２８）。最後に、外科医は、
硬膜を閉じ、開頭を完了する（ステップ３３０）。

図４は、ビデオスコープを使用した例示的なポートベースの脳手術手技を示す。図４において、典型的には外科医であるオペレータ４０４は、ビデオスコープ４０２をピアダウンポート４０６にアラインメントさせるであろう。ビデオスコープ４０２は、調節可能な機械アーム４１０に取り付けられ得る。ポート４０６は、それに取り付けられた追跡ツール４０８を有し得て、ここで、追跡ツール４０８は、ナビゲーションシステムの追跡システムによって追跡される。

ビデオスコープ４０２が一般的に内視鏡であっても又は顕微鏡であっても、これらのデ
バイスは、手術手技が限られた空間にわたって行われ、低侵襲脳手術によるケースのよう
に長い期間にわたって行われる場合、光学的及び人間工学的な制限がある。

図５Ａは、レンズアセンブリ５１１（後に説明される）と２つの照明供給点５１２とで
構成されたビデオスコープの設計を示す。レンズアセンブリ５１１は、近位端における密
閉窓５０１を有する接眼レンズ端で終わる。密閉窓５０１は、ＯＲデバイスが蒸気清浄可
能でなくてはならないので、水密の維持を助けるために、典型的には水晶で作られる。接
眼レンズ端はまた、カメラ（図示せず）のための標準化された据え付け点を提供するカメ
ラカプラ５０５を有する。カメラは、標準精細度（ＳＤ）、高精細度（ＨＤ）、又は超高
精細度（ＵＨＤ）カメラであり得る。別の実施形態において、カメラは、光干渉断層撮影
（ＯＣＴ）又は偏光センシティブＯＣＴといった他の撮像技術によって置き換えられ得る
。レンズアセンブリの遠位端もまた、遠位端における透き通った窓５１３によって密閉さ
れる。遠位端はまた、照明オプティックス５１２を支持する。代替の実施形態において、
遠位端にはまた、オプションで、偏光センシティブ撮像を可能にするために偏光フィルタ
が固定される。

本明細書に記載されたPS OCT技術は、具体的には、構造組織を示す組織を可視化するために使用し得る。そのような組織構造の例としては、骨に取り付けられた腱である。構造組織を示す組織の他の例は、靭帯、筋肉、軟骨、組織結合膜、神経、網膜、血管壁、いくつかの骨構造、気管、食道、舌および歯を含む。PS OCTは、一般的に組織度の高い組織構造がハイライト表示されているヒートマップ又は擬似カラー画像を作成する。

Drexler et al, Correlation of collagen organization with polarization sensitive imaging of in vitro cartilage: implications for osteoarthritis. The Journal of Rheumatology, Vol. 28, No. 6, 1 31 1 -1318.

従って、システムは、必要に応じて、整形外科手順中に腱を視覚化し、意図的に腱に被害を与えないように使用され得る。構造組織の高いレベルを示す組織の識別された領域（例えば多くの場合、骨格構造の近くに配置されている腱及び靭帯）は、既知の先天的な情報（例えば骨への腱の付着）と組み合わせて、PS-OCT、CT,MRの画像を幾何学的に相関することによって骨が簡単に結像され得る。

挿入部位、腱骨接合および靱帯骨接合は、腱付着部として知られている。これら腱付着部の位置はよく知られており、骨の近傍にある付着店のランドマークは識別することができる。

Michael Benjamin, Ann Rheum, Anatomy and Biochemistry of Enthuses. 2000, Vol. 59, Issue 12, pg:995-999.

そのため、骨構造への腱または靭帯の位置についてこの先験的な解剖学的情報は、腱または靭帯の術中PS-OCT画像と他のモダリティで撮った術前画像を登録するために使用することができる。

例えば、アキレス腱の靱帯付着部における腱付着部は上の結節のすぐ近位である。この領域は、取り付け点または接合部に非常に不規則な表面によって特徴付けられている。 この特徴的な骨構造は、腱を骨に付着接合部を識別するために使用することができる。

幾何学的に相関した画像は異なるモダリティと異なる規模によって取得され、画像登録や画像融合として知られている。

前述したマルチモーダル画像登録の一般的な方法は、以下の非特許文献に書いてある。
Risholm, et.al, Multi-modal image registration for pre-operative planning and image guided neurosurgical procedures, Neurosurg Clin N Am, 201 1 , April; 22(2): 197-206.

Goubran et.al, Image registration of ex-vivo MRI to sparsely sectioned histology of hippocampal and neocortical temporal lobe speciments, Neurolmage, 83 (2013); 770-781.

Maintz et.al, A survey of medical image registration, Medical Image Analysis (1998), Vol. 2, No. 1 , pp: 1 -36.

照明オプティックスは、コネクタ５１０のペアを使用して回転可能に取り付けられたファイバー束５０７を備える。コネクタ５１０は、可脱スリーブ５０８を使用してレンズ５０９とファイバー束５０７の先端との間の固定距離を維持しながら、ファイバー束がコネクタ内で自由に回転することを可能にする（図５Ｃにおける５７０）。この回転運動は、ビデオスコープが保持システム（図示せず）又は図４に見られる機械アーム４１０上で移動させられる際のファイバー束へのひずみを減じるであろう。回転可能なコネクタ５１０はまた、機械アーム４１０が手術手技中に移動させられる際、容易なケーブル管理に役立つ。照明オプティックスは、可能な限り対物レンズの近くに配置される。オプティックス間の間隔の１つの非限定的な例は、レンズ５０９の中心間で約３０〜３５ｍｍ又は３２〜３４ｍｍであり、ここで、レンズ５０９の直径は、約１５ｍｍである。この構成は、ビデオスコープの遠位端が手術ポートの底部から２５ｃｍと４０ｃｍとの間にある場合に最大輝度で手術ポートの底部を照明するのに最適である。光学補償器５０３は、蒸気清浄中の光学構成要素への応力を制御する熱補償器としての役割を果たすために使用される。保持器５０６は、レンズアセンブリに機械的応力を導入せずにビデオスコープを保持及び操作するために握りやすいアセンブリを提供する。レンズアセンブリは、通常の使用及び清浄中に蒸気及び液体が入ることを回避するために、密閉された鏡胴５１１に入れられる。回転可能な取り付けメカニズム５１０は、カメラが手動で移動させられた場合、又はロボット位置決めシステムに据え付けられた場合、ファイバー束の自由な回転を可能にする。これが今度は、破損しやすいファイバー束への過度の応力を回避する。

図５Ｃは、ビデオスコープの鏡胴５０２の周囲を放射状に回転すること５６０を照明アセンブリ５６５に可能にさせる機能を実現するための非限定的な例を示す。照明アセンブリ５６５は、ビデオスコープの両側の２つのファイバー束５０７、据え付けメカニズム５０８、及びレンズ５０９（図５Ａに示す）を備える。これは、照明の放射状の向きを調節し、照明アセンブリを、それが手術空間の外科医の視野を最小限に遮るように、向かせることを、外科医に可能にさせる。照明アセンブリは、取り外し可能なクランプ５５５及び関連づけられた係止具５５０を使用して４１０のような外部位置決めメカニズムにビデオスコープを固定することにより、ビデオスコープを回転させずに、自由に回転させられ得る。取り外し可能なクランプの遠位端５５５及び関連づけられた係止具５５０は、ねじメカニズム又は任意の他の機械的な締結メカニズムを使用して共に対合させられ得る。取り外しクランプの近位端（図示せず）は、外部位置決めメカニズム４１０に固定され得る。この設計においてコネクタ内のファイバー束の回転５７０と共に可能にさせられる回転５６０は、可視手術空間の最小限の遮断を有するビデオスコープの位置決め及び向きを可能にし、動いている間のファイバー束でのひずみを最小化する、ということに更に注意すべきである。最後に、照明アセンブリ５６５は、リングライト又は単
一の照明点といった代替の構成と置き換えられ得る。リングライトは、対物レンズの円周の周囲の光ファイバー束からのファイバーストランド（図示せず）の環状配列によって実現され得る。単一の照明点は、設計からの２つのスプリットファイバー束５０７の１つの取り外しによって実現され得る。

照明アセンブリは好ましくは、ビデオスコープから離れたところに設けられた光源から入力された光を受け取る。これは、外部スコープの総重量を減じ、手動の位置決めシステム（図示せず）又は機械アーム４１０によるビデオスコープの容易な操作を可能にする。光源からの光は、ファイバー束の使用によりビデオスコープに供給される。図５Ａにおける照明オプティックス５１２によって表された２つの供給点の存在は、２つにスプリットされたファイバー束の使用を必要とする。ファイバー束のこの設計はまた、Ｙケーブルとして知られている。このＹケーブル設計の例示的な実施形態が、図５Ｂに示される。図５Ｂにおいて、回転可能な接続５０８は、Ｙケーブルの２つの遠位端にて締結器５１０上に提供され、バンドルの破損を回避するためにファイバー束を自由に回転させるためのメカニズムを提供する。ひずみ緩和器５２７は、２つの遠位端とＹ接合部５３１との間のバンドルの曲げ半径５２９の最小限度を維持するのに役立つ。Ｙ接合部５３１は、ファイバー束５０７での曲げひずみの低減に役立つ。ひずみ緩和器５３３も同様に、Ｙケーブルの近位端におけるコネクタ５３５付近の曲げひずみの低減を助ける。断面５２５及び５３７は、Ｙケーブルの２つの端にてファイバー束を照明する。ケーブルの長さは、２つの端から等距離のところに配置されたＹ接合部５３１との少なくとも４０ｃｍであり得る。この寸法は、ファイバー束の過度の長さに起因する光の損失を最小化すると同時に、機械アーム４１０から十分に離れたところでのカート又は器具類タワー２０１上の光源の配置を提供する。

図６は、対物レンズ６００（フロントレンズ）の直径を制限するビデオスコープの光学設計を示す。この設計は、対物レンズのすぐ隣の照明オプティックスの据え付けを可能にするので、照明ビームは、組織から反射された光の戻り経路とほとんど共線であり得る。照明ビーム及び反射されたビームは、最大照明がアクセスポート４０６の底部に供給されるように、可能な限り共線でなくてはならない。最後に、光学設計は、ビデオスコープ４０２全体を外科医の視野に最小限に侵入させ、外科医による手術空間への容易なアクセスを容易化するために、レンズアセンブリの長さが最小化されるよう、制約される。この制約は、設計プロセス中にレンズアセンブリの利用可能な最大物理長を利用することによりズームを最大化する、従来の光学的設計技法では困難である。本開示の光学的設計は、対物レンズ６００、リレーレンズ６０２、及び接眼レンズ６０４からなる従来の内視鏡システムからの改造である。光学アセンブリのズームパラメータは、（最大ズームに対応する）最小視野が約１３ｍｍと等しくなるように選ばれる。この直径は、手術ポートの直径である。１３ｍｍの視野は、２５ｃｍの最小作動距離で達成されることを必要とし、ここで、最小作動距離は、ビデオスコープ（図４における４０２）の遠位端と手術ポート（図４における４０６）の底部との間の距離として定義される。図５Ａにおいて説明されているように、カプラ５０５は、接眼レンズ端（図６において「Ｅ」と示されている）にカメラを取り付けるために使用される。対物レンズの光学設計は、１つのダブレットと１つのシングレットとで構成され、リレーレンズは、１つのダブレットと１つのシングレットとで構成され、接眼レンズは、２つのシングレットと１つのダブレットとで構成される。いずれの製造誤差も、対物レンズとリレーレンズとの間に配置された１つの光学補償器５０３を使用して補償される。光学サブアセンブリの長さは、より高倍率のレンズ及びより低倍率のレンズのグループの使用により最小化される。

手術手技のタイプは、広視野（ＷＦＯＶ）又は狭視野（ＮＦＯＶ）のビデオスコープのいずれかを決定する。例えば、首の手術は、広い面積がビデオスコープによって取り込まれるＷＦＯＶビデオスコープから恩恵を受け得る一方で、ポートベースの脳手術は、ＮＦＯＶビデオスコープから恩恵を受け得る。１つのデバイスを使用してこれらの設計要件の両方に対処しようと試みる代わりに、２つの別個の設計が、それらがいくつかのサブコンポーネント及び製造プロセスを共有するように開発され得る。それゆえに、いくつかの設計要素及び組み立て手順を共有しながら２つの異なる設計を製造することが経済的である。ＷＦＯＶ及びＮＦＯＶ設計は両者とも、図５Ａに見られる、同様の光学照明システム５
１２を共有する。ＷＦＯＶ設計は、カメラカプラ５０５にカメラを取り付けることにより実現され得る。カメラのズーム調節が、このケースにおいて視野を決定するために使用される。

図７は、非同軸照明源を有するアセンブリを示す。照明システム７１０は、図５Ａに示されたのと同様の設計であり、ファイバー束７０４（その遠位部分のみが図には示されている）からなる。空気で満たされた不透明なチューブ（光学チューブとしても知られる）７０２が、照明メカニズムをカプラ５０５に取り付けられたカメラから離して位置決めするために使用される。任意の必要とされる拡大が、ＷＦＯＶアプリケーションのためにカメラレンズ（図示されていないが、典型的にはカメラカプラに取り付けられる）によって提供され得る、ということに注意すべきである。光学チューブの遠位端の平面７０６と照明オプティックスの平面７０８との間の少なくとも１ｍｍである有限空間は、照明光を、カメラ入力に直接到達しないように隔離するのに役立つ。ＷＦＯＶオプティックスの寸法は、照明が反射光の経路とほぼ同軸にはならないようなものであろう、ということに更に注意すべきである。これは、ＷＦＯＶは、（約１３ｍｍである）ポートのそれより広い手術空間を観察するために使用されるので、この構成における限定ではない。それゆえに、一般的な照明で十分である。カメラの近くへの照明源の配置は、頭上の手術ライトの使用と比較すると手術区域の照明を改善し、手術空間の外の区域からのまぶしさを回避する。追加の構成要素部品７１２及び７１４の役割は、ハイパースペクトル撮像の文脈で以下に説明される。

ビデオスコープの別の実施形態において、ビデオスコープの遠位端のすぐ隣に配置される照明源は、ルミナンス発光ダイオード又はスーパールミネッセントダイオード（ＳＬＤ）（図示せず）といった光源を用い得る。光源は反射光路（レンズ及びカメラアセンブリに入射する光路）と同軸ではないので、光源は、関心の焦平面に照準を定められるか又はステアリングされなくてはならない。そのようなステアリングは、図５Ａに示された可動ファイバー束マウント５１０を使用して達成され得る。

ポートベースの撮像におけるそのような外部に設置された照明源の適用は、いくつかの困難を導入する。まず、ポートの壁は、部分反射又は全反射のいずれかである。これは、より高い輝度の入射光を有する、撮像面における局在化された領域を導入する。そのような領域は一般的に、ホットスポットとして知られる。そのような高輝度領域は、これらが、センサを飽和させ、それゆえにカメラメカニズムにおけるセンサのダイナミックレンジを制限する傾向があるので、回避することが所望される。センサの飽和は復元できない情報損失という結果を生じるので、輝度を正規化する後処理の使用は最適ではない。高輝度領域の存在は、光を拡散させるポート壁上の表面テクスチャの使用により減じられ得る。ポート壁上の滑らかな表面テクスチャ及び粗い表面テクスチャの使用の影響が、それぞれ、図８Ａ及び図８Ｂに示される。テクスチャを出された壁からの結果として生じる反射は、ランバート反射と呼ばれる。図８Ａ及び図８Ｂに提示された評定は、レイトレーシングツールを使用して行われたものであり、組織の表面（ポートの遠位端）において結果として生じる光の輝度が、熱マップ又は擬似色を使用して視覚化されており、ここで、高輝度は白に対応し、低輝度は黒に対応する。

ポートの底部で均一に照明するための別のアプローチは、レイトレーシングのような一
般に知られる最適なモデリング方法を使用して光線をモデル化し、手術ポートの底部での
ホットスポットを最小化する光源の最適な向きを確立することである。光源の向きは、図
５Ａに示されたようなビームステアリングメカニズムを使用して修正変更され得る。ある
いは、ロボット位置決めシステムがこのステアリングを達成するために使用され得る。

ポートベースの撮像はまた、血液、ＣＳＦ、又は他の流体の存在に起因する脳組織の全
部ではないが一部の領域の高反射性によって制限される。後者のケースでは、初期画像は
、高輝度の反射光を有する領域を識別するために収集され得て、この情報は、入射光を均一
に分散させようとする試みにおいて光源の方向を位置決めし直すために使用され得る。上
述されているように、白色光を使用した撮像は、手術室ではいくつかの困難を有する。こ
れらの困難のいくつかは、観察される光のスペクトルレンジを制限すること、又は、手術
室において人体組織を視覚化するために選択された波長帯域を適切に組み合わせることに
より、克服され得る。

図９は、ハイパースペクトル撮像能力に対応するように適合させられている
ビデオスコープを示す。この実施形態では、手術の文脈、例えば、（血栓を検出するため
に）血液がよく吸収される照明空間領域が選択されたか、又は（過度の光散乱を回避する
ために）透過的な照明空間領域が選択されたか、に基づいて適合させられる、同調可能な
光源が使用され得る。

図９は、１つのそのようなシステムを示す。同調可能な光源は主に、広帯域光源１１００、スペクトル分離メカニズム１１４０、スペクトルフィルタリングメカニズム１１５０、及びフィルタリングされた周波数帯域を組み合わせるためのメカニズム１１７０で構成される。組み合わせるメカニズムは、レンズと、ファイバー束５０７を通じて伝送される１つのビームに反射波長帯域の全てを混合する、ファイバー束とからなる。光源１１００からの光は、狭ビームを発生させるためにスリット１１１０を通過させられる。この光は続いて、光学素子１１２０及び１１３０を使用してコリメートされる。コリメートされたビームは続いて、プリズム（図示せず）、反射格子、又は透過格子を使用して、そのスペクトル成分に分離される。

図９は、反射格子１１４０の使用を示す。空間的に分離させられたビームの一部を選択
的に反射することにより、空間的に分離させられたビームがフィルタリングされる。これ
は、Ｄｉｇｉｔａｌ Ｌｉｇｈｔ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ（Ｔｅｘａｓ Ｉｎｓｔｒｕｍｅ
ｎｔｓ Ｉｎｃ）のような空間光変調器、ＳＬＭ１１５０を使用して達成される。ＳＬＭ
は、鏡としての役割を果たすために電子的に活動化され得るか、又は不透明な表面として
の役割を果たすために非活動化され得る、マイクロミラーのアレイで構成される。それゆ
えに、活動化されたマイクロミラーのパターンに基づいて、スペクトルの特定の部分が反
射される一方で、他の領域は抑制される。今スペクトルの選択的な部分で構成されている
ビームが、焦点調節オプティックス１１６０及びコンバイナ１１７０を使用して組み合わ
せられる。

再び組み合わせられたビームは、空間光変調器、ＳＬＭ１１５０によって選択的に反射
された波長のみで構成されている。この光は、外部スコープに取り付けられた照明器コネ
クタ及びレンズメカニズム５１０にライトパイプ５０７を介して光を伝送することにより
、撮像システム又は外部スコープの照明源として使用され得る。図９に示されたビデオス
コープは、例示を単純にするために２つの照明器コネクタ５１０の１つのみへのライトパ
イプ５０７の接続を示している、ということに注意すべきである。ライトパイプをビデオ
スコープに接続する詳細は、図５Ａにおいて更に説明される。

組織１１９８からの反射光が、レンズアセンブリ５０２で構成された外部スコープによ
って取り込まれる。図５Ａで詳述されているようにレンズアセンブリが構成され、この光
は、一般的には電荷結合素子ＣＣＤである高分解能検出器１１２５を使用して取り込まれ
る。ＳＬＭによって反射される波長の特定の帯域は、コンピュータ１１８５の指揮下にあ
るＳＬＭコントローラ１１８０によって制御される。同一のコンピュータが、検出器１１
２５からの画像を収集するために使用される。それゆえに、コンピュータは、材料１１９
８の照明を光の単数又は複数の特定の波長帯域に同期させ、対応する反射光を収集し得る
。照明の波長と収集される画像とのこの関連づけは、各々の画像が２Ｄ又は１Ｄ画像であ
り、３つ目の次元が照明の波長帯域（単数又は複数）に対応するインデックスである、ハ
イパースペクトル画像を構成するために使用され得る。ＳＬＭ内に設けられた個々のマイ
クロミラーは４ｋＨｚほどの高さのレートで動作させられ得るので、視野の後続フレーム
は異なる波長帯域で得られうる。

更に、収集されるフレームのいくつかは、組織の白色光照明のために用いられ得る。これは、白色光フレームがハイパースペクトル画像フレームを集めながら断続的に得られる場合に人間の観察者によって知覚される滑らかなビデオ再生を提供するのに十分な高さのフレームレートで収集カメラを動作させることにより可能である。例えば、いくつかの非限定的な例において、フレームレートは、ハイパースペクトルデータを得ながらのそのようなフレームレートでの白色光ビデオ収集をサポートするために、毎秒２０フレームより高く、毎秒２４フレームより高く、又は毎秒３０フレームより高く選択され得る。例えば、毎秒２０フレームより高いカメラフレームレートでは、白色光画像は、１／２０秒毎に収集され得て、任意の追加のフレームは、特定の波長帯域を使用した収集のために割り振られ得る。白色光ビデオフィードが続いて、集められた白色光画像に基づき、別個に生成され、表示され得る。これは外科医に、異なる波長帯域の任意の追加の画像を多重に収集しながら手術区域の白色光画像を連続して見ることを可能にさせる。白色光画像ストリーム（又はビデオ）は、１つのディスプレイ又はディスプレイのサブセクションで見られ得て、他の波長帯域を使用して収集された他の画像は、第２のディスプレイ又は同一のディスプレイの第２のサブセクションで見られ得る。

個々の波長帯域は、重複しない個々の波長帯域、又は、重複し得る帯域の組み合わせで
構成され得る。あるいは、収集されたフレームの少なくとも１つは、光源の全波長帯域を
使用した対象材料１１９８の照明１１９７に対応し得る。全波長帯域はまた、コンバイナー１１７０から発出された出力光における全ての輝度が全スペクトルにわたって一貫していることを保証するために正規化され得る。これは、ホワイトバランシングとして知られる。要するに、同一の光学メカニズムが、収集された画像シーケンスにおいて互いの間に散在するハイパースペクトル画像と白色光画像とを収集するために使用され得る。この実施形態は、あるビームがハイパースペクトル撮像システムによって取り込まれる一方で他のビームは白色光カメラによって取り込まれるよう、収集されたビームを別個の経路にスプリットする必要を無くす。これは、システムのスペクトル整形部が、光源からの出力光を運ぶためのライトパイプを使用して撮像システムから分離させられ得るので、光学システムの設計の複雑性を減じ、システムをよりコンパクトにするのを助ける。撮像されている試料１１９８は、生体外組織試料、又は、頭蓋骨に挿入されたポートベースの神経外科的アクセスによって暴露され得る脳組織の一部であり得る、ということに注意すべきである。

ハイパースペクトルデータと白色光画像（又はビデオ）とを多重に収集するために使用
されるソフトウェアシステムが、図１０に示される。まず、所定の波長のレンジ（波長帯
域）がテーブルに記憶される（ステップ１２００）。続いて、照明のための特定の周波帯
がテーブルから選択される（ステップ１２２０）。このテーブルにおける各々のエントリ
が、別のテーブルを使用して活動化される必要のある特定のマイクロミラー（ステップ１
２１０）を検索するために使用される（ステップ１２３０）。それゆえに、特定
の波長帯域に関連づけられたマイクロミラーのみが活動化される（ステップ１２４０）。
マイクロミラーの活動化はそれを、不透明な表面の代わりにマイクロ反射器にする。それ
ゆえに、試料（図９における１１９８）は、特定の波長帯域で構成された光（図９におけ
る１１９７）によって照明される。テーブル（ステップ１２００）はまた、空間光変調器
（ＳＬＭ）全体を活動化するエントリを含み得る。このケースでは、ＳＬＭが、光源の全
帯域幅のための鏡としての役割を果たし、収集される画像は、白色光照明に対応するであ
ろう。

図１０に戻ると、照明された試料からの反射光が、同一のコンピュータによって収集さ
れ（ステップ１２５０）、特定の波長帯域に関連づけられる（ステップ１２６０）。収集
された画像を白色光画像（ビデオ）の一部又はハイパースペクトル画像データセットの一
部として適切に分類するために、収集された各々の画像のために使用された照明のタイプ
（白色光対特定の波長帯域）が質問される（１２７０）。収集された画像が狭い波長帯域
に対応する場合には、それは、ハイパースペクトル画像セットの一部として記憶される（
ステップ１２８０）。画像が白色光照明に対応する場合、それは白色光画像として記憶さ
れるか、又は、そのような画像のストリームがビデオストリームを表現するために取り込
まれ得る。この収集は、波長帯域の全てが試料材料を照明するために順次使用されるまで
繰り返される（ステップ１２１５）。それゆえに、結果として生じる画像セットは、全て
が同一のハードウェアを使用して収集された、ハイパースペクトル画像セット（ステップ
１２８０）と白色光画像セット（ステップ１２９０）との両方で構成されるであろう。

理想的には、ビデオストリームは、外科医にちらつきのないビデオを提供するために毎
秒少なくとも３０フレームである必要がある。毎秒合計４０フレームが収集される場合、
追加の１０フレームは、別個の又は重複する１０個の波長帯域に対応する画像を記憶する
ために使用され得る。それゆえに、収集システムの合計フレームレートが毎秒ｎフレーム
である場合、ｎ−３０フレームが、ハイパースペクトル画像データセットにおけるｎ−３
０個の波長帯域に向けて割り振られ得る。

図９に示された同調可能な光源１１１０の代替例は、単色であり得るか、紫外線（ＵＶ
）、可視、及び／又は近赤外線（ＮＩＲ）波長にわたり得るか、連続波であり得るか、又
はパルスにされ得て、自由空間若しくはファイバー結合メカニズムを使用して組織を照明するために使用される。

別の実施形態において、特定の波長帯域は、離散波長フィルタ（オンフィルタホイール
若しくは空間オンチップフィルタ）、液晶フィルタ、分光器／分光計／スペクトル格子、
空間変動格子、ファイバー結合分光計といったスペクトル要素を使用して広帯域光源から
の反射光をフィルタリングすることにより収集され得る。

図７はまた、電動式であり得る離散フィルタ７１２（回転可能なフィルタホイール７１
４に取り付けられている）の実現を示す。このフィルタメカニズムは、ビデオスコープの
遠位端に取り付けられる。ビデオスコープへの入力における離散フィルタの別の代替例は
、狭い波長領域しか通さない、液晶ベースの同調可能な波長フィルタ（図示せず）であ
る。このフィルタは、多数の異なる波長に同調させられることができ、フィルタが同調さ
せられた各々の波長のための画像が収集されるので、離散フィルタと同様の手法で動作す
る。更なる別の実施形態では、別個の入力光がその構成波長を入力する、回折格子ベース
のシステムが、図９に示されたカメラ１１２５の代わりに使用され得る。撮像分光計シス
テムは、撮像されている範囲にわたるシステムの入口スリットをスキャニングすることに
依拠する。かくして、収集時間はスキャニング時間によって制限される。分光計の入口ス
リットは、自由空間、又は、光路に結合されたファイバー、のいずれかであり得る。アレ
イツーラインのファイバーマッピングが利用される場合、全ての空間情報及びスペクトル
情報を同時に収集することが可能である。分光計はあるいは、特殊化された回折格子が単
一の収集で全てのピクセルからのスペクトルを集めることを可能にする、空間変動格子を
装備され得る。格子は、変動する回折方向を各々が有するいくつかの空間格子に分割され
る。これらの格子領域の各々からの回折光を取り込む画像が収集され、この画像が続いて
、ハイパースペクトルデータセットを形成するために再構成される。

カメラ１１２５の非限定的な例は、高精細度（ＨＤ）又は超高精細度（ＵＨＤ）までの
分解能を有する単色ビデオカメラ、ＣＣＤ、ＣＭＯＳ、ＩｎＧａＡｓ、又はＨｇＣｄＴｅ
デバイスを含む。

共焦点ハイパースペクトル撮像システムの別の態様は、組織表面全体がラスタパターン
でスキャンされる必要がないことである。代わりに、妥当なマッチが予め定義されたデー
タクラスに対し見出されるまでランダムスポットが蓄積され得る。これは、ハイパースペ
クトル撮像に関連づけられたデータ収集時間を著しく減じることができる。

いくつかの実施形態において、ハイパースペクトル撮像システムは、単色光又は広帯域
光によって組織を照明し、組織から反射された光を集め、異なる波長又は波長領域で各
々が記録された一連の画像が集められるような仕方で、検出される光の波長を制御する。
ハイパースペクトルデータセットとして知られるこの一連の画像は、組織の生化学又は微
細構造メトリックを抽出するために処理され、２Ｄ（空間）へと減じられる。この減じら
れた２Ｄ画像は、空間的に位置合わせされ得て、外部ビデオスコープ画像だけでなく任意の他の術前及び術中画像にもオーバーレイされ得る。例えば、画像データを相関させる方法は、「ＩＮＴＲＡＭＯＤＡＬ ＳＹＮＣＨＲＯＮＩＺＡＴＩＯＮ ＯＦ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＤＡＴＡ」と題し、２０１４年３月１４日に出願された、国際特許出願番号ＰＣＴ／ＣＡ２０１４／０５０２６９号に開示されており、その全内容は、引用により本明細書に組み込まれる。空間的位置合わせは、カメラ又はカメラに対し強固に堅く取り付けられた構造に直接取り付けられる、ナビゲーションマーカーを使用することにより実現される。これは、撮像システムの場所及び向きの両方を提供する。これは更に、撮像システムの自動化された誘導に関連する開示において説明される。

図１０におけるハイパースペクトルデータセット１２８０は続いて、組織固有の情報を
抽出し、データの次元を減じるために処理される。組織固有の情報は、組織のタイプの識
別から、収集された画像の領域に関連づけられた病理の推論にまでわたり得る。可能な処
理方法の例は、以下を含む。

一実施形態において、対象の化学物質（単数又は複数）のスペクトルピーク又は特徴が
既知である場合、スペクトルは、化学物質の存在の示唆及び濃度又は質の何らかの示唆を
与えるピーク又は特徴を検出するために、ピーク又は特徴検出アルゴリズムのいずれかに
よって処理される。これは、特定の化学物質が既知である場合にのみ有用である。

一実施形態において、特定の組織のスペクトル又は組織の状態は、「ＩＮＴＲＡＭＯＤ
ＡＬ ＳＹＮＣＨＲＯＮＩＺＡＴＩＯＮ ＯＦ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＤＡＴＡ」と題し、
２０１４年３月１４日に出願された、国際特許出願番号ＰＣＴ／ＣＡ２０１４／０５０２
６９号に開示されているように、収集され、データベースに記憶され得る。続いて手術中
に収集されたスペクトルが、データベースに記憶されたスペクトルと類似性について比較
され得て、十分に類似する場合、どの組織又は組織タイプからスペクトルが収集されたかの示唆が与えられる。

収集されたスペクトルに基づいて新たなサンプルの状態を予測するために、既知の状態（
即ち、スペクトルおよび対応する化学物質レベル、組織のタイプ、組織の状態、等）を有
する資料から集められたスペクトルを解析する統計的技法として分類される多変量/計量
化学的方法を用いることができる。より一般的に使用され用いられる技法のいくつかは、
主成分回帰（ＰＣＲ）、部分最小二乗法（ＰＬＳ）、及びニューラルネットワーク（ＮＮ
）を含む。

上述された解析方法は、コンピュータシステムに実装され得るので、解析の結果は、外
科医による適切な使用のためにほぼリアルタイムで得られることができる。これは、病理
医による同様の解析の必要性を著しく減じることができ、そのような組織解析の結果を得
ることに関連づけられた待ち時間を減じる。新たに収集されたデータと知識ベース（又は
データベース若しくはトレーニングセット）におけるそれぞれのデータとの間の相関メト
リックが、組織のタイプを定量化する手段を外科医に提供する。そのようなメトリックは
、ソフトウェアアルゴリズムによって提供される自動推論に関連づけられた信頼の表現で
あり得る。

最後に、狭帯域のスペクトルを選択的に見る能力又は狭帯域のスペクトルを除く能力は
、血液からの明るい反射を除くことを外科医に可能にさせ得る。それゆえに、外科医は、
たとえ通路が過度の出血によって閉塞させられていたとしても、通路の内部を見ること及
び腫瘍の手術切除に進むことが可能であり得る。これは、狭い通路を絶えず洗浄する必要
を減じるので、手術手技の中断を減じるであろう。

別の実施形態では、血液の光学特徴と化学的な組成は、組織表面の下にある脈管構造を可視化するように使用することができる。例えば、頭蓋手術における硬膜開口部を開ける一般的な課題は、すぐに硬膜下の血管の存在を予測することができないことである。ハイパースペクトル画像（HSI）は、撮像スペクトルの赤色および近赤外部分によって、選択的に高いヘモグロビン含有量を有する領域を可視化するために使用することができる。血液脳関門のおかげで、この技術を使用すれば脈管構造の選択的な画像化が可能である。

他の組織構造の下に位置する脈管構造を可視化するための例示的な方法は、以下の非特許文献に記載されている。

L.L. Randeberg et.al. Characterization of Vascular Structures and Skin Bruises Using Hyperspectral Imaging, Image Analysis and Diffusion Theory, Journal of Biophotonics, No. 1 -2, 53-65 (2010).

このような本文書の発明によってハイパースペクトルイメージングの別の用途は、腫瘍の微小血管系では特に強いヘモグロビンの反射率に依存しているということである。これは、以下の非特許文献に記載されている。

B.S Sorg, et.al. Hyperspectral Imaging of Hemoglobin Saturation in Tumor Microvasculature and Tumor Hypoxia Development, Journal of Biomedical Optics, 10(4), July/August 2005.

同様に、硬膜の厚さはミリメートル以下であるため、光コヒーレンストモグラフィーの画像は、硬膜下に位置する構造を可視化するためにも使用され得る。血管系は、硬膜下に位置する主要な構造の一つである。同様に撮像することができる関連のその他の構造は、脳溝折り目である。

前の段落に記載された技術を用いて可視化される脈管構造は撮像される領域近傍の血管構造のマップである。このような領域は、ポートがポートベース頭蓋手術に挿入され、それに沿って軌道の近傍の領域を含みえる。外科的領域におけるこの血管構造は、イン・サイチュの血管構造または術中局所血管と呼ばれている。 血管構造のイン・サイチュでの形態は、静脈内にガドリニウムまたは他の造影剤の注入した後、MRIから派生した全頭血管構造の画像と比較することができる。後者の全頭の画像が外科手術の前に取得し、術前の血管構造と呼ばれる。術前の血管構造は、患者の解剖学的構造に対して結像される。換言すれば、この血管構造の位置および向きは、患者の解剖学的構造に対して知られている。

術前の血管構造とイン・サイチュ（術中）血管構造の比較は、術前の血管構造に対するイン・サイチュ血管構造の位置を正確に推測するために使用されてもよい。これは、外科医が患者の解剖学的構造に比べて、現在の外科的な位置を確認することができる。したがって、血管構造はナビゲート外科手術のためのランドマーク又は基準フレームとして使用することができる。上記の図が頭蓋手術に関連しているが、この方法は、脈管構造の術前及び術中に視覚化することができる解剖学的構造の他の部分に拡張することができることは理解されるであろう。例の手順は、網膜手術や肺生検を含む。

血管の解剖学とパターンが知られているので、グローバル血管構造の幾何学的な相関が可能である。

Duvernoy et.al. Cortical Blood Vessels of the Human Brain, Brain Research Bulletin, Vol. 7, Issue 5, November 1981, pg 519-579

Damasio et.al. A Computed Tomographic Guide to the Identification of Cerebral Vascular Territories, Arch Neurol, 1 983; 40(3): 138-142.

したがって、登録は一般に、大規模な画像（又は立体構造）と小規模な画像（又は立体構造）の幾何学的な相関関係を含むことが知られている、しかしながら、この幾何学的相関は、2つの画像の共通点の機能を使用するので、本明細書に開示されているように、血管自体を特徴として使用するのは始めてである。血管は、独特な構造はよく知られているため、特徴として使用することができる（参照：以上の2つの論文に記載されている）。特別な血管構造が身体にいくつかの領域に存在することが知られている（例えば脳の領域、網膜および心臓領域）。

したがって、組織の選択された局所領域における局所血管構造が特定され、手術中のハイパースペクトル画像データを用いて、グローバルの血管画像データを幾何学的に局所血管構造に一致するグローバル血管構造の一部を識別される。そしたら一致する血管構造の位置を探索し、識別した上、局所血管構造の位置を確認するため、組織内のグローバルな血管構造と選択された局所領域における局所血管構造を幾何学的に相関して登録される。推測された位置は、外科手術中の局所領域のツールを誘導するために非常に便利である。このような外科手術は「ナビゲート手術」として知られている。

本明細書において提供される実施形態は、3次元次元データセットを処理し、関心の情報を抽出し、外部ビデオスコープによって収集された手術画像と共に視覚化され得るか又はそれにオーバーレイされ得る２Ｄ画像にデータを減じるための、ソフトウェアを用い得る、ということに注意する。これらのソフトウェアの方法は、収集されたスペクトルから関心のメトリックを抽出するための、単純なスペクトルピーク検出から、より高度化された多変量、計量化学、及びデータマイニング技法に至る、あらゆるものを含み得る。各々のピクセルに関連づけられたスペクトルが、そのような方法に従って処理され得る。

ハイパースペクトル撮像は、光学的技法であり、制限された貫入（２〜３ｍｍ）であり
、その使用は、表面組織又は通路手術によって露出した組織に限られる。組織中の化学物
質の一意のスペクトルは、化学的内容物を撮像し、これから手術中の意思決定を補助する
のに有用な定性的又は定量的情報を外科医に提供するために、ハイパースペクトル撮像を
使用する可能性を提供する。化学撮像は、異なる化学組成物及び関連づけられた異なる吸
収に基づいて異なる組織を区別し（例えば、白質対灰白質）、組織の状態（例えば、正常
対悪性）を決定し、組織の状態及び／又は健康（例えば、酸素化の状態）を決定するため
に、使用され得る。スペクトル散乱性質の差は、吸収の変化と同様に、組織のタイプ（例
えば、脂肪対神経繊維）及び状態（例えば、前癌性状態及び癌性状態による核及び細胞全
体のサイズの変化）による細胞構造の変化に基づいて組織の性質を決定するために使用さ
れ得る。最後に、収集されたハイパースペクトルデータセットは様々な波長で収集された
データを含むので、選択された波長又は波長領域のみの画像が組織の視覚化を改善する
（吸収又は散乱の最小値又は最大値）。例えば、ヘモグロビンの吸収が最小である波長の
画像は、血液による吸収が著しく減じられるので、照明のための追加の光が提供されるで
あろう。

特定の波長帯域での撮像のこの利点が図１１に示される。図１１は、脳領域（脳梁）の
標準色画像（Ａ）、また、中心が４００ｎｍ（Ｂ）、５００ｎｍ（Ｃ）、６００ｎｍ（Ｄ
）、及び７００ｎｍ（Ｅ）であり、各々が１０ｎｍの帯域幅である、４つの異なる波長帯
域を使用して取り込まれた脳領域（脳梁）の画像を示す。その４００ｎｍのフィルタバン
ドがそれ以外の他の波長帯域では不可視である組織構造をはっきりと示していることが明
らかである。

図１２は、図９のコンピュータシステム１１８５の重要な構成要素を示す。図１
２は、コンピュータ制御システム４２５の例示的で非限定的な実装を提供し、それは、１
つ以上のプロセッサ４３０（例えば、ＣＰＵ／マイクロプロセッサ）、バス４０２、ラン
ダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）及び／又は読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）を含み得るメモ
リ４３５、１つ以上の内部記憶デバイス４４０（例えば、ハードディスクドライブ、コン
パクトディスクドライブ、若しくは内部フラッシュメモリ）、電源４４５、１つ以上の通
信インターフェース４５０、並びに様々な入力／出力デバイス及び／又はインターフェー
ス４６０、例えば、様々な入力を提供し、シミュレーションを実行するための臨床医のた
めのユーザインターフェース、等を含む。

各々の構成要素のうちの１つのみのが図１２に示されているが、任意の数の各々の構成要素がコンピュータ制御システム４２５に含まれ得る。例えば、コンピュータは典型的に、複数の異なるデータ記憶媒体を含む。更に、バス４０２は構成要素の全ての間の単一接続として描かれているが、バス４０２が構成要素の２つ以上をリンクさせる１つ以上の回路、デバイス、又は通信チャネルを表し得ることが理解されるであろう。例えば、パーソナルコンピュータにおいて、バス４０２はしばしば、マザーボードを含むか、又はマザーボードである。

一実施形態において、コンピュータ制御システム４２５は、汎用コンピュータ、若しくは空間における動作のために構成された任意の他のハードウェアの均等物であり得るか、又はそれらを含み得る。コンピュータ制御システム４２５はまた、１つ以上の通信チャネル又はインターフェースによってプロセッサ４３０に結合される１つ以上の物理デバイスとして実現され得る。例えば、コンピュータ制御システム４２５は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）を使用して実現され得る。あるいは、コンピュータ制御システム４２５は、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせとして実現され得て、ソフトウェアは、メモリから又はネットワーク接続によってプロセッサにロードされる。

別の例示的な実施形態では、垂直スリット又は焦点が、顕微鏡（図示せず）で一般的に
使用される共焦点光学設計を使用したビデオスコープにより撮像され得る。スポット又は
スリットは続いて、非常に感度の高いハイパースペクトル撮像システムを生成するために
光電子増倍管上で撮像され得る。焦点は、スキャニングメカニズムを使用して試料の表面
にわたって掃引され得る。一般的に使用されるスキャニングメカニズムは、ガルバノメー
タミラーシステムである。

上述された特定の実施形態は例として示されており、これらの実施形態は、様々な変更
及び代替の形態が可能であり得る、ということが理解されるべきである。請求項は、開示
された特定の形態に限定されるように意図されず、むしろ、本開示の精神及び範囲内に含
まれる全ての変更、均等物、及び代替例をカバーするように意図される、ということが更
に理解されるべきである。

本明細書において説明された出願人の教示は、例示目的のために様々な実施形態に関連するが、出願人の教示がそのような実施形態に限定されないことが意図される。対照的に、本明細書において説明され示された出願人の教示は、実施形態から逸脱せずに様々な代替例、変更、及び均等物を含み、その一般的な範囲は、添付の請求項において規定される。

Claims (16)

1. 手術中に、患者の骨格構造に関連する組織構造の位置を確認するコンピュータ実装方法であって、
   人体の部位の周辺で、患者の骨格構造の術前画像データを取得し、
   処置中に組織を露出した後、偏光感応光コヒーレンストモグラフィ（PS-OCT）を使用して、骨格構造の周辺で、組織の選択された領域をスキャンすることによって処置中のデータを取得し、
   術中（PS-OCT）画像データから骨格構造の周辺にある構造組織に類似する組織の領域識別し、
   構造を示す組織の領域に関する先験的な既知の解剖学的情報を用いて、人体の部位の近傍に骨格構造の術前画像データと術中（PS-OCT）画像データは幾何学的に相関され、登録されることを備える、方法。
2. 人体の部位の周辺にある骨格構造の術前画像データはコンピュータ断層撮影（CT）、磁気共鳴画像（MRI）、光コヒーレンストモグラフィ(OCT)のいずれかを用いて取得する、請求項１に記載の方法。
3. 前記磁気共鳴画像はT1磁気共鳴画像（MRI T1）である、請求項2に記載の方法。
4. 構造組織を示す組織は、靭帯、腱、筋肉、軟骨、結合膜、神経、網膜、血管壁、いくつかの骨構造、気管、食道、舌、歯及び他の結合組織を含む、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
5. 構造情報を示す組織の領域についての先験的な解剖学的情報は、骨格上のランドマーク位置に骨格構造の相対的に構造情報を示す組織の付着点を含む、請求項1〜4のいずれかに記載の方法。
6. a) 医療処置中に患者の骨格構造に関連する編成組織構造の位置を確認する方法であって：
   医療処置を受けている人体の部位の周辺で、患者の骨格構造の術前画像データを取得し、
   医療処置を受ける人体の部位に骨格構造の周辺で、選択された組織の領域を偏光感応光コヒーレンストモグラフィでスキャンによって術中画像データを取得し、
   術中（PS-OCT）画像データから、骨格構造の周辺の構造組織を示す組織の領域を識別し、
   構造を示す組織の領域に関する先験的な既知の解剖学的情報を用いて、人体の部位の近傍に骨格構造の術前画像データと術中（PS-OCT）画像データを幾何学的に相関して登録し、
   そして
   ｂ）登録された手術（PS-OCT）画像データと人体の部位の近傍の骨格構造の術前画像データを用いて、選択された構造情報を示す組織の領域を避けるために、外科用軌道を計画することを含む、方法。
7. 医療処置を受けている人体の部位の周辺にある骨格構造の術前画像データは、コンピュータ断層撮影（CT）、磁気共鳴画像（MRI）、光コヒーレンストモグラフィ(OCT)のいずれかによって取得する、請求項6に記載の方法。
8. 前記磁気共鳴画像は、T1磁気共鳴画像（MRI T1）である、請求項7に記載の方法。
9. 構造組織を示す組織は、靭帯、腱、筋肉、軟骨、結合膜、神経、網膜、血管壁、いくつかの骨構造、気管、食道、舌、歯及び他の結合組織を含む、請求項6〜８のいずれかに記載の方法。
10. 構造情報を示す組織の領域についての先験的な解剖学的情報は、骨格上のランドマーク位置に骨格構造の相対的に構造情報を示す組織の付着点を含む、請求項6〜9のいずれかに記載の方法。
11. 手術中、患者の骨格構造に関連して組織構造の位置を確認するコンピュータシステムは、
    手術中選択された組織の領域の画像データを取得するために、選択された領域をスキャンする偏光感応光コヒーレンストモグラフィ（PS-OCT）装置と、
    メモリ記憶装置を有するコンピュータ・プロセッサと、そのコンピュータ・プロセッサに接続されている前記偏光感応光コヒーレンストモグラフィ（PS-OCT）装置と、前記メモリ記憶装置は人体の部位の近傍で患者の骨格構造をその中に手術前の画像データを有し、先験的な構造情報を示す組織の領域に関する解剖学的情報を有し、
    前記コンピュータ・プロセッサは、
    b) 術中（PS-OCT）画像データから骨格構造の近傍に構造組織を示す組織の領域を特定し、
    b）記憶に保存した構造を示す組織の領域に関する先験的な既知の解剖学的なデータを用いて、人体の部位の近傍に骨格構造の術前画像データと術中（PS-OCT）画像データは幾何学的に相関して登録する命令でプログラムされている、ことを含むシステム。
12. 手術中に、表面組織の下に位置する血管系の構造の位置を確認するコンピュータ実装方法は、
    コントラストベース磁気共鳴画像を用いて医療処置を受けている人体の部位を撮像し、組織内の血管構造を識別することと、
    医療処置を受けている人体の部位の組織の選択された領域をハイパースペクトルイメージングによるスキャンし術中画像データを取得することと、
    術中ハイパースペクトル画像データから、選択された領域における局所血管構造を識別することと、
    そして選択されたローカル領域とローカル血管構造を同定し、血管構造に一致する位置、幾何学的に相関すると登録時にローカルの血管構造に一致するグローバルな血管構造の部分の位置を特定するためのグローバル血管画像データを検索することを含む方法。
13. 造影剤は、ガドリニウム造影剤である、請求項１２に記載の方法。
14. 方法は、
    コントラストベース磁気共鳴画像を用いて、医療処置を受けている人体の部位の組織の術前の画像データを取得し、画像データから全体的な血管構造の組織を識別することと、
    医療処置を受けている人体の部位の組織の選択された領域をハイパースペクトルイメージングによるスキャンし術中画像データを取得することと、術中ハイパースペクトル画像データから、選択された組織の領域における局所血管構造を識別することと、
    選択されたローカル領域とローカル血管構造を同定し、グローバル血管構造に一致する位置、幾何学的に相関すると登録時にローカルの血管構造に一致するグローバルな血管構造の部分の位置を特定するためのグローバル血管画像データを検索すること、
    そして
    登録されたハイパースペクトル画像データと人体の部位の近傍の血管構造の術前画像データを用いて、選択された構造情報を示す組織の領域を避けるために、外科用軌道を計画することを含む方法。
15. 造影剤は、ガドリニウム造影剤である、請求項１４に記載の方法。
16. 手術中に、表面組織の下に位置する血管系の構造の位置を確認するコンピュータ実装方法は、
    手術中選択された組織の領域の画像データを取得するために、選択された領域をスキャンするハイパースペクトル画像装置と、
    メモリ記憶装置を有するコンピュータ・プロセッサと、そのコンピュータ・プロセッサに接続されている前記ハイパースペクトル画像装置と、前記メモリ記憶装置は人体の部位の近傍で患者の骨格構造をその中に手術前の画像データを有し、先験的な構造情報を示す組織の領域に関する解剖学的情報を有し、
    前記コンピュータ・プロセッサは、
    術中画像データから骨格構造の近傍に血管組織を示す組織の領域を特定し、
    選択されたローカル領域とローカル血管構造を同定し、グローバル血管構造に一致する位置、幾何学的に相関すると登録時にローカルの血管構造に一致するグローバルな血管構造の部分の位置を特定するためのグローバル血管画像データを検索することを含むシステム。