JP2019213904A - 医用イメージングインフォマティクスのためのシステム及び方法 - Google Patents

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パイロン キャメロン
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Abstract

【課題】神経学的な処置及び脳神経外科手術の治療計画情報を提供するためのシステム及び方法を提供する。【解決手段】脳手術の計画情報を表すコンピュータ実装方法は、手術を特徴付ける最初のデータセットを受け取り、過去の手術に関する歴史データを含む1つ以上の歴史データベースにアクセスし、最初のデータセットとの類似に基づいて、脳手術に関連する1つ以上の歴史データを認識し、一つ以上の過去のデータから、脳手術に関連する1以上の手術パラメータを認識し、そして出力装置上で、一つ以上の手術パラメータを表示する。【選択図】図７

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「外科データのイントラモーダル同期化」と題する、国際特許出願第ＰＣＴ／ＣＡ２０１４／０５０２６９号の優先権を主張し、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、低侵襲治療に使用される撮像方法、マルチモダリティ画像誘導医療処置、および治療計画情報を提供する方法およびシステムに関する。
用語「インフォマティクス」は、医学の様々な分野で使用されている。放射線学において「インフォマティクス」の用語は画像保管通信システム（PACS）の形でデジタル画像の管理として使用されることが多いが、その場合「イメージング・インフォマティクス」はより正確である。このような管理システムの例は、フィリップスのインテリセンスTMPACS、シーメンスのSyngoTMフレームワーク、およびGEのセントリシティTMPACSとイメージング解析製品を含む。これらのシステムの焦点は、一般的に、記憶装置、整理、およびDICOM画像の使用に限定されている。
一方で、外科手術に関連する「インフォマティクス」は、手術の多様な場面で使用されている。GEは、手術室（OR）スケジューリング、麻酔の記録、外科的な消耗品、および病院の管理、に役立つソフトウェアを提供する。 NDSは、手術に焦点を当てるビデオストリーミングや分布する製品のシリーズ（例えば、導体TM、ScaleORTM、およびZeroWireTM）を提供する。カールストルツの「OR１インフォマティクスプラットフォーム」も内視鏡手術の映像を中心としている。ストライカーは、ビデオ、手術用ライト、ブーム、および手術ナビゲーションデバイスを管理するiSuiteTMを提供する。
その他、心臓病学の分野で、より特化したインフォマティクスシステムは存在する。これらのシステムは心電図（ECG）および電気生理学の結果と種々の心臓画像（例えば、心エコー、X線、磁気共鳴（MR）画像など）を統合する。つまり、臨床医が患者に関するデータを簡単に利用するように、システムはさまざまな情報源から来るデータを中央の場所に統合する問題を解決しようとしている。フィリップスのXceleraTMおよびGEのセントリシティTMカーディオは2つの市販されている心血管インフォマティクスシステムである。
他の専門の外科用インフォマティクス・システムとしては、Voyentヘルスケアは2000年代に整形外科インフォマティクスソリューションを開発した。前記ソリューションは、統合した整形外科用インプラント・プランニング、ウェブベースの閲覧、カード読み取り装置、及び手術室のスケジューリングするための機能を備えている。
循環器科および整形外科に反して、術前、術中、および術後に重要な臨床上のリアルタイムの情報が脳神経外科医の間で需要が強いにも関わらず、専門的な神経科学（あるいは神経外科）のインフォマティクスの分野は不十分と言える。現在までの傾向の原因は、外科専門分野間のいくつかの重要な違いに起因する可能性がある。最も顕著な違いは、ほとんどの脳神経外科手術の場合では、画像診断が術前MRやCTに制限されるため、画像診断が比較的に少ないであろう。しかし、需要の高まりや、正確な指導のための新しい高度なイメージングツールを必要とする低侵襲性の脳神経外科の採用により、この傾向は急速に変化している。
したがって、術前、術中、および術後に、より良いケアを患者に提供するために、可視化、計画、およびナビゲーションを統合するマルチモダリティ撮像システムは必要である。
様々な実施例において、本開示は、神経学及び脳手術におけるイメージングおよび外科手術インフォマティクスの実装するシステムおよび方法を提供する。
本開示のいくつかの実施形態において、脳手術の計画情報を表すコンピュータ実装方法を提供し、該方法は：手術を特徴付ける最初のデータセットを受け取り、過去の手術に関する歴史データを含む1つ以上の歴史データベースにアクセスし、最初のデータセットとの類似に基づいて、脳手術に関連する1つ以上の歴史データを認識し、一つ以上の過去のデータから、脳手術に関連する1以上の手術パラメータを認識し、そして出力装置上で、一つ以上の手術パラメータを表示する機能を含む方法である。
本開示のいくつかの実施形態において、脳手術用のフィードバックを表すコンピュータ実装方法を提供し、該方法は：術前及び術後の画像データを含む遠隔データベースにアクセスし、識別情報から、脳手術を受ける各患者の特定の術前画像データセットと術後画像データセットを認識し、術前画像データと術後画像データの定量的な比較を行い、そして出力装置上で、定量的な比較を表示することを含む方法である。
本開示のいくつかの実施形態において、脳手術用の情報を備え付けられたシステムを提供し、このシステムは：二つ以上のデータベース（各々が異なる脳手術に関連する情報を保存する）と通信している一つ以上のプロセッサを含む中央システムを含み、中央システムによって実行可能な一つ以上のデータ処理モジュールを含む。前記データ処理モジュールが計画モジュールを含み、前記計画モジュールが実行されたら、システムは：手術を特徴付ける最初のデータセットを受け取り、過去の手術に関する歴史データを含む1以上の歴史データベースをアクセスし、最初のデータセットとの類似に基づいて、脳手術に関連する1以上の歴史データを認識し、一つ以上の過去のデータから、脳手術に関連する1以上の手術パラメータの一つ以上の過去のインスタンスを認識し、出力装置上で、一つ以上の手術パラメータの一つ以上の過去のインスタンスを表示する。
本開示のいくつかの実施形態において、脳手術用のフィードバックを備え付けられたシステムを提供し、このシステムは：術前および術後の画像データを含む1つ以上の遠隔データベースと通信している一つ以上のプロセッサを含む中央システムを含み、中央システムによって実行可能な一つ以上のデータ処理モジュールを含む。前記データ処理モジュールがフィードバックモジュールを含み、前記フィードバックモジュールが実行されたら、システムは：術前および術後の画像データを含む少なくとも1つの遠隔データベースをアクセスし、識別情報から、脳手術を受ける各患者の特定の術前画像データセットと術後画像データセットを認識し、術前画像データと術後画像データの定量的な比較を行い、そして出力装置上で、定量的な比較を表示することを含む方法である。
添付図面を参照して、例示としての各実施形態を以下に説明する。
図1は、医療処置中に、脳内にある組織へのアクセスを提供するために、人間の脳内へアクセスポートの挿入することを示す図である。 図2は、低侵襲性アクセスポートベース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3は、図２に示したナビゲーションシステムにおいて使用することができる制御及び処理システムを示すブロック図である。 図4Aは、図２のナビゲーションシステムを使用して、外科手術に関係する方法を示すフローチャートである。 図4Bは、図４Aに示されるように外科手術のために患者を登録する方法を示すフローチャートである。 図5A及びBは、開示されたインフォマティクスシステムの実施例により組織の分析情報を示すユーザインタフェースに選択可能なディスプレイを示す図である。 図5Cは、4つの治療の側面を含む例示的なシステムを示す図である。 図6は、組織分析データベースに格納されている局所組織診断データと過去の局所組織診断データを比較することによって、類似性が高い過去の組織分析を識別する方法の例を示すフローチャートである。 図7は、開示されたインフォマティクスシステムの例が種々の他の情報源と通信する方法を示す図である。 図8及び図9は、開示されたインフォマティクスシステムの例により使用可能なプラグインの例を示す図である。 図10Aは、治療計画中に情報を提供するために開示されているインフォマティクスシステムの例に含めるユーザインタフェースの例を示す図である。 図10Bは、開示されたインフォマティクスシステムの例を使用して、治療計画のための例示的方法を示すフローチャートである。 図11は、開示されたインフォマティクスシステムの一例で術前および術後の情報がどの様に定量し、格納することができるの一例を示す図である。 そして図12は、手術情報を提供するために、開示されたインフォマティクスシステムの一例が提供するユーザインタフェースの一例を示す図である。
本発明の多種多様な実施形態および態様について、以下に詳細に説明する。下記の説明および図面は本開示内容の例示であり、本発明を限定すると解釈されるべきではない。数々の詳細な説明は、本発明の各実施形態への理解を助長するためのものである。一部の例示では、周知または従来の技術内容は省略し、本発明の実施形態を簡潔に論じている。
本明細書に記載する「備える」「含む」「有する」といった表現は、包括的であり、何ら制限を加えるものではなく、また排他的な表現として用いていない。詳しくは、本明細書および請求項で用いられる「備える」「含む」「有する」およびこれらの変化形は、そこで特定した特徴、ステップ、または構成要素を包含することを意味する。これらの表現は、それ以外の特徴、ステップ、または構成要素を排除すると解釈されるべきではない。
本明細書に記載する「一例」「例示」「例えば」「等」といった表現は、本明細書に記載した他の構成よりも好ましい、または、有用であると解釈されるべきではない。
本明細書に記載する「約」」「略」「ほぼ」といった表現は、例えば、特性、パラメータ、寸法等における当該数値範囲の上限および下限内の数値を含む。一例では、「約」」「略」「ほぼ」といった表現は、１０％以下のプラス・マイナスを意味するが、これに限定されない。
別途指摘しない限り、本明細書に記載する技術用語および科学用語はすべて、当業者が通常理解する意味で用いている。例えば、文脈内で別途指摘しない限り、本明細書に記載する以下の用語は、以下に説明する意味で用いている。
本明細書に記載する「アクセスポート」は、体内組織、臓器、または他の生体成分にアクセスするために患者に挿管するカニューレ、導管、シース、ポート、チューブ、または他の構造物を指す。いくつかの実施形態では、アクセスポートは体内組織を、例えば、その遠位端の開口及び/又は全長の中間位置の開口を介して直接露出させる。他の実施形態では、アクセスポートによって、１つ以上の透明または一部透明な表面を介して１つ以上のエネルギー体または放射体に間接的にアクセスさせる。エネルギー体や放射体は、例えば、電磁波や音波等であるが、これらに限定されない。
本明細書に記載する「術中」は、医療処置の少なくとも一部において発生する、または実行される行為、処理、方法、事象、または、ステップを指す。本明細書での「術中」の定義は、外科処置に限定されず、診断や治療上の処置等、外科処置以外の医療処置を指す場合もある。
本明細書に記載する「結果」は、被験者の死亡率および罹患率を測定するための定量化方法を指す。 本明細書での「術中」の定義は、直接的な組織の生存率の測定、またはより高いレベルの機能、ならびにイン直接測定、試験及び観察を含む、実際の患者の機能の測定に限定されない。「結果」はまた、手術の（特定または一般的な意味での）経済的な結果を参照することができ、そしてまた手術を行う時間、機器や人材の利用、薬物および使い捨て物の利用、滞在時間の長さ、および合併症／併存疾患の兆候を含むことができる。
本開示の実施形態は、患者に挿入し内部組織を撮影するデバイス及び使用方法を提供する。
本開示のいくつかの実施形態では、低侵襲性医療処置と関連する。手術、画像診断、治療、または他の医療処置（例えば、低侵襲性医療処置）は内部組織へのアクセスを提供するため、アクセスポートを介して行われている。
いくつかの例において、本開示は、従来の組織採取技術の代替または補完的なシステムを提供し得る。多くの医療処置では、組織試料は（例えば腫瘍を切除する時）切除または検査される。従来的に、医用画像および外科的診断の分野では、組織試料を染色し、顕微鏡で組織病理学検査を行うことが組織診断のゴールドスタンダードのままである。前記の方法は、典型的には、まず手術室で試料を切除し、そして病理検査室へ転送することを含む。しかし、前記の方法は、問題を起こしやすいと周知された。例えば、一般的な組織分析の方法は、典型的には、正確かつ無痛に組織を解析することができない。その上、生検プロセスによって腫瘍細胞をおこす可能性がある。また、異種の腫瘍の適切な検査を可能にするように、複数の生検を行うことはできないかもしれない。また、処理中に組織の試料の取り違え又はラベリングエラーを生じる可能性があるため、故障診断が起こり得る。また、病理結果と撮像結果と不一致する可能性もある。従来のワークフローはまた、多くの場合、放射線科医に戻ってくる帰還の情報が少ないため、将来の診断精度を向上させることを妨げることであろう。これはまた、生検と病理の結果の無駄な遅延をもたらすことにより、治療結果が低下しえる。
いくつかの例において、本開示は、例えば多面的な治療アプローチの一部として組織採取を置き換えるまたは補完するために、画像化及び画像ガイダンスの使用を可能にする。
いくつかの例において、本開示は、別個の医療システムからの情報を統合し、及び/又は別個の保健システムの間、例えば各国のヘルスケア管理システムの間で情報を通信する。
世界中の典型的なヘルスケア産業は、民間から公開まで、又は県営から国営まで、医療管理と治療の様々な組み合わせにしたシステム及びサービスで構成される。従来のやり方では、異なった国の保健システムを統合するのは難題である。例えば米国及びカナダの患者に利用可能な様々なサービスがあるため、同じく健康関連データの収集する様々な方法がある。これにより、研究者や行政官にデータを取得することが難しくなる。
例えば、米国では、データ管理システムの組み合わせ、機密法則、及び個人情報取扱い法則により、関連する研究と革新的で結果的な、人口に基づく保健政策の為に、データを使用することはより難しくなる。
別の例では、カナダの個人健康情報保護管理システムは、典型的には、以下の目標に設計されている：医療研究目的のための関連する患者データを研究者に提供し、人口に基づく効果的な保健政策の開発に管理者を支援する。両方の目的が研究と政策資源の効率的な配分に基づいて構築され、統合され、直感的な医療制度の進捗を支援する。公共の健康情報保護管理システムは手術待ち期間の理解、特定の健康問題に対する資源の使用率、および薬剤の使用率と健康介入との間の関係を理解することなどの利点を提供する。
また、公衆医療システムで収集されたデータを使用することによって、集団の医療管理政策を開発し、集団において健康傾向を追跡し、倫理、機密、及び個人と集団の長期的な健康の問題に対処することができる。個々のデータセットから集団の健康の傾向を推測する方法は、効果的な健康資源管理において重要な因子である。
一般的な国民健康保険制度を持つ地域は、国、地域、地方レベルで系統的に患者情報を収集して格納する方法を持っている。しかし、医療分野における総合データベースの欠如は、米国などの公共ヘルスケアを持っていいない管轄区域にとって困る。米国では、保険制度が集中していないため、このような中央データ収集・管理システムが存在しない。例えば、民間の医療関係者があるため、患者情報や医療記録をお互いに交換しなくていいという医療経営州法があるため、そして医療集団政策又は医療制度政策を作成するために健康データの収集を防ぐプライバシー法の存在のせいで、情報収集はより難しい。本開示は、異なる源から情報を統合して集中するための方法を提供する。
カナダでは、現在連携された健康データの収集、保存および管理システムは、医療制度を介して個々の患者に収集した情報に応じて配置されている6つの種類に患者情報を分割する。6つの種類は：医療サービス、高齢者の処方、介護サービス、死亡や出産、及び病院である。現在のシステムは、データ収集の集計システムの開発していた方法論に基づいて連携変化を受けている。このシステムの1つの問題は「グレーゾーン」の存在であり、方法論を難読化させ、偏った結果を作成し、偽陽性を作成し、および研究動向の誤解を招く可能性がある。現在のシステムに関する別の問題は、異なるシステム間（例えば、カナダの医療管理システムと米国のそれぞれの医療管理システム）でのデータ交換を可能にしないということである。
いくつかの例において、本開示は、医療システム内又は複数の保健システムの間の情報のより良い共有を可能にすることができる。以下に記載の図で示すように、本発明の例示的な実施形態は、神経学および神経外科の手順を参照して説明する。
図1は、医療処置中、脳内組織へのアクセスを提供するために、人間の脳内にアクセスポートの挿入を示す図である。 図1に示すように、アクセスポート12は、内部の脳組織へのアクセスを提供し、人間の脳10内に挿入される。アクセスポート12は、カテーテル、外科用プローブ、またはNICO BrainPathTMのような円筒形のポートなどの器具を含んでもよい。そして外科ツールおよび器具は、必要に応じて腫瘍を切除などの外科的診断または治療手順を行うために、アクセスポート12の管腔内に挿入されてもよい。 いくつかの例において、本開示は、カテーテル、DBS針、生検処置、生検及び/又は身体の何処でもで実行される他の医療処置中にも同様に適用しえる。
ポートベース手術の例では、直線状または線状のアクセスポート12は、典型的に脳10の脳溝の道を案内される。そして外科用器具は、アクセスポート12の下に挿入される。
医療処置に使用される光学追跡システムは、光学追跡カメラの見える範囲内にある器具の位置を追跡することができる。これらの光学追跡システムはまた、機器が医療処置の標的（例えば、腫瘍）に対して相対的である場所を知るために患者への参照が必要である。これらの光学追跡システムは、典型的には、追跡される器具の寸法の知識を必要とし、例えば、光学追跡システムは、追跡マーカの位置によって医療器具の先端の空間位置を決定することができる。
図2に示すように、例示的なナビゲーション・システム環境は、ナビゲート画像誘導手術をサポートするために使用することができる。図２に示すように、外科医201は、私は手術室内で患者202の手術を行っている。例示的な医療用ナビゲーション装置システム205は、追跡システム、ディスプレイ（複数可）、追跡装置（複数可）及び装置塔を含んでいる。オペレータ203はまた、動作制御および医療ナビゲーションシステム205のための支援を提供するために存在してもよい。
図3のブロック図を参照すると、図２に示した医療ナビゲーションシステム205で使用することができる（例えば、装置塔の一部として）例示的な処理システム300が示されている。図3に示すように、一例では、制御及び処理システム300は、一つ以上のプロセッサ302、内部及び/又は外部メモリ304、システムバス306、一つ以上の入力/出力インタフェース308、通信インタフェース310、および記憶装置312を含んでいてもよい。制御及び処理システム300は、追跡システム321、データストレージ342、外部ユーザ入力および出力デバイス344のような他の外部装置と結び付けてもよい。例えば入力および出力デバイス344は、ディスプレイ、キーボード、マウス、医療機器に取り付けられたセンサ、フットペダル、マイク及びスピーカーを含んでもよい。データ記憶装置342は、格納されたデータベースを持つ局部的または遠隔コンピューティングデバイス（例えば、コンピュータ、ハードドライブ、デジタルメディア装置、またはサーバ）などの任意の適切なデータ記憶装置であってもよい。図3に示す実施例では、データ記憶装置342は、一つ以上の医療機器360と構成データ一つ以上の医療機器360とコンフィギュレーションパラメータをカスタマイズ関連付ける352を識別するための識別データ350を含む。データ記憶装置342はまた、術前画像データ354及び/又は医療処置計画データ356を含みえる。図３でデータ記憶装置342は単一の装置として示されているが、他の実施形態では、データ記憶装置342は、複数の記憶措置として提供されてもよい。
医療機器360は、制御および処理ユニット300により識別することができる。医療機器360は制御および処理ユニット300と接続し、または他の方法で制御及び処理装置300とは独立し使用することができる。追跡システム321は、手術基準フレームへの1つ以上の追跡された医療機器360の一つ以上を追跡し、空間的に登録するために使用しえる。例えば、医療機器360は、追跡カメラ307によって認識できる追跡球体などの追跡マーカを含みえる。一例では、追跡カメラ307は、赤外線（IR）、追跡カメラであってもよい。別の例では、医療機器360上に配置され、シースが接続されてもよく、制御及び処理装置300によって制御される。
制御および処理ユニット300は、構成可能デバイスとインターフェースしてもよく、構成データ352から取得した構成パラメータに基づいて、術中で再構成できる。図３に示す例示的な装置320のように、1つまたは複数の外部の撮像装置322、一つ以上の照明装置324、ロボットアーム、追跡カメラ307、一つ以上の投影装置328、および1つまたは複数のディスプレイ311を含む。
本開示の例示的な態様は、プロセッサ（複数可）302及び/又はメモリ304を介して実現することができる。例えば、本明細書に記載の機能を部分的にプロセッサ302内のハードウェアロジックを介して実装され、部分的に、1つ以上の処理モジュールまたはエンジン370のように、メモリ304に格納された命令を使用することができる。
例示的な処理モジュールは、ユーザ・インターフェース・エンジン372、追跡モジュール374、モータコントローラ376、画像処理エンジン378、画像登録エンジン380、プロシージャ計画エンジン382、ナビゲーションエンジン384、及びコンテキスト解析モジュール386に限定されません。例示的な処理モジュールが図３に別々に示されても、一例では、処理モジュール370は、メモリ304に格納されてもよいし、まとめて処理モジュール370と呼んでもよい。
いくつかの例では、制御及び処理システム300は、さらに後述するように、中央インフォマティクスシステムと通信するための通信インタフェース310などの1つ以上のインタフェースを含みえる。手順の計画エンジン382とユーザインターフェースエンジン372のような1つ以上の処理モジュールまたはエンジン370は、インフォマティクスシステムから通信データを受信してもよい。そのようなデータを術前、術中又は術後に使用することができる。制御及び処理システム300は、インフォマティクスシステムに、画像処理エンジン378からの画像データなどのデータを通信しえる。
制御及び処理システム300は、図３に示した構成要素に限定されるものではない。例えば、制御及び処理システム300の1つ以上の構成要素は、外部材または装置として提供されてもよい。一例では、ナビゲーションモジュール384は、制御及び処理システム300と統合されている外部ナビゲーションシステムとして提供することができる。
いくつかの実施形態では、メモリ304に格納された追加の指示なしに、プロセッサ302を使用して実施することができる。いくつかの実施形態では、一つ以上の汎用マイクロプロセッサによる実行のためにメモリ304に格納された命令を使用して実施しえる。したがって、本開示は、ハードウェア及び/又はソフトウェアの特定の構成に限定されるものではない。
いくつかの実施形態は、完全に機能するコンピュータおよびコンピュータシステムに実装することができるが、様々な実施形態は、様々な形態でコンピュータ製品として配布されることができ、例え実際に使用されるマシンまたはコンピュータ可読媒体の特定のタイプに関係ない。
少なくとも開示される幾つかの態様は、少なくとも部分的に、ソフトウェアで具現化しえる。すなわち、技術は、コンピュータ・システム（例えば、上述の制御及び処理システム300、または他のコンピュータシステムなど）または他のデータ処理システムによって実行することができる。マイクロプロセッサのようなプロセッサに応答してROM、揮発性RAM、不揮発性メモリ、キャッシュまたは遠隔記憶装置のメモリ内に含まむ命令のシーケンスを実行する。
コンピュータ可読記憶媒体はソフトウェアおよびデータを保存ことができる。データ処理システムによって実行されると、様々な方法が引き起こされる。実行可能なソフトウェア及びデータは、例えば、ROM、揮発性RAM、不揮発性メモリ及び/又はキャッシュを含め様々な場所に格納することができる。このソフトウェア及び/又はデータの部分は、これらの記憶装置のいずれかに格納されてもよい。
コンピュータ可読記憶媒体は、限定されないが、例えば、揮発性及び不揮発性メモリデバイスなどの記録と非記録可能なタイプの媒体、読み取り専用メモリ（ROM）、ランダムアクセスメモリ（RAM）、フラッシュ・メモリ・デバイス,フロッピおよび他のリムーバブルディスク、磁気ディスク記憶媒体、光記憶媒体（例えば、コンパクトディスク（CD）、デジタル多用途ディスク（DVD）、等）、である。命令は、搬送波、赤外線信号、デジタル信号、などのような伝搬信号の電気的、光学的、音響的又は他の形態のためのデジタルおよびアナログ通信リンクで実施することができる。記憶媒体は、インターネットクラウド、またはディスクなどのコンピュータ可読記憶媒体であってもよい。
少なくとも本明細書に記載の方法のいくつかは、記載された方法の態様を実行するための1つまたは複数のプロセッサによって実行するためのコンピュータ使用可能命令を担持するコンピュータ可読媒体を含むコンピュータプログラム製品で配布されえる。媒体のような種々の形態で提供されるが、例えば一つ以上のフロッピーディスク、コンパクトディスク、テープ、チップ、USBキー、外部ハードドライブ、有線送信、衛星送信、インターネット送信またはダウンロード、磁気又は電子記憶媒体、及びデジタル信号とアナログ信号などに限定されない。コンピュータ使用可能命令は、コンパイルされたコード又は非コンパイルされたコードを含む様々な形態であってもよい。
本発明の一態様によって、制御及び処理ユニット300を含むナビゲーションシステム205の1つの目的は、失敗しないように神経外科医にツールを提供することである。脳腫瘍や頭蓋内出血（ICH）の除去に加えて、ナビゲーションシステム205は、脳生検、機能/深部脳刺激、カテーテル/シャント設置の手順、オープン開頭術、鼻内/頭蓋骨ベース/ENT、脊椎の手術、および乳房生検、肝生検、などの体の他の部分にも適用してもよい。いくつかの例が提供されているが、本開示の態様は、任意の適切な医療処置に適用してもよい。
図4Aのフローチャートは、図２に説明された医療ナビゲーションシステム205としてのナビゲーションシステムを使用して、ポートベースの手術処置を行う例示的な方法400を示している。最初のブロック402で、ポートベースの手術計画がインポートされる。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 ＭＥＴＨＯＤ ＦＯＲ ＭＩＮＩＭＡＬＬＹ ＩＮＶＡＳＩＶＥ ＴＨＥＲＡＰＹ」と題する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。
計画は、ブロック402でナビゲーションシステムにインポートされた後、患者は身体保持機構を使用して所定の位置に固定される。患者の頭の位置は、ナビゲーションシステム（ブロック404）における患者計画で確認される。一例では、ナビゲーションシステム205の一部を形成するこコンピュータまたはコントローラによって実現されてもよい。
次に、患者の登録は（ブロック406）が開始される。語句の「登録」または「画像登録」は、一つの共通の座標系に異なるデータセットを変換するプロセスを指す。データは、複数の画像（例えば、静止写真や動画）、異なるセンサ、時間、深さ、または視点からのデータを含む。本出願において使用される「登録」のプロセスは、異なる画像化モダリティからの画像を同時に登録された医用画像を参照する。以下に記載されるように、ナビゲーションシステムは、画像を登録することができる範囲内の三次元仮想空間を定義する。また、登録は、例えば、異なるモダリティから得られたデータを比較または統合するために使用されてもよい。
関連分野の当業者は、他の位置合わせ技術が適切であると技術の1つまたは複数が本実施例に適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を介して画像内の強度パターンを比較する強度ベースの方法がである。特徴ベースの方法は、点、線、輪郭など、一等する画像特徴を見つける。画像登録方法は、参照画像空間への目標画像空間を関連付けるために使用する変換モデルに従って分類することができる。また、単一および複数のモダリティの方法の間に分類され得る。単一モダリティの典型的な方法は、スキャナまたはセンサーで取得した同じ方式で画像を登録する。例えば、核磁気共鳴画像法（MRI）及びポジトロン断層法（PET）では、磁気共鳴画像の一連は、互いに関連して登録されながら、マルチモダリティの典型的な登録の方法は、異なるスキャナまたはセンサによって取得された画像を登録するために使用される。普段、被写体の画像は、異なるスキャナから撮られるため、本開示では、マルチモダリティ位置合わせ方法は、頭部及び/又は脳の医用イメージングで使用することができる。例としては、腫瘍局在化のための脳コンピュータ断層撮影（CT）画像と核磁気共鳴画像画像又はポジトロン断層法画像とCT画像を登録すること、造影剤で強化されたCT画像と強化されていないCT画像を登録すること、及び超音波検査とCTを登録することである。
図４Bのフローチャートに示すように、図４Aで概説される登録ブロック406に関連する方法をより詳細に説明されている。ブロック450は表面スキャンを使用した方法を示しているが、ブロック440は基準タッチポイントを使用した方法を示す。基準タッチポイント又は基準ポインタが使用される場合、典型的にはブロック450は使用されない。
基準タッチポイント（ブロック440）が使用したい場合、方法はまず画像の基準点（ブロック442）を確認してから、追跡装置（ブロック444）で接触点を接触することを含む。次に、ナビゲーションシステムは、参照マーカー（ブロック446）に登録を計算する。
代わりに、登録は表面スキャン手順（ブロック450）を行うことにより完成させる。このアプローチでは、患者の頭部（例えば、顔、後頭部及び/又は頭蓋骨）が3Dスキャナ（ブロック452）によってスキャンされ得る。次に、それに対応する患者の頭部表面は、MRまたはCTデータ（ブロック454）のような術前画像データから抽出される。最後に、走査した表面と抽出した表面は、登録データ（456ブロック）を決定するために、相互に一致している。
基準タッチポイント（440）または表面スキャン（450）の手順のいずれかが完了すると、図４Aに示されるように、抽出されたデータが計算され、ブロック408で登録を確認するために使用される。
また、図４Aに示すように、登録がが確認されると（ブロック408）患者がドレープ（ブロック410）に覆われる。一般的に、ドレープとは、外科手術中に、清潔な周囲を作成し、清潔に守るために、患者の周辺を無菌バリアで覆うことである。ドレープの目的は、非無菌と無菌の領域の間で微生物（例えば、細菌）の通過を排除することである。
現在、従来のナビゲーションシステムは、典型的に非滅菌患者基準が同一の幾何学的位置および向きの滅菌患者基準で置き換えられることを必要とする。多数の機械的な方法は、登録のために使用した非滅菌の患者基準に無菌の患者基準の変位を最小限にするために使用することができるが、いくつかのエラーが存在することが予想される。このエラーは、直接手術野と手術前の画像間の位置合わせ誤差に変換される。実際には、研究領域は患者基準から遠ければ遠いほど、エラーが発生されていく。
ドレープ（ブロック410）が完了されると、患者係合点が確認されてから（ブロック412）、開頭術（ブロック414）は準備し、計画されている。 手順を計画することは、患者の手術前データに基づいて用意された治療計画を取得することを含みえる。いくつかの例では、完全に用意された治療計画（例えば、以前に行われた治療計画）を使用することは可能である。以下にさらに説明される通り、手術を計画することはインフォマティクスシステムからの情報によって補助されえる。患者の頭蓋骨の表面から登録した画像のような術中データは、例えば、部分的に用意された治療計画を調整するために使用される。安全性と品質保証のため、外科医は、自動的に生成された治療計画に完全に依存しないが、そのような計画は、治療計画に外科医を支援するためのツールとして使用されえる。
開頭術の準備と計画が完了すると、頭蓋が切断され、脳にアクセスするために骨弁を一時的に（ブロック416）頭蓋から除去される。いくつかの例では、頭蓋を切断することは 開頭術の計画した位置、サイズ及び/又は形状を視覚的に表示することによって支援することができる（例えば、患者の頭蓋骨への計画された輪郭の投影）。この時点では、登録データは必要に応じてナビゲーションシステム（ブロック422）を使用して更新する。
次に、開頭術と動作範囲内の係合(ブロック418)が確認される。次に、係合点で硬膜を切断してから、脳の溝（ブロック420）を同定する。登録データは、再びこの時点では、ナビゲーションシステム（ブロック422）を使用して更新されてもよい。
いくつかの例では、関心の手術領域にカメラの視界を焦点に合わせることによって、登録データ（ブロック422）の更新は、関心領域の外側の組織の変形を無視して、関心領域のためのより良好な一致を達成するために調節することができます。さらに、研究されている組織の実際の画像とコンピュータ作成された組織画像を重なることによって、特定の組織の表現は実際にある組織とライブビデオ画像に一致させることができ、故に登録に役立つ。例えば、登録は：画像化された脳溝マップと（開いている脳と）開頭術後脳のライブ映像と一致することと、血管の画像分割とライブビデオで露出された血管の位置と一致することと、病変及び/又は腫瘍の画像分割とライブ映像で病変または腫瘍の位置と一致することと、及び/又は鼻内の位置合わせために鼻腔の内視鏡ビデオ画像と鼻腔の骨レンダリングと一致することを可能にする。
いくつかの例では、複数のカメラのビューと追跡装置のビューに重ねることができ、画像データとオーバーレイの複数のビューを同時に提示することを可能にすることができる。これは、登録中に高い信頼性を提供するために役立つか、または位置合わせ誤差を容易に検出し、そして補正を可能にすることができる。
その後、カニューレ挿入プロセスが開始される。 カニューレ挿入は、典型的には、420で識別された軌道計画に沿って、そして一般的に脳溝路に沿って、脳へのポートを挿入することを含む。 挿管は、挿入するとポートを整列させ、計画軌道を設定してから（ブロック432）、完全な軌道計画が実行されるまで（ブロック424）目標深さ（ブロック434）にカニューレ挿入の方法を繰り返すことを含む反復プロセスである。
いくつかの例では、カニューレ挿入プロセスは、複数の軌道をサポートすることができる。この場合、標的（例えば、腫瘍）は中間点にカニューレ挿入してから、計画された軌道の次のポイントに到達するためにカニューレ挿入角度を調整することによってアクセスすることができる。複数の軌道方法は、直接ターゲットに向かって直線状の経路に沿ってカニューレ挿入することによって、ターゲットがアクセスすることができる直線軌道と対比することもあり得る。複数の軌道方法によって、カニュレーション軌道が重要な組織を避けることに役立つ。複数の軌道は、計画された経路に沿った異なる点でまっすぐなアクセスポートを再配向するか、（例えば、角度を調整する）柔軟なポートを使用して経路に沿って曲げることによって達成することができる。
カニューレ挿入が完了すると、外科医は次に、脳の一部及び/又は対象の腫瘍を除去するために切除（ブロック426）を行う。次に、外科医は、脳からのポートおよび追跡機器を除去することによって（ブロック428）抜去する。最後に、外科医は硬膜を閉じて（ブロック430）開頭術を完了する。図4A及び図4Bのいくつかの例は、ブロック428、ブロック420、およびブロック434のようなポートベース手術に特有であっても、これらのブロックの適切な部分を飛ばしてもよく、または非ポートベースの手術を行う際に適切に修正されてもよい。
図４Aと４Bに示すように、医療ナビゲーションシステム205を使用して、外科手術を行う場合、
医用ナビゲーションシステム205は、典型的には、使用中のツールの場所と3次元（3D）空間における患者の参照を取得し、維持しなければならない。換言すれば、ナビゲーション手術中、典型的には患者の頭蓋骨に固定される追跡参照フレームが必要である。ナビゲーション手術の登録段階中に（例えば、図4Aお呼び図４Bに示すようなステップ406）、変換は、患者の頭部のような手術の物理的な領域への術前画像（例えば、MRIまたはCT画像）の基準フレームをマッピングするように計算される。これは、患者静的基準フレームに対する、患者の頭部に固定された基準マーカのナビゲーションシステム205の追跡位置によって達成することができる。患者の基準フレームは、典型的に、MayfieldTMクランプのような頭部固定装置に取り付けられている。典型的に登録は、無菌領域が確立される前に、行われる（例えば、図4Aに示すステップ410）。
一例のインフォマティクスシステムについて以下で説明される。本開示では、簡単にするために、一般的にインフォマティクスシステムを参照するが、本発明のインフォマティクスシステムは、より具体的に健康イメージングインフォマティクスシステム及び/又は外科用インフォマティクスシステムである。簡潔の上記のように、インフォマティクスシステムは、例えば、術中治療計画及びガイダンスの一部として、手術後の結果を追跡するために、術前治療計画の一部として使用される。インフォマティクスシステムは、中央制御及び処理システムとして実装されえて（例えば、中央コンピュータ又はサーバシステム）図３に関連して説明した制御及び処理システム300と同じである。
様々な例では、開示されたインフォマティクスシステムは、臨床意思決定を支援するために、リアルタイムでデータを、保存、フィルタ、処理、及び大量のデータを提供する。より多くの情報に基づく意思決定を可能にすることによって、本開示は、患者の治療結果及び/又は医療費の削減の改善ができる。
いくつかの例では、インフォマティクスシステムは、統合し、接続し、実用的な方法で画像及び非画像大量のデータを提示するために、従来の「撮影インフォマティクス」と「外科インフォマティクス」システムの両方からの要素を実装してもよい。本開示は、最小侵襲性神経外科の文脈でインフォマティクスシステムの一例を説明し、しかし、本開示は、拡張することができ、または他の外科的処置（例えば、プラグインを介して）を収容するように設計される。
図7が示すインフォマティクスシステム700の例は、本明細書に開示されるように、全体的な健康システム7000に、さまざまな情報源からの情報を統合し、管理することができる。図7に示すように、さまざまな情報源と通信するインフォマティクスシステム700は、患者の治療に関連する情報を送信及び/又は受信する。具体的に示されていないが、そのような通信は、双方向の有線または無線の通信（例えば、インターネット、イントラネット、有線または無線ネットワークを介して）取り外し可能又は固定した媒体、および安全な通信チャネルを介して行われてもよいことが理解されるべきである。
インフォマティクスシステム700は、従来の病院のインフォマティクスシステム710と通信することができる。既存の病院システム710は、画像保管及び通信システム（PACS）712、放射線科情報システム（RIS）714、電子医療記録（EMR）716などのデータベースを含んでいる。病院システム710のEMR 716、または他のデータベース（図示せず）は、行なった実験、治療結果、治療計画、処理された病理など特定の患者の治療情報を格納する。病院システム710内のデータベースは、それぞれの形式でデータを通信され得る。例えば、PACS 712はDICOM画像のみを格納し、RIS 714は、HL7規格に従ってデータを記憶格納し、及びEMR 716は病院の独自形式でデータを格納する。
従来の病院では、PACS 712は外科的な画像のためのデータベースとアクセスポイントを務めている。しかしながら、PACSはインフォマティクス分野で使用を制限するように設計されている、例えば：A)一般的にフラットなデータベースであり、B）DICOM画像のみを格納し、そして C) 典型的な第一の目的は、放射線医学画像向けである。
インフォマティクスシステム700は、PACS 712を補足するために使用することができ、外科医のニーズに、より適合した情報を提供することができる。例えば、インフォマティクスシステム700は：A）患者および操作によりデータの収集を容易にするために、階層データベースである、B）非画像データと画像データをグループ化し容易にするためにDICOM画像、動画、PDFファイル、およびXMLファイルを格納する、C）識別しにくいパターンを抽出するために手術および放射線のデータを処理する。
インフォマティクスシステム700は、独自の非独自の情報源を含む他の情報源のためのハブとして機能を持つことができる。図7は、情報源の例として、計画システム730、ナビゲーションシステム735（図２にあるようなナビゲーションシステム205）、術中超音波740、術中オプティクス（例えば、スコープ、ラマン、光断層撮影（OCT）など）、携帯電話の画像及び/又は動画750、MRIなどのような術中画像、デジタル病理760、サードパーティ独自または非独自の供給源765などを含む情報源を示す。
インフォマティクスシステム700に/から通信されるデータは、任意の適切なフォーマットであってもよい。インフォマティクスシステム700は、任意のデータベースへの送信のためにデータ形式を変換するためのモジュールまたはプラグインを含んでいてもよい。
インフォマティクスシステム700は、他のデータベースにデータを自動的に送信することができ、要求に応じて、他のデータベースにデータを提供することができる。同様に、インフォマティクスシステム700は、他の情報源からのデータをクエリ（またはプル）し、そして他の情報源は、明示的なクエリーなしでインフォマティクスシステム700にデータを送信することができる。いくつかの例では、インフォマティクスシステム700は、単に帯域幅の使用量を削減するためにデータのコピーを受信しなく、他のデータベースに存在するデータを参照してもよい。データを参照することによって、データの重複や再入力を回避するのに役立つ。インフォマティクスシステム700の通信は、インフォマティクスシステム700の外部におけるデータ処理エンジン720による分析のための豊富なデータを提供し、さらに以下に記載されている。
インフォマティクスシステム700は、それぞれの病院システム710のワークフローを統合するのを助ける。例えば、インフォマティクスシステム700は、術中超音波740のような画像情報源とRIS 714の撮像順序を追跡することができる。インフォマティクスシステム700は、別個の情報源で患者データを追跡するための識別情報（例えば、患者の識別番号（ID））を格納することができる1つ以上の内部及び/又は外部の情報データベース（図示せず）と通信することや、他の情報源から受信されたデータのコピーを格納することや、及び/又はデータ処理エンジン720に関連するような階層データを格納してもよい。
インフォマティクスシステム700は、例えば、以前の治療計画、診断、及び治療結果に関する歴史データを格納することができる局部的歴史データベース（図示せず）を含みえる。歴史データは、治療パラメータ（例えば、関心領域、患者の年齢、病状）、治療結果、病理診断（例えば、生検診断、組織試料の診断）、および画像データを含んでもよい。いくつかの例では、インフォマティクスシステム700は、局部的歴史データベースの代わりに又はに加えて、そのような歴史データを格納する遠隔歴史データベースを使用してもよい。歴史データは、相互に参照されてもよい。例えば、治療計画のための画像データと組織サンプルの診断はすべて相互に参照することによって、簡単に識別することができる。例えば、インフォマティクスシステム700は、以下に記載されるように、特徴付けるため及び/又は計画を立つため及び/又は現在の治療の診断を導くのを助けるために、コンピュータ学習アルゴリズムを使用して、歴史データのデータ処理を行う。歴史データベースに格納されている情報は、同じ患者の歴史の中で同様の結果（例えば、病理学、画像および治療結果のデータ）、または同じ病気を持つ患者のデータを検索するために、適応評価ツールとして、追跡し、更新し、利用してもよい。この歴史データベースは、患者情報と医療歴史を格納するほかのデータベース（例えば、EMR 716）との相関を支援するための情報（例えば、患者識別番号）を含むことが可能である。
データは、インフォマティクスシステム700に受信されると、データ処理エンジン720は自動的にデータ（例えば、プラグインとして実装）を種々の適切な処理を実行するようにプログラムされてもよい。データ処理エンジン720は、データに関連するデータ処理を実行するために、様々なデータ処理モジュール又はエンジンをホストすることができる。例えば、データ処理エンジン720は、画像データの品質評価を行うための品質評価モジュール722、拡散テンソル画像（DTI）によって収集されたデータを用いて、神経管の3Dモデルを生成するためのラクトジェネレータ724、及び病理の相関器726を含むことができる。
病理相関器726は、病理結果、術中MRイメージング、及び分子画像データの病理相関を実行してもよく（例えば、光断層撮影（OCT）及びラマン画像）以下でさらに説明される。
データ処理エンジン720は、例えば、インフォマティクスシステム700に局部的なデータ処理を行ってもよく、または遠隔・プロセッサのクラウドで実現してもよい。図8に示すように、データ処理エンジン720は、複数の処理プラグイン728を介して、複数の遠隔プロセッサ770にデータ処理を分散する。
データ処理エンジン720が遠隔実装される場合、インフォマティクスシステム700とは別個の遠隔・プロセッサ770によって効果的な処理を可能にすることができる。これによって、インフォマティクスシステム700の処理リソースが消費されないようと、インフォマティクスシステム700がユーザの入力にまだ応答できる。データ処理エンジン720は、複数のプロセッサ770によって並列処理を使用して実施することができる。これによって特定の処理タスクを実行する時間を減少することができる。これによって臨床医に結果をもっと早く利用できるように可能にする。早く結果を提供することは、時間が限られている術中画像解分析にとって価値がある。
いくつかの例では、インフォマティクスシステム700は、統合されたクライアントウェブビューア(例えば企業のDICOMビューアまたはMicrosoft Officeのドキュメントビューア)のようなウェブポータルを介してデータ処理からの出力（必要に応じて情報源から生データも）をユーザ（例えば外科医）に提供することができる。図9に示すように、インフォマティクスシステム700はウェブ・ポータルを実装してもよい。図示の例では、ウェブポータルは、デスクトップ及び/又は携帯電話によってHTML5対応のブラウザを介してアクセスすることが提供されてもよい。 インフォマティクスシステム700は、ウェブポータルを介して各種類のデータの出力を可能にするためにプラグインを含んでもよい。例えば、インフォマティクスシステム700は、ウェブポータルを介して、Officeファイル、PDFファイル、およびDICOM画像を表示できるように、Enterpriseのイメージビューア、Officeのブラウザプラグイン、およびPDFのブラウザプラグインを含んでもよい。インフォマティクスシステム700は、直接にウェブポータルにデータ（例えばデータ処理エンジン720で生成された分析）を出力することを提供してもよい。
また、ウェブポータルは、インフォマティクスシステム700に格納されたデータの検索（例えばLucene検索）を実行するために使用されてもよい。ウェブポータルはさらに、インフォマティクスシステム700と通信している他の情報源の検索を実行することを可能にしてもよい。
いくつかの例では、ユーザが直接にインフォマティクスシステム700をアクセスできない場合もある。 むしろ、インフォマティクスシステム700は計画システム730またはナビゲーションシステム735のような既存の情報源のみからの入力または出力を通信してもよい。これは、セキュリティとプライバシーの目的のために、インフォマティクスシステム700へのユーザアクセスを制限するのに役立つことであり、また、ユーザを圧倒することなく、情報のよりシームレスな統合をユーザに提供することができる。
インフォマティクスシステム700は、統一された形式でユーザに情報を提供することができます。
例えば、データ処理エンジン720による処理後の結果（また、「分析」と呼ばれる）を提示する。このような情報は、例えば、ひとつの使いやすいウェブページに提示されてもよい。
特定のプラグインおよびモジュールについて本開示に説明されたが、これらは非限定的な例である。任意の適切な処理及び/又はデータ表示モジュール及び/またはプラグインを実装することができ、モジュール及び/又はプラグインは、更新、追加または除去してもよい。医療に関連すると考えられている特定のモジュールは、その医療分野のインフォマティクスシステムを設けることができる。例えば、脳神経外科インフォマティクスシステムは、後述する実施例のように、複数の患者および手術の術前、術中、および術後の撮像データを解釈するための管理モジュールとプラグインを含むことができる。
脳神経外科の分野に適した例のインフォマティクスシステム700では、データ処理エンジン720は、脳手術の目標とエントリの場所を格納するためのモジュールと、術前と術後のMR DTIから撮られた白質トラクトグラフィーを比較するためのモジュールを含むことができる。
このようなデータ分析は：治療計画を支援するためにリアルタイムの前例的な目標情報を外科医に提供すること；使用したエントリポイントを示す同時に術後に重要な神経線維束の組織保存を評価し可視化すること；そしておそらく、患者のトラクトの変化と予後との相関の決意を有効にする。そのようなデータ分析は、低侵襲性ICH管理及び腫瘍切除などの手術に関連し得る。
図10Aは、神経外科処置のための治療計画を支援するために、インフォマティクスシステム700によって提供される例示的なユーザインターフェースを示す図である。この出力は、ウェブポータルを介してユーザに提供されてもいいし、または従来の治療計画システム（例えば、インフォマティクスシステム700によって提供される適切なプラグインを介して）に統合してもよい。
この例では、治療計画は脳内の手術標的にアクセスするためのエントリポイントを計画することを含む。図10Aのユーザインタフェースは、過去の治療計画において、同一または類似の標的にアクセスするための過去のエントリポイントを示す患者の脳に取り付けている指標（この例では、＋記号）の画像を示す。丸は、ユーザの現在選択されているエントリポイントを示している。
図10Bは、神経処置（例えば、外科的処置または薬物治療）の治療計画に役立つ例示的な方法1000のフローチャートである。一般に、本開示では、神経の手術とは、外科的な手術及び非外科的な手順である。簡単にするために、例として神経外科処置および外科処置の面を参照して説明するが、外科的および非外科的な手順は両方の可能性がある。方法1000は、データ処理エンジン720の治療計画モジュールを使用して実施されてもよい。一般に、インフォマティクスシステム700によって実施されるものとして以下に説明するステップは、より具体的には、データ処理エンジン720のモジュールを使用して実施されえる。
いくつかの例では、方法1000は、術前に作っておいた計画（例えば図4Aのブロック402）、または開頭術の一部（例えば図4Aのブロック414）として提供されてもよい。方法1000を開始するには、ユーザは、計画システム730を介して実行してもよく、（例えば、Webポータルを介して）あるいはインフォマティクスシステム700と直接に対応してもよい。例えば、ユーザが計画システム730を使用して治療計画を作成するように、計画システム730は、治療計画を支援する分析にアクセスするために自動的にインフォマティクスシステム700と対応する。いくつかの例では、計画システム730とインフォマティクスシステム700へのユーザ入力が同じようなことによって、インフォマティクスシステム700は完全に存在しないに見えるようにユーザから隠されてもよい。
ブロック1005では、インフォマティクスシステム700は、神経外科処置を特徴付けるデータを受け取ることができる。例えば、インフォマティクスシステム700は、患者（例えば、患者ID）および目的または標的部位（例えば、脳内の腫瘍部位）を示す計画システム730からデータを受信することができる。
任意的にブロック1010において、インフォマティクスシステム700は、神経外科処置を特徴付けるデータを追加してもよい。これはブロック1005の受信されたデータが治療計画を立てるために不十分である場合に実行する。例えば、インフォマティクスシステム700は、脳外科手術の部位に関連する画像データを取得するために、1つ以上の画像情報源（例えば、PACS 712、術中MRI 755、術中オプティクス画像745及び/又は術中超音波740）を検索することができる。患者の識別番号は、例えば、画像情報源からの関連する画像データを識別するために使用されてもよい。
インフォマティクスシステム700は、治療計画に影響を与える可能性のある他の患者情報（例えば、患者の年齢、治療歴）を決定するためにEMR 716に問い合わせることができる。インフォマティクスシステム700は、神経外科処置を特徴付けるデータを分析し、神経外科処置を特徴付けるデータの部分集合（例えば、患者の年齢、患者の性別、標的部位）を生成してもよい。
ブロック1015では、インフォマティクスシステム700は、神経外科処置を特徴付けるデータの部分集合に基づいて、以前の治療計画などの関連する過去のデータを決定することができる。本発明では、「歴史、過去」という用語は現在まで任意の治療計画を指してもよい。過去の治療計画の決定は、歴史データ及び/又は一つ以上の病院システム710に属するデータベースを検索するインフォマティクスシステム700によって実行してもよい。一般的に、過去の治療計画は、現在の患者または別の患者のために、同じ病院または他の病院で以前に行われた治療計画を含む。
例えば、インフォマティクスシステム700は、すべての患者の性別、病理状態、関心領域、及び年齢と一致する過去の治療計画を決定することができる。いくつかの例では、インフォマティクスシステム700は、望ましい治療結果に関連する治療計画だけが使用されるように、歴史データから選り分けてもよい。いくつかの例では、最近傍探索は過去の治療計画が関係しているかどうかを決定するために（例えば、現在治療計画と過去の治療計画に類似する領域を決定するために）行ってもよい。過去の治療計画が現在の脳外科手術とすべての特性に一致することがあまりないため、これは厳密な一致を検索するよりも実用的である。
関連する過去の治療計画から、インフォマティクスシステム700は、治療計画に役立つ1つ又はそれ以上の治療パラメータを抽出してもよい。例えば、インフォマティクスシステム700は、関連する過去の治療計画のデータから脳溝の開口を抽出してもよい。別の例では、インフォマティクスシステム700は、現在の脳梁の治療のために、望ましい治療結果に関連する1つまたは複数の過去の軌道を決定してもよい。
前述に過去の治療計画が説明されたが、歴史データは、治療計画でない他の歴史データ（例えば過去の治療結果）を含んでもよい。
ブロック1020において、抽出された過去の治療パラメータは、表示装置（例えば、計画システム730の表示画面）に出力してもよい。いくつかの例では、出力は10A図のようにユーザインタフェースの形態であってもよい。過去の治療パラメータが現在計画治療パラメータと一緒に表示されている。これによって、現在の治療計画は以前の治療計画に沿ったものであるかどうかを評価することを可能にできる。いくつかの例では、出力は、計画システム730によって提供される出力と一体化されてもよい。例えば、過去の治療パラメータは、現在の治療計画を示す従来の画像上に重なるようにしてもよい。いくつかの例において、特に望ましい患者の予後に関連する特定の過去の治療パラメータ（例えば、特定の過去の開口）を強調（例えば、緑色に強調表示した）してもよい。
治療計画は、いくつかの段階を取れるせいで（例えば、開口を計画してからカニューレの軌道を計画する）、方法1000は、それぞれの治療計画段階で繰り返され、それぞれの計画治療パラメータにされてもよい。
上記の例に示すように、インフォマティクスシステム700は、別個の情報源からのデータの相関を理解するためにユーザを支援することができる。いくつかの例では、インフォマティクスシステム700は、データを分析するために、従来の定性的なデータの定量化を提供することができる。
いくつかの例では、インフォマティクスシステム700によって提供される治療計画ガイダンス機能は治療パラメータ（例えば望ましい患者の予後に関連している過去の治療パラメータに基づいている）をユーザに推奨する。他の例では、治療計画ガイダンスは、最も関連性の高い過去の治療パラメータ（例えば、特定の治療の種類及び/又は処理段階に応じてフィルタリング、または特定の患者または患者のタイプに応じてフィルタリング）をユーザに提示するか、または勧告を提供することなく、異なる治療標的位置の歴史的な治療パラメータのマッピングをユーザに提供することもできる。
図11は、は、術前および術後トラクトグラフィー情報を定量する方法の一例を示す図である。インフォマティクスシステム700は、術前または術後にDTIデータを受信し、患者の神経路を視覚的に表すトラクトグラフィー図を生成してもよい。インフォマティクスシステム700はトラクトグラフィー図を定量化し、術前及び前後のトラクトグラフィー図の定量的な比較を行ってもよい。11図の例では、各トラクトグラフィー図は、特定の繊維束（例えば上縦束または弓状束）の繊維体積を計算することによって定量することができる。そしたら定量的な比較が自動的に行ってもよい。インフォマティクスシステム700はまた、術後トラクトグラフィー図に関連する患者の予後（例えば、視力、運動、認知、記憶、死亡率、等）を決定するために他の情報源（例えば、EMR 716）を検索してもよい。同様の定量化との比較は、他の測定のために実施してもよい。
そのような情報をユーザに提供することにより、ユーザは、さらに、外科的な判断のためのフィードバック及び貴重な研究データを備えることができる。
いくつかの例では、インフォマティクスシステム700は、タグ付けおよび病理診断の画像データを相関させるために有用であり得る。これは、過去のデータに基づいて、画像中にある病変を識別することに有利である。
インフォマティクスシステム700は、組織サンプルに関連付けられたデータを用いて画像データを相関し、視覚的に統一された画像を提供してもよい。これは、画像に病理情報をタグ付けと呼ぶ。例えば、組織サンプルに関する情報（例えば、患者識別番号）は、デジタル病理データベース760に格納されてもよい。インフォマティクスシステム700は、デジタル病理データベース760と、画像情報源（例えば、術中オプティクス745）の両方からデータを受信し、データ相関アルゴリズム（例えば、患者IDを比較し、一致する）を使用することによって、印をつけ、格納し、そして脳組織が切除された場所を表示する（例えば表示された画像の上にインジケータまたはオーバーレイとして）ことを提供してもよい。例えば、これは、患部組織が綺麗に切除されたことを確認することと、臨床医がより正確にサンプルが切除された領域を記録することと、病理結果のファイルを分類するために、他のデータ処理への入力データとして使用されることを可能にすることができる。
病理学の相関は、点、部位、及び/又は全体の画像データを走査することを含みえる。これは、例えば、データ処理エンジン720の病理相関器726を用いて行える。病理相関器726はまた、歴史画像データ(典型的に同じ画像モダリティから)の類似性を比較（例えばコンピュータ学習アルゴリズムなどの適切なアルゴリズムを使用して）することができる。この比較はインフォマティクスシステム700にある局所歴史データベースから検索されてもよいし、または特定の病気専門（以前のタグ付けとして）の歴史遠隔画像データベースから検索されてもよい。この画像データは、例えば、術中磁気共鳴画像、ラマン分光法、光断層撮影、及びハイパースペクトル画像などの各種の画像情報源からのデータを含んでもよい。このような病状の相関は、術後または術中（例えば、生検処置中）にインフォマティクスシステム700により行える。
現在の画像データが過去の画像データに近いと判断（例えば、類似のアルゴリズムによって）された場合、そしてその歴史データは特定の病状でタグ付けされた後、インフォマティクスシステム700は現在の画像データが同じ病状を共有することを示すことができる。これは、ユーザが術中にどのような組織を見ているかの洞察に提供することができる。図12は、インフォマティクスシステム700によって実行される病理相関の結果として表示されるユーザインタフェースの例を示している。図示の例では、ユーザは、組織のサンプルを示す指標（例えば、円）と、組織サンプル部位のリアルタイムのビュー（図12の右画像）が設けられている。システムは、組織サンプルと最も一致している病理を示すことができる。例えば、歴史データの最も一致するラマンスペクトルと現在の組織サンプルのラマンスペクトルを提供することができる（図12の左側の画像）。他の実施例では、ディスプレイはグラフの代わりにテキストまたは他の視覚的表示を提供してもよい。
これによって、現在表示している組織の種類に関して迅速にフィードバックを提供することができるため、ラマン分光法及び光断層撮影のようなリアルタイム画像にとって有利である。したがって、外科医は腫瘍組織又は腫瘍の周りを分析するためにOCTまたはラマン探査機を使用する場合、インフォマティクスシステム700は、「シグネチャ」として得られた画像信号と病状の画像「シグネチャ」のデータベースを比較することができる。探知された組織（例えば、組織が健康または病変組織であるか）の術中分析からの情報が提供される。これは、例えば、腫瘍のマージンを探知して腫瘍組織が徹底的に切除されたことを確認することで、腫瘍切除処置のために有利であり得る。
インフォマティクスシステム700が病変の診断を助ける方法の別の例は図５Aと５Bに示されている。
図5Aは、インフォマティクスシステム700によって提供される例示的なユーザインターフェースを示す図である。表示の例は、1つ以上の類似性の高い組織分析に関連する情報をユーザに提供し（上記のように、例えば、過去のデータとの比較に基づく）、現在の画像内の基準マーカの選択に提供されてもよい。図5Aと５Bの例では、ユーザインタフェースは、腫瘍532を含む患者の脳530の画像を示す。画像は、磁気共鳴画像のような任意の画像診断法から撮られてもよい。患者の脳が診られている同時に、ユーザインタフェースはリアルタイムで表示することができる（例えば、組織採取手術中）。画像は、関心のある位置（例えば、組織サンプルが得られた場所）に対応する1つまたは複数の基準マーカ540、541、542を含んでもよい。基準マーカ540が選択された場合、ディスプレイは、オーバーレイ585を提供してもよい。この選択に対応して、インフォマティクスシステム700は、自動的に過去の組織データと基準マーカ540の位置で組織に関連付けられたデータの比較を行ってもよい。オーバーレイ585は、一つ以上の類似した過去の組織の分析に関連する組織情報の様々な形態を含む、この比較の結果を示してもよい。表示される組織情報は、過去の組織分析に関連した病理データ、過去の組織分析に関連した結果データ、及び/又は過去の組織分析に関連した診断データを含む。
図5Bは、過去の組織の分析に関連した局所組織診断データをユーザに提示することができる、別の例示的オーバーレイ590を示す。
以前の分析に関連する組織情報を関係性に基づいて、提供する。類似の決定は組織のデータだけでなく、患者の年齢及び/又は病院のような手術に関連する他の情報に基づいてもよい。歴史データが類似しているかどうかは、現在の患者に関連付けられた局所組織診断データと、歴史組織分析データベースから得られた過去の局所組織診断データとの比較に基づいてもよい。
外科的な処置のさまざまな段階の例と、1つまたは複数の組織分析データベースの関係は、図５Cに示されている。図５Cは、意思決定の4段階、すなわち診断評価505、手術計画510、術中手術、診断または治療515そして術後の解析520を含む実施形態を示す。これらの段階は、互いの関係で示され、医療処置の一つ以上の段階でアクセスできるインフォマティクスシステム700に関してている。図示の例では、インフォマティクスシステム700は、過去の組織の識別及び分析を格納する、組織識別/分析データベース500を含んでもよい。いくつかの例では、組織の識別/分析データベース500は、インフォマティクスシステム700から離れていてもよく、必要に応じてインフォマティクスシステム700によってクエリされてもよい。この4つの治療の側面の例では、登録された画像、病理、及び予後を連結するデータベースの使用は診断、手術計画、組織の分析、治療および術後の意思決定を改善するために利用することができる。
図５Cに示すように、実施例のワークフローでは、リストされた全体的及び局所的な診断モダリティはこれらに限定されないが、例えば、磁気共鳴画像、コンピュータ断層撮影、ポジトロン断層法、SPECT、超音波、X線、光断層撮影、光（可視光または完全電波スペクトルセクシン）、光音響分光などのイメージングモダリティを含みえる。これらのモダリティを取得して１D、2D、3D、または4D（3D +時間）データセットとして示され、かつ寸法と位置的に正確な方法で患者に登録してもよい。生検の方法は、コアまたは内視鏡生検、外科生検（大部分）、吸引、または病理分析のために組織を除去する他の方法が含まれる。
図6に示すように、歴史組織分析データと局所組織診断測定を相関させるための方法
の一例を示すフローチャートである。例示的な方法は、例えば、データ処理エンジン720の病理相関器726によって実行されてもよい。例示的な方法は、手術中にリアルタイムで行うことができる。
ステップ600で、局所的な組織診断データが得られる。局所的な組織診断データは、被験者に対して実行される1つまたは複数の局所組織の診断測定に関連してもよい。
局所的な組織診断データは、例えば、挿入MRプローブを用いて得られる局所撮像データ、または局所的に測定されたラマンスペクトル画像データであってもよい。この局所的な組織診断データが組織の分析を実行するのに十分ではない場合には、インフォマティクスシステム700は、診断データを完成させるために他のデータベースから追加情報（例えば、同じ患者に関する他の情報）を取り出すことができる。例えば、インフォマティクスシステム700は、同じまたは他の患者の過去の分析から歴史局所組織診断データと局所組織診断データの相関を実行することができます。局所組織診断データは、複数の診断モダリティを用いて行われた測定である場合には、それぞれの局所組織の分析が行った場所は、必要に応じて、タイムスタンプとともに記録されてもよい。例えば、位置情報は、一般的な組織の位置について、異なる診断モダリティで、得られた局所的な組織診断データを相関させるために使用してもよい。
ステップ605では、過去の局所組織診断データ、および1つまたは複数の過去の分析に関連する組織分析データは、アクセスされるか（例えば、組織の識別/分析データベース500から）、または他の方法で得られている。組織分析データは、病理データ、結果データ、組織識別データ、及び/又は診断データの一以上を含むが、これらに限定されない情報を含む。
ステップ610では、過去の局所組織分析に関連する局所組織診断データと、局所組織測定に関連する局所組織診断データを比較することができる。比較は、領域の類似度（例えば、手術標的部位）、患者の特性の類似度、および診断データの類似度などの特定の類似度の基準に従って行われることができる。そのような比較を行うために、適切なアルゴリズム（例えば、最近傍探索）はデータ処理エンジン720によって使用されることができる。
過去の組織診断データは、現在の組織診断データと一致するものを検索することができる。 検索は、現在のデータと同じ診断モダリティからの過去のデータに限定してもよい。診断モダリティの限られていない例は、磁気共鳴画像（TL、T2、DWI、ADC、FA、SWI、MRS）、CT、超音波、SPECT、PET、ラマン分光法、OCT、組織染色および高解像度光学画像を含む。例えば、被験者から採られた局所組織診断データはラマンスペクトルを含む場合、組織識別/分析データベース500は、ラマンを用いて測定された過去の局所組織診断データ（格納されたラマンスペクトルは、組織分析データと相関記憶されている場合）を見つけるために検索されることができる。さらに、測定されたラマンスペクトルは、類似のラマンスペクトルを有する従来の組織分析を見つけるために過去のラマンスペクトルと比較することができる。
ステップ615では、最も一致する組織診断データに関連する歴史局所組織分析は識別し、患者の局所組織領域の解析に関連するかもしれない過去の組織分析を識別される。最も一致する歴史組織識別に関する情報は、診断及び/又は分析は、視覚的表示（例えば、上述したように、図12、図5A及び図5Bのユーザインターフェースのようなもの）としてユーザに出力することができる。
一般に、組織の識別/分析データベース500内のデータは、複数の組織分析の結果から得られたものであってもよい。局所組織診断測定と関連した組織の解析データから得られた局所組織診断データとしてデータベース500（または他の適切なデータ構造）に格納されることができる。
例えば、組織識別/分析データベース500内の1つのエントリは以下のように構成され、複数の診断モダリティーを用いて被験体の局所組織領域を徹底的に研究する（しかしエントリまたはデータ要素が単一の診断モダリティから診断データを含んでもよい）。本例では、3つの異なる診断モダリティが使用されている。追跡されたラマン分光プローブはラマンスペクトルを有する場所に局所組織領域を相関させるために使用される。 術中MRIはMRI診断データを取得するために使用され、追跡及び/又はナビゲーションシステムの使用することによって、得られたMRIデータにラマンスペクトルと相関させることを可能にする。最後に、追跡された光学イメージング装置は、光学ラマンおよびMRデータに組織の外観と相関されることを可能にするために、使用することができる。
測定に関連した局所組織診断データは、局所領域に関連する組織分析データと共に、データベース500（または他の適切なデータ構造）に、格納される。組織分析データは、病理データを含んでもよい。例えば、局所組織領域から組織サンプルを切除され、病理検査室に送信される場合、病理結果（細胞型、顕微鏡画像、組織のイメージング（例えば、X線、MRI）を含みえる）は術中に得られた局所組織診断データと、組織の解析データとして相関され、組織データベース500内のエントリとして格納することができる。
以下に説明するように、組織分析データの他の種類は、追加的または代替的に局所組織診断データと相関させることによって、組織分析データベース500のエントリ（例えばデータベース要素）を形成することができる。他の組織分析データの例には、結果データ（例えば、局所組織診断データが取得された時に医療処置の結果に関連する）、診断データ（例えば、所与の病状の診断に関連する）、および被験者に関連する追加のデータ（例えば、これらに限定されないが、人口統計データ、遺伝子データ、及び/又は病歴データなど）が、これらに限定されない。
幾つかの実施例では、同じ組織は複数の組織分析を用いて測定することができるように、二つ以上の異なる診断モダリティからの診断データは使用することができる。
上述のように組織識別/分析データベース500は過去の組織分析からの組織分析データを含む。組織識別/分析データベース500は、インフォマティクスシステム700によって医療処置（例えば組織切除）を実行する際にどの診断モダリティを使用したほうがいいかを提案することができる。例えば、既知の組織形（例えば、既知の腫瘍の種類）の切除が行われる場合、インフォマティクスシステム700は、特定の組織型に関連する局所組織分析データを有する診断モダリティを識別するために、組織識別/分析データベース500を検索することができる。そして同定された診断モダリティは、組織切除処置中に外科医によって使用されてもよく、術中に採られる局部組織診断データが術中に露出した組織を識別するために、歴史局所組織診断データと比較することができる。いくつかの例では、組織の識別/分析データベース500は、組織分析データと相関している組織診断データだけを含む（例えば、機能と関連する組織型を示さなかった局所組織診断データが除外されるように）。
本開示は、特定のデータ処理モジュールとインフォマティクスシステムの動作について説明するが、インフォマティクスシステムは他のモジュールを含んでもよい。インフォマティクスシステムは、モジュールの更新、付加及び/又は除去により変化を繰り返してもよい。一般に、各モジュールは大量のデータを検索し、読みやすいように出力する機能を提供する。
インフォマティクスシステムによって局所に格納されている情報は、データを匿名化するように（例えば、患者の機密データを除去することにより）修正することができる。これは、インフォマティクスシステムによって自動的に行うことができる。 インフォマティクスシステムはユーザに情報を提示する場合、情報が離れた情報源に由来する際に、提示された情報は同様に匿名化することができる。
インフォマティクスシステムは、複数の病院のための中央ハブとして提供することができ、そして中央ハブを介して別の病院の間でデータの共有を容易にすることができる。あるいは、各病院はそれぞれのインフォマティクスシステムを有していてもよい（必要に応じて各病院は、病院の異なる部局のために二つ以上のインフォマティクスシステムを有していてもよい）。インフォマティクスシステムによって提供される共通のプラットフォームは、別の病院の間でデータの共有を容易にすることができる。2つ以上のインフォマティクスシステムシステムが動作中である場合、複数のインフォマティクスシステムシステムを統合することも可能である。これは、各インストールの自動同期機構を介して、新しいインストールまたは古いインストールからの変更を伝播し、または単に2つの既存のインストールへの参照を保持している第三のインストールを経由することができる。これは、複数のインフォマティクスシステムのウェブ状またはツリー状の構造をもたらすことができる。
中央インフォマティクスシステムを介してデータを纏めること又はインフォマティクスシステムのウェブ/ツリーは、異なる病院でも同じ病院内でもの外科医の間のコラボレーションを容易にすることができる。これによって他の外科医が使えるためにひとつの外科医の知識と経験を提供することができる。本開示はまた、遠隔のトレーニング及び/又は試験監督を提供するために使用され得る。外科医の知識と経験が彼らの患者の治療に保存されているので、この知識と経験（過去の治療計画の形で）は、外科医に負担をかけないように使用することができる。
本開示は、脳腫瘍の治療のための治療計画を説明するが、いくつの実施例において、本開示は、他の手術および手術ではない医療処置に適用してもよい。例えば、本開示は、外科手術、医薬治療、及び組み合わせ外科的/薬学的治療を含む任意の脳手術に適用してもよい。
本開示のいくつかの実施形態が完全に機能するコンピュータおよびコンピュータシステムに実装されてもよいが、他の実施形態は、様々な形態でコンピュータ製品として配布されてもよく、コンピュータ読み取り可能な媒体の種類と関係なく、適用されてもよい。
開示されているいくつかの態様は、少なくとも部分的にソフトウェアで実施されてもよい。すなわち、いくつかの開示された技術および方法は、ROM、揮発性RAM、揮発性メモリ、キャッシュまたは遠隔記憶装置のようなメモリに含まれる命令のシーケンスを実行する、マイクロプロセッサのようなデータ処理システムにおいて実施してもよい。
コンピュータ可読記憶媒体は、ソフトウェア及びデータを格納することができる。データ処理システムによって実行される場合、システムは、様々な方法または本開示の技術を実行させる。実行可能なソフトウェア及びデータは、例えば、ROM、揮発性RAM、不揮発性メモリ及び/又はキャッシュを含め様々な場所に格納されてもよい。このソフトウェア及び/又はデータの部分は、これらの記憶装置のいずれかに格納されてもよい。
コンピュータ可読記憶媒体は、これらに限定されないが、例えば、揮発性および不揮発性メモリ・デバイス、読み取り専用メモリ（ROM）、ランダムアクセスメモリ（RAM）、フラッシュメモリデバイスなどの記録と非記録可能なタイプの媒体の例、フロッピー、とりわけ他のリムーバブルディスク、磁気ディスク記憶媒体、及び光記憶媒体（例えば、コンパクトディスク（CD）、デジタル多用途ディスク（DVD）、等）を含む。命令は、搬送波、赤外線信号、デジタル信号、等のような伝搬信号の電気的、光学的、音響的又は他の形態のためのデジタルおよびアナログ通信リンクで実施されてもよい。記憶媒体は、インターネットクラウド、またはディスクなどのコンピュータ可読記憶媒体であってもよい。
さらに、本明細書に記載される方法の少なくとも一つは、記載された方法の態様を実行するために、一つ以上のプロセッサによって実行するコンピュータ使用可能命令を担持するコンピュータ可読媒体を含むコンピュータプログラム製品で配布されることが可能であってもよい。媒体は種々の形態で提供される。これらに限定されないが、例えば、一つ以上のフロッピーディスク、コンパクトディスク、テープ、チップ、USBキー、外部ハードドライブ、有線送信、衛星送信、インターネット送信またはダウンロード、磁気及び電子記憶媒体、デジタル信号とアナログ信号などを含む。コンピュータ使用可能命令は、コンパイルされ、非コンパイルされたコードを含む様々な形態であってもよい。
少なくとも本明細書で説明されるシステムの構成要素の一部は、ソフトウェア、またはソフトウェアとハードウェアの組み合わせによって実施されてもよい。ソフトウェアによって実現されるシステムの要素は、オブジェクト指向プログラミングまたはスクリプト言語のような高レベルの手続き型言語で記述してもよい。したがって、プログラムコードは、C、C + +、J ++、または任意のプログラミング言語で書かれてもよいし、オブジェクト指向プログラミングの当業者に知られているように、モジュールまたはクラスを含んでもよい。必要に応じてソフトウェアによって実現されるシステムの構成要素の少なくともいくつかは、アセンブリ言語、機械語、またはファームウェアに書き込んでもよい。いずれの場合にも、プログラムコードは、記憶媒体または汎用または専用のプログラム可能な計算装置によって読み取り可能なコンピュータ可読媒体上に格納してもよい。そのコンピュータは本明細書に記載の実施形態の少なくとも一つの機能を実行できるプロセッサ、オペレーティングシステムおよび関連するハードウェアおよびソフトウェアを有する。プログラムコードはコンピューターに読み出された場合、本明細書に記載の方法の少なくとも1つを実行するために、新たな特定の方法で行動するコンピューティング装置を構成する。
本明細書に記載する本出願人の教示は例示を目的とした様々な実施形態と関連しているが、本出願人の教示がそのような実施形態に限定されることは意図されていない。逆に、本明細書に記載され示されている本出願人の教示は、実施形態から逸脱することなく様々な代替形態、修正形態、および均等物を包含し、その一般的範囲は、添付の特許請求の範囲において画定される。プロセス自体に必要であるか、または内在する範囲を除いて、本開示に記載する方法またはプロセスのステップまたは段階に対するいかなる特定の順序も意図されておらず、暗示もされていない。多くの場合、プロセスステップの順序は、記載されている方法の目的、効果、または重要性を変化させることなく、変更されてもよい。

Claims (15)

  1. 脳神経外科手術のために計画情報を表すコンピュータ実装方法であって、該方法は：
    拡散テンソルイメージングを用いて収集された脳神経外科手術のデータを受信し、
    データを用いてトラクトグラフィデータを生成し、
    脳神経外科手術を特徴付ける第１のデータセットを受け取り、
    過去の脳神経外科手術に関する過去のデータを含む一つまたは複数の過去のデータベースにアクセスし、
    一つまたは複数の過去のデータから、脳神経外科手術に関連する一つまたは複数の手術パラメータの一つまたは複数の過去のインスタンスを識別し、そして
    脳神経外科手術のための関心領域の画像上に重ね合わされた、一つまたは複数の手術パラメータの一つまたは複数の過去のインスタンスの指標を出力装置上に表示することを含む方法であって、
    第１のデータセット、一つまたは複数の過去のデータ、および１つまたは複数の過去のデータベースは、脳神経外科手術のためのトラクトグラフィデータを含み、該方法はさらに、第１のデータセットとの類似性の判定に基づいて、脳神経外科手術に関連する一つまたは複数の過去のデータを識別するステップの前に、繊維束の繊維量を計算することによってトラクトグラフィデータを定量化する、
    ことを含む方法。
  2. 少なくとも一つの他の局部または遠隔データベースにアクセスし、
    最初のデータセットに含まれる識別情報に基づいて神経外科手術に関連する神経外科手術を特徴付ける追加データを識別し、そして
    第1のデータセットに追加データを加える機能を含む、請求項1に記載の方法。
  3. 前記一つまたは複数の手術パラメータは、脳神経外科手術のための侵入部位を含み、そして表示することは、脳神経外科手術の関心領域の画像に重ねた一つまたは複数の過去の侵入部位の場所の指標を表示する機能を含む、請求項1又は２に記載の方法。
  4. 前記脳神経外科手術に関連する一つまたは複数の過去のデータを識別することは神経外科手術に関連する画像データと同様の画像データに関連する一つまたは複数の過去のデータを識別することを含む、請求項1に記載の方法。
  5. １つ以上の過去のデータに関連する一つまたは複数の手術結果を出力装置上に表示することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
  6. 脳神経外科手術のためにフィードバックを提供するコンピュータ実装方法であって、該方法は：
    拡散テンソルイメージングを用いて収集された脳神経外科手術のデータを受け取り、
    データを用いてトラクトグラフィデータを生成し、
    術前および術後のトラクトグラフィデータを含む一つまたは複数の遠隔データベースにアクセスし、
    識別情報を使用して、患者に対する所与の脳神経外科手術に関連する一連の術前トラクトグラフィデータおよび一連の術後トラクトグラフィデータを識別し、
    繊維束の繊維量を計算することによってトラクトグラフィデータを定量化し、
    術前トラクトグラフィデータと術後トラクトグラフィデータとの定量的な比較を行い、そして
    術前トラクトグラフィデータと術後トラクトグラフィデータとを組み合わせて定量的な比較を出力装置に表示し、定量的な比較は術前トラクトグラフィデータと術後トラクトグラフィデータとの間の神経路面積の比較である、ことを含む方法。
  7. 前記患者に対する前記所与の脳神経外科手術に関連する定量的な比較を保存することをさらに含む、請求項６に記載の方法。
  8. 脳神経外科手術の術中に提供される、脳神経外科手術に関する情報を提供するシステムであって、該システムは：
    二つまたは複数のデータベースを含む中央システムであって、それぞれの二つまたは複数のデータベースは、異なる脳神経外科手術に関連する情報を記憶する二つまたは複数のデータベースと通信する一つまたは複数のプロセッサと、
    中央システムによって実行可能な、拡散テンソル画像によって収集されたデータを使用して神経管の３Ｄモデルを生成するためのトラクトジェネレータを一つまたは複数のデータ処理モジュールと、
    一つまたは複数の計画モジュールであって、計画モジュールは実行時に、
    システムに：
    脳神経外科手術を特徴付ける第１のデータセットを受け取り、
    過去の脳神経外科手術に関する過去のデータを含む一つまたは複数の過去のデータベースにアクセスし、
    一つまたは複数の過去のデータから、脳神経外科手術に関連する一つまたは複数の手術パラメータの一つまたは複数の過去のインスタンスを識別するステップを引き起こし、そして、
    出力装置に：
    脳神経外科手術のための関心領域の画像上に重ね合わされた、一つまたは複数の手術パラメータの一つまたは複数の過去のインスタンスの指標を表示するステップを引き起こし、
    第１のデータセット、一つまたは複数の過去のデータ、および一つまたは複数の過去のデータベースは、脳神経外科手術のためのトラクトグラフィデータを含み、システムと出力装置によって実行されるステップはさらに、第１のデータセットとの類似性の判定に基づいて、脳神経外科手術に関連する一つまたは複数の過去のデータを識別するステップの前に、繊維束の繊維量を計算することによってトラクトグラフィデータを定量化する、ことを含む方法である事を含む、
    計画モジュールと、
    を含むシステム。
  9. 前記計画モジュールがさらに前記システムに：
    少なくとも1つの他の局部または遠隔データベースにアクセスし、
    第１のデータセットに含まれる識別情報に基づいて、脳神経外科手術を特徴付ける追加のデータを識別し、そして
    追加データを最初のデータセットに含める事を行わせる、
    請求項８に記載のシステム。
  10. 一つまたは複数の手術パラメータは、脳神経外科手術のための侵入部位を含み、計画モジュールはさらに、システムによって、出力装置に脳神経外科手術のための関心領域の画像上に重ね合わされた一つまたは複数の過去の侵入部位の位置の指標を表示させる、請求項８または９に記載のシステム。
  11. 計画モジュールはさらに、前期システムに前記脳神経外科手術に関連する組織分析データと同様の組織分析データに関連する一つまたは複数の過去のデータを識別することによって、前記脳神経外科手術に関連する一つまたは複数の過去のデータを識別させ、そして、一つまたは複数の過去のデータに関連付けられた少なくとも一つの組織診断を決定することによって、一つまたは複数の手順パラメータの一つまたは複数の過去のインスタンスを識別させる、請求項８に記載のシステム。
  12. 前記第１のデータセットが前記脳神経外科手術に関連する画像データを含み、前記計画モジュールがさらに前記システムに前記画像データ内の場所を選択する入力を受信させ、選択された位置に関連する組織分析データに基づいて脳神経外科手術に関連する一つまたは複数のデータを識別させる、請求項１１に記載のシステム。
  13. 前記計画モジュールは、前記システムに前記脳神経外科手術に関連する画像データと同様の画像データに関連する一つまたは複数の過去のデータを識別させることによって前記神経外科的処置に関連する前記一つまたは複数の過去のデータを識別させる、請求項８に記載のシステム。
  14. 前記計画モジュールは、前記システムによって、前記出力装置に前記一つまたは複数の過去のデータに関連付けられた一つまたは複数の手術結果を表示させる、請求項８に記載のシステム。
  15. 脳神経外科手術の結果についてのフィードバックを提供するためのシステムあって、該システムは：
    術前および術後のトラクトグラフィデータを含む一つまたは複数の遠隔データベースと通信する一つまたは複数のプロセッサを含む中央システムと、
    中央システムによって実行可能な、拡散テンソル画像によって収集されたデータを使用して神経管の３Ｄモデルを生成するためのトラクトジェネレータを一つまたは複数のデータ処理モジュールと、
    一つまたは複数のフィードバックモジュールであって、フィードバックモジュールは実行時に、
    システムに：
    術前および術後のトラクトグラフィデータを含む少なくとも１つの遠隔データベースにアクセスし、
    識別情報を使用して、患者に対する所与の脳神経外科手術に関連する一連の術前トラクトグラフィデータおよび一連の術後トラクトグラフィデータを識別し、
    繊維束の繊維体積を計算することによってトラクトグラフィデータを定量化し、
    術前トラクトグラフィデータと術後トラクトグラフィデータの定量的な比較を行うステップを引き起こし、そして、
    出力装置に：
    術前トラクトグラフィデータと術後トラクトグラフィデータとを組み合わせて、術前トラクトグラフィデータと術後トラクトグラフィデータとの間の神経路面積の比較である定量的な比較を出力装置に表示しするステップを引き起こす、
    フィードバックモジュールと、
    を含むシステム。
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