JP2020524579A5 - - Google Patents

Claims (30)

1. 患者の解剖学的な管腔ネットワークのナビゲーションを支援するシステムであって、前記システムは
   器具の遠位端にある画像処理装置と、
   実行可能な命令が記憶された少なくとも１つのコンピュータ可読メモリと、
   前記少なくとも１つのコンピュータ可読メモリと通信する１つまたは複数のプロセッサであって、前記命令を実行して前記システムに少なくとも
   前記解剖学的な管腔ネットワーク内に位置する前記器具の前記遠位端にある前記画像処理装置によって取得された画像データを受信することと、
   前記解剖学的な管腔ネットワークを表す仮想管腔ネットワーク内の仮想位置に位置する仮想画像処理装置の視点からシミュレーションされた仮想画像に関連付けられている仮想デプスマップから導出される仮想特徴にアクセスすることであって、前記仮想特徴は、前記仮想デプスマップ内の２つ以上のデプス基準間の第１の空間的関係を表す、ことと、
   前記画像データに基づいてデプスマップを生成することと、
   前記デプスマップ内の２つ以上のデプス基準間の第２の空間的関係を表す特徴を、前記デプスマップから導出することと、
   前記デプスマップから導出される前記特徴と前記仮想デプスから導出される前記仮想特徴との間の類似度を計算することと、
   計算された前記類似度に基づき、前記仮想特徴に関連付けられた前記仮想位置に基づいて、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の姿勢を特定することと、
   を実行させる１つまたは複数のプロセッサと、
   を有することを特徴とするシステム。
2. 前記仮想画像は前記仮想デプスマップを表すことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
3. 前記１つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも
   前記画像データの複数の画素の各画素に対して、前記画像処理装置と前記画素に対応する前記解剖学的な管腔ネットワーク内の組織表面との間の推定距離を表すデプス値を計算することによって、前記デプスマップを生成することと、
   前記デプスマップ内の第１のデプス基準に対応する前記複数の画素のうちの第１の画素と、前記デプスマップ内の第２のデプス基準に対応する前記複数の画素のうちの第２の画素とを識別することと、
   前記第１の画素と前記第２の画素との間の距離を表す第１の値として前記特徴を計算することであって、前記仮想デプスマップは、複数の仮想画素の仮想画素ごとに、前記仮想画像処理装置と前記仮想画素によって表される前記仮想管腔ネットワークの部分との間の仮想距離を表す仮想デプス値を有し、前記仮想画像から導出される前記仮想特徴は、前記仮想デプスマップ内の第１のデプス基準と第２のデプス基準との間の距離を表す第２の値を含む、ことと、
   前記第１の値を前記第２の値と比較することに基づいて前記類似度を特定することと、
   を実行させることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
4. 前記１つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも
   それぞれが前記仮想管腔ネットワーク内の複数の仮想位置の異なる位置を表す複数の仮想デプスマップにおける、第１のデプス基準と第２のデプス基準との間の距離を表す複数の値にアクセスすることと、
   前記複数の値のうちの他の値よりも前記第１の値により密接に対応する前記第２の値に基づいて前記類似度を計算して、前記第２の値を前記複数の値のうち前記第１の値に最も一致するものとして識別することと、
   を実行させることを特徴とする請求項３に記載のシステム。
5. 前記解剖学的な管腔ネットワークは気道を有し、前記画像データは前記気道の分岐を表し、前記１つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも
   前記第１のデプス基準と前記第２のデプス基準の一方を、前記デプスマップと前記仮想デプスマップのそれぞれにおける右気管支として識別することと、
   前記デプスマップにおける前記右気管支の第１の位置と前記仮想デプスマップにおける前記右気管支の第２の位置との間の角距に基づいて、前記器具の回転を特定することであって、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の前記姿勢が特定された前記回転を含む、ことと、
   を実行させることを特徴とする請求項３に記載のシステム。
6. 前記１つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも
   前記デプスマップと前記仮想デプスマップのそれぞれにおいて、３つ以上のデプス基準を識別することと、
   前記デプスマップと前記仮想デプスマップのそれぞれにおいて、前記３つ以上のデプス基準を接続するポリゴンの形状および位置を特定することと、
   前記デプスマップの前記ポリゴンの形状および位置を前記仮想デプスマップの前記ポリゴンの形状および位置と比較することに基づいて前記類似度を計算することと、
   を実行させることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
7. 前記１つまたは複数のプロセッサはナビゲーションシステムと通信し、前記１つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも
   前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の前記姿勢を含む複数の入力に少なくとも部分的に基づいて、前記ナビゲーションシステムを使用して前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の確率論的な状態を計算することと、
   前記ナビゲーションシステムによって計算された前記確率論的な状態に少なくとも部分的に基づいて、前記解剖学的な管腔ネットワークを通る前記器具のナビゲーションをガイドすることと、
   を実行させることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
8. 前記ナビゲーション時に前記器具の動きをガイドするロボットシステムをさらに有し、
   前記複数の入力は、前記ロボットシステムから受信したロボット位置データを含み、
   前記１つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の前記姿勢と前記ロボット位置データとに少なくとも部分的に基づいて、前記ナビゲーションシステムを使用して前記器具の前記確率論的な状態を計算すること、を実行させる
   ことを特徴とする請求項７に記載のシステム。
9. 器具の前記遠位端に位置センサをさらに有し、
   前記複数の入力は、前記位置センサから受信したデータを含み、
   前記１つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の前記姿勢と前記位置センサから受信した前記データとに少なくとも部分的に基づいて、前記ナビゲーションシステムを使用して前記器具の前記確率論的な状態を計算すること、を実行させる
   ことを特徴とする請求項６に記載のシステム。
10. 命令が記憶された非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令が実行されると、少なくとも１つの計算装置に少なくとも
    患者の解剖学的な管腔ネットワークの内部表面の仮想３次元モデルにアクセスすることと、
    前記仮想３次元モデル内の複数の仮想位置を識別することと、
    前記仮想３次元モデル内の前記複数の仮想位置の各仮想位置に対して
    前記仮想位置に位置する仮想画像処理装置と、前記仮想位置に位置するときの前記仮想画像処理装置の視野内にある前記内部表面の部分と、の間の仮想距離を表す仮想デプスマップを生成することと、
    前記仮想デプスマップから少なくとも１つの仮想特徴を導出することであって、前記仮想特徴は、前記仮想デプスマップ内の２つ以上のデプス基準間の空間的関係を表す、ことと、
    前記複数の仮想位置を対応する前記仮想デプスマップから導出された前記少なくとも１つの仮想特徴に関連付けるデータベースを生成することと、
    を実行させることを特徴とする非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
11. 前記命令が実行されると、前記少なくとも１つの計算装置に少なくとも、医療手技時に前記解剖学的な管腔ネットワークを通って器具のナビゲーションをガイドするナビゲーションシステムに前記データベースを提供すること、を実行させることを特徴とする請求項１０に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
12. 前記命令が実行されると、前記少なくとも１つの計算装置に少なくとも
    前記器具の遠位端に位置する画像処理装置を表すデータにアクセスすることと、
    前記画像処理装置の画像取得パラメータを識別することと、
    前記画像処理装置の前記画像取得パラメータに対応するように前記仮想画像処理装置の仮想画像取得パラメータを設定することと、
    を実行させることを特徴とする請求項１１に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
13. 前記命令が実行されると、前記少なくとも１つの計算装置に少なくとも、前記仮想画像取得パラメータに基づいて前記仮想デプスマップを生成すること、を実行させることを特徴とする請求項１２に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
14. 前記画像取得パラメータは、視野、レンズ歪み、焦点距離、輝度シェーディングのうち１つまたは複数を含むことを特徴とする請求項１２に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
15. 前記命令が実行されると、前記少なくとも１つの計算装置に少なくとも
    前記複数の仮想位置の各仮想位置に対して
    前記仮想デプスマップにおいて、第１のデプス基準および第２のデプス基準を識別することと、
    前記第１のデプス基準と前記第２のデプス基準との間の距離を表す値として前記仮想特徴を計算することと、
    前記複数の仮想位置と対応する前記値とを関連付けることによって、前記データベースを作成することと、
    を実行させることを特徴とする請求項１０に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
16. 前記命令が実行されると、前記少なくとも１つの計算装置に少なくとも
    前記複数の仮想位置の各仮想位置に対して
    前記仮想デプスマップにおいて、３つ以上のデプス基準を識別することと、
    前記３つ以上のデプス基準を接続するポリゴンの形状および位置として前記仮想特徴を特定することと、
    を実行させ、
    前記複数の仮想位置と対応する前記ポリゴンの前記形状および前記位置とを関連付けることによって、前記データベースを作成すること、
    を実行させることを特徴とする請求項１０に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
17. 患者の解剖学的な管腔ネットワークのナビゲーションを支援する方法であって、前記方法は１つのセットの１つまたは複数の計算装置によって実行され、前記方法は
    前記解剖学的な管腔ネットワーク内に位置する器具の遠位端にある画像処理装置によって取得された画像データを受信することと、
    前記解剖学的な管腔ネットワークを表す仮想管腔ネットワーク内の仮想位置に位置する仮想画像処理装置の視点からシミュレーションされた仮想画像に関連付けられている仮想デプスマップから導出される仮想特徴にアクセスすることであって、前記仮想特徴は、前記仮想デプスマップ内の２つ以上のデプス基準間の第１の空間的関係を表す、ことと、
    前記画像データに基づいてデプスマップを生成することと、
    前記デプスマップの２つ以上のデプス基準間の第２の空間的関係を表す特徴を、前記デプスマップから導出することと、
    前記デプスマップから導出される前記特徴と前記仮想デプスマップから導出される前記仮想特徴との間の類似度を計算することと、
    計算された前記類似度に基づき、前記仮想特徴に関連付けられた前記仮想位置に基づいて、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の姿勢を特定することと、
    を含む方法。
18. 前記画像データの複数の画素の各画素に対して、前記画像処理装置と前記画素に対応する前記解剖学的な管腔ネットワーク内の組織表面との間の推定距離を表すデプス値を計算することによって、前記デプスマップを生成することと、
    前記デプスマップ内の第１のデプス基準に対応する前記複数の画素のうちの第１の画素と、前記デプスマップ内の第２のデプス基準に対応する前記複数の画素のうちの第２の画素とを識別することと、
    前記第１の画素と前記第２の画素との間の距離を表す第１の値として前記特徴を計算することであって、前記仮想デプスマップは、複数の仮想画素の仮想画素ごとに、前記仮想画像処理装置と前記仮想画素によって表される前記仮想管腔ネットワークの部分との間の仮想距離を表す仮想デプス値を有し、前記仮想画像から導出される前記仮想特徴にアクセスすることは、前記仮想デプスマップ内の第１のデプス基準と第２のデプス基準との間の距離を表す第２の値にアクセスすることを含む、ことと、
    前記第１の値を前記第２の値と比較することに基づいて前記類似度を計算することと、をさらに含むことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
19. それぞれが前記仮想管腔ネットワーク内の複数の仮想位置の異なる位置を表す複数の仮想デプスマップにおける、第１のデプス基準と第２のデプス基準との間の距離を表す複数の値にアクセスすることと、
    前記複数の値のうちの他の値よりも前記第１の値により密接に対応する前記第２の値に基づいて前記類似度を計算することと、
    をさらに含むことを特徴とする請求項１８に記載の方法。
20. 前記解剖学的な管腔ネットワークは気道を有し、前記画像データは前記気道の分岐を表し、前記方法は
    前記第１のデプス基準と前記第２のデプス基準の一方を、前記デプスマップと前記仮想デプスマップのそれぞれにおける右気管支として識別することと、
    前記デプスマップにおける前記右気管支の第１の位置と前記仮想デプスマップにおける前記右気管支の第２の位置との間の角距に基づいて、前記器具の回転を特定することであって、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の前記姿勢が特定された前記回転を含む、ことと、
    をさらに含むことを特徴とする請求項１８に記載の方法。
21. 前記デプスマップと前記仮想デプスマップのそれぞれにおいて、３つ以上のデプス基準を識別することと、
    前記デプスマップと前記仮想デプスマップのそれぞれにおいて、前記デプス基準を接続するポリゴンの形状および位置を特定することと、
    前記デプスマップの前記ポリゴンの形状および位置を前記仮想デプスマップの前記ポリゴンの形状および位置と比較することに基づいて前記類似度を計算することと、
    をさらに含むことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
22. 前記デプスマップを生成することは、写真傾斜測定に基づく、ことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
23. 前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の前記姿勢を含む複数の入力に基づいて、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の確率論的な状態を計算することと、
    前記確率論的な状態に少なくとも部分的に基づいて、前記解剖学的な管腔ネットワークを通る前記器具のナビゲーションをガイドすることと、
    さらに含むことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
24. 前記確率論的な状態を計算して前記確率論的な状態に基づいて前記解剖学的な管腔ネットワークの前記ナビゲーションをガイドするナビゲーションシステムを初期化することであって、前記ナビゲーションシステムの前記初期化は、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の前記姿勢に基づいて確率計算器の事前確率を設定することを含む、ことをさらに含むことを特徴とする請求項２３に記載の方法。
25. 前記器具の前記遠位端の更新された姿勢を表す追加データを受信することと、
    前記追加データに基づいて、前記確率計算器の尤度関数を設定することと、
    前記事前確率および前記尤度関数に基づいて、前記確率計算器を使用して前記確率論的な状態を特定することと、
    をさらに含むことを特徴とする請求項２３に記載の方法。
26. 計算された前記類似度に基づいて特定される前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の前記姿勢に少なくとも部分的に基づいて、前記仮想管腔ネットワークの座標系と前記解剖学的な管腔ネットワークの周囲に発生された電磁場の座標系との間の位置合わせを特定することをさらに含むことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
27. 患者の解剖学的な管腔ネットワークのナビゲーションを支援する方法であって、前記方法は１つのセットの１つまたは複数の計算装置によって実行され、前記方法は
    前記解剖学的な管腔ネットワークの内部を表す立体画像セットを受信することと、
    前記立体画像セットに基づいて、デプスマップを生成することと、
    前記デプスマップ内の２つ以上のデプス基準間の第２の空間的関係を表す特徴を、前記デプスマップから導出することと、
    仮想管腔ネットワーク内の仮想位置に位置する仮想画像処理装置の視点からシミュレーションされた仮想画像に関連付けられている仮想デプスマップから導出される仮想特徴にアクセスすることであって、前記仮想特徴は、前記仮想デプスマップ内の２つ以上のデプス基準間の第１の空間的関係を表す、ことと、
    前記デプスマップから導出される前記特徴と前記仮想デプスマップから導出される前記仮想特徴との間の類似度を計算することと、
    計算された前記類似度に基づき、前記仮想特徴に関連付けられた前記仮想位置に基づいて、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の姿勢を特定することと、
    を含む方法。
28. 前記立体画像セットを生成することは、
    器具の遠位端の画像処理装置を、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の第１の位置に位置決めすることと、
    前記第１の位置に位置する前記画像処理装置によって、前記解剖学的な管腔ネットワークの内部の第１の画像を取得することと、
    前記画像処理装置をロボット制御して、前記画像処理装置を既知の距離だけ移動させて前記解剖学的な管腔ネットワーク内の第２の位置に移動させることと、
    前記第２の位置に位置する前記画像処理装置によって、前記解剖学的な管腔ネットワークの前記内部の第２の画像を取得することと、
    を含むことを特徴とする請求項２７に記載の方法。
29. 前記画像処理装置をロボット制御して前記既知の距離だけ移動させることは、前記画像処理装置を収縮させることと前記画像処理装置を角度回転させることの一方または両方を含むことを特徴とする請求項２８に記載の方法。
30. 前記仮想特徴は、前記仮想デプスマップの第１のデプス基準と第２のデプス基準との間の第１の距離を表す値を含み、前記方法は、前記デプスマップの第１のデプス基準と第２のデプス基準との間の第２の距離として前記デプスマップから導出される前記特徴を計算することをさらに含むことを特徴とする請求項２９に記載の方法。