JP2021194544A - ナビゲートされた整形外科手術のための機械学習システム - Google Patents

Abstract

【課題】ナビゲートされた整形外科手術のための機械学習システムが提供される。【解決手段】手術中のコンピュータ支援ナビゲーションのための外科ガイダンスシステムが開示されている。外科ガイダンスシステムは、複数の患者の手術結果に関して分散型ネットワークコンピュータによって提供される術後フィードバックデータを取得し、術後フィードバックデータに基づいて機械学習モデルをトレーニングするように構成されている。外科ガイダンスシステムは、定義された患者を特徴付ける分散型ネットワークコンピュータの１つから術前データを取得し、機械学習モデルによる術前データの処理に基づいて定義された患者の外科手術計画を生成するようにさらに構成される。外科手術計画は、ユーザによるレビューのためにディスプレイデバイスに提供される。【選択図】図１３

Description

本開示は、医療機器およびシステム、より具体的には、整形外科手術のためのユーザおよび／または外科手術ロボットへのナビゲーション情報の提供に関する。

骨切り術、すなわち、骨などの解剖学的構造を目標面に沿って切断することを必要とする、いくつかの外科手術的介入がある。人工膝関節全置換術（ＴＫＡ）は通常、大腿骨端と脛骨骨端の両方を切断して、損傷した骨と軟骨を取り除き、人工膝関節の装着を可能にすることを含む。

現在ＴＫＡ手術では、患者の満足度は通常約８０％である。これは、患者の満足度が通常約９５％である股関節形成術など、他のいくつかのタイプの整形外科手術と比較して低い。これらの満足度は、次のような革新にもかかわらず、数十年にわたって主に変化していない。

・新しいインプラント設計、
・コンピュータ支援手術（ＣＡＳ）：ナビゲーションおよびロボット手術システム、
・カスタムカッティングテンプレートソリューション、および
・カスタマイズされたインプラント。

これは、以前の医療手順および関連する革新によって対処されていないＴＫＡおよびその他の整形外科手術に問題があることを示唆している。

本開示のいくつかの実施形態は、手術中のコンピュータ支援ナビゲーションのための外科ガイダンスシステムを対象とする。外科ガイダンスシステムは、複数の患者の手術結果に関して分散型ネットワークコンピュータによって提供される術後フィードバックデータを取得し、術後フィードバックデータに基づいて機械学習モデルをトレーニングするように構成されている。外科ガイダンスシステムは、定義された患者を特徴付ける分散型ネットワークコンピュータの１つから術前データを取得し、機械学習モデルによる術前データの処理に基づいて定義された患者の外科手術計画を生成するようにさらに構成される。外科手術計画は、ユーザによるレビューのためにディスプレイデバイスに提供される。

いくつかの他の実施形態は、少なくとも１つのコントローラに外科ガイダンスシステム、追跡システムを含む外科手術システムを対象とする。外科ガイダンスシステムは、複数の患者の手術結果に関して分散型ネットワークコンピュータによって提供される術後フィードバックデータを取得し、術後フィードバックデータに基づいて機械学習モデルをトレーニングするように構成されている。外科ガイダンスシステムは、定義された患者を特徴付ける分散型ネットワークコンピュータの１つから術前データを取得し、機械学習モデルによる術前データの処理に基づいて定義された患者の外科手術計画を生成するようにさらに構成される。外科手術計画は、ユーザによるレビューのためにディスプレイデバイスに提供される。追跡システムは、外科手術鋸によって切断される定義された患者の解剖学的構造の姿勢を決定し、外科手術鋸の姿勢を決定するように構成される。少なくとも１つのコントローラは、外科ガイダンスシステムから外科手術計画を取得し、解剖学的構造が切断される場所を定義する外科手術計画に基づいて、および解剖学的構造の姿勢に基づいて、目標面の姿勢を決定し、ならびに目標面の姿勢と外科手術鋸の姿勢の比較に基づいて操縦情報を生成するように構成されるものであって、操縦情報は、外科手術鋸の切断面を配置して目標面と位置合わせするために外科手術鋸を移動する必要がある場所を示す。

実施形態による他の外科手術システム、外科ガイダンスシステム、ならびに対応する方法およびコンピュータプログラム製品は、以下の図面および詳細な説明を検討する際に当業者には明らかであるか、または明らかになるであろう。このような外科手術システム、外科ガイダンスシステム、ならびに対応する方法およびコンピュータプログラム製品が、この発明を実施するための形態の範囲に含まれ、また本開示の範囲内にあり、添付の特許請求の範囲によって保護されることが意図されている。さらに、本明細書に開示されるすべての実施形態が別々に実装されても、任意の方法および／または組み合わせで組み合わされてもよいことが意図される。

本開示のさらなる理解を提供するために含まれ、かつ本出願に組み込まれてその一部を構成する添付の図面は、本発明の概念の特定の非限定的な実施形態を例示する。図面では、以下の通りである。

図１は、本開示のいくつかの実施形態にかかる外科手術システムの実施形態を示している。 図２は、本開示のいくつかの実施形態にかかる、図１の外科手術システムの外科手術ロボットコンポーネントを示している。 図３Ａは、本開示のいくつかの実施形態にかかる、図１の外科手術システムのカメラ追跡システム構成要素を示している。 図３Ｂは、本開示のいくつかの実施形態にかかる、図１の外科手術システムとともに使用されることができる別のカメラ追跡システム構成要素の正面図を示している。 図３Ｃは、本開示のいくつかの実施形態にかかる、図１の外科手術システムとともに使用されることができる別のカメラ追跡システム構成要素の等角図を示している。 図４は、ロボットアームに接続可能であり、かつ本開示のいくつかの実施形態に従って構成されたエンドエフェクタの実施形態を示している。 図５は、外科手術ロボットおよびカメラシステムが患者の周りに配設されている医療手術を示している。 図６は、医療手術に使用される図５の外科手術システムのコンポーネントのブロック図を示している。 図７は、外科手術システムのナビゲーション機能を使用するときに図５および図６のディスプレイに表示されることができる様々な表示画面を示している。 図８は、本開示のいくつかの実施形態にかかる、外科手術ロボットのいくつかの電気的コンポーネントのブロック図を示している。 図９は、本開示のいくつかの実施形態にかかる、カメラ追跡システムおよび／または外科手術ロボットに動作可能に接続できるコンピュータプラットフォームに接続された撮像デバイスを含む外科手術システムの構成要素のブロック図を示している。 図１０は、本開示のいくつかの実施形態により構成された受動的なエンドエフェクタの代替的な実施形態を例示している。 図１１は、本開示のいくつかの実施形態により構成された受動的なエンドエフェクタの代替的な実施形態を例示している。 図１２は、いくつかの実施形態により構成された外科ガイダンスシステムを使用するナビゲートされた外科ワークフローを示す。 図１３は、術前、術中、および術後での関連データフローを伴う外科ガイダンスシステムのブロック図を示し、いくつかの実施形態によりユーザディスプレイおよびロボット手術システムに提供される外科ガイダンスを示している。 図１４は、術前計画ワークフローを実行する機能ブロックを示し、これは、いくつかの実施形態による、外科ガイダンスシステムによって少なくとも部分的に実行され得る。 図１５は、いくつかの実施形態による、例示的な外科的症例計画を実行する機能ブロックを示す。 図１６は、画像分析のための機能ブロックを示し、これは、いくつかの実施形態による外科ガイダンスシステムによって少なくとも部分的に実行され得る。 図１７は、プランデバイスインプラントワークフローの機能ブロックを示し、これは、いくつかの実施形態による外科ガイダンスシステムによって少なくとも部分的に実行され得る。 図１８は、ナビゲートされたワークフローの機能ブロックを示し、これは、いくつかの実施形態による外科ガイダンスシステムによって少なくとも部分的に実行され得る。 図１９は、関節可動域（ＲＯＭ）ワークフローをテストするための機能ブロックを示し、これは、いくつかの実施形態による外科ガイダンスシステムによって少なくとも部分的に実行され得る。 図２０は、いくつかの実施形態による、インプラントの位置計画を支援するために、ＸＲヘッドセットを通して患者の骨にオーバーレイとして表示される外科手術計画の一部を示す。 図２１は、いくつかの実施形態による、外科手術計画に従って骨に１つ以上の切り込みを入れるために実行される外科手術ロボットワークフローを示す。 図２２は、平面性のチェックワークフローを示し、これは、いくつかの実施形態による外科ガイダンスシステムによって少なくとも部分的に実行され得る。 図２３は、ナビゲートされたジグで骨を切断するワークフローを示し、これは、いくつかの実施形態による外科ガイダンスシステムによって少なくとも部分的に実行され得る。 図２４は、インプラントデバイスの埋め込み結果を評価するワークフローを示し、これは、いくつかの実施形態による外科ガイダンスシステムによって少なくとも部分的に実行され得る。 図２５は、いくつかの実施形態による、カメラ追跡システムによってそれらの集合的な姿勢を追跡させ得るインプラントデバイスに提供されるディボットを示す。 図２６は、いくつかの実施形態による、外科ガイダンスシステムによって少なくとも部分的に実行され得る患者検査ワークフローを示す。

ここで、本発明の概念の例示的な実施形態が示されている添付の図面を参照して、本発明の概念を以下でより完全に説明する。ただし、本発明の概念は、多くの様々な形態で具体化され得、本明細書に打ち出される実施形態に限定されると解釈されるべきではない。むしろ、本開示が徹底的かつ完全になり、当業者に様々な本発明の概念の範囲を完全に伝えるように、これらの実施形態が提供される。これらの実施形態が相互排他的ではないことにも留意されたい。ある実施形態からの構成要素が別の実施形態に存在するまたは使用されることが暗黙のうちに前提とされ得る。

本明細書に開示される様々な実施形態は、関節インプラントの骨切り術などの整形外科的処置を計画および実行するときにナビゲートされたガイダンスを提供する外科手術システムの動作の改善を対象とする。機械学習（ＭＬ）ガイダンスシステムは、術前段階の計画、術中段階の外科的処置、および術後段階の評価中に、患者にカスタマイズされたガイダンスを提供する。中央データベースには、以前にＭＬガイダンスシステムを使用した、または現在使用しているすべての患者全体の各段階のぞれぞれで取得できるデータが格納される。ＭＬシステムは、中央データベースからのデータに基づいて時間の経過とともにトレーニングされるため、患者がカスタマイズしたガイダンスにより、改善された手術結果が提供される。

図１は、本開示のいくつかの実施形態による、外科手術システム２の一実施形態を示す。整形外科手術または他の外科的処置の実施前に、例えば、図１０のＣアーム撮像デバイス１０４または図１１のＯアーム撮像デバイス１０６を使用して、またはコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像もしくはＭＲＩなどの別の医療撮像デバイスから、患者の計画された外科手術エリアの三次元（「３Ｄ」）画像スキャンを行うことができる。このスキャンは、術前（例えば、最も一般的には処置の数週間前）または術中に行うことができる。しかしながら、外科手術システム２の様々な実施形態に従って、任意の既知の３Ｄまたは２Ｄ画像スキャンを使用することができる。画像スキャンは、カメラ追跡システム構成要素６、外科手術ロボット４（例えば、図１のロボット２）、撮像デバイス（例えば、Ｃアーム１０４、Ｏアーム１０６など）、および患者の画像スキャンを保存するための画像データベース９５０を含むことができる手術システム９００（図９）のコンピュータプラットフォーム９１０などの、外科手術システム２と通信するコンピュータプラットフォームに送信される。コンピュータプラットフォーム９１０（図９）のディスプレイデバイス上で画像スキャン（単数または複数）をレビューする外科医は、患者の解剖学的構造に対する外科的処置中に使用される手術道具の目標姿勢を定義する外科手術計画を生成する。ツールとも呼ばれる外科ツール例には、ドリル、ねじ回し、鋸、開創器、またねじ、スペーサ、椎体間融合デバイス、プレート、ロッドなどの移植片が含まれ得るが、これらに限定されるわけではない。実施形態によっては、目標平面を定義する外科手術計画は、ディスプレイデバイス上に表示された３Ｄ画像スキャン上に計画される。

本明細書で使用される際、「姿勢（ｐｏｓｅ）」という用語は、ある物体（例えば、ダイナミックリファレンスアレイ、エンドエフェクタ、外科ツール、解剖学的構造体など）の別の物体に対するかつ／または定義された座標系に対する位置および／または回転角を指す。したがって、姿勢は、ある物体の別の物体にかつ／または定義された座標系に対する多次元位置のみに、物体の別の物体にかつ／または定義された座標系に対する多次元回転角のみに、あるいは多次元位置と多次元回転角との組み合わせに、基づき定義され得る。したがって、「姿勢」という用語は、位置、回転角度、またはそれらの組み合わせを指すために使用される。

図１の外科手術システム２は、例えば、使用するために器具を保持すること、器具を位置合わせすること、器具を使用すること、器具を誘導すること、および／または器具を位置決めすることによって、医療処置中に外科医を支援することができる。実施形態によっては、外科手術システム２は、外科手術ロボット４およびカメラ追跡システム構成要素６を含む。外科手術ロボット４とカメラ追跡システム構成要素６とを機械的に結合する能力によって、外科手術システム２が単一ユニットとして巧みに操り、動くのが可能になり、外科手術システム２が小さな設置面積で済むようにし、狭い通路および曲がり角のより楽な通過が可能になり、またより小さな面積内での収納が可能になる。

整形外科手術処置は、外科手術システム２を医療ストレージから医療処置室まで移動させることで開始することができる。外科手術システム２は、出入口、ホール、およびエレベータから医療処置室に到達するまでずっと操作することができる。部屋の中で、外科手術システム２は、２つの分離した別個のシステム、外科手術ロボット４およびカメラ追跡システム６に、物理的に分離され得る。外科手術ロボット４は、医療従事者を適切に支援するために、任意の好適な場所で患者に隣接して位置決めされ得る。カメラ追跡システム構成要素６は、患者の基部に、患者の肩に、または外科手術ロボット４および患者の追跡部分のその時の姿勢と、姿勢の動きとを追跡するのに適したいずれの他の場所にも位置付けされ得る。外科手術ロボット４およびカメラ追跡システム構成要素６は、内蔵電力源によって給電され、かつ／または外壁コンセントに差し込まれ得る。

外科手術ロボット４は、医療処置中にツールを保持しかつ／または使用することによって外科医を補助するのに使用され得る。ツールを正しく利用し、保持するのに、外科手術ロボット４は、複数のモータ、コンピュータ、および／またはアクチュエータが正しく機能することに頼る場合がある。図１に示されるロボット本体８は、複数のモータ、コンピュータ、および／またはアクチュエータが外科手術ロボット４内で固定され得る構造体としての役割を果たし得る。ロボット本体８はまた、ロボット伸縮式支持アーム１６に支持を与えることができる。ロボット本体８のサイズは、取り付けられたコンポーネントを支持する強固なプラットフォームを提供することができ、かつ取り付けられたコンポーネントを動作させることができる複数のモータ、コンピュータ、および／またはアクチュエータを収容し、隠し、かつ保護することができる。

ロボット基部１０は、外科手術ロボット４の下部支持として作用することができる。実施形態によっては、ロボット基部１０は、ロボット本体８を支持することができ、ロボット本体８を複数の動力付き車輪１２に取り付けることができる。車輪へのこの取り付けにより、ロボット本体８が空間を効率良く動くことが可能になる。ロボット基部１０は、ロボット本体８の長さおよび幅に及び得る。ロボット基部１０は、約２インチ〜約１０インチの高さであり得る。ロボット基部１０は、動力付き車輪１２を覆い、保護し、また支持することができる。

実施形態によっては、図１に示されるように、少なくとも１つの動力付き車輪１２がロボット基部１０に取り付けられ得る。動力付き車輪１２は、ロボット基部１０のいずれの場所にでも取り付けてもよい。それぞれの個々の動力付き車輪１２は、いずれの方向にも垂直軸を中心として回転することができる。モータは、動力付き車輪１２の上に、中に、またはそれに隣接して配置され得る。このモータによって、外科手術システム２は、いずれの場所にも移動し、外科手術システム２を安定化させかつ／または水平にすることができる。動力付き車輪１２内またはそれに隣接して位置するロッドは、モータによって表面に押し込められ得る。ロッドは、描かれていないが、外科手術システム２を持ち上げるのに適したいずれの金属からも作られ得る。ロッドは、外科手術システム２を持ち上げることができる動力付き車輪１０を、患者との関係で外科手術システム２の向きを水平にする、またはそうでなければ固定するのに必要ないずれの高さにも持ち上げることができる。各車輪上のロッドによる小さな接触範囲を通して支持される、外科手術システム２の重さは、外科手術システム２が医療処置中に動くのを防ぐ。この堅固な位置決めは、物体および／または人々が偶発的に外科手術システム２を移動させることを阻止することができる。

外科手術システム２の移動を、ロボット手すり１４を使用して容易にすることができる。ロボット手すり１４は、人に、ロボット本体８をつかむことなく、外科手術システム２を動かす能力を与える。図１に示されるように、ロボット手すり１４は、ロボット本体８よりも短く、ロボット本体８の長さによりわたることがあり、かつ／またはロボット本体８の長さより長くわたることがある。ロボット手すり１４は、ロボット本体８に対する保護をさらに備え、物体および／または従事者がロボット本体８に接触すること、ぶつかること、または衝突することを阻止することができる。

ロボット本体８は、以後「ＳＣＡＲＡ」と称する水平多関節ロボットのための支持を提供することができる。ＳＣＡＲＡ ２４は、ロボットアームの同時再現性およびコンパクトさゆえに、外科手術システム２内で使用するのに有益であり得る。ＳＣＡＲＡのコンパクトさは、医療処置内に追加の空間を提供することができ、それにより、医療専門家は、過度な乱雑さと制限されたエリアなしに、医療処置を実施することが可能になる。ＳＣＡＲＡ ２４は、ロボット伸縮式支持体１６、ロボット支持アーム１８、および／またはロボットアーム２０で構成され得る。ロボット伸縮式支持体１６は、ロボット本体８に沿って配置され得る。図１に示されるように、ロボット伸縮式支持体１６は、ＳＣＡＲＡ ２４およびディスプレイ３４に支持を与えることができる。実施形態によっては、ロボット伸縮式支持体１６は、垂直方向に伸縮することができる。ロボット伸縮式支持体１６の本体は、本体に加えられる応力および重量を支持するように構成された任意の幅および／または高さとすることができる。

いくつかの実施形態では、医療従事者は、医療従事者によって提出されたコマンドを介してＳＣＡＲＡ ２４を移動させることができる。コマンドは、以下にさらに詳細に説明するように、ディスプレイ３４、タブレット、および／またはＸＲヘッドセット（例えば、図９のヘッドセット９２０）で受信された入力から発信されることができる。ＸＲヘッドセットは、医療従事者がディスプレイ３４またはタブレットなどの任意の他のディスプレイを参照する必要性を排除することができ、これにより、ディスプレイ３４および／またはタブレットなしでＳＣＡＲＡ ２４を構成することが可能になる。コマンドは、１つのスイッチの押下および／または複数のスイッチの押下によって起こされ得、かつ／または以下に、より詳細に説明するように、ＸＲヘッドセットによって感知されるハンドジェスチャコマンドおよび／または音声コマンドに基づき起こされ得る。

起動アセンブリ６０は、１つのスイッチおよび／または複数のスイッチを含み得る。起動アセンブリ６０は、移動コマンドをＳＣＡＲＡ ２４に送信して、オペレータがＳＣＡＲＡ ２４を手動で操作することを可能にするように動作可能であり得る。１つのスイッチまたは複数のスイッチが押されると、医療従事者は、適用された手の動きを通してＳＣＡＲＡ ２４を動かす能力を得ることができる。代替としてまたは追加として、オペレータは、以下に、より詳細に説明するように、ＸＲヘッドセットによって感知されるハンドジェスチャコマンドおよび／または音声コマンドを通して、ＳＣＡＲＡ ２４の動きを制御することができる。さらに、ＳＣＡＲＡ ２４が動くことを求めるコマンドを受信していない場合、ＳＣＡＲＡ ２４は、従事者および／または他の物体による偶発的な動きを防ぐように所定位置にロックされ得る。所定の位置にロックすることにより、ＳＣＡＲＡ ２４は、エンドエフェクタ２６が医療処置中に外科手術器具を誘導することができる堅固なプラットフォームを提供する。

ロボット支持アーム１８は、様々な機構によってロボット伸縮式支持体１６に接続されることができる。実施形態によっては、図１および２で一番よく分かるが、ロボット支持アーム１８は、ロボット伸縮式支持体１６に対していずれの方向にも回転することができる。ロボット支持アーム１８は、ロボット伸縮式支持体１６を中心として３６０度回転することができる。ロボットアーム２０は、適切ないずれの場所にも、またロボット支持アーム１８に対していずれの方向にも回転することを可能にする様々な機構によって、ロボット支持アーム１８に接続することができる。ある実施形態において、ロボットアーム２０は、ロボット支持アーム１８に対して３６０度回転することができる。この自由回転により、オペレータは、外科手術計画に従って、ロボットアーム２０を位置付けることができる。

図４および５の受動的なエンドエフェクタ１０００は、任意の好適な場所でロボットアーム２０に取り付けられ得る。以下でさらに詳細に説明されるように、受動的なエンドエフェクタ１０００は、基部、第１の機構、および第２の機構を含み得る。基部は、外科手術ロボット４によって位置決めされるロボットアーム２０のエンドエフェクタカプラ２２に取り付けられるように構成される。第１の機構は、基部への回転可能な接続部と用具取り付け機構への回転可能な接続部との間に延在する。第２の機構は、基部への回転可能な接続部と用具取り付け機構への回転可能な接続部との間に延在する。第１および第２の機構は、回転可能な接続部を中心として旋回し、かつ用具取り付け機構の動きを作業面内の動きの範囲に制約するように構成され得る。回転可能な接続部は、１つの自由度（ＤＯＦ）の運動を可能にする旋回関節であっても、２つのＤＯＦの運動を可能にするユニバーサル関節であっても、３つのＤＯＦの運動を可能にするボール関節であってもよい。用具取り付け機構は、鋸ブレードを有する外科手術鋸１０４０に接続されるように構成される。外科手術鋸１０４０は、切断するために鋸ブレードを振幅させるように構成され得る。第１および第２の機構は、作業面と平行になるように鋸ブレードの切断面を制約するように構成され得る。旋回関節は、好ましくは、受動的なエンドエフェクタが、鋸ブレードの運動を切断面に制約するように構成される場合、平面状の機構を接続するために使用され得る。

用具取り付け機構は、ねじ、ナットおよびボルト、クランプ、ラッチ、接合、圧入嵌合、または磁石を含み得るが、これらに限定されない、様々な機構を介して、外科手術鋸１０４０に接続され得る。いくつかの実施形態では、動的基準アレイ５２は、受動的なエンドエフェクタ１０００、例えば、用具取り付け機構に取り付けられ、かつ／または外科手術鋸１０４０に取り付けられる。本明細書では「ＤＲＡ」および「基準配列」とも呼ばれる動的基準配列は、手術室内で従事者が装着する１つ以上のＸＲヘッドセット、エンドエフェクタ、外科手術ロボット、ナビゲート式外科処置における外科ツール、および患者の解剖学的構造体（例えば、骨）上に配置または形成され得る剛体、マーカ、または他の兆候であり得る。カメラ追跡システム構成要素６または他の３Ｄ位置特定システムと組み合わせたコンピュータプラットフォーム９１０は、ＤＲＡの姿勢（例えば、位置および回転方向）をリアルタイムで追跡するように構成されている。ＤＲＡは、図示されたボールの配置など、基準を含み得る。ＤＲＡの３Ｄ座標のこの追跡により、外科手術システム２は、図５の患者５０の目標の解剖学的構造に関連する任意の多次元空間におけるＤＲＡの姿勢を判定することができる。

図１に示されるように、光表示器２８は、ＳＣＡＲＡ ２４の頂部上に位置決めされることができる。光表示器２８は、外科手術システム２がその時働いている「状態」を示すように、任意のタイプの光として照らすことができる。実施形態によっては、光は、光表示器２８の周りに環を形成し得る、ＬＥＤ電球によって生み出される。光表示器２８は、光表示器２８の全体にわたり光を輝かせることができる完全透過性の材料から成り得る。光表示器２８は、下部ディスプレイ支持体３０に取り付けられ得る。下部ディスプレイ支持体３０は、図２に示されるように、オペレータが、適切ないずれの場所にもディスプレイ３４をうまく移動させるのを可能にし得る。下部ディスプレイ支持体３０は、任意の適切な機構によって光表示器２８に取り付けることができる。実施形態によっては、下部ディスプレイ支持体３０は、光表示器２８を中心として回転し得るか、または光表示器に堅固に取り付けられ得る。上部ディスプレイ支持体３２は、任意の好適な機構によって下部ディスプレイ支持体３０に取り付けられることができる。

いくつかの実施形態では、タブレットをディスプレイ３４と併せて、および／またはディスプレイ３４なしで使用することができる。タブレットは、ディスプレイ３４の代わりに、上部ディスプレイ支持体３２上に配置され得、医療手術中、上部ディスプレイ支持体３２から取り外し可能であり得る。さらに、タブレットは、ディスプレイ３４と通信することができる。タブレットは、任意の適切な無線接続および／または有線接続によって、外科手術ロボット４に接続することが可能であり得る。実施形態によっては、タブレットは、医療手術中、外科手術システム２をプログラムし、かつ／または制御することが可能であり得る。タブレットで外科手術システム２を制御する際、すべての入力コマンドおよび出力コマンドがディスプレイ３４上に再現され得る。タブレットの使用により、オペレータは、患者５０の周りで動くかつ／または外科手術ロボット４に移動する必要なく外科手術ロボット４を巧みに操ることができる。

図３Ａおよび５に示されるように、カメラ追跡システム構成要素６は、有線または無線の通信ネットワークを通して外科手術ロボット４と連動して働く。図１、３、および５を参照すると、カメラ追跡システム構成要素６は、外科手術ロボット４と同様の構成要素をいくつか含み得る。例えば、カメラ本体３６は、ロボット本体８に見られる機能性をもたらすことができる。ロボット本体８は、カメラ４６が据え付けられる補助追跡バーをもたらすことができる。ロボット本体８内の構造もまた、カメラ追跡システム構成要素６を働かせるのに使用される、電子機器、通信デバイス、および電力源に支持を与えることができる。カメラ本体３６は、ロボット本体８と同じさ材料で作られている可能性がある。カメラ追跡システム構成要素６は、無線および／または有線のネットワークによってＸＲヘッドセット、タブレット、および／またはディスプレイ３４と直接通信して、ＸＲヘッドセット、タブレット、および／またはディスプレイ３４がカメラ追跡システム構成要素６の機能を制御することを可能にすることができる。

カメラ本体３６は、カメラ基部３８によって支持される。カメラ基部３８は、ロボット基部１０として機能し得る。図１の実施形態では、カメラ基部３８は、ロボット基部１０よりも幅が広くなっている可能性がある。カメラ基部３８の幅は、カメラ追跡システム構成要素６が外科手術ロボット４と接続するのを可能にし得る。図１に示されるように、カメラ基部３８の幅は、外側ロボット基部１０を固定するのに十分に広くすることができる。カメラ追跡システム構成要素６と外科手術ロボット４とが接続されているとき、カメラ基部３８の追加の幅は、外科手術システム２の追加の操作性と外科手術システム２の支持を可能にすることができる。

ロボット基部１０と同様に、複数の動力付き車輪１２がカメラ基部３８に取り付けられることができる。動力付き車輪１２は、ロボット基部１０および動力付き車輪１２の働きと同様に、カメラ追跡システム構成要素６が患者５０に対して固定された向きを安定化し、水平にするかまたはそれを設定するのを可能にし得る。この安定化により、カメラ追跡システム構成要素６が医療処置中に動くのを防ぐことができ、補助追跡バー上のカメラ４６が、ＸＲヘッドセットおよび／または外科手術ロボット４に接続されたＤＲＡの軌跡を見失わないように、かつ／または図３Ａおよび５に示されるような指示範囲５６内の解剖学的構造体５４および／またはツール５８に接続された１つ以上のＤＲＡ ５２の軌跡を見失わないようにすることができる。追跡のこの安定性および維持は、カメラ追跡システム構成要素６と事実上働く外科手術ロボット４の能力を高める。さらに、幅広カメラ基部３８は、カメラ追跡システム構成要素６にさらなる支持を与えることができる。具体的には、図３Ａおよび図５に示されるように、幅広のカメラ基部３８により、カメラ４６が患者の上に配設されたときに、カメラ追跡システム構成要素６が転倒するのを防止することができる。

カメラ伸縮式支持体４０は、補助追跡バー上のカメラ４６を支持することができる。実施形態によっては、伸縮式支持体４０は、垂直方向にカメラ４６を上げるまたは下げることができる。カメラハンドル４８が、カメラ伸縮式支持体４０の適切ないずれの場所にも取り付けられ、オペレータが、医療手術の前に、カメラ追跡システム構成要素６を予定の位置に動かすことを可能にするように構成され得る。実施形態によっては、カメラハンドル４８は、カメラ伸縮式支持体４０を上げ下げするのに使用される。カメラハンドル４８は、ボタン、スイッチ、レバー、および／またはそれらの任意の組み合わせの押し下げによって、カメラ伸縮式支持体４０の上昇および下降を実施することができる。

下部カメラ支持アーム４２は、任意の好適な場所でカメラ伸縮式支持体４０に取り付けることができ、実施形態では、図１に示されるように、下部カメラ支持アーム４２は、伸縮式支持体４０の周りで３６０度回転することができる。この自由回転により、オペレータは、適切ないずれの場所にでもカメラ４６を位置付けることができる。下部カメラ支持アーム４２は、任意の好適な機構によって伸縮式支持体４０に接続することができる。下部カメラ支持アーム４２を使用して、カメラ４６に支持を与えることができる。カメラ４６は、任意の適切な機構によって下部カメラ支持アーム４２に取り付けられ得る。カメラ４６は、カメラ４６と下部カメラ支持アーム４２との間の取り付け個所でいずれの方向にも枢動することができる。実施形態では、湾曲レール４４は、下部カメラ支持アーム４２上に配設されることができる。

湾曲レール４４は、下部カメラ支持アーム４２上の任意の好適な場所に配設されることができる。図３Ａに示されるように、湾曲レール４４は、任意の好適な機構によって下部カメラ支持アーム４２に取り付けることができる。湾曲レール４４は、適切ないずれの形状であってもよく、適切な形状は、三日月形、円形、卵形、楕円形、および／またはそれらの任意の組み合わせであり得る。カメラ４６は、湾曲レール４４に沿って移動可能に配置され得る。カメラ４６は、例えば、ローラ、ブラケット、ブレース、モータ、および／またはそれらの任意の組み合わせによって湾曲レール４４に取り付けることができる。モータおよびローラは、図示されていないが、湾曲レール４４に沿ってカメラ４６を動かすのに使用され得る。図３Ａに示されるように、医療処置中、ある物体により、カメラ４６が追跡される１つ以上のＤＲＡを見るのを妨げられる場合、モータが、これに反応して、湾曲レール４４に沿ってカメラ４６を動かすことができる。このモータ駆動式動きにより、カメラ４６は、カメラ追跡システム構成要素６を動かすことなく、物体によってもう邪魔されない新しい位置に移動することができる。カメラ４６が１つ以上の追跡対象ＤＲＡを見ることを妨げられている間、カメラ追跡システム構成要素６は、停止信号を、外科手術ロボット４、ＸＲヘッドセット、ディスプレイ３４、および／またはタブレットに送信することができる。停止信号は、カメラ４６が追跡対象ＤＲＡ ５２を再取得するかつ／またはオペレータにＸＲヘッドセットを装着するようかつ／またはディスプレイ３４および／またはタブレットを見るよう注意喚起することができるようになるまで、ＳＣＡＲＡ ２４が動かないようにすることができる。このＳＣＡＲＡ ２４は、カメラ追跡システムがＤＲＡの追跡を再開することができるようになるまで、基部および／またはエンドエフェクタカプラ２２のさらなる動きを止めることによって、停止信号の受信に応答するように構成され得る。

エンドエフェクタカプラ２２は、鞍関節と、接続された受動的なエンドエフェクタとの間に介在するロードセルを含み得る。ロードセルは、力を検出および測定するために使用される任意の好適な器具であり得る。いくつかの実施例では、ロードセルは、６軸ロードセル、３軸ロードセル、または単軸ロードセルであり得る。ロードセルを使用して、エンドエフェクタカプラ２２に加えられた力を追跡することができる。実施形態によっては、ロードセルは、複数のモータ８５０、８５１、８５２、８５３、および／または８５４と通信することができる。ロードセルが力を感知すると、加えられた力の量に関する情報がコントローラ８４６に分配され得る（図８）。コントローラ８４６は、ロードセルから力情報を取り出し、力情報をスイッチアルゴリズムで処理することができる。スイッチアルゴリズムは、コントローラ８４６によって使用されて、モータドライバ８４２を制御する。モータドライバ８４２は、モータのうちの１つ以上の動作を制御する。モータドライバ８４２は、特定のモータに、例えば、モータを通してロードセルによって測定された同じ程度の力を生み出すよう指示することができる。実施形態によっては、生み出される力は、コントローラ８４６によって指示される通りに、複数のモータ、例えば８５０〜８５４から来る可能性がある。さらに、モータドライバ８４２は、コントローラ８４６から入力を受信することができる。コントローラ８４６は、ロードセルによって感知された力の方向に関する情報をロードセルから受信することができる。コントローラ８４６は、この情報を、モーションコントローラアルゴリズムを使用して処理することができる。このアルゴリズムは、特定のモータドライバ８４２に情報を提供するのに使用され得る。力の方向を複製するために、コントローラ８４６は、特定のモータドライバ８４２を起動および／または起動解除することができる。コントローラ８４６は、１つ以上のモータ、例えば、８５０〜８５４のうちの１つ以上を制御して、ロードセルによって感知された力の方向に受動的なエンドエフェクタ１０００の運動を誘発することができる。この力制御型の運動により、オペレータはＳＣＡＲＡ ２４および受動的なエンドエフェクタ１０００を楽に、かつ／またはほとんど抵抗なく移動させることができる。受動的なエンドエフェクタ１０００の動きは、医療従事者が使用するために、受動的なエンドエフェクタ１０００を任意の好適な姿勢（すなわち、規定された三次元（３Ｄ）直交基準軸に対する場所および角度の向き）に位置決めするように実施され得る。

図３Ｂと図３Ｃは、図１の外科手術システムで使用され得る、または外科手術ロボットから独立して使用され得る、別のカメラ追跡システム構成要素６’の正面図と等角投影図を示す。例えば、カメラ追跡システム構成要素６’が、ロボットガイダンスの使用なしにナビゲート式外科手術を提供するのに使用され得る。図３Ｂおよび３Ｃのカメラ追跡システム構成要素６’と図３Ａのカメラ追跡システム構成要素６との違いのうちの１つは、図３Ｂおよび３Ｃのカメラ追跡システム構成要素６’がコンピュータプラットフォーム９１０を運ぶハウジングを含むことである。コンピュータプラットフォーム９１０は、ＤＲＡを追跡するカメラ追跡作業を行い、ディスプレイデバイス、例えばＸＲヘッドセットおよび／または他のディスプレイデバイスに外科ナビゲーション情報を提供する、ナビゲーション式外科手術を行い、また本明細書に開示されている他の計算演算を行うように構成され得る。したがって、コンピュータプラットフォーム９１０は、図１４の１つ以上のナビゲーションコンピュータなどのナビゲーションコンピュータを含むことができる。

図６は、医療手術に使用される図５の外科手術システムのコンポーネントのブロック図を示している。図６を参照すると、補助追跡バー上の追跡カメラ４６は、ナビゲーション視野６００を有し、ここで、患者に取り付けられた参照アレイ６０２の姿勢（例えば、位置および向き）、外科手術器具に取り付けられた参照アレイ６０４、およびロボットアーム２０が、追跡される。追跡カメラ４６は、以下に記載される動作を実行するように構成されたコンピュータプラットフォーム９１０を含む、図３Ｂおよび図３Ｃのカメラ追跡システム構成要素６’の一部とすることができる。参照アレイは、既知のパターンで光を反射することによって追跡を可能にし、既知のパターンがデコードされて、外科手術ロボット４の追跡サブシステムによってそれぞれの姿勢を判定する。患者の参照アレイ６０２と補助追跡バー上の追跡カメラ４６との間の視線が（例えば、医療従事者、器具などによって）遮断された場合、外科手術器具のさらなるナビゲーションを実行することができない可能性があり、応答通知は、ロボットアーム２０および外科手術ロボット４のさらなる移動を一時的に停止し、ディスプレイ３４に警告を表示し、および／または医療従事者に可聴警告を提供することができる。ディスプレイ３４は、外科医６１０および助手６１２がアクセス可能であるが、視認するには、患者から顔をそらし、眼の焦点を異なる距離および場所に変化させる必要がある。ナビゲーションソフトウェアは、外科医からの音声指示に基づいて、技術従事者６１４によって制御されることができる。

図７は、外科手術システム２のナビゲーション機能を使用するときに、外科手術ロボット４によって図５および図６のディスプレイ３４に表示されることができる様々な表示画面を示している。表示画面は、開発された外科手術計画に基づいて、および／または追跡される参照アレイの姿勢に基づいて、解剖学的構造に対して表示画面に位置決めされた器具のモデルのグラフィック表現がオーバーレイされた患者の放射線写真、外科的処置の異なる段階および仮想的に投影されたインプラントの寸法パラメータ（例えば、長さ、幅、および／または直径）を制御するための様々なユーザ選択可能なメニューを含むことができるが、これに限定されるものではない。

ナビゲートされる外科手術のために、外科手術の術前計画、例えば、インプラント配置、および計画された外科的処置中の１人または複数のユーザにナビゲーション情報を提供するためのコンピュータプラットフォーム９１０への計画の電子転送を可能にする、以下に記載される様々な処理コンポーネント（例えば、コンピュータプラットフォーム９１０）および関連付けられたソフトウェアが提供される。

ロボットナビゲーションのために、外科手術の術前計画、例えば、インプラント配置、および外科手術ロボット４への計画の電子転送を可能にする、以下に記載される様々な処理コンポーネント（例えば、コンピュータプラットフォーム９１０）および関連付けられたソフトウェアが提供される。外科手術ロボット４は、計画を使用して、ロボットアーム２０および接続されたエンドエフェクタ２６を誘導して、計画された外科的処置のステップのための患者の解剖学的構造に対する外科手術器具の目標姿勢を提供する。

以下の様々な実施形態は、外科医６１０、助手６１２、および／または他の医療従事者が着用できる１つ以上のＸＲヘッドセットを使用して、外科手術ロボット、カメラ追跡システム６／６’、および／または手術室の他の医療機器から情報を受信し、および／またはこれらに制御コマンドを提供するための改善されたユーザインターフェースを提供することを対象とする。

図８は、本開示のいくつかの実施形態にかかる、外科手術ロボット４のいくつかの電気的コンポーネントのブロック図を示している。図８を参照すると、ロードセル（図示せず）は、エンドエフェクタカプラ２２に加えられた力を追跡するように構成され得る。実施形態によっては、ロードセルは、複数のモータ８５０、８５１、８５２、８５３、および／または８５４と通信することができる。ロードセルが力を感知するに従って、加えられた力の程度に関する情報が、１つのスイッチアレイおよび／または複数のスイッチアレイからコントローラ８４６に配信され得る。コントローラ８４６は、ロードセルから力情報を取り出し、力情報をスイッチアルゴリズムで処理することができる。スイッチアルゴリズムは、モータドライバ８４２を制御するのにコントローラ８４６によって使用される。モータドライバ８４２は、モータ８５０、８５１、８５２、８５３、および８５４のうちの１つ以上の働きを制御する。モータドライバ８４２は、特定のモータに、例えば、モータを通してロードセルによって測定された同じ程度の力を生み出すよう指示することができる。実施形態によっては、生み出される力は、コントローラ８４６によって指示される通りに、複数のモータ、例えば８５０〜８５４から来る可能性がある。さらに、モータドライバ８４２は、コントローラ８４６から入力を受信することができる。コントローラ８４６は、ロードセルによって感知された力の方向に関する情報をロードセルから受信することができる。コントローラ８４６は、この情報を、モーションコントローラアルゴリズムを使用して処理することができる。このアルゴリズムは、特定のモータドライバ８４２に情報を提供するのに使用され得る。力の方向を複製するために、コントローラ８４６は、特定のモータドライバ８４２を起動および／または起動解除することができる。コントローラ８４６は、１つ以上のモータ、例えば８５０〜８５４のうちの１つ以上を制御して、ロードセルによって感知された力の方向にエンドエフェクタ２６の運動を誘起することができる。この力によって制御される運動により、オペレータは、ＳＣＡＲＡ ２４および受動的なエンドエフェクタ２６を楽に、および／またはほとんど抵抗なく移動させることができる。エンドエフェクタ２６の移動は、医療従事者が使用するために、エンドエフェクタ２６を任意の好適な姿勢（すなわち、規定された三次元（３Ｄ）直交基準軸に対する場所および角度の向き）に位置決めするように実行されることができる。

図５に最もよく例示されている起動アセンブリ６０は、エンドエフェクタカプラ２２を包むブレスレットの形態をなすことができる。起動アセンブリ６０は、ＳＣＡＲＡ ２４のいずれの部分にでも位置し得、エンドエフェクタカプラ２２の任意の部分が医療スタッフによって装着され得（また無線で通信する）、かつ／またはそれらの組み合わせであり得る。起動アセンブリ６０は、一次ボタンおよび二次ボタンを備えることができる。

一次ボタンを押し下げることにより、オペレータは、ＳＣＡＲＡ ２４およびエンドエフェクタカプラ２２を移動させることができ得る。ある実施形態によれば、所定位置に設定されると、ＳＣＡＲＡ ２４およびエンドエフェクタカプラ２２は、オペレータがＳＣＡＲＡ ２４およびエンドエフェクタカプラ２２を動かすように外科手術ロボット４をプログラムするまで動かないようになり得るか、または一次ボタンを使用して動かされる。例によっては、ＳＣＡＲＡ ２４およびエンドエフェクタカプラ２２がオペレータコマンドに応答するようになる前に、少なくとも２つの非隣接の一次起動スイッチの押下が必要となり得る。少なくとも２つの一次起動スイッチを押し下げることにより、医療処置中のＳＣＡＲＡ ２４およびエンドエフェクタカプラ２２の偶発的な移動を防止することができる。

一次ボタンによって起動されると、ロードセルは、オペレータ、すなわち、医療従事者によってエンドエフェクタカプラ２２に及ぼされる力の大きさおよび／または方向を測定することができる。この情報は、ＳＣＡＲＡ ２４およびエンドエフェクタカプラ２２を移動させるために使用されることができる、ＳＣＡＲＡ ２４内の１つ以上のモータ、例えば８５０〜８５４のうちの１つ以上に転送されることができる。ロードセルによって測定された力の大きさおよび方向に関する情報は、１つ以上のモータ、例えば８５０〜８５４のうちの１つ以上に、ロードセルによって感知されるのと同じ方向にＳＣＡＲＡ ２４およびエンドエフェクタカプラ２２を移動させることができる。この力制御型の動きにより、モータがＳＣＡＲＡ ２４およびエンドエフェクタカプラ２２を移動させるのと同時に、オペレータがＳＣＡＲＡ ２４およびエンドエフェクタカプラ２２を移動させるため、オペレータは、楽に、かつ大きな労力なしに、ＳＣＡＲＡ ２４およびエンドエフェクタカプラ２２を移動することが可能になり得る。

いくつかの例では、二次ボタンは、「選択」デバイスとしてオペレータによって使用されることができる。医療手術中、外科手術ロボット４は、ＸＲヘッドセット９２０、ディスプレイ３４および／または光表示器２８によって、医療スタッフに特定の状態を通知することができる。ＸＲヘッドセット９２０は、それぞれ、透明表示画面上に画像を表示して、透明表示画面を通して見ることができる実世界物体上に重ね合わせられる拡張現実画像を形成するように構成されている。医療スタッフは、機能、モードを選択するよう、かつ／または外科手術システム２の状態を見極めるよう、外科手術ロボット４によって促される可能性がある。二次ボタンを一回押すと、特定の機能、モード、および／またはＸＲヘッドセット９２０、ディスプレイ３４および／または光表示器２８を通して医療スタッフに伝えられる肯定応答情報を有効にすることができる。これに加えて、二次ボタンを素早く連続して複数回押し下げると、追加の機能、モードを起動し、および／またはＸＲヘッドセット（単数または複数）９２０、ディスプレイ３４、および／もしくは光表示器２８を介して医療従事者に伝達される情報を選択することができる。

図８をさらに参照すると、外科手術ロボット４の電気的コンポーネントは、プラットフォームサブシステム８０２、コンピュータサブシステム８２０、運動制御サブシステム８４０、および追跡サブシステム８３０を含む。プラットフォームサブシステム８０２は、バッテリ８０６、配電モジュール８０４、コネクタパネル８０８、および充電ステーション８１０を含む。コンピュータサブシステム８２０は、コンピュータ８２２、ディスプレイ８２４、およびスピーカ８２６を含む。運動制御サブシステム８４０は、ドライバ回路８４２、モータ８５０、８５１、８５２、８５３、８５４、安定化装置８５５、８５６、８５７、８５８、エンドエフェクタコネクタ８４４、およびコントローラ８４６を含む。追跡サブシステム８３０は、位置センサ８３２およびカメラコンバータ８３４を含む。外科手術ロボット４はまた、取り外し可能なフットペダル８８０、および取り外し可能なタブレットコンピュータ８９０を含むことができる。

入力電力は、配電モジュール８０４に提供されることができる電源を介して外科手術ロボット４に供給される。配電モジュール８０４は、入力電力を受け取り、外科手術ロボット４の他のモジュール、構成要素、およびサブシステムに提供される様々な電源電圧を起こすように構成されている。配電モジュール８０４は、例えば、モータ８５０〜８５４およびエンドエフェクタカプラ８４４に給電するために、コンピュータ８２２、ディスプレイ８２４、スピーカ８２６、ドライバ８４２などの他の構成要素に提供され得、またカメラコンバータ８３４および外科手術ロボット４用の他の構成要素に提供され得る、様々な電圧供給をコネクタパネル８０８に提供するように構成され得る。配電モジュール８０４はまた、配電モジュール８０４が入力電力から電力を受け取らない場合、一時的な電力源としての役割を果たすバッテリ８０６に接続され得る。他の場合には、配電モジュール８０４は、バッテリ８０６を充電するのに役立つ場合がある。

コネクタパネル８０８は、異なるデバイスおよびコンポーネントを外科手術ロボット４ならびに／または関連付けられたコンポーネントおよびモジュールに接続するのに役立つことができる。コネクタパネル８０８は、様々な構成要素からの線または接続を受け取る１つ以上のポートを含み得る。例えば、コネクタパネル８０８は、外科手術ロボット４を他の機器、フットペダル８８０を接続するポート、位置センサ８３２を含み得る追跡サブシステム８３０に接続するポート、カメラコンバータ８３４、およびＤＲＡ追跡カメラ８７０に接地させることができる接地端子ポートを備え得る。コネクタパネル８０８は、コンピュータ８２２などの他の構成要素へのＵＳＢ通信、イーサネット通信、ＨＤＭＩ通信を可能にする他のポートも含み得る。いくつかの実施形態に従えば、コネクタパネル８０８は、１つ以上のＸＲヘッドセット９２０を追跡サブシステム８３０および／またはコンピュータサブシステム８２０に動作可能に接続するための有線および／または無線インターフェースを含むことができる。

制御パネル８１６は、外科手術ロボット４の動作を制御し、および／またはオペレータが観察するための外科手術ロボット４からの情報を提供する、様々なボタンまたはインジケータを提供することができる。例えば、制御パネル８１６は、外科手術ロボット４の電源を入り切りするボタン、垂直柱１６を上げ下げするボタン、キャスタ１２に係合して外科手術ロボット４が物理的に動かないようにするように設計され得る安定化装置８５５〜８５８を上げ下げするボタンを含み得る。他のボタンは、すべてのモータ電源を取り外し、機械式ブレーキを掛けて、すべての動きが起こらないようにする可能性がある緊急時に、外科手術ロボット４を止めることができる。制御パネル８１６はまた、配線電力インジケータまたはバッテリ８０６の充電状態などの特定のシステムの状況をオペレータに通知するインジケータを有することができる。いくつかの実施形態によれば、１つ以上のＸＲヘッドセット９２０は、例えばコネクタパネル８０８を介して通信して、外科手術ロボット４の動作を制御し、および／またはＸＲヘッドセット９２０を装着している人による観察のために外科手術ロボット４によって生成された情報を受信および表示することができる。

コンピュータサブシステム８２０のコンピュータ８２２は、外科手術ロボット４の割り当てられた機能を動作させるためのオペレーティングシステムおよびソフトウェアを含む。コンピュータ８２２は、オペレータに情報を表示するために、他の構成要素（例えば、追跡サブシステム８３０、プラットフォームサブシステム８０２、および／または運動制御サブシステム８４０）からの情報を受信し、処理することができる。また、コンピュータサブシステム８２０は、オペレータにスピーカ８２６を通して出力を提供することができる。スピーカは、外科手術ロボットの一部、ＸＲヘッドセット９２０の一部、または外科手術システム２の別の構成要素内であり得る。ディスプレイ８２４は、図１および図２に示されるディスプレイ３４に対応することができる。

追跡サブシステム８３０は、位置センサ８３２、およびカメラコンバータ８３４を含むことができる。追跡サブシステム８３０は、図３のカメラ追跡システム構成要素６に対応し得る。ＤＲＡ追跡カメラ８７０は、ＤＲＡ５２の姿勢を確定するように、位置センサ８３２とともに働く。この追跡は、ＬＥＤまたは反射基準（マーカとも呼ばれる）などのＤＲＡ５２の能動的または受動的な要素の場所をそれぞれ追跡する赤外線または可視光技術の使用を含む、本開示に矛盾しない様式で行うことができる。

ＤＲＡ５２などのこれらのタイプのマーカを有する構造の場所、向き、および位置は、コンピュータ８２２に提供され、ディスプレイ８２４上でオペレータに示すことができる。例えば、図４および５に示されるように、ＤＲＡ５２を有するか、またはこの様式で追跡されるＤＲＡ５２を有するエンドエフェクタカプラ２２に接続されている、外科手術鋸１０４０（ナビゲーション空間とも称され得る）は、患者の解剖学的構造の三次元画像に関連してオペレータに示され得る。

追跡サブシステム８３０およびコンピュータサブシステム８２０の機能動作は、図３Ａおよび３Ｂのカメラ追跡システム構成要素６’によって運ばれ得る、コンピュータプラットフォーム９１０に含まれ得る。追跡サブシステム８３０は、追跡対象のＤＲＡの姿勢、例えば場所および角度向きを確定するように構成され得る。コンピュータプラットフォーム９１０は、確定された姿勢を使用して、予定の外科処置中に位置見当合わせされた患者画像および／または追跡対象の解剖学的構造体に対して追跡対象のツールのそれらの動きを誘導する、ナビゲーション情報をユーザに提供するように構成されている、ナビゲーションコントローラも含み得る。コンピュータプラットフォーム９１０は、図３Ｂおよび３Ｃのディスプレイ上に、かつ／または１つ以上のＸＲヘッドセット９２０に情報を表示することができる。コンピュータプラットフォーム９１０は、外科手術ロボットとともに使用される場合、コンピュータサブシステム８２０および図８の他のサブシステムと通信して、エンドエフェクタ２６の移動を制御するように構成されることができる。例えば、以下に説明するように、コンピュータプラットフォーム９１０は、表示されるサイズ、形状、色、および／または姿勢を有する、患者の解剖学的構造、外科手術器具、ユーザの手などの、１つ以上の追跡されるＤＲＡの判定された姿勢（単数または複数）に基づいて制御されるグラフィック表現を生成することができ、および表示されるそのグラフィック表現を動的に修正して、判定された姿勢の経時的な変化を追跡することができる。

運動制御サブシステム８４０は、垂直柱１６、上部アーム１８、下部アーム２０を物理的に移動させるか、またはエンドエフェクタカプラ２２を回転させるように構成されることができる。物理的な動きは、１つ以上のモータ８５０〜８５４の使用を通して行われ得る。例えば、モータ８５０は、垂直柱１６を垂直に上げるまたは下げるように構成され得る。モータ８５１は、図２に示されるように、垂直柱１６との係合点の周りに上部アーム１８を横方向に動かすように構成され得る。モータ８５２は、図２に示されるように、上部アーム１８との係合点の周りに下部アーム２０を横方向に動かすように構成され得る。モータ８５３および８５４は、三次元軸の周りに沿った並進の動きおよび回転をもたらすようにエンドエフェクタカプラ２２を動かすように構成され得る。図９に示されるコンピュータプラットフォーム９１０は、エンドエフェクタカプラ２２の移動を誘導するコントローラ８４６に制御入力を提供して、エンドエフェクタカプラに接続された受動的なエンドエフェクタを、計画された外科的処置中に手術される解剖学的構造に対して、計画された姿勢（すなわち、定義された３Ｄ直交基準軸に対する場所および角度の向き）で位置決めすることができる。運動制御サブシステム８４０は、統合された位置センサ（例えば、エンコーダ）を使用して、エンドエフェクタカプラ２２および／またはエンドエフェクタ２６の位置を測定するように構成されることができる。

図９は、本開示のいくつかの実施形態による、カメラ追跡システム構成要素６（図３Ａ）もしくは６’（図３Ｂ、図３Ｃ）に、かつ／または外科手術ロボット４に、運用上接続され得るコンピュータプラットフォーム９１０に接続された撮像デバイス（例えば、Ｃアーム、Ｏアームなど）を含む外科手術システムの構成要素のブロック図を示す。代替として、コンピュータプラットフォーム９１０によって果たされるとして本明細書に開示されている少なくともいくつかの働きは、追加としてまたは代替として、外科手術システムの構成要素によって果たされ得る。

図９を参照すると、コンピュータプラットフォーム９１０は、ディスプレイ９１２、少なくとも１つのプロセッサ回路９１４（簡潔にするためにプロセッサとも呼ばれる）、コンピュータ可読プログラムコード９１８を内包する少なくとも１つのメモリ回路９１６（簡潔にするためにメモリとも呼ばれる）、および少なくとも１つのネットワークインターフェース９０２（簡潔にするためにネットワークインターフェースとも呼ばれる）を含む。ディスプレイ９１２は、本開示のいくつかの実施形態による、ＸＲヘッドセット９２０の一部であり得る。ネットワークインターフェース９０２は、Ｃアーム撮像デバイス１０４、Ｏアーム撮像デバイス１０６、別の医療撮像デバイス、患者の医療画像が入っている画像データベース９５０、外科手術ロボット４の構成要素、および／または他の電子機器に接続するように構成され得る。

外科ロボット４とともに使用される場合、ディスプレイ９１２は、図２のディスプレイ３４および／もしくは図８のタブレット８９０、ならびに／または外科手術ロボット４に動作可能に接続されているＸＲヘッドセット９２０に対応し得、ネットワークインターフェース９０２は、図８のプラットフォームネットワークインターフェース８１２に対応し得、プロセッサ９１４は、図８のコンピュータ８２２に対応し得る。ＸＲヘッドセット９２０のネットワークインターフェース９０２は、有線ネットワーク、例えば、シンワイヤＥｔｈｅｒｎｅｔを介して、および／または１つ以上の無線通信プロトコル、例えば、ＷＬＡＮ、３ＧＰＰ ４Ｇおよび／または５Ｇ（新無線）セルラー通信規格などに従って無線ＲＦ送受信リンクを介して通信するように構成されることができる。

プロセッサ９１４は、汎用および／または専用プロセッサ、例えば、マイクロプロセッサおよび／またはデジタル信号プロセッサなどの１つ以上のデータ処理回路を含むことができる。プロセッサ９１４は、メモリ９１６内のコンピュータ可読プログラムコード９１８を実行して、外科手術計画立案、ナビゲート式外科手術、および／またはロボット型外科手術で行われるとして本明細書に記載の動作の一部またはすべてを含み得る動作を行うように構成されている。

プロセッサ９１４は、撮像デバイス１０４および１０６のうちの一方から、および／またはネットワークインターフェース９０２を介して画像データベース９５０から受信された骨の画像をディスプレイデバイス９１２に表示するように動作し得る。プロセッサ９１４は、計画された外科手術切断のためにディスプレイ９１２上の場所を選択するオペレータタッチによって、または計画された外科手術切断の場所を規定するためにマウスベースのカーソルを使用することなどによって、１つ以上の画像で示される解剖学的構造、すなわち、１つ以上の骨が切断される場所のオペレータの規定を受信する。

コンピュータプラットフォーム９１０は、外科手術計画立案機能性を提供するように構成され得る。プロセッサ９１４は、撮像デバイス１０４および１０６のうちの一方から、かつ／またはネットワークインターフェース９０２を通して画像データベース９５０から受信した解剖学的構造体、例えば椎骨の画像をディスプレイデバイス９１２上にかつ／またはＸＲヘッドセット９２０上に表示するように動作し得る。プロセッサ９１４は、オペレータタッチが予定の処置対象のディスプレイ９１２上の場所を選択することによって、またはマウスベースのカーソルを使用して予定の処置対象の場所を定義することによってなど、１つ以上の画像に示される解剖学的構造体が、外科処置、例えばねじ配置を有する場所のオペレータの定義を受信する。画像がＸＲヘッドセット９２０に表示される場合、ＸＲヘッドセットは、メニュー項目間の選択を制御するのに、かつ／または以下でさらに詳細に説明するように、ＸＲヘッドセット９２０上に物体がどのように表示されるかを制御するのに使用され得る、装着者によって形成されたジェスチャベースのコマンドで感知するように、かつ／または装着者によって発せられた音声ベースのコマンドを感知するように構成され得る。

コンピュータプラットフォーム９１０は、股関節の中心、角度の中心、天然の目印（例えば、トランス上顆線、ホワイトサイド線、後顆線など）などを決定する様々な角度の測定のような、膝の外科手術に特に有用であり得る生体構造の測定を可能にするように構成されることができる。いくつかの測定は、自動とすることができる一方で、いくつかの他の測定は、人間の入力または支援を伴う。このコンピュータプラットフォーム９１０により、オペレータは、サイズおよび一致度の選択を含む、患者のための正しいインプラントの選択が可能になり得る。以下でさらに説明するように、ＭＬガイダンスシステム１２２０（図１２）は、術前計画中および外科手術計画の術中外科的実行中にユーザにガイダンスを提供する。ＭＬガイダンスシステムにより、インプラントの自動または半自動（人間の入力を含む）選択と外科手術計画の生成が可能になる。

外科手術計画コンピュータ９１０は、ＣＴ画像または他の医療画像のための自動または半自動セグメント化（画像処理）を可能にする。患者の外科手術計画は、外科手術ロボット８００による検索のために中央データベース１２１０（図１２）に記憶され得る。外科手術中、外科医は、コンピュータ画面（例えば、タッチスクリーン）または例えば、頭部装着型ディスプレイを介した拡張現実の相互作用を使用して、どの切断（例えば、後部大腿骨、近位脛骨など）を行うかを選択する。外科手術ロボット４は、計画された切断の目標面が外科手術鋸１０４０とロボットアーム２０とを相互接続する受動的なエンドエフェクタの作業空間内に最適に配置されるように、外科手術鋸１０４０を計画された位置まで自動的に移動させることができる。

例えば、ＴＫＡ中に、外科医は、コンピュータ画面（例えば、タッチ画面）または例えばＸＲヘッドセット９２０を介した拡張現実（ＸＲ）インタラクション（例えば、ハンドジェスチャベースのコマンドおよび／またはボイスベースのコマンド）を使用して、どの切断を作成するか（例えば、後部大腿骨、近位脛骨など）を選択することができる。コンピュータプラットフォーム９１０は、外科処置を行うのに、外科医に視覚的ガイダンスを提供するナビゲーション情報を生成することができる。外科手術ロボット４とともに使用される場合、コンピュータプラットフォーム９１０は、外科ツールが目標場所と位置が揃い、解剖学的構造体に対して外科処置を行うように、外科手術ロボット４がエンドエフェクタ２６を目標姿勢に自動的または半自動的に動かすのを可能にするガイダンスを提供することができる。

いくつかの実施形態では、コンピュータプラットフォーム９１０は、２つのＤＲＡを使用して、１つは患者の脛骨、もう１つは患者の大腿骨に関して、患者の解剖学的位置を追跡することができる。プラットフォーム９００は、位置合わせおよび確認のための標準のナビゲート器具（例えば、脊椎外科手術のためにＧｌｏｂｕｓ ＥｘｃｅｌｓｉｕｓＧＰＳシステムで使用されるものと同様のポインタ）を使用することができる。追跡された解剖学的形態に関連してＤＲＡの動きを検出することができるＤＲＡを使用することもできる。

膝の外科手術における特有の困難は、膝のインプラントの位置をどのように計画するかであり、それを、多くの外科医は、３Ｄの解剖学的形態の２Ｄ表現であるコンピュータ画面で行うため苦労している。システム９００は、ＸＲヘッドセット９２０を使用して、実際の患者の膝にオーバーレイされる３次元（３Ｄ）コンピュータ生成表現を表示することによって、この問題に対処することが可能であり得る。コンピュータ生成表現は、コンピュータプラットフォーム９１０のガイダンスの下、ディスプレイ画面上に互いに対して拡大縮小され、姿勢が決められ、そして姿勢はＸＲヘッドセット９２０を通して見ながら外科医によって巧みに操作され得る。外科医は、例えば、ＸＲヘッドセット９２０によって感知されるハンドジェスチャベースのコマンドおよび／または音声ベースのコマンドを使用して、解剖学的構造体、移植片、外科ツールなどの表示されたコンピュータ生成表現を巧みに操作することができる。

例えば、術前段階で外科医は、仮想インプラント上に表示された仮想ハンドルを見ることができ、仮想ハンドルを巧みに操作し（例えば、つかんで、動かし）、仮想インプラントを望ましい姿勢に動かし、患者の膝または他の解剖学的構造のグラフィカル表現に対して予定のインプラント配置を調整することができる。その後、外科手術中に、コンピュータプラットフォーム９１０は、インプラントを挿入するための外科手術計画により正確に従い、および／または膝に対して別の外科処置を行う外科医の能力を促進するナビゲーション情報を、ＸＲヘッドセット９２０を通して表示することができる。外科処置が骨除去を伴う場合、骨除去の進行、例えば切り込みの深さが、ＸＲヘッドセット９２０を介してリアルタイムで表示され得る。ＸＲヘッドセット９２０を介して表示されることができる他の特徴として、関節運動の範囲に沿った間隙または靭帯のバランス、関節運動の範囲に沿ったインプラントの接触線、色または他のグラフィックレンダリングによる靭帯の緊張および／または弛緩などを挙げることができるが、これらに限定されるものではない。

実施形態によっては、コンピュータプラットフォーム９１０は、標準外科ツールおよび／または移植片、例えば、後方安定化移植片および十字型保持移植片、セメント固定およびセメントレス移植片、例えば、膝関節および／または股関節の全置換または部分置換、および／または外傷に関連した外科手術用の改正システムの使用を計画することを可能にすることができる。

コンピュータプラットフォーム９１０は、解剖学的構造を切断するためにオペレータによって選択された場所で、表示された解剖学的構造と交差する１つ以上の切断面をグラフィカルに例示することができる。コンピュータプラットフォーム９１０はまた、外科手術鋸ブレードの切断面と目標面とを一致させて、オペレータが規定された切断を実施するように、エンドエフェクタカプラ２２を位置決めしなければならない角度の向きおよび場所の１つ以上のセットを決定し、それらの角度の向きおよび場所のセットを外科手術計画データ構造内のデータとして記憶する。コンピュータプラットフォーム９１０は、受動的なエンドエフェクタの用具取り付け機構の動きの既知の範囲を使用して、ロボットアーム２０に取り付けられたエンドエフェクタカプラ２２を位置決めする必要がある場所を決定する。

外科手術ロボット８００のコンピュータサブシステム８２０は、外科手術計画データ構造からのデータ、ならびに切断される解剖学的構造の現在の姿勢を示し、受動的なエンドエフェクタおよび／またはＤＲＡを介して追跡された外科手術鋸の現在の姿勢を示すカメラ追跡システム構成要素６からの情報を受信する。コンピュータサブシステム８２０は、解剖学的構造が切断される場所を定義する外科手術計画に基づいて、および解剖学的構造の姿勢に基づいて、目標面の姿勢を決定する。コンピュータサブシステム８２０は、目標面の姿勢と外科手術鋸の姿勢との比較に基づいて操縦情報を生成する。操縦情報は、鋸ブレードの切断面と目標面とが一致し、鋸ブレードが、受動的なエンドエフェクタの用具取り付け機構の動きの範囲内にある、切断される解剖学的構造からの距離に位置決めされるように、受動的なエンドエフェクタを移動させる必要がある場所を示す。

上で説明されるように、外科手術ロボットは、ロボット基部と、ロボット基部に接続されたロボットアームと、ロボット基部に対してロボットアームを移動させるように動作可能に接続された少なくとも１つのモータと、を含む。外科手術ロボットはまた、少なくとも１つのモータに接続され、動作を実施するように構成されている、少なくとも１つのコントローラ、例えば、コンピュータサブシステム８２０および運動制御サブシステム８４０を含む。

図１０および１１に関して以下でさらに詳細に説明されるように、受動的なエンドエフェクタは、ロボットアームの起動アセンブリに取り付けられるように構成された基部と、第１の機構と、第２の機構と、を含む。第１の機構は、基部への回転可能な接続部と用具取り付け機構への回転可能な接続部との間に延在する。第２の機構は、基部への回転可能な接続部と用具取り付け機構への回転可能な接続部との間に延在する。第１および第２の機構は、回転可能な接続部を中心として旋回し、用具取り付け機構の動きを作業面内の動きの範囲に制約するように構成され得る。回転可能な接続部は、１つの自由度（ＤＯＦ）の運動を可能にする旋回関節であっても、２つのＤＯＦの運動を可能にするユニバーサル関節であっても、３つのＤＯＦの運動を可能にするボール関節であってもよい。用具取り付け機構は、切断用の鋸ブレードを含む外科手術鋸に接続するように構成される。第１および第２の機構は、作業面と平行になるように鋸ブレードの切断面を制約するように構成され得る。

いくつかの実施形態では、外科手術ロボットの少なくとも１つのコントローラによって実施される動作には、鋸ブレードの切断面と目標面とが一致し、鋸ブレードが、受動的なエンドエフェクタの用具取り付け機構の動きの範囲内にある、切断される解剖学的構造からの距離に位置決めされるように、操縦情報に基づいて少なくとも１つのモータの動きを制御して、受動的なエンドエフェクタを再位置決めすることも含まれる。操縦情報は、外科手術鋸のオペレータの動きを誘導するように表示されてもよいし、かつ／または外科手術鋸を自動的に移動させるように少なくとも１つのコントローラによって使用されてもよい。

一実施形態では、外科手術ロボットの少なくとも１つのコントローラによって実施される動作には、鋸ブレードの切断面と目標面とが一致し、鋸ブレードが、受動的なエンドエフェクタの用具取り付け機構の動きの範囲内にある、切断される解剖学的構造からの距離に位置決めされるように、操縦情報を表示用にディスプレイデバイスに提供して、受動的なエンドエフェクタのオペレータの動きを誘導することも含まれる。

例えば、操縦情報は、シースルーディスプレイ画面に画像を投影し、シースルーディスプレイ画面を介して視認可能な実世界の物体にオーバーレイされるＸＲ画像を形成する、ＸＲヘッドセット９２０上に表示され得る。本動作は、骨にオーバーレイされた姿勢と、それらの間の相対的な向きとを有する目標面のグラフィック表現を表示することができ、骨をどのように切断するかを計画するための外科手術計画に対応する。本動作は、代替的にまたは追加的に、鋸ブレードの切断面のグラフィック表現を表示することができ、それにより、オペレータは、切断面と、骨を切断するための計画された目標面とをより容易に一致させることができる。それによって、オペレータは、鋸ブレードの切断面と目標面とを一致させる動きを視覚的に監視および実施することができ、それにより、鋸ブレードは、骨に対して計画された姿勢で、かつ受動的なエンドエフェクタの用具取り付け機構の動きの範囲内に位置決めされる。

自動撮像システムを外科手術計画コンピュータ９１０および／または外科手術システム２と併せて使用して、患者の術前、術中、術後、および／またはリアルタイムの画像データを取得することができる。いくつかの実施形態では、自動撮像システムは、Ｃ−ａｒｍ撮像デバイスまたはＯ−ａｒｍ（登録商標）である。（Ｏ−ａｒｍ（登録商標）は、米国コロラド州ルイビルに事業所があるＭｅｄｔｒｏｎｉｃ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ，Ｉｎｃ．が著作権を所有している）Ｘ線システムで必要とされ得る、患者の頻繁な手動による再位置決めを必要とすることなく、いくつかの異なる位置から患者のＸ線を撮影することが望ましい場合がある。Ｃ−ａｒｍのＸ線診断機器は、頻繁な手動による再位置決めの問題を解決することができ、外科手術および他の介在する処置の医療分野でよく知られている場合がある。Ｃ−ａｒｍは、「Ｃ」形状の対向する遠位端で終端する細長いＣ形状の部材を含む。Ｃ形状の部材は、Ｘ線源および画像受信器に取り付けられている。アームのＣ−ａｒｍ内の空間は、Ｘ線支持構造体からの干渉が実質的にない状態で医師が患者に付き添う余地を提供する。

Ｃ−ａｒｍは、２つの自由度でのアームの回転運動を可能にするように（すなわち、球面運動での２つの直角軸を中心として）据え付けられている。Ｃ−ａｒｍは、Ｘ線支持構造体にスライド可能に据え付けられ、これにより、Ｃ−ａｒｍの曲率中心を中心とした周回回転運動が可能になり、Ｘ線源および画像受信器を垂直方向にかつ／または水平方向に選択的に向けるのを可能にすることができる。Ｃ−ａｒｍはまた、横方向（すなわち、患者の幅および長さの両方に対するＸ線源および画像受信器の選択的に調節可能な位置付けを可能にする周回方向に対して直角の方向）に回転可能であり得る。Ｃ−ａｒｍ装置の球面回転の態様により、医師は、撮像されている特定の解剖学的条件に関して確定された通りに最適な角度で患者のＸ線写真を撮ることができる。

Ｏ−ａｒｍ（登録商標）は、示されていない画像取り込み部分を収めることができるガントリハウジングを含む。画像取り込み部分は、Ｘ線源および／またはＸ線放出部分と、Ｘ線受光および／または画像受信部分と、を含み、これらは、互いに約１８０度離れて配設され、画像取り込み部分の軌道に対してロータ上に据え付けられ得る。画像捕捉部分は、画像取得中に３６０度回転するように動作可能であってもよい。画像取り込み部分は、中心点および／または軸を中心として回転することができ、患者の画像データが複数の方向から、または複数の平面で取得されることを可能にする。

ガントリハウジングを備えたＯ−ａｒｍ（登録商標）は、撮像される物体の周りに位置付けるための中央開口と、ガントリハウジングの内部を中心に回転可能である放射線源と、を有し、放射線源は、複数の異なる投射角から放射線を投射するように適合され得る。検出器システムは、投射角ごとに放射線を検出して、物体画像を複数の投射平面から擬似同時的に取得するように適合されている。ガントリは、カンチレバー様式で、車輪を備えた車輪付き移動式カートなどの支持構造Ｏ−ａｒｍ（登録商標）支持構造体に取り付けられ得る。位置付けユニットは、好ましくはコンピュータ化された運動制御システムの制御下で、ガントリを予定の位置および向きに並進させかつ／または傾斜させる。ガントリは、ガントリ上で互いに対向して配設された供給源と検出器とを含み得る。供給源および検出器は、供給源および検出器を互いに協調する状態でガントリの内部を中心として回転させることができるモータ付きロータに固定され得る。供給源は、ガントリの内側に位置する目標物体の多平面撮像のために、部分的および／または完全３６０度の回転にわたって複数の位置および向きでパルス化され得る。ガントリは、ロータが回転するに従ってロータを誘導するためのレールおよび軸受けシステムをさらに備え得、このシステムは、供給源および検出器を担持することができる。Ｏ−ａｒｍ（登録商標）およびＣ−ａｒｍの両方および／またはいずれかを自動撮像システムとして使用して、患者をスキャンし、情報を外科手術システム２に送信することができる。

自動撮像システムによってキャプチャされた画像は、外科手術計画コンピュータ９１０、外科手術ロボット８００、および／または外科手術システム２の別の構成要素のディスプレイデバイスに表示され得る。

ここで、外科手術システムで使用するように構成される受動的なエンドエフェクタの様々な実施形態を、図１０および１１の文脈において記載する。

以下でさらに詳細に説明されるように、図１０および１１に例示される様々な受動的なエンドエフェクタは各々、基部、第１のプレーナ機構、および第２のプレーナ機構を含む。基部は、外科手術ロボットによって位置決めされるロボットアーム（例えば、図１および２のロボットアーム１８）のエンドエフェクタカプラ（例えば、図４および５のエンドエフェクタカプラ２２）に取り付けられるように構成される。様々なクランプ機構を使用して、基部をエンドエフェクタカプラにしっかりと取り付け、バックラッシュを取り除き、好適な剛性を確保することができる。第１の機構は、２つの基部への回転可能な接続部と用具取り付け機構への回転可能な接続部との間に延在する。第２の機構は、基部への回転可能な接続部と用具取り付け機構への回転可能な接続部との間に延在する。第１および第２の機構は、回転可能な接続部を中心として旋回する。回転可能な接続部は、１つの自由度（ＤＯＦ）の運動を可能にする旋回関節であっても、２つのＤＯＦの運動を可能にするユニバーサル関節であっても、３つのＤＯＦの運動を可能にするボール関節であってもよい。旋回関節を使用する場合、第１および第２の機構は、用具取り付け機構の動きを作業面内の動きの範囲に制約するように構成され得る。用具取り付け機構は、切断するために発振するように構成される鋸ブレードを有する外科手術鋸に接続するように構成される。第１および第２の機構は、例えば、１つのＤＯＦの運動を有する旋回関節を介して、作業面と平行になるように鋸ブレードの切断面を制約するように構成され得る。用具取り付け機構は、ねじ、ナットおよびボルト、クランプ、ラッチ、接合、圧入嵌合、または磁石を含み得るが、これらに限定されない、様々な機構を介して、外科手術鋸に接続され得る。ＤＲＡを用具取り付け機構または外科手術鋸に接続して、カメラ追跡システム６（図３）による鋸ブレードの姿勢の追跡を可能にすることができる。

上で説明されるように、外科手術システム（例えば、図１および２の外科手術システム２）は、外科手術ロボット（例えば、図１および２の外科手術ロボット４）と、鋸ブレードによって切断される解剖学的構造の姿勢を決定し、鋸ブレードの姿勢を決定するように構成される追跡システム（例えば、図１および３のカメラ追跡システム６）と、を含む。外科手術ロボットは、ロボット基部と、ロボット基部に回転可能に接続され、受動的なエンドエフェクタを位置決めするように構成されたロボットアームと、を含む。少なくとも１つのモータは、ロボット基部に対してロボットアームを移動させるように動作可能に接続されている。少なくとも１つのコントローラは、少なくとも１つのモータに接続され、かつ解剖学的構造が切断される場所を規定する外科手術計画と、解剖学的構造の姿勢とに基づいて、目標面の姿勢を決定することを含む、動作を実施するように構成されており、外科手術計画は、オペレータ、例えば、外科医または他の外科手術人員からの入力に基づいて、図９の外科手術計画コンピュータ９１０によって生み出され得る。本動作は、目標面の姿勢と外科手術鋸の姿勢との比較に基づいて操縦情報を生み出すことをさらに含む。操縦情報は、鋸ブレードの切断面と目標面とが一致するように、受動的なエンドエフェクタの作業面を位置決めするために、受動的なエンドエフェクタを移動させる必要がある場所を示す。

いくつかのさらなる実施形態では、少なくとも１つのコントローラによって実施される動作には、鋸ブレードの切断面と目標面とが一致し、鋸ブレードが、受動的なエンドエフェクタの用具取り付け機構の動きの範囲内にある、切断される解剖学的構造からの距離に位置決めされるように、操縦情報に基づいて少なくとも１つのモータの動きを制御して、受動的なエンドエフェクタを再位置決めすることもさらに含まれる。

本動作には、鋸ブレードの切断面と目標面とが一致し、鋸ブレードが、受動的なエンドエフェクタの用具取り付け機構の動きの範囲内にある、切断される解剖学的構造からの距離に位置決めされるように、操縦情報を表示用にディスプレイデバイスに提供して、受動的なエンドエフェクタのオペレータの動きを誘導することが含まれ得る。

上で説明されるように、いくつかの外科手術システムは、外科医、診療看護師、および／または外科手術処置を支援する他の人物が着用することができる頭部装着型ディスプレイデバイスを含み得る。外科手術システムは、着用者が受動的なエンドエフェクタをより正確に位置決めすること、および／または鋸ブレードと、解剖学的構造上の計画された場所を切断するための目標面とが一致した状態で、受動的なエンドエフェクタが正確に位置決めされたことを確認することを可能にする情報を表示することができる。ディスプレイデバイスに操縦情報を提供する動作には、鋸ブレードの切断面と目標面とが一致し、鋸ブレードが、受動的なエンドエフェクタの用具取り付け機構の動きの範囲内にある、解剖学的構造からの距離に位置決めされるように、切断される解剖学的構造上のオーバーレイとして操縦情報を表示するシースルーディスプレイ画面を有する頭部装着型ディスプレイデバイスへの表示用に操縦情報を構成して、受動的なエンドエフェクタのオペレータの動きを誘導することが含まれ得る。

頭部装着型ディスプレイデバイスへの表示用に操縦情報を構成する動作には、切断される解剖学的構造に係留され、それと一致したオーバーレイとして表示される目標面のグラフィック表現を生み出すことと、鋸ブレードに係留され、それと一致したオーバーレイとして表示される鋸ブレードの切断面の別のグラフィック表現を生み出すことと、が含まれ得る。それによって、着用者は、外科手術鋸を移動させて、グラフィカルにレンダリングされた目標面とグラフィカルにレンダリングされた切断面との間に視覚的に観察された一致を提供することができる。

頭部装着型ディスプレイデバイス上への表示用に操縦情報を構成する動作には、切断されている解剖学的構造のグラフィック表現内に、鋸ブレードによって行われた切断の深さのグラフィック表現を生み出すことが含まれ得る。したがって、着用者は、切断が組織または他の構造によって妨げられていることを直接観察しているにもかかわらず、鋸ブレードがどのように骨を貫いて切断しているかをよりよく監視するために、切断の深さのグラフィック表現を使用することができる。

追跡システムは、追跡マーカ、例えば、解剖学的構造に取り付けられたＤＲＡの姿勢を決定することに基づいて、鋸ブレードによって切断される解剖学的構造の姿勢を決定するように構成され得、外科手術鋸および受動的なエンドエフェクタのうちの少なくとも１つに接続された追跡マーカの姿勢を決定することに基づいて、外科手術鋸の姿勢を決定するように構成され得る。追跡システムは、用具取り付け機構が作業面内で動いている間、第１および第２の機構の回転位置を測定するように構成される回転式位置センサに基づいて、外科手術鋸の姿勢を決定するように構成され得る。上で説明されるように、位置センサは、受動的なエンドエフェクタ構造の少なくとも１つの関節に直接接続され得るが、構造内の別の場所に位置決めし、タイミングベルト、ワイヤの相互接続、または任意の他の同期送信相互接続によって関節位置を遠隔で測定することもできる。さらに、鋸ブレードの姿勢は、構造基部に取り付けられた追跡マーカ、受動的な構造の位置センサ、および構造の運動学的なモデルに基づいて決定され得る。

本明細書に開示される様々な受動的なエンドエフェクタは、滅菌可能なまたは非滅菌（滅菌ドレープで被覆された）の受動的な３つのＤＯＦ（自由度）の機械構造であってもよく、鋸ブレードに平行な平面における２回の並進（切断面を規定する）、およびこの切断面と直交する１回の回転（器具の向き）に沿った、矢状鋸などの外科手術鋸の機械的誘導を可能にする。外科手術中、外科手術ロボット４は、切断されるすべての骨が受動的なエンドエフェクタの作業空間内にあるように、エンドエフェクタカプラ２２、ならびに受動的なエンドエフェクタおよびそこに取り付けられた外科手術鋸を、膝または他の解剖学的構造に近い位置まで自動的に移動させる。この位置は、行われる切断、ならびに外科手術計画およびインプラント構築物に依存する。図１０に示されるように、受動的なエンドエフェクタは、切断面で矢状鋸を誘導するための３つのＤＯＦを有することができ、２回の並進（ＸおよびＹ方向）と１回の（Ｚ軸を中心とした）回転を提供する。

外科手術ロボット４は、計画された位置に到達すると、その位置を（ブレーキまたは能動的なモータ制御のいずれかで）保持し、特定の骨の切断中に移動しない。計画された目標面に沿って外科手術鋸の鋸ブレードを動かすことを可能にするのが受動的なエンドエフェクタである。かかる平面状の切断は、すべての骨の切断が平面状である古典的な膝関節全置換術に特に有用である。膝関節部分置換術には、「オンレイ」と呼ばれる特別なタイプのインプラントがあり、これを鋸で準備した骨表面（ｓａｗ−ｐｒｅｐａｒｅｄ ｂｏｎｅ ｓｕｒｆａｃｅ）と併せて使用することができる。様々な受動的なエンドエフェクタは、古典的なジグよりも高い精度で切断時の誘導の精度を確保することができる機械構造を有し、計画されたすべての骨を切断するための作業空間範囲の十分な範囲を提供し、かつ一方で、外科医が加える力および骨の反動力に加えて、外科手術鋸から生じる考えられるかなりの量の振動にもかかわらず、（ロックされたＤＯＦに対応する）十分な横剛性を提供する。

同時に、外科手術ロボット４が外科医にどれだけの骨が取り除かれたか（処置の進捗）を知らせることが可能であるため、受動的なエンドエフェクタの位置を測定することが好ましい。骨の取り除きに関するリアルタイムの情報を提供する１つの方法は、骨が切断された場所のみをブレードは通過することができるため、鋸ブレードが骨に対してどこを通過したかを、外科手術ロボット４が測定することである。鋸ブレードの位置を測定するために、ＤＲＡを外科手術鋸および／または受動的なエンドエフェクタに装着することができる。これにより、３Ｄ空間での鋸の位置を直接または間接的に測定することができる。鋸ブレードの位置を測定する代替的な方法は、受動的なエンドエフェクタの幾何学形状の位置と鋸ブレードの位置との間の規定された関係の数理モデルを使用して鋸ブレードの位置を計算するために、受動的なエンドエフェクタの位置情報に位置（回転または並進）センサ（例えば、エンコーダ、リゾルバ）を統合することである。

一実施形態では、従来の矢状鋸機構を、ほとんどまたはまったく変更することなく、コンピュータプラットフォーム９１０と共に使用することができる。潜在的な変更は、外科手術鋸を受動的なエンドエフェクタに簡単に取り付けることを可能にするように外部シールドを適合することを伴うことになるが、必ずしも内部機構の変更を伴うとは限らない。受動的なエンドエフェクタは、例えば、ＤｅＳｏｕｔｔｅｒ社によって提供される従来の矢状鋸に接続するように構成され得る。

受動的なエンドエフェクタの第１の実施形態が図１０に示されている。図１０を参照すると、受動的なエンドエフェクタ１０００は、外科手術ロボットによって位置決めされるロボットアーム（例えば、図１および２のロボットアーム１８）のエンドエフェクタカプラ（例えば、図４および５のエンドエフェクタカプラ２２）に取り付けられるように構成された、基部１００２を含む。受動的なエンドエフェクタ１０００は、基部１００２への回転可能な接続部と用具取り付け機構への回転可能な接続部との間に延在する、第１および第２の機構をさらに含む。回転可能な接続部は、１つの自由度（ＤＯＦ）の運動を可能にする旋回関節であっても、２つのＤＯＦの運動を可能にするユニバーサル関節であっても、３つのＤＯＦの運動を可能にするボール関節であってもよい。第１および第２の機構は、外科手術鋸の回転軸を切断面に位置決めする平行アーキテクチャを形成する。

第１および第２の連結セグメント１０１０ａおよび１０２０ａは第１のプレーナ機構を形成し、第３および第４の連結セグメント１０１０ｂおよび１０２０ｂは第２のプレーナ機構を形成する。第１の連結セグメント１０１０ａは、基部１００２上の第１の場所への回転可能な接続部と第２の連結セグメント１０２０ａの端部への回転可能な接続部との間に延在する。第３の連結セグメント１０１０ｂは、基部１００２上の第２の場所への回転可能な接続部と第４の連結セグメント１０２０ｂの端部への回転可能な接続部との間に延在する。基部１００２上の第１および第２の場所は、ロボットアームによって回転されたときに、基部カラーの回転軸の両側に離間されている。用具取り付け機構は、基部１００２に対して第２の連結セグメント１０２０ａおよび第４の連結セグメント１０２０ｂの遠位端への回転可能な接続部の間に延在する第５の連結セグメントによって形成される。第１および第２の機構（第１および第２の連結セグメント１０１０ａ〜１０２０ａ、ならびに第３および第４の連結セグメント１０１０ｂ〜１０２０ｂ）は、それらの回転可能な接続部を中心として旋回して、用具取り付け機構１０３０の動きを作業面内の動きの範囲に制約する。用具取り付け機構１０３０は、切断するために発振するように構成される鋸ブレード１０４２を有する外科手術鋸１０４０に接続するように構成される。第１および第２の機構（第１および第２の連結セグメント１０１０ａ〜１０２０ａ、ならびに第３および第４の連結セグメント１０１０ｂ〜１０２０ｂ）は、例えば、１つのＤＯＦの運動を有する旋回関節を介して、作業面と平行になるように鋸ブレード１０４２の切断面を制約するように構成され得る。用具取り付け機構１０３０は、ねじ、ナットおよびボルト、クランプ、ラッチ、接合、圧入嵌合、または磁石を含み得るが、これらに限定されない、様々な機構を介して、外科手術鋸１０４０に接続され得る。ＤＲＡ５２を用具取り付け機構１０３０または外科手術鋸１０４０に接続して、カメラ追跡システム６（図３）による鋸ブレード１０４２の姿勢の追跡を可能にすることができる。

受動的なエンドエフェクタ１０００は、外科手術鋸１０４０の受動的な誘導を提供して、鋸ブレード１０４２を規定された切断面に制約し、その可動性を３つの自由度（ＤＯＦ）、鋸ブレード１０４２の切断面に平行な平面での２回の並進ＴｘおよびＴｙと、切断面と直交する軸を中心とした１回の回転Ｒｚと、に低減する。

いくつかの実施形態では、追跡システムは、受動的なエンドエフェクタ１０００の連結セグメントのうちの少なくともいくつかの回転関節に接続された回転式位置センサに基づいて、鋸ブレード１０４２の姿勢を決定するように構成される。回転式位置センサは、作業面内で用具取り付け機構が動いている間、接合された連結セグメントの回転位置を測定するように構成される。例えば、回転式位置センサは、基部１００２に対する第１の連結セグメント１０１０ａの回転を測定するように構成することができ、別の回転式位置センサは、第１の連結セグメント１０１０ａに対する第２の連結セグメント１０２０ａの回転を測定するように構成することができ、別の回転式位置センサは、第２の連結セグメント１０２０ａに対する用具取り付け機構１０３０の回転を測定するように構成することができる。外科手術鋸１０４０は、用具取り付け機構１０３０に対して固定された向きを有するように接続され得る。直列化された連結セグメントおよび旋回関節を有する、鋸ブレード１０４２およびロボットアーム２２を接続する受動的なエンドエフェクタ１０００の直列の運動学的な連鎖は、必要な可動性を外科手術鋸１０４０に提供する。受動的な運動学的な連鎖によって画定された、平面における鋸ブレード１０４２の先端の位置は、回転式位置センサを介して感知される関節角度、および相互接続された連結セグメントの構造上の幾何学形状によって完全に決定され得る。したがって、例えば、基部１００２と外科手術鋸１０４０との間の１つ以上の相互接続経路に沿った、接続された各連結セグメント間の相対的な角度を測定することによって、切断空間における鋸ブレード１０４２の先端の位置を、提案された順運動学的なモデルを使用してコンピュータ化することができる。骨に対するロボットアーム２２の遠位端の位置および向きの位置および向きが既知である場合、骨に対する鋸ブレード１０４２の位置および向きをコンピュータ化し、外科医へのフィードバックとして表示することができる。

本明細書における受動的なエンドエフェクタと共に使用され得る回転式位置センサの例示的なタイプとしては、電位差計、光学エンコーダ、容量式エンコーダ、回転式可変差動変圧器（ＲＶＤＴ）センサ、線形可変差動変圧器（ＬＶＤＴ）センサ、ホール効果センサ、およびインコーダ（ｉｎｃｏｄｅｒ）センサを挙げることができるが、これらに限定されない。

受動的なエンドエフェクタの別の実施形態が図１１に示されている。受動的なエンドエフェクタ１１００は、外科手術ロボットによって位置決めされるロボットアーム（例えば、図１および２のロボットアーム１８）のエンドエフェクタカプラ（例えば、図４および５のエンドエフェクタカプラ２２）に取り付けられるように構成される、基部１１０２を含む。受動的なエンドエフェクタ１１００は、第１の連結セグメント１１１０および第２の連結セグメント１１２０をさらに含む。第１の連結セグメント１１１０は、基部１１０２への回転可能な接続部と、第２の連結セグメント１１２０の一方の端部への回転可能な接続部との間に延在する。第２の連結セグメント１１２０のもう一方の端部は、用具取り付け機構に回転可能に接続される。この実施形態について開示される回転可能な接続部のうちの１つ以上は、１つのＤＯＦの運動を可能にする旋回関節であっても、２つのＤＯＦの運動を可能にするユニバーサル関節であっても、３つのＤＯＦの運動を可能にするボール関節であってもよい。

例示的な外科手術処置
手術室（ＯＲ）で外科手術ロボット４を使用する例示的な外科手術処置としては、以下を挙げることができる。

Ｉ．外科手術は医療画像に基づいて術前に計画される。

２．外科手術ロボット４システムは、手術室（ＯＲ）の外側にある。看護師は、患者が外科手術の準備を受けているときに、システムをＯＲに運ぶ。

３．看護師は、ロボットの電源を入れ、ロボットアームを展開する。看護師は、ロボットおよび追跡システムの精度を検証する。

４．滅菌された受動的なエンドエフェクタの場合、手術室看護師がロボットアーム上に滅菌ドレープを付け、矢状鋸を備えた受動的なエンドエフェクタをロボットアーム上に装着する。手術室看護師は、受動的なエンドエフェクタをロック機構でロックする。（必要な場合）手術室看護師はドレープを介してＤＲＡを受動的な構造に取り付ける。滅菌されていない受動的なエンドエフェクタの場合、ロボットアーム上に受動的なエンドエフェクタを取り付けた後にドレープが配置され、ＤＲＡは間にドレープが介在する状態で受動的なエンドエフェクタに取り付けられ、滅菌鋸は間にドレープが介在する状態で受動的なエンドエフェクタに取り付けられる。

５．外科医は、参照アレイ（例えば、ＤＲＡまたはナビゲーションマーカ）を患者の骨（複数可）、例えば、脛骨および大腿骨に取り付ける。ＤＲＡは、例えば、Ｈｏｒｎアルゴリズム、面合わせアルゴリズム、または他のアルゴリズムを使用して、カメラ追跡システム６と位置合わせされる。軟部組織バランスの評価を実施することができ、これにより、本システムは、例えば、外科医が異なる方向に力（例えば、内反／外反力）を加えたときの大腿骨と脛骨の相対的な動きを追跡することによって、外科医が手術室内で軟部組織バランスを評価することを可能にする。軟部組織バランスの情報を使用して、外科手術計画を変更することができる（例えば、インプラント部品の移動、インプラントタイプの変更など）。

６．外科医が骨を切断する準備が整うと、手術室看護師は、外科手術ロボット４を手術される膝の近くに手術台へと運び、床上で外科手術ロボット４を安定化する。本システムは、すべての切断面がロボットおよび受動的な構造の作業空間にあるように、ロボット４の位置を見つける際に看護師を誘導することができる。

７．外科医は、外科手術ロボット４の画面上で、最初の切断を行うために、外科手術の計画に従って、異なるパラメータ（切断される骨、所望の切断計画など）を選択する。

８．外科手術ロボット４は、鋸ブレードの切断面と目標面とが一致し、鋸ブレードが、受動的なエンドエフェクタの用具取り付け機構の動きの範囲内にある、切断される解剖学的構造からの距離に位置決めされるように、ロボットアーム２２を自動的に移動させて、受動的なエンドエフェクタを再位置決めする。

９．外科医は受動的なエンドエフェクタをロック解除する。

１０．外科医は、受動的なエンドエフェクタによって提供される切断面に制約された切断を実施する。外科手術ロボット４は、骨に対する鋸ブレードの追跡された場所のリアルタイム表示を提供することができ、それにより、外科医は骨を取り除く進捗を監視することができる。次いで、外科医は、切断が完了すると、ロック機構を使用して受動的なエンドエフェクタをロックすることができる。

１１．外科医は、画面上で実行する次の切断を選択し、前と同じように続行する。

１２．外科医は、試行的なインプラント配置および中間の軟部組織バランス評価を実施することができ、かつそれらに基づいて、インプラント計画および関連付けられた切断を変更することができる。

１３．すべての切断の完了後、看護師は外科手術ロボット４を手術台から取り除き、受動的なエンドエフェクタをロボットアームから装着解除する。

１４．外科医は、インプラントを配置し、外科手術を終了する。

受動的なエンドエフェクタは、ロボットアーム２２に関して外科手術鋸が拘束される平面を正確に定義するために、外科手術ロボット４およびカメラ追跡システム６を介したキャリブレーションを必要とし得ることに留意されたい。このキャリブレーションは、外科手術鋸を空間内で動かし、追跡カメラで対応する位置を測定して平面を定義することによって実行し得る。代替として、ナビゲーションプローブで接触する受動的なエンドエフェクタに提供されている特定のディボットを使用して、キャリブレーションを実行し得る。

ナビゲートされた整形外科手術のための機械学習システム
上で説明したように、人工膝関節全置換術（ＴＫＡ）手術では、インプラント設計、ナビゲーションシステムおよび／またはロボットシステムなどのコンピュータ支援手術（ＣＡＳ）、カスタムカッティングテンプレート、およびカスタマイズされたインプラントの革新にもかかわらず、患者の満足度は数十年にわたって基本的に変化していない。これは、以前の医療処置および関連する革新では対処されていない問題があることを示唆している。

このような問題の可能性のある原因には、次のものがある。

・不適切な計画：
ｏすべての患者のＴＫＡ手術は、手術後に０°±３°の股関節−膝−足首（ＨＫＡ）角度を有するように計画されている。しかしながら、このカスタマイズされていないＨＫＡはすべての人に適しているわけではない。

ｏ当然のことながら、この線は垂直ではないが、手術後の関節線は、膝の機械軸に垂直になるように手術によって目標とされる。

・不適切な実行：
ｏ手動手術の約３０％が試みるが、０°±３°ＨＫＡの目標を達成しないことが実証されている。ＣＡＳでは、エラー率は小さくなるが、それでもゼロではない。

・代表的な術後データ収集ではない：患者報告アウトカム指標（ＰＲＯＭ）および機能テストは、患者の満足度とは強く相関していない。

・術後のフォローアップ費用の変動が大きい。最近、専門家によるリハビリテーションは、自宅で行われる患者の自己リハビリテーションと比較して、手術の結果を改善しないことが実証されている。

手術の結果に影響を与える可能性のある多くの変数がある。

・計画：より患者固有になるように手術を適応させる方法は？モデルから現在の患者の変形をどのように考慮するか？目標の変形補正とは何であろうか？
・選択した患者に最適なインプラントタイプは何か？外科医が患者のために選択することができる可能性がある利用可能なインプラントのタイプは数十を超える可能性があることに留意されたい。

・インプラントには４つの要素（脛骨、大腿骨、ポリエチレン（ＰＥ）、膝蓋骨）を含めることができ、これらの要素のうち３つには６つのＤＯＦ位置と異なる高さのＰＥがある。

これらの変数は、選択された患者の整形外科手術で使用するために外科医が選択する必要がある可能性のある多数の可能な組み合わせをもたらす。

本開示のいくつかの実施形態は、患者の手術の術前、術中、および術後の間に取得および／または報告されたデータを処理する機械学習処理回路を含む外科ガイダンスシステムを対象とする。時間の経過とともに、機械学習処理回路は、例えば、術前段階で外科医によって選択された変数（メトリックまたは他のデータ）、ナビゲートされた手術中の追跡された動き、および結果として生じる患者の結果の間で決定された履歴相関および／または他の傾向に基づいて機械学習モデルをトレーニングする。トレーニングには、人工知能（ＡＩ）アルゴリズムのルール、意思決定操作の１つ以上のセットのルール、および／またはニューラルネットワークモードのノードの重みおよび／または発火しきい値を適応させて、１つ以上の定義されたしきい値または他のルールが満たされていることに対する１つ以上の定義されたキーパフォーマンス外科的結果を駆動することが含まれ得る。外科ガイダンスシステムは、機械学習モデルを通じて新しい特許の特性に関する術前データを処理し、インプラント選択を伴う外科手術計画を作成する際に、術前段階で外科医にナビゲートされたガイダンスを提供する。外科手術計画は、外科手術計画の術中段階の実行中に外科医にガイダンスを提供するためにナビゲーションシステムに提供することができ、さらに、外科医を支援するロボットアームの動きを制御するために外科手術ロボットに提供することができる。

図１２は、いくつかの実施形態により構成された外科ガイダンスシステム１２２０を使用するナビゲートされた外科ワークフローを示す。図１２を参照すると、ワークフローの３つの段階が示されている、すなわち、術前段階１２００、術中段階１２０２、および術後段階１２０４。術前段階１２００の間に、ユーザ（例えば、外科医）は、外科ガイダンスシステム１２２０の支援を受けて、分析された患者画像に基づいて外科手術計画（症例）を生成する。術中段階１２０２の間、ユーザは、正確な計画実行のための外科手術ロボット４の操作を含み得る外科ガイダンスシステム１２２０によって支援されてナビゲートされて提供される。術後段階１２０４の間に、手術結果を特徴付ける術後フィードバックデータは、患者測定および／または患者調査などによって、外科ガイダンスシステム１２２０によって収集される。すべてのフェーズ１２００〜１２０４全体で取得されたデータは、機械学習処理回路１２２２の機械学習モデルをトレーニングするために外科ガイダンスシステム１２２０によって使用されるための中央データベース１２１０に保存され得る。機械学習モデルには、人工知能（ＡＩ）プロセス、ニューラルネットワークコンポーネントなどを含めることができる。機械学習モデルは、時間の経過とともにトレーニングされ、外科手術計画を生成するために使用され、結果として手術結果が改善される。

図１２に示される例示的な外科ガイダンスシステム１２２０は、術前計画コンポーネント１２２４、術中ガイダンスコンポーネント１２２６、機械学習処理回路１２２２、およびフィードバックトレーニングコンポーネント１２２８を含む。

以下でさらに詳細に説明するように、フィードバックトレーニングコンポーネント１２２８は、複数の患者の手術結果に関して分散型ネットワークコンピュータによって提供される術後フィードバックデータを取得し、術後フィードバックデータに基づいて機械学習モデルをトレーニングするように構成されている。図１２は、単一のコンピュータ、例えば、スマートフォンを示しているが、術後段階１２０４の間に、１つ以上のネットワーク１２３０（例えば、パブリック（インターネット）ネットワークおよび／またはプライベートネットワーク）を介して外科ガイダンスシステム１２２０に中央データベース１２１０に記憶するための術後フィードバックデータを提供し、多数のネットワークコンピュータ（例えば、数百のコンピュータ）が、多くの患者のそれぞれについて、外科ガイダンスシステム１２２０（すなわち、フィードバックトレーニングコンポーネント１２２８）に機械学習モデルのトレーニングに使用するための術後フィードバックデータを提供することを理解されたい。さらに、以下でさらに詳細に説明するように、フィードバックトレーニングコンポーネント１２２８は、多数の患者の術前段階１２００の間に取得された術前データに基づいて、および多数の患者の術中段階１２０２の間に取得された術中データに基づいて機械学習モデルをさらにトレーニングすることができる。例えば、トレーニングには、ＡＩアルゴリズムのルール、意思決定操作の１つ以上のセットのルール、および／またはニューラルネットワークモードのノードの重みおよび／または発火しきい値を適応させて、１つ以上の定義されたしきい値または他のルールが満たされていることに対し、術前データおよび／または術中データによって示される１つ以上の定義されたキーパフォーマンス外科的結果を駆動することが含まれ得る。

術前計画コンポーネント１２２４は、定義された患者を特徴付ける分散型ネットワークコンピュータの１つから術前データを取得し、機械学習モデルによる術前データの処理に基づいて定義された患者の外科手術計画を生成する。術前計画コンポーネント１２２４は、ユーザによるレビューのために、外科手術計画をディスプレイデバイスに提供する。したがって、機械学習処理回路１２２２の術前計画コンポーネント１２２４は、複数の患者の手術結果に関する術後フィードバックデータに基づいてトレーニングされた機械学習モデルを使用して、定義された患者の外科手術計画を生成する。機械学習モデルのトレーニングは、フィードバックトレーニングコンポーネント１２２８によってより多くの術後フィードバックが取得されるため、繰り返すことができ、その結果、生成される外科手術計画により、患者の手術結果がより継続的に改善される。

図１３は、術前、術中、および術後での関連データフローを伴う外科ガイダンスシステム１２２０のブロック図を示し、ユーザディスプレイおよびロボット手術システムに提供される外科ガイダンスを示している。

図１３を参照すると、外科ガイダンスシステム１２２０は、フィードバックトレーニングコンポーネント１２２８、術前計画コンポーネント１２２４、および術中ガイダンスコンポーネント１２２６を含む。外科ガイダンスシステム１２２０はまた、機械学習モジュール１３００を含む機械学習処理回路１２２を含み、これは、以下でさらに詳細に説明されるように、人工知能および／またはニューラルネットワークコンポーネント１３１０を含み得る。

フィードバックトレーニングコンポーネント１２２８は、複数の患者の手術結果に関して分散型ネットワークコンピュータによって提供される術後段階フィードバックデータを取得するように構成されている。フィードバックトレーニングコンポーネント１２２８はまた、術前段階データおよび／または術中段階データを取得するように構成され得る。フィードバックトレーニングコンポーネント１２２８は、取得されたデータを使用して、機械学習モデル１３００をトレーニングする。

いくつかの実施形態では、フィードバックトレーニングコンポーネント１２２８は、関節運動測定、軟組織バランス測定、変形矯正測定、関節線測定、および患者報告結果の測定のうちの少なくとも１つを含む術後フィードバックデータに基づいて機械学習モデル１３００をトレーニングするように構成される。

いくつかの追加または代替の実施形態では、フィードバックトレーニングコンポーネント１２２８は、術後段階と比較した術前段階中の定義された患者の関節運動測定値間の偏差を示すデータ、術後段階と比較した術前段階中の定義された患者の組織バランス測定値間の偏差を示すデータ、術後段階で定義された患者に対して測定された変形矯正と比較した、術前段階で定義された患者に対して計画された変形矯正との間の偏差を示すデータ、および術後段階と比較した術前段階での定義された患者の関節線測定値間の偏差を示すデータのうちの少なくとも１つに基づいて機械学習モデル１３００をトレーニングするように構成される。

いくつかの追加または代替の実施形態では、フィードバックトレーニングコンポーネント１２２８は、外科手術計画によって定義された外科手術鋸切断面から手術中に測定された外科手術鋸切断面の偏差を示すデータ、外科手術計画によって定義された外科手術鋸の動きからの手術中の外科手術鋸の動きの測定値の偏差を示すデータ、外科手術計画によって定義されたインプラントデバイスサイズから手術中に患者に埋め込まれるインプラントデバイスサイズの偏差を示すデータ、および外科手術計画によって定義されたインプラントデバイスの姿勢から手術中の患者への埋め込み後のインプラントデバイスの姿勢の偏差を示すデータのうちの少なくとも１つを含む術後フィードバックデータに基づいて機械学習モデル１３００をトレーニングするように構成される。

フィードバックトレーニングコンポーネント１２２８は、術後フィードバックデータを処理して、定義されたルールを満たす類似性を有する術後フィードバックデータのサブセットを形成することができる。各サブセット内で、フィードバックトレーニングコンポーネント１２２８は、術後フィードバックデータの少なくともいくつかの値の間の相関を識別し、次に、サブセットのそれぞれについて識別された相関に基づいて機械学習モデルをトレーニングすることができる。

いくつかの実施形態では、機械学習モデルは、入力ノードを有する入力層、それぞれが複数の結合ノードを有する一連の隠れ層、および出力ノードを有する出力層を含むニューラルネットワークコンポーネントを含む。機械学習モデルは、ニューラルネットワークモデルの入力ノードの異なるエントリに術前データの異なるエントリを提供し、ニューラルネットワークコンポーネントの出力ノードの出力に基づく外科手術計画を生成するように構成された少なくとも１つの（すなわち、機械学習処理回路１２２２の）処理回路によって処理される。フィードバックトレーニングコンポーネント１２２８は、術後フィードバックデータの値に基づいて、ニューラルネットワークコンポーネントの結合ノードによって使用される重みおよび／または発火しきい値を適応させるように構成され得る。

例えば、ランタイムモードとトレーニングモードの間、入力層の入力ノード、隠れ層の結合ノード、および出力層の出力ノードの間のニューラルネットワークの相互接続構造により、入力値が同時に処理され、外科手術計画の生成に使用される生成された出力値に影響を与え得る。入力層の各入力ノードは、入力特性データ値に、入力ノードに割り当てられた重みを掛けて、加重ノード値を生成する。加重ノード値が入力ノードに割り当てられた発火しきい値を超えると、次に入力ノードは、隠れ層のシーケンスの最初のノードの結合ノードに加重ノード値を提供する。加重ノード値が割り当てられた発火しきい値を超える条件が満たされない限り、入力ノードは加重ノード値を出力しない。

さらに、ニューラルネットワークは、入力ノードによって提供された加重ノード値を乗算および数学的に結合するためにそれに割り当てられた重みを使用して、隠れ層のシーケンスの最初の１つの結合ノードを動作させ、結合ノード値を生成し、および結合ノードの１つによって生成された結合ノード値が、結合ノードに割り当てられた発火しきい値を超えるときには、結合ノード値を、隠れ層のシーケンスの次の１つの結合ノードに提供する。さらに、ニューラルネットワーク回路は、隠れ層のシーケンスの前の１つの複数の結合ノードによって提供される結合ノード値を乗算および結合するためにそれに割り当てられた重みを使用して、隠れ層のシーケンスの最後の１つの結合ノードを動作させ、結合ノード値を生成し、および結合ノードの１つによって生成された結合ノード値が結合ノードに割り当てられた発火しきい値を超えるときには、結合ノード値を、出力層の出力ノードに提供する。最後に、出力層の出力ノードは次に、隠れ層のシーケンスの最後の１つから結合ノード値を組み合わせるために動作し、外科手術計画の生成に使用される出力値を生成する。

取得されたデータの様々なタイプの正規化および／または重み付けを提供することなどによって、取得されたデータを前処理する機械学習データ事前調整回路１３２０が提供され得、次に、それは、ランタイムフェーズ１３２２中に機械学習処理回路１２２２へ、または機械学習モデル１３００のトレーニングで使用するためのトレーニングフェーズ中にフィードバックトレーニングコンポーネント１２２８へ提供される。いくつかの実施形態では、トレーニングは、ランタイム中に継続的にまたは少なくとも時折実行される。

術前計画コンポーネント１２２４は、定義された患者を特徴付ける分散型ネットワークコンピュータの１つから術前データを収容し、機械学習モデル１３００による術前データの処理に基づいて定義された患者の外科手術計画を生成し、ユーザによるレビューのためにディスプレイデバイスに外科手術計画を提供する。

したがって、上で説明したように、トレーニングには、ＡＩアルゴリズムのルール、意思決定操作の１つ以上のセットのルール、および／またはニューラルネットワークモードのノードの重みおよび／または発火しきい値を適応させて、１つ以上の定義されたしきい値または他のルールが満たされていることに対し、術前データおよび／または術中データによって示される１つ以上の定義されたキーパフォーマンス外科的結果を駆動することが含まれ得る。

機械学習モデル１３００は、術前データを処理して、インプラントデバイス、定義された患者へのインプラントデバイスの埋め込みの姿勢、およびインプラントデバイスの埋め込み後に定義された患者の予測された術後パフォーマンスメトリックを識別する外科手術計画を出力するように構成することができる。

機械学習モデルは、定義された患者にインプラントデバイスの埋め込みのための切除面の姿勢を識別して外科手術計画を生成するようにさらに構成することができる。術前計画コンポーネント１２２４は、切除面の姿勢を示すデータを、定義された患者のオーバーレイとして拡張現実（ＸＲ）ヘッドセット９２０（図９）内のディスプレイデバイスを通して表示される切除面の姿勢のグラフィック表現を生成するコンピュータプラットフォーム９１０（例えば、図９）に提供することができる。術前計画コンポーネント１２２４は、切除面の姿勢を示すデータを、外科手術ロボット４（図９）の少なくとも１つのコントローラに提供して、外科手術ロボットのアームに取り付けられた外科手術鋸の一連の動きを制御することができ、したがって、外科手術鋸の切断面（例えば、図１０または図１１の外科手術鋸１０４０）は、切除面の姿勢と順次位置決めするようになる。

いくつかの実施形態では、機械学習モデル１３００は、定義された患者の関節運動測定、定義された患者の軟組織バランス測定、定義された患者の変形矯正測定、および定義された患者の関節線測定のうちの少なくとも１つを含む術前データの処理に基づいて外科手術計画を生成するように構成される。

いくつかの追加または代替の実施形態では、機械学習モデル１３００は、定義された患者の解剖学的ランドマーク位置、定義された患者の前方基準点、および定義された患者の解剖学的寸法のうちの少なくとも１つを含む術前データの処理に基づいて外科手術計画を生成するように構成される。さらなる実施形態では、解剖学的ランドマーク位置は、股関節中心、膝中心、および足首中心の位置を識別する。さらなる実施形態では、前方基準点は、近位脛骨機械軸点および脛骨プラトーレベルを識別する。さらなる実施形態では、解剖学的寸法は、脛骨プラトーサイズおよび大腿骨サイズを識別する。

手術中（すなわち、術中段階）、外科ガイダンスシステム１２２０は、手術中にユーザ（例えば、外科医）を支援するためにディスプレイデバイスに外科手術計画を提供するように構成することができ、および／または外科手術計画を、上述の外科手術ロボット４などのロボット手術システムに提供することができる。

いくつかの実施形態では、外科手術システムは、外科手術中のコンピュータ支援ナビゲーションのための外科ガイダンスシステム１２２０、追跡システム、および少なくとも１つのコントローラを含む。上述のように、外科ガイダンスシステム１２２０は、複数の患者の手術結果に関して、分散型ネットワークコンピュータによって提供される術後フィードバックデータを取得し、術後のフィードバックデータに基づいて機械学習モデルをトレーニングし、定義された患者を特徴付ける分散ネットワークコンピュータの１つから術前データを取得し、機械学習モデルによる術前データの処理に基づいて、定義された患者の外科手術計画を生成するように構成される。追跡システム（例えば、図９のカメラ追跡システム構成要素６および／または６’）は、外科手術鋸によって切断される、定義された患者の解剖学的構造の姿勢を決定し、外科手術鋸の姿勢を決定するように構成される。少なくとも１つのコントローラは術中ガイダンスコンポーネント１２２６内に少なくとも部分的にあり得、外科手術計画を取得することと、解剖学的構造が切断されるべき場所を定義する外科手術計画および解剖学的構造の姿勢に基づいて、目標面の姿勢を決定することと、目標面の姿勢と外科手術鋸の姿勢との比較に基づいて操縦情報を生成することとを行うように構成され得る。操縦情報は、外科手術鋸の切断面を配置して目標面と位置決めするために、外科手術鋸が移動する必要がある場所を示す。

いくつかの実施形態では、外科手術システムは、少なくとも１つのシースルーディスプレイデバイスを伴うＸＲヘッドセット９２０を含む。図９のコンピュータプラットフォーム９１０に部分的に存在し得る少なくとも１つのコントローラは、ＸＲヘッドセット９２０の少なくとも１つのシースルーディスプレイデバイスに提供される操縦情報のグラフィック表現を生成するように構成され、外科手術鋸の切断面を配置して目標面と位置決めするように、外科手術鋸のオペレータの動きを誘導する。

いくつかの追加または代替の実施形態では、外科手術システムはさらに、ロボット基部を有する外科手術ロボット（例えば、上部の外科手術ロボット４）、ロボット基部に接続され、ロボットアームに接続された外科手術鋸を配置するように構成されたロボットアーム、およびロボット基部に対してロボットアームを移動させるように動作可能に接続された少なくとも１つのモータを含む。少なくとも１つのコントローラは、操縦情報に基づいて少なくとも１つのモータの動きを制御して、外科手術鋸の切断面が目標面と位置決めするように外科手術鋸を再配置するように構成される。

機械学習モデル１３００は、術前データを処理して、インプラントデバイス、定義された患者へのインプラントデバイスの埋め込みのため切除面の姿勢、およびインプラントデバイスの埋め込み後に定義された患者の予測された術後パフォーマンスメトリックを識別する外科手術計画を出力するように構成することができる。

外科ガイダンスシステムは、術後段階と比較した術前段階中の定義された患者の関節運動測定値間の偏差を示すデータ、術後段階と比較した術前段階中の定義された患者の組織バランス測定値間の偏差を示すデータ、術後段階で定義された患者に対して測定された変形矯正と比較した、術前段階で定義された患者に対して計画された変形矯正との間の偏差を示すデータ、および術後段階と比較した術前段階での定義された患者の関節線測定値間の偏差を示すデータのうちの少なくとも１つに基づいて機械学習モデルをトレーニングするように構成され得る。

外科ガイダンスシステムは、外科手術計画によって定義された外科手術鋸切断面から手術中に測定された外科手術鋸切断面の偏差を示すデータ、外科手術計画によって定義された外科手術鋸の動きからの手術中の外科手術鋸の動きの測定値の偏差を示すデータ、外科手術計画によって定義されたインプラントデバイスサイズから手術中に患者に埋め込まれるインプラントデバイスサイズの偏差を示すデータ、および外科手術計画によって定義されたインプラントデバイスの姿勢から手術中の患者への埋め込み後のインプラントデバイスの姿勢の偏差を示すデータのうちの少なくとも１つを含む術後フィードバックデータに基づいて機械学習モデルをトレーニングするように構成され得る。

機械学習モデルは、定義された患者の関節運動測定、定義された患者の軟組織バランス測定、定義された患者の変形矯正測定、定義された患者の関節線測定、定義された患者の解剖学的ランドマーク位置、定義された患者の前方基準点、および定義された患者の解剖学的寸法のうちの少なくとも１つを含む術前データの処理に基づいて外科手術計画を生成するように構成され得る。

外科ガイダンスシステム１２２０によって処理される術前データは、ランドマーク位置（例えば、股関節中心、膝中心、足首中心など）、機械軸を定義する大腿骨特性データ（股関節中心−遠位大腿骨機械軸点など）、上顆線、ホワイトサイド線、後顆線、前部基準点、機械軸を定義する脛骨特性データ（足首の中心−近位脛骨機械軸点など）、脛骨Ａ／Ｐ方向、脛骨プラトーレベル、解剖学的寸法（例えば、脛骨ＭＬプラトーサイズ、大腿骨ＡＰサイズなど）、および患者の人口統計（例えば、年齢、性別、ＢＭＩ、人種、追加、併存疾患など）のうちの少なくとも１つを含み得る。

機械学習モデル１３００をトレーニングするために使用される術後フィードバックデータは、入力データのリストおよび結果として生じる出力ガイダンスを含むログデータ構造、測定された結果（例えば、可動域（ＲＯＭ）テスト、軟組織バランス測定、関節運動測定、変形矯正測定、関節線測定、その他の機能的結果、ＰＲＯＭ、患者満足度など）、手術イベント（例えば、タイミング、問題（計画からのロボット軸位置の逸脱、計画からの鋸ブレード姿勢の逸脱、予測からのインプラント適合の逸脱、ロボットアームの計画外のユーザの再配置、計画からのアクションツールの動きの逸脱、計画外の手術ステップなど）、失敗（例えば、外科医が計画完了前に外科手術ロボットシステムの使用を時期尚早に停止するなど）、およびエラー（例えば、計画からの実際の切断面の逸脱、実際のギャップからの予測ギャップの逸脱、手順ステップ中の追跡マーカのカメラ追跡システムの損失など）、ならびに観察メトリックのうちの少なくとも１つを含むことができる。

機械学習モデル１３００をトレーニングするために使用することができる術中段階データは、ロボットの姿勢追跡、鋸ブレードの姿勢追跡、他のツールと患者の姿勢追跡、力センサデータ追跡、機器の運用イベントの追跡、および追跡カメラで識別可能なイベント追跡のうちの少なくとも１つを含むことができる。

外科手術計画は、インプラントタイプ、インプラントサイズ、インプラント姿勢の配置（例えば、位置と回転）、予測されるパフォーマンスメトリック（例えば、軟部組織バランス、関節運動、変形矯正（例えば、股関節−膝−足首の角度）、関節線）、切除面（例えば、各切除面の姿勢、予測されるギャップの内側および外側のサイズなど）および手術のタイムラインのうちの少なくとも１つを示す場合がある。

本明細書の様々な実施形態は、以下のような現在利用可能な様々な製品と組み合わせて使用することができる、すなわち、Ｇｌｏｂｕｓ ＭｅｄｉｃａｌのＧＥＮＵシステム（術前計画および術中ロボット支援実行を提供する）、ＳｔｒｙｋｅｒのＭＡＫＯロボットシステム（Ｍａｋｏシステム）（術前計画および術中ロボット支援実行）、Ｓｍｉｔｈ ａｎｄ ＮｅｐｈｅｗのＮＡＶＩＯ（Ｎａｖｉｏ Ｓｙｓｔｅｍ）（術中計画と実行を提供する）、Ｚｉｍｍｅｒ ＢｉｏｍｅｔのＲＯＳＡ（Ｒｏｓａ Ｓｙｓｔｅｍ）（術前計画、ロボットによる術中実行、ウェアラブルとモバイルアプリケーション（マイモビリティなど）を使用した術後フォローアップを実装する）。

本開示の様々な実施形態は、上記のシステムの１つ以上、または他の既存または新規のシステムと協働して、外科手術計画および実行との相関のために術後に取得されたデータを使用して、以下を行うことができる。

ｏ利用可能な外科手術計画変数の選択を通じて取得されると予測されるパフォーマンスメトリックをユーザが理解できるようにするガイダンス情報を提供する、および
ｏ人工知能（ＡＩ）、患者固有の計画を実行する際の外科医への支援などを含み得る、機械学習を提供する、すなわち、
・計画された外科的処置による目標変形矯正および／または関節線を定義する、および／または
・患者に使用するのに最適なインプラントの選択を定義する。

いくつかの他の追加または代替の実施形態は、膝または他の整形外科手術の前後に、体系的なデータ収集（機能データおよび患者報告の結果測定ＰＲＯＭ）のために、１つ以上の患者ウェアラブルデバイスと通信接続可能な（例えば、ＷｉＦｉまたはＢｌｕｅｔｏｏｔｈのペア）モバイルアプリケーション（例えば、スマートフォンまたは他のコンピュータアプリケーション）の提供を対象としている。

機械学習モデル１３００を伴う機械学習処理回路１２２２は、ＡＩを動力源とするアルゴリズムコンポーネントおよび／または患者の手術結果、患者の特徴、手術計画、および手術の実行の間の相関を決定するニューラルネットワークコンポーネントを含むことができる。

これらの実施形態は、外科医または他のユーザが中央データベース１２１０に存在する他の測定値の以前の患者のパフォーマンスおよび要約統計量をレビューすることができるダッシュボードを備えた術前計画（すなわち、ＡＩ計画アシスタントの有無にかかわらず）に使用することができる。術中ガイダンスコンポーネント１２２６は、ロボット支援およびデータ収集を使用して正確な計画実行のために構成することができる。術後フィードバックデータには、スマートフォンアプリケーションを介して実行できるＰＲＯＭ、機能およびアクティビティデータの収集が含まれ得る。スマートフォンアプリケーションおよびクラウドインフラストラクチャ。

ナビゲーションシステムで使用できる３つの主要なイメージングワークフロー、すなわち、ＣＴベース、Ｘ線ベース、およびイメージレスベースのワークフローについて説明する。

次に、外科ガイダンスシステム１２２０によって実行することができる様々なさらなる動作が、図１４〜２６の文脈で説明される。本明細書のこれらおよび他の図は、通信の主要な方向を示すために通信経路上に例示的な矢印を示しているが、通信は、図示されている矢印と反対の方向で発生する場合があることを理解されたい。さらに、これらの他の要素と、図面を単純化するために矢印で示されていない他の図との間で通信が発生する場合がある。

術前段階
図１４は、術前計画ワークフローを実行する機能ブロックを示し、これは、いくつかの実施形態による、外科ガイダンスシステム１２２０によって少なくとも部分的に実行され得る。術前計画が図１４に示され、これにより、ユーザは、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、携帯電話を含み得るがこれらに限定されない、様々なタイプのデバイスで手術を計画することができる。認証後、ユーザには新しい症例計画またはダッシュボードレビューが提供される。すべての計画データは中央データベースと同期される。手術計画は、ロボット手術システムを含むすべてのデバイス間で自動的に同期できる。代替的に、症例計画をポータブルストレージにエクスポートして、後でロボット手術システムにインポートすることもできる。図１５は、例示的な外科的症例計画［ＷＦ０５］を実行する機能ブロックを示す。図１７は、プランデバイスインプラントワークフロー［ＷＦ０４］の機能ブロックを示す。外科的症例計画［ＷＦ０５］は、外科ガイダンスシステム１２２０の動作によって、より具体的には、術前計画コンポーネント１２２４によって生成することができる。

図１５を参照すると、ユーザは新しい患者症例を作成するか、既存の患者症例を選択できる。ユーザは、様々なソース、すなわち、ＣＤ／ＤＶＤ、ポータブルストレージ、病院のＰＡＣＳシステムまたは中央データベースからＤＩＣＯＭ画像をインポートすることができる。その後、この症例と医用画像データをインポートする膝固有のアプリケーションが実行される。ユーザは最初に、術前計画のためのイメージングワークフロー、例えば、ＣＴイメージングワークフローとＸ線イメージングワークフローを選択できる。次のステップでは、ユーザは画像を分析し、１つ以上のデバイスの埋め込みを計画する。患者の画像を分析するための関連する２つのワークフロー［ＷＦ０３］を図１５に示し、デバイスの埋め込みを計画するための［ＷＦ１４］を図１７に示す。

図１６に示すように、イメージングワークフローがＣＴイメージングとＸ線イメージングのどちらを選択するかに応じて、システムの画像分析には２つの変異型があり得る。図１６は、画像分析のための機能ブロックを示し、これは、いくつかの実施形態による外科ガイダンスシステムによって少なくとも部分的に実行され得る。

ＣＴベースのイメージングワークフローの場合、ＣＴ画像の品質を最初に評価できる。品質評価では、ＣＴ画像の品質（ボクセルサイズ、股関節、膝関節、足首関節の範囲など）が十分であるかどうか、スキャン中に患者の動きが過剰で誤った結果になる可能性があるかどうかを決定できる。次に、ＣＴ画像がセグメント化される。このプロセスでは、大腿骨および脛骨の３Ｄモデルを生成できる。このプロセスは、それ以上のユーザ入力なしで自動的に実行できるが、ユーザ支援がプロセスに提供される場合がある。膝計画手術の次の重要なランドマークが決定される、すなわち、股関節、膝および足首の中心、大腿骨および脛骨の解剖学的軸、脛骨プラトーサイズ、大腿骨ＡＰサイズおよび機械軸である。

Ｘ線イメージングワークフローでは、最初にＸ線画像の画質とタイプを評価できる。フルレッグビューが利用可能な場合は、股関節、膝、足首の中心を見つけ、画像上で機械軸を決定できる。このビューが利用できない場合は、ユーザの好みに基づいて機械軸を想定する必要がある（例えば、解剖学的軸から６°）。次のステップでは、主要な解剖学的軸と寸法が画像上で識別される。

最終的に、画像分析の結果は、表示された画像（ランドマーク、軸）または３Ｄモデル（骨、ＣＴボリュームレンダリング）上でユーザが表示するオーバーレイとしてユーザに表示される。

プランデバイスインプラントワークフローを図１７に示す。最初に、ユーザは、対象となる患者の外科手術で使用するインプラントファミリーを選択する。インプラントファミリーは、例えば、十字靭帯保持（ＣＲ）または後方安定化（ＰＳ）インプラント、セメントまたはセメントレスインプラントなどであり得る。次に、システムは、画像分析に基づいて初期インプラントサイズおよび配置を自動的に提案するように動作することができる。次のステップでは、ユーザはインプラントのサイズと配置を変更し、医用画像に表示される更新された視覚的フィードバックによってそのような変更の結果を観察できる。ユーザが計画の受け入れ可能性を示すと、計画は手術の承認として検証される。

次に、レビューダッシュボードのワークフローについて説明する。ダッシュボードにアクセスした後（例えば、図１４による）、機械学習処理回路１２２２（図１２）は、中央データベース１０１０から関連データを選択し、機械学習モデル１３００を通してデータを処理して、外科手術計画を生成する。関連するデータは、レビューのためにユーザに表示され得る。機械学習モデル１３００を介して処理するために選択できる例示的データ、ただし、以下のいずれか１つ以上に限定されない。

・手術：
ｏ行われた手術の数
ｏ予定されている手術の数
・タイミング分析：
ｏ平均
ｏ最短
ｏ最長
・精度分析（計画と完了）：平均
・患者の人口統計：
ｏ年齢
ｏ性別
ｏＢＭＩ
ｏ人種
ｏ追加
ｏ併存症
・インプラント統計：
ｏタイプ
ｏサイズ
・結果：
ｏＰＲＯＭ
ｏ機能的な結果
ｏ患者の満足度
・手術イベント：問題、失敗、エラー、観察
・分析：
ｏ結果と精度
ｏ結果とタイミング
ｏ結果と患者の人口統計
ｏ結果とインプラント
ｏ結果と手術イベント
機械学習処理回路１２２２によって処理され、ユーザ（例えば、外科医）に表示され得るデータは、例えば、外科医がダッシュボードを使用して経時的にパフォーマンスを追跡できるようにし得、ならびに／あるいは外科医が、例えば、外科医自身の手術、他の外科医によって行われた手術（匿名化され得る）からの簡単にアクセスできる分析データのレビュー、および／または分析データのエピソード全体のレビューによってパフォーマンスを改善することを可能にし得る。

術中ワークフロー
術中ワークフローは、システムのセットアップから始まり得る。看護師はロボットとナビゲーションステーションをＯＲに運び、電源に接続する。システムは標準の電源コンセントを使用する。起動後、システムは認証を要求する。成功した場合、ユーザは、以前に計画された症例をポータブルストレージまたは中央データベース１２１０からインポートすることができる（例えば、図１４のワークフロー）。ユーザは、手術中に画像分析を含め、症例を完全に計画する可能性がある。症例を続行する前に、外科医は計画の概要を示す画面で症例関連データを確認する必要がある。

症例の構成と患者の計画と並行して、看護師はロボットをドレープし、エンドエフェクタアーム（ＥＥＡ）をロボットのフランジに取り付けることができる。次に、ナビゲートされた機器が組み立てられる。これらは、動的参照配列（ＤＲＡ）またはＥＥＡ参照要素（ＲＥ）のディボットを使用して検証される。鋸ブレードはＥＥＡに取り付けられ、鋸のハンドピースは鋸ブレードに取り付けられている。最後に、ＥＥＡと鋸ブレードは、鋸ブレードのディボットを使用したナビゲーションシステムによって検証される。

患者登録ワークフローには、レッグホルダー（ＩＭＰの「Ｄｅ Ｍａｙｏ Ｖ２ Ｓｕｒｇｉｃａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇヒップセンターホルダー」からの標準レッグホルダー）に脚が付いたＯＲテーブルに患者をつかせることが含まれる。次に、外科医はＴＫＡの標準的な開口部を作る。大腿骨と脛骨のＤＲＡは、骨のピンを使用して取り付けられる。監視マーカは大腿骨と脛骨に取り付けられている。ユーザはカメラの位置を調整して、すべてのＲＥが確実に正しく表示されるようにすることができる。

登録プロセスの最初の部分として、股関節の回転中心が見つかる。これは、ナビゲーションが大腿骨の位置を記録している間に外科医が脚を回転させることによって達成される。外科医は、股関節中心の登録に必要な可動域に関するコンピュータ画面上の関連する表示によって支援されるものとする。股関節は主に球形の関節であるため、その中心は一連の大腿骨ＤＲＡ位置測定から計算できる。

大腿骨と脛骨の次の自然のランドマークは、ナビゲートされたスタイラスを使用して測定される。これらは大腿骨用である、すなわち、機械軸（股関節中心−遠位大腿骨機械軸点）、上顆線、ホワイトサイド線、後顆線、前方基準点、および脛骨用：機械軸（足首中心−近位脛骨機械軸点）、脛骨Ａ／Ｐ方向、脛骨プラトーレベルである。ソフトウェアは、ユーザがこれらの点を収集するのを支援する。

選択したイメージングワークフローに応じて、大腿骨の遠位端を登録する方法は次の通りである。

（１）ＣＴベースのワークフローの場合、オプションの粗い大腿骨登録ステップが最初に実行される。このステップでは、ユーザは骨の表面の事前に計画された点を測定する。事前に計画された点を収集するこのステップは不要であり、前のステップで測定された自然のランドマークで十分である可能性がある。次にユーザは、大腿骨の表面上のいくつか（１０から５０）の点を収集する。これには、軟骨を通して骨に到達できるようにするために鋭いスタイラスを使用する必要があり得る。ソフトウェアは、点によってカバーされていない領域をユーザに表示することにより、このタスクでユーザを支援し得る。自動表面マッチングアルゴリズム（例えば、反復クローズポイント（ＩＣＰ）アルゴリズム）は、測定された点をセグメント化された骨モデルとマッチングし、マッチングエラーを計算する。エラーが十分に小さい場合、登録マトリックスが保存され、大腿骨が登録される。同様のプロセスを使用して脛骨を登録する。

（２）Ｘ線および画像のないワークフローの場合、以前に収集された自然のランドマークに加えて、後顆表面のみが測定される。これは、術中に取得された「スティックマン」と呼ばれる、自然のランドマークと膝関節面で構成される患者の仮想モデルを完成させるためのものである。

次に、外科医はスタイラスを使用して監視マーカのディボットを測定し、どの監視マーカがどのＤＲＡ（大腿骨または脛骨）にリンクされているかを定義する。最後に、外科医はスタイラスで骨の選択された点に触れ、ナビゲーション画面でポインタの先端が骨に配置されていることを確認することにより、登録の精度をレビューする。登録精度が十分に高い場合、外科医は次のステップに進む。

いくつかの実施形態では、登録は、透視マッチングおよび／またはレーザースキャナを使用する表面スキャンを使用して実行される。

患者が登録されると、ナビゲーション情報が表示され、これには、脛骨と大腿骨の位置が、外科医によるレビューのための重要な情報の要約とともにリアルタイムで表示されることが含まれ得る。この情報の例には、瞬間的な内反／外反、膝の屈曲／伸展、内部／外部の回転角、ギャップサイズが含まれ、例えば、次のものが使用される。

ｏ大腿骨および脛骨マーカ
ｏ仮想モデル（「スティックマン」）
ｏ登録変換
ｏ計画されたインプラント
表示される情報には、生成または取得された３Ｄモデルが含まれる場合がある。

外科医は、患者の関節構造、運動学、および軟組織バランスについてさらに学ぶために、値を観察しながら、可動域全体で脚を動かすことができる。

ナビゲーションディスプレイのデータは、図１８に示すナビゲーションワークフローから得られる。図１８は、ナビゲートされたワークフローの機能ブロックを示し、これは、いくつかの実施形態による外科ガイダンスシステム（例えば、術中ガイダンスコンポーネント１２２６）によって少なくとも部分的に実行され得る。データは、追跡システムによるＤＲＡ測定および統合されたエンコーダによるロボットおよびＥＥＡ位置測定に基づいてリアルタイムで計算できる。変換行列とロボットモデルを使用して、骨、器具、ロボットアームリンク、およびＥＥＡの位置を計算し、アプリケーション全体で使用できる。加えて、監視マーカは、それぞれのＤＲＡを参照してリアルタイムで追跡される。２つの間の相対位置が大きく変化する場合は、ＤＲＡが骨を基準にして移動し、登録が失われた可能性があることを示す。このような場合、ユーザに警告が表示され、登録をやり直す必要がある。

いくつかの実施形態では、角度および測定値を示すナビゲーションデータは、ＸＲヘッドセットを介して、患者の解剖学的構造に直接オーバーレイして表示することができる。

軟組織バランスと関節運動学に関する情報を取得するために、外科医は図１９に示すような関節可動域ＲＯＭテストを実行する。図１９は、関節可動域（ＲＯＭ）ワークフローをテストするための機能ブロックを示し、これは、いくつかの実施形態による外科ガイダンスシステムによって少なくとも部分的に実行され得る。このワークフローでは、ユーザは完全なＲＯＭ定義の回数、例えば３回、すなわち、横方向の力を加えずに、内反力を加え、および外反力を加えて脚を動かすことができる。外科ガイダンスシステム、例えば、術前計画コンポーネント１２２４またはナビゲーションシステムの他のコンポーネントは、大腿骨と脛骨の相対位置を収集し、横方向および医療用コンパートメントの最大ギャップサイズと屈曲角の機能内の最大内反／外反角を計算し、これは、インプラント計画段階で使用される。

いくつかの実施形態では、ロボットアームを脚に取り付け、経路に沿って移動させて標準化されたＲＯＭ運動を生成し、同時に脚から反応（例えば、ロボットアームの追跡された姿勢および／または感知力フィードバック）を収集し、外科医と患者全体で、客観的で反復可能な参照を確立することができる。

インプラントの計画中（図１７で示す）、外科医または他のユーザは、靭帯のバランスへの影響をリアルタイムで観察しながら、骨を基準にしてインプラントの位置と回転を変更できる。これは、取得した可動域全体の元のおよび計画された内側および外側のギャップサイズのグラフを表示することで達成できる。インプラントサイズと位置が変更されると、計画されたグラフが更新される。加えて、このシステムは、現在の屈曲角度での靭帯バランス情報、および現在測定されている屈曲角度でのギャップの内側および外側のサイズの表示を提供することにより、手術中の計画において外科医を支援する。このデータは、インプラントのサイズと位置、または屈曲角度が変更されたときに更新される。

外科ガイダンスシステムは以下のいずれか１つ以上を含み得る機能を提供することにより、術中インプラント計画においてユーザを支援するように動作され得る。

・ＣＴワークフローの場合、脛骨と大腿骨の３Ｄオーバーレイビューで、次を伴う、すなわち、
ｏ３Ｄモデル
ｏ計画されたインプラント
ｏ切除面
ｏ選択可能なビュー深度でのＣＴスライス（断面図）
・画像なし／Ｘ線ワークフローの場合、一般的な３Ｄモデルと計画されたインプラントで構成される脛骨と大腿骨のオーバーレイビュー。

・すべて：自然のランドマークと関連する「スティックマン」を表示する。

計画の最終段階として、外科医は表示された計画を検証できる。

外科手術計画は、ＸＲヘッドセットまたはインプラント計画段階で使用される他のディスプレイを介して表示できる。外科医は、患者の骨に直接インプラントの仮想オーバーレイを表示し、図２０に示すように、ハンドルを使用してインプラントと相互作用し、骨を基準にしてインプラントを回転または平行移動させることができる。図２０は、いくつかの実施形態による、インプラントの位置計画を支援するために、ＸＲヘッドセットを通して患者の骨にオーバーレイとして表示される外科手術計画の一部を示す。

図２１は、外科手術計画による、およびいくつかの実施形態による、骨に１つ以上の切り込みを入れるために実行される外科手術ロボットワークフローを示す。ロボットの支援により骨を切断するためには、ロボットステーションをテーブルに持ってくる必要がある。システムは、ロボットステーションを移動することなく、計画されたすべての切断面がロボットワークスペース内にあるときを示すことにより、システムの位置決めをユーザに誘導する。次に、ロボットステーションが安定し、オプションで鋸ブレードがディボットを使用してもう一度検証される。

外科医は、脛骨の近位、遠位、前部、前部の面取り、大腿骨の後部または後部の面取りなどの切除面を選択する。システムは、ユーザが監視マーカのディボットを測定する必要があることについて監視マーカが表示されている場合、登録が自動的に有効であることも確認する。ロボットアームは、切除面がＥＥＡワークスペース内にあり、ＥＥＡ切断面と位置合わせされている目標位置に移動する。外科医はロックをロック解除し、骨が取り除かれるまでの鋸を駆動する。この段階で、システムはナビゲーション画面に、骨ならびに除去する残りの骨を基準にした鋸ブレードの位置を表示する。

図２２は、平面性のチェックワークフローを示し、これは、いくつかの実施形態による外科ガイダンスシステムによって少なくとも部分的に実行され得る。各切断後、外科医は、骨に平面チェッカーを配置し、計画された平面からの実行された平面の偏差を画面上で確認することによって、切断の平面性を測定することができる。

代替的に、例えば故障のためにロボットシステムを使用しない場合、外科医は引き続きナビゲーション支援を使用して手動で骨を切断する可能性がある。ロボットによる切断と同様に、外科医は切除面を選択し、登録を確認する。次に、目標の実装に応じて２つの可能性がある。

・ナビゲートされたジグ：システムは、使用するナビゲートされたジグを外科医に示し、目標位置を示す。外科医は、システムによって示された位置でジグを骨に固定し（例えば、ナビゲートされたジグがそれから特定の最大距離内にある場合、システムは目標位置を緑色で示す）、ジグを介して矢状鋸で、手動で切断する。

・ナビゲートされたピンガイド：システムは、ピンを骨に配置する際にユーザを誘導する。その後、ユーザは適切なジグをピンにスライドさせ、手動で切断する。

切断の平面性を確認できる。

図２３は、ナビゲートされたジグで骨を切断するワークフローを示し、これは、いくつかの実施形態による外科ガイダンスシステムによって少なくとも部分的に実行され得る。

すべての切断を行った後、外科医はトライアルインプラントを配置し、前述のようにＲＯＭをテストできる。軟組織バランスに満足できない場合、インプラントを再計画して切断をやり直すことができる。その後、外科医はセメントの有無にかかわらず最終的なインプラントを配置することができる。

手術が終了すると、外科医は結果を評価する。これは、図２４および２５に示すように、インプラントのスタイラスとディボットを使用してインプラントの位置を測定することによって行われる。図２４は、インプラントデバイスの埋め込み結果を評価するワークフローを示し、これは、いくつかの実施形態による外科ガイダンスシステムによって少なくとも部分的に実行され得る。図２５は、いくつかの実施形態による、カメラ追跡システムによってそれらの集合的な姿勢を追跡され得るインプラントデバイスに提供されるディボットを示す。適切な空間配置とディボットインプラントのタイプの数によって、位置とサイズを特定すべきである。手術の概要が外科医に表示される、すなわち、
・測定されたインプラント位置
・インプラントのタイプとサイズ
・最後のＲＯＭテストの結果
・手術のタイムライン
システムは、主要な手術データを保存し、それを中央データベース１２１０にアップロードして、フィードバックトレーニングコンポーネント１２２８による機械学習モデル１３００のトレーニングで使用する、すなわち、
・システムとソフトウェアのバージョン
・症例の識別
・ＵＩテレメトリ
・ステートマシン：
ｏタイムスタンプ
ｏ信号
ｏステート
・登録データ：
ｏ測定された自然のランドマーク（点、表面、および関連するトラッキングエラー）
ｏ登録の変換
ｏ登録精度（ＣＴイメージングワークフロー）
・セットアップ：
ｏ空間の参照要素とＤＲＡの位置
ｏ検証測定（ナビゲートされた機器のディボット）
・計画：
ｏ使用されたいずれかの医用画像への参照
ｏセグメンテーション
ｏ計画されたインプラント位置
・ロボットステーションとＥＥＡ：
ｏ移動中のロボット軸の位置（最大２０Ｈｚ）
ｏロック解除時のＥＥＡおよび鋸ブレードの位置（最大２０Ｈｚ）
ｏ集約された力センサデータ
・ＲＯＭテスト：
ｏ完了した各ＲＯＭテストのソースデータと結果
・インプラントコンポーネント（脛骨、大腿骨、ＰＥ）の最終評価：
ｏディボット測定
ｏ位置
ｏサイズ
ｏタイプ
・追跡：
ｏナビゲートされた計器とマーカの集約された位置とエラー
ｏいずれかの追跡の問題
術後の段階
図２６は、いくつかの実施形態による、外科ガイダンスシステムによって少なくとも部分的に実行され得る患者検査ワークフローを示す。

術後の段階では、外科ガイダンスシステムは、関連する結果データを収集し、院内の患者のリハビリテーションを可能にするように構成されている。ＴＫＡ後の専門的なリハビリテーションは、患者が行う自動リハビリテーションよりも良い結果をもたらさないことが実証されている。一方、患者は退院後に同行し、どのようなタイプの運動を行うべきかを知っている必要がある。いくつかの実施形態は、携帯電話またはタブレットにインストールすることができるモバイルアプリケーションを提供する。モバイルアプリケーションは、定期的に患者にクエリを実行して、患者報告アウトカム指標ＰＲＯＭアンケートを介して患者のステータスを評価するように構成できる。モバイルデバイスにリンクされたウェアラブルデバイス（スマートウォッチ、靴センサなど）は、患者のアクティビティを測定する。モバイルアプリケーションには、説明ビデオを含むカスタマイズ可能なリハビリプログラム、および患者が定義されたリハビリプロセスに従っているかどうかを確認する方法がある（フォローアップの質問やウェアラブルデバイスの信号処理など）。緊急の場合、患者はアプリケーションを介して病院に連絡し、すぐにアドバイスを受けることができる。

すべての患者データが収集され、保存のために中央データベース１２１０にアップロードされ、特定の患者および症例にリンクされる。病院のスタッフと外科医は、プログラムに登録されているすべての患者をリアルタイムで、標準的なワークフロー外の症例（例えば、活動が非常に少ない、ＰＲＯＭが悪い）を強調されたものを見る。病院のスタッフと外科医は、必要に応じて患者に連絡できるものとする。フィードバックトレーニングコンポーネント１２２８は、この術後結果データを使用して、機械学習モデル１３００をさらにトレーニングすることができる。

中央データベース１２１０は、結果データを収集し、それらを、例えば、図１２に示されるように、ケアのエピソード全体からのデータとリンクするために使用される。機械学習モデル１３００は、収集されたデータに基づいて経時的にトレーニングされ、インプラントのタイプ、寸法、および配置、目標変形矯正、特定の患者の目標関節線を含む最良の治療オプションを識別することができる。上述のように、機械学習モデル１３００は、人工知能アルゴリズムを使用して相関関係を見つけ、ＡＩ計画アシスタントおよび外科医ダッシュボード拡張を提供することにより、インプラント計画段階で実際に使用することができる。

さらなる規定および実施形態：
本発明の概念の様々な実施形態の上記の説明において、本明細書において使用される用語は、特定の実施形態を説明することのみを目的とし、本発明の概念を限定することを意図しないことを理解されたい。別段に定義されない限り、本明細書で使用されるすべての用語（技術用語および科学用語を含む）は、本発明の概念が属する当技術分野の当業者によって一般に理解されるのと同じ意味を有する。一般的に使用される辞書に定義されるような用語は、本明細書および関連する技術分野の文脈におけるそれらの意味に矛盾しない意味を有するものとして解釈されるべきであり、本明細書で明確にそのように定義された理想化された、または過度に形式的な意味では解釈されないことがさらに理解されよう。

ある要素が別の要素に対して「接続された（ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ）」、「結合された（ｃｏｕｐｌｅｄ）」、「応答する（ｒｅｓｐｏｎｓｉｖｅ）」、またはそれらの変異型であるように参照される場合、その要素は、他の要素に直接接続、結合、もしくは応答することができるか、または介在する要素が存在してもよい。対照的に、ある要素が別の要素に対して「直接接続された（ｄｉｒｅｃｔｌｙ ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ）」、「直接結合された（ｄｉｒｅｃｔｌｙ ｃｏｕｐｌｅｄ）」、「直接応答する（ｄｉｒｅｃｔｌｙ ｒｅｓｐｏｎｓｉｖｅ）」、またはそれらの変異型であるように参照される場合、介在する要素は存在しない。同様の符号は、全体を通して同様の要素を指す。さらにまた、本明細書において使用される場合、「結合された（ｃｏｕｐｌｅｄ）」、「接続された（ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ）」、「応答する（ｒｅｓｐｏｎｓｉｖｅ）」、またはそれらの変異型は、無線で結合、接続、または応答することを含むことができる。本明細書において使用される場合、単数形「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」は、文脈がそうでないことを明確に示さない限り、複数形も含むことを意図している。周知の機能または構造は、簡潔さおよび／または明確さのために詳細に説明されない場合がある。「および／または」という用語は、関連する列挙された項目のうちの１つ以上のいずれかおよびすべての組み合わせを含む。

本明細書では、第１、第２、第３などの用語を使用して様々な要素／動作を説明することがあるが、これらの要素／動作は、これらの用語によって限定されるべきではないことが理解される。これらの用語は、ある要素／動作を他の要素／動作から区別するためにのみ使用される。したがって、いくつかの実施形態における第１の要素／動作は、本発明の概念の教示から逸脱することなく、他の実施形態における第２の要素／動作と呼ぶことができる。同じ参照番号または同じ参照符号は、明細書全体を通して同じまたは類似の要素を示す。

本明細書において使用される場合、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｅ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」、「有する（ｈａｖｅ）」、「有する（ｈａｓ）」、「有する（ｈａｖｉｎｇ）」という用語、またはそれらの変異型は、限定がなく、１つ以上の記された特徴、整数、要素、ステップ、コンポーネント、または機能を含むが、１つ以上の他の特徴、整数、要素、ステップ、コンポーネント、機能、またはそれらのグループの存在もしくは追加を排除するものではない。さらにまた、本明細書において使用される場合、ラテン語の「例えば（ｅｘｅｍｐｌｉ ｇｒａｔｉａ）」から派生した一般的な略語「例えば（ｅ．ｇ．）」は、前述の項目の全般的な例（複数可）を紹介または指定するために使用されてもよく、かかる項目を限定することを意図するものではない。ラテン語の「すなわち（ｉｄ ｅｓｔ）」から派生した一般的な略語「すなわち（ｉ．ｅ．）」は、より全般的な列挙から特定の項目を指定するために使用されてもよい。

例示的な実施形態は、コンピュータ実装方法、装置（システムおよび／もしくはデバイス）、ならびに／またはコンピュータプログラム製品を示すブロック図および／またはフローチャート図を参照して本明細書において説明される。ブロック図および／またはフローチャート図のブロック、ならびにブロック図および／またはフローチャート図におけるブロックの組み合わせは、１つ以上のコンピュータ回路によって実行されるコンピュータプログラム命令によって実装されることができることが理解される。これらのコンピュータプログラム命令を汎用コンピュータ回路、専用コンピュータ回路、および／または他のプログラム可能なデータ処理回路のプロセッサ回路に提供して機械を生成することができ、それにより、コンピュータのプロセッサおよび／または他のプログラム可能なデータ処理装置を介して実行される命令は、トランジスタ、メモリの場所に記憶された値、およびかかる回路網内の他のハードウェアコンポーネントを変換および制御して、ブロック図および／またはフローチャートブロック（複数可）において指定された機能／作用を実装し、かつそれによって、ブロック図および／またはフローチャートブロック（複数可）において指定された機能／作用を実装するための手段（機能）および／または構造を作り出す。

これらのコンピュータプログラム命令はまた、コンピュータ可読媒体に記憶された命令がブロック図および／またはフローチャートブロックまたは複数のブロックにおいて指定された機能／作用を実装する命令を含む製造物品を製造するように、コンピュータまたは他のプログラム可能なデータ処理装置が特定の方法で機能するように指示することができる有形のコンピュータ可読媒体に記憶されてもよい。したがって、本発明の概念の実施形態は、集合的に「回路網」、「モジュール」、またはそれらの変異型と称されることができる、デジタル信号プロセッサなどのプロセッサで動作するハードウェアおよび／またはソフトウェア（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどを含む）で具体化されることができる。

また、いくつかの代替実装形態では、ブロックに記載されている機能／作用が、フローチャートに記載されている順序とは異なる順序で発生する場合があることにも留意されたい。例えば、連続して示されている２つのブロックは、関与する機能／作用に応じて、実際には実質的に同時に実行されてもよいかまたはブロックが逆の順序で実行されてもよい。さらに、フローチャートおよび／またはブロック図の所与のブロックの機能は、複数のブロックに分離されてもよく、および／またはフローチャートおよび／またはブロック図の２つ以上のブロックの機能は、少なくとも部分的に統合されてもよい。最後に、本発明の概念の範囲から逸脱することなく、図示されているブロックの間に他のブロックが追加／挿入されてもよく、および／またはブロックまたは動作が省略されてもよい。さらに、いくつかの図は、通信の主要な方向を示すために通信経路上に矢印を含んでいるが、通信は、描かれた矢印と反対の方向で発生する場合があることを理解されたい。

本発明の概念の原理から実質的に逸脱しない限り、実施形態に対して多くの変更および修正を行うことができる。すべてのこのような変更および修正は、本発明の概念の範囲内で本明細書に含まれることが意図されている。したがって、上で開示された発明の対象は、限定的ではなく例示的であると見なされるべきであり、付け加えられた実施形態の例は、本発明の概念の趣旨および範囲内にあるすべてのこのような修正、強化、および他の実施形態に及ぶことが意図されている。したがって、法律によって許される最大限の範囲で、本発明の概念の範囲は、以下の実施形態の例およびそれらの均等物を含む本開示の最も広い許容可能な解釈によって決定されるべきであり、前述の発明を実施するための形態に制限または限定されるものではないとする。

Claims (21)

1. 手術中のコンピュータ支援ナビゲーションのための外科ガイダンスシステムであって、前記外科ガイダンスシステムが、
   複数の患者の手術結果に関して分散型ネットワークコンピュータによって提供される術後フィードバックデータを取得し、
   前記術後フィードバックデータに基づいて機械学習モデルをトレーニングし、
   定義された患者を特徴付ける前記分散型ネットワークコンピュータの１つから術前データを取得し、
   前記機械学習モデルによる前記術前データの処理に基づいて、前記定義された患者の外科手術計画を生成し、
   ユーザによるレビューのために、前記外科手術計画をディスプレイデバイスに提供するように構成された外科ガイダンスシステム。
2. 前記機械学習モデルが、
   前記術前データを処理して、インプラントデバイス、前記定義された患者への前記インプラントデバイスの埋め込みの姿勢、および前記インプラントデバイスの前記埋め込み後に前記定義された患者の予測された術後パフォーマンスメトリックを識別する前記外科手術計画を出力するように構成される、請求項１に記載の外科ガイダンスシステム。
3. 前記機械学習モデルが
   前記定義された患者に前記インプラントデバイスの前記埋め込みのための切除面の姿勢を識別して前記外科手術計画を生成するようにさらに構成される、請求項２に記載の外科ガイダンスシステム。
4. 前記切除面の前記姿勢を示すデータを、前記定義された患者のオーバーレイとして拡張現実（ＸＲ）ヘッドセット内の前記ディスプレイデバイスを通して表示される前記切除面の前記姿勢のグラフィック表現を生成するコンピュータプラットフォームに提供するようにさらに構成される、請求項３の外科ガイダンスシステム。
5. 前記切除面の前記姿勢を示すデータを、外科手術ロボットの少なくとも１つのコントローラに提供して、前記外科手術ロボットのアームに取り付けられた外科手術鋸の一連の動きを制御して、前記外科手術鋸の切断面が、前記切除面の前記姿勢と順次位置決めするようにさらに構成される、請求項３の外科ガイダンスシステム。
6. 関節運動測定と、
   軟組織バランス測定と、
   変形矯正測定と、
   関節線測定と、
   患者報告アウトカム指標とのうちの少なくとも１つを含む前記術後フィードバックデータに基づいて前記機械学習モデルをトレーニングするようにさらに構成される、請求項１に記載の外科ガイダンスシステム。
7. 術後段階と比較した術前段階での前記定義された患者の関節運動測定値間の偏差を示すデータと、
   術後段階と比較した術前段階での前記定義された患者の組織バランス測定値間の偏差を示すデータと、
   術後段階で前記定義された患者に対して測定された変形矯正と比較した術前段階での前記定義された患者に対して計画された変形矯正との間の偏差を示すデータと、
   術後段階と比較した術前段階での前記定義された患者の関節線測定値間の偏差を示すデータとのうちの少なくとも１つに基づいて前記機械学習モデルをトレーニングするようにさらに構成される、請求項１に記載の外科ガイダンスシステム。
8. 外科手術計画によって定義された外科手術鋸切断面からの手術中に測定された外科手術鋸切断面の偏差を示すデータと、
   外科手術計画によって定義された外科手術鋸の動きからの手術中の外科手術鋸の動きの測定値の偏差を示すデータと、
   外科手術計画によって定義されたインプラントデバイスサイズからの手術中に患者に埋め込まれるインプラントデバイスサイズの偏差を示すデータと、
   外科手術計画によって定義されたインプラントデバイスの姿勢からの手術中の患者への埋め込み後のインプラントデバイスの姿勢の偏差を示すデータとのうちの少なくとも１つを含む前記術後フィードバックデータに基づいて前記機械学習モデルをトレーニングするようにさらに構成される、請求項１に記載の外科ガイダンスシステム。
9. 定義されたルールを満たす類似性を有する前記術後フィードバックデータのサブセットを形成し、
   各前記サブセット内で、前記術後フィードバックデータの少なくともいくつかの値の間の相関を識別し、
   前記サブセットごとに識別された前記相関に基づいて、前記機械学習モデルをトレーニングするようにさらに構成される、請求項１に記載の外科ガイダンスシステム。
10. 前記機械学習モデルが、
    入力ノードを有する入力層、それぞれが複数の結合ノードを有する一連の隠れ層、および出力ノードを有する出力層を含むニューラルネットワークコンポーネントと、
    前記ニューラルネットワークモデルの前記入力ノードの異なるエントリに前記術前データの異なるエントリを提供し、前記ニューラルネットワークコンポーネントの出力ノードの出力に基づいて前記外科手術計画を生成するように構成された少なくとも１つの処理回路と、を備える、請求項１に記載の外科ガイダンスシステム。
11. 前記術後フィードバックデータの値に基づいて、前記ニューラルネットワークコンポーネントの前記結合ノードによって使用される重みおよび／または発火しきい値を適応させるように構成されるフィードバックトレーニングコンポーネントをさらに備える、請求項１０に記載の外科ガイダンスシステム。
12. 前記機械学習モデルが、
    前記定義された患者の関節運動測定と、
    前記定義された患者の軟組織バランス測定と、
    前記定義された患者の変形矯正測定と、
    前記定義された患者の関節線測定とのうちの少なくとも１つを含む前記術前データの処理に基づいて前記外科手術計画を生成するように構成される、請求項１に記載の外科ガイダンスシステム。
13. 前記機械学習モデルが、
    前記定義された患者の解剖学的ランドマーク位置と、
    前記定義された患者の前方基準点と、
    前記定義された患者の解剖学的寸法とのうちの少なくとも１つを含む前記術前データの処理に基づいて前記外科手術計画を生成するように構成される、請求項１に記載の外科ガイダンスシステム。
14. 前記解剖学的ランドマーク位置は、股関節中心、膝中心、および足首中心の位置を識別し、
    前記前方基準点は、近位脛骨機械的軸点および脛骨プラトーレベルを識別し、
    前記解剖学的寸法は、脛骨プラトーサイズおよび大腿骨サイズを識別する、請求項１３に記載の外科ガイダンスシステム。
15. 外科手術システムであって、
    手術中のコンピュータ支援ナビゲーションのための外科ガイダンスシステムであって、前記外科ガイダンスシステムが、
    複数の患者の手術結果に関して分散型ネットワークコンピュータによって提供される術後フィードバックデータを取得し、
    前記術後フィードバックデータに基づいて機械学習モデルをトレーニングし、
    定義された患者を特徴付ける前記分散型ネットワークコンピュータの１つから術前データを取得し、前記機械学習モデルによる前記術前データの処理に基づいて前記定義された患者の外科手術計画を生成するように構成された外科ガイダンスシステムと、
    外科手術鋸によって切断される前記定義された患者の解剖学的構造の姿勢を決定し、前記外科手術鋸の姿勢を決定するように構成された追跡システムと、
    前記外科ガイダンスシステムから前記外科計画を取得し、前記解剖学的構造が切断される場所を定義する前記外科計画に基づいて、および前記解剖学的構造の前記姿勢に基づいて、目標面の姿勢を決定し、ならびに前記目標面の前記姿勢と前記外科手術鋸の前記姿勢との比較に基づいて操縦情報を生成するように構成される少なくとも１つのコントローラと、を備え、前記操縦情報は、前記外科手術鋸の切断面を配置して前記目標面と位置合わせするために前記外科手術鋸を移動する必要がある場所を示す、外科手術システム。
16. 少なくとも１つのシースルーディスプレイデバイスを含む拡張現実（ＸＲ）ヘッドセットをさらに備え、
    前記少なくとも１つのコントローラは、前記ＸＲヘッドセットの前記少なくとも１つのシースルーディスプレイデバイスに提供される前記操縦情報のグラフィック表現を生成して、前記外科手術鋸の切断面を配置して前記目標面と位置決めするように、前記外科手術鋸のオペレータの動きを誘導するように構成される、請求項１５に記載の外科手術システム。
17. 外科手術ロボットであって、
    ロボット基部と、
    前記ロボット基部に接続され、前記ロボットアームに接続された前記外科手術鋸を配置するように構成されたロボットアームと、
    前記ロボット基部に対して前記ロボットアームを移動させるように動作可能に接続された少なくとも１つのモータと、を含む、外科手術ロボットをさらに備え、
    前記少なくとも１つのコントローラは、前記操縦情報に基づいて前記少なくとも１つのモータの動きを制御して、前記外科手術鋸の前記切断面が前記目標面と位置決めするように前記外科手術鋸を再配置するように構成される、請求項１５に記載の外科手術システム。
18. 前記機械学習モデルが、
    前記術前データを処理して、インプラントデバイス、前記定義された患者への前記インプラントデバイスの前記埋め込みのため切除面の姿勢、および前記インプラントデバイスの前記埋め込み後に前記定義された患者の予測された術後パフォーマンスメトリックを識別する前記外科手術計画を出力するように構成される、請求項１５に記載の外科手術システム。
19. 前記外科ガイダンスシステムが、
    術後段階と比較した術前段階での前記定義された患者の関節運動測定値間の偏差を示すデータと、
    術後段階と比較した術前段階での前記定義された患者の組織バランス測定値間の偏差を示すデータと、
    術後段階で前記定義された患者に対して測定された変形矯正と比較した術前段階での前記定義された患者に対して計画された変形矯正との間の偏差を示すデータと、
    術後段階と比較した術前段階での前記定義された患者の関節線測定値間の偏差を示すデータとのうちの少なくとも１つに基づいて前記機械学習モデルをトレーニングするようにさらに構成される、請求項１５に記載の外科手術システム。
20. 前記外科ガイダンスシステムが、
    外科手術計画によって定義された外科手術鋸切断面からの手術中に測定された外科手術鋸切断面の偏差を示すデータと、
    外科手術計画によって定義された外科手術鋸の動きからの手術中の外科手術鋸の動きの測定値の偏差を示すデータと、
    外科手術計画によって定義されたインプラントデバイスサイズからの手術中に患者に埋め込まれるインプラントデバイスサイズの偏差を示すデータと、
    外科手術計画によって定義されたインプラントデバイスの姿勢からの手術中の患者への埋め込み後のインプラントデバイスの姿勢の偏差を示すデータとのうちの少なくとも１つを含む前記術後フィードバックデータに基づいて前記機械学習モデルをトレーニングするようにさらに構成される、請求項１５に記載の外科手術システム。
21. 前記機械学習モデルが、
    前記定義された患者の関節運動測定と、
    前記定義された患者の軟組織バランス測定と、
    前記定義された患者の変形矯正測定と、
    前記定義された患者の関節線測定と、
    前記定義された患者の解剖学的ランドマーク位置と、
    前記定義された患者の前方基準点と、
    前記定義された患者の解剖学的寸法とのうちの少なくとも１つを含む前記術前データの処理に基づいて前記外科手術計画を生成するように構成される、請求項１５に記載の外科手術システム。
    
    

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