JP2022041664A - 制御装置、制御方法、プログラム、及び眼科手術システム - Google Patents

Abstract

【課題】効率よく精度の高い制御を行うことが可能な制御装置、制御方法、プログラム、及び制御システムを提供すること。
【解決手段】上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る制御装置は、取得部と、制御部とを具備する。前記取得部は、手術顕微鏡によって撮影される患者眼に関する撮影画像に基づく、手術に関する状況情報を取得する。前記制御部は、前記状況情報に基づいて、前記手術に用いられる治療機器に関する制御パラメータを制御する。これにより、効率よく精度の高い制御を行うことが可能となる。また手術の状況を画像認識から認識することにより、危険な状況を予測する精度が高まる。
【選択図】図５

Description

本技術は、眼科医療等に用いられる手術機器に適用可能な制御装置、制御方法、プログラム、及び眼科手術システムに関する。

特許文献１に記載の超音波手術装置では、フットスイッチの操作により変化される患者眼の水晶体核を破砕する超音波チップの超音波パワーが所定の値に設定される。また超音波振動の使用時間に基づいて、患者眼の水晶体核の硬さが判定される。判定された水晶体核の硬さに応じて、設定された超音波パワーの値が切り替えられる。これにより、効率よく手術を行うことが図られている（特許文献１の段落［００１６］［００２７］図６等）。

特開２００５－０１３４２５号公報

白内障手術等の眼科に関する手術では、速いペースの作業を行う場面と、後嚢等の破損などの細やかな作業が必要となる場面とが存在する。そのため、眼科用の手術機器（治療機器）において、効率よく精度の高い制御を行うことが可能とする技術が求められている。

以上のような事情に鑑み、本技術の目的は、効率よく精度の高い制御を行うことが可能な制御装置、制御方法、プログラム、及び眼科手術システムを提供することにある。

上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る制御装置は、取得部と、制御部とを具備する。
前記取得部は、手術顕微鏡によって撮影される患者眼に関する撮影画像に基づく、手術に関する状況情報を取得する。
前記制御部は、前記状況情報に基づいて、前記手術に用いられる治療機器に関する制御パラメータを制御する。

この制御装置では、手術顕微鏡によって撮影される患者眼に関する撮影画像に基づく、手術に関する状況情報が取得される。状況情報に基づいて、手術に用いられる治療機器に関する制御パラメータが制御される。これにより、効率よく精度の高い制御を行うことが可能となる。

本技術の一形態に係る制御方法は、コンピュータシステムが実行する制御方法であって、手術顕微鏡によって撮影される患者眼に関する撮影画像に基づく、手術に関する状況情報を取得することを含む。
前記状況情報に基づいて、前記手術に用いられる治療機器に関する制御パラメータが制御される。

本技術の一形態に係るプログラムは、コンピュータシステムに以下のステップを実行させる。
手術顕微鏡によって撮影される患者眼に関する撮影画像に基づく、手術に関する状況情報を取得するステップ。
前記状況情報に基づいて、前記手術に用いられる治療機器に関する制御パラメータを制御するステップ。

本技術の一形態に係る眼科手術システムは、手術顕微鏡と、治療機器と、制御装置とを具備する。
前記手術顕微鏡は、患者眼を撮影可能である。
前記治療機器は、前記患者眼の手術に用いられる。
前記制御装置は、前記患者眼に関する撮影画像に基づく、手術に関する状況情報を取得する取得部と、前記状況情報に基づいて、前記治療機器に関する制御パラメータを制御する制御部を有する。

手術システムの構成例を模式的に示す図である。 手術顕微鏡の構成例を示すブロック図である。 手術システムの構成例を模式的に示す図である。 白内障手術について簡単に説明する図である。 手術システムの機能的な構成例を模式的に示すブロック図である。 制御パラメータの基本的な制御例を示すグラフである。 各フェイズにおける画像認識及び制御パラメータの制御例を示す模式図である。 硝子体切除の様子を示す概略図である。 手術システムの機能的な他の構成例を模式的に示すブロック図である。 各フェイズにおける画像認識及び制御パラメータの制御例を示す模式図である。 制御装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。

以下、本技術に係る実施形態を、図面を参照しながら説明する。

＜第１の実施形態＞
［手術システムの構成例］
図１は、本技術の第１の実施形態に係る手術システムの構成例を模式的に示す図である。

手術システム１１は、眼の手術に用いられるシステムである。図１では、手術システム１１は、手術顕微鏡２１及び患者用ベッド２２を有する。また手術システム１１は、図示しない治療機器を含む。
治療機器は、眼科医療に用いられる機器である。本実施形態では、白内障手術、又は硝子体切除に用いられる治療機器が手術システム１１に含まれる。これ以外にも、手術に用いられる任意の機器が手術システム１１に含まれてもよい。

手術顕微鏡２１は、対物レンズ３１、接眼レンズ３２、画像処理装置３３、及びモニタ３４を有する。

対物レンズ３１は、手術対象である患者眼を拡大観察することが可能である。

接眼レンズ３２は、患者眼から反射した光を集光し、患者眼の光学像を結像させる。

画像処理装置３３は、手術顕微鏡２１の動作を制御する。例えば、画像処理装置３３は、対物レンズ３１を介して撮影された画像の取得、光源の照明や、ズーム倍率の変更等が可能である。

モニタ３４は、対物レンズ３１を介して撮影された画像や患者の脈拍等の身体情報を表示する。

ユーザ（例えば、術者）は、接眼レンズ３２を覗き、対物レンズ３１を介して患者眼を観察し、図示しない治療機器を用いて手術を行うことが可能である。

図２は、手術顕微鏡２１の構成例を示すブロック図である。

図２に示すように、手術顕微鏡２１は、対物レンズ３１、接眼レンズ３２、画像処理装置３３、モニタ３４、光源６１、観察光学系６２、正面画像撮影部６３、断層画像撮影部６４、提示部６５、インタフェース部６６、及びスピーカ６７を有する。

光源６１は、照明光を射出し、患者眼を照明する。例えば、画像処理装置３３により、照明光の光量等が制御される。

観察光学系６２は、患者眼から反射された光を接眼レンズ３２及び正面画像撮影部６３へと導く。観察光学系６２の構成は限定されず、対物レンズ３１やハーフミラー７１、図示しないレンズ等の光学素子から構成されてもよい。
例えば、患者眼から反射された光は、対物レンズ３１やレンズを介してハーフミラー７１に入射される。ハーフミラー７１に入射された光の略半分は、ハーフミラー７１を透過し、提示部６５を介して接眼レンズ３２へと入射される。またもう一方の光の略半分は、ハーフミラー７１に反射され、正面画像撮影部６３へと入射される。

正面画像撮影部６３は、患者眼を正面から観察した画像である正面画像を撮影する。例えば、正面画像撮影部６３は、ビデオマイクロスコープ等の撮影機器である。また正面画像撮影部６３は、観察光学系６２から入射された光を受光し、光電変換することで正面画像を撮影する。例えば、正面画像は、患者眼を眼軸方向と略一致する方向から撮影した画像である。
撮影された正面画像は、画像処理装置３３及び後述する画像取得部８１に供給される。

断層画像撮影部６４は、患者眼の断面の画像である断層画像を撮影する。例えば、断層画像撮影部６４は、光干渉断層系（ＯＣＴ（Optical Coherence Tomography））やシャインプルークカメラである。ここで、断層画像とは、患者眼における眼軸方向と略平行な方向の断面の画像である。
撮影された断層画像は、画像処理装置３３及び後述する画像取得部８１に供給される。

提示部６５は、透過型の表示デバイスからなり、接眼レンズ３２及び観察光学系６２の間に配置される。提示部６５は、観察光学系６２から入射された光を透過させて接眼レンズ３２に入射させる。また提示部６５は、画像処理装置３３から供給された正面画像及び断層画像を、患者眼の光学像に重畳又は光学像の周辺に表示してもよい。

画像処理装置３３は、正面画像撮影部６３及び断層画像撮影部６４から供給された、正面画像及び断層画像に対して、所定の処理が可能である。また画像処理装置３３は、インタフェース部６６から供給されるユーザの操作情報に基づいて、光源６１、正面画像撮影部６３、断層画像撮影部６４、及び提示部６５の制御をする。

インタフェース部６６は、コントローラ等の操作デバイスである。例えば、インタフェース部６６は、ユーザの操作情報を画像処理装置３３に供給する。またインタフェース部６６は、外部機器との通信が可能な通信部を含んでもよい。

図３は、手術システム１１の構成例を模式的に示す図である。
図３に示すように、手術システム１１は、手術顕微鏡２１、制御装置８０、及び超音波乳化吸引装置９０を有する。手術顕微鏡２１、制御装置８０、及び超音波乳化吸引装置９０は、有線又は無線を介して、通信可能に接続されている。各デバイス間の接続形態は限定されず、例えばＷｉＦｉ等の無線ＬＡＮ通信や、Bluetooth（登録商標）等の近距離無線通信を利用することが可能である。

制御装置８０は、手術顕微鏡２１によって撮影される患者眼に関する撮影画像に基づいて、手術に関する状況情報を認識する。また、制御装置８０は、状況情報に基づいて、手術に用いられる治療機器に関する制御パラメータを制御する。例えば、図３では、手術顕微鏡２１から取得される正面画像及び断層画像に基づいて、状況情報が認識される。すなわち、撮影画像とは、正面画像及び断層画像を含む。

状況情報とは、患者眼に対して行われる手術に関する種々の情報である。本実施形態では、状況情報は、手術の段階（フェイズ）を含む。例えば、図４に示すように、患者眼に白内障手術（超音波乳化吸引）が行われる場合、以下のフェイズに分けられる。

角膜切開：図４の矢印Ａ１１に示すように、患者眼１０１の角膜１０２がメス等により切開され、創口１０３が作成されるフェイズ。
前嚢切開：創口１０３部分から術具が挿入され、水晶体１０４の前嚢部分が円形状に切開されるフェイズ。
水晶体核の破砕：図４の矢印Ａ１２に示すように、創口１０３から水晶体１０４の切開された前嚢部分に術具が挿入され、超音波振動により水晶体１０４の核の破砕（乳化）が行われる。本実施形態では、水晶体１０４の核が所定の量以上が残っているフェイズ（第１の段階）と水晶体１０４の核が所定の量以下が残っているフェイズ（第２の段階）とに分けられる。
術具先端からの吸引：術具によって吸引を行うフェイズ。本実施形態では、患者眼１０１の廃棄物が術具先端から吸引される。廃棄物とは、例えば、破砕された水晶体１０４の核、灌流液、及び皮質等の手術中に吸引される患者眼の組織である。また、「術具先端からの吸引」は、「水晶体核の破砕」と同時に行われてもよい。
眼内レンズの挿入：図４の矢印Ａ１３に示すように、水晶体１０４の内部に眼内レンズ１０５が挿入される。

なお、上記の各フェイズがさらに段階ごとに分けられてもよい。例えば、「水晶体核の破砕」における水晶体核の残量に応じて段階１、段階２、段階３等と設定されてもよい。以下、１つのフェイズにおけるさらに細かい段階を、例えば、水晶体核の破砕１、水晶体核の破砕２と記載する。
なお、手術のフェイズは限定されず、上記以外のフェイズが各々の術者に応じて任意に変更されてもよい。もちろん使用される術具や術式も病症に応じて変更されてもよい。また局所麻酔等のフェイズがあってもよい。

制御パラメータは、超音波の出力に関するパラメータ、術具先端からの吸引に関するパラメータ、及び灌流液の流入量に関するパラメータのうち少なくとも一つを含む。
超音波の出力に関するパラメータは、患者眼１０１の水晶体１０４の核を破砕するための超音波の出力を示すパラメータである。例えば、水晶体１０４を素早く破砕したい場合は、超音波の出力が最大値で出力される。
術具先端からの吸引に関するパラメータは、術具によって吸引を行う際の圧力又は吸引量を示すパラメータである。例えば、廃棄物の吸引を行う術具が後嚢を吸わないようにしたい場合、吸引する際の圧力又は吸引量が低く制御される。
灌流液の流入量に関するパラメータは、灌流液を流入させる際の流入量を示すパラメータである。例えば、患者眼１０１の眼球内圧を所定の値に維持するために、灌流液の量が制御される。また灌流液の流入量に関するパラメータは、灌流液が入れられた容器（ボトル９４）の高さも含む。

超音波乳化吸引装置（Phacoemulsification machine, Phaco machine）９０は、白内障手術に用いられる治療機器であり、任意の構成が設けられる。例えば、図３では主な構成として、超音波乳化吸引装置９０は、表示部９１、破砕部９２、フットスイッチ９３、及びボトル９４を有する。

表示部９１は、白内障手術に関する種々の情報を表示する。例えば、現在の超音波の出力、廃棄物の吸引圧、又は正面画像等が表示される。

破砕部９２は、患者眼の水晶体の核を破砕するための超音波が出力される術具である。また破砕部９２は、廃棄物を吸引するための吸引孔が設けられ、灌流液や乳化した水晶体１０４の核を吸引することが可能である。
また破砕部９２は、灌流液を患者眼に流入させることが可能である。本実施形態では、ボトル９４内の灌流液が灌流チューブ９５を介し、患者眼に流入される。

フットスイッチ９３は、ペダルの踏み込み量に応じて、超音波の出力、廃棄物の吸引圧、及び灌流液の流入量の制御を行う。

ボトル９４は、患者眼に供給するための生理食塩水等の灌流液が入れられた容器である。ボトル９４は、灌流液を患者眼に導くための灌流チューブ９５が接続される。またボトル９４は、高さを変更可能な構成を有し、患者眼の眼球内圧を適度に維持するように高さが調節される。

これ以外にも超音波乳化吸引装置９０は任意の構成が設けられてもよい。例えば、ボトル９４が超音波乳化吸引装置９０に内蔵され、灌流液の流入量を制御するためのポンプ等が搭載されてもよい。また例えば、患者眼に灌流液を流入させるための機器が設けられてもよい。

図５は、手術システム１１の機能的な構成例を模式的に示すブロック図である。図５では、簡略化のため、手術顕微鏡２１の一部のみが図示される。

制御装置８０は、例えばＣＰＵやＧＰＵ、ＤＳＰ等のプロセッサ、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリ、ＨＤＤ等の記憶デバイス等、コンピュータの構成に必要なハードウェアを有する（図１１参照）。例えばＣＰＵがＲＯＭ等に予め記録されている本技術に係るプログラムをＲＡＭにロードして実行することにより、本技術に係る制御方法が実行される。
例えばＰＣ等の任意のコンピュータにより、制御装置８０を実現することが可能である。もちろんＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ等のハードウェアが用いられてもよい。
本実施形態では、ＣＰＵが所定のプログラムを実行することで、機能ブロックとしての制御部が構成される。もちろん機能ブロックを実現するために、ＩＣ（集積回路）等の専用のハードウェアが用いられてもよい。
プログラムは、例えば種々の記録媒体を介して制御装置８０にインストールされる。あるいは、インターネット等を介してプログラムのインストールが実行されてもよい。
プログラムが記録される記録媒体の種類等は限定されず、コンピュータが読み取り可能な任意の記録媒体が用いられてよい。例えば、コンピュータが読み取り可能な非一過性の任意の記憶媒体が用いられてよい。

図５に示すように、制御装置８０は、画像取得部８１、認識部８２、制御部８３、及びＧＵＩ（Graphical User Interface）提示部８４を有する。

画像取得部８１は、患者眼の撮影画像を取得する。本実施形態では、画像取得部８１は、手術顕微鏡２１の正面画像撮影部６３及び断層画像撮影部６４から、正面画像及び断層画像を取得する。
取得された正面画像及び断層画像は、認識部８２、及び超音波乳化吸引装置９０の表示部９１に出力される。

認識部８２は、患者眼に関する撮影画像に基づいて、手術に関する状況情報を認識する。本実施形態では、正面画像及び断層画像に基づいて、現在行われている手術のフェイズが認識される。例えば、正面画像内のメスや破砕部等の術具に基づいて（例えば使用されている術具の種類に基づいて）、手術のフェイズが認識される。また例えば、断層画像に基づいて、術具が後嚢や網膜を傷つける可能性がある状況（危険状況）か否かが認識される。
危険状況は、手術に関する危険な状況である。例えば、後嚢を吸引している（後嚢破損の可能性がある）状況が挙げられる。後嚢破損の場合、画像取得部８１により取得される撮影画像から認識部８２により皮質が認識されない状況が該当する。

また本実施形態では、認識部８２は、状況情報及び危険状況に関する学習が行われた学習済みモデルに基づいて、撮影画像の状況情報又は危険状況を認識する。具体例は後述する。
なお、状況情報や危険状況を認識する方法は限定されない。例えば、機械学習により撮影画像の解析が行われてもよい。これ以外にも画像認識、セマンティックセグメンテーション、画像信号の解析等が用いられてもよい。
認識された状況情報及び危険状況は、制御部８３及びＧＵＩ提示部８４に出力される。

本実施形態では、学習済みモデルは、白内障手術の場合、「術具先端からの吸引」及び「水晶体核の破砕」のフェイズと、該フェイズにおける超音波の出力に関するパラメータ、術具先端からの吸引に関するパラメータ、及び灌流液の流入量に関するパラメータとが紐づけられたデータを学習データとする学習を行って生成される識別機である。

なお、学習済みモデルを得るための学習モデルの学習方法は限定されない。例えば、ＤＮＮ（Deep Neural Network：深層ニューラルネットワーク）等を用いた任意の機械学習アルゴリズムが用いられてもよい。例えばディープラーニング（深層学習）を行うＡＩ（人工知能）等が用いられてもよい。
例えば、上記の認識部により画像認識が行われる。学習済みモデルは、入力された情報に基づいて機械学習を行い、認識結果を出力する。また、認識部は、学習済みモデルの認識結果に基づいて、当該入力された情報の認識を行う。
学習手法には、例えばニューラルネットワークやディープラーニングが用いられる。ニューラルネットワークとは、人間の脳神経回路を模倣したモデルであって、入力層、中間層（隠れ層）、出力層の３種類の層から成る。
ディープラーニングとは、多層構造のニューラルネットワークを用いたモデルであって、各層で特徴的な学習を繰り返し、大量データの中に潜んでいる複雑なパターンを学習することができる。
ディープラーニングは、例えば撮影画像内のオブジェクトを識別する用途として用いられる。例えば、画像や動画の認識に用いられる畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Convolutional Neural Network）等が用いられる。
また、このような機械学習を実現するハードウェア構造としては、ニューラルネットワークの概念を組み込まれたニューロチップ／ニューロモーフィック・チップが用いられ得る。
本実施形態では、認識部８２に組み込まれた学習済みモデルに基づいて、フェイズにおける適切な制御パラメータが制御部８３に出力される。

ここで学習済みモデルの具体例を以下に記載する。

具体例１：入力データが「撮影画像」、教師データが「水晶体核の破砕の各段階１～５」。
具体例１では、入力された撮影画像の各々に対して、該撮影画像の状況情報が付与される。すなわち、撮影画像の各々に対して状況情報が付与されたデータを学習データとする学習が行われ、学習済みモデルが生成される。例えば、水晶体の核の残量が８０％の撮影画像に対して、水晶体核の破砕２のフェイズと情報が付与される。また例えば、水晶体の核の残量が２０％の場合、水晶体核の破砕５のフェイズと情報が付与される。すなわち、水晶体の核の残量を参照してフェイズの細かい段階が決定される。また撮影画像に対して、どの段階のフェイズが該当するかは、術者（眼科医）等の眼科に関わる人によりアノテーションされる。なお、水晶体の核の残量に対して、任意のフェイズが設定されてもよい。もちろん５段階に限定されない。
上記の学習済みモデルに基づいて、認識部８２は、撮影画像の各フェイズを認識することができる。
なお、具体例１で入力される撮影画像は、患者眼の角膜部のみが撮影された画像でもよい。これにより、学習に不必要な学習データを除くことで、精度を高めることができる。
なお、入力される撮影画像から、角膜部に該当する箇所が切り出されてもよい。

具体例２：入力データが「撮影画像」、教師データが「皮質吸引の各段階１～５」。
具体例２では、入力された撮影画像の各々に対して、ユーザにより該撮影画像の状況情報が付与される。例えば、皮質の残量が２０％の撮影画像に対して、フェイズが皮質吸引５と情報が付与される。また撮影画像に対して、どの段階のフェイズが該当するかは、術者等の眼科に関わる人によりアノテーションされる。
上記の学習済みモデルに基づいて、認識部８２は、撮影画像の各フェイズを認識することができる。
なお、具体例２で入力される撮影画像は、患者眼の角膜部のみが撮影された画像でもよい。

具体例３：入力データが「撮影画像」で教師データが「皮質吸引の有無」又は入力データが「撮影画像及び治療機器に搭載されるセンサ（後述するセンサ部９６）のセンシング結果」で教師データが「後嚢の吸引の有無」。
具体例３における第一の学習方法では、撮影画像において術具先端に皮質が存在している場合には「皮質吸引有り」、術具先端に皮質が存在していない場合には「皮質吸引無し」という教師データを与え、撮影画像に基づいて皮質吸引の有無を判定するような学習をさせる。認識部８２ではこの学習結果をもとに、撮影画像から皮質吸引の有無を判定し、「皮質吸引無し」の判定時にセンサのセンシング結果として吸引量の低下が見られる場合には、（撮影画像からの判定は容易ではないが）術具先端において後嚢が吸引されているものと認識する。
具体例３における第二の学習方法では、入力データとしては「撮影画像及び治療機器に搭載されるセンサ（後述するセンサ部９６）のセンシング結果」が与えられ、それぞれの入力データに対して実際に後嚢吸引が有ったか否かが教師データとして与えられる。認識部８２ではこの学習結果をもとに「撮影画像及び治療機器に搭載されるセンサ（後述するセンサ部９６）のセンシング結果」から直接後嚢吸引の有無を認識する。
なお、この場合、後嚢が吸引されている際の撮影画像及びセンシング結果が入力データとして必要となる。その際に、実際に手術時に後嚢が吸引されている撮影画像が用いられてもよいし、仮想的に後嚢が吸引されている状態が再現された画像が学習に用いられてもよい。
なお、具体例３で入力される撮影画像は、患者眼の角膜部のみが撮影された画像でもよい。

制御部８３は、状況情報に基づいて、制御パラメータを制御する。本実施形態では、認識部８２により認識されたフェイズに応じて、制御パラメータが制御される。
例えば、白内障手術の場合、認識部８２による画像認識から、水晶体の核が所定の量以上が残っているフェイズ（第１の段階）と認識される。このフェイズの場合、制御部８３は、水晶体の核を素早く除去するために、第１の段階における出力可能な超音波の最大値を例えば超音波乳化吸引装置９０の有する最大出力値に設定する。また、水晶体の核が所定の量以下が残っているフェイズでは、後嚢を破損させる危険な状況にならないように、出力可能な超音波の最大値を第１の段階における出力可能な超音波の最大値よりも制限された値（低い値）に設定する。

ここで図６を用いて、制御の基本例を説明する。図６は、制御パラメータの基本的な制御例を示すグラフである。図６に示すように、縦軸を制御パラメータの出力、横軸をフットスイッチの踏み込み量を示す。また図６では、「水晶体核の破砕」のフェイズを例とする。すなわち、縦軸は、超音波の出力を示す。

図６Ａは、水晶体核の破砕１の場合の制御例を示すグラフである。
図６Ａに示すように、ユーザは、フットスイッチ９３を最大（１００％）まで踏み込むことで、超音波を最大値まで出力することができる。図６Ａでは、水晶体核が十分に残っている段階のため、ユーザがフットスイッチ９３を踏み込むことで、超音波の最大値が高い数値、例えば、超音波乳化吸引装置９０の有する最大出力値（１００％）まで出力することが可能である。もちろん出力される超音波は常に１００％ではなく、ユーザの操作（フットスイッチ９３の踏み込み量）に応じて、出力される超音波の値は任意に変更される。

図６Ｂは、水晶体核の破砕４の場合の制御例を示すグラフである。
図６Ｂに示すように、水晶体核の残量が少ない状態のため、超音波の出力の最大値が制御される。例えば、後嚢等を破損しないように、超音波の最大値が超音波乳化吸引装置９０の有する最大出力値よりも低い値（例えば、３０％）に制御される。
また超音波の出力の最大値が抑えられるため、図６Ａに示す直線（実線）の傾きよりも、図６Ｂに示す直線（実線）の傾きが緩やかになる。すなわち、フットスイッチ９３の踏み込み量に応じた、超音波の出力の値の変動が小さくなる。これにより、より細かい正確な出力制御が可能となる。

なお、制御方法は限定されず、各フェイズにおける制御パラメータの出力の最大値が任意に設定されてもよい。またフットスイッチ９３の踏み込み量が制御されてもよい。例えば、フットスイッチ９３を最大限に踏み込んだ場合に、踏み込み量が５０％に対応した制御パラメータが出力されてもよい。
また超音波乳化吸引装置９０の有する最大出力値が制御されていることを示す情報が表示部９１に表示されてもよい。例えば、現在の出力可能な超音波の最大値が、超音波乳化吸引装置９０の有する最大出力値の３０％であることを示す情報が表示部９１に表示される。

ＧＵＩ提示部８４は、ユーザに手術に関する種々の情報を提示する。本実施形態では、ＧＵＩ提示部８４は、現在の状況情報、制御されている制御パラメータ、及び危険状況をユーザが視認可能なＧＵＩを超音波乳化吸引装置９０の表示部９１又は手術顕微鏡２１のモニタ３４に提示する。

図５に示すように、超音波乳化吸引装置９０は、表示部９１、破砕部９２、フットスイッチ９３、及びボトル９４に加え、センサ部９６及びボトル調節部９７を有する。本実施形態では、制御部８３により、破砕部９２から出力される超音波の出力、破砕部９２の吸引圧又は吸引量、ボトル９４の高さ（灌流液の流入圧）等が制御される。

センサ部９６は、破砕部９２に搭載されるセンサデバイスである。例えば、センサ部９６は、圧力センサであり、廃棄物を吸引する破砕部９２の吸引圧を測定する。センサ部９６により測定されたセンシング結果は、制御部８３に供給される。またセンサ部９６により測定されたセンシング結果が表示部９１に表示されてもよい。

ボトル調節部９７は、ボトル９４の高さを調節可能な駆動機構である。例えば、灌流液の流入量を多くする場合、ボトル９４の高さが高く調節される。

なお、本実施形態において、認識部８２は、手術顕微鏡によって撮影される患者眼に関する撮影画像に基づいて、手術に関する状況情報を認識する認識部に相当する。
なお、本実施形態において、制御部８３は、状況情報に基づいて、前記手術に用いられる治療機器に関する制御パラメータを制御する制御部に相当する。
なお、本実施形態において、ＧＵＩ提示部８４は、手術を実行するユーザに対して、状況情報又は制御パラメータの少なくとも一方を提示する提示部に相当する。
なお、本実施形態において、超音波乳化吸引装置９０は、白内障手術に用いられる治療機器に相当する。
なお、本実施形態において、手術システム１１は、患者眼を撮影可能な手術顕微鏡と、患者眼の手術に用いられる治療機器と、患者眼に関する撮影画像に基づいて、手術に関する状況情報を認識する認識部と、状況情報に基づいて、治療機器に関する制御パラメータを制御する制御部とを有する制御装置とを具備する眼科手術システムに相当する。

図７は、各フェイズにおける画像認識及び制御パラメータの制御例を示す模式図である。

図７Ａは、水晶体核の破砕のフェイズを示す模式図である。
図７Ａに示すように、認識部８２は、撮影画像内の術具（破砕部９２）から現在のフェイズが「水晶体核の破砕」と認識する。
制御部８３は、認識部８２による認識結果に基づいて、破砕部９２に出力される超音波の出力を超音波乳化吸引装置９０の有する最大出力値に制御する。
例えば、認識部８２による画像認識から患者眼１０１の水晶体の核の残量が多いと認識された場合、破砕部９２から出力される超音波の出力の最大値が超音波乳化吸引装置９０の有する最大出力値に制御される。また例えば、認識部８２による画像認識から患者眼１０１の水晶体の核が少ないと認識された場合、すなわち、水晶体の核が所定の量以下が残っているフェイズ（第２の段階）の場合、破砕部９２から出力される超音波の出力の最大値が第１の段階における出力可能な超音波の最大値よりも低い値に設定される。
なお、超音波の出力の制限方法は限定されない。例えば、超音波の出力の変動を小さくしてもよい。すなわち、フットスイッチ９３の踏み込み量に対して、超音波の出力の変動が小さく制御されてもよい。また制限される超音波の出力の最大値は、機械学習又はユーザにより最適な値に制御されてもよい。

図７Ｂは、術具先端からの吸引のフェイズを示す模式図である。
図７Ｂに示すように、認識部８２は、撮影画像内の術具（例えば、皮質１１１を吸引する吸引部１１２）から現在のフェイズが「術具先端からの吸引」と認識する。なお、図７Ｂでは、吸引部１１２により皮質１１１が吸引されている。
制御部８３は、認識部８２による認識結果に基づいて、吸引部１１２の吸引圧又は吸引量を制御する。例えば、皮質１１１の量が十分に残っている場合、吸引部１１２の吸引圧又は吸引量の最大値が超音波乳化吸引装置９０の有する最大出力値に制御される。
また認識部８２による画像認識から皮質１１１が認識されない場合、制御部８３は、後嚢を吸引する可能性があるため、吸引部１１２の吸引圧又は吸引量を下げる。
なお、認識部８２は、センサ部９６により測定された吸引部１１２の吸引圧及び吸引量に基づいて、皮質１１１が十分に吸引されたか否かを認識してもよい。

以上、本実施形態に係る制御装置８０は、手術顕微鏡２１によって撮影される患者眼１０１に関する撮影画像に基づいて、手術に関する状況情報が認識される。状況情報に基づいて、白内障手術に用いられる超音波乳化吸引装置９０に関する制御パラメータが制御される。これにより、効率よく精度の高い制御を行うことが可能となる。

従来、白内障手術では、超音波乳化吸引により水晶体核が除去される。また水晶体核を素早く除去したい場合や、後嚢等を傷つけずに操作したい場合など超音波の出力を細やかに行いたい。しかし、超音波の出力は、フットスイッチの踏み込み加減と一対一に対応している。このため、細やかな制御が難しい。

そこで本技術では、画像認識により手術の段階が認識され、段階に応じた制御が実行される。これにより、効率よく精度の高い、状況に応じた細やかな出力制御が可能となる。また手術の状況を画像から機械学習で判定することにより、危険な状況を予測する精度が高まる。

＜第２の実施形態＞
本技術に係る第２の実施形態の制御装置について説明する。これ以降の説明では、上記の実施形態で説明した手術顕微鏡２１及び制御装置８０等における構成及び作用と同様な部分については、その説明を省略又は簡略化する。

上記の実施形態では、手術システム１１に超音波乳化吸引装置９０が含まれた。これに限定されず、眼の手術に関する種々の治療機器が超音波乳化吸引装置９０の代わりに用いられてもよい。以下、硝子体切除に関する具体的な説明を行う。

上記の実施形態では、白内障手術におけるフェイズに応じて、制御パラメータの制御が行われた。これに限定されず、硝子体切除におけるフェイズに応じて制御パラメータの制御が実行されてもよい。
硝子体切除の場合、以下のフェイズに分けられる。
眼球切開：硝子体を切除するための術具を挿入可能な穴が患者眼に開けられるフェイズ。典型的には、硝子体を切除するための硝子体カッター、眼球内に光を照射する光ファイバー、及び灌流液を流入する器具を挿入するため、３つの穴があけられる。
術具挿入：開けられた穴に術具が挿入されるフェイズ。
硝子体切除：硝子体カッターにより硝子体が切除されるフェイズ。本実施形態では、後嚢又は網膜と硝子体カッターとの位置が所定の距離以上のフェイズと、後嚢又は網膜と硝子体カッターとの位置が所定の距離以下のフェイズに分けられる。
レーザ照射：レーザプローブにより、網膜裂孔等の病変部等に対してレーザが照射されるフェイズ。

上記の実施形態では、制御パラメータは、超音波の出力に関するパラメータ、術具先端からの吸引に関するパラメータ、及び灌流液の流入量に関するパラメータの少なくとも１つが含まれた。これに限定されず、制御パラメータは手術に関する任意のパラメータが含まれてもよい。第２の実施形態では、制御パラメータは、硝子体切除の速度に関するパラメータ、及びレーザの出力に関するパラメータの少なくとも一方を含む。
硝子体切除の速度に関するパラメータは、硝子体カッターの硝子体を切除する際の速度を示すパラメータである。例えば、１秒あたりに硝子体カッターの刃が往復する回数（カットレート）がパラメータとなる。
レーザの出力に関するパラメータは、レーザプローブから出力されるレーザの出力を示すパラメータである。本実施形態では、レーザの出力に関するパラメータの制御は、レーザの強度、及びレーザの出射を禁止することを含む。

上記の実施形態では、白内障手術における状況情報及び危険状況に基づいて、制御パラメータが制御された。これに限定されず、硝子体切除における状況情報及び危険状況に基づいて、制御パラメータが制御されてもよい。
例えば、硝子体切除における危険状況は、硝子体切除のためのレーザが黄斑に照射される可能性がある状況が含まれる。
また例えば、硝子体切除の場合、認識部８２による画像認識から、後嚢又は網膜と硝子体カッターとの位置が所定の距離以上のフェイズと認識される。このフェイズの場合、制御部８３は、硝子体を素早く除去するためにカットレートを高くする。また、後嚢又は網膜と硝子体カッターとの位置が所定の距離以下のフェイズでは、後嚢又は網膜を傷つける可能性があるため、カットレートや術具先端からの吸引に関するパラメータの最大値が小さくなるように制御される。

また制御部８３は、危険状況に基づいて、制御パラメータを制御する。例えば、認識部８２により網膜と硝子体カッターの距離が近い場合、カットレートが小さくなるように制御される。また例えば、黄斑との所定の距離以内にエイミングビームが接近した場合、レーザの照射が禁止される。

上記の実施形態では、認識部８２により、具体例１～３に示す学習済みモデルに基づいて、各フェイズの認識が行われた。これ以外にも、様々な機械学習が行われてもよい。
ここで学習済みモデルの他の具体例を以下に記載する。

具体例４：入力データが「撮影画像」、教師データが「術具先端の位置」。
具体例４では、入力された撮影画像から、術具先端の位置が検出される。すなわち、入力された撮影画像に対して、術具先端の位置の検出結果が学習される。例えば、セグメンテーション等から術具先端の位置が学習される。
上記の学習済みモデルに基づいて、認識部８２は、撮影画像の術具先端の位置を認識することができる。
また撮影画像により、術具の位置と、網膜の撮影画像における正面位置及び視差からの深さ情報とから、術具と網膜とまでの距離が推定される。
またフェイズは、一定時間以内の推定された術具と網膜とまでの距離の平均値から設定される。
なお、フェイズにおけるさらに細かい段階が、閾値処理で設定されてもよい。また制御パラメータが、距離の平均値から最大値が決定されてもよい。

具体例５：入力データが「撮影画像」、教師データが「術具先端の位置、向き、エイミングビームの位置、又は目の部位」。
具体例５では、入力された撮影画像から、術具先端の位置、向き、エイミングビームの位置、又は目の部位が検出される。例えば、入力された撮影画像の、術具先端を示す点及び該術具先端の向きが分かる範囲、例えば１ｍｍの距離を示す点の２点が学習される。また例えば、セマンティックセグメンテーションにより、エイミングビーム、前眼、後眼、黄斑、又は視神経乳頭等の位置が学習される。
すなわち、上記の学習済みモデルに基づいて、認識部８２は、撮影画像から、術具先端の位置、向き、エイミングビームの位置、又は目の部位を認識することができる。
なお、学習に用いられる点の数は限定されず、術具先端を示す１点のみでもよい。
また上記の学習を用いて、制御部８３は、以下の２つのモードの制御を行う。第１のモードは、撮影画像からエイミングビームと眼の部位（黄斑や視神経乳頭）とが重なっていることが検出された場合、レーザの出射を禁止するモード。第２のモードは、レーザプローブ等の術具先端から、術具の向きに撮影画像上で一定距離以内に目の部位があることが撮影画像から検出された場合、レーザの出射を禁止するモード。

図８は、硝子体切除の様子を示す概略図である。
図８に示すように、図示しない網膜に裂孔１１５がある患者眼１０１に対して、術具１２０及び眼内用照明器１２５が挿入される。なお、図８では、灌流液を流入するための管は図示しない。また図８では、術具１２０や眼内用照明器１２５を出し入れする際のガイドとなる筒状のトロッカ１３０が患者眼１０１上に配置される。

術具１２０は、硝子体切除の各フェイズに応じたものが使用される。本実施形態では、術具１２０として、硝子体カッター及びレーザプローブが挿入される場合のフェイズ（「硝子体切除」及び「レーザ照射」）に着目する。もちろん鉗子、バックフラッシュニードル、ＩＬＭ（internal limiting membrane：内境界膜）鑷子等が挿入されてもよい。

眼内用照明器１２５は、患者眼１０１の内部を照明する。例えば、眼内用照明器１２５は、照明光源及び光ファイバーを有する。照明光源は、例えば広い範囲の眼底の観察を必要とする網膜硝子体手術等の患者眼１０１の内部を照射するための照明光を発する。光ファイバーは、照明光源から出射された照明光を導光し、患者眼１０１の内部に出射する。

図９は、手術システム１１の機能的な他の構成例を模式的に示すブロック図である。図９に示すように、手術システム１１は、手術顕微鏡２１、制御装置８０、及び硝子体切除装置１４０を有する。
手術顕微鏡２１、制御装置８０、及び硝子体切除装置１４０は、有線又は無線を介して、通信可能に接続されている。各デバイス間の接続形態は限定されず、例えばＷｉＦｉ等の無線ＬＡＮ通信や、Bluetooth（登録商標）等の近距離無線通信を利用することが可能である。

硝子体切除装置１４０は、硝子体切除に用いられる治療機器であり、任意の構成が設けられる。例えば、図８では主な構成として、硝子体切除装置１４０は、表示部９１、センサ部１４１、硝子体カッター１４２、レーザプローブ１４３、及びボトル調節部９７を有する。なお、表示部９１及びボトル調節部９７については、超音波乳化吸引装置９０と同じ構成のため説明は省略する。
なお、本実施形態において、硝子体切除装置１４０は、硝子体切除術に用いられる治療機器に相当する。

硝子体カッター１４２は、患者眼１０１の硝子体を切除及び吸引が可能である。本実施形態では、制御装置８０の制御部８３により、硝子体カッター１４２のカットレートや、吸引圧又は吸引量が制御される。また硝子体カッター１４２は、センサ部１４１を搭載し、術具先端から吸引する際の吸引量又は吸引圧を測定する。
例えば、「硝子体切除」のフェイズで、後嚢又は網膜と硝子体カッター１４２との位置が所定の距離以上の場合、制御部８３は、硝子体カッター１４２のカットレートの最大値となるように硝子体切除の速度に関するパラメータを制御する。また例えば、後嚢又は網膜と硝子体カッター１４２との位置が所定の距離以下の場合、制御部８３は、硝子体カッター１４２のカットレートの硝子体切除の速度に関するパラメータの最大値を小さくする。

レーザプローブ１４３は、網膜裂孔等の病変部に対してレーザを照射する。例えば、レーザプローブ１４３は、特定の波長のレーザを網膜に当てることで網膜を凝固させることが可能である。またレーザプローブ１４３は、レーザが当たる箇所を示すエイミングビームを照射する。ユーザは、エイミングビームの位置からレーザが当たる箇所を撮影画像から確認することができる。
本実施形態では、制御部８３により、レーザプローブ１４３のレーザの出射が制御される。例えば、認識部８２によりエイミングビームが黄斑との所定の距離以内に接近したと認識された場合、制御部８３によりレーザの出射が禁止される。

図１０は、各フェイズにおける画像認識及び制御パラメータの制御例を示す模式図である。

図１０Ａは、硝子体切除のフェイズを示す模式図である。
図１０Ａに示すように、認識部８２は、撮影画像内の術具（硝子体カッター１４２）から現在のフェイズが「硝子体切除」と認識する。
制御部８３は、認識部８２による認識結果に基づいて、硝子体カッター１４２のカットレートを制御する。後嚢又は網膜と硝子体カッター１４２との位置が所定の距離以上の場合、カットレートの最大値が大きくされる。例えば、カットレートの最大値が硝子体切除装置１４０の有する最大出力値に設定される。
後嚢又は網膜と硝子体カッター１４２との位置が所定の距離以下の場合、カットレートの最大値を小さくする。例えば、カットレートの最大値が硝子体切除装置１４０の有する最大出力値よりも低い値に制御される。
なお、カットレートの制御方法は限定されない。例えば、カットレートの変動を小さくしてもよい。また例えば、制限されるカットレートの最大値は、機械学習又はユーザにより最適な値に制御されてもよい。また例えば、「硝子体切除」のフェイズが開始された時間から経過時間に応じて最大値が小さくなるように制御されてもよい。

図１０Ｂは、レーザ照射のフェイズを示す模式図である。
図１０Ｂに示すように、画像取得部８１により、レーザプローブ１４３、エイミングビーム１４５、黄斑１５１、及び視神経乳頭１５２が撮像された撮影画像１５０が取得される。
認識部８２は、撮影画像内の術具（レーザプローブ１４３）から現在のフェイズが「レーザ照射」と認識する。
制御部８３は、エイミングビーム１４５が黄斑１５１から所定の距離（点線１５５）以内に入った場合、レーザプローブ１４３のレーザの出射を禁止する。
エイミングビーム１４５が視神経乳頭１５２から所定の距離以内に入った場合にレーザプローブ１４３のレーザの出射を禁止するようにしてもよい。この場合基準となる点線１５５は視神経乳頭の周囲に設定されることになる。
またＧＵＩ提示部８４は、点線１５５がユーザに視認可能なＧＵＩを表示部９１に出力する。エイミングビーム１４５が点線１５５の内側に入る前と入った後で点線１５５の色を変える（例えば緑から赤に変える）ようにしてもよい。これによりユーザは出射の禁止された領域にエイミングビーム１４５が入ったことを理解することができる。またレーザの出射は禁止せず、点線１５５の視認可能なＧＵＩの提示のみを行うようにしてもよい。これにより、ユーザが黄斑１５１や視神経乳頭１５２にレーザを照射する危険性が抑制される。

＜その他の実施形態＞
本技術は、以上説明した実施形態に限定されず、他の種々の実施形態を実現することができる。

上記の実施形態では、状況情報及び危険状況に基づいて、制御パラメータが制御された。これに限定されず、様々な状況に応じて制御パラメータが制御されてもよい。例えば、水晶体の核の除去がある程度進んだ状況とする。この状況に、水晶体の核の欠片と破砕部９２とが一定距離内、かつ接触していない状況では、吸引圧又は吸引量を相対的に上げてもよい。また例えば、水晶体の核の欠片と破砕部９２とが接触した場合、吸引圧又は吸引量を下げる制御が行われてもよい。

上記の実施形態では、状況情報及び危険状況が画像認識により認識された。これに限定されず、任意の方法で状況情報及び危険状況が認識されてもよい。例えば、廃棄物を吸引する際の吸引圧及び吸引量が測定され、センシング結果から手術に関する状況が認識又は推定されてもよい。例えば、後嚢が吸引されている場合、廃棄物の吸引量が減ることから、認識部８２により危険状況と認識されてもよい。

上記の実施形態では、フェイズ毎に、出力される制御パラメータの最大値が制御された。これに限定されず、例えば、破砕部９２又は硝子体カッター１４２と網膜等の傷つけてはいけない眼の部位との距離に応じて、最大値が制御されてもよい。

図１１は、制御装置８０のハードウェア構成例を示すブロック図である。

制御装置８０は、ＣＰＵ１６１、ＲＯＭ１６２、ＲＡＭ１６３、入出力インタフェース１６５、及びこれらを互いに接続するバス１６４を備える。入出力インタフェース１６５には、表示部１６６、入力部１６７、記憶部１６８、通信部１６９、及びドライブ部１７０等が接続される。

表示部１６６は、例えば液晶、ＥＬ等を用いた表示デバイスである。入力部１６７は、例えばキーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、その他の操作装置である。入力部１６７がタッチパネルを含む場合、そのタッチパネルは表示部１６６と一体となり得る。

記憶部１６８は、不揮発性の記憶デバイスであり、例えばＨＤＤ、フラッシュメモリ、その他の固体メモリである。ドライブ部１７０は、例えば光学記録媒体、磁気記録テープ等、リムーバブルの記録媒体１７１を駆動することが可能なデバイスである。

通信部１６９は、ＬＡＮ、ＷＡＮ等に接続可能な、他のデバイスと通信するためのモデム、ルータ、その他の通信機器である。通信部１６９は、有線及び無線のどちらを利用して通信するものであってもよい。通信部１６９は、制御装置８０とは別体で使用される場合が多い。
本実施形態では、通信部１６９により、ネットワークを介した他の装置との通信が可能となる。

上記のようなハードウェア構成を有する制御装置８０による情報処理は、記憶部１６８またはＲＯＭ１６２等に記憶されたソフトウェアと、制御装置８０のハードウェア資源との協働により実現される。具体的には、ＲＯＭ１６２等に記憶された、ソフトウェアを構成するプログラムをＲＡＭ１６３にロードして実行することにより、本技術に係る制御方法が実現される。

プログラムは、例えば記録媒体１７１を介して制御装置８０にインストールされる。あるいは、グローバルネットワーク等を介してプログラムが制御装置８０にインストールされてもよい。その他、コンピュータ読み取り可能な非一過性の任意の記憶媒体が用いられてよい。

通信端末に搭載されたコンピュータとネットワーク等を介して通信可能な他のコンピュータとが連動することにより本技術に係る制御方法、プログラム、及び眼科手術システムが実行され、本技術に係る制御装置８０が構築されてもよい。

すなわち本技術に係る制御装置、制御方法、プログラム、及び眼科手術システムは、単体のコンピュータにより構成されたコンピュータシステムのみならず、複数のコンピュータが連動して動作するコンピュータシステムにおいても実行可能である。なお、本開示において、システムとは、複数の構成要素（装置、モジュール（部品）等）の集合を意味し、すべての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、１つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている１つの装置は、いずれもシステムである。

コンピュータシステムによる本技術に係る制御装置、制御方法、プログラム、及び眼科手術システムの実行は、例えば、状況情報の認識、制御パラメータの制御等が、単体のコンピュータにより実行される場合、及び各処理が異なるコンピュータにより実行される場合の両方を含む。また所定のコンピュータによる各処理の実行は、当該処理の一部又は全部を他のコンピュータに実行させその結果を取得することを含む。

すなわち本技術に係る制御装置、制御方法、プログラム、及び眼科手術システムは、１つの機能をネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成にも適用することが可能である。

各図面を参照して説明した認識部、制御部等の各構成、通信システムの制御フロー等はあくまで一実施形態であり、本技術の趣旨を逸脱しない範囲で、任意に変形可能である。すなわち本技術を実施するための他の任意の構成やアルゴリズム等が採用されてよい。

なお、本開示中に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものでは無く、また他の効果があってもよい。上記の複数の効果の記載は、それらの効果が必ずしも同時に発揮されるということを意味しているのではない。条件等により、少なくとも上記した効果のいずれかが得られることを意味しており、もちろん本開示中に記載されていない効果が発揮される可能性もある。

以上説明した各形態の特徴部分のうち、少なくとも２つの特徴部分を組み合わせることも可能である。すなわち各実施形態で説明した種々の特徴部分は、各実施形態の区別なく、任意に組み合わされてもよい。

なお、本技術は以下のような構成も採ることができる。
（１）
手術顕微鏡によって撮影される患者眼に関する撮影画像に基づく、手術に関する状況情報を取得する取得部と、
前記状況情報に基づいて、前記手術に用いられる治療機器に関する制御パラメータを制御する制御部と
を具備する制御装置。
（２）（１）に記載の制御装置であって、
前記手術は、白内障手術又は硝子体切除術の少なくとも一方を含む
制御装置。
（３）（１）に記載の制御装置であって、
前記治療機器は、白内障手術に用いられる治療機器であり、
前記制御パラメータは、超音波の出力に関するパラメータ、術具先端からの吸引に関するパラメータ、及び灌流液の流入量に関するパラメータの少なくとも１つを含む
制御装置。
（４）（１）に記載の制御装置であって、
前記治療機器は、硝子体切除術に用いられる治療機器であり、
前記制御パラメータは、硝子体切除の速度に関するパラメータ、術具先端からの吸引に関するパラメータ、灌流液の流入量に関するパラメータ、及びレーザの出力に関するパラメータの少なくとも１つを含む
制御装置。
（５）（１）から（４）のうちいずれか１つに記載の制御装置であって、
前記状況情報は、前記手術の段階を含み、
前記段階は、角膜切開、前嚢切開、水晶体核の破砕、前記術具先端からの吸引、硝子体切除、及び眼内レンズの挿入の少なくとも１つを含む
制御装置。
（６）（５）に記載の制御装置であって、
前記水晶体核の破砕の段階は、前記水晶体核が所定の量以上が残っている第１の段階、及び前記水晶体核が所定の量以下が残っている第２の段階を含み、
前記制御部は、前記第１の段階の場合は前記超音波の出力に関するパラメータを所定の値まで設定可能に制御し、前記第２の段階の場合は前記超音波の出力に関するパラメータを前記所定の値よりも制限された値まで設定可能に制御する
制御装置。
（７）（１）から（６）のうちいずれか１つに記載の制御装置であって、さらに、
前記撮影画像に基づいて、前記状況情報を認識する認識部を具備する
制御装置。
（８）（７）に記載の制御装置であって、
前記認識部は、前記撮影画像に基づいて、水晶体核、後嚢、網膜、黄斑、視神経乳頭、皮質、及び患部を含む前記患者眼の部位及び前記治療機器を認識し、
前記制御部は、前記認識部により認識された前記部位の位置及び前記治療機器の位置に基づいて、前記制御パラメータを制御する
制御装置。
（９）（７）又は（８）に記載の制御装置であって、
前記制御部は、前記認識部により認識された前記部位及び前記治療機器に基づいて、前記吸引に関するパラメータを制御する
制御装置。
（１０）（７）から（９）のうちいずれか１つに記載の制御装置であって、
前記制御部は、前記認識部により前記患者眼の水晶体核と前記治療機器が接触していないと認識された場合、前記吸引に関するパラメータを上げる
制御装置。
（１１）（７）から（１０）のうちいずれか１つに記載の制御装置であって、
前記制御部は、前記術具先端からの吸引の段階の際に前記認識部により前記皮質が認識できない場合、前記吸引に関するパラメータを下げる
制御装置。
（１２）（７）から（１１）のうちいずれか１つに記載の制御装置であって、
前記制御部は、前記後嚢又は前記網膜と前記治療機器との位置が所定の距離以上の場合、前記硝子体切除の速度に関するパラメータの最大値を大きくし、前記後嚢又は前記網膜と前記治療機器との位置が所定の距離以下の場合、前記硝子体切除の速度に関するパラメータの最大値を小さくする
制御装置。
（１３）（７）から（１２）のうちいずれか１つに記載の制御装置であって、
前記制御部は、前記認識部により認識された前記黄斑の位置又は前記視神経乳頭の位置と、前記硝子体切除術に用いられる治療機器から出射されるエイミングビームの位置とに基づいて、前記レーザの出力を制御する
制御装置。
（１４）（１）から（１３）のうちいずれか１つに記載の制御装置であって、
前記治療機器は、前記手術に関するセンサ情報を取得するセンサ部を具備し、
前記制御部は、前記センサ情報に基づいて、前記制御パラメータを制御する
制御装置。
（１５）（７）から（１４）のうちいずれか１つに記載の制御装置であって、さらに、
前記手術を実行するユーザに対して、前記状況情報又は前記制御パラメータの少なくとも一方を提示する提示部を具備する
制御装置。
（１６）（１５）に記載の制御装置であって、
前記認識部は、前記撮影画像に基づいて、前記手術に関する危険な状況を認識し、
前記提示部は、前記危険な状況を前記ユーザに提示する
制御装置。
（１７）
手術顕微鏡によって撮影される患者眼に関する撮影画像に基づいて、手術に関する状況情報を取得し、
前記状況情報に基づいて、前記手術に用いられる治療機器に関する制御パラメータを制御する
ことをコンピュータシステムが実行する制御方法。
（１８）
手術顕微鏡によって撮影される患者眼に関する撮影画像に基づく、手術に関する状況情報を取得するステップと、
前記状況情報に基づいて、前記手術に用いられる治療機器に関する制御パラメータを制御するステップと
をコンピュータシステムに実行させるプログラム。
（１９）
患者眼を撮影可能な手術顕微鏡と、
前記患者眼の手術に用いられる治療機器と、
前記患者眼に関する撮影画像に基づく、手術に関する状況情報を取得する取得部と、
前記状況情報に基づいて、前記治療機器に関する制御パラメータを制御する制御部と
を有する制御装置と
を具備する眼科手術システム。

１１…手術システム
２１…手術顕微鏡
８０…制御装置
８２…認識部
８３…制御部
８４…ＧＵＩ提示部
９０…超音波乳化吸引装置
９６…センサ部
１４０…硝子体切除装置

Claims (19)

1. 手術顕微鏡によって撮影される患者眼に関する撮影画像に基づく、手術に関する状況情報を取得する取得部と、
   前記状況情報に基づいて、前記手術に用いられる治療機器に関する制御パラメータを制御する制御部と
   を具備する制御装置。
2. 請求項１に記載の制御装置であって、
   前記手術は、白内障手術又は硝子体切除術の少なくとも一方を含む
   制御装置。
3. 請求項１に記載の制御装置であって、
   前記治療機器は、白内障手術に用いられる治療機器であり、
   前記制御パラメータは、超音波の出力に関するパラメータ、術具先端からの吸引に関するパラメータ、及び灌流液の流入量に関するパラメータの少なくとも１つを含む
   制御装置。
4. 請求項１に記載の制御装置であって、
   前記治療機器は、硝子体切除術に用いられる治療機器であり、
   前記制御パラメータは、硝子体切除の速度に関するパラメータ、術具先端からの吸引に関するパラメータ、灌流液の流入量に関するパラメータ、及びレーザの出力に関するパラメータの少なくとも１つを含む
   制御装置。
5. 請求項１に記載の制御装置であって、
   前記状況情報は、前記手術の段階を含み、
   前記段階は、角膜切開、前嚢切開、水晶体核の破砕、前記術具先端からの吸引、硝子体切除、及び眼内レンズの挿入の少なくとも１つを含む
   制御装置。
6. 請求項５に記載の制御装置であって、
   前記水晶体核の破砕の段階は、前記水晶体核が所定の量以上が残っている第１の段階、及び前記水晶体核が所定の量以下が残っている第２の段階を含み、
   前記制御部は、前記第１の段階の場合は前記超音波の出力に関するパラメータを所定の値まで設定可能に制御し、前記第２の段階の場合は前記超音波の出力に関するパラメータを前記所定の値よりも制限された値まで設定可能に制御する
   制御装置。
7. 請求項１に記載の制御装置であって、さらに、
   前記撮影画像に基づいて、前記状況情報を認識する認識部を具備する
   制御装置。
8. 請求項７に記載の制御装置であって、
   前記認識部は、前記撮影画像に基づいて、水晶体核、後嚢、網膜、黄斑、視神経乳頭、皮質、及び患部を含む前記患者眼の部位及び前記治療機器を認識し、
   前記制御部は、前記認識部により認識された前記部位の位置及び前記治療機器の位置に基づいて、前記制御パラメータを制御する
   制御装置。
9. 請求項７に記載の制御装置であって、
   前記制御部は、前記認識部により認識された前記部位及び前記治療機器に基づいて、前記吸引に関するパラメータを制御する
   制御装置。
10. 請求項７に記載の制御装置であって、
    前記制御部は、前記認識部により前記患者眼の水晶体核と前記治療機器が接触していないと認識された場合、前記吸引に関するパラメータを上げる
    制御装置。
11. 請求項７に記載の制御装置であって、
    前記制御部は、前記術具先端からの吸引の段階の際に前記認識部により前記皮質が認識できない場合、前記吸引に関するパラメータを下げる
    制御装置。
12. 請求項７に記載の制御装置であって、
    前記制御部は、前記後嚢又は前記網膜と前記治療機器との位置が所定の距離以上の場合、前記硝子体切除の速度に関するパラメータの最大値を大きくし、前記後嚢又は前記網膜と前記治療機器との位置が所定の距離以下の場合、前記硝子体切除の速度に関するパラメータの最大値を小さくする
    制御装置。
13. 請求項７に記載の制御装置であって、
    前記制御部は、前記認識部により認識された前記黄斑の位置又は前記視神経乳頭の位置と、前記硝子体切除術に用いられる治療機器から出射されるエイミングビームの位置とに基づいて、前記レーザの出力を制御する
    制御装置。
14. 請求項１に記載の制御装置であって、
    前記治療機器は、前記手術に関するセンサ情報を取得するセンサ部を具備し、
    前記制御部は、前記センサ情報に基づいて、前記制御パラメータを制御する
    制御装置。
15. 請求項７に記載の制御装置であって、さらに、
    前記手術を実行するユーザに対して、前記状況情報又は前記制御パラメータの少なくとも一方を提示する提示部を具備する
    制御装置。
16. 請求項１５に記載の制御装置であって、
    前記認識部は、前記撮影画像に基づいて、前記手術に関する危険な状況を認識し、
    前記提示部は、前記危険な状況を前記ユーザに提示する
    制御装置。
17. 手術顕微鏡によって撮影される患者眼に関する撮影画像に基づいて、手術に関する状況情報を取得し、
    前記状況情報に基づいて、前記手術に用いられる治療機器に関する制御パラメータを制御する
    ことをコンピュータシステムが実行する制御方法。
18. 手術顕微鏡によって撮影される患者眼に関する撮影画像に基づく、手術に関する状況情報を取得するステップと、
    前記状況情報に基づいて、前記手術に用いられる治療機器に関する制御パラメータを制御するステップと
    をコンピュータシステムに実行させるプログラム。
19. 患者眼を撮影可能な手術顕微鏡と、
    前記患者眼の手術に用いられる治療機器と、
    前記患者眼に関する撮影画像に基づく、手術に関する状況情報を取得する取得部と、
    前記状況情報に基づいて、前記治療機器に関する制御パラメータを制御する制御部と
    を有する制御装置と
    を具備する眼科手術システム。

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