JP2022141792A - 管腔ネットワーク内の医療装置の姿勢を特定するロボットシステム - Google Patents
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Abstract
Description
本件開示の態様は、腹腔鏡検査などの低侵襲の手技や内視鏡検査などの非侵襲の手技を含む種々の医療手技を実行可能なロボット対応医療システムに組み込むことができる。内視鏡検査の手技においては、本システムは、気管支鏡検査、尿管鏡検査、消化器病検査などを実行することができる。
ロボット対応医療システムは、特定手技に応じてさまざまに構成することができる。図1は、気管支鏡検査の診断手技および/または治療樹技用に配置されたカートベースのロボット対応システム10の一実施形態を示す。気管支検査時に、システム10は、気管支鏡検査用の手技に特化した気管支鏡を自然開口部のアクセスポイント(この例ではテーブルに配置された患者の口など)に操作可能な内視鏡13などの医療器具を搬送して診断用の道具および/または治療用の道具を搬送するための、1つまたは複数のロボットアーム12を有するカート11を備える。図に示すように、カート11は、当該アクセスポイントにアクセスするために、患者の上半身に近い位置に配置されている。同様に、ロボットアーム12は、当該アクセスポイントに対して気管支鏡を配置するように作動可能である。図1に示す配置は、胃腸に関する(GI;gastro-intestinal)手技用の特別な内視鏡である胃鏡を用いた胃腸に関する手技を行うときにも使用できる。図2は、カートの一例である実施形態をより詳細に示す。
ロボット対応医療システムの実施形態はまた、患者のテーブルを組み込んでもよい。テーブルを組み込むことにより、カートを取り外すことによって手術室内の資本設備の量が減少し、患者へのアクセスがより大きくなる。図5は、気管支鏡検査手順のために配置されたそのようなロボット使用可能システムの実施形態を示す。システム36は、床の上にプラットフォーム38(「テーブル」または「ベッド」として示される)を支持するための支持構造または支柱37を含む。カートベースのシステムと同様に、システム36のロボットアーム39のエンドエフェクタは、図5の気管支鏡40などの細長い医療器具を、器具ドライバ42の直線的な位置合わせから形成された仮想レール41を通して、またはそれに沿って操作するように設計された器具ドライバ42を備える。実際には、X線透視画像を提供するためのCアームがテーブル38の周りにエミッタおよび検出器を配置することによって、患者の上腹部領域の上に配置され得る。
システムのロボットアームのエンドエフェクタは、(1)医療器具を作動させるための電気機械的手段を組み込む器具ドライバ(あるいは「器具駆動機構」または「器具装置マニピュレータ」と呼ばれる)と、(2)モータなどの任意の電気機械的構成要素を削除できる取り外し可能または取り外し可能な医療器具とを備える。この二分法は、医療処置に使用される医療器具を滅菌する必要性、およびそれらの複雑な機械的アセンブリおよび繊細な電子機器のために高価な資本設備を適切に滅菌することができないことが起因となりうる。したがって、医療器具は医師または医師のスタッフによる個々の滅菌または廃棄のために、器具ドライバ(したがってシステム)から取り外し、取り外し、および交換されるように設計されてもよい。対照的に、器具ドライバは、交換または滅菌される必要はなく、保護のためにドレープで覆われてもよい。
図13は、組になった器具ドライバを有する例示的な医療器具を示す。ロボットシステムと共に使用するように設計された他の器具と同様に、医療器具70は、細長いシャフト71(または細長い本体)および器具基部72を備える。医師による手動操作向けの設計として「器具ハンドル」とも呼ばれる器具基部72は、全体として、ロボットアーム76の遠位端で器具ドライバ75上の駆動インタフェースを通って延びる駆動出力74と嵌合するように設計された、回転可能な駆動入力73、例えば、レセプタクル、プーリ、またはスプールを備えてもよい。物理的に接続され、ラッチされ、および/または連結されると、器具基部72の嵌合された駆動入力73は器具ドライバ75内の駆動出力74と回転軸を共有し、駆動出力74から駆動入力73へのトルクの伝達が可能になる。いくつかの実施形態では、駆動出力74が駆動入力73上のレセプタクルと嵌合するように設計されたスプラインを備えてもよい。
従来の内視鏡検査には、X線透視法(例えば、Cアームを介して送達され得るよう)および他の形態の放射線ベースの画像化モダリティの使用が含まれ、操作者の医師に管腔内ガイダンスが提供される。一方、本件開示によって実現されるロボットシステムは、放射線に対する医師の曝露を低減し、手術室内の機器の量を低減するために、非放射線ベースのナビゲーションおよび位置決め手段を提供する。本明細書で使用されるように、用語「位置決め」は、基準座標系における物体の位置を特定および/または監視することを指すことができる。術前マッピング、コンピュータビジョン、リアルタイム電磁追跡、およびロボットコマンドデータなどの技術は放射線を用いない運用環境を達成するために、個別に、または組み合わせて使用されてもよい。放射線ベースの画像モダリティが依然として使用される他の場合には、術前マッピング、コンピュータビジョン、リアルタイム電磁追跡、およびロボットコマンドデータは放射線ベースの画像モダリティによってのみ得られる情報を改善するために、個別に、または組み合わせて使用されてもよい。
本件開示の実施形態は管腔ネットワーク、例えば、肺気道または内部開放空間を有する他の解剖学的構造を通じた医療器具のナビゲーションを容易にするシステムおよび方法に関し、内視鏡画像からのデプス情報を生成および使用して初期内視鏡位置を決定すること、管腔ネットワーク内の医療器具の位置および向きの推定の精度を高めるために複数のナビゲーション関連データソースを分析すること、ならびに有害事象後にナビゲーションシステムを再初期化するために追加のデプス情報を生成および使用することによる。
図16Aは、開示されたナビゲーションシステムおよび技術の1つまたは複数の態様を実装する例示的な運用環境100を示す。運用環境100は、患者101と、患者101を支持するプラットフォーム102と、内視鏡115の動きをガイドする医療ロボットシステム110と、医療ロボットシステム110の動作を制御するためのコマンドセンタ105と、電磁コントローラ135と、電磁場発生器120と、電磁センサ含む。図16Aはまた、図16Bにより詳細に示される、患者101内の管腔ネットワーク140の領域の輪郭を示す。
本件開示の1つまたは複数の態様によれば、図20は、抽出された仮想特徴データセットを生成するための例示的なプロセス500のフローチャートを示す。いくつかの実施形態においては、プロセス500が事前運用的に、すなわち、生成されたモデルと、プロセス500によって抽出された特徴を使用する医療手技の開始前に、実施することができる。プロセス500は、図19のモデリングシステム420、図16Cの制御およびセンサ電子機器184、および/または図17のコンソール基部201、またはその構成要素において実施することができる。図20のフローチャート内のグラフィック描写は上記のブロックを例示するために提供され、限定するものではなく、描写されたモデル515、デプスマップ532、534、および関連する特徴の視覚的表現はプロセス500の過程の間に生成され、表示されてもされなくてもよいことが理解される。
本明細書に記載の主題のいくつかの代替案を以下に提供する。
1.患者の解剖学的な管腔ネットワークのナビゲーションを支援する方法であって、前記方法は1つのセットの1つまたは複数の計算装置によって実行され、前記方法は
前記解剖学的な管腔ネットワーク内に位置する器具の遠位端にある撮像装置によって取得された画像データを受信することと、
前記解剖学的な管腔ネットワークを表す仮想管腔ネットワーク内の仮想位置に位置する仮想撮像装置の視点からシミュレーションされた仮想画像から導出される仮想特徴にアクセスすることと、
前記画像データから導出される特徴と前記仮想画像から導出される前記仮想特徴との間の類似度を計算することと、
前記仮想特徴に関連付けられた前記仮想位置に基づいて、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の姿勢を特定することと、
を含む方法。
2.前記画像データに基づいてデプスマップを生成することであって、前記仮想特徴は、前記仮想画像に関連付けられている仮想デプスマップから導出され、前記類似度を計算することは、前記デプスマップの1つまたは複数の特徴と前記仮想デプスマップの1つまたは複数の特徴とを関連付けることに少なくとも部分的に基づく、
こと、をさらに含むことを特徴とする代替案1に記載の方法。
3.前記画像データの複数の画素の各画素に対して、前記撮像装置と前記画素に対応する前記解剖学的な管腔ネットワーク内の組織表面との間の推定距離を表すデプス値を計算することによって、前記デプスマップを生成することと、
前記デプスマップ内の第1のデプス基準に対応する前記複数の画素のうちの第1の画素と、前記デプスマップ内の第2のデプス基準に対応する前記複数の画素のうちの第2の画素とを識別することと、
前記第1の画素と前記第2の画素との間の距離を表す第1の値を計算することであって、前記仮想デプスマップは、複数の仮想画素の仮想画素ごとに、前記仮想撮像装置と前記仮想画素によって表される前記仮想管腔ネットワークの部分との間の仮想距離を表す仮想デプス値を有し、前記仮想画像から導出される前記仮想特徴にアクセスすることは、前記仮想デプスマップ内の第1のデプス基準と第2のデプス基準との間の距離を表す第2の値にアクセスすることを含む、ことと、
前記第1の値を前記第2の値と比較することに基づいて前記類似度を計算することと、をさらに含むことを特徴とする代替案2に記載の方法。
4.それぞれが前記仮想管腔ネットワーク内の複数の仮想位置の異なる位置を表す複数の仮想デプスマップにおける、第1のデプス基準と第2のデプス基準との間の距離を表す複数の値にアクセスすることと、
前記複数の値のうちの他の値よりも前記第1の値により密接に対応する前記第2の値に基づいて前記類似度を計算することと、
をさらに含むことを特徴とする代替案3に記載の方法。
5.前記解剖学的な管腔ネットワークは気道を有し、前記画像データは前記気道の分岐を表し、前記方法はさらに
前記第1のデプス基準と前記第2のデプス基準の一方を、前記デプスマップと前記仮想デプスマップのそれぞれにおける右気管支として識別することと、
前記デプスマップにおける前記右気管支の第1の位置と前記仮想デプスマップにおける前記右気管支の第2の位置との間の角距に基づいて、前記器具の回転を特定することであって、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の前記姿勢が前記特定された回転を含む、ことと、
をさらに含むことを特徴とする代替案3または4に記載の方法。
6.前記デプスマップと前記仮想デプスマップのそれぞれにおいて、3つ以上のデプス基準を識別することと、
前記デプスマップと前記仮想デプスマップのそれぞれにおいて、前記デプス基準を接続するポリゴンの形状および位置を特定することと、
前記デプスマップの前記ポリゴンの形状および位置を前記仮想デプスマップの前記ポリゴンの形状および位置と比較することに基づいて前記類似度を計算することと、
をさらに含むことを特徴とする代替案2から5のいずれかに記載の方法。
7.前記デプスマップを生成することは、写真傾斜測定に基づく、ことを特徴とする代替案2から6のいずれかに記載の方法。
8.前記位置を含む複数の入力に基づいて、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の確率論的な状態を計算することと、
前記確率論的な状態に少なくとも部分的に基づいて、前記解剖学的な管腔ネットワークを通る前記器具のナビゲーションをガイドすることと、
さらに含むことを特徴とする代替案1から7のいずれかに記載の方法。
9.前記確率論的な状態を計算して前記確率論的な状態に基づいて前記解剖学的な管腔ネットワークの前記ナビゲーションをガイドするナビゲーションシステムを初期化することであって、前記ナビゲーションシステムの前記初期化は、前記位置に基づいて確率計算器の事前確率を設定することを含む、ことをさらに含むことを特徴とする代替案8に記載の方法。
10.前記器具の前記遠位端の更新された姿勢を表す追加データを受信することと、
前記追加データに基づいて、前記確率計算器の尤度関数を設定することと、
前記事前確率および前記尤度関数に基づいて、前記確率計算器を使用して前記確率論的な状態を特定することと、
をさらに含むことを特徴とする代替案9に記載の方法。
11.前記確率論的な状態を計算するナビゲーションシステムに前記複数の入力を提供することであって、第1の入力は、前記器具の前記遠位端の前記姿勢を含み、少なくとも1つの追加の入力は、前記器具の動きを作動させるロボットシステムからのロボット位置データと前記器具の前記遠位端にある位置センサから受信したデータの一方または両方を含む、ことと、
前記第1の入力と前記少なくとも1つの追加の入力とに基づいて、前記器具の前記確率論的な状態を計算することと、
をさらに含むことを特徴とする代替案8から10のいずれかに記載の方法。
12.前記計算された類似度に基づいて特定される前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の前記姿勢に少なくとも部分的に基づいて、前記仮想管腔ネットワークの座標系と前記解剖学的な管腔ネットワークの周囲に発生された電磁場の座標系との間の位置合わせを特定することをさらに含むことを特徴とする代替案1から11のいずれかに記載の方法。
13.前記位置を特定することは、前記器具の前記遠位端が前記解剖学的な管腔ネットワーク内のセグメント内を進行する距離を特定することを含むことを特徴とする代替案1から12のいずれかに記載の方法。
14.患者の解剖学的な管腔ネットワークのナビゲーションを支援するシステムであって、前記システムは
器具の遠位端にある撮像装置と、
実行可能な命令が記憶された少なくとも1つのコンピュータ可読メモリと、
前記少なくとも1つのコンピュータ可読メモリと通信する1つまたは複数のプロセッサであって、前記命令を実行して前記システムに少なくとも
前記解剖学的な管腔ネットワーク内に位置する前記器具の前記遠位端にある前記撮像装置によって取得された画像データを受信することと、
前記解剖学的な管腔ネットワークを表す仮想管腔ネットワーク内の仮想位置に位置する仮想撮像装置の視点からシミュレーションされた仮想画像から導出される仮想特徴にアクセスすることと、
前記画像データから導出される特徴と前記仮想画像から導出される前記仮想特徴との間の類似度を計算することと、
前記仮想特徴に関連付けられた前記仮想位置に基づいて、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の姿勢を特定することと、
を実行させる1つまたは複数のプロセッサと、
を有することを特徴とするシステム。
15.前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも
前記画像データに基づいてデプスマップを生成することであって、前記仮想画像は仮想デプスマップを表す、ことと、
前記デプスマップの1つまたは複数の特徴と前記仮想デプスマップの1つまたは複数の特徴とを関連付けることに少なくとも部分的に基づいて、前記類似度を特定することと、
を実行させることを特徴とする代替案14に記載のシステム。
16.前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも
前記画像データの複数の画素の各画素に対して、前記撮像装置と前記画素に対応する前記解剖学的な管腔ネットワーク内の組織表面との間の推定距離を表すデプス値を計算することによって、前記デプスマップを生成することと、
前記デプスマップ内の第1のデプス基準に対応する前記複数の画素のうちの第1の画素と、前記デプスマップ内の第2のデプス基準に対応する前記複数の画素のうちの第2の画素とを識別することと、
前記第1の画素と前記第2の画素との間の距離を表す第1の値を計算することであって、前記仮想デプスマップは、複数の仮想画素の仮想画素ごとに、前記仮想撮像装置と前記仮想画素によって表される前記仮想管腔ネットワークの部分との間の仮想距離を表す仮想デプス値を有し、前記仮想画像から導出される前記特徴は、前記仮想デプスマップ内の第1のデプス基準と第2のデプス基準との間の距離を表す第2の値を含む、ことと、
前記第1の値を前記第2の値と比較することに基づいて前記類似度を特定することと、
を実行させることを特徴とする代替案15に記載のシステム。
17.前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも
それぞれが前記仮想管腔ネットワーク内の複数の仮想位置の異なる位置を表す複数の仮想デプスマップにおける、第1のデプス基準と第2のデプス基準との間の距離を表す複数の値にアクセスすることと、
前記複数の値のうちの他の値よりも前記第1の値により密接に対応する前記第2の値に基づいて前記類似度を計算して、前記第2の値を前記複数の値のうち前記第1の値に最も一致するものとして識別することと、
を実行させることを特徴とする代替案16に記載のシステム。
18.前記解剖学的な管腔ネットワークは気道を有し、前記画像データは前記気道の分岐を表し、前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも
前記第1のデプス基準と前記第2のデプス基準の一方を、前記デプスマップと前記仮想デプスマップのそれぞれにおける右気管支として識別することと、
前記デプスマップにおける前記右気管支の第1の位置と前記仮想デプスマップにおける前記右気管支の第2の位置との間の角距に基づいて、前記器具の回転を特定することであって、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の前記姿勢が前記特定された回転を含む、ことと、
を実行させることを特徴とする代替案16または17に記載のシステム。
19.前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも
前記デプスマップと前記仮想デプスマップのそれぞれにおいて、3つ以上のデプス基準を識別することと、
前記デプスマップと前記仮想デプスマップのそれぞれにおいて、前記デプス基準を接続するポリゴンの形状および位置を特定することと、
前記デプスマップの前記ポリゴンの形状および位置を前記仮想デプスマップの前記ポリゴンの形状および位置と比較することに基づいて前記類似度を計算することと、
を実行させることを特徴とする代替案15から18のいずれかに記載のシステム。
20.前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも写真傾斜技術に基づいて前記デプスマップを生成することを実行させることを特徴とする代替案15から19に記載のシステム。
21.前記1つまたは複数のプロセッサはナビゲーションシステムと通信し、前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも
前記位置を含む複数の入力に少なくとも部分的に基づいて、前記ナビゲーションシステムを使用して前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の確率論的な状態を計算することと、
前記ナビゲーションシステムによって計算された前記確率論的な状態に少なくとも部分的に基づいて、前記解剖学的な管腔ネットワークを通る前記器具のナビゲーションをガイドすることと、
を実行させることを特徴とする代替案14から20のいずれかに記載のシステム。
22.前記ナビゲーション時に前記器具の動きをガイドするロボットシステムをさらに有することを特徴とする代替案21に記載のシステム。
23.前記複数の入力は、前記ロボットシステムから受信したロボット位置データを含み、
前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも、前記位置と前記ロボット位置データとに少なくとも部分的に基づいて、前記ナビゲーションシステムを使用して前記器具の前記確率論的な状態を計算すること、を実行させる
ことを特徴とする代替案22に記載のシステム。
24.器具の前記遠位端に位置センサをさらに有し、
前記複数の入力は、前記位置センサから受信したデータを含み、
前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも、前記位置と前記位置センサから受信したデータとに少なくとも部分的に基づいて、前記ナビゲーションシステムを使用して前記器具の前記確率論的な状態を計算すること、を実行させる
ことを特徴とする代替案21から23のいずれかに記載のシステム。
25.前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも、前記位置に少なくとも部分的に基づいて、前記仮想管腔ネットワークの座標系と前記解剖学的な管腔ネットワークの周囲に発生された電磁場の座標系との間の位置合わせを特定すること、を実行させることを特徴とする代替案14から24のいずれかに記載のシステム。
26.命令が記憶された非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令が実行されると、少なくとも1つの計算装置に
患者の解剖学的な管腔ネットワークの内部表面の仮想3次元モデルにアクセスすることと、
前記仮想3次元モデル内の複数の仮想位置を識別することと、
前記仮想3次元モデル内の前記複数の仮想位置の各仮想位置に対して
前記仮想位置に位置する仮想撮像装置と、前記仮想位置に位置するときの前記仮想撮像装置の視野内にある前記内部表面の位置と、の間の仮想距離を表す仮想デプスマップを生成することと、
前記仮想デプスマップから少なくとも1つの仮想特徴を導出することと、
前記複数の仮想位置を前記対応する仮想デプスマップから導出された前記少なくとも1つの仮想特徴に関連付けるデータベースを生成することと、
を実行させることを特徴とする非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
27.前記命令が実行されると、少なくとも1つの計算装置に少なくとも、医療手技時に前記解剖学的な管腔ネットワークを通って器具のナビゲーションをガイドするナビゲーションシステムに前記データベースを提供すること、を実行させることを特徴とする代替案26に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
28.前記命令が実行されると、少なくとも1つの計算装置に少なくとも
前記器具の遠位端に位置する撮像装置を表すデータにアクセスすることと、
前記撮像装置の画像取得パラメータを識別することと、
前記撮像装置の前記画像取得パラメータに対応するように前記仮想撮像装置の仮想画像取得パラメータを設定することと、
を実行させることを特徴とする代替案27に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
29.前記命令が実行されると、少なくとも1つの計算装置に少なくとも、前記仮想画像取得パラメータに基づいて前記仮想デプスマップを生成すること、を実行させることを特徴とする代替案28に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
30.前記画像取得パラメータは、視野、レンズ歪み、焦点距離、輝度シェーディングのうち1つまたは複数を含むことを特徴とする代替案28または29に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
31.前記命令が実行されると、少なくとも1つの計算装置に少なくとも
前記複数の仮想位置の各仮想位置に対して
前記仮想デプスマップにおいて、第1のデプス基準および第2のデプス基準を識別することと、
前記第1のデプス基準と前記第2のデプス基準との間の距離を表す値を計算することと、
を実行させ、
前記複数の仮想位置と前記対応する値とを関連付けることによって、前記データベースを作成することと、
を実行させることを特徴とする代替案26から30のいずれかに記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
32.前記命令が実行されると、少なくとも1つの計算装置に少なくとも
前記複数の仮想位置の各仮想位置に対して
前記仮想デプスマップにおいて、3つ以上のデプス基準を識別することと、
前記3つ以上のデプス基準を接続するポリゴンの形状および位置を特定することと、
前記複数の仮想位置と前記対応するポリゴンの形状および位置とを関連付けることによって、前記データベースを作成すること、
を実行させることを特徴とする代替案26から31のいずれかに記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
33.前記命令が実行されると、少なくとも1つの計算装置に少なくとも
前記患者の前記解剖学的な管腔ネットワークを表す一連の2次元画像から3次元ボリュームデータを生成することと、
前記3次元ボリュームデータから前記解剖学的な管腔ネットワークの内部表面の前記仮想3次元モデルを形成することと、
を実行させることを特徴とする代替案26から32のいずれかに記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
34.前記命令が実行されると、少なくとも1つの計算装置に少なくとも、コンピュータ断層撮影システムを制御して前記一連の2次元画像を取得すること、を実行させることを特徴とする代替案33に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
35.前記命令が実行されると、少なくとも1つの計算装置に少なくとも、前記3次元ボリュームデータにボリュームセグメンテーションを適用することによって前記仮想3次元モデルを形成すること、を実行させることを特徴とする代替案33または34に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
36.患者の解剖学的な管腔ネットワークのナビゲーションを支援する方法であって、前記方法は1つのセットの1つまたは複数の計算装置によって実行され、前記方法は
前記解剖学的な管腔ネットワークの内部を表す立体画像セットを受信することと、
前記立体画像セットに基づいて、デプスマップを生成することと、
仮想管腔ネットワーク内の位置に位置する仮想撮像装置の視点からシミュレーションされた仮想画像から導出される仮想特徴にアクセスすることと、
前記デプスマップから導出される特徴と前記仮想画像から導出される前記仮想特徴との間の類似度を計算することと、
前記仮想特徴に関連付けられた前記仮想位置に基づいて、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の姿勢を特定することと、
を含む方法。
37.前記立体画像セットを生成することは、
器具の遠位端の撮像装置を、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の第1の位置に位置決めすることと、
前記第1の位置に位置する前記撮像装置によって、前記解剖学的な管腔ネットワークの内部の第1の画像を取得することと、
前記撮像装置をロボット制御して、前記撮像装置を既知の距離だけ移動させて前記解剖学的な管腔ネットワーク内の第2の位置に移動させることと、
前記第2の位置に位置する前記撮像装置によって、前記解剖学的な管腔ネットワークの内部の第2の画像を取得することと、
を含むことを特徴とする代替案36に記載の方法。
38.前記撮像装置をロボット制御して前記既知の距離だけ移動させることは、前記撮像装置を収縮させることと前記撮像装置を角度回転させることの一方または両方を含むことと特徴とする代替案37に記載の方法。
本明細書に開示される実施形態は、管腔ネットワークの改善されたナビゲーションのためのシステム、方法、および装置を提供する。
Claims (15)
- 患者の解剖学的な管腔ネットワークを通る器具のナビゲーションを支援するシステムであって、前記システムは、
前記器具の遠位端にある撮像装置と、
実行可能な命令が記憶された少なくとも1つのコンピュータ可読メモリと、
前記少なくとも1つのコンピュータ可読メモリと通信する1つまたは複数のプロセッサであって、前記命令を実行して前記システムに少なくとも
前記解剖学的な管腔ネットワーク内に位置する前記器具の前記遠位端にある前記撮像装置によって取得された画像データを受信することと、
仮想画像毎に関連付けられている仮想デプスマップのそれぞれから導出される、複数の仮想特徴にアクセスすることであって、前記仮想画像は前記解剖学的な管腔ネットワークを表す仮想管腔ネットワーク内の仮想位置毎に配置された仮想撮像装置の視点からシミュレーションされており、前記仮想デプスマップは前記仮想画像内の仮想画素ごとの前記仮想撮像装置と前記仮想管腔ネットワークの部分との間の仮想距離である仮想デプス値を示すマップであり、前記仮想特徴は、前記仮想デプスマップ内の2つのデプス基準間の距離である、アクセスすることと、
前記画像データに基づいて、前記画像データ内の画素ごとの前記撮像装置と前記管腔ネットワーク内の組織表面との間の推定距離であるデプス値を示すマップである、デプスマップを生成することと、
前記デプスマップから特徴を導出することであって、前記特徴は前記デプスマップ内の2つのデプス基準間の距離である、導出することと、
前記特徴に対応する前記仮想特徴を識別することと、
前記特徴に対応する前記仮想特徴に基づき前記仮想特徴と関連付けられた前記仮想位置に基づいて、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の姿勢を特定することと、
を実行させる1つまたは複数のプロセッサと、
を有することを特徴とするシステム。 - 前記特徴は、
第1のデプス基準に対応する、前記デプスマップ内の複数の画素のうちの第1の局所最大値に対応する第1の画素と、
第2のデプス基準に対応する、前記デプスマップ内の複数の画素のうちの第2の局所最大値に対応する第2の画素との間の距離であり、
前記仮想特徴は、
前記仮想デプスマップ内の前記第1のデプス基準に対応する、複数の画素のうちの第1の局所最大値に対応する第1の画素と、
前記仮想デプスマップ内の前記第2のデプス基準に対応する、複数の画素のうちの第2の局所最大値に対応する第2の画素との間の距離である、請求項1に記載のシステム。 - 前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも、
前記特徴と、前記複数の仮想特徴と、を比較することに基づき、前記デプスマップから導出される前記特徴に対応する、前記仮想デプスマップから導出される前記仮想特徴を識別することと、
を実行させることを特徴とする請求項2に記載のシステム。 - 前記解剖学的な管腔ネットワークは気道を有し、前記画像データは前記気道の分岐を表し、前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも
前記第1のデプス基準と前記第2のデプス基準の一方を、前記デプスマップと前記仮想デプスマップのそれぞれにおける右気管支として識別することと、
前記デプスマップにおける前記右気管支の位置と前記仮想デプスマップにおける前記右気管支の仮想位置との間の角度変換に基づいて、前記器具の回転を特定することであって、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の前記姿勢が特定された前記回転を含む、ことと、
を実行させることを特徴とする請求項2に記載のシステム。 - 前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも
前記デプスマップと前記仮想デプスマップのそれぞれにおいて、3つ以上のデプス基準を識別することと、
前記デプスマップと前記仮想デプスマップのそれぞれにおいて、前記3つ以上のデプス基準を接続するポリゴンの形状および位置を特定することと、
前記デプスマップの前記ポリゴンの形状および位置を前記仮想デプスマップの前記ポリゴンの形状および位置と比較することに基づいて類似度を計算することと、
を実行させることを特徴とする請求項1に記載のシステム。 - 前記1つまたは複数のプロセッサはナビゲーションシステムと通信し、前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも
前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の前記姿勢を含む複数の入力に少なくとも部分的に基づいて、前記ナビゲーションシステムを使用して前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の確率論的な状態を計算することと、
前記ナビゲーションシステムによって計算された前記確率論的な状態に少なくとも部分的に基づいて、前記解剖学的な管腔ネットワークを通る前記器具のナビゲーションをガイドすることと、
を実行させることを特徴とする請求項1に記載のシステム。 - 前記ナビゲーション時に前記器具の動きをガイドするロボットシステムをさらに有し、
前記複数の入力は、前記ロボットシステムから受信したロボット位置データを含み、
前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の前記姿勢と前記ロボット位置データとに少なくとも部分的に基づいて、前記ナビゲーションシステムを使用して前記器具の前記確率論的な状態を計算すること、を実行させる
ことを特徴とする請求項6に記載のシステム。 - 器具の前記遠位端に位置センサをさらに有し、
前記複数の入力は、前記位置センサから受信したデータを含み、
前記1つまたは複数のプロセッサは前記命令を実行して前記システムに少なくとも、前記解剖学的な管腔ネットワーク内の前記器具の前記遠位端の前記姿勢と前記位置センサから受信した前記データとに少なくとも部分的に基づいて、前記ナビゲーションシステムを使用して前記器具の前記確率論的な状態を計算すること、を実行させる
ことを特徴とする請求項6に記載のシステム。 - 命令が記憶された非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令が実行されると、少なくとも1つの計算装置に少なくとも
患者の解剖学的な管腔ネットワークの内部表面の仮想3次元モデルにアクセスすることと、
前記仮想3次元モデル内の複数の仮想位置を識別することと、
前記仮想3次元モデル内の前記複数の仮想位置の各仮想位置に対して
前記仮想位置に位置する仮想撮像装置と、前記仮想位置に位置するときの前記仮想撮像装置の視野内にある前記内部表面の部分と、の間の仮想距離を表す仮想デプスマップを生成することと、
前記仮想デプスマップから少なくとも1つの仮想特徴を導出することであって、前記仮想特徴は、前記仮想デプスマップ内の2つのデプス基準間の距離を識別する、ことと、
前記複数の仮想位置を対応する前記仮想デプスマップから導出された前記少なくとも1つの仮想特徴に関連付けるデータベースを生成することと、
を実行させることを特徴とする非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。 - 前記命令が実行されると、前記少なくとも1つの計算装置に少なくとも、医療手技時に前記解剖学的な管腔ネットワークを通る器具のナビゲーションをガイドするナビゲーションシステムに前記データベースを提供すること、を実行させることを特徴とする請求項9に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
- 前記命令が実行されると、前記少なくとも1つの計算装置に少なくとも
前記器具の遠位端に位置する撮像装置を表すデータにアクセスすることと、
前記撮像装置の画像取得パラメータを識別することと、
前記撮像装置の前記画像取得パラメータに対応するように前記仮想撮像装置の仮想画像取得パラメータを設定することと、
を実行させることを特徴とする請求項10に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。 - 前記命令が実行されると、前記少なくとも1つの計算装置に少なくとも、前記仮想画像取得パラメータに基づいて前記仮想デプスマップを生成すること、を実行させることを特徴とする請求項11に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
- 前記画像取得パラメータは、視野、レンズ歪み、焦点距離、輝度シェーディングのうち1つまたは複数を含むことを特徴とする請求項11に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
- 前記命令が実行されると、前記少なくとも1つの計算装置に少なくとも
前記複数の仮想位置の各仮想位置に対して
前記仮想デプスマップにおいて、第1のデプス基準および第2のデプス基準を識別することと、
前記第1のデプス基準と前記第2のデプス基準との間の距離を表す値として前記仮想特徴を計算することと、
前記複数の仮想位置と対応する前記値とを関連付けることによって、前記データベースを作成することと、
を実行させることを特徴とする請求項9に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。 - 前記命令が実行されると、前記少なくとも1つの計算装置に少なくとも
前記複数の仮想位置の各仮想位置に対して
前記仮想デプスマップにおいて、3つ以上のデプス基準を識別することと、
前記3つ以上のデプス基準を接続するポリゴンの形状および位置を特定することと、
を実行させ、
前記複数の仮想位置と対応する前記ポリゴンの前記形状および前記位置とを関連付けることによって、前記データベースを作成すること、
を実行させることを特徴とする請求項9に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
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