JP2022141792A5 - - Google Patents

Description

いくつかの実施形態では、前記方法は、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。いくつかの実施形態では、前記方法は、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の位置との間の角度距離に基づいて、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。

いくつかの実施形態では、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。いくつかの実施形態では、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の位置との間の角度距離に基づいて、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。

（５.代替案）
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の位置との間の角度距離に基づいて、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の位置との間の角度距離に基づいて、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。