JP2023545637A - ロボット人工知能による経鼻／経口／経直腸の腸内チューブ - Google Patents

ロボット人工知能による経鼻／経口／経直腸の腸内チューブ Download PDF

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Abstract

被験者の腸腔又は気道など、被験者の内部の目標位置にカテーテルチューブを自動的に駆動することができるシステム及び方法。カテーテルチューブは、カテーテルチューブの遠位端の管壁に埋め込まれた、撮像装置、トランシーバ、分光計、及び電池を含んでもよい。撮像装置は、カテーテルチューブの遠位端に近い構造の画像データをキャプチャしてもよい。関節式スタイレットをカテーテルチューブに挿入することができ、トポグラフィ画像データに基づく人工知能（ＡＩ）モデルによって生成されるナビゲーションデータに従って、ロボット制御エンジンによって制御されてもよい。分光計は、カテーテルチューブに近いバイオマーカをサンプリングして識別してもよい。リモートコンピューターは、ロボット制御エンジンとＡＩモデルを実装し、トランシーバから画像データを無線で受信してもよい。【選択図】図１Ａ

Description

＜関連出願の相互参照＞
本出願は、２０２０年９月２１日に出願された、米国特許出願第１７／０２７，３６４の優先権に基づき、その利益を主張するものであり、その全体は参照により全ての目的のためにここに援用される。
＜連邦政府の支援による研究に関する言明＞
本発明は、政府の支援、パートナーシップ、又は助成金なしで行われた。
本発明は、（例えば、鼻／口／直腸の）体腔の外面から、胃～小腸若しくは大腸にかけてのいずれかの場所の腸腔内まで、又は、気道を含む他の体腔及び開口部まで、チューブを配置するための方法及びシステムに関する。
医療の過程で、腸管系にアクセスする必要性は非常に一般的である。例えば、腸管系へのアクセスは、胃若しくは腸の化合物を除去するため、腸管系に材料を導入するため、又は画像若しくはサンプルを取得するために必要となる場合がある。胃若しくは腸の化合物を除去する例には、胃若しくは腸の麻痺の状況、又は毒性化合物の摂取の状況における、胃若しくは腸の減圧が含まれる。より一般的な材料の導入の必要性の例には、これらの活動を単独で完了することができない患者への食事又は投薬が含まれる。イメージングの必要性は、これらの領域からサンプルを観察して取得するために、上部と下部の両方の腸管で一般的である。これには、診断用食道胃十二指腸鏡検査、及び大腸内視鏡検査の使用が含まれる。これは一般に、経鼻胃管（nasogastric tube, NGT）若しくは経口胃管（orogastric tube, OGT）、直腸管、又は上部若しくは下部の腸管の内視鏡を手動で配置することによって達成される。腸管系へのアクセスは、吻側又は尾側から行うことができる。
腸管系にアクセスする吻側アプローチには、鼻／口からのアクセスが含まれる。ここで吻側アプローチについて説明する。
経鼻／経口腸内チューブの手動配置は、病院環境では一般的な手順であり、経口摂取が損なわれた患者の治療に不可欠である。これらの手動配置は、緊急治療室、入院患者の状況、時には外来患者の状況など、複数の病院の状況で実行される。これらのチューブの使用は、集中治療室（ＩＣＵ）状況で特に一般的である。これらのデバイスは、米国だけで年間１２０万台以上設置されていると推定されている。この手順は頻繁に実行され、一般的に単純であると考えられているが、デバイスを手動で正確に配置するには、対象分野の専門知識を持つ臨床医が必要である。施設のポリシーに応じて、この手順は専門的なスキルを持つ医師又は看護師によってのみ実行される場合がある。
経鼻／経口腸内チューブ留置の現在のモデルに関する主な懸念事項は、（１）患者にとってのこの留置の安全性、及び（２）留置プロセスの効率という２つの点である。
経鼻／経口腸内チューブを留置する手順は単純であると推定されているにもかかわらず、頻繁に、時には致命的な合併症の原因となることが知られている。これらの合併症の最悪の原因は、気道へのチューブの不注意な配置から生じ、肺への栄養物質の導入、肺炎、結果として生じる気胸及び気管支胸膜瘻を伴う肺破裂を含む潜在的な合併症を伴う。これらの合併症はすべて致命的となる可能性がある。これらの合併症の理由は、経鼻／経口腸内チューブの７０％以上が鼻又は口から手動で盲目的に配置され、食道を通って胃又は腸に移動することにある。この盲目的な配置は、視覚的な誘導なしで実行され、多くの場合、誤ったチューブの配置とその結果生じる合併症につながる。少数のケースでは、これらのチューブは、適切な配置を支援するために内視鏡又は放射線技術を使用するための訓練を受けて装備している高度に専門化された医師によって配置される。しかし、そのような専門家の関与はリソース集約的であり、患者の腸管系へのアクセスが大幅に遅れる。その結果、医療システムにとっても患者にとっても、これらのデバイスを配置するためにそのようなリソースを利用することは理想的ではない。
更に、経鼻／経口腸内チューブの留置に関連して、患者にかなりの不快感を与えることが多い。従来のシステムではチューブが柔軟性に欠けるため、鼻／口から腸管系への複雑な経路をナビゲートすることが困難となっていた。その結果、チューブが患者の喉に何らかの力で接触することが多く、不快感や怪我を引き起こす可能性がある。
この手順の安全上の懸念を超えて、経鼻／経口腸内チューブを配置するプロセスは非効率になる傾向がある。典型的な設定では、チューブは臨床医によって手動で盲目的にベッドサイドに配置される。チューブを肺に挿入すると致命的な合併症を引き起こす可能性があるため、胃又は腸内のチューブの位置を放射線検査で確認する必要がある。例えば、経鼻／経口腸内チューブの留置後、訓練を受けた放射線科医又は医師が経鼻／経口腸内チューブが正しく留置されていることを確認できるように、胸部と腹部のＸ線スキャンを取得する必要がある。この確認の必要性は、放射線スキャンが常にすぐに利用できるとは限らないため、大幅な遅延をもたらす。放射線スキャンが実行されたら、チューブを臨床的に利用する前に、放射線科医又は医師がスキャンを見直して、遠位側のチューブが正しく配置されていることを確認する必要がある。Ｘ線スキャンでチューブが正しくない位置にあることが判明した場合、又は位置が完全に識別できない場合は、チューブを再配置してＸ線スキャンを繰り返す必要がある。この多段階プロセスにより、経腸減圧、投薬、又は栄養供給開始のいずれかに対する患者の臨床的ニーズは、場合によってはプロセス開始後最大２４時間まで大幅に遅れる可能性がある。
放射線技術者と臨床医、ベッドサイドの臨床医、放射線画像、潜在的に追加の経鼻／経口腸内チューブなど、このような確認リソースの使用は、それが起こす治療の遅延を上回る、この手順にかなりのコストを追加する可能性がある。
放射線画像の使用は、既知のリスクに関連する追加の電離放射線を患者にもたらす。放射線にさらされると、細胞、組織、臓器に損傷が生じ、がんやその他の医学的問題につながる可能性がある。医療業界全体で、患者を不必要なリスクから保護するために、可能な限り放射線への被ばくを減らす取り組みが進行中である。小児患者、放射線治療を受けた患者、原子力事故による放射線にさらされた患者、高地に住む人々など、特定の集団には、放射線による害のリスクが高くなる。
専門の臨床医がチューブの軌跡を見ることを可能にする視覚的誘導を備えた経鼻／経口腸内チューブが存在するが、これらのデバイスは臨床医の専門知識を必要とし、臨床医は、デバイスを配置する際に、チューブの理想的な位置に到達したかをキャプチャした画像から識別できなければならない。この専門知識を持つ臨床医がいる施設では、そのような専門家が利用できるようになるまでに時間がかかる。そのような専門知識を持たない施設では、このソリューションは機能しなくなる。更に、視覚的な誘導を使用しても、視覚的なイメージの解釈における人間のミスや配置の失敗が依然として発生する可能性がある。視覚的な誘導が提供されている場合でも、これらのチューブが誤って配置される可能性があることは広く理解されている。
更に、腸管系内でのチューブ移動の必然性と、経鼻／経口腸内チューブの適切な配置を一定期間維持する必要があることを考えると、専門の臨床医による継続的な監視が必要である。経鼻／経口腸内チューブ留置の従来の方法は、チューブの留置を定期的に確認するために、Ｘ線スキャンを繰り返すことに依存している。放射線画像に関連する有害な放射線への曝露は、追加のスキャンが取得されるたびに増加する。経鼻／経口腸内チューブに関連する留置局在化メカニズムがない場合、不適切な腸内位置への薬物の供給又は送達による損傷のリスクが増加する。
従って、経鼻／経口腸内チューブ留置の効率的かつ安全な態様が必要である。
複雑な配置には、多くの場合、配置のために専門の内視鏡と内視鏡について訓練を受けた医師の関与が必要である。これは配置を遅らせ、システムの複雑さが増したことを考えると、患者にとってより大きなリスクを意味する。したがって、上部腸管をガイド及び撮像する、より安全で複雑でない自動化された方法が必要である。これにより、自動化されたシステムが腸内システムの画像とサンプルを取得することもできる。
腸管系にアクセスするための尾側アプローチには、直腸アクセスが含まれる。ここで、尾側アプローチについて説明する。
上部腸管へのアクセスに関する問題と同様に、直腸を介した経腸チューブの配置は盲目的で手動の手順である。これには、下部腸管への損傷や誤配置を引き起こす可能性のある合併症を伴う。直腸から下部腸管に腸内チューブを留置するための、安全でシンプルな自動システムが必要であり、それは、専門の担当者が実行する必要のない自動化されたシステムを介して、材料の注入、大腸の減圧、及び画像とサンプルの取得を可能にする。
経直腸腸内チューブ留置の従来の方法に関する主な懸念事項は,（１）患者にとってのこの留置の安全性、及び（２）留置プロセスの効率という２つの点である。
前述のように、大腸の減圧を目的とした直腸チューブの配置は手動で行われ、誘導は無い。言い換えれば、これは、出血、腸の破裂、又は誤配置の作成を含む、ガイドなしでのデバイスの導入に固有のリスクを伴う盲目的な手順として実行される。これは、このチューブの配置に続いて、腸の減圧を促進することを目的とした物質などの導入が続く場合、更に深刻になる。
チューブ留置の目的が画像と組織サンプルの取得である場合、問題は異なり、より重要になる。この場合、消化器内科医などの専門医による直視が必要なため、高度に専門化された人員と機器の存在が必要になる。この場合、直腸及び大腸全体で使用するように設計された内視鏡装置を使用できる消化器専門医の必要性が存在する。専門スタッフと手順を実行するために必要な機器の両方の複雑さは、適切な患者ケアを提供する上で２つの大きな問題を引き起こす。
第一の問題は、患者へのアクセスである。世界中の専門家と機器の利用可能性の性質を考えると、腸管系内から病変を識別することができる必要な診断画像へのアクセスは非常に限られている。特定の年齢を超えるすべての患者に対する診断用大腸内視鏡検査の推奨は、これらのリソースの利用可能性によって厳しく制限されている。
２つ目の問題は、これが複雑な手順であり、患者に重大な不快感とリスクが伴うことである。医師が結腸全体をリアルタイムで視覚化できるようにする必要があるため、結腸の調査用に開発された大型の内視鏡を使用する必要がある。これには、患者の不快感を避けるために、鎮静／麻酔下で行われる完全な病院処置が必要である。これは、必要な機器が必然的に大きくなることと、手順が長くなる可能性があることという事実の組み合わせである。この組み合わせにより、完全な手術と麻酔の介入が必要になり、コストが大幅に増加し、重要なことに、手術と麻酔の両方による患者のリスクが増加する。
これらは、危険で、不快で、費用がかかり、非効率的なプロセスであるだけでなく、必要なケアも制限される。これらの一般的な問題を改善するシステムは、患者、臨床医、及び医療システムに価値と利益をもたらす。
医療環境で困難をもたらす別のタイプのチューブ留置には、気道へのアクセスが含まれる。気道、特に肺に入る必要性は、多くの場合、患者の呼吸を制御する必要がある緊急の状況にある。これらの状況では、口腔／鼻腔、咽頭、声門、及び気管に代表される体の自然な経路を通過して肺にアクセスできないと、致命的となる可能性がある。気管と肺へのアクセスを確立することで、患者の換気と酸素供給が可能になる。
ここで気道アプローチについて説明する。
腸管系へのアクセスに関する問題と同様に、気道へのアクセスのための気管内挿管チューブの配置は複雑な手動手順である。これには、誤配置又は配置の失敗の問題に加えて、唇、歯、口腔、喉頭蓋、喉頭、又は気管に損傷を与える潜在的な合併症がある。これら後者の２つのシナリオのいずれにおいても、患者の換気と酸素供給の緊急の必要性は未解決のままである。換気、酸素化、気道管理、及び呼吸補助を可能にする、気管内挿管チューブを中咽頭から気管に配置するための安全でシンプルな自動システムが必要である。現在、これは高度なスキルと訓練を受けた個人が行う手動の手順で行われている。本明細書で提案するのは、腸内システムにアクセスするためにこの文書に記載されている自動化システムを利用し、医療関係者が行う必要のない解決策である。
このような自動挿管システムの必要性は、患者が標準的な病院の設定の外、特に、緊急対応者（first responders）や医療従事者が外傷患者に遭遇することが多い現場で遭遇した場合に特に価値がある。外傷の状況において、最も重要な関心事は常に患者の安全である。多くの場合、患者は基本的な生理学的機能のすべての制御を失っている。その中で最も重要なのは、機能的な気道の維持、呼吸能力、及び適切な循環を維持する必要性である。これらの３つは、気道（Airway）、呼吸（Breathing）、循環（Circulation）という「ケアのＡＢＣ」において不滅である。外傷性損傷は、生存可能な気道の喪失を伴うことが多く、それに伴い、患者がリスクのある組織に酸素を供給し続ける能力が失われるため、生存可能な気道の確立が重要になる。
すべての外傷患者に緊急気道を提供できるコンパクトで持ち運び可能な完全自律型ロボットデバイスの開発は、これらの患者の回復と生存のレベルに大きな影響を与えるであろう。これは、視覚ベースのデータ、高度なデータ分析、及び人工知能を使用して、早期の安全で信頼できる気管内挿管を可能にするデバイスを駆動することで達成できる。外傷の転帰は、ケアの最初の３０～６０分間で行われる意思決定と行動によって決定され、ケアの時点で可能な限り迅速に介護者に高度な支援を提供することで、そのような状況に巻き込まれた患者の転帰が改善される。
現在、民間又は軍の最初の医療対応者のうち、気管内挿管で気道を確保することによって高度な気道制御ができるのはごく少数である。これは、特に、心肺停止、外傷性脳損傷、又は、顔面、首、若しくは胸部に傷を負っている患者にとって重大な問題である。病院以外の環境で高度な気道確保を試みた場合、高レベルの合併症が発生することが研究で実証されているため、これは救急医療技術者（Emergency Medical Technicians、EMT）の認定に必要なスキルではない。しかし、負傷又は心肺不全の最初の１時間、つまり、「ゴールデンアワー」として知られる時間で、これらすべての患者に適切な気道を提供することが重要である。これは、ケアの最初の３０～６０分間で行われる決定と行動によって決定される重要な役割のためである。介護現場で可能な限り迅速に介護者に高度な支援を提供することで、そのような状況に巻き込まれた患者の転帰が改善される。
気管内挿管チューブの従来の配置方法に関する主な懸念事項は、（１）患者にとってのこの配置の安全性、（２）配置プロセスの複雑さと効率に基づいたケアへのアクセス、及び（３）医療関係者へのリスク、という３つの点である。
１）患者の安全：気道管理及び呼吸補助を目的とした気管内チューブの配置は、直接喉頭鏡又はビデオ喉頭鏡を含むさまざまなデバイスを使用して手動で視覚的な誘導を使用して実行される。場合によっては、鼻気管内挿管を使用して、これらのチューブを盲目的に配置することができる。これらのアプローチのいずれにおいても、視覚化は様々な程度に制限されており、出血、組織の破裂、更に重要なことに、誤配置や配置の失敗など、ガイドなしでのデバイスの導入に固有のリスクにつながる。これらの困難を考えると、患者が肺換気と組織の酸素化の欠如の生命を脅かす期間にさらされる長期の挿管の試みを見ることは珍しくない。
２）ケアへのアクセス：手順の複雑さと関連するリスクにより、高度な訓練を受けた専門の臨床チームが介入を実行する必要がある。気管へのアクセスと気道の確保のための洗練された医療関係者のチームの必要性は、特にこれが必要とされる状況がしばしば緊急で生命を脅かすものであるため、特に問題である。患者に効果的に挿管することによってこの設定で呼吸不全を解決できないと、致命的になる可能性がある。これは、患者の自宅、戦場、又は緊急輸送車両などの非臨床環境にいる患者にとって特別な懸念事項である。この救命処置への患者のアクセスの欠如は、現在の気管内挿管システムの主な問題の１つである。
３）医療関係者へのリスク：気管内挿管チューブの留置中に、口腔／鼻腔及び咽頭腔の留置アクセス位置の性質を考えると、患者は飛沫を空中に放出する可能性がある。エアロゾル化として知られるこのプロセスは、現在処置のすぐ近くにいるすべての医療従事者が、患者が持っている可能性のある病原体に感染する危険性が最も高いと考えられている。呼吸不全はウイルス性肺炎や細菌性肺炎などの感染性原因に関連していることが多いという事実を考えると、これは挿管手順に関与する医療従事者にとって重大な安全上のリスクである。感染伝播への曝露を制限することは、すべての状況で重要であるが、ＣＯＶＩＤ－１９感染伝播などの呼吸器パンデミックの状況では特に重要である。この感染伝播から処置に関与する医療関係者を保護するために、個人用保護具（ＰＰＥ）が採用されている。しかし、この盲目的で手動の気管内挿管に必要な医療チームが大規模であることは、多くの医療関係者を感染の危険にさらす。このリスクは、すべての入院患者を治療する場合に存在するが、世界が現在ＣＯＶＩＤ－１９で経験しているように、呼吸器疾患の世界的大流行時には特に大きくなる。
手動の気管内挿管は、危険で不快で、費用がかかり、非効率的なプロセスであるだけでなく、医療従事者を空気感染のリスクにさらす。
従って、医療従事者がこのような感染リスクにさらされるのを制限する自動気管内挿管ソリューションが必要とされている。
被験者の内部の目標位置にカテーテルチューブを自動的に配置するためのシステム及び方法が開示される。例えば、カテーテルチューブは、鼻腔／口腔からの吻側アプローチ、直腸からの尾側アプローチのいずれかによって腸腔内へ、又は口腔から気道へ、自動的にナビゲートされ導かれてもよい。この自動ナビゲーションは、人工知能モデルによって誘導されるロボット機械デバイスを使用して実行され、「セルフナビゲーション」カテーテルを作成する。そのような配置を実行するシステムは、臨床医の介入を必要としない場合があり、したがって、被験者（患者など）の腸管系又は気道へのデバイスの配置又は配置に関する特定の専門知識の必要性をなくすことができる。
従って、システムは、システムの１つ又は複数の画像センサによってキャプチャされ、チューブが配置されるキャビティに対応するトポグラフィ撮像データを使用して、チューブの正しい配置の指示された配置及び即時の確認を可能にすることができる。本明細書に記載の実施形態は、経鼻及び経口腸内チューブの配置、経直腸腸内チューブの配置、並びに経皮栄養チューブの配置、及び気管内挿管チューブの配置に適用することができる。しかしながら、説明された実施形態は、例示を意図したものであり、限定を意図したものではないことを理解されたい。例えば、本明細書に記載の実施形態は、腸管系又は気道にアクセスするための特定の入口ポートやチューブ自体の最終位置に決して限定されない。
このシステムは、キャビティ内からの撮像データ及び／又はサンプルの取得も可能にする。本明細書で説明される撮像データは、１つ又は複数の（例えば、マルチモーダル）ソースを介して取得された、及び／又は、１つ又は複数の画像技術を使用して取得された撮像データを指してもよいことが理解されるべきであり、その例は以下で説明される。
このシステムは、画像センサからのデータ入力を処理するために人工知能モデルを採用することができ、これにより、「セルフナビゲート（self-navigating）」によって、カテーテルを配置することと、その後に腸又は呼吸環境の計算をすること、との両方が可能になる。
システムは更に、臨床的に示されるように、患者に留置されたままであってもよい。このようにして、遠位カテーテル内のセンサから得られたデータは、臨床チームが腸又は呼吸環境を継続的に監視するために利用することができる。この監視には、カテーテルの局在化情報が含まれることがあり、腸管系においては、バイオマーカとｐＨ測定基準、及び腸内容積の測定値が含まれることがある。
本明細書に記載の実施形態は、経鼻及び経口腸経皮栄養チューブ、直腸チューブの配置、気管内挿管による気道へのアクセス、及びそれらのその後の監視、画像化、及びサンプリング機能に適用することができる。しかしながら、説明された実施形態は、例示を意図したものであり、限定を意図したものではないことを理解されたい。例えば、本明細書に記載の実施形態は、腸管系又は気道にアクセスするための特定の入口ポートやチューブ自体の最終位置に決して限定されない。
例示的な実施形態では、システムは、管腔を画定する管壁と、画像データをキャプチャするように構成され、カテーテルチューブの遠位端に配置された撮像装置と、前記撮像装置に結合され、キャプチャされた前記画像データを無線で送信するように構成されたトランシーバであって、前記カテーテルチューブの前記遠位端に配置されたトランシーバとを備えるカテーテルチューブと、前記カテーテルチューブの前記管腔内に配置され、関節遠位端を備える関節式スタイレットと、ロボット制御及び表示センタと、を備えてもよい。前記ロボット制御及び表示センタは、前記トランシーバと通信し、前記トランシーバから前記キャプチャされた画像データを受信する無線通信回路と、前記キャプチャされた画像データを分析し、対応するナビゲーションデータを出力する少なくとも１つの人工知能モデルを実行するように構成された処理回路と、前記ナビゲーションデータに基づいて、被験者の内部の目標位置に向かって前記関節式スタイレットを駆動するロボット制御エンジンと、を備えてもよい。
幾つかの実施形態では、前記撮像装置はトポグラフィ撮像装置であってもよく、前記キャプチャされた画像データはトポグラフィ画像データを含んでもよい。
幾つかの実施形態では、前記撮像装置は視覚撮像装置であってもよく、前記キャプチャされた画像データは静止画データ又は視覚画像ビデオデータを更に含んでもよい。
幾つかの実施形態では、前記撮像装置及び前記トランシーバは、前記関節式スタイレットに埋め込まれてもよい。前記関節式スタイレットは、また、前記関節式スタイレットに埋め込まれた送気チャネルと、前記関節式スタイレットに埋め込まれた光源とを含んでもよい。
幾つかの実施形態では、前記撮像装置及び前記トランシーバは、前記カテーテルチューブの前記管壁に埋め込まれてよい。前記カテーテルチューブは更に、前記カテーテルチューブの前記管壁に埋め込まれた送気チャネルを含んでもよい。前記カテーテルチューブは更に、前記カテーテルチューブの前記管壁に埋め込まれた光源を含んでもよい。
幾つかの実施形態では、前記撮像装置はタイムオブフライト（Time-of-Flight、TOF）型撮像装置を含んでもよく、前記キャプチャされた撮像データはタイムオブフライト型撮像データを更に含んでもよく、前記タイムオブフライト型撮像装置は、光の複数の波長を使用して前記タイムオブフライト型画像データをキャプチャするように構成されてもよい。
幾つかの実施形態では、前記処理回路は、光の複数の波長を使用するタイムオブフライト（Time-of-Flight、TOF）イメージングに基づいて、前記カテーテルチューブが配置される腸腔、気道、又は他のキャビティの容積測定値を取得するように構成された容積感知モジュールを実行するように構成されてもよい。前記容積感知モジュールは、前記容積測定値に基づいて、腸腔の総容積に対応する第１の容積値を導出し、空である前記総容積の第１の部分に対応する第２の容積値を導出し、材料で満たされた前記総容積の第２の部分の第３の容積値を導出してもよい。前記第３の容積値は、前記第１の容積値から前記第２の容積値を引くことによって計算されてもよい。
幾つかの実施形態では、前記ロボット制御エンジンは、前記関節式スタイレットの少なくとも１つの関節を制御することにより前記関節式スタイレットを駆動し、前記関節式スタイレットの移動方向を制御するように構成されてもよく、前記関節式スタイレットは、プランジ（plunge）、回転（rotation）、及び先端湾曲（tip deflection）を含む三自由度を有する。
幾つかの実施形態では、前記カテーテルチューブは、前記関節式スタイレットの遠位端に配置された、スタイレット分光計と、スタイレットトランシーバとを含んでもよい。前記スタイレット分光計は、前記関節式スタイレットの遠位端で物質をサンプリング及び分析して、スタイレット分光計データを生成するように構成され、前記スタイレットトランシーバは、前記スタイレット分光計データを前記ロボット制御及び表示センタに無線で送信するように構成されてもよい。
幾つかの実施形態では、前記カテーテルチューブは、更に、前記カテーテルチューブの遠位端に配置され、分光計データを生成するためにサンプルを収集及び分析するように構成されている分光計を備えてもよい。
幾つかの実施形態では、前記ロボット制御及び表示センタは表示装置を含んでもよい。前記トランシーバは、前記無線通信回路を介して前記分光計データを前記処理回路に送信するように構成されてもよい。前記処理回路は、前記分光計データを分析して、前記サンプルに対応するバイオマーカを識別するように構成されてもよい。前記表示装置は、前記カテーテルチューブ及び前記バイオマーカの位置及び状態に関する情報を表示するように構成されてもよい。
幾つかの実施形態では、前記少なくとも１つの人工知能モデルは、キャプチャされた前記画像データをニアリアルタイムで処理する検出及び追跡モデルと、統一された階層表現を学習するように訓練され、キャプチャされた画像データに基づいて前記開口部と前記構造を特定し、キャプチャされた前記画像データと前記目標位置に基づいて前記ナビゲーションデータを計算する、少なくとも１つの畳み込みニューラルネットワークベースの検出アルゴリズムを含み、腸腔又は気道内の開口部及び構造を識別するように構成された深層学習検出器と、スパースオプティカルフロー（Sparse Optical Flow）を使用して前記関節式スタイレットの動きベクトルを予測するように構成されたメディアンフローフィルタリング（Median-Flow Filtering）ベースのビジュアルトラッキングモジュールと、を備えてもよい。
例示的な実施形態では、前記ロボット制御及び表示センタは、前記カテーテルチューブの前記トランシーバと通信し、トポグラフィ画像データを受信する無線通信回路と、前記トポグラフィ画像データ及び前記目標位置を分析し、対応するナビゲーションデータを出力する人工知能モデルを実行するように構成された処理回路と、前記ナビゲーションデータに基づいて、前記カテーテルチューブ内に配置された前記関節式スタイレットを前記被験者の内部の目標位置に向けて自動的に駆動するロボット制御エンジンと、を備えてもよい。
幾つかの実施形態では、前記ロボット制御エンジンは、前記関節式スタイレットの遠位端における関節を制御することによって、前記関節式スタイレットの移動方向を制御するように構成される。
幾つかの実施形態では、前記ロボット制御エンジンは、前記関節式スタイレットの回転位置を変更することによって、前記関節式スタイレットの移動方向を制御するように構成されてもよい。
幾つかの実施形態では、前記無線通信回路は、前記トランシーバから分光計データを受信するように構成され、前記分光計データは、前記カテーテルチューブの分光計によってサンプリングされた物質に対応してもよい。前記処理回路は、前記分光計データを受信し、前記物質が対応するバイオマーカのアイデンティティを出力する追加の人工知能モデルを実行するように構成されてもよい。
幾つかの実施形態では、前記ロボット制御及び表示センタは、前記カテーテルチューブの位置及び状態、並びに前記バイオマーカの前記アイデンティティに関連する情報を表示するように構成された表示装置を更に備えてもよい。
幾つかの実施形態では、前記ロボット制御エンジンは、手動の誘導を受けずに前記関節式スタイレットを駆動するように構成されてもよい。
例示的な実施形態では、カテーテルアセンブリは、カテーテルチューブと、関節式スタイレットとを含んでもよい。前記カテーテルチューブは、管腔を画定する管壁と、画像データをキャプチャするように構成され、前記カテーテルチューブの遠位端に配置された撮像装置と、前記撮像装置に結合され、キャプチャされた前記画像データをリモートコンピュータシステムに無線で送信するように構成され、前記カテーテルチューブの遠位端に配置されたトランシーバと、を含んでもよい。前記関節式スタイレットは、前記管腔内に配置され、キャプチャされた前記画像データに少なくとも基づいて被験者内の目標位置に自動的に駆動されるように構成されてもよい。
幾つかの実施形態では、前記関節式スタイレットは関節を含み、前記関節は、前記関節式スタイレットが前記目標位置まで自動的に駆動されている間、前記関節式スタイレットの運動の方向を制御するように曲がるように構成されてもよい。
幾つかの実施形態では、前記関節式スタイレットの前記関節は、プランジ（plunge）、回転（rotation）、及び先端湾曲（tip deflection）を含む三自由度を有してもよい。
幾つかの実施形態では、前記カテーテルチューブは、前記カテーテルチューブの遠位端に配置された分光計を更に備えてもよく、前記分光計は、前記カテーテルチューブの前記遠位端に近い物質をサンプリング及び分析して、分光計データを生成してもよい。前記トランシーバは、前記分光計データを前記リモートコンピュータシステムに無線で送信するように構成されてもよい。
幾つかの実施形態では、前記撮像装置、前記分光計、及び前記トランシーバは、前記カテーテルチューブの前記管壁の異なる位置にそれぞれ埋め込まれてもよい。前記カテーテルチューブは、更に、前記管壁に埋め込まれた送気チャネルを備えてもよい。
幾つかの実施形態では、前記画像データは、前記撮像装置に近接する構造を表すトポグラフィ画像データを含んでもよい。
本開示の幾つかの実施形態は、誘導システムを提供する。前記誘導システムは、患者の内部を照明するように構成された照明源と、撮像装置を含むロボットシステムと、患者の開口部に挿入されるように構成されたスタイレットと、を含むことができる。前記スタイレットは、近位端及び遠位端を有することができる。前記スタイレットは、前記撮像装置に光学的に結合された光ファイバを有する光バンドルを含む。前記光ファイバは、光を患者の内部から前記撮像装置に送るように構成されている
幾つかの実施形態では、前記スタイレットは、前記スタイレットの本体に結合又は統合された複数のフィラメントを含むことができる。前記ロボットシステムは複数のアクチュエータを含むことができる。それぞれの前記複数のフィラメントは、それぞれのアクチュエータのエクステンダに結合されることができる。記アクチュエータのエクステンダの伸長及び収縮は、それぞれの前記フィラメントに引張荷重を加えて、前記ロボットシステムに対する前記スタイレットの向きを調整する。
幾つかの実施形態では、ロボットシステムは、前記スタイレットを回転させて前記スタイレットの遠位端を前記患者の内部で更に前進させるように構成されたモータを含むことができる。
幾つかの実施形態では、スタイレットは、ＣＯ２センサを含むことができる。ロボットシステムは、前記ＣＯ２センサと通信するコントローラを含むことができる。前記コントローラは、ＣＯ２センサを使用して、ＣＯ２量の値を受信し、前記ＣＯ２量の値に基づいて、前記スタイレットの遠位端が前記患者の内部の目標位置にあることを判断するように構成されることができる。
幾つかの実施形態では、コントローラは、前記照明源及び前記撮像装置と通信することができる。更に、前記コントローラは、前記照明源に光を放射させて患者の内部を照らし、前記撮像装置を使用して、前記患者の前記内部の画像を受信し、前記画像内の対象解剖学的領域を識別し、前記画像内の前記対象解剖学的領域の識別に基づいて、所望の向きを決定し、前記スタイレットが前記所望の向きに向けられるように、前記複数のアクチュエータに前記スタイレットを調整させ、前記スタイレットを前記患者の内部で更に進めるように構成されることができる。
幾つかの実施形態では、前記コントローラは、更に、前記撮像装置を使用して、前記患者の内部の別の画像を受信し、前記別の画像内の気管分岐を識別し、前記ＣＯ２量の値が閾値を超えていること、及び前記別の画像内の前記気管分岐の識別に基づいて、前記スタイレットの前記遠位端が前記患者の内部の前記目標位置にあると判断するように構成されることができる。
幾つかの実施形態では、前記スタイレットは、チャネルを含むことができる。前記ロボットシステムは、前記チャネルと流体的に連通するように構成されたガス源を含むことができる。前記ガス源からのガスは、前記チャネルを通って出て、前記患者の内部に導かれるように構成されることができる。
幾つかの実施形態では、前記スタイレットは、チャネルを含むことができる。前記ロボットシステムは、前記チャネルと流体的に連通するように構成された真空源を含むことができる。前記真空源は、前記患者の内部から流体を吸引し、前記チャネルを通じて排出することができる。
幾つかの実施形態では、前記スタイレットは、前記照明源に光学的に結合されるライトパイプを含むことができる。前記ライトパイプは、前記照明源から放射された光を前記患者の内部に送ることができる。レンズが、前記光ファイバの遠位端に光学的に結合されることができる。前記レンズは、前記患者の内部からの光を前記光ファイバの前記遠位端に集束させるように構成されることができる。
幾つかの実施形態では、スタイレットは、チャネルと、前記照明源に光学的に結合されたライトパイプと、を含むことができる。前記照明源はロボットシステムの一部であることができる。前記スタイレットは、ＣＯ２センサを含むことができる。光バンドル、前記ライトパイプ、及び前記ＣＯ２センサは、それぞれ前記チャネル内に配置されることができる。
幾つかの実施形態では、前記誘導システムは、前記患者の口に挿入されるように構成された口腔咽頭デバイスを更に含むことができる。
幾つかの実施形態では、前記口腔咽頭デバイスは、ハンドルと、ハンドルに結合されたマウスピースを含むことができる。前記ハンドルは、前記マウスピースの断面高さより大きい断面高さを有することができる。前記マウスピースは、前記口腔咽頭デバイスの長軸から離れて湾曲する湾曲セクションを有することができる。前記マウスピースは、前記口腔咽頭デバイスが前記患者の前記開口部に配置される際、前記患者の口の内部に配置されるように構成されることができる。前記ハンドルは、前記口腔咽頭デバイスが前記患者の前記開口部に配置される際、前記患者の口の外側に配置されるように構成されることができる。
幾つかの実施形態では、口腔咽頭デバイスのマウスピースは、前記患者の舌に接触するように構成されることができる。マウスピースの遠位端は、前記患者の喉の中に配置されるように構成されることができる。
幾つかの実施形態では、口腔咽頭デバイスは、前記ハンドル及び前記マウスピースを通って延びる導管と、酸素ガス源と接続するように構成されるポートコネクタと、を含むことができる。前記ポートコネクタは、前記導管と流体的に連通することができる。前記酸素ガス源からの酸素ガスは、前記ポートコネクタに流れ込み、前記導管を通って出て前記患者の喉に入るように構成されることができる。
幾つかの実施形態では、前記誘導システムは、気管内チューブを含むことができる。前記気管内チューブの遠位端が前記患者の口及び喉に挿入されるように構成されることができる。前記気管内チューブは、前記口腔咽頭デバイス、及び前記患者の頭部に結合されるように構成された固定装置、に取り外し可能に結合されるように構成されることがでいる。
本開示の幾つかの実施形態は、患者に挿管する方法を提供する。前記方法は、口腔咽頭デバイスの遠位端を前記患者の口及び前記患者の喉に挿入し、気管内チューブの遠位端が前記患者の咽喉内に配置されるまで、前記口腔咽頭デバイスに沿って前記気管内チューブの前記遠位端を前進させ、前記気管内チューブを前記口腔咽頭デバイスに結合し、スタイレットの遠位端が前記患者の気管内の目標位置に到達するまで、前記スタイレットの前記遠位端を前記気管内チューブに挿入する、ことを含むことができる。
幾つかの実施形態では、方法は、前記口腔咽頭デバイスから前記気管内チューブを切り離し、前記気管内チューブの前記遠位端が前記スタイレットの前記遠位端と重なり合うか、又は近位になるまで、前記スタイレットに沿って前記気管内チューブの前記遠位端を前進させ、前記スタイレット全体が前記患者の体外に出るまで、前記気管内チューブを通して前記スタイレットを後退させ、人工呼吸器を前記気管内チューブの近位端に接続する、ことを更に含むことができる。
幾つかの実施形態では、方法は、前記スタイレットの前記遠位端が前記目標位置に到達するまで、前記スタイレットを前記気管内チューブに挿入している間、酸素ガスを、加圧酸素ガス源から、前記口腔咽頭デバイスのポートコネクタを介して、前記口腔咽頭デバイスの導管を介して、前記患者の喉に導入することを更に含むことができる。
図１Ａは、電源、分光計、トランシーバ、及び撮像装置を含む例示的なカテーテルチューブと、デバイスの配置中に消化管への送気のために使用されても使用されなくてもよいチャネルと、を示す。 図１Ｂ～Ｅは、電源、分光計、トランシーバ、及び撮像装置を含む例示的なカテーテルチューブと、デバイスの配置中に消化管への送気のために使用されても使用されなくてもよいチャネルと、を示す。 図２は、カテーテルチューブの遠位端内の回路の例示的なブロック図を示し、前記回路は、電源、分光計、トランシーバ、及び撮像装置と、デバイスの配置中に消化管への送気のために使用されても使用されなくてもよいチャネルを含む。 図３は、被験者の胃内への例示的なカテーテルチューブの配置を示す。 図４Ａは、関節式スタイレットを介して被験者の腸管系又は気道内の目標位置にカテーテル腸管を誘導することができる例示的なロボット制御及び表示センタ（Robotic Control and Display Center、ＲＣＤＣ）を示し、関節式スタイレットは、人工知能モデルによって生成されたナビゲーションデータに従って制御され、腸腔又は気道内の目標位置にチューブを向ける関節端を有する。 図４Ｂは、関節式スタイレットを介して被験者の腸管系又は気道内の目標位置にカテーテル腸管を誘導することができる例示的なロボット制御及び表示センタ（Robotic Control and Display Center、ＲＣＤＣ）を示し、関節式スタイレットは、人工知能モデルによって生成されたナビゲーションデータに従って制御され、腸腔又は気道内の目標位置にチューブを向ける関節端を有する。 図５Ａ～Ｃは、関節式スタイレットが挿入された例示的なカテーテル腸内チューブを示す。図５Ｂは、関節式スタイレットの可動域を示す。 図６は、カテーテルチューブの遠位端に配置された撮像装置によって生成された画像データから１つ又は複数の人工知能モデルによって導出されたナビゲーションデータを使用して、カテーテルチューブを目標位置まで自動的に駆動する例示的な方法のプロセスフローを示す。 図７は、カテーテルチューブを所望の位置に操作することができる例示的なロボット制御システムの等角図である。 図８Ａは、関節式スタイレットに結合された撮像装置を含むことができ、関節式スタイレットを回転又は関節運動させることができる、ロボット制御システムに含めることができるキャリッジの等角図を示す。 図８Ｂは、関節式スタイレットに結合された撮像装置を含むことができ、関節式スタイレットを回転又は関節運動させることができる、ロボット制御システムに含めることができるキャリッジの上面図を示す。 図９は、イメージガイド、ライトパイプ、及び関節運動のためのプルワイヤを有する屈曲部を特徴としてもよい関節式スタイレットの例示的な断面を示す。 図１０は、カテーテルチューブに挿入され、経腸アクセス及び／又は送気を可能にする近位接続ポートを含み、撮像のための近位光コネクタを含む例示的な関節式スタイレットを示す。 図１１は、被験者の腸の一部の腸腔を通って目標位置まで駆動された例示的な関節式スタイレットの図を示す。 図１２Ａは、内側の関節式スタイレットと外側のカテーテルチューブを備えたカテーテル装置を前進させるロボットを示し、自動運転ロボットが喉頭の変曲点に進み、そこにおいて、ロボットが喉頭と気管に前方に向かう、又は、食道に後方に向かうことを実証する。 図１２Ｂは、内側の関節式スタイレットと外側のカテーテルチューブを備えたカテーテル装置を前進させるロボットを示し、自動運転ロボットが喉頭の変曲点に進み、そこにおいて、ロボットが喉頭と気管に前方に向かう、又は、食道に後方に向かうことを実証する。 図１２Ｃは、内側の関節式スタイレットと外側のカテーテルチューブを備えたカテーテル装置を前進させるロボットを示し、自動運転ロボットが喉頭の変曲点に進み、そこにおいて、ロボットが喉頭と気管に前方に向かう、又は、食道に後方に向かうことを実証する。 図１３は、案内システムのブロック図の概略図を示す。 図１４は、スタイレットの側面図の概略図を示す。 図１５は、図１４の線１５－１５に沿った、図１４のスタイレットの軸方向断面図を示す。 図１６は、図１４の線１６－１６に沿った、図１４のスタイレットの長手方向断面図を示す。 図１７は、オープン構成における、ロボットシステムの上面等角図を示す。 図１８は、クローズ構成における、図１７のロボットシステムの上面等角図を示す。 図１９は、オープン構成における、図１７のロボットシステムの上面図を示す。 図２０は、クローズ構成における、図１７のロボットシステムの上面図を示す。 図２１は、固定装置の正面等角図を示す。 図２２Ａは、口腔咽頭デバイスの正面等角図を示す。 図２２Ｂは、図２２Ａの口腔咽頭デバイスの背面等角図を示す。 図２３は、スタイレットを患者の内部の目標位置に誘導するプロセスのフローチャートを示す。 図２４は、患者の喉に挿入された気管内チューブと、気管内チューブに挿入されたスタイレットとの概略図を示す。 図２５は、画像検出コンピュータがスタイレットの遠位端に配置されたロボットのカメラから視覚フィードバックを受信するシステム構成を示す。画像検出アルゴリズムはデータを処理し、画像の解剖学的ランドマークを認識する。このデータは、ロボット制御アルゴリズムがロボットのスタイレットの解剖学的位置に従って移動の指示を処理するロボット制御コンピュータに送信される。ロボットは、ＲＯＳ通信を介してロボット制御コンピュータによって制御される。ロボット制御コンピュータは、画像検出コンピュータからの入力を受信し、制御を調整する。 図２６Ａは、ロボット誘導アルゴリズムの例を提供する。 図２６Ｂは、ロボット制御アルゴリズムの例を提供する。 図２７は、ロボット制御スキームの図、特にロボット制御アルゴリズムの概略図を示す。ロボットは、画像検出コンピュータから受信した追跡情報に基づいて制御される。
本明細書で開示されるシステム及び方法は、(例えば、被験者の鼻、口、若しくは直腸を介して被験者の腸管系に、鼻腔若しくは口腔を介して気道に、又は被験者の胃若しくは腸に直接及ぶ外科的切開を介して）被験者の内部の目標位置へのカテーテルチューブの自動に留置することに関する。カテーテルチューブは、デバイスの配置中に消化管又は気道への送気のために使用されても使用されなくてもよいチャネルを更に含んでもよい。カテーテルチューブは、カテーテルチューブの遠位端（例えば、先端）付近の構造のトポグラフィ画像をキャプチャするトポグラフィ撮像装置、及び／又は腸腔内からの写真又はビデオをキャプチャする視覚撮像装置であってもよい撮像装置を含んでもよい。そのような撮像装置によって生成される撮像データは、トポグラフィ画像データ、静止画データ、ビデオデータ、又はこれらの幾つか又は全ての組み合わせであってよい。カテーテルチューブは、被験者の腸空間又は気道の光学的分析を実行するために使用されてもよい、被験者の外側に配置されたカメラ又は分光計に接続することができるイメージガイド及びライトガイドを更に含んでもよい。カテーテルチューブは、カテーテルチューブの遠位端付近のバイオマーカ（例えば、カテーテルチューブの先端周辺の組織のバイオマーカ）又は他の化学物質を分析することができる分光計を更に含むことができる。カテーテルチューブは、遠隔装置との間で無線でデータを送受信できるトランシーバを更に含むことができる。遠隔装置のトランシーバ及び無線通信回路は、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などのＵＨＦ無線技術規格に従って無線パーソナルエリアネットワーク（ＷＰＡＮ）を使用して通信することができる。一部の実施形態では、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）などの他のＷＰＡＮ規格を代わりに使用できることを理解されたい。カテーテルチューブのトランシーバと通信する遠隔装置は、ディスプレイ、関節式スタイレット、ロボット制御エンジン、処理回路、及び無線通信回路を含んでもよいロボット制御及び表示センタ（Robotic Control and Display Center、ＲＣＤＣ）であってもよい。関節式スタイレットは、カテーテルチューブ内に配置されるようにサイズが決めされた、関節式ロボット誘導式関節式スタイレットであってもよい。ロボット制御エンジンは、関節式スタイレットを駆動しその方向を制御して、関節式スタイレット、つまり、カテーテルチューブが、被験者の身体の開口部（例えば、被験者の鼻又は口）を通じて被験者の内部の目標位置に自動的にナビゲートされるようにしてもよい。ＲＣＤＣの処理回路によって、１つ又は複数の人工知能（ＡＩ）モデルが実装されてもよい。ＡＩモデルは、トランシーバを介してカテーテルチューブの撮像装置から受信した画像データを処理して、ロボット制御エンジンが関節式スタイレットとカテーテルチューブを駆動する方向を決定する、１つ又は複数のトレーニング済み機械学習ニューラルネットワークを含んでもよい。ディスプレイは、デジタル表示画面であってもよく、被験者の内部のカテーテルチューブの遠位端の配置に関する情報、継続的に更新されるカテーテルチューブのステータス情報、及びカテーテルチューブの分光計によって収集されたバイオマーカ情報を表示してもよい。
人工知能ベースの検出及び追跡モデルを実行して、ＲＣＤＣが自律的に横断できるようにすることができ、リアルタイムでキャプチャされた（例えば、トポグラフィイック画像データ、静止画データ、及び／又はビデオデータによって代表される）腸の画像又は他のセンサーデータを使用してもよく、これらは、関節式スタイレット／カテーテルチューブの遠位端に配置された１つ又は複数の撮像装置によってキャプチャされてもよい。目的は、最初に腸又は気道の画像から鼻／口／直腸の開口部を検出し、次に検出追跡ベースのメカニズムによって予測された経路をたどることである。検出のために、深層学習ＹＯＬＯベースの検出器を使用して、鼻／口／直腸の開口部、環境の特徴、及び腸腔又は気道内の構造を検出することができる。例えば、深層学習ＹＯＬＯベースの検出器は、鼻／口／直腸の開口部と、視覚的に類似した近くの構造とを更に区別することができる。例えば、腸腔又は気道内に入ると、深層学習ＹＯＬＯベースの検出器は、その後、腸又は気管の目標へのパスの過程で、視覚的に類似した構造を識別することができる。追跡には、（例えば、関節式スタイラスを目的地までナビゲートするために、関節式スタイラスの動きベクトルを少なくとも部分的に予測するために）高速で計算効率の高いメディアンフィルタリング手法を使用できる。
開口部、構造、及び周囲環境の検出には、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）ベースの検出器を深層学習ＹＯＬＯベースの検出器（例えば、「深層学習検出器」と総称される場合がある）と組み合わせて使用されてもよい。なぜならば、これは、リアルタイム検出タスクで最先端のパフォーマンスを達成したためである。事前定義された特徴抽出と分類器を組み合わせた従来の方法とは異なり、これらのＣＮＮベースの検出アルゴリズムは、撮像データを使用して学習したオブジェクトの統一された階層表現によって設計できる。これらの階層的な特徴表現は、入力ベクトルを高次元の特徴空間に変換する連鎖畳み込み層によって実現できる。腸又は気管の検出には、２６層以上のＣＮＮベースの検出モデルを使用できる。このようなモデルでは、最初の２４層はＩｍａｇｅｎｅｔデータセットで事前にトレーニングされた完全な畳み込み層であってよく、最後の２層は検出された領域を出力する完全に接続された層であってよい。アルゴリズムは、腸管領域のカラー画像で更に微調整することができる。
追跡のために、ロボット配置デバイスの動きベクトルを予測するために、（例えば、メディアンフロー（median-flow）フィルタリング・ベースの視覚追跡モジュールによって実行される）メディアンフローフィルタリング・ベースの視覚追跡技術が採用されてもよい。メディアンフローアルゴリズムは、まばらなオプティカルフローを使用してオブジェクトの位置を推定してもよく、追跡ベースのシステムは、オブジェクトが、オブジェクト全体の動きとより同期する、小さく堅固に接続されたブロック又はパーツで構成されているという仮定に基づいていてもよい。幾つかの実施形態では、物体は、鼻腔、口、直腸の開口部、又は腸腔若しくは気道内の構造であってもよい。アルゴリズムの初期化は、腸／気管腔が最初に位置するバウンディングボックスを設定することによって実行されてもよく、この対象領域内で点のまばらなグリッドを生成してもよい。キャプチャされた画像内のオプティカルフローによって検出された腸／気管腔の動きは、現在の画像と前の画像に位置するそれぞれの点の座標間の差の中央値として計算される。フィルタリング中に信頼できると見なされたポイントのみを考慮に入れることができる。アルゴリズムは、オブジェクトのスケールの変動を推定することができてもよい。
実装のために、オブジェクト検出は、ＹＯＬＯベースのアルゴリズムを介して実行されてもよく、オブジェクト追跡は、（例えば、Ｐｙｔｈｏｎで実装される）メディアンフロー・トラッカーを介して実行されてもよい。環境は、例えばＵｂｕｎｔｕ上に構築されてもよい。これらのアルゴリズム／モデルを実装するのには、グラフィックス・プロセッシング・ユニット（ＧＰＵ）統合ｃｕＤＮＮ及びＣＵＤＡツールキットが使用されてもよい。
トレーニングセグメントは、注釈付きの画像をＹＯＬＯのＫｅｒａｓ実装に供給することで実装されてもよい。Ｋｅｒａｓ及びＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗバックエンドを使用されてもよい。データセットは、１０００トレーニングエポックに対して１０３の学習率を採用し、１００エポックごとにモデルパラメーターを保存して、アノテーション・ソフトウェアＶｏＴＴ（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ、ワシントン州レドモンド）を使用して作成されてもよい。保存されたモデルの中で、検証セットで正と見なされる、５０％以上のＩｏＵ（Intersection over Union）について最高の平均適合率（ＡＰ）を達成するものは、トレーニングセットで評価される最終モデルとして選択されてもよい。
検出セグメントも、バックエンドでＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗを実行しているＫｅｒａｓに基づいて実装されてもよい。追跡には、ＯｐｅｎＣＶの追跡ＡＰＩを使用されてもよい。バウンディングボックスはＹＯＬＯによって検出され、リアルタイムの検出と追跡を実現するために、ｍ：ｎの比率でメディアンフロー・トラッカーに渡されてもよい。
図１Ａ～１Ｅは、例示的なカテーテルチューブ１００の遠位端を示し、カテーテルチューブ１００は、電源１０２（例えば、電池）と、分光計１０４と、トランシーバ１０６と、デバイスの配置中に消化管への送気のために使用されてもされなくてもよいチャネル１１１と、撮像装置１０８と、を含んでもよい。図１Ａ～１Ｅの例は、構成要素がカテーテルチューブ１００の管壁に埋め込まれている状況で提供されているものの、電源１０２、分光計１０４、トランシーバ１０６、及び／又は撮像装置１０８のいずれか（ここではまとめて「組み込み構成要素」と呼ぶ）を、追加的又は代替的に、カテーテルチューブ１００などのカテーテルチューブに挿入されてもよい関節式スタイレット（例えば、図４Ａ、図４Ｂ、及び図５Ａ～５Ｃの関節式スタイレット４２０、５０２）に含めることができ（例えば、その壁に埋め込むことができ）、これにより、関節式スタイレットがカテーテルチューブに完全に挿入されると、埋め込まれた構成要素がカテーテルチューブの遠位端に配置されると理解されなければならず。
図１Ａに示されるように、撮像装置１０８は、先端に最も近いカテーテルチューブ１００の遠位端に配置されてもよく、トランシーバ１０６、分光計１０４、及び電源１０２がこの順に続いて配置される。カテーテルチューブ１００は、例えば、ポリウレタン又はシリコーンで作られた中空の実質的に円筒形の管であってもよい。カテーテルチューブ１００は、例えば、Ｐｅｂａｘ（又は他のポリマー）から形成されてもよい。幾つかの実施形態では、カテーテルチューブ１００は、インナーライナー（例えば、レーザー硬化ステンレス鋼、ポリイミド、ＦＥＰ、又はＰＴＦＥ）と、ジャケット（例えば、Ｐｅｂａｘ、複数の硬度（デュロメーター）のものであってもよい）と、オプションとして、押しやすさ、「操縦性」、又は柔軟性の要件に応じて、ステンレス鋼の編組若しくはコイル又はその両方と、を含む多層カテーテルであってもよい。チャネル１１１は、遠隔装置（例えば、図４Ａ、４ＢのＲＣＤＣ）に収容されてもよいポンプ（例えば、空気又は二酸化炭素ポンプ）に結合されてもよい。例えば被験者の消化管への送気を行うために、空気又は他のガスが、ポンプによってチャネル１１１を通ってカテーテルチューブ１００の端部の開口部に送られてもよい。
図１Ｂの断面図に示すように、電源１０２が電池である時を含め、電源１０２は、カテーテルチューブ１００の管壁１１２に部分的若しくは完全に埋め込むか、又は取り付けることができる（例えば、電源１０２はカプセル化され、カテーテルチューブ１００の内腔から隔離されている）。電源１０２は、分光計１０４、トランシーバ１０６、及び撮像装置１０８に電力を供給することができる。幾つかの実施形態では、電源１０２は、カテーテルチューブ１００の管腔１１０内に配置されてもよい。幾つかの場合には、電源１０２がカテーテルチューブ１００に結合され、カテーテルチューブ１００によって取り囲まれている状態で、電源１０２は、電源１０２が電力を供給する構成要素のそれぞれにより近く位置することができ、これにより、（例えば、電源１０２がカテーテルチューブ１００の外部に配置される時に）各構成要素（例えば、撮像装置１０８、トランシーバ１０６、分光計１０４など）から電源１０２へ長い電線が配線されるのを防ぐことができる。更に、バッテリとして実装される電源１０２は、他の電源１０２とは対照的に、バッテリのフットプリントを好ましく小さくすることができるという点で有利でありえる。例えば、電源１０２はリチウムイオン電池とすることができる。本明細書で使用される「管腔」は、カテーテルチューブの中央キャビティを指し、管腔１１０は、カテーテルチューブ１００の中央キャビティを指す。示されるように、チャネル１１１は、管壁１１２に埋め込まれてもよい。
図１Ｃの断面図に示すように、分光計１０４は、カテーテルチューブ１００の管壁１１２に部分的又は完全に埋め込まれてもよいし、取り付けられてもよい。幾つかの代替実施形態では、分光計は、代わりに、カテーテルチューブ１００の外側に配置され、管腔１１０内に配置された光ファイバ又はバンドルなどの光ガイドを介してカテーテルチューブ１００の遠位端に接続されてもよい。分光計は、カテーテルチューブ１００の遠位端付近の物質（例えば、人体の器官によって生成されるものなどのバイオマーカ）を連続的に分析してもよい。例えば、分光計１０４は、試験されるサンプル物質と直接相互作用することなく、この分析を実行することができ、代わりに光の特性を利用してスペクトル分析を実行することができる。分光計１０４によって実行される分析の結果は、イオン濃度、酸性度、ホルモンレベル、及び毒物学分析など、対象器官に含まれ得るバイオマーカに関連する特定の結果を生成してもよい。
図１Ｄの断面図に示すように、トランシーバ１０６は、カテーテルチューブ１００の管壁１１２に部分的又は完全に埋め込まれるか、又は取り付けられてもよい。例えば、トランシーバ１０６は、データを無線で送受信するように構成された、ＷＰＡＮプロトコル（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又はＺｉｇｂｅｅ（登録商標）など）に従った無線パーソナルエリアネットワーク（ＷＰＡＮ）トランシーバであってもよい。トランシーバ１０６は、分析のために遠隔装置（例えば、図４Ａ、４ＢのＲＣＤＣデバイス４００）にデータを無線で送信してもよい。例えば、トランシーバ１０６によって送信されるデータは、カテーテルチューブ１００の遠位端の状態（例えば、器官内の位置、周囲構造への近接）、カテーテルチューブが位置する器官の状態（例えば、体液量、バイオマーカの状態など）を含んでもよい。トランシーバ１０６はまた、撮像装置１０８によってキャプチャされた撮像データ（例えば、トポグラフィ画像データ、静止画像データ、及び／又はビデオデータ）を遠隔装置に無線送信してもよい。トランシーバ１０６は、デバイス配置プロセス中（例えば、カテーテルチューブ１００が自動的に目標位置に駆動されるとき）と、カテーテルチューブ１００が目標位置に到達すると発生しうる連続モニタリング段階と、の両方において、データを遠隔装置に送信してもよい。幾つかの実施形態では、トランシーバ１０６は、遠隔装置から命令を受信することなく、遠隔装置にデータを送るのみであってもよい。他の実施形態では、トランシーバ１０６は、遠隔装置へのデータを受信することに加えて、遠隔装置から、実行されると分光計１０４などのカテーテル先端内の装置に実行させる命令などの命令を受信し、特定の機能の実行（例えば、分光計１０４の例における特定のテストの実行）をしてもよい。
幾つかの構成では、トランシーバ１０６は、そこから無線信号を送信及び受信するように構成された単一のアンテナを含むことができ、他の場合では、トランシーバ１０６は、少なくとも２つの別個のアンテナを含むことができ、第１のアンテナは、そこから無線信号を受信するように構成することができ、第２のアンテナは、そこから無線信号を送信するように構成することができる。いくつかの非限定的な例では、カテーテルチューブ１００は、トランシーバ１０６を有する代わりに（又はそれに加えて）、送信機を含むことができ、送信機は、そこから、例えば遠隔装置に無線信号を送信することができる。
図１Ｅの断面図に示すように、撮像装置１０８は、カテーテルチューブ１００の管壁１１２に、部分的又は完全に埋め込むか、又は取り付けることができる。撮像装置１０８は、例えばトポグラフィ画像センサ及び／又は視覚画像センサであってもよい。撮像装置１０８は、カテーテルチューブ１００の遠位端を取り囲む構造（例えば、カテーテルチューブ１００によって横断されている器官の構造）に対応する画像データ（「キャプチャされた画像データ」）をキャプチャしてもよい。例えば、ＬｉＤＡＲ、タイムオブフライト（Time-of-Flight、TOF）イメージング、視覚画像センシング（例えば、静止画像及び／又はビデオのキャプチャを含んでもよい）、又は他の適用可能なイメージング技術が、画像データをキャプチャするために適用されてもよい。キャプチャされた画像データに含まれてもよいトポグラフィ画像データは、カテーテルチューブ１００の遠位端が通過する器官又は器官の一部の形状、体積、一貫性（consistency）、及び位置に関連する情報を提供してもよい。取り込まれた画像データは、トランシーバ１０６と無線電子通信している遠隔装置によって実行される１つ又は複数の人工知能（ＡＩ）モデルに送信され使用されてもよく、これにより、被験者の身体（例えば、その臓器）内のカテーテルチューブ１００の場所及び位置に関するフィードバックをＡＩモデルに提供する。従って、撮像装置１０８によって生成された画像データを使用して、カテーテルチューブ１００の配置をガイドし、カテーテルチューブ１００が目標位置に到達したら、（例えば、カテーテルチューブ１００が目標位置から離れないようにするために）、カテーテルチューブ１００の位置を連続的に監視してもよい。チャネル１１１を介して送気を行うことにより、カテーテルチューブ１００が挿入される被験者の内部構造（例えば、胃腸構造）の視覚化（例えば、撮像装置１０８によって生成されたキャプチャされた画像データに表されるような視覚化）を改善してもよい。この改善された視覚化により、ＡＩモデルによって達成されるランドマークの認識も改善されるかもしれない。カテーテルチューブ１００および関節式スタイラスが腸管系を介して操作する際に撮像装置１０８によって取得されるトポグラフィ及び／又は視覚（例えば、２次元）画像データは、ＡＩモデル／アルゴリズムによる同時解釈のために、又は腸腔内の異常組織の識別のために有資格者によるキャプチャされた画像データの後の解釈のために、遠隔装置のコンピュータメモリに保存されてもよい。
図２は、カテーテルチューブ２００（例えば、図１Ａのカテーテルチューブ１００に対応してもよい）の遠位端内のデバイス及び構成要素の例示的なブロック図を示す。カテーテルチューブ２００は、電源２０２（例えば、図１Ａの電源１０２に対応する）、分光計２０４（例えば、図１Ａの分光計２０４に対応する）、トランシーバ２０６（例えば、図１Ａのトランシーバ１０６に対応する）、及び撮像装置２０８（例えば、図１Ａの撮像装置１０８に対応する）を含んでもよい。幾つかの実施形態では、分光計２０４は分光光度計であってもよい。分光計２０４は、光源２２０、コリメータ２２２、モノクロメータ２２４、出口スリット２２６、サンプリングモジュール２２８、アクセスポイント２３０、及び検出器２３２を含んでもよい。光源２２０は、１つ又は複数の発光ダイオード（ＬＥＤ）を含んでもよい。コリメータ２２２は、光源２２０によって生成された光をモノクロメータ２２４上に（例えば、図示しない、その入口スリットを通して）集束させるレンズを含んでもよい。モノクロメータ２２４は、プリズム（例えば、ブンゼン（Bunsen）プリズムモノクロメータなど）を含んでもよく、又は、コリメータ２２２から受け取った光の波長の機械的に選択可能な狭帯域の波長を、出口スリット２２６を通じてサンプリングモジュール２２８に送信する他の光学装置を含んでもよい。出口スリット２２６のサイズは、出口スリット２２６を通して出力されてもよい光の波長に影響を及ぼすかもしれない。サンプリングモジュール２２８内のサンプリングされた材料を通過する光（例えば、出口スリット２２６を通って出力される光）は、検出器２３２によって受け取られる。例えば、検出器２３２は、サンプルを通過できる光の大きさを測定する光検出器であってもよく、これによって、光の波長に対するサンプルの吸光度及び／又はパーセント透過率を導出することができる。
検出器２３２によって検出された光の大きさから導出されたサンプルの吸光度及び／又はパーセント透過率に基づいて、サンプルの化学的構成が特定されてもよい。例えば、サンプルの特定は、研究されている化合物（例えば、サンプル）の既知の分光特性に基づいてもよい。例えば、化合物のスペクトル波長を導出することができ、ＲＣＤＣ又はクラウドに配置されたアルゴリズム又はモデルを使用して、スペクトル波長に基づいて化合物を特定することができる。例えば、分光計２０４を使用してサンプリング及び特定されてもよいバイオマーカは、ナトリウム、カリウム、浸透圧、ｐＨ、医薬品、違法薬物、消化酵素、脂質、脂肪酸、血液、血液製剤、胃がん及び／又は胃炎症のバイオマーカ、腸がん及び／又は腸炎症のバイオマーカ、胃プロテオーム、及び／又は腸のプロテオームを含んでもよく、それには限定されない。
幾つかの実施形態では、分光計２０４によってサンプリングされた物質を特定するための分析は、遠隔コンピューティングデバイスのプロセッサ（例えば、図４Ａ及び４Ｂのデバイス４００のＧＰＵ４０４）によって実行されてもよい。幾つかの実施形態では、この分析は、クラウドコンピューティング環境の１つ又は複数のプロセッサを使用して実行してもよい。
図３及び図１２Ｃは、被験者の腸管系３４６内（例えば、被験者の胃腸管内）のカテーテルチューブ３００（例えば、図１Ａのカテーテルチューブ１００又は図２のカテーテルチューブ２００に対応する）の配置の例を示す。示されるように、腸管系３４６は、胃３４６、十二指腸３４４、及び食道３４２を含んでもよい。カテーテルチューブ３００は、（例えば、臨床医からの手動誘導なしに自動的に）食道３４２を通って胃３４６の幽門洞３４８の目標位置に駆動されてもよい。幾つかの実施形態では、カテーテルチューブ３００は、十二指腸３４４、胃３４６の他の部分、又は被験者の小腸又は大腸の他の部分など、腸管系３４６内の他の目標位置に駆動されてもよい。同様に、腸管系へのアクセス領域は、図１１に示されるように、下部腸管の配置及び分析のために直腸領域を通ってもよく、又は図１２Ｂに示されるように肺管にあってもよい。
カテーテルチューブ３００の先端が目標位置に到達すると、カテーテルチューブ３００を使用して１つ又は複数の処置を行うことができる。例えば、外部コンテンツ（例えば、薬物、経腸栄養、又は他の生物学的又は化学的に活性な物質、呼吸補助、換気）は、カテーテルチューブを介して目標位置に送られてもよく、腸（大腸を含む）の内容物又は胃の内容物が除去されてもよく（例えば、生検され（biopsied）てもよく）、及び／又は、バイオマーカ（例えば、物理的及び／又は生化学的バイオマーカ）は、カテーテルチューブ３００の遠位端に配置された分光計（例えば、図１Ａ、１Ｃ、２の分光計１０４、２０４）を使用して連続的にサンプリングされてもよい。更に、カテーテルチューブ３００を腸管に配置する間に得られた全ての腸／気管撮像データは、１つ又は複数のＡＩモデル／アルゴリズムによって、又は、その後、腸／気管腔内の異常組織の識別のため有資格者によって、保存され、分析されてもよい（例えば、同時に分析されてもよい）。
図４Ａ及び４Ｂは、カテーテルチューブ（例えば、図１Ａ、２のカテーテルチューブ１００、２００）の管腔（例えば、図１Ｂ～１Ｅの管腔１１０）に挿入され、カテーテルチューブの遠位端を被験者の内部の目標位置まで自動的に駆動する関節式スタイレットのロボット制御用のデバイス４００（本明細書ではロボット制御及び表示センタ（Robotic Control and Display Center、ＲＣＤＣ）４００と呼ばれることもある）を示す。デバイス４００は、処理回路４０２、無線通信回路４０８、ディスプレイ４１４、４２０、送気ポンプ４２１、ねじベースのロック機構４１６、ワイヤモータ制御４１８、ロボット制御エンジン４２４、スレッドドライブ４２２、及びローディングドック４２６を含んでもよい。
処理回路４０２は、（例えば、１つ又は複数のコンピュータプロセッサを含んでもよい）グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）４０４及びコントローラ４０６を含んでもよい。処理回路は、デバイス４００に、（例えば、ローカルストレージデバイスとして）含まれる、又は（例えば、クラウドストレージデバイスとして）結合される、１つ又は複数のメモリデバイス（図示せず）に格納されたコンピュータ可読命令を実行してもよい。例えば、コンピュータ可読命令の実行により、プロセッサに１つ又は複数のＡＩモデルを実装させてもよい。これらのＡＩモデルには、例えば、決定木モデル、ナイーブベイズ分類モデル、通常の最小二乗回帰モデル、ロジスティック回帰モデル、サポートベクターマシンモデル、アンサンブル方法モデル、クラスタリングモデル（例えば、ニューラルネットワークを含む）、主成分分析モデル、特異値分解モデル、及び独立コンポーネント分析モデルなどの、１つ又は複数の訓練された機械学習モデルを含んでもよい。
例えば、カテーテルチューブ（例えば、図１Ａ、２のカテーテルチューブ１００、２００）の周りの特徴（例えば、臓器組織）の画像ストリーム（例えば、図１の撮像装置１０８によってキャプチャ／生成され、無線通信回路４０８を介してデバイス４００に送信される腸／気管の画像）とともに被験者の腸腔内の目標位置を受信し、受信した画像に基づいてロボット制御エンジン４２４及び関節式スタイレット４２０を制御する命令を出力し、カテーテルチューブが目標位置に到達するまで、関節式スタイレット４２０を被験者の腸腔又は気道を通って移動させる処理回路４０２によってニューラルネットワークが実装されてもよい。ニューラルネットワークは、例えば、人間の腸／呼吸経路の３Ｄモデルと、複数（例えば、数千）の人間の被験者におけるカテーテルチューブの配置に対応する鼻／口／直腸の腸及び気管の軌跡の解剖学的画像を使用して、訓練及び検証されてもよい。
幾つかの実施形態では、処理回路４０２は、カテーテルチューブが挿入された腸腔の容積測定値を取得するように構成された容積感知モジュールを実行してもよい。容積測定値は、ハイパースペクトルイメージング、光の複数の波長を使用したタイムオブフライト（Time-of-Flight、TOF）イメージング、及びステレオイメージングなどの１つ又は複数のイメージング技術を使用して生成／取得された３次元ボリュームデータに基づいて計算される。容積感知モジュールは、容積測定値に基づいて、腸管腔の総容積に対応する第１の容積値、空である総容積の第１の部分に対応する第２の容積値と、材料で満たされる総容積の第２の部分に対応する第３の容積値とを導出してもよい。第３の容積は、第１の容積から第２の容積を差し引くことによって計算してもよい。
例えば、ＲＣＤＣが自律的に横断できるようにする人工知能（ＡＩ）ベースの検出及び追跡モデルは、深層学習ＹＯＬＯベースの検出器と畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）の両方を含んでもよい深層学習検出器を使用して、近位環境で視覚的に類似した構造を更に区別することによって、鼻、口、直腸の開口部、及び腸/呼吸腔を検出してもよい。腸管／気管空間検出の場合、２６層以上のＣＮＮベースの検出モデルを使用できる。このようなモデルでは、最初の２４層はImagenetデータセットで事前トレーニングされた完全な畳み込み層であり、最後の２層は検出された組織／臓器を出力する完全に接続された層であってもよい。追跡のために、まばらなオプティカルフローによるオブジェクトの位置の推定を使用して、ロボット配置デバイスの動きベクトルを予測するために、メディアンフローフィルタリング・ベースの視覚追跡技術が採用されてもよい。追跡ベースのシステムは、オブジェクトが、腸腔又は気道などのオブジェクト全体の動きとより同期する、小さく堅固に接続されたブロック又はパーツで構成されているという仮定に基づいていてもよい。
例えば、ＡＩモデルの初期化は、鼻／口／直腸の開口部又は腸腔が最初に位置するバウンディングボックスを設定することによって実行されてもよく、この対象領域内で点のまばらなグリッドを生成してもよい。キャプチャされた画像でオプティカルフローによって検出された腸管構造の動きは、現在の画像と前の画像にある各点の座標の差の中央値として計算されてもよい。フィルタリング中に信頼できるとみなされた点のみを考慮して、アルゴリズムがオブジェクトのスケールの変動を推定してもよい。
例えば、ＡＩモデルの実装と腸／気管のオブジェクト検出は、ＹＯＬＯベースのアルゴリズムと、Ｐｙｔｈｏｎを介して実装されるメディアンフロー・トラッカーを介して実行できるオブジェクトトラッキングを介して実行できる。環境は、例えばＵｂｕｎｔｕ上に構築されてもよい。グラフィックス・プロセッシング・ユニット（ＧＰＵ）統合ｃｕＤＮＮ及びＣＵＤＡツールキットが使用されてもよい。トレーニングセグメントは、注釈付きの画像をＹＯＬＯのＫｅｒａｓ実装に供給することで実装されてもよい。Ｋｅｒａｓ及びＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗバックエンドを使用されてもよく、データセットは、１０００トレーニングエポックに対して１０３の学習率を採用し、１００エポックごとにモデルパラメーターを保存して、アノテーション・ソフトウェアＶｏＴＴ（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ、ワシントン州レドモンド）を使用して作成されてもよい。検出セグメントも、バックエンドでＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗを実行しているＫｅｒａｓに基づいて実装されてもよい。追跡には、ＯｐｅｎＣＶの追跡ＡＰＩを使用されてもよい。バウンディングボックスはＹＯＬＯによって検出され、リアルタイムの検出と追跡を実現するために、ｍ：ｎの比率でメディアンフロー・トラッカーに渡されてもよい。
幾つかの実施形態では、処理回路４０２によって格納及び実行されるのではなく、ＡＩモデルに対応するコンピュータ可読命令は、クラウドベースのメモリデバイス及びコンピュータプロセッサによって格納及び実行されてもよい。ＡＩモデルによって入力として取得されたデータ（例えば、画像及び分光計データ）は、無線通信回路４０８を使用して、１つ又は複数の通信ネットワークを介してデバイス４００によってそのようなクラウドベースのメモリデバイス及びコンピュータプロセッサに送信されてもよい。無線通信回路４０８は、これらのＡＩモデルがデータを処理した後に、これらのＡＩモデルの出力を更に受信してもよい。このように、デバイス４００のローカル処理回路４０２の処理能力に対する要件は、ＡＩモデルがローカルで実行される必要がある場合よりも少なくてよく、それは一般にコストを削減し、場合によっては、デバイス４００のフットプリントを削減するかもしれない。ただし、このようなクラウドベースのソリューションは一般にネットワーク（インターネットなど）接続を必要とし、ローカルハードウェアよりもＡＩモデルの実行に時間がかかる場合がある（例えば、クラウドとローカルの処理能力が等しいと想定される場合など）。幾つかの実施形態では、ＡＩモデルを実行して、ローカル処理回路４０２とクラウドベースのプロセッサの両方によってデータ分析を実行してもよい（例えば、バイオマーカ分析がローカルで実行され、ロボット駆動のナビゲーション分析がクラウドベースのプロセッサによって実行される、又は、その逆など）。
無線通信回路４０８は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）モジュール４１０及びワイヤレスパーソナルエリアネットワーク（ＷＰＡＮ）モジュール４１２を含んでよい。ＬＡＮモジュール４１０は、ワイヤレスルータ、スイッチ、又はハブへの無線接続を介して、システム４００をＬＡＮに通信可能に結合してもよい。例えば、ＬＡＮモジュール４１０は、ＬＡＮと外部ネットワークとの間のネットワーク接続を介して、１つ又は複数のクラウドコンピューティングリソース（例えば、クラウドコンピューティングサーバ）と通信することができ、外部ネットワークには、（例えば、インターネットなどの広域ネットワーク（WAN）経由で）クラウドコンピューティングリソースが接続されている。ＷＰＡＮモジュール４１２は、確立されたＷＰＡＮを介して、ＵＨＦ無線技術企画（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）など）に従って１つ又は複数のアンテナを使用して、カテーテルチューブの遠位端に配置されたトランシーバ（例えば、図１Ａ、１Ｄ、２のトランシーバ１０６、２０６）と通信してもよい。例えば、ＷＰＡＮモジュール４１２は、カテーテルチューブの遠位端に配置される、トポグラフィイメージングデバイスであってもよい、撮像装置（例えば、図１Ａ、１Ｅ、２の撮像装置１０８、２０８）によって生成される画像データ（例えば、３Ｄトポグラフィ画像データ）を受信してもよい。画像データは、カテーテルチューブが被験者の腸腔又は気道内の目標位置に向かって駆動されるときに、リアルタイムでＷＰＡＮモジュール４１２に送信されてもよい。ＷＰＡＮモジュール４１２は、分光計（例えば、図１Ａ、１Ｃ、２の分光計１０４、２０４）から分光計データを受信してもよい。ＷＰＡＮモジュール４１２は、この分光計データを処理回路４０２に提供してもよく、処理回路４０２は分光計データを分析して、分光計によってサンプリングされた１つ又は複数の化学物質を特定してもよい（例えば、そのような分析を実行するように訓練された１つ又は複数のＡＩモデルを使用して）。
幾つかの実施形態では、カテーテルチューブの遠位端に配置された通信回路（例えば、トランシーバ）と通信するためにＷＰＡＮモジュール４１２を使用するのではなく、通信回路又はＬＡＮモジュール４１０への直接の有線接続を使用して、カテーテルチューブの通信回路との間でデータを転送してもよい。
関節式スタイレット４２０（本明細書では「ロボット誘導関節式スタイレット」と呼ばれることもある）は、カテーテルチューブ（例えば、図１Ａ、２のカテーテルチューブ１００、２００）の管腔（例えば、図１Ｂ～１Ｅの管腔１１０）に挿入されてもよい。関節式スタイレット４２０は、ねじベースのロック機構４１６を使用してデバイス４００のポートにロックすることができる。ねじベースのロック機構４１６は、いくつかの異なる方法で機能することができる。１つの実施形態では、ねじベースのロック機構４１６は、関節式スタイレット４２０の周りを圧縮して所定の位置にロックするシリコーン又はエラストマーリングをねじ込む、Ｔｕｏｈｙ Ｂｏｒｓｔ弁又は標準的な同軸関節式スタイレットロックと同様に動作してもよい。別の実施形態では、ねじベースのロック機構４１６は、関節式スタイレット４２０の長さに対して実質的に垂直に位置合わせされた、ねじ／くさびを含むことができ、ねじ／くさびが回転して「ロック」状態になると、関節式スタイレット４２０を「挟み」、関節式スタイレット４２０を所定の位置にロックしてもよい。更に別の実施形態では、ねじベースのロック機構４１６は、関節式スタイレット４２０を所定の位置にロックするために機構が回転する際に、（例えば、ドリルビットチャックと同様に）関節式スタイレット４２０の周りにいくつかの金属（又はプラスチック）フィンガを持ってくることによって作動する同軸ねじ機構を含むコルト機構を含んでもよい。幾つかの実施形態では、関節式スタイレット４２０は、カテーテルチューブの内腔に挿入するのではなく、カテーテルチューブ自体に埋め込まれてもよい。関節式スタイレット４２０は、様々な適用可能な材料のうちの１つから形成されてもよい。幾つかの実施形態では、関節式スタイレット４２０は、ステンレス鋼から形成されてもよい。例えば、関節式スタイレット４２０は、単一のステンレス鋼フィラメント、又は編組若しくは巻かれたステンレス鋼ケーブルを含んでもよい。幾つかの実施形態では、関節式スタイレット４２０は、ニチノールから作られてもよく、ニチノールは、形状記憶又は極度の柔軟性特性を提供してもよい。関節式スタイレット４２０は、ロボット制御エンジン４２４によって制御されてもよい関節遠位端（例えば、図５Ａ、５Ｂの関節５０４）を有してもよく、これによって、関節式スタイレット４２０は、被験者の腸腔又は気道を通ってカテーテルチューブを案内するときに方向を変えることができる。例えば、ロボット制御エンジン４２４は、アクセス部位（例えば、被験者の鼻又は口）から被験者の腸腔又は気道を通って関節の遠位端まで、関節式スタイレット４２０を、従って、カテーテルチューブを、直接ナビゲートしてもよい。ロボット制御エンジンは、無線通信回路４０８と通信する処理回路４０２及び／又はクラウドベースの処理回路によって実行される、ＡＩモデルのナビゲーションＡＩモデルによるナビゲーションデータ出力に基づいて、関節式スタイレット４２０の方向を制御してもよい。幾つかの実施形態では、関節式スタイレット４２０の遠位端が関節式であるのみでなく、関節式スタイレット４２０の長さの一部又は全部に沿って追加の関節が含まれてもよい。このようにして、ロボット制御エンジン４２４によって制御されることにより、関節式スタイレット４２０は、被験者の喉頭、声帯、下気道など、被験者に安全上のリスクをもたらす可能性のある領域を避けながら、カテーテルチューブを被験者の腸腔又は気道の目標位置に誘導してもよい。ロボット制御エンジン４２４は、カテーテルチューブが被験者の腸腔又は気道内のその目標位置に到達すると、（例えば、カテーテルチューブに埋め込まれた画像装置によって生成されたトポグラフィ画像データに基づく１つ又は複数のＡＩモデルを使用して、カテーテルチューブの遠位端の位置を継続的に監視することによって）カテーテルチューブを目標位置に維持するロボットフィードバックシステムのような、ロボットフィードバックシステムをさらに適用することができる。ロボット制御エンジン４２４によって様々な制御機構を実行して、関節式スタイレットの関節遠位端の動きを制御してもよい。幾つかの実施形態では、制御機構は、カテーテルチューブの動き（例えば、屈曲／屈曲）が望まれる場所（例えば、関節接合部）の周りのカテーテルチューブ内の異なる点に複数のワイヤが取り付けられるプルワイヤタイプの構成を含んでもよい。これらのワイヤは、ロボット制御エンジン４２４のモータ機構内のスプールに接続される。スプールは、第１の方向（例えば、時計回り又は反時計回り）に回転してワイヤを巻き上げ（カテーテルチューブの先端をその近位端に向かって曲げる）、第２の方向（例えば、第１の方向と反対）に回転してワイヤを延ばしてもよい（例えば、カテーテルチューブの屈曲を停止させる）。カテーテルチューブの長手方向軸（例えば、長さ）に沿った「戦略的な」ポイントにこれらのワイヤを配置することで、カテーテルチューブをほぼあらゆる方向に操縦することができる。別の実施形態では、この制御機構は、一連のリンクに結合された複数のニチノールワイヤを介して対処することができる、カテーテル内に配置された一連のリンクを利用することができる。ニチノールワイヤに電流が供給されると（例えば、ロボット制御エンジン４２４によって制御される電源によって供給されると）、ニチノールワイヤは収縮し、カテーテルを屈曲させる。電流を除去すると、ニチノールワイヤが弛緩し、カテーテルが伸びる。
関節式スタイレット４２０の前進と後退のために、駆動システム（例えば、必要な精度に応じて、ドライブロッド、ウォームギア、又はラックアンドピニオンベースの駆動システム）が、（例えば、単一のモータを使用して）関節式スタイレットを前後に駆動するように制御するロボット制御エンジン４２４に含まれてもよい。関節式スタイレット４２０が挿入されたときのカテーテルの自動回転及び関節運動、並びに関節式スタイレット４２０の前方／後方駆動を可能にするために使用されるトランスミッションが、ロボット制御エンジン４２４に含まれてもよい。トランスミッションはステアリングも可能にする。
ＬＣＤ、ＬＥＤ、又は他の適用可能なスクリーンを含む電子ディスプレイとすることができるディスプレイ４１４をデバイス４００に含めてもよい。ディスプレイ４１４は、関節式スタイレット、カテーテルチューブ、カテーテルチューブの構成要素、及びカテーテルチューブの遠位端の近位にある被験者の１つ又は複数の器官に関連するステータス情報を表示してもよい。例えば、表示されたデータは、カテーテルチューブの配置に関する情報（例えば、カテーテルチューブの先端及び／又は遠位端）カテーテルチューブの構成要素の状態、及びカテーテルチューブの遠位端に埋め込まれた分光計によって検出されたバイオマーカを含んでよい。幾つかの実施形態では、ディスプレイ４１４上に示される情報の一部又は全部は、ＬＡＮモジュール４１０によって他の電子装置に送信され、続いてそのような装置上に表示されてもよい。例えば、そのような電子デバイスは、医師及び看護師の個人用電子デバイス電話及びタブレット、並びに被験者のベッドサイドに配置されたモニターを有するコンピュータシステムを含んでよく、それらのいずれもが、ＬＡＮモジュール４１０と同じＬＡＮに接続されてよい。これらのデバイスに送信されたデータは、（例えば、患者管理で使用するため）対応する被験者の電子健康記録の一部として保存される場合があり、臨床意思決定支援システムに組み込まれる場合がある。
送気ポンプ４２１は、ＲＣＤＣ４００に含まれてもよく、これは、空気ポンプ、二酸化炭素ポンプ、又はガス（例えば、送気での使用に適したガス）を出力するように構成された任意の適用可能なポンプであってよい。送気ポンプ４２１は、送気チャネル（例えば、図１Ａ～１Ｅ、５Ｃのチャネル１１１、５１１）に結合されてよく、これを通して、被験者の内部のキャビティ（例えば、被験者の胃腸管）への送気が実行されてよい。
スレッドドライブ４２２は、前述のナビゲーションＡＩモデルによって出力されたナビゲーションデータに従って、関節式スタイレット４２０の伸長及び収縮を制御してもよい。
ローディングドック４２６は、使用されていないガイドワイヤの部分を格納することができる。関節式スタイレット４２０は、カテーテルチューブを関節式スタイレット４２０の全長を利用することなく完全に前方に駆動できるように、配置されるカテーテルより長くてもよい。幾つかの実施形態では、関節式スタイレット４２０は、用途及び／又は駆動機構に応じて、スプール上を走行するか、ローディングドック４２６の線形チューブを通って走行することができる。幾つかの実施形態では、関節式スタイレット４２０は、スレッドドライブ４２２の駆動ギア／ロッド／ラック内に関節式スタイレット先端を供給することによって、スレッドドライブ４２２によってロード及びアドレス指定されてよい。幾つかの実施形態では、関節式スタイレット４２０の長さは、スレッドドライブ４２２を患者から十分に離して、ＲＣＤＣを患者のベッドの側面に配置できるように選択されてもよい。そのような実施形態では、関節式スタイレット４２０の機械的駆動を改善するために、関節式スタイレット４２０を患者の口に（例えば、バイトブロックを介して）固定されてもよい。
図５Ａは、カテーテルアセンブリを形成する、カテーテルチューブ５００（例えば、図１Ａ～１Ｅ、及び図２のカテーテルチューブ１００、２００）内の関節式スタイレット５０２（例えば、図４Ａ、４Ｂの関節式スタイレット４２０）の例示的な配置を示す。関節式スタイレット５０２は、関節５０４を有する遠位端を含んでよく、関節５０４は、関節５０４のプランジ（plunge）、回転（rotation）、及び先端湾曲（tip deflection）の使用を含む、三自由度を持っていてよく、関節式スタイレット５０２はこの三自由度によって三次元空間をナビゲートしてもよい。例えば、関節５０４は、関節式スタイレット５０２の遠位端から約１０ｃｍ離れて配置されてもよい。カテーテルチューブ５００の管壁内の送気チャネル５１１（例えば、図１のチャネル１１１）の例示的な配置が示されている。
図５Ｂは、関節５０４がＲＣＤＣデバイス（例えば、図４Ａ、４Ｂのデバイス４００）のロボット制御エンジン（例えば、図４Ａのロボット制御エンジン４２４）によって制御される時の、関節式スタイレット５０２の遠位端の例示的な運動範囲を示し、これによって、ロボット制御エンジンは、関節式スタイレット５０２をナビゲートし、それによってカテーテルチューブ５００を被験者の腸系又は気道内の目標位置までナビゲートしてもよい。
図５Ｃは、関節式スタイレット５０２がカテーテルチューブ５００に完全に挿入されたときのカテーテルチューブ５００の遠位部分の断面を示す。示されるように、完全に挿入されると、関節式スタイレット５０２は、カテーテルチューブ５００の管壁５０６に埋め込まれている撮像装置（例えば、図１の撮像装置１０８）など、カテーテルチューブの１つ又は複数の埋め込まれた構成要素と重なることがある。
図６は、方法６００の例示的なプロセスフローを示し、この方法６００によって、関節式スタイレット（例えば、図４Ａ、５Ａ～５Ｃの関節式スタイレット４２０、５０２）及びカテーテルチューブ（例えば、図１Ａ、２、５Ａのカテーテルチューブ１００、２００、５００）を被験者の腸系内の目標位置にナビゲートするために、１つ又は複数のＡＩモデルを実装することができる。例えば、方法６００は、１つ又は複数のコンピュータプロセッサ（例えば、図４の処理回路４０２、又は電子通信ネットワークを介してコンピュータシステムに結合されたクラウドベースの処理回路）を使用して、コンピュータシステム（例えば、デバイス４００）の１つ又は複数のローカルストレージデバイス又はリモートストレージデバイス（例えば、電子通信ネットワークを介してコンピュータシステムに結合されたクラウドベースのストレージデバイス）に格納されたコンピュータ可読命令を実行することによって実行されてもよい。
ステップ６０２で、関節式スタイレットが完全に挿入されたカテーテルチューブが、被験者の体外位置から導入される。例えば、カテーテルチューブが導入される身体の体外位置は、被験者の口、鼻、直腸、又は、被験者の身体の外科的切開であってもよい。
ステップ６０４で、カテーテルチューブは、関節式スタイレットを駆動することによって、被験者の内部（例えば、被験者の腸腔内）の目標位置に向かってナビゲートされてもよい。カテーテルチューブのナビゲーションは、関節式スタイレットを対象の内部に延ばし、ロボット制御エンジン（例えば、図４Ａ、４Ｂのロボット制御エンジン４２４）を使用して関節式スタイレットの少なくとも関節遠位端の方向、回転、及び移動を制御することによって実行されてもよい。
ステップ６０６で、カテーテルチューブに含まれる撮像装置（例えば、図１Ａ、１Ｅの撮像装置１０８）は、カテーテルチューブの遠位端に近接する構造（例えば、臓器組織）の、３Ｄトポグラフィ画像データ、タイムオブフライト（Time-of-Flight、TOF）画像データ、視覚（例えば、２Ｄ）画像データ、及び／又は他の適用可能な腸／気管画像データなどの画像データをキャプチャしてもよい（例えば、連続的にキャプチャしてもよい）。撮像装置は、キャプチャされた画像データを、カテーテルチューブの遠位端に含まれるトランシーバに送信してもよい。キャプチャされた画像データは、ロボット制御エンジンに含まれる、又はロボット制御エンジンに通信可能に結合されたコンピュータメモリに格納されてもよい。保存されると、キャプチャされた画像データは、１つ又は複数のＡＩモデル／アルゴリズムによって同時に分析されてもよく（例えば、ニアリアルタイムに分析されてもよく）、又は、その後、腸腔内の異常組織を特定するため有資格者によって分析されてもよい。
ステップ６０８で、トランシーバは、キャプチャされた画像データをコンピュータシステムの処理回路（例えば、図４Ａの処理回路４０２）に無線で送信してもよい。この無線送信は、トランシーバとコンピュータシステムのＷＰＡＮモジュール（例えば、ＷＰＡＮモジュール４１２）との間の通信を介して実行されてもよい。
ステップ６１０で、コンピュータシステムの処理回路は、１つ又は複数のＡＩモデル（例えば、ニューラルネットワークを含んでもよいナビゲーションＡＩモデル）を実行し得る。ＡＩモデルは、キャプチャされた画像データを入力として受け取り、キャプチャされた画像データをニューラルネットワーク及び／又はメディアンフローフィルタリングによって処理した後、ナビゲーションデータをロボット制御エンジンに出力してもよい。ナビゲーションデータには、ロボット制御エンジンがどのように関節式スタイレットを目標位置に向かって操作、関節運動、回転、及び／又は駆動するかについての命令を含んでよく、更に、被験者の腸腔又は気道内のカテーテルチューブの位置を定義する情報を含んでもよい。
ステップ６１２で、処理回路は、ナビゲーションデータに基づいてカテーテルチューブ先端の現在位置を導出してもよい。処理回路は、カテーテルチューブ先端の現在位置が目標位置に対応するかどうかをさらに判定することができる。
ステップ６１４で、カテーテルチューブ先端の現在の位置が目標位置に対応すると判定された場合、方法６００はステップ６１６に進む。そうでない場合、方法６００はステップ６０４に戻り、ロボット制御エンジンは、ＡＩモデルによるナビゲーション出力に基づいて、カテーテルチューブと関節式スタイレットをナビゲートし続ける。
ステップ６１６では、関節式スタイレットがカテーテルチューブから取り外され、カテーテルチューブを使用して手術が行われる。例えば、物質（例えば、栄養物質、薬、又は人工呼吸器）は、カテーテルチューブの管腔を通して被験者の腸腔又は気道の目標位置に送られてもよい。あるいは、被験者の腸腔の目標位置にある物質（例えば、生検組織又は体液）は、カテーテルチューブの管腔を通して回収されてもよい。
幾つかの実施形態では、カテーテルチューブは、臨床的に示されるように、ステップ６１６に続く標準的な期間、患者に留置されたままであってもよい。留置カテーテルチューブは、継続的な監視、継続的なサンプリング、食事の提供、薬の送達、又は気道のサポートの提供に使用できる。
図７は、ＲＣＤＣ（例えば、図４Ａ及び４ＢのＲＣＤＣ４００に全体的又は部分的に対応してもよい）の潜在的な実施形態を示す。例示的なＲＣＤＣ７００は、キャリッジ７０１、関節式スタイレット７０２、及びスライド７０３を含んでもよい。キャリッジ７０１は、関節式スタイレット７０２が挿入されるカテーテルと共に移動し得る撮像デバイス及びモータを収容してもよい。関節式スタイレット７０２は、キャリッジ７０１に取り付けられてもよい。キャリッジ７０１は、スライド７０３に沿って移動して、関節式スタイレット７０２の先端の位置を制御する。制御可能なモータ（例えば、リニアスライドモータ８０２、図８Ａ）は、スライド７０３に沿ったキャリッジ７０１の移動を駆動してもよい。例えば、制御可能なモータは、ＲＣＤＣ７００のコンピュータプロセッサ（例えば、処理回路４０２、図４Ａ）から制御可能なモータによって受信された命令に従って、キャリッジ７０１をスライド７０３に沿って移動させてもよい。
図８Ａ及び８Ｂは、それぞれ、図７のキャリッジ７０１の内部詳細の、斜視図及び上から見下ろした図を示す。例示的なキャリッジ内部８００は、関節式スタイレット８０４（例えば、図７の関節式スタイレット７０２）の回転及び先端作動を制御するためのモータを含む。本実施形態のモータは、管をナビゲートするのに必要な最小数である三自由度で関節式スタイレット８０４の制御を可能にすることができる。関節式スタイレット８０４が目標位置にナビゲート／駆動される際に、関節の数を増やしたり、輪郭または形状を変更したりするために、自由度を増加させてもよい。関節式スタイレット８０４の回転は、回転モータ８０１によって制御され、関節式スタイレット８０４の先端の作動は、プルワイヤモータ８０３によって制御される。キャリッジ（例えば、キャリッジ７０１、図７）は、リニアスライドモータ８０２によって制御されるリニアスライド８０８（例えば、スライド７０３、図７）に沿って移動する。回転モータ８０１は、キャリッジ内部の中心軸も回転させてもよい。カメラ８０５及び光源８０６は、中心シャフトに取り付けられてもよい。カメラ８０５及び光源８０６は、イメージガイド（例えば、図９のイメージガイド９０３）及びライトパイプ（例えば、図９のライトパイプ９０４）の埋め込みを可能にするために、関節式スタイレット８０４と共に回転してもよい。カメラ８０５及び光源８０６は、様々な波長の照明、又は、トポグラフィ画像、タイムオブフライト（Time-of-Flight、TOF）画像、及び／又は静止画像及び／又はビデオ画像（例えば、２Ｄ）画像を含む、様々なイメージング・メソドロジー（imaging methodologies）を利用することができる。シャフト８０９は、カメラ８０５又は光源８０６との電力又は通信に必要な配線を束縛することなく、連続的に３６０度回転することができてもよい。
図９は、例示的な関節式スタイレット９００の横断面を示す。関節式スタイレット９００は、その遠位先端に曲げセクション９０１を有する。曲げ部は、プルワイヤモータ（例えば、プルワイヤモータ８０３、図８Ａ及び８Ｂ）によって作動され得るプルワイヤ９０２に取り付けられる。強化型関節式スタイレット（Enhanced Articulated Stylet）は、レンズ９０５を備えたイメージガイド９０３を含んでもよい。イメージガイド９０３は、レンズ９０５を介して受け取った光学データをキャリッジ（例えば、キャリッジ７０１、キャリッジ内部８００、図７、８Ａ、および８Ｂ）。内のカメラ（例えば、カメラ８０５、図８Ａ及び８Ｂ）に戻す経路を提供する。カメラの照明は、キャリッジ内の光源（例えば、光源８０６、図８Ａ及び８Ｂ）に接続するライトパイプ９０４を通して提供される。幾つかの実施形態では、イメージガイド９０３及びライトパイプ９０４を含む光バンドルは、追加的又は代替的に、（例えば、関節式スタイレット９００が挿入される）関節式スタイレット９００の外部のカテーテルチューブ（例えば、図１Ａ、２、５Ａのカテーテルチューブ１００、２００、５００）内に埋め込まれてもよい。幾つかの実施形態では、関節式スタイレット９００は、遠位端又はその近くにスタイレット分光計９０６及び／又はスタイレットトランシーバ９０７を含んでもよい（図９）。
図７のＲＣＤＣ７００の潜在的な実施形態は、図８Ａ及び図８Ｂの連続回転機構８０９を使用して、キャリッジ７０１内に保持されたローカルコンポーネントを中央処理及び／又は表示ユニット（例えば、ディスプレイ４１４、図４Ａ）に配線する。
図１０は、カテーテルチューブ１００２に挿入された関節式スタイレット１００１を含む例示的なアセンブリ１０００を示す。関節式スタイレット１００１は、遠位曲げセクション１００５及び光学窓１００６を含む。光学窓は、イメージガイド（例えば、イメージガイド９０３、図９）に接続し、光コネクタ１００７を介してＲＣＤＣ（例えば、ＲＣＤＣ４００、７００、図４Ａ、図４Ｂ、及び図７）に戻るように接続することができる。幾つかの実施形態では、追加的又は代替的に、カテーテルチューブ１０００（例えば、図１Ａ、図２、図５Ａ、及び図１０のカテーテルチューブ１００、２００、５００、１００２）の壁内に光学部品を埋め込んでもよい。カテーテルチューブ１００２は、その中に挿入された関節式スタイレット１００１を有し、関節式スタイレット１００１が除去された後、患者の腸腔又は気道内に留置されたままであってもよい。関節式スタイレット１００１はまた、近位送気ポート１００３及び近位経腸アクセスポート１００４を含んでもよい。ポート１００３及び１００４の両方が、関節式スタイレット１００１又はカテーテルチューブ１００２のいずれかに埋め込まれてもよい、埋め込まれた管腔へのＲＣＤＣアクセスを提供する。
図１１は、被験者の結腸内の関節式スタイレット１１１８（例えば、関節式スタイレット４２０、５０２、７０２、８０４、９００、１００１、図４Ａ、図５Ａ、図５Ｂ、図７、図８Ａ、図８Ｂ、図９、図１０）の配置例を示す。示されるように、関節式スタイレット１１１８は、肛門１１０２に入り、直腸１１０４を通過し、Ｓ状結腸１１０６を通過し、下行結腸１１０８を通過し、横行結腸１１１０を通過し、上行結腸１１１４を通過して、目標位置に到達する。示されるように、直腸１１０４からＳ状結腸１１０６まで、Ｓ状結腸１１０６から下行結腸１１０８まで、下行結腸１１０８から横行結腸１１１０まで、及び横行結腸１１１０から上行結腸１１１４までの移行は、スタイレット１１１８の関節を介して行われてよい。関節式スタイレット１１１８の遠位端１１１２は、目標位置に配置されてもよく、撮像装置（例えば、撮像装置１０８、２０８、図１Ａ、図１Ｅ、及び図２）を含んでもよい。撮像装置は、関節式スタイレット１１１８が結腸を横切るときに、結腸の、又は、結腸内の、構造、内容物、内壁などの画像データ（例えば、トポグラフィ、タイムオブフライト（Time-of-Flight、TOF）、及び／又は視覚画像データ）を取得してもよく、画像データは、ロボット制御デバイス（例えば、ＲＣＤＣ４００、７００、図４Ａ、図４Ｂ、図７）のコンピュータメモリ装置、又は、又はロボット制御デバイスに通信可能に結合されたコンピュータメモリ装置に記憶されてもよい。キャプチャされた画像データは、関節式スタイレット１１１８が結腸を通過して目標位置に到達する際に、リアルタイム又はニアリアルタイムで分析されてもよい。ロボット制御デバイスは、関節式スタイレット１１１８の近位端１１１６に結合されてもよく、関節式スタイレット１１１８のプランジ（plunge）、回転（rotation）、先端湾曲（tip deflection）、及び前進／後退（advancement/retraction）を制御してもよい。
上述のカテーテルチューブ及びＲＣＤＣは、様々な実用的な用途を有してもよい。
１つの適用例では、異常組織サンプルの識別、画像化、及び潜在的なサンプリングのための、自動化された消化管インビボ（in vivo）直接カテーテルチューブナビゲーションのために、カテーテルチューブ及びＲＣＤＣを共に適用することができる。
別の適用例では、異常組織サンプルの監視のための、自動化された胃腸管インビボ（in vivo）直接カテーテルチューブナビゲーションのために、カテーテルチューブ及びＲＣＤＣを共に適用することができる。
別の適用例では、ＡＩモデル／アルゴリズムによって、又は腸腔内の異常組織の識別のために有資格者によって同時に分析されることができる、ＲＣＤＣのコンピュータメモリに格納されるか、又はＲＣＤＣに通信可能に結合されるコンピュータメモリに格納されるトポグラフィ又は視覚画像データを取得する、異常組織サンプルの監視のための自動化された下部腸管インビボ（in vivo）直接カテーテルチューブナビゲーションのために、カテーテルチューブ及びＲＣＤＣを共に適用することができる。
別の適用例では、胃腸がん、炎症性疾患、及び吸収不良症候群のバイオマーカのサンプリング用の、自動化された消化管インビボ（in vivo）直接カテーテルチューブナビゲーションのために、カテーテルチューブ及びＲＣＤＣを共に適用することができる。
別の適用例では、経皮的栄養アクセスを含む手術手順の支援、及び／又は、内視鏡肥満手術や胆道の内視鏡手術を含む様々な腹腔鏡介入の支援のために、自動化された消化管インビボ（in vivo）直接カテーテルチューブナビゲーションのために、カテーテルチューブ及びＲＣＤＣを共に適用することができる。
別の適用例では、自動挿管のための自動化された気道インビボ（in vivo）直接気管内挿管チューブナビゲーションのために、カテーテルチューブ及びＲＣＤＣを共に適用することができる。
別の適用例では、換気サポートのための自動化された気道インビボ（in vivo）直接気管内挿管チューブナビゲーションのために、カテーテルチューブ及びＲＣＤＣを共に適用することができる。
この実施形態では、気管内挿管のための自動化された自律的な移動ロボットの使用が重要である可能性がある。これは、本明細書に開示されている視覚ベースのデータ、高度なデータ分析、及び人工知能を使用して、早期、安全、かつ信頼できる気管内挿管を可能にするデバイスを駆動することで達成できる。
この実施形態では、ＲＣＤＣから延びるロボットのスタイレットは、挿入される気管内チューブの一端を通して配置され、他端から引き出される。次いで、スタイレットは、患者の鼻孔（左又は右の鼻孔のいずれか）又は患者の口（標準的な口腔咽頭チューブに沿って）のいずれかに配置される。ロボットはこの時点でプロセスを開始する。スタイレットの先端にある視覚カメラとトポグラフィカメラから取得した画像を使用して、コンピュータのアルゴリズムが（挿入部位に応じて）鼻咽頭又は中咽頭の構造を認識し始め、これらの画像が与えられると、ロボットはスタイレットを咽頭から喉頭に向けて移動させる。この時点で、喉頭蓋がロボットの視界に入り、認識される。アルゴリズムは、前方の喉頭と後方の食道の接合部を認識し、すべての自由度を制御するアクチュエータとモータを使用して、スタイレットを前方に動かし、喉頭を通り、声帯を通って気管に入る。これはすべて、コンピュータビジョンをガイドとして使用して行われ、患者側の臨床医からの入力は必要ない。スタイレットの方向を導く決定はすべて、コンピュータアルゴリズムによって自動化され、デバイスの機械システムによって制御される。
気管に入ると、デバイスは気管内部の画像を提供する。スタイレットが気管内、声帯を通り、分岐部として知られる主幹気管支への気管の分割レベルより上に正しく配置されていることを確認する確証を与えることができる。これは、声帯の識別によってスタイレットの位置を確認し、安全な気道を確保するため重要であるが、片肺のみの換気を引き起こす可能性のある気管支の１つの挿管を起こすほど深く配置されない。
１つの実施形態では、この確認は、ライブ写真として患者側の臨床医に提供するか、３次元のトポグラフィ再構成として提供できる。
１つの実施形態では、スタイレットトランシーバ９０７（図９）と共にスタイレットの遠位端に取り付けられ、サンプリングされている試料中の二酸化炭素を検出するために使用することができる、前述の分光計と同様のスタイレット分光計９０６（図９）を使用して、気管内スタイレットの配置が気道内にあることを確認できる。二酸化炭素の検出は、スタイレットが、二酸化炭素が検出されないと想定される食道ではなく、気道にあるというインディケーションを提供する。これは、（声帯の識別とともに）適切な配置の確認の２番目の形態である。
不適切に配置された気管内チューブは、患者を低酸素化及び組織虚血に長時間さらす可能性がある主要な合併症であるため、気管内チューブの正しい配置は重要である。
スタイレットが正しい位置にあることが確認されると、可視画像又は３次元画像再構成の使用と、管腔内二酸化炭素の分光学的識別の使用の両方によって、ロボットスタイレットの外側に配置された気管内チューブは、患者の気管内の正しい配置へスタイレットの上を単純に進ませられる。
図１２Ａは、ロボット制御センタ１２００がカテーテル装置をその内側関節式スタイレット１２１０及び外側カテーテルチューブ１２２０と共に前進させる図を示し、自動運転ロボットが喉頭の変曲点に進み、そこにおいて、ロボットが喉頭と気管に前方に向かう、又は、食道に後方に向かうことを実証する。この時点で、ロボットのスタイレットのカメラから取得した画像に基づいて判断を下すコンピュータアルゴリズムは、ロボット制御の機械部分をガイドして、スタイレットを咽頭で前方に喉頭へ進ませ、声帯を通って気管に入らせる。
図１２Ｂは、内側関節式スタイレット及び外側カテーテルチューブを備えたカテーテル装置を前進させるロボットの図を示し、自動運転ロボットが喉頭の変曲点を超えて進み、肺アクセスのために喉頭と気管へ前方に駆動されること実証する。
図１２Ｃは、内側関節式スタイレット及び外側のカテーテルチューブを備えたカテーテル装置を前進させるロボットの図を示し、自動運転ロボットが喉頭の変曲点を超えて進み、上部の腸へのアクセスのために食道へ後方に駆動されること実証する。
図１３は、誘導システム１３００のブロック図の概略図を示す。誘導システム１３００は、ロボットシステム１３０２、スタイレット１３０４（又は言い換えればガイドワイヤ）、固定装置１３０６、及び医療用チューブ１３０８を含むことができる。ロボットシステム１３０２は、デバイス４００（例えば、ロボット制御及び表示センタ）又は本明細書に記載の他のロボットシステムと同様の方法で実装することができる。幾つかの実施形態では、ロボットシステム１３０２は、コントローラ１３１０、撮像装置１３１２、照明源１３１４、１つ又は複数のアクチュエータ１３１６、ガス源１３１８、ディスプレイ１３２０、及び電源１３２２を含むことができる。幾つかの場合には、コントローラ１３１０は、コントローラ４０６と同様の方法で実装することができ、撮像装置１３１２は、撮像装置１０８、２０８と同様の方法で実装することができ、照明源１３１４は、光源２２０と同様の方法で実装することができる。例えば、コントローラ１３１０は、１つ又は複数のプロセッサを含むことができ、撮像装置１３１２は、撮像センサ（例えば、ＣＣＤ、アクティブピクセルセンサなど）を含むことができ、照明源１３１４は、１つ又は複数の光源（例えば、１つ又は複数のＬＥＤ）を含むことができる。
幾つかの構成では、ロボットシステム１３０２は、５つのアクチュエータ１３１６を含むことができるが、他の構成では、ロボットシステム１３０２は、他の数（例えば、１、２、３、４など）のアクチュエータ１３１６を含むことができる。アクチュエータ１３１６は、異なる方法で実装することができる。例えば、アクチュエータ１３１６は、モータ（例えば電気モータ）と、モータに結合されたエクステンダ（例えばリードスクリュー）とを含むことができ、モータの回転がエクステンダの伸長（及び収縮）を駆動する。従って、場合によっては、各アクチュエータ１３１６をリニアアクチュエータとすることができる。別の例として、各アクチュエータ１３１６は、モータの回転がモータに結合されたコンポーネントの回転を駆動する単なるモータとして実施することができる。以下により詳細に説明するように、１つ又は複数のアクチュエータ１３１６は、（例えば、スタイレット１３０４が患者内に前進するにつれて）スタイレット１３０４の伸長及び向きを調整するように構成される。幾つかの実施形態では、各アクチュエータ１３１６は、ステッピングモータを含むことができる。
ガス源１３１８は、さまざまな方法で実装することができる。例えば、ガス源１３１８は、流体（例えば、酸素、二酸化炭素など）をスタイレット１３０４に送り込むか、スタイレット１３０４から流体を追い出すか、又はその両方を行うように構成することができる。例えば、ガス源１３１８は酸素源（例えば、加圧酸素源）とすることができ、ガス源１３１８は酸素をスタイレット１３０４に導入することができる。この場合、ガス源１３１８は、スタイレット１３０４への酸素の流量を調整するために弁を選択的に（及び様々な程度に）開く（又は閉じる）ために、コントローラ１３１０によって制御可能な弁（例えば、電磁弁）を含むことができる。別の例として、ガス源１３１８は、患者からスタイレット１３０４を介して（例えば、ロボットシステム１３０２の）リザーバに流体を引き出すように構成されたポンプを含むことができる。場合によっては、ガス源１３１８は、酸素源及びポンプ（例えば、吸引ポンプ）を含むことができ、（例えば、コントローラ１３１０を介して）それらの間で切り替えることができ、これによって、スタイレット１３０４への酸素送達を選択的に引き起こす、又は、患者からスタイレット１３０４を通じて流体を流し、ロボットシステム１３０２（例えば、リザーバ）に戻す。例えば、ガス源１３１８は、第１の構成と第２の構成との間でコントローラ１３１０によって制御可能である１つ又は複数の弁を含むことができる。第１の構成では、コントローラ１３１０は、１つ又は複数の弁に、酸素を酸素源からスタイレット１３０４内（及び患者内）に流し、流体が患者からスタイレット１３０４を通ってロボットシステム１３０２に流れるのを阻止する。第２の構成では、コントローラ１３１０は、１つ又は複数の弁に、酸素が酸素源からスタイレット１３０４に流れるのをブロックさせ、流体が患者からスタイレット１３０４を通ってロボットシステム１３０２に流れることを可能にする。
幾つかの場合には、ディスプレイ１３２０及び電源１３２２は、それぞれディスプレイ４１４及び電源１０２と同様の方法で実装することができる。例えば、ディスプレイ１３２０は、ＬＣＤディスプレイ、タッチスクリーンディスプレイ、ＬＥＤディスプレイ、ＯＬＥＤディスプレイなどであることができる。他の例としては、電源１３２２は、例えば、電池（例えば、リチウムイオン電池）を含む電源とすることができる。幾つかの構成では、電源１３２２は、必要に応じて、ロボットシステム１３０２の各構成要素に電力を供給することができる。例えば、電源１３２２は、コントローラ１３１０、撮像装置１３１２、照明源１３１４、アクチュエータ１３１６、ガス源１３１８、及びディスプレイ１３２０に電力を供給することができる。幾つかの構成では、図１３には示されていないが、ロボットシステム１３０２は、他のコンピューティングデバイス（図示せず）と通信する（例えば、双方向通信する）ように構成することができる。例えば、ロボットシステム１３０２は、コンピュータと通信して、例えば、その後の分析のためにデータ（例えば、撮像データ）をコンピュータに送信することができる。このようにして、ロボットシステム１３０２は、より高速な分析のために他の計算資源を利用することができる。幾つかの場合には、次に、ロボットシステム１３０２は、他のコンピューティングデバイスとの通信を容易にするために、例えば、アンテナ、受信機、トランシーバなどを含む通信システム（例えば、無線モジュール、シリアルモジュールなど）を含むことができる。
幾つかの実施形態では、図１３には示されていないが、ロボットシステム１３０２は、分光計（例えば、分光計１０４）、ＧＰＵを含む他の処理回路（例えば、ＧＰＵ４０４）などを含むことができる。幾つかの構成では、ロボットシステム１３０２の構成要素のそれぞれは、ロボットシステム１３０２の単一のハウジング内に統合することができ、しかしながら、ロボットシステム１３０２のいくつかのコンポーネントは、単一のハウジングの外部にあってもよい。例えば、ディスプレイ１３２０は、ロボットシステム１３０２のハウジングの外部に（例えば、別個のコンピューティングデバイスの一部として）存在することができ、ガス源１３１８は、例えば、ロボットシステム１３０２のハウジングの内部に存在することができる。図１３は、ロボットシステム１３０２が、１つの撮像装置１３１２、１つの照明源１３１４、１つのガス源１３１８を有することを示すものの、ロボットシステム１３０２は、他の数のこれらの構成要素を含むことができる。例えば、ロボットシステム１３０２は、複数の撮像装置１３１２、複数の照明源１３１４、複数のガス源１３１８（例えば、酸素ガス源及びＣＯ２ガス源）を含むことができる。同様に、ロボットシステム１３０２は、複数の分光計を含むことができる。
スタイレット１３０４は、例えば関節式スタイレット４２０、５０２、７０２、８０４、９００、１００１、１１１８を含む前述のスタイレットと同様の方法で実施することができ、従って、これらのスタイレットはスタイレット１３０４に属する（及びその逆も成り立つ）。スタイレット１３０４は、光バンドル１３２４、ライトパイプ１３２６（又は、言い換えると、ライトガイド）、１つ又は複数のフィラメント１３２８、チャネル１３３０、及び二酸化炭素（「ＣＯ２」）センサ１３３２を含むことができる。光バンドル１３２４は、１つ又は複数の光ファイバ（例えば、コヒーレント光ファイバ）を含むことができ、その各々は、光を患者の内部からロボットシステム１３０２の１つ又は複数の光センサに送るように構成されている。例えば、光バンドル１３２４の第１の光ファイバは、（例えば、スタイレット１３０４がロボットシステム１３０２に（例えば、ロボットシステム１３０２のハウジングで）結合されるときに）、ロボットシステム１３０２の撮像装置１３１２に光学的に結合することができる。同様に、光バンドル１３２４の第２の光ファイバは、ロボットシステム１３０２の分光計に光学的に結合することができる。これらの方法で、スタイレット１３０４が撮像装置（又は分光計）を含む必要なく、患者の内部からの光を撮像装置１３１２によって撮像することができる。従って、（例えば、撮像装置１３１２または分光計が処置中に患者と直接接触していないため）、好都合なことに、スタイレット１３０４は処置後に廃棄することができ、ロボットシステム１３０２はその後の処置のために再利用することができる。従って、スタイレット１３０４は、撮像装置１３１２、分光計、他の高価な構成要素などを含まないため、スタイレット１３０４はかなり費用対効果の高い（例えば、より安価な）ものにすることができ、それにも関わらず、ロボットシステム１３０２を介して、患者の内部の画像を取得しスタイレット１３０４の前進を誘導することができる。
光バンドル１３２４と同様に、ライトパイプ１３２６も、ロボットシステム１３０２の照明源１３１４に光学的に結合することができる。このようにして、照明源１３１４によって放出された光は、ライトパイプ１３２６内に放射され、ライトパイプ１３２６を通って進行し、ライトパイプ１３２６から患者の内部に放出されることができる。スタイレット１３０４が複数のライトパイプ１３２６を含むときを含め、幾つかの場合には、（例えば、ロボットシステム１３０２が複数の照明源１３１４を含む場合）、各ライトパイプ１３２６は、ロボットシステム１３０２の対応する照明源１３１４に光学的に結合することができる。幾つかの構成では、ライトパイプ１３２６は、光バンドルと同様の理由で有利になることができる（例えば、照明源１３１４を再利用することができる）が、他の構成では、スタイレット１３０４は、（ロボットシステム１０３２ではなく）１つ又は複数の照明源１３１４を含むことができる。この場合、例えば、各照明源１３１４は、スタイレット１３０４の遠位端に結合することができ、ロボットシステム１３０２に電気的に接続することができる。例えば、電線は、照明源１３１４から電源１３２２へ及びコントローラ１３１０へ通すことができる。構成に関係なく、コントローラ１３１０は、各照明源１３１４に選択的に光を放射させ、それによって患者の内部を照明する（又は照明を停止する）ことができる。
幾つかの構成では、スタイレット１３０４は、１つ又は複数のレンズを含むことができる。例えば、第１のレンズ（例えば、収束レンズ）は、光バンドル１３２４の１つの光ファイバに光学的に結合することができる。特に、第１のレンズは、光バンドル１３２４の１つの光ファイバの遠位端の前に配置することができる。このようにして、患者の内部からの光を１つの光ファイバの遠位端に集束させることができ、これにより、撮像装置１３１２の視野を有利に拡大することができる。幾つかの場合には、第１のレンズは、スタイレット１３０４に（例えば、スタイレット１３０４の遠位端で）結合することができる。幾つかの構成では、第１のレンズは、スタイレット１３０４内に配置することができる。他の例としては、第２のレンズ（例えば、収束レンズ）は、光バンドル１３２４の第２の光ファイバに光学的に結合することができ、第２の光ファイバの遠位端の前に配置することができる。このようにして、患者の内部からの光を第２の光ファイバの遠位端に集束させることができ、ロボットシステム１３０２の分光計によって受信される光の量を増加させることができる。更に別の例として、第３のレンズ（例えば発散レンズ）をライトパイプ１３２６の遠位端（又は照明源１３１４の遠位端）に光学的に結合することができる。このようにして、ライトパイプ１３２６（又は照明源１３１４）から放射された光は、第３のレンズによって分散されて、患者の内部をよりよく照らすことができ、それは、撮像装置１３１２によるより良い画像取得を容易にすることができる。
幾つかの実施形態では、スタイレット１３０４は、１つ又は複数のフィラメント１３２８を含むことができる。例えば、スタイレット１３０４は、４つのフィラメント１３２８、又は例えば、１つ、２つ、３つ、５つなどを含む他の数のフィラメントを含むことができる。各フィラメント１３２８は、スタイレット１３０４の本体の一部（又はスタイレット１３０４の本体の長手方向の範囲全体）に結合又は一体化することができる。例えば、各フィラメント１３２８の一部は、スタイレット１３０４の本体の遠位端でスタイレット１３０４の本体に結合（又はその中に統合）することができる。次いで、各フィラメント１３２８の残りの範囲を、スタイレット１３０４の本体から切り離すことができ、これによって、各フィラメント１３２８に張力がかかった場合（例えば、引っ張られた場合）、各フィラメント１３２８が結合されるスタイレット１３０４の遠位端は、張力で引っ張られたフィラメントに向かって（例えば、張力の量に対応する偏向量で）偏向する。幾つかの場合には、スタイレット１３０４の本体に結合された端部とは反対側の各フィラメント１３２８の端部は、それぞれのアクチュエータ１３１６に結合されることができる。このようにして、コントローラ１３１０は、アクチュエータ１３１６にそれぞれのフィラメント１３２８を引っ張らせ、スタイレット１３０４の遠位端の撓み方向を調整することができる。
幾つかの実施形態では、フィラメント１３２８は、異なる方法でスタイレット１３０４の本体に対して配置することができる。例えば、スタイレット１３０４の本体は、長手方向軸に沿って延びることができ、第１のフィラメント１３２８は、長手方向軸の周りに実質的に（すなわち、１０パーセント未満だけずれて）０度に配置することができ、第２のフィラメント１３２８は、長手方向軸の周りに実質的に９０度で配置することができ、第３のフィラメント１３２８は、長手方向軸の周りに実質的に１８０度で配置することができ、第４のフィラメント１３２８は、長手方向軸の周りに実質的に２７０度で配置することができる。この構成においては、第１、第２、第３、及び第４のフィラメント１３２８は、正方形（又は長方形）の断面（例えば、長手方向軸の一部における軸方向断面）を形成することができる。これはフィラメント１３２８の位置決めの１つの構成であるが、他の構成も可能である。例えば、フィラメント１３２８は、三角形、六角形などを含む軸方向断面において、全体として他の形状を形成することができる。幾つかの実施形態では、フィラメント１３２８は、異なる方法で実装することができる。例えば、各フィラメント１３２８は、単一の糸（例えば、ポリマーの）、編組糸、ワイヤ、編組ワイヤなどであることができる。
幾つかの実施形態では、スタイレット１３０４は、（例えば、スタイレット１３０４の近位端からスタイレット１３０４の遠位端まで）スタイレット１３０４を完全に貫通することができるチャネル１３３０を含むことができる。例えば、チャネル１３３０は、スタイレット１３０４の本体を通って本体の一端から反対側の端まで延びることができる。幾つかの場合には、チャネル１３３０は、スタイレット１３０４の構成要素のいくつかを収容することができる。例えば、光バンドル１３２４をチャネル１３３０内に配置することができ、ライトパイプ１３２６をチャネル１３３０内に配置することができ、ＣＯ２センサをチャネル１３３０内に配置することができる。幾つかの場合には、チャネル１３３０は、ガス源１３１８（又はガス源１３１８）と流体的に連通することができる。このようにして、ガス源１３１８からの流体（例えば、酸素、ＣＯ２など）は、チャネル１３３０に流入し、チャネル１３３０を通って患者の内部に流入することができ、又は、流体は、患者の内部からチャネル１３３０に流れ、チャネル１３３０を通ってロボットシステム１３０２（又は他のリザーバ）に戻ることができる。これは、ガス源１３１８が吸引源である時などである。
幾つかの実施形態では、スタイレット１３０４は、ＣＯ２センサ１３３２を含むことができ、ＣＯ２センサ１３３２は、様々な方法で実装することができる。例えば、ＣＯ２センサ１３３２は、非分散赤外線センサ、光音響分光センサ、化学ＣＯ２センサなどであることができ、これらのそれぞれは、ＣＯ２センサ１３３２と流体的に連通しているＣＯ２の量を感知するように構成されている。ＣＯ２センサ１３３２は、スタイレット１３０４の本体に（例えば、スタイレット１３０４の遠位端で）結合することができる。このようにして、スタイレット１３０４が患者内に前進すると、ＣＯ２センサは患者の内部容積と流体的に連通する。幾つかの場合には、スタイレット１３０４上のＣＯ２センサ１３３２の位置は、スタイレット１３０４上の光バンドルの遠位端の位置に実質的に対応することができる。このようにして、撮像装置１３１２によって取得された画像は、ＣＯ２センサ１３３２によって感知されたＣＯ２量と実質的に同様の場所に対応することができる。幾つかの場合には、ＣＯ２センサ１３３２は、ロボットシステム１３０２の電源１３２２及びコントローラ１３１０に（例えば、ワイヤを介して）電気的に接続することができる。このようにして、コントローラ１３１０は、ＣＯ２センサ１３３２からＣＯ２量を受信し、ＣＯ２量に基づいてスタイレット１３０４の遠位端の延長又は向きを調整することができる。
幾つかの構成では、スタイレット１３０４は、遠位端及び近位端を有することができる。スタイレット１３０４の近位端は、ロボットシステム１３０２のハウジングに取り外し可能に結合することができる。スタイレット１３０４の近位端がロボットシステム１３０２のハウジングに結合されると、各光ファイバは、それぞれの撮像装置（又は分光計）に光学的に結合し、ライトパイプ１３２６は照明源１３１４に光学的に結合し、チャネル１３３０はガス源１３１８と流体的に連通し、ＣＯ２センサはコントローラ１３１０に電気的に接続する。幾つかの場合には、スタイレット１３０４の近位端がロボットシステム１３０２のハウジングに連結されると、各フィラメント１３２８はそれぞれのアクチュエータ１３１６（例えば、それぞれのアクチュエータのエクステンダ）に連結される。例えば、各フィラメント１３２８の端部は、（例えば、スタイレット１３０４の近位端がロボットシステム１３０２のハウジングに結合されるとき）各アクチュエータ１３１６のエクステンダの対応するクリップと係合して各フィラメント１３２８を各アクチュエータ１３１６に結合するクリップを有することができる。これらの方法で、スタイレット１３０４は、１つの手順のためにロボットシステム１３０２と簡単に接続でき、（廃棄のために）取り外すことができ、そして、次のスタイレット（例えば、スタイレット１３０４と同様）は、（例えば、異なる患者に対する）次の手順のためにロボットシステム１３０２と容易にインターフェースすることができる。幾つかの実施形態では、スタイレット１３０４はコイル状にすることができ、モータとして実装されたアクチュエータ１３１６はスタイレット１３０４と係合し、従って、コイル状の構成で回転させることができる。このようにして、モータを回転させることによって、コイル状スタイレット１３０４が回転し（例えば、コイルを解いて）、スタイレットの遠位端がコイル状スタイレット１３０４の近位端から離れて前進する。
幾つかの実施形態では、スタイレット１３０４及びスタイレット１３０４の構成要素は、関節運動するように構成することができる。例えば、スタイレット１３０４の本体、光バンドル１３２４、ライトパイプ１３２６などはそれぞれ、異なる向きに関節運動するように構成することができる。例えば、光バンドル１３２４、ライトパイプ１３２６を含むスタイレット１３０４の遠位端は、スタイレット１３０４の遠位端の向きを調整するために湾曲するように構成することができる。
幾つかの構成では、誘導システム１３００は、固定装置１３０６及び医療用チューブ１３０８を含むことができる。固定装置１３０６は、固定装置１３０６に対する医療用チューブ１３０８の移動を選択的に防止（及び許可）するように構成することができる。更に、固定装置１３０６は、患者に取り外し可能に結合することができる。幾つかの場合には、固定装置１３０６は、第１の位置と第２の位置との間で動くことができるロックを含むことができる。ロックが第１の位置にある場合、医療用チューブ１３０８（又は他のデバイス）は、固定装置１３０６内で更に前進し、従って患者の内部に更に前進することが可能になる。しかし、ロックが第２の位置にあると、医療用チューブ１３０８は、固定装置１３０６内へのさらなる前進が阻止され、従って、患者の内部への更なる前進が阻止される。言い換えれば、第１の位置にあるロックは、固定装置１３０６と医療用チューブ１３０８との間の相対的な動きを可能にし、第２の位置にあるロックは、固定装置１３０６と医療用チューブ１３０８との間の相対的な動きをブロックする。
幾つかの実施形態では、誘導システム１３００は、本明細書に記載の口腔咽頭デバイスを含むことができる。この場合、後述するように、口腔咽頭デバイスを患者の口に挿入することができ、その後、固定装置１３０６を患者に固定する（及び固定装置１３０６に連結する）ことができる。
図１３に示すように、スタイレット１３０４の遠位端を医療用チューブ１３０８に挿入し、固定装置１３０６に前進させることができる。次に、スタイレット１３０４を患者の内部に前進させ、スタイレット１３０４の遠位端が所望の位置に到達するまで、ロボットシステム１３０２によって誘導することができる。その時点で、医療用チューブ１３０８がスタイレット１３０４の遠位端に到達するまで、医療用チューブ１３０８をスタイレット１３０４に沿って前進させることができる。幾つかの場合には、スタイレット１３０４は、スタイレット１３０４の遠位端に配置された機械的ストップ（例えば、突起、凹部など）を含むことができ、これは、医療用チューブ１３０８が機械的停止部を越えてさらに前進するのを阻止することができる。医療用チューブ１３０８が配置された後、スタイレット１３０４を除去することができる（例えば、スタイレット１３０４を所望の位置に駆動するのと反対のアクチュエータコマンドを使用して）。
図１４は、スタイレット１３０４（又は本明細書に記載の他のスタイレット）の特定の実装であり得るスタイレット１４００の側面図の概略図を示す。スタイレット１４００は、遠位端１４０４及び近位端１４０６を画定する本体１４０２、光バンドル１４０８、ライトパイプ１４１０、フィラメント１４１２、１４１４、１４１６、１４１８、チャネル１４２０、及びＣＯ２センサ１４２２を含むことができる。図１４に示されるように、本体１４０２は、長手方向軸１４２４に沿って延びる。
図１５は、図１４の線１５－１５に沿ったスタイレット１４００の軸方向断面図を示す。図１５に示すように、各フィラメント１４１２、１４１４、１４１６、１４１８はスタイレット１４００の本体１４０２に埋め込まれているが、他の構成では、各フィラメント１４１２、１４１４、１４１６、１４１８は本体１４０２に結合することができる。フィラメント１４１２、１４１４、１４１６、１４１８は、フィラメント１４１２、１４１４、１４１６、１４１８が長手方向軸１４２４を取り囲むように、長手方向軸１４２４の周りに配置される。例えば、フィラメント１４１２は、長手方向軸１４２４の周りに実質的に０度に配置され、フィラメント１４１４は、長手方向軸１４２４の周りに実質的に９０度で配置され、フィラメント１４１６は、長手方向軸１４２４の周りに実質的に１８０度で配置され、フィラメント１４１８は、長手方向軸１４２４の周りに実質的に２７０度で配置される。各フィラメント１４１２、１４１４、１４１６、１４１８は、対応するアクチュエータに連結されるように構成され、それぞれのアクチュエータが対応するフィラメントを引っ張ると、フィラメントは、引っ張られたフィラメントに向かってスタイレット１４００を偏向させる。このようにして、フィラメント１４１２、１４１４、１４１６、１４１８が本体１４０２に対して適切に位置決めされた状態で、（例えば、軸１４２４の周りでスタイレット１４００を回転させる必要なしに）スタイレット１４００を実質的に任意の方向に向けることができる。三角形に配置された３つのフィラメント１４１２、１４１４、１４１６がある（例えば、１つのフィラメントが軸１４２４の周りに０度に配置され、別のフィラメントは軸１４２４の周りに１２０度に配置され、別のフィラメントは軸１４２４の周りに２４０度に配置される）時を含み、幾つかの場合には、（例えば、スタイレット１４００を軸１４２４の周りで回転させる必要なしに）スタイレット１４００は、実質的に任意の方向に向けることができる。
図１５に示すように、光バンドル１４０８は、本体１４０２を通って延びるチャネル１４２０内に配置され、ライトパイプ１４１０（又は照明源１３１４を含む照明源）は、チャネル１４２０内に配置され、ＣＯ２センサ１４２２は、チャネル１４２０内に配置される。幾つかの場合には、光バンドル１４０８、ライトパイプ１４１０、及びＣＯ２センサ１４２２は、本体１４０２（例えば、本体１４０２の内部）に結合することができる。幾つかの実施形態では、本体１４０２は、４．４５ミリメートル以下の外幅を有することができ、本体１４０２の長さは、９５３ｍｍ以下とすることができる。
図１６は、図１４の線１６－１６に沿ったスタイレット１４００の長軸方向断面を示す。図１６に示すように、光バンドル１４０８の遠位端は、それぞれがスタイレット１４００の遠位端の近位に配置される１つ又は複数のレンズに光学的に結合される。例えば、第１のレンズ（例えば集束レンズ）は、光バンドル１４０８の遠位端の前のスタイレット１４００の遠位端に配置することができ、光バンドル１４０８の光ファイバに光学的に結合することができ、これはまた、撮像装置（例えば、撮像装置１３１２）に光学的に結合することができる。このようにして、光は、第１のレンズによって光ファイバに集束することができる。構成に関係なく、光バンドル１４０８の遠位端は、スタイレット１４００の遠位端の近位に配置することができ、患者内の光が光バンドルの遠位端に放射され、光バンドルを通って進行し、撮像装置によって受信される（例えば、撮像データを取得するため）。
図１６に示すように、ＣＯ２センサ１４２２は、スタイレット１４００の遠位端の近位に配置される。このようにして、ＣＯ２センサ１４２２は、ＣＯ２センサ１４２２の位置（例えば、患者の内部）でＣＯ２量を感知するために、患者の内部と流体的に連通することができる。図１６に示すように、ＣＯ２センサ１４２２は、ロボットシステム（例えば、ロボットシステム１３０２、特にコントローラ１３１０）に電気的に接続され得る１つ又は複数のワイヤ１４２８に電気的に接続され得る。
図１７は、本明細書に記載のロボットシステム１３０２（又は他のもの）の特定の実装であってもよい、オープン構成のロボットシステム１４５０の上面等角図を示す。ロボットシステム１４５０は、ハウジング１４５２、コントローラ１４５４、電源１４５６、アクチュエータ１４５８、１４６０、１４６２、１４６４、１４６６、ディスプレイ１４６８を含むことができる。ハウジング１４５２は、本体１４７０と、本体１４７０に取り外し可能に結合されるカートリッジ１４７２とを有することができる。図１７に示すように、カートリッジ１４７２は、スタイレット１４００を支持することができる。例えば、カートリッジ１４７２は、スタイレット１４００が巻き付けられる突出部１４８０を含むことができる。幾つかの場合には、カートリッジ１４７２は、ローラ１４７４、１４７６を含むことができ、ローラ１４７４、１４７６のそれぞれは、カートリッジ１４７２の穴１４７８を通って前進するようにスタイレット１４００に接触し、ガイドすることができる。幾つかの構成では、ディスプレイ１４６８は、ハウジング１４５２の本体１４７０に結合することができる。
図１８は、クローズ構成のロボットシステム１４５０の上面等角図を示す。図１８に示すように、カートリッジ１４７２は、本体１４７０の内部容積に滑り込んでいる。幾つかの場合には、カートリッジ１４７２が本体１４７０内にスライドされるとき（例えば、カートリッジ１４７２がクリップを含むとき）、カートリッジ１４７２をロックすることができる。カートリッジ１４７２が本体１４７０と係合する（例えば、ハウジング１４５２がクローズ構成にある）と、突出部１４８０は、アクチュエータ１４６６のモータ（例えば、突出部１４８０に接触するモータ）と整列して係合する。このようにして、コントローラ１４５４は、モータ１４６６を回転させ、それによって突起部１４８０を回転させ、スタイレット１４００の遠位端１４０６を穴１４７８を通して前進させ、ハウジング１４５２から遠ざけることができる。
図１８に示すように、カートリッジ１４７２が本体１４７０と係合して、ハウジング１４５２がクローズ構成にあるとき、各フィラメント１４１２、１４１４、１４１６、１４１８は、それぞれのアクチュエータ１４５８、１４６０、１４６２、１４６４のエクステンダに結合することができる。例えば、フィラメント１４１２の近位端は、アクチュエータ１４５８のエクステンダに結合することができ、フィラメント１４１４の近位端は、アクチュエータ１４６０のエクステンダに結合することができ、フィラメント１４１６の近位端は、アクチュエータ１４６２のエクステンダに結合することができ、フィラメント１４１８の近位端は、アクチュエータ１４６４のエクステンダに結合することができる。動作中、コントローラ１４５４は、各アクチュエータ１４５８、１４６０、１４６２、１４６４を伸長又は収縮させ、それによって、それぞれのフィラメント１４１２、１４１４、１４１６、１４１８にかかる張力を調整することができ、これにより、（例えば、フィラメントの反対側の端部、ひいてはフィラメントに結合されたスタイレットの本体をフィラメントに近づけるフィラメントに対するより大きな引張力を伴って）ハウジング１４５２に対するスタイレット１４００の向きを調整する。幾つかの場合には、スタイレット１４００の近位端１４０４はハウジング１４５２内に配置することができ、遠位端１４０６はハウジング１４５２の外側に配置することができる。
図１９及び２０は、ロボットシステム１４５０の別の図を示している。図１９は、オープン構成のロボットシステム１４５０の上面図を示す。図２０は、クローズ構成のロボットシステム１４５０の上面図を示す。図１９に示すように、カートリッジ１４７２は本体１４７０の内部容積の外側に配置され、スタイレット１４００は突出部１４８０の周りに予め巻かれ、スタイレット１４００の遠位端１４０６は穴１４７８を通って延び（そしてローラ１４７４、１４７６と接触している）。図２０に示されるように、カートリッジ１４７２は、（例えば、ロボットシステム１４５０がオープン構成にあるときに、本体１４７０に向かってカートリッジ１４７２を押すことによって）、本体１４７０の内部容積に滑り込んでいる。図１７～２０には示されていないが、ロボットシステム１４５０は、撮像装置、分光計、照明源、及びガス源も含むことができる。幾つかの場合には、ロボットシステム１４５０がクローズ構成にあるとき（例えば、カートリッジ１４７２が本体１４７０に挿入されているとき）、光バンドル１４０８の各光ファイバは、ロボットシステム１４５０のそれぞれの光学部品(例えば、撮像装置又は分光計）に光学的に結合することができ、ライトパイプ１４１０は、ロボットシステム１４５０の照明源に光学的に結合することができ（又はスタイレットの照明源は、コントローラ１４５４を含むロボットシステム１４５０に電気的に接続することができ）、ＣＯ２センサ１４２２は、ロボットシステム１４５０（例えばコントローラ１４５４）に電気的に接続することができる。
手順が完了し、スタイレット１４５０が配置されたとき（及び患者が挿管されたとき）を含み幾つかの実施形態では、カートリッジ１４７２を廃棄することができ、追加のカートリッジ１４７２を装填して本体１４７０と係合させることができる。このように、撮像装置、分光計、照明源、電源、ガス源、アクチュエータなどを含むロボットシステム１４５０のより高価な構成要素は、使用後に廃棄する必要がない。むしろ、光バンドル、ライトパイプ、フィラメント、ＣＯ２センサなどを含むスタイレット１４００の安価な構成要素は、処置が完了した後に廃棄することができる。このようにして、スタイレット１４００は洗浄を必要とせずに単に廃棄することができるので、汚染の懸念が回避される。
ロボットシステム１４５０は、カートリッジ１４７２が本体１４７０に（及び本体１４７０から）取り外し可能に連結されている状態で説明されてきたが、他の場合には、ハウジング１４５２が本体１４７０とカートリッジ１４７２との間のモノリシックであるように、カートリッジ１４７２を本体１４７０に結合することができる。この構成においては、例えば、スタイレット１４００をハウジング１４５２に装填し、所望の構成要素と光学的に結合し、所望の構成要素に結合する（例えば、各フィラメントを各アクチュエータに結合する）ことができる。次いで、処置が完了した後、スタイレット１４００を廃棄することができ、追加のスタイレットを、その後の処置のために（例えば、別の患者のために）上記の処置に従って係合することができる。
図２１は、固定装置１３０６の特定の実装であることができる、固定装置１５００の正面等角図を示す。例えば、固定装置１５００は、（例えば、気管内チューブを固定装置１５００に固定するように構成されている）気管内チューブ固定装置であることができる。固定装置１５００は、パッド１５０２、１５０４、１５０６、１つ又は複数のタイ１５０８、貫通チャネル１５１２を有するハウジング１５１０、及びブラケット１５１４を含むことができる。ハウジング１５１０は、パッド１５０２、１５０４に結合することができる。例えば、ハウジング１５１０の第１端は、パッド１５０２に結合することができ、ハウジング１５１０の第２端は、パッド１５０４に結合することができる。パッド１５０６は、パッド１５０２、１５０４にも結合することができる。例えば、パッド１５０６の第１端は、パッド１５０２のスロットに挿入することができ、パッド１５０６の異なる部分に結合することができ、一方、パッド１５０６の第２端は、パッド１５０４のスロットに挿入することができ、パッド１５０６の異なる部分に結合することができる。タイ１５０８は、ハウジング１５１０に（例えば、ハウジング１５１０の両端で）結合することができ、ある場合には、タイ１５０８の第１端は、パッド１５０２に結合することができ、タイ１５０８の第２の端部は、パッド１５０４に結合することができる。幾つかの場合には、タイ１５０８はジップタイとして構成することができる。構成に関係なく、タイ１５０８（及びパッド１５０６の端部）を引っ張って（又は他の方法で結んで）、固定装置１５００の周囲（例えば、円周）を減少させて、固定装置１５００を患者に固定することができる。幾つかの場合には、パッド１５０２、１５０４の各々は、パッド１５０２、１５０４の各々が患者に取り外し可能に結合できるように、接着層を含むことができる。例えば、パッド１５０２の接着剤は、パッド１５０２を患者の第１の頬に結合することができ、パッド１５０４の接着剤は、パッド１５０４を患者の第２の頬に結合することができる。次に、パッド１５０２、１５０４が固定された状態で、パッド１５０６の端部及びタイ１５０８を締めて固定装置１５００を患者に固定することができる。図２１に示すように、チャネル１５１２は、ハウジング１５１０を通って延び、気管内チューブを受け入れるように構成することができる。幾つかの場合には、ブラケット１５１４は、ハウジング１５１０に連結することができ、気管内チューブの固定位置を提供するためにチャネル１５１２の上に配置することができる。例えば、気管内チューブがチャネル１５１２に挿入された後、気管内チューブはブラケット１５１４に（例えば、タイを介して）結合され、気管内チューブと固定装置１５００との間の相対的な動きをブロックすることができる。
図２２Ａ及び２２Ｂは、口腔咽頭デバイス１５５０と係合した気管内チューブ１５５２を有する口腔咽頭デバイス１５５０の等角図を示す。特に、図２２Ａは、口腔咽頭デバイス１５５０の正面等角図を示し、一方、図２２Ｂは、口腔咽頭デバイス１５５０の背面等角図を示す。口腔咽頭デバイス１５５０は、ハンドル１５５４及びマウスピース１５５６を有する本体１５５１、本体１５５１を通って延びる導管１５５８、及び導管１５５８と流体的に連通するポートコネクタ１５６０を含むことができる。ハンドル１５５４は、マウスピース１５５６よりも大きな断面高さを有することができる。このようにして、口腔咽頭デバイス１５５０が患者の口の中に配置されると、ハンドル１５５４が患者の口の中に移動するのが阻止される。幾つかの場合には、ハンドル１５５４は、ハンドル１５５４の長さに沿って実質的に真っ直ぐな上面１５６２を有することができる。
図２２Ａに示すように、ハンドル１５５４に結合されたマウスピース１５５６は、ハンドル１５５４が沿って延びる長手方向軸１５６４に沿って湾曲し、マウスピース１５５６の湾曲セクション１５６６を画定する。換言すれば、マウスピースの遠位端１５７２は、ハンドル１５５４及びマウスピース１５５６が同じ長手方向平面内（例えば、長手方向軸１５６４を含む）内に延在する状態で、長手方向軸１５６４から離れて湾曲する。マウスピース１５５６の（例えば、長手方向軸１５６４に沿って実質的に真っ直ぐに延びる）実質的に真っ直ぐなセクション１５６８は、セクション１５６８の第１の端部でハンドル１５５４の遠位端に連結され（又は一体的に形成され）、一方、反対側の第２の端にあるセクション１５６８は、湾曲セクション１５６６の近位端に結合されている（又は一体的に形成されている）。幾つかの構成では、マウスピース１５５６は、（例えば、ハンドル１５５４の遠位端の近位のマウスピース１５５６に）マウスピース１５５６の断面高さの減少を規定するノッチ１５７０を含むことができる。同様に、マウスピースの湾曲セクション１５６６は、ハンドル１５５４の断面高さ（及びハンドル１５５４のセクション１５６８の断面高さ）よりも小さい断面高さを有する。幾つかの場合には、口腔咽頭デバイス１５５０の断面高さは、長手方向軸１５６４に沿って、口腔咽頭デバイス１５５０の近位端から（例えば、マウスピース１５５６の遠位端１５７２を含む）口腔咽頭デバイス１５５０の遠位端への方向に減少する。
幾つかの実施形態では、導管１５５８は、口腔咽頭デバイス１５５０の近位端から口腔咽頭デバイス１５５０の遠位端まで、口腔咽頭デバイス１５５０を完全に貫通して延びる。例えば、導管１５５８は、ハンドル１５５４を通り、マウスピース１５５６を通り、マウスピース１５５６の外に延びることができる。導管１５５８はポートコネクタ１５６０と流体的に連通しており、ポートコネクタ１５６０は、酸素ガス源（例えば、ガス源１３１８のうちの１つ）とインターフェースするように構成される。このようにして、（酸素ガス源からの）酸素ガスは、導管１５５８を通ってポートコネクタ１５６０に流入し、導管１５５８から出て患者の気管に入るように構成される。したがって、気管内チューブ１５５２を配置している間でも、酸素ガスを患者の気道に送ることができる。
幾つかの実施形態では、マウスピースの湾曲セクション１５６６は、口腔咽頭腔の湾曲の輪郭を描くことができる。例えば、口腔咽頭デバイス１５５０が患者と係合するように配置されると、湾曲セクション１５６６は、口腔咽頭腔を画定する構造に沿って湾曲する。幾つかの構成では、マウスピース１５５６の湾曲セクション１５６６の下面１５７４は実質的に平坦である。このように、口腔咽頭デバイス１５５０が配置されると、（例えば、丸みを帯びた下面１５７４とは対照的に）下面１５７４のより大きい表面積は、患者の口腔咽頭腔を画定し口腔咽頭デバイス１５５０と患者との間の相対運動を防止する構造に接触する。幾つかの構成では、湾曲セクション１５６６の遠位端１５７２は、ノッチ１５７６、１５７８を含むことができ、ノッチ１５７６、１５７８は、湾曲セクション１５６６の反対側に向けられる。例えば、ノッチ１５７６は、長手方向軸１５６４に向かって湾曲する湾曲セクション１５６６の第１の側面に向けられ、ノッチ１５７８は、長手方向軸１５６４に向かって湾曲する湾曲セクション１５６６の第２の側面に向けられる。幾つかの場合には、ノッチ１５７６、１５７８は、気管内チューブ１５５２を口腔咽頭デバイス１５５０に連結するためのタイのための固定位置を提供することができる。
幾つかの実施形態では、口腔咽頭デバイス１５５０は、長手方向軸１５６４に沿って延在するチャネルを含むことができる。例えば、チャネルは、ハンドル１５５４の上面１５６２、マウスピース１５５６のセクション１５６８の上面、及び湾曲セクション１５６６の上面に向けることができる。幾つかの場合には、チャネルは、ハンドル１５５４に沿って、マウスピース１５５６のセクション１５６８に沿って、及びマウスピース１５５６の湾曲セクション１５６６に沿って、長手方向に部分的に（または全体的に）延びることができる。構成にかかわらず、チャネルは、挿管チューブ１５５２を受け入れるように構成することができる。このようにして、チャネルは、挿管チューブ１５５２を支えることができ（例えば、構成要素間の相対的な動きを防止する）、気管内チューブ１５５２の配置を案内することができる。例えば、口腔咽頭デバイス１５５０が配置された後、気管内チューブ１５５２は、チャネル内に配置され、挿管チューブ１５５２のチャンネル案内の前進と共に、遠位端１５７２に向かって前進することができる。
幾つかの実施形態では、気管内チューブ１５５２は、口腔咽頭デバイス１５５０に固定することができる。例えば、口腔咽頭デバイス１５５０は、クリップ１５８０、及びタイ１５８２、１５８４を含むことができる。クリップ１５８０は、気管内チューブ１５５２及び口腔咽頭デバイス１５５０にリトラクタブルに係合して、気管内チューブ１５５２を口腔咽頭デバイス１５５０に固定するアームを含むことができる。幾つかの場合には、クリップ１５８０は、気管内チューブ１５５２を口腔咽頭デバイス１５５０のハンドル１５５４で口腔咽頭デバイス１５５０に連結することができる。タイ１５８２、１５８４は、気管内チューブ１５５２を口腔咽頭デバイス１５５０に固定することもできる。例えば、各タイ１５８２、１５８４は、気管内チューブ１５５２及び口腔咽頭デバイス１５５０を（例えば、ハンドル１５５４で）巻き付けて、気管内チューブ１５５２を口腔咽頭デバイス１５５０に固定することができる。図２２Ａに示すように、タイ１５８２、１５８４及びクリップ１５８０は、長手方向軸１５６４に沿って互いに分離されている。幾つかの実施形態では、口腔咽頭デバイス１５５０は、長手方向軸１５６４に沿って互いに分離された複数のクリップ（例えば、複数のクリップ１５８０）を含むことができる。同様に、口腔咽頭デバイス１５５０は、長手方向に沿ってそれぞれ分離された、１つ、２つ、３つ、４つのタイなどを含む、追加のタイ（例えば、タイ１５８２、１５８４と同様のタイ）を含むことができる。
幾つかの実施形態では、口腔咽頭デバイス１５５０は、患者の口内に配置することができ、舌を後退させることができ、喉頭を画定する構造に接触して喉頭を露出させることができる（例えば、喉頭腔の断面を増加させる）。例えば、医療関係者は、ハンドル１５５４をつかむことができ、湾曲セクション１５６６の遠位端を患者の口に挿入し、そして、患者の喉に挿入することができる。口腔咽頭デバイス１５５０が配置されると、マウスピース１５５６は患者の口内に配置され、患者の唇がノッチ１５７０でマウスピース１５５６に接触し、マウスピース１５５６が患者の舌に接触して押し下げる。更に、口腔咽頭デバイス１５５０が配置されると、気管内チューブ１５５２を口腔咽頭デバイス１５５０に（例えば、口腔咽頭デバイス１５５０のハンドル１５５４で）固定できるように、ハンドル１５５４が患者の口の外側に配置される。幾つかの構成では、口腔咽頭デバイス１５５０が配置されると、湾曲セクション１５６６の遠位端１５７２は、喉の中に（例えば、喉頭の上を含めてその近くに）配置される。従って、導管１５５８の遠位端は、喉の中に（例えば、喉頭の上を含めてその近くに）配置される。このようにして、ポートコネクタ１５６０から送られた酸素は、導管１５５８を通って流れ、患者の喉に放出されて、（装置の配置中であっても）患者の気道に酸素を送る。
幾つかの実施形態では、口腔咽頭デバイス１５５０が配置された後を含め、固定装置（例えば、固定装置１５００）は、患者と係合するように配置することができる。次に、口腔咽頭デバイス１５５０を固定装置に結合することができる。例えば、口腔咽頭デバイス１５５０（例えば、口腔咽頭デバイス１５５０のハンドル１５５４）は、ブラケット１５１４に結合することができ、それによって口腔咽頭デバイス１５５０を固定装置に固定する。幾つかの場合には、口腔咽頭デバイス１５５０は、口腔咽頭デバイス１５５０を固定装置から結合（及び分離）できるクリップ（例えば、口腔咽頭デバイス１５５０のハンドル１５５４を固定装置のブラケットに結合するクリップ）を含むことができる。
図２３は、スタイレット（又は言い換えればガイドワイヤ）を患者内の目標位置に誘導するためのプロセス１６００のフローチャートを示す。幾つかの場合には、プロセス１６００は、（例えば、ガイドワイヤ、特にガイドワイヤの遠位端が目標位置に来た後）患者内の目標位置にカテーテル（又は他の医療装置）を誘導することを含むことができる。幾つかの場合には、プロセス１６００は、必要に応じて、コントローラ、他の処理回路（例えば、ＧＰＵ）などを含むことができる１つ又は複数のコンピューティングデバイスを使用して実装することができる。更に、プロセス１６００は、本明細書に記載のシステムのいずれかを適宜使用して実施することができる。幾つかの場合には、しかしながら、プロセス１６００の一部は、必要に応じて、他の計算リソースの助けなしに、ロボットシステムによって完全に実施することができる。このようにして、プロセス１６００は、インターネット、セルラー、又は他の通信アクセスのない場所（例えば、戦場、遠隔地など）で有利に実行することができる。幾つかの場合には、プロセス１６００の一部又はすべての部分は、患者が緊急車両（例えば、救急車）に乗っているときに完了することができ、患者が医療施設に到着したときに患者の治療を促進する。
１６０２において、プロセス１６００は、上述のように、口腔咽頭デバイス（例えば、口腔咽頭デバイス１５５０）を患者の口及び喉に配置することを含むことができる。例えば、これは、口腔咽頭デバイスの遠位端を患者の口に挿入し、患者の喉に挿入することを含むことができ、これによって、口腔咽頭デバイスの近位端（例えば、口腔咽頭デバイスのハンドルを含む）は、患者の外側（例えば、患者の口の外側）に配置される。幾つかの場合には、これは、患者の舌に接触（及び押し下げ）し、喉頭を画定する構造を口腔咽頭デバイスの遠位端に接触させ、それによって喉頭腔を更に開くことを含むことができる。幾つかの実施形態では、口腔咽頭デバイスが配置されている時を含め、ブロック１６０２は、酸素源（例えば、酸素の加圧タンクを含む加圧酸素源）を口腔咽頭デバイスのポートコネクタに結合することを含むことができる。次に、ブロック１６０２は、酸素を口腔咽頭デバイスのポートコネクタに送り込み、口腔咽頭デバイスの導管を通して（及び導管から）患者の喉（例えば、喉頭の近位）に酸素を送ること（コンピューティング装置）を含むことができる。幾つかの場合には、好都合なことに、口腔咽頭デバイスが配置された状態で、プロセス１６００全体で酸素ガスを患者の喉に送ることができる。従って、酸素ガスは、プロセス１６００の各ブロック中に（例えば、この方法で）患者に送ることができる。
ブロック１６０２は、固定装置（例えば、気管内チューブ固定装置）を患者に連結することを含むことができる。幾つかの場合には、これには、固定装置の１つ又は複数のパッドを患者に接着することが含まれる（例えば、患者の第１の頬に第１のパッドを、患者の第２の頬に第２のパッドを）。幾つかの実施形態では、口腔咽頭デバイスが配置されている時を含め、ブロック１６０２は、口腔咽頭デバイスを固定装置に（例えば、クリップ、タイなどで）結合することを含むことができる。幾つかの実施形態では、口腔咽頭デバイスと固定装置が配置されている時を含み、ブロック１６０２は、チューブの遠位端が患者の咽頭に到達するまで、チューブ（例えば、気管内チューブ）を患者の開口部（例えば、患者の口から喉まで）に前進させることを含むことができる。幾つかの構成では、これには、固定装置の穴を通してチューブを挿入すること、チューブを口腔咽頭デバイスのチャネルと接触させること、及びチューブの遠位端が患者の咽頭に到達するまで、口腔咽頭デバイスのチャネルに沿ってチューブを前進させることを含むことができる。幾つかの場合には、チューブが配置された後も含めて、プロセス１６００のブロック１６０２は、チューブを固定装置にロックして、チューブと固定装置との間の相対的な動きを阻止することを含むことができる。例えば、これは、固定装置のロックがチューブに接触するまで、ロックを回転させる（又は前進させる）ことを含むことができる。幾つかの場合には、これは、チューブを口腔咽頭デバイスに連結して、口腔咽頭デバイスとチューブとの間の相対運動をブロックすることを含み得る。例えば、これには、（例えば、チューブを口腔咽頭デバイスに一時的に固定するため）、口腔咽頭デバイスをチューブに（１つ又は複数のタイを使用して）繋ぐ（tie）すること、（１つ又は複数のクリップを使用して）クリップすることなどが含まれる。
１６０４において、プロセス１６００は、スタイレットをロードしてロボットシステムと係合させることを含むことができる。幾つかの場合には、これは、スタイレットを突起の周りにコイル状の構成に巻き付け、スタイレットの近位端をロボットシステムの穴に前進させることを含むことができる。幾つかの場合には、これは、ロボットシステムのハウジングの本体と係合するスタイレット（例えば、コイル状の構成）を含むカートリッジを閉じることを含むことができる。幾つかの場合には、これには、スタイレットの光バンドルをロボットシステムの１つ又は複数の光学コンポーネントと光学的に結合することが含まれる。例えば、これは、光バンドルの第１の光ファイバの近位端をロボットシステムの撮像装置に光学的に結合すること、及び光バンドルの第２の光ファイバをロボットシステムの分光計に光学的に結合することを含むことができる。幾つかの場合には、これは、ライトガイドの近位端をロボットシステムの照明源に光学的に結合することを含むことができる。幾つかの構成では、これは、各フィラメントの近位端をロボットシステムのそれぞれのアクチュエータのエクステンダに結合することを含むことができる。
幾つかの構成では、プロセス１６００のブロック１６０４は、スタイレットを固定装置の穴を通して患者の内部（例えば、患者の口及び患者の喉）に進めることを含むことができる。
１６０６で、プロセス１６００は、ロボットシステムの撮像装置を使用して、患者の内部の１つ又は複数の画像を取得するコンピューティング装置を含むことができる。例えば、患者の内部からの光は、（例えば、レンズによって集束されることによって）光バンドルの光ファイバの遠位端に送られ、光ファイバを通って戻ることができ、撮像装置は、１つ又は複数の画像の撮像データを生成する。幾つかの場合には、コンピュータデバイスが撮像データを取得している間、コンピュータデバイスは照明源に患者の内部を照明させ、それによって撮像装置の視野を照明することができる。
１６０８で、プロセス１６００は、（例えば、ブロック１６０６から取得された１つ又は複数の画像に基づいて）スタイレットを所望の向きに向けるコンピューティングデバイスを含むことができる。幾つかの場合には、これには、１つ又は複数の画像を分析するコンピューティングデバイスを含むことができる。例えば、コンピューティングデバイスは、解剖学的な対象領域（例えば、気道を示す解剖学的な対象領域の構造）を識別するように訓練された機械学習モデルに１つ又は複数の画像を入力することができる。次に、コンピューティングデバイスは、解剖学的な対象領域が１つ又は複数の画像内で識別されたかどうかのインディケーション（indication）を機械学習モデルから受け取ることができ、識別された場合は、特定された解剖学的な対象領域のサイズ（例えば、１つ又は複数の画像から特定された解剖学的な対象領域をセグメント化する機械学習モデル）を受け取ることができる。特定された解剖学的な対象領域のサイズは、スタイレットの遠位端が解剖学的な対象領域から離れている距離を示すことができる。従って、場合によっては、コンピューティングデバイスは、１つ又は複数の画像内の識別された解剖学的な対象領域のサイズに基づいて、スタイレットの遠位端から解剖学的な対象領域までの距離を導出することができる。幾つかの実施形態では、コンピューティングデバイスは、解剖学的な対象領域の識別、及び解剖学的な対象領域がどれだけスタイレットの遠位端から離れているかを示す距離から、所望の向きを導出することができる。例えば、１つ又は複数の画像の中心に対する識別された解剖学的領域の位置は、１つ又は複数の画像の中心に解剖学的領域の中心を合わせるためにスタイレットをどの方向に向けるべきかを示すことができる。また、距離は向きの調整量に対応することができる。例えば、識別された解剖学的な対象領域が小さければ小さいほど、スタイレットの遠位端は解剖学的な対象領域から遠くなり、従って、スタイレットの遠位端を補償及び整列させるために必要とされる所望の向きの大きさは小さくなる。
幾つかの実施形態では、プロセス１６００のブロック１６０８は、１つ又は複数のアクチュエータのエクステンダを動かし、それによって、スタイレットの現在の向きが所望の向きと整列するまで、スタイレットの１つ又は複数のフィラメントに対する引張荷重を調整するコンピューティングデバイスを含むことができる。
１６１０において、プロセス１６００は、コンピューティングデバイスがスタイレットを所望の向きに沿って患者内に前進させることを含むことができる。例えば、これは、スタイレットのコイルを受け入れる突出部をモータに回転させ、それによってスタイレットを患者内に更に進める（例えば、患者の喉内に更に進める）コンピューティングデバイスを含むことができる。１６１２において、プロセス１６００は、患者の内部に配置された（例えば、スタイレットの）ＣＯ２センサからＣＯ２量の値を受信するコンピューティングデバイスを含むことができる。
１６１４で、プロセス１６００は、コンピューティングデバイスが、１つ又は複数の基準が満たされているかどうかを判断することを含むことができる。ブロック１６１４で、コンピューティングデバイスが、１つ又は複数の基準が満たされていないと判断した場合、プロセス１６００はブロック１６０６に戻り、撮像デバイスを使用して追加の画像を取得することができる。あるいは、ブロック１６１４で、コンピューティングデバイスが、１つ又は複数の基準が満たされていると判断した場合、プロセス１６００は、ブロック１６１６に進み、スタイレットに沿ってチューブを前進させることができる。幾つかの実施形態では、第１の基準は、ＣＯ２量値と閾値との比較の結果であり得る。例えば、第１の基準は、（例えば、ブロック１６１２で）ＣＯ２量の値が閾値を超えることに基づいて満たされることができる。より具体的な例として、比較的高いＣＯ２量の値は、スタイレットの遠位端が（食道と比較して）気管内に配置されていることを示す。この場合、コンピューティングデバイスが、ＣＯ２量の値が閾値よりも大きいと判断した場合、第１の基準を満たすことができる（例えば、対象領域が気管への移動を必要とする場合）。他の例としては、比較的低いＣＯ２量の値は、スタイレットの遠位端が（気管と比較して）食道内に配置されていることを示す。この場合、コンピューティングデバイスが、ＣＯ２量の値が閾値未満であると判断した場合、コンピューティングデバイスは、第１の基準が満たされていると判断できる（例えば、ターゲット領域が食道への移動を必要とする場合）。
幾つかの実施形態では、第２の基準は、気管分岐の識別である。例えば、コンピューティングデバイスは、１つ又は複数の画像を受け取ることができ（又は、例えば、１つ又は複数の画像が取得された後に追加の画像を取得することができ）、この画像は、気管分岐（つまり、気管カリーナ）を識別するために使用できる。これは、コンピューティングデバイスが、気管分岐を識別する（及びセグメント化する）ように訓練された機械学習モデルに１つ又は複数の画像（又は追加の画像）を入力できるプロセス１６００のブロック１６０８に類似しているかもしれない。幾つかの場合には、（例えば、１つ又は複数の画像からのセグメント化された画像の存在によって）機械学習モデルが気管分岐を識別した場合、コンピュータデバイスは、画像（例えば、気管分岐が識別されたセグメント化された画像）における気管分岐のサイズを決定することができる。次に、コンピューティングデバイスは、画像内の気管分岐のサイズに基づいて、気管分岐とスタイレットの遠位端の間の距離を導出できる（例えば、画像内の気管分岐のサイズが小さいほど、スタイレットの遠位端が気管分岐から離れているため）。
幾つかの構成では、第３の基準は、気管分岐とスタイレットの遠位端との間の距離を閾値（例えば、３ｍｍ）と比較した結果でありえる。例えば、コンピューティングデバイスは、この距離が閾値以下であることに基づいて、第３の基準が満たされていると判断することができる。幾つかの実施形態では、ブロック１６１４で１つ又は複数の基準が満たされている場合、コンピューティングデバイスは（例えば、ディスプレイ上にインディケーションを提示することによって）デバイスの遠位端がターゲット領域であることを医療従事者に通知することができる。
１６１６において、プロセス１６００は、チューブをスタイレットに沿って（例えば、チューブが目標位置に到達するまで）前進させることを含むことができる。幾つかの場合には、これは、チューブと固定装置との間の相対運動を可能にするために、固定装置からチューブを切り離すことを含むことができる。幾つかの構成では、これには、チューブと口腔咽頭デバイスとの間の相対運動を可能にするために、チューブを口腔咽頭デバイスから分離することが含まれる。幾つかの場合には、これには、チューブと口腔咽頭デバイスの間の係合から１つ又は複数のクリップを取り外すこと、チューブと口腔咽頭デバイスの間の係合から１つ又は複数のタイを取り外すことなどが含まれる。チューブが自由に動くようになると、チューブの遠位端がスタイレットの遠位端に到達するか近位になるまで、スタイレットに沿ってチューブを前進させることができる。幾つかの実施形態では、コンピューティングデバイスは、チューブの遠位端がスタイレットの遠位端に重なるか近位の位置に到達したことを判断することができる。例えば、チューブがスタイレットの遠位端に近づくにつれて、照明源から光バンドルの遠位端に送られる光（例えば、ライトパイプを使用してスタイレットの遠位端から放射される）はより少なくなる。従って、コンピューティングデバイスが、光バンドルの光ファイバから光を受信することによって画像を取得できない場合、又は、患者の内部の画像の１つ又は複数のピクセル値（例えば、画像の平均ピクセル値）が閾値を超える（例えば、閾値未満である）場合、コンピューティングデバイスは、チューブの遠位端が目標位置にあると判断することができる。この場合、コンピューティングデバイスは、例えば、チューブが理想的に配置されたことを示すためにディスプレイ上にグラフィックを提示することによって医療従事者に通知することができる。
幾つかの実施形態では、ブロック１６１６は、（再び）チューブを固定装置にロックして、チューブと固定装置との間の相対的な動きをブロックすること（例えば、チューブの遠位端が目標位置にくるようにチューブをロックすること）を含むことができる。幾つかの場合には、ブロック１６１６は、チューブの配置を確認することを含むことができる。例えば、これには、例えば、モータを反対の回転方向に回転させてスタイレットを再びコイル状に巻いて、ブロック１６０６で１つ又は複数の画像を取得するのと同様の方法で画像を取得することにより、スタイレットの遠位端をある量（例えば、１ｃｍ）だけ後退させることが含まれる。この画像は、医療従事者が確認できるようにディスプレイに表示することができる。幾つかの場合には、チューブの遠位端が正しく配置されていることが確認されると（正しい配置を示すユーザー入力を受け取った後）、プロセスはブロック１６１８に進むことができる。
１６１８において、プロセス１６００は、患者からスタイレットを除去するコンピューティングデバイスを含むことができる。例えば、これには、患者を通してスタイレットを後退させることを含むことができる。幾つかの場合には、コンピューティングデバイスは、スタイレットを患者内に伸展させるために使用された以前のアクチュエータコマンドを利用できる。例えば、スタイレットの後退を駆動するために、アクチュエータコマンドを逆にすることができます。他の場合では、ブロック１６０６～１６１０は、（例えば、ブロック１６１０で）スタイレットを前進させることを除いて、スタイレットが所望の量だけ後退するまで繰り返すことができ、スタイレットは後退する。更に別の場合では、ブロック１６１８は、スタイレットをチューブから手動で取り外し、固定装置を通して外に出すことを含むことができる。幾つかの実施形態では、ブロック１６１８は、人工呼吸器をチューブと係合させて、患者の換気を開始することを含むことができる。
図２４は、患者の喉に挿入された気管内チューブと、気管内チューブに挿入されたスタイレットとの概略図を示す。
実施例
以下は、本発明の実施形態による非限定的な例である。
実験データのサポート
自律的な気管内チューブ挿入のプロセスは、ロボットをガイドするオブジェクト検出機能と、ロボットを個別に制御する統合システムの２つの部分に分割することによって検証された。
画像データセット（ロボット誘導実験用）とファントムモデル（ロボット制御実験用）
市販のトレーニングモデルである、吸引及び経管栄養シミュレーター用のコーケンモデル：ＬＭ－０９７Ｂ（コーケン株式会社、日本国文京区）を実験用に購入した。気管検出におけるモデルのトレーニングに使用される画像は、このファントムを利用して取得された。これらの画像は、画像／データ収集中のロボットの手動制御及び自動制御によって取得された。
システム構成
１）ロボット、２）ロボット制御コンピュータ、及び３）気管検出コンピュータからなる、巨視的に一方向の閉ループシステムが構築された。ロボットは、ロボット制御コンピュータからＲＯＳ（登録商標）（Open Robotics, Mountain View, CA and Symbiosis, Singapore）に基づく通信で制御された。ロボット制御コンピュータは、基本的なソケット通信を介して気管検出コンピュータから提供される情報に基づいて、複数のモード間で遷移する。気管検出コンピュータは、ロボットが搭載したカメラからストリーム画像を受信した（図２５）。
ロボット誘導
ＡＩベースの検出及び追跡モデルが開発され、リアルタイムでキャプチャされた画像を使用してロボットが自律的に移動できるようになった。目的は、最初に画像から気管の開口部を検出し、次に検出追跡ベースのメカニズムによって予測された経路をたどることである。検出のために、深層学習ベースの検出器（ＹＯＬＯ）が、食道と気管の開口部を更に区別することにより、気管を検出するようにトレーニングされた。追跡には、特に高速で計算効率の高いメディアンフィルタリング手法を使用する。
Ａ．気管の検出
畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）ベースの検出器は、リアルタイム検出タスクで最先端のパフォーマンスを達成した。事前定義された特徴抽出を分類器と組み合わせた従来の方法とは異なり、これらの畳み込みニューラルネットワークベースの検出アルゴリズムは、画像データを使用して学習したオブジェクトの統一された階層表現によって設計されている。これらの階層的な特徴表現は、入力ベクトルを高次元の特徴空間に変換する連鎖畳み込み層によって実現される。我々は、食道の検出には、２６層のＣＮＮベースの検出モデルを使用した。最初の２４層は完全な畳み込み層で、Ｉｍａｇｅｎｅｔデータセットで事前トレーニングされ、最後の２層は検出された領域を出力する完全に接続された層です。２６レイヤーのＣＮＮベースの検出モデルのバリアントは、鼻胃領域のカラー画像で微調整されています。
Ｂ．追跡
メディアンフローフィルタリングベースの追跡手法は、ロボットチューブのモーションベクトルを予測するために設計された。
Ｃ．ロボット制御
ＹＯＬＯｖ３による物体検出とメディアンフロー・トラッカーによる物体追跡は、Ｐｙｔｈｏｎ３．７．６で実装された。環境は、Ubuntu 18.04で構築されている。グラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）統合に関しては、cuDNN7.6.5及びCUDAツールキット10.0が使用された。
トレーニング部分は、注釈付きの画像をＹＯＬＯｖ３のＫｅｒａｓ版実装にフィードすることで実装された。Ｋｅｒａｓのバージョンは2.2.4で、このバージョンはバックエンドで TensorFlow 1.15を実行する。データセットは、アノテーション・ソフトウェアＶｏＴＴ（登録商標）（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ、ワシントン州レドモンド）で作成された。
我々は、１０００トレーニングエポックに対して学習率を採用し、１００エポックごとにモデルパラメーターを保存した。保存されたモデルの中で、５０％以上のＩｏＵ（Intersection over Union）について最高の平均適合率（ＡＰ）を達成するものは、検証セットで正と見なされ、従って、トレーニングセットで評価される最終モデルとして選択された。検出部分も、バックエンドでTensorFlow 1.15 を実行する Keras 2.2.4に基づいて実装された。トラッキング部分は、OpenCV 4.1.0 のトラッキングＡＰＩを使用した。ＹＯＬＯｖ３によって検出されたバウンディングボックスは、１：５の比率でメディアンフロー・トラッカーに渡され、それによって２つのファミリーのアルゴリズムを使用したリアルタイムの検出、追跡、及び制御が実現された（図２６Ａ、２６Ｂ）。気管までのロボットの距離は、検出されたバウンディングボックスのサイズによって概算された。気管の探索、気管の追跡、及び気管へのガイドの挿入をそれぞれ目的とする、特定のモード間での移行戦略が構築された（図２７）。
実験モデル
システムは、ロボット気管内挿管プロセスを２つの個別のフェーズに分割することによって評価された。１つは誘導と検出、もう１つは制御である。
ロボット誘導の検証
我々のシステムのＣＮＮベースのオブジェクト検出が実際の気管を検出できるかどうかを判断するために評価が行われた。
アスペクトの３分の２以上が見えており、気管がはっきりと開いている内視鏡画像、気管がはっきりと閉じている内視鏡画像を選んだ。取得した画像は、「ロボット誘導」のセクションで上記説明したＹＯＬＯｖ３トレーニングに組み込まれた。
人間の認識と比較した気管認識の精度は、平均適合率の平均（ｍＡＰ）と平均適合率（ＡＰ）を使用して評価された。更に、各検出クラスのＰＲ曲線（Precision-Recall curve）が描かれた。
ロボット制御の検証
ここでは、ロボットが気管まで自分自身を制御できるかどうかを評価した。トレーニングは、ロボット誘導の検証実験と同じ方法で実施された。気管内にロボットがある場合とない場合で、チューブが気管に到達する成功率を比較することにより、気管内チューブが実際にロボットの上を気管まで移動できるかどうかを評価した。
気管に到達する際の気管内チューブの成功率は、内径７ｍｍの市販の気管内チューブを使用して評価された。
結果
提案手法と内部統制の成功率の差の有意性を評価するために、ロボット制御検証実験のチューブ挿入部分に統計分析を利用した。Prism（GraphPad Software、カリフォルニア州サンディエゴ）によって統計分析が行われた。有意性カットオフポイントは、０．０５に設定された。パイロット実験に基づいて、各実験設定に必要な試行回数を最適化するために検出力分析が行われた。
ロボット誘導検証実験
mAP及びAPに関する検出の精度は、各データセットについて評価された。プログラムアルゴリズムは、閉じた構成（９７％）と開いた構成（１００％）で気管を検出する能力を示した。
ロボット制御検証実験
ロボットが気管に移動する成功率は、完全に統合された検出ベースの制御では９６．７％（２９／３０）、ブラインド手動挿入では６．７％（２／３０）であった。
この好ましい実施形態に対する多くの修正及び変形は、当業者には明らかであり、それらは本発明の精神及び範囲内にある。従って、本発明は、説明された実施形態に限定されるべきではない。本発明の全範囲を確認するために、以下の特許請求の範囲を参照すべきである。

Claims (39)

  1. カテーテルチューブと、
    関節式スタイレットと、
    ロボット制御及び表示センタと、
    を備えるシステムであって、
    前記カテーテルチューブは、
    管腔を画定する管壁と、
    画像データをキャプチャするように構成され、前記カテーテルチューブの遠位端に配置された撮像装置と、
    前記撮像装置に結合され、キャプチャされた前記画像データを無線で送信するように構成されたトランシーバであって、前記カテーテルチューブの前記遠位端に配置されたトランシーバと、
    を備え、
    前記関節式スタイレットは、前記カテーテルチューブの前記管腔内に配置され、関節遠位端を備え、
    前記ロボット制御及び表示センタは、
    前記トランシーバと通信し、前記トランシーバから前記キャプチャされた画像データを受信する無線通信回路と、
    前記キャプチャされた画像データを分析し、対応するナビゲーションデータを出力する少なくとも１つの人工知能モデルを実行するように構成された処理回路と、
    前記ナビゲーションデータに基づいて、被験者の内部の目標位置に向かって前記関節式スタイレットを駆動するロボット制御エンジンと、
    を備えることを特徴とするシステム。
  2. 前記撮像装置はトポグラフィ撮像装置を含み、前記キャプチャされた画像データはトポグラフィ画像データを含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
  3. 前記撮像装置は視覚撮像装置をさらに含み、前記キャプチャされた画像データは視覚画像ビデオデータを更に含むことを特徴とする請求項２に記載のシステム。
  4. 前記撮像装置及び前記トランシーバは、前記カテーテルチューブの前記管壁に埋め込まれており、
    前記カテーテルチューブは更に、
    前記カテーテルチューブの前記管壁に埋め込まれた送気チャネルと、
    前記カテーテルチューブの前記管壁に埋め込まれた光源と、
    を含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
  5. 前記撮像装置はタイムオブフライト（Time-of-Flight、TOF）撮像装置を含み、前記キャプチャされた画像データはタイムオブフライト画像データを更に含み、
    前記タイムオブフライト撮像装置は、光の複数の波長を使用して前記タイムオブフライト画像データをキャプチャするように構成されることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
  6. 前記処理回路は、
    ハイパースペクトルイメージング、タイムオブフライト（Time-of-Flight、TOF）イメージング、及びステレオイメージングからなる群から選択された技術を介して生成された三次元容積データに基づいて、前記カテーテルチューブが配置される腸内空間の容積測定値を取得し、
    前記容積測定値に基づいて、腸腔の総容積に対応する第１の容積値を導出し、
    前記容積測定値に基づいて、空である前記総容積の第１の部分に対応する第２の容積値を導出し、
    前記第１の容積値から前記第２の容積値を引くことによって、材料で満たされた前記総容積の第２の部分の第３の容積値を導出する、
    ように構成された容量感知モジュールを実行するように更に構成されることを特徴とする請求項５に記載のシステム。
  7. 前記ロボット制御エンジンは、前記関節式スタイレットの少なくとも１つの関節を制御することにより前記関節式スタイレットを駆動し、前記関節式スタイレットの移動方向を制御するように構成され、前記関節式スタイレットは、プランジ（plunge）、回転（rotation）、及び先端湾曲（tip deflection）を含む三自由度を有することを特徴とする請求項１に記載のシステム。
  8. 遠位端に配置された、スタイレット分光計と、前記関節式スタイレットのスタイレットトランシーバと、を更に備え、
    前記スタイレット分光計は、前記関節式スタイレットの遠位端で物質をサンプリング及び分析して、スタイレット分光計データを生成するように構成され、
    前記スタイレットトランシーバは、前記スタイレット分光計データを前記ロボット制御及び表示センタに無線で送信するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
  9. 前記カテーテルチューブは、更に、前記カテーテルチューブの遠位端に配置され、サンプルを収集及び分析して、分光計データを生成するように構成されている分光計を備えることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
  10. 前記ロボット制御及び表示センタは表示装置を含み、
    前記トランシーバは、前記無線通信回路を介して前記分光計データを前記処理回路に送信するように構成され、
    前記処理回路は、前記分光計データを分析して、前記サンプルに対応するバイオマーカを識別するように構成され、
    前記表示装置は、前記カテーテルチューブ及び前記バイオマーカの位置及び状態に関する情報を表示するように構成されている
    ことを特徴とする請求項９に記載のシステム。
  11. 前記少なくとも１つの人工知能モデルは、
    キャプチャされた前記画像データをニアリアルタイムで処理する検出及び追跡モデルと、
    統一された階層表現を学習するように訓練され、キャプチャされた画像データに基づいて腸腔又は気道内の開口部及び構造を特定し、キャプチャされた前記画像データと前記目標位置に基づいて前記ナビゲーションデータを計算する、少なくとも１つの畳み込みニューラルネットワークベースの検出アルゴリズムを含み、前記開口部と前記構造を識別するように構成された深層学習検出器と、
    スパースオプティカルフロー（Sparse Optical Flow）を使用して前記関節式スタイレットの動きベクトルを予測するように構成されたメディアンフローフィルタリング・ベースのビジュアルトラッキングモジュールと、
    を備えることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
  12. 前記撮像装置及び前記トランシーバは前記関節式スタイレットに埋め込まれており、
    前記関節式スタイレットは、更に、
    前記関節式スタイレットに埋め込まれた送気チャネルと、
    前記関節式スタイレットに埋め込まれた光源と、
    を含むことを特徴とする請求項１に記載のシステム。
  13. カテーテルチューブのトランシーバと通信し、トポグラフィ画像データを受信する無線通信回路と、
    前記トポグラフィ画像データ及び目標位置を分析し、対応するナビゲーションデータを出力する人工知能モデルを実行するように構成された処理回路と、
    前記ナビゲーションデータに基づいて、前記カテーテルチューブ内に配置された関節式スタイレットを被験者の内部の前記目標位置に向けて自動的に駆動するロボット制御エンジンと、
    を備えることを特徴とするロボット制御及び表示センタ。
  14. 前記ロボット制御エンジンは、前記関節式スタイレットの遠位端における関節のプランジ（plunge）、回転（rotation）、又は先端湾曲（tip deflection）のうちの１つ又は複数を制御することによって、前記関節式スタイレットの移動方向を制御するように構成される
    ことを特徴とする請求項１３に記載のロボット制御及び表示センタ。
  15. 前記無線通信回路は、前記トランシーバから分光計データを受信するように構成され、前記分光計データは、前記カテーテルチューブの分光計によってサンプリングされた物質に対応し、
    前記処理回路は、前記分光計データを受信し、前記物質が対応するバイオマーカのアイデンティティを出力する追加の人工知能モデルを実行するように構成される
    ことを特徴とする請求項１３に記載のロボット制御及び表示センタ。
  16. 前記カテーテルチューブの位置及び状態、並びに前記バイオマーカの前記アイデンティティに関連する情報を表示するように構成された表示装置
    を更に備えることを特徴とする請求項１５に記載のロボット制御及び表示センタ。
  17. カテーテルチューブと、
    関節式スタイレットと、
    を備えるカテーテルアセンブリであって、
    前記カテーテルチューブは、
    管腔を画定する管壁と、
    画像データをキャプチャするように構成され、前記カテーテルチューブの遠位端に配置された撮像装置と、
    前記撮像装置に結合され、キャプチャされた前記画像データをリモートコンピュータシステムに無線で送信するように構成され、前記カテーテルチューブの遠位端に配置されたトランシーバと、
    を含み、
    前記関節式スタイレットは、前記管腔内に配置され、キャプチャされた前記画像データに少なくとも基づいて被験者内の目標位置に自動的に駆動されるように構成されたことを特徴とするカテーテルアセンブリ。
  18. 前記関節式スタイレットは関節を含み、
    前記関節は、前記関節式スタイレットが前記目標位置まで自動的に駆動されている間、前記関節式スタイレットの運動の方向を制御するように曲がるように構成されることを特徴とする請求項１７に記載のカテーテルアセンブリ。
  19. 前記カテーテルチューブは、更に、
    前記カテーテルチューブの前記遠位端に配置された分光計を備え、
    前記分光計は、前記カテーテルチューブの前記遠位端に近い物質をサンプリング及び分析して、分光計データを生成するように構成され、
    前記トランシーバは、前記分光計データを前記リモートコンピュータシステムに無線で送信するように構成されることを特徴とする請求項１７に記載のカテーテルアセンブリ。
  20. 前記撮像装置、前記分光計、及び前記トランシーバは、前記カテーテルチューブの前記管壁の異なる位置にそれぞれ埋め込まれており、
    前記カテーテルチューブは、更に、前記管壁に埋め込まれた送気チャネルを備える
    ことを特徴とする請求項１９に記載のカテーテルアセンブリ。
  21. 前記画像データは、前記撮像装置に近接する構造を表すトポグラフィ画像データを含むことを特徴とする請求項１７に記載のカテーテルアセンブリ。
  22. 患者の内部を照明するように構成された照明源と、
    撮像装置を含むロボットシステムと、
    近位端及び遠位端を有し、前記撮像装置に光学的に結合された光ファイバを有する光バンドルを含み、前記患者の開口部に挿入されるように構成されたスタイレットと、
    を備えることを特徴とする誘導システムであって、
    前記光ファイバは、光を前記患者の内部から前記撮像装置に送るように構成されていることを特徴とする誘導システム。
  23. 前記スタイレットは、前記スタイレットの本体に結合又は統合された複数のフィラメントを含み、
    前記ロボットシステムは複数のアクチュエータを含み、
    それぞれの前記複数のフィラメントは、それぞれのアクチュエータのエクステンダに結合され、
    前記アクチュエータのエクステンダの伸長及び収縮は、それぞれの前記フィラメントに引張荷重を加えて、前記ロボットシステムに対する前記スタイレットの向きを調整することを特徴とする請求項２２に記載の誘導システム。
  24. 前記ロボットシステムは、前記スタイレットを回転させて前記スタイレットの遠位端を前記患者の内部で更に前進させるように構成されたモータを含むことを特徴とする請求項２３に記載の誘導システム。
  25. 前記スタイレットは、ＣＯ２センサを含み、
    前記ロボットシステムは、前記ＣＯ２センサと通信するコントローラを含み、
    前記コントローラは、
    ＣＯ２センサを使用して、ＣＯ２量の値を受信し、
    前記ＣＯ２量の値に基づいて、前記スタイレットの遠位端が前記患者の内部の目標位置にあることを判断する
    ように構成されることを特徴とする請求項２３に記載の誘導システム。
  26. 前記コントローラは、前記照明源及び前記撮像装置と通信し、
    前記コントローラは、更に、
    前記照明源に光を放射させて前記患者の内部を照らし、
    前記撮像装置を使用して、前記患者の前記内部の画像を受信し、
    前記画像内の対象解剖学的領域を識別し、
    前記画像内の前記対象解剖学的領域の識別に基づいて、所望の向きを決定し、
    前記スタイレットが前記所望の向きに向けられるように、前記複数のアクチュエータに前記スタイレットを調整させ、
    前記スタイレットを前記患者の内部で更に進める
    ように構成されていることを特徴とする請求項２５に記載の誘導システム。
  27. 前記コントローラは、更に、
    前記撮像装置を使用して、前記患者の内部の別の画像を受信し、
    前記別の画像内の気管分岐を識別し、
    前記ＣＯ２量の値が閾値を超えていること、及び前記別の画像内の前記気管分岐の識別に基づいて、前記スタイレットの前記遠位端が前記患者の内部の前記目標位置にあると判断するように構成されることを特徴とする請求項２６に記載の誘導システム。
  28. 前記スタイレットは、チャネルを含み、
    前記ロボットシステムは、前記チャネルと流体的に連通するように構成されたガス源を含み、
    前記ガス源からのガスは、前記チャネルを通って出て、前記患者の内部に導かれるように構成される
    ことを特徴とする請求項２３に記載の誘導システム。
  29. 前記スタイレットは、チャネルを含み、
    前記ロボットシステムは、前記チャネルと流体的に連通するように構成された真空源を含み、
    前記真空源は、前記患者の内部から流体を吸引し、前記チャネルを通じて排出する
    ことを特徴とする請求項２３に記載の誘導システム。
  30. 前記スタイレットは、
    前記照明源に光学的に結合され、前記照明源から放射された光を前記患者の内部に送るライトパイプと、
    前記光ファイバの遠位端に光学的に結合され、前記患者の内部からの光を前記光ファイバの前記遠位端に集束させるように構成されたレンズと、
    を含むことを特徴とする請求項２２に記載の誘導システム。
  31. 前記スタイレットは、
    チャネルと、
    前記照明源に光学的に結合されたライトパイプと、
    ＣＯ２センサと、
    を含み、
    前記光バンドル、前記ライトパイプ、及び前記ＣＯ２センサは、それぞれ前記チャネル内に配置され、
    前記照明源は前記ロボットシステムの一部である
    ことを特徴とする請求項２２に記載の誘導システム。
  32. 前記患者の口に挿入されるように構成された口腔咽頭デバイスを更に含むことを特徴とする請求項２３に記載の誘導システム。
  33. 前記口腔咽頭デバイスは、ハンドルと、ハンドルに結合されたマウスピースを含み、
    前記ハンドルは、前記マウスピースの断面高さより大きい断面高さを有し、
    前記マウスピースは、前記口腔咽頭デバイスの長軸から離れて湾曲する湾曲セクションを有し、
    前記マウスピースは、前記口腔咽頭デバイスが前記患者の前記開口部に配置される際、前記患者の口の内部に配置されるように構成され、
    前記ハンドルは、前記口腔咽頭デバイスが前記患者の前記開口部に配置される際、前記患者の口の外側に配置されるように構成されていることを特徴とする請求項３２に記載の誘導システム。
  34. 前記口腔咽頭デバイスのマウスピースは、前記患者の舌に接触するように構成され、
    前記マウスピースの遠位端は、前記患者の喉の中に配置されるように構成されていることを特徴とする請求項３３に記載の誘導システム。
  35. 前記口腔咽頭デバイスは、
    前記ハンドル及び前記マウスピースを通って延びる導管と、
    酸素ガス源と接続するように構成され、前記導管と流体的に連通するポートコネクタと、
    を含み、
    前記酸素ガス源からの酸素ガスは、前記ポートコネクタに流れ込み、前記導管を通って出て前記患者の喉に入るように構成されることを特徴とする請求項３３に記載の誘導システム。
  36. 遠位端が前記患者の口及び喉に挿入されるように構成される気管内チューブを更に含み、
    前記気管内チューブは、前記口腔咽頭デバイス、及び前記患者の頭部に結合されるように構成された固定装置、に取り外し可能に結合されるように構成されることを特徴とする請求項３３に記載の誘導システム。
  37. 患者に挿管する方法であって、
    口腔咽頭デバイスの遠位端を前記患者の口及び前記患者の喉に挿入し、
    気管内チューブの遠位端が前記患者の咽喉内に配置されるまで、前記口腔咽頭デバイスに沿って前記気管内チューブの前記遠位端を前進させ、
    前記気管内チューブを前記口腔咽頭デバイスに結合し、
    スタイレットの遠位端が前記患者の気管内の目標位置に到達するまで、前記スタイレットの前記遠位端を前記気管内チューブに挿入する、
    ことを含むことを特徴とする患者に挿管する方法。
  38. 前記口腔咽頭デバイスから前記気管内チューブを切り離し、
    前記気管内チューブの前記遠位端が前記スタイレットの前記遠位端と重なり合うか、又は前記遠位端の近位になるまで、前記スタイレットに沿って前記気管内チューブの前記遠位端を前進させ、
    前記スタイレット全体が前記患者の体外に出るまで、前記気管内チューブを通して前記スタイレットを後退させ、
    人工呼吸器を前記気管内チューブの近位端に接続する、
    ことを更に含むことを特徴とする請求項３７に記載の方法。
  39. 前記スタイレットの前記遠位端が前記目標位置に到達するまで、前記スタイレットを前記気管内チューブに挿入している間、酸素ガスを、加圧酸素ガス源から、前記口腔咽頭デバイスのポートコネクタを介して、前記口腔咽頭デバイスの導管を介して、前記患者の喉に導入することを更に含むことを特徴とする請求項３７に記載の方法。
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