JP2024506884A - コンピュータ支援手術計画 - Google Patents
コンピュータ支援手術計画 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2024506884A JP2024506884A JP2023547514A JP2023547514A JP2024506884A JP 2024506884 A JP2024506884 A JP 2024506884A JP 2023547514 A JP2023547514 A JP 2023547514A JP 2023547514 A JP2023547514 A JP 2023547514A JP 2024506884 A JP2024506884 A JP 2024506884A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- trial vector
- trial
- surgical
- parameters
- vector
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 241001653121 Glenoides Species 0.000 claims abstract description 244
- 239000007943 implant Substances 0.000 claims abstract description 227
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 70
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 342
- 230000006872 improvement Effects 0.000 claims description 19
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 13
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 5
- 238000004513 sizing Methods 0.000 claims description 4
- 238000001356 surgical procedure Methods 0.000 abstract description 42
- 238000010586 diagram Methods 0.000 abstract description 15
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 27
- 230000006870 function Effects 0.000 description 25
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 23
- 238000011882 arthroplasty Methods 0.000 description 19
- 210000001991 scapula Anatomy 0.000 description 16
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 11
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 10
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 9
- 210000002758 humerus Anatomy 0.000 description 9
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 8
- 210000003484 anatomy Anatomy 0.000 description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 210000000323 shoulder joint Anatomy 0.000 description 7
- 230000037182 bone density Effects 0.000 description 6
- 238000012549 training Methods 0.000 description 5
- 230000003190 augmentative effect Effects 0.000 description 4
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 4
- 230000000399 orthopedic effect Effects 0.000 description 4
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 4
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 4
- 206010023204 Joint dislocation Diseases 0.000 description 3
- 238000003491 array Methods 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 230000001054 cortical effect Effects 0.000 description 3
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 230000003466 anti-cipated effect Effects 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 2
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 2
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 2
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 2
- 239000003826 tablet Substances 0.000 description 2
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 1
- 208000008558 Osteophyte Diseases 0.000 description 1
- 208000024288 Rotator Cuff injury Diseases 0.000 description 1
- 210000002659 acromion Anatomy 0.000 description 1
- 210000003423 ankle Anatomy 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 210000000544 articulatio talocruralis Anatomy 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000003066 decision tree Methods 0.000 description 1
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 210000002310 elbow joint Anatomy 0.000 description 1
- 210000001145 finger joint Anatomy 0.000 description 1
- 210000004394 hip joint Anatomy 0.000 description 1
- 210000004095 humeral head Anatomy 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 210000001503 joint Anatomy 0.000 description 1
- 210000000629 knee joint Anatomy 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 201000008482 osteoarthritis Diseases 0.000 description 1
- 238000007637 random forest analysis Methods 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 210000001226 toe joint Anatomy 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
- 238000007794 visualization technique Methods 0.000 description 1
- 210000003857 wrist joint Anatomy 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/50—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
- A61B34/10—Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
- A61B34/25—User interfaces for surgical systems
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
- A61B34/10—Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
- A61B2034/101—Computer-aided simulation of surgical operations
- A61B2034/102—Modelling of surgical devices, implants or prosthesis
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
- A61B34/10—Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
- A61B2034/101—Computer-aided simulation of surgical operations
- A61B2034/105—Modelling of the patient, e.g. for ligaments or bones
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
- A61B34/10—Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
- A61B2034/107—Visualisation of planned trajectories or target regions
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
- A61B34/10—Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
- A61B2034/108—Computer aided selection or customisation of medical implants or cutting guides
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
- A61B34/25—User interfaces for surgical systems
- A61B2034/258—User interfaces for surgical systems providing specific settings for specific users
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61F—FILTERS IMPLANTABLE INTO BLOOD VESSELS; PROSTHESES; DEVICES PROVIDING PATENCY TO, OR PREVENTING COLLAPSING OF, TUBULAR STRUCTURES OF THE BODY, e.g. STENTS; ORTHOPAEDIC, NURSING OR CONTRACEPTIVE DEVICES; FOMENTATION; TREATMENT OR PROTECTION OF EYES OR EARS; BANDAGES, DRESSINGS OR ABSORBENT PADS; FIRST-AID KITS
- A61F2/00—Filters implantable into blood vessels; Prostheses, i.e. artificial substitutes or replacements for parts of the body; Appliances for connecting them with the body; Devices providing patency to, or preventing collapsing of, tubular structures of the body, e.g. stents
- A61F2/02—Prostheses implantable into the body
- A61F2/30—Joints
- A61F2/40—Joints for shoulders
- A61F2/4081—Glenoid components, e.g. cups
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Surgery (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Robotics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Pathology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Cardiology (AREA)
- Orthopedic Medicine & Surgery (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Transplantation (AREA)
- Vascular Medicine (AREA)
- Prostheses (AREA)
- Electrotherapy Devices (AREA)
- Saccharide Compounds (AREA)
Abstract
Description
C=(C1+M)*C2 (4)
上記の式(4)において、Cはトライアルベクトルについてのコスト値を示し、C1は第1の予備コスト値であり、C2は第2の予備コスト値であり、Mは(C1+M)及びC2が同じ符号を有することを確実にする定数である。
以下に、出願当初の特許請求の範囲に記載の事項を、そのまま、付記しておく。
[1] コンピューティングシステムによって、1つ又は複数の手術パラメータの値を指定する1つ又は複数の外科医選好パラメータを取得することと、ここにおいて、前記手術パラメータは、手術中に患者の関節窩に取り付けられる関節窩インプラントのための1つ又は複数の位置決めパラメータを含み、
前記コンピューティングシステムによって、前記患者の1つ又は複数の解剖学的パラメータ及び前記外科医選好パラメータに基づいて、1つ又は複数の提案手術オプションを決定することと、ここで、前記提案手術オプションの各々は、前記関節窩インプラントのための前記位置決めパラメータと前記関節窩インプラントのタイプとの異なる組合せに対応し、
前記コンピューティングシステムによって、前記1つ又は複数の提案手術オプションを出力することと、
を備える、方法。
[2] 前記1つ又は複数の提案手術オプションを決定することは、
1つ又は複数のトライアルベクトルのセットを生成することと、ここにおいて、前記トライアルベクトルのセット中の各トライアルベクトルは、前記手術パラメータのうちの1つ又は複数を含み、
前記トライアルベクトルのセット中の各トライアルベクトルについて、
前記トライアルベクトルの前記手術パラメータ及び前記解剖学的パラメータに基づいて入力値を決定することと、
前記入力値に基づいて前記トライアルベクトルについてのコスト値を決定することと、
前記トライアルベクトルについての前記コスト値に基づいて、前記提案手術オプションのうちの1つとして前記トライアルベクトルを含めるかどうかを決定することと、
を備える、[1]に記載の方法。
[3] 前記トライアルベクトルについての前記コスト値を決定することは、
前記入力値の線形結合に基づいて前記トライアルベクトルについての第1の予備コスト値を決定することと、
前記トライアルベクトルの前記手術パラメータと前記手術パラメータの標準値との間の差に基づいて、前記トライアルベクトルについての第2の予備コスト値を決定することと、
前記トライアルベクトルについての前記第1の予備コスト値及び前記トライアルベクトルについての前記第2の予備コスト値に基づいて、前記トライアルベクトルについての前記コスト値を決定することと、
を備える、[2]に記載の方法。
[4] 前記トライアルベクトルのセットを生成することは、
1つ又は複数の残りの関節窩インプラントタイプのセットを決定するために、前記外科医選好パラメータに基づいて関節窩インプラントタイプを除外することと、
前記トライアルベクトルが前記残りの関節窩インプラントタイプのセット中の関節窩インプラントタイプのみを含むように前記トライアルベクトルを生成することと、
を備える、[2]又は[3]に記載の方法。
[5] 前記トライアルベクトルのセットを生成することは、
前記患者の前記解剖学的パラメータに基づいて前記関節窩インプラントのサイズを決定することと、
前記トライアルベクトルが前記決定されたサイズを有する関節窩インプラントのみを含むように前記トライアルベクトルを生成することと、
を備える、[2]~[4]のいずれか一項に記載の方法。
[6] 前記トライアルベクトルのセットを生成することは、現在のトライアルベクトルの1つ又は複数の手術パラメータを更新することによって、前記トライアルベクトルのセットにおいて新しいトライアルベクトルを生成することを備える、[2]~[5]のいずれか一項に記載の方法。
[7] 前記トライアルベクトルのセットを生成することは、
前記トライアルベクトルのセット中の現在のトライアルベクトルについての前記コスト値と、前記トライアルベクトルのセット中の前のトライアルベクトルのコスト値との比較に基づいて、前記現在のトライアルベクトルが前記前のトライアルベクトルに対する改善を表すかどうかを決定することと、
前記現在のトライアルベクトルが前記前のトライアルベクトルに対する改善を表さないことに基づいて、前記現在のトライアルベクトルを前記前のトライアルベクトルに戻すことと、
前記トライアルベクトルのセット中の新しい現在のトライアルベクトルを決定するために、前記現在のトライアルベクトルの1つ又は複数の手術パラメータを更新することと、
を備える、[2]~[6]のいずれか一項に記載の方法。
[8] 前記提案手術オプションのうちの1つとして前記トライアルベクトルを含めるかどうかを決定することは、前記トライアルベクトルについての前記コスト値が閾値を超えるかどうかを決定することを備える、[2]~[7]のいずれか一項に記載の方法。
[9] 前記1つ又は複数の提案手術オプションを決定することは、
1つ又は複数の残りの関節窩インプラントタイプのセットを決定するために、前記外科医選好パラメータに基づいて関節窩インプラントタイプをフィルタリングすることと、
前記患者の前記解剖学的パラメータに基づいて、前記関節窩インプラントのサイズを決定することと、
1つ又は複数の手術パラメータを含む現在のトライアルベクトルを生成することと、ここにおいて、前記現在のトライアルベクトルにおける関節窩インプラントのタイプは、前記残りの関節窩インプラントタイプに限定されており、
前記現在のトライアルベクトルの前記手術パラメータ及び前記解剖学的パラメータに基づいて入力値を決定することと、
前記入力値の線形結合に基づいて前記現在のトライアルベクトルについての第1の予備コスト値を決定することと、
前記現在のトライアルベクトルの前記手術パラメータと前記手術パラメータの標準値との間の差に基づいて、前記現在のトライアルベクトルについての第2の予備コスト値を決定することと、
前記現在のトライアルベクトルについての前記第1の予備コスト値及び前記現在のトライアルベクトルについての前記第2の予備コスト値に基づいて、前記現在のトライアルベクトルについてのコスト値を決定することと、
前記現在のトライアルベクトルについての前記コスト値と、前のトライアルベクトルのコスト値との比較に基づいて、前記現在のトライアルベクトルが前記前のトライアルベクトルに対する改善を表すかどうかを決定することと、
前記現在のトライアルベクトルが前記前のトライアルベクトルに対する改善を表さないことに基づいて、前記現在のトライアルベクトルを前記前のトライアルベクトルに戻すことと、
新しい現在のトライアルベクトルを決定するために、前記現在のトライアルベクトルの1つ又は複数の手術パラメータを更新することと、
を備える、[1]に記載の方法。
[10] 1つ又は複数の手術パラメータの値を指定する1つ又は複数の外科医選好パラメータを記憶するように構成されたメモリと、ここにおいて、前記手術パラメータは、手術中に患者の関節窩に取り付けられる関節窩インプラントのための1つ又は複数の位置決めパラメータを含み、
回路内で実装される1つ又は複数のプロセッサと、
を備え、前記1つ又は複数のプロセッサは、
前記患者の1つ又は複数の解剖学的パラメータ及び前記外科医選好パラメータに基づいて、1つ又は複数の提案手術オプションを決定することと、ここで、前記提案手術オプションの各々は、前記関節窩インプラントのための前記位置決めパラメータと関節窩インプラントのタイプとの異なる組合せに対応し、
表示のために前記1つ又は複数の提案手術オプションを出力することと、
を行うように構成されている、コンピューティングシステム。
[11] 前記1つ又は複数のプロセッサは、前記1つ又は複数の提案手術オプションを決定することの一環として、前記1つ又は複数のプロセッサが、
1つ又は複数のトライアルベクトルのセットを生成することと、ここにおいて、前記トライアルベクトルのセット中の各トライアルベクトルは、前記手術パラメータのうちの1つ又は複数を含み、
前記トライアルベクトルのセット中の各トライアルベクトルについて、
前記トライアルベクトルの前記手術パラメータ及び前記解剖学的パラメータに基づいて入力値を決定することと、
前記入力値に基づいて前記トライアルベクトルについてのコスト値を決定することと、
前記トライアルベクトルについての前記コスト値に基づいて、前記提案手術オプションのうちの1つとして前記トライアルベクトルを含めるかどうかを決定することと、
を行うように構成されている、[10]に記載のコンピューティングシステム。
[12] 前記1つ又は複数のプロセッサは、前記トライアルベクトルについての前記コスト値を決定することの一環として、前記1つ又は複数のプロセッサが、
前記入力値の線形結合に基づいて前記トライアルベクトルについての第1の予備コスト値を決定することと、
前記トライアルベクトルの前記手術パラメータと前記手術パラメータの標準値との間の差に基づいて、前記トライアルベクトルについての第2の予備コスト値を決定することと、
前記トライアルベクトルについての前記第1の予備コスト値及び前記トライアルベクトルについての前記第2の予備コスト値に基づいて、前記トライアルベクトルについての前記コスト値を決定することと、
を行うように構成されている、[11]に記載のコンピューティングシステム。
[13] 前記1つ又は複数のプロセッサは、前記トライアルベクトルのセットを生成することの一環として、前記1つ又は複数のプロセッサが、
1つ又は複数の残りの関節窩インプラントタイプのセットを決定するために、前記外科医選好パラメータに基づいて関節窩インプラントタイプを除外することと、
前記トライアルベクトルが前記残りの関節窩インプラントタイプのセット中の関節窩インプラントタイプのみを含むように前記トライアルベクトルを生成することと、
を行うように構成されている、[11]又は[12]に記載のコンピューティングシステム。
[14] 前記1つ又は複数のプロセッサは、前記トライアルベクトルのセットを生成することの一環として、前記1つ又は複数のプロセッサが、
前記患者の前記解剖学的パラメータに基づいて前記関節窩インプラントのサイズを決定することと、
前記トライアルベクトルが前記決定されたサイズを有する関節窩インプラントのみを含むように前記トライアルベクトルを生成することと、
を行うように構成されている、[11]~[13]のいずれか一項に記載のコンピューティングシステム。
[15] 前記トライアルベクトルのセットを生成することは、前記トライアルベクトルのセット中の前のトライアルベクトルの1つ又は複数の手術パラメータを更新することによって、現在のトライアルベクトルを生成することを備える、[11]~[14]のいずれか一項に記載のコンピューティングシステム。
[16] 前記1つ又は複数のプロセッサは、前記トライアルベクトルのセットを生成することの一環として、前記1つ又は複数のプロセッサが、
前記トライアルベクトルのセット中の現在のトライアルベクトルについての前記コスト値と、前記トライアルベクトルのセット中の前のトライアルベクトルのコスト値との比較に基づいて、前記現在のトライアルベクトルが前記前のトライアルベクトルに対する改善を表すかどうかを決定することと、
前記現在のトライアルベクトルが前記前のトライアルベクトルに対する改善を表さないことに基づいて、前記現在のトライアルベクトルを前記前のトライアルベクトルに戻すことと、
前記トライアルベクトルのセット中の新しい現在のトライアルベクトルを決定するために、前記現在のトライアルベクトルの1つ又は複数の手術パラメータを更新することと、
を行うように構成されている、[11]~[15]のいずれか一項に記載のコンピューティングシステム。
[17] 前記1つ又は複数のプロセッサは、前記提案手術オプションのうちの1つとして前記トライアルベクトルを含めるかどうかを決定することの一環として、前記1つ又は複数のプロセッサが、前記トライアルベクトルについての前記コスト値が閾値を超えるかどうかを決定するように構成されている、[11]~[16]のいずれか一項に記載のコンピューティングシステム。
[18] 前記1つ又は複数のプロセッサは、前記1つ又は複数の提案手術オプションを決定することの一環として、前記1つ又は複数のプロセッサが、
1つ又は複数の残りの関節窩インプラントタイプのセットを決定するために、前記外科医選好パラメータに基づいて関節窩インプラントタイプをフィルタリングすることと、
前記患者の前記解剖学的パラメータに基づいて、前記関節窩インプラントのサイズを決定することと、
1つ又は複数の手術パラメータを含む現在のトライアルベクトルを生成することと、ここにおいて、前記現在のトライアルベクトルにおける関節窩インプラントのタイプは、前記残りの関節窩インプラントタイプに限定されており、
前記現在のトライアルベクトルの前記手術パラメータ及び前記解剖学的パラメータに基づいて入力値を決定することと、
前記入力値の線形結合に基づいて前記現在のトライアルベクトルについての第1の予備コスト値を決定することと、
前記現在のトライアルベクトルの前記手術パラメータと前記手術パラメータの標準値との間の差に基づいて、前記現在のトライアルベクトルについての第2の予備コスト値を決定することと、
前記現在のトライアルベクトルについての前記第1の予備コスト値及び前記現在のトライアルベクトルについての前記第2の予備コスト値に基づいて、前記現在のトライアルベクトルについてのコスト値を決定することと、
前記現在のトライアルベクトルについての前記コスト値と、前のトライアルベクトルのコスト値との比較に基づいて、前記現在のトライアルベクトルが前記前のトライアルベクトルに対する改善を表すかどうかを決定することと、
前記現在のトライアルベクトルが前記前のトライアルベクトルに対する改善を表さないことに基づいて、前記現在のトライアルベクトルを前記前のトライアルベクトルに戻すことと、
新しい現在のトライアルベクトルを決定するために、前記現在のトライアルベクトルの1つ又は複数の手術パラメータを更新することと、
を行うように構成されている、[10]に記載のコンピューティングシステム。
[19] [1]~[9]のいずれか一項に記載の方法を行うための手段を備えるコンピューティングシステム。
[20] 実行されるとコンピューティングシステムの1つ又は複数のプロセッサに、[1]~[9]のいずれか一項に記載の方法を行わせる命令を記憶した、コンピュータ可読記憶媒体。
Claims (20)
- コンピューティングシステムによって、1つ又は複数の手術パラメータの値を指定する1つ又は複数の外科医選好パラメータを取得することと、ここにおいて、前記手術パラメータは、手術中に患者の関節窩に取り付けられる関節窩インプラントのための1つ又は複数の位置決めパラメータを含み、
前記コンピューティングシステムによって、前記患者の1つ又は複数の解剖学的パラメータ及び前記外科医選好パラメータに基づいて、1つ又は複数の提案手術オプションを決定することと、ここで、前記提案手術オプションの各々は、前記関節窩インプラントのための前記位置決めパラメータと前記関節窩インプラントのタイプとの異なる組合せに対応し、
前記コンピューティングシステムによって、前記1つ又は複数の提案手術オプションを出力することと、
を備える、方法。 - 前記1つ又は複数の提案手術オプションを決定することは、
1つ又は複数のトライアルベクトルのセットを生成することと、ここにおいて、前記トライアルベクトルのセット中の各トライアルベクトルは、前記手術パラメータのうちの1つ又は複数を含み、
前記トライアルベクトルのセット中の各トライアルベクトルについて、
前記トライアルベクトルの前記手術パラメータ及び前記解剖学的パラメータに基づいて入力値を決定することと、
前記入力値に基づいて前記トライアルベクトルについてのコスト値を決定することと、
前記トライアルベクトルについての前記コスト値に基づいて、前記提案手術オプションのうちの1つとして前記トライアルベクトルを含めるかどうかを決定することと、
を備える、請求項1に記載の方法。 - 前記トライアルベクトルについての前記コスト値を決定することは、
前記入力値の線形結合に基づいて前記トライアルベクトルについての第1の予備コスト値を決定することと、
前記トライアルベクトルの前記手術パラメータと前記手術パラメータの標準値との間の差に基づいて、前記トライアルベクトルについての第2の予備コスト値を決定することと、
前記トライアルベクトルについての前記第1の予備コスト値及び前記トライアルベクトルについての前記第2の予備コスト値に基づいて、前記トライアルベクトルについての前記コスト値を決定することと、
を備える、請求項2に記載の方法。 - 前記トライアルベクトルのセットを生成することは、
1つ又は複数の残りの関節窩インプラントタイプのセットを決定するために、前記外科医選好パラメータに基づいて関節窩インプラントタイプを除外することと、
前記トライアルベクトルが前記残りの関節窩インプラントタイプのセット中の関節窩インプラントタイプのみを含むように前記トライアルベクトルを生成することと、
を備える、請求項2又は3に記載の方法。 - 前記トライアルベクトルのセットを生成することは、
前記患者の前記解剖学的パラメータに基づいて前記関節窩インプラントのサイズを決定することと、
前記トライアルベクトルが前記決定されたサイズを有する関節窩インプラントのみを含むように前記トライアルベクトルを生成することと、
を備える、請求項2~4のいずれか一項に記載の方法。 - 前記トライアルベクトルのセットを生成することは、現在のトライアルベクトルの1つ又は複数の手術パラメータを更新することによって、前記トライアルベクトルのセットにおいて新しいトライアルベクトルを生成することを備える、請求項2~5のいずれか一項に記載の方法。
- 前記トライアルベクトルのセットを生成することは、
前記トライアルベクトルのセット中の現在のトライアルベクトルについての前記コスト値と、前記トライアルベクトルのセット中の前のトライアルベクトルのコスト値との比較に基づいて、前記現在のトライアルベクトルが前記前のトライアルベクトルに対する改善を表すかどうかを決定することと、
前記現在のトライアルベクトルが前記前のトライアルベクトルに対する改善を表さないことに基づいて、前記現在のトライアルベクトルを前記前のトライアルベクトルに戻すことと、
前記トライアルベクトルのセット中の新しい現在のトライアルベクトルを決定するために、前記現在のトライアルベクトルの1つ又は複数の手術パラメータを更新することと、
を備える、請求項2~6のいずれか一項に記載の方法。 - 前記提案手術オプションのうちの1つとして前記トライアルベクトルを含めるかどうかを決定することは、前記トライアルベクトルについての前記コスト値が閾値を超えるかどうかを決定することを備える、請求項2~7のいずれか一項に記載の方法。
- 前記1つ又は複数の提案手術オプションを決定することは、
1つ又は複数の残りの関節窩インプラントタイプのセットを決定するために、前記外科医選好パラメータに基づいて関節窩インプラントタイプをフィルタリングすることと、
前記患者の前記解剖学的パラメータに基づいて、前記関節窩インプラントのサイズを決定することと、
1つ又は複数の手術パラメータを含む現在のトライアルベクトルを生成することと、ここにおいて、前記現在のトライアルベクトルにおける関節窩インプラントのタイプは、前記残りの関節窩インプラントタイプに限定されており、
前記現在のトライアルベクトルの前記手術パラメータ及び前記解剖学的パラメータに基づいて入力値を決定することと、
前記入力値の線形結合に基づいて前記現在のトライアルベクトルについての第1の予備コスト値を決定することと、
前記現在のトライアルベクトルの前記手術パラメータと前記手術パラメータの標準値との間の差に基づいて、前記現在のトライアルベクトルについての第2の予備コスト値を決定することと、
前記現在のトライアルベクトルについての前記第1の予備コスト値及び前記現在のトライアルベクトルについての前記第2の予備コスト値に基づいて、前記現在のトライアルベクトルについてのコスト値を決定することと、
前記現在のトライアルベクトルについての前記コスト値と、前のトライアルベクトルのコスト値との比較に基づいて、前記現在のトライアルベクトルが前記前のトライアルベクトルに対する改善を表すかどうかを決定することと、
前記現在のトライアルベクトルが前記前のトライアルベクトルに対する改善を表さないことに基づいて、前記現在のトライアルベクトルを前記前のトライアルベクトルに戻すことと、
新しい現在のトライアルベクトルを決定するために、前記現在のトライアルベクトルの1つ又は複数の手術パラメータを更新することと、
を備える、請求項1に記載の方法。 - 1つ又は複数の手術パラメータの値を指定する1つ又は複数の外科医選好パラメータを記憶するように構成されたメモリと、ここにおいて、前記手術パラメータは、手術中に患者の関節窩に取り付けられる関節窩インプラントのための1つ又は複数の位置決めパラメータを含み、
回路内で実装される1つ又は複数のプロセッサと、
を備え、前記1つ又は複数のプロセッサは、
前記患者の1つ又は複数の解剖学的パラメータ及び前記外科医選好パラメータに基づいて、1つ又は複数の提案手術オプションを決定することと、ここで、前記提案手術オプションの各々は、前記関節窩インプラントのための前記位置決めパラメータと関節窩インプラントのタイプとの異なる組合せに対応し、
表示のために前記1つ又は複数の提案手術オプションを出力することと、
を行うように構成されている、コンピューティングシステム。 - 前記1つ又は複数のプロセッサは、前記1つ又は複数の提案手術オプションを決定することの一環として、前記1つ又は複数のプロセッサが、
1つ又は複数のトライアルベクトルのセットを生成することと、ここにおいて、前記トライアルベクトルのセット中の各トライアルベクトルは、前記手術パラメータのうちの1つ又は複数を含み、
前記トライアルベクトルのセット中の各トライアルベクトルについて、
前記トライアルベクトルの前記手術パラメータ及び前記解剖学的パラメータに基づいて入力値を決定することと、
前記入力値に基づいて前記トライアルベクトルについてのコスト値を決定することと、
前記トライアルベクトルについての前記コスト値に基づいて、前記提案手術オプションのうちの1つとして前記トライアルベクトルを含めるかどうかを決定することと、
を行うように構成されている、請求項10に記載のコンピューティングシステム。 - 前記1つ又は複数のプロセッサは、前記トライアルベクトルについての前記コスト値を決定することの一環として、前記1つ又は複数のプロセッサが、
前記入力値の線形結合に基づいて前記トライアルベクトルについての第1の予備コスト値を決定することと、
前記トライアルベクトルの前記手術パラメータと前記手術パラメータの標準値との間の差に基づいて、前記トライアルベクトルについての第2の予備コスト値を決定することと、
前記トライアルベクトルについての前記第1の予備コスト値及び前記トライアルベクトルについての前記第2の予備コスト値に基づいて、前記トライアルベクトルについての前記コスト値を決定することと、
を行うように構成されている、請求項11に記載のコンピューティングシステム。 - 前記1つ又は複数のプロセッサは、前記トライアルベクトルのセットを生成することの一環として、前記1つ又は複数のプロセッサが、
1つ又は複数の残りの関節窩インプラントタイプのセットを決定するために、前記外科医選好パラメータに基づいて関節窩インプラントタイプを除外することと、
前記トライアルベクトルが前記残りの関節窩インプラントタイプのセット中の関節窩インプラントタイプのみを含むように前記トライアルベクトルを生成することと、
を行うように構成されている、請求項11又は12に記載のコンピューティングシステム。 - 前記1つ又は複数のプロセッサは、前記トライアルベクトルのセットを生成することの一環として、前記1つ又は複数のプロセッサが、
前記患者の前記解剖学的パラメータに基づいて前記関節窩インプラントのサイズを決定することと、
前記トライアルベクトルが前記決定されたサイズを有する関節窩インプラントのみを含むように前記トライアルベクトルを生成することと、
を行うように構成されている、請求項11~13のいずれか一項に記載のコンピューティングシステム。 - 前記トライアルベクトルのセットを生成することは、前記トライアルベクトルのセット中の前のトライアルベクトルの1つ又は複数の手術パラメータを更新することによって、現在のトライアルベクトルを生成することを備える、請求項11~14のいずれか一項に記載のコンピューティングシステム。
- 前記1つ又は複数のプロセッサは、前記トライアルベクトルのセットを生成することの一環として、前記1つ又は複数のプロセッサが、
前記トライアルベクトルのセット中の現在のトライアルベクトルについての前記コスト値と、前記トライアルベクトルのセット中の前のトライアルベクトルのコスト値との比較に基づいて、前記現在のトライアルベクトルが前記前のトライアルベクトルに対する改善を表すかどうかを決定することと、
前記現在のトライアルベクトルが前記前のトライアルベクトルに対する改善を表さないことに基づいて、前記現在のトライアルベクトルを前記前のトライアルベクトルに戻すことと、
前記トライアルベクトルのセット中の新しい現在のトライアルベクトルを決定するために、前記現在のトライアルベクトルの1つ又は複数の手術パラメータを更新することと、
を行うように構成されている、請求項11~15のいずれか一項に記載のコンピューティングシステム。 - 前記1つ又は複数のプロセッサは、前記提案手術オプションのうちの1つとして前記トライアルベクトルを含めるかどうかを決定することの一環として、前記1つ又は複数のプロセッサが、前記トライアルベクトルについての前記コスト値が閾値を超えるかどうかを決定するように構成されている、請求項11~16のいずれか一項に記載のコンピューティングシステム。
- 前記1つ又は複数のプロセッサは、前記1つ又は複数の提案手術オプションを決定することの一環として、前記1つ又は複数のプロセッサが、
1つ又は複数の残りの関節窩インプラントタイプのセットを決定するために、前記外科医選好パラメータに基づいて関節窩インプラントタイプをフィルタリングすることと、
前記患者の前記解剖学的パラメータに基づいて、前記関節窩インプラントのサイズを決定することと、
1つ又は複数の手術パラメータを含む現在のトライアルベクトルを生成することと、ここにおいて、前記現在のトライアルベクトルにおける関節窩インプラントのタイプは、前記残りの関節窩インプラントタイプに限定されており、
前記現在のトライアルベクトルの前記手術パラメータ及び前記解剖学的パラメータに基づいて入力値を決定することと、
前記入力値の線形結合に基づいて前記現在のトライアルベクトルについての第1の予備コスト値を決定することと、
前記現在のトライアルベクトルの前記手術パラメータと前記手術パラメータの標準値との間の差に基づいて、前記現在のトライアルベクトルについての第2の予備コスト値を決定することと、
前記現在のトライアルベクトルについての前記第1の予備コスト値及び前記現在のトライアルベクトルについての前記第2の予備コスト値に基づいて、前記現在のトライアルベクトルについてのコスト値を決定することと、
前記現在のトライアルベクトルについての前記コスト値と、前のトライアルベクトルのコスト値との比較に基づいて、前記現在のトライアルベクトルが前記前のトライアルベクトルに対する改善を表すかどうかを決定することと、
前記現在のトライアルベクトルが前記前のトライアルベクトルに対する改善を表さないことに基づいて、前記現在のトライアルベクトルを前記前のトライアルベクトルに戻すことと、
新しい現在のトライアルベクトルを決定するために、前記現在のトライアルベクトルの1つ又は複数の手術パラメータを更新することと、
を行うように構成されている、請求項10に記載のコンピューティングシステム。 - 請求項1~9のいずれか一項に記載の方法を行うための手段を備えるコンピューティングシステム。
- 実行されるとコンピューティングシステムの1つ又は複数のプロセッサに、請求項1~9のいずれか一項に記載の方法を行わせる命令を記憶した、コンピュータ可読記憶媒体。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US202163146278P | 2021-02-05 | 2021-02-05 | |
US63/146,278 | 2021-02-05 | ||
PCT/US2022/014192 WO2022169678A1 (en) | 2021-02-05 | 2022-01-28 | Computer-assisted surgical planning |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2024506884A true JP2024506884A (ja) | 2024-02-15 |
Family
ID=80447402
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2023547514A Pending JP2024506884A (ja) | 2021-02-05 | 2022-01-28 | コンピュータ支援手術計画 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20240065766A1 (ja) |
EP (1) | EP4287975A1 (ja) |
JP (1) | JP2024506884A (ja) |
CN (1) | CN116829088A (ja) |
AU (1) | AU2022217138B2 (ja) |
WO (1) | WO2022169678A1 (ja) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10736697B2 (en) | 2013-10-10 | 2020-08-11 | Imascap Sas | Methods, systems and devices for pre-operatively planned shoulder surgery guides and implants |
EP3948781A1 (en) | 2019-03-29 | 2022-02-09 | Howmedica Osteonics Corp. | Pre-morbid characterization of anatomical object using statistical shape modeling (ssm) |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20140188240A1 (en) * | 2012-02-07 | 2014-07-03 | Conformis, Inc. | Methods and devices related to patient-adapted hip joint implants |
US10736697B2 (en) * | 2013-10-10 | 2020-08-11 | Imascap Sas | Methods, systems and devices for pre-operatively planned shoulder surgery guides and implants |
CN113613577A (zh) * | 2019-02-05 | 2021-11-05 | 史密夫和内修有限公司 | 计算机辅助的关节置换术系统 |
WO2021086687A1 (en) * | 2019-10-29 | 2021-05-06 | Tornier, Inc. | Use of bony landmarks in computerized orthopedic surgical planning |
-
2022
- 2022-01-28 JP JP2023547514A patent/JP2024506884A/ja active Pending
- 2022-01-28 WO PCT/US2022/014192 patent/WO2022169678A1/en active Application Filing
- 2022-01-28 AU AU2022217138A patent/AU2022217138B2/en active Active
- 2022-01-28 EP EP22704220.7A patent/EP4287975A1/en active Pending
- 2022-01-28 US US18/275,381 patent/US20240065766A1/en active Pending
- 2022-01-28 CN CN202280013645.1A patent/CN116829088A/zh active Pending
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
AU2022217138A1 (en) | 2023-09-14 |
WO2022169678A1 (en) | 2022-08-11 |
EP4287975A1 (en) | 2023-12-13 |
AU2022217138B2 (en) | 2024-09-05 |
CN116829088A (zh) | 2023-09-29 |
US20240065766A1 (en) | 2024-02-29 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
AU2019398314B2 (en) | Bone density modeling and orthopedic surgical planning system | |
JP7338040B2 (ja) | 整形外科的関節のための外科的な修正処置の術前計画 | |
AU2022217138B2 (en) | Computer-assisted surgical planning | |
US20220387110A1 (en) | Use of bony landmarks in computerized orthopedic surgical planning | |
WO2021067343A1 (en) | Cascade of machine learning models to suggest implant components for use in orthopedic joint repair surgeries | |
US20230085093A1 (en) | Computerized prediction of humeral prosthesis for shoulder surgery | |
JP7434365B2 (ja) | 肩安定性向上手術の自動計画 | |
JP7309903B2 (ja) | 統計的形状モデリング(ssm)を使用した解剖学的対象の発病前特性化 | |
JP2022545151A (ja) | 整形外科手術前の計画システム | |
WO2023172621A1 (en) | Automated recommendation of orthopedic prostheses based on machine learning | |
US20230263572A1 (en) | Dynamic joint analysis for joint replacement | |
US20240087716A1 (en) | Computer-assisted recommendation of inpatient or outpatient care for surgery | |
WO2023239611A1 (en) | Prediction of bone based on point cloud |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230925 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20230925 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20240614 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20240625 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20240911 |