JP2024510419A - 光学イメージングを使用する組織治療エネルギーの送達 - Google Patents

Abstract

組織をイメージングおよび処置するためのシステムは、人間または動物の被験体の内部の場所からイメージング情報を受信するように適合されたイメージングセンサと、被験体の内部の場所における組織に組織治療を適用するための組織治療出力と、イメージング情報を画像処理して、被験体の内部の場所またはその近くにおける構造または他の特性を決定し、イメージング情報に少なくとも部分的に基づいて、組織治療出力を制御するパラメータまたはアルゴリズムを調整するように構成された信号処理回路を備えるコントローラ回路とを含むか、または使用することができる。

Description

優先権の主張
本出願は、2021年3月2日に出願した米国仮出願第63/155,444号、2021年10月22日に出願した米国仮出願第63/271,053号、および2021年12月23日に出願した米国仮出願第63/265,978号の各々に対する優先権を主張するものであり、それらの各々は、その全体が参照により本明細書に組み込まれ、それらの各々の優先権の利益が本明細書において主張される。

本発明は、光学イメージングを使用する組織治療エネルギーの送達に関する。

様々な異なるタイプのエネルギー、例えば、無線周波数(RF)もしくは他の電磁エネルギー、プラズマエネルギー、または超音波エネルギーは、単独で、または機械的エネルギーの送達(例えば、鋭利な切削器具を使用する)もしくは操作(例えば、鉗子を使用する)と組み合わせて、とりわけ、脈管の封止、組織の切断もしくは焼灼、組織の切除、または組織の凝固に使用され得る。様々な外科的目的のために、多くのタイプの単極性または双極性エネルギーデバイスが存在する。エネルギー送達デバイス(「エネルギーデバイス」)の一例において、腹腔鏡手術などに鉗子が利用され得る。鉗子は、患者の体内での微細な動きを制御するように用いられ得、把持アセンブリーおよび/または切断アセンブリーを含むことができる。さらに、鉗子は、把持アセンブリーにおいて電気エネルギーを利用することができる。電気外科用封止鉗子は、RF、超音波、およびマイクロ波脈管封止デバイスなどのエネルギーデバイスをさらに含むか、または使用することができる。鉗子は、組織を締め付けることができ、締め付けられた組織のエラスチンまたはコラーゲンは、組織を封止することができるようなエネルギーデバイスによって溶解され得る。

本発明者らは、とりわけ、エネルギーの送達を使用する組織治療処置は、処置中に標的部位における状態の変化に対応するための外科的「トリック」または技法の必要性を低減または回避することに役立つなどの、処置時間の短縮、治療による合併症の低減、および処置を行う外科医または他の専門家における必要な技術レベルの低減を含む改善から利益を得ることができることを認識した。例えば、電気外科へのアプローチは、標的部位における1つまたは複数の条件を表す電気フィードバック信号に基づいて、標的部位における組織に送達される電気外科治療エネルギーを調節するために、標的部位における1つまたは複数のそのような条件(例えば、組織インピーダンス、治療電力送達の位相角など)に関するほぼ瞬時のフィードバックを有する無線周波数(RF)または他の電磁エネルギー送達システムを有する電気外科デバイスを含むか、または使用し得る。しかしながら、単一の共通RF電磁エネルギー波形印加プロセスは、脈管封止中、または単極性もしくは双極性切断もしくは任意の他の組織治療などの特定の処置中に異なる特徴を示す可能性があるような、異なる組織タイプに適用される場合がある。例えば、頸動脈および腎動脈は、異なる脈管封止特徴を有するが、1つのアプローチにおいて、そのような脈管の各々は、同じ治療エネルギー波形印加プロセスによって制御される可能性が高い。同様の考慮事項が、例えば、脂肪または靭帯または他の組織などの、より具体的に治療される可能性があるような他の組織についても存在する可能性がある。したがって、場合によっては、標的組織部位からの電気的組織特性(例えば、組織インピーダンス)のフィードバックだけでは、エネルギー治療送達を適切に調節するのに十分ではない場合があり、または電気エネルギーが標的組織部位に送達される方法において調整もしくは調節もしくは他のニュアンスを可能にするために、組織タイプ間を適切に区別するのに十分ではない場合がある。例えば、本発明者らは、とりわけ、頸動脈が、例えば脈管の封止のために、比較的ゆっくりと印加される電気治療電力を有するべきであるのに対し、腎動脈が、組織の「ポッピング」問題を引き起こすことなく、より速い電力印加に耐えることができることを認識した。そのような組織ポッピングは、組織内で発生した蒸気が、例えば、鉗子の顎の間から、機械的圧力と電気エネルギーを一緒に印加して、標的脈管封止部位から離れている可能性がある1つまたは複数の場所を含む脈管壁に損傷を引き起こす可能性がある速度で出る現象である。したがって、電気的フィードバックに加えて、または電気的フィードバック以外のフィードバックが、異なる、例えば、より適切に調整されたエネルギー送達決定を行うのを助けるために使用され得る。

電気外科へのアプローチは、顎の接触領域に沿った組織の量に関係なく、エンドエフェクタによって供給される目標の閉鎖力を与えるのを助けることもできる。例えば、電気外科システムは、ユーザが電気外科治療中に顎間の所望の組織圧力を達成するのを助けることができる。目標閉鎖力は、可視化フィードバックに基づいてシステムによって決定され得る。一例において、システムは、脈管のタイプに基づいて目標組織圧力を決定することができ、その後、目標組織圧力を脈管に供給するために必要な目標閉鎖力を決定することができる。別の例において、目標組織圧力は、脈管直径などの測定された組織パラメータに基づいて推定され得、システムは、その後、目標組織圧力を組織に供給するために必要な目標閉鎖力を決定することができる。システムは、センサから収集されたデータに基づいて顎閉鎖力またはエネルギー波形を確立、調節、または変調するように構成された処理ユニットを含むか、または使用することができる。処理ユニットは、目標組織圧力または目標閉鎖力を決定するのを助けるなど、センサから収集されたデータを使用することができる。

電気外科システムの一例の側面図である。 第1の位置における顎アセンブリーの一例を示す図である。 第2の位置における顎アセンブリーの一例を示す図である。 標的物体を圧縮する電気外科システムの一例を示す図である。 エンドエフェクタアセンブリーとともに使用するための一体型カメラの一例を示す図である。 外科医が使用する電気外科システムの一例を示す図である。 本明細書で論じる方法のうちの1つまたは複数が実装され得るマシンの一例のブロック図である。 顎付き電気外科デバイスを含む電気外科システムの一例を使用する方法のフローチャートである。 一般的な電気外科システムの一例を使用する方法のフローチャートである。

本開示は、限定はしないが、血管などの組織を処置するためのデバイスおよび方法に関する。組織治療へのアプローチにおいて、無線周波数(RF)、超音波、およびマイクロ波脈管封止デバイスなどのエネルギーデバイスが、電気外科封止鉗子の一部として使用され得る。鉗子を含むことができるようなエンドエフェクタアセンブリーは、電気外科封止のために組織を圧縮するなどの所望の顎圧力を提供することができる。エネルギーデバイスは、1つまたは複数の組織成分、例えば、組織のコラーゲンまたはエラスチンを治療するためにエネルギーを印加するように使用され得、加熱または溶解された成分は、組織を封止するように使用され得る。特定の電気外科封止鉗子は、エンドエフェクタの一部として、封止された脈管を切断するための固定式または可動式の切断刃などの切断要素を含むこともできる。そのようなデバイスは、封止のために脈管組織を圧縮するために、比較的高い顎閉鎖力を使用することができる。しかしながら、このアプローチの問題は、組織が適切な目標組織圧力において保持されない場合、望ましくない顎閉鎖力が、処置中に望ましくない組織損傷を引き起こす可能性があることである。例えば、顎間の領域が組織で満たされていない場合、適切な目標組織圧力を提供することは、ユーザにとって困難である可能性がある。そのような場合、目標組織圧力を提供するためにエンドエフェクタから必要とされる閉鎖力は、顎の接触表面領域と接触している組織の量に基づいて変化する可能性がある。例えば、顎が比較的少ない量の組織を圧縮する場合の一定の閉鎖力において、顎が同じ一定の閉鎖力において比較的大量の組織を圧縮する場合よりも高い組織圧力が供給される。また、所望の組織圧力を提供することは、変動する組織の厚さ、形態、サイズ、体積、密度、組成、含水量などのため、ユーザにとって困難である可能性がある。一般に、「目標組織圧力」は、処置に対して許容可能な圧力の比較的小さい範囲を指す場合があり、目標組織圧力を提供することは、ユーザが正常な処置を実行するためなど、重要である場合がある。小さすぎる閉鎖力が印加される場合、組織は、小さすぎる組織において圧縮され、その結果作成される封止は、それらの「破裂圧力」(例えば、作成された封止が破壊されるのを防ぐために必要な血圧)において非常に低い可能性がある。これは、コラーゲンなどの脈管の溶解された要素から作成された「接着剤」が十分に一緒に押しつぶされていないためである。接着剤のこの不十分な加圧は、加圧処理された接合界面における脆弱性を結果として生じ、不十分な封止を結果として生じる可能性がある。大き過ぎる閉鎖力が印加される場合、組織圧力は、高すぎ、組織の断裂および引き裂きなどの取り返しのつかない組織損傷が発生する可能性がある。また、大き過ぎる閉鎖力が印加される場合、組織圧力は、高すぎ、エネルギーを印加している間に組織内に発生する蒸気が、顎が処置後に解放されるまで高圧で顎間に閉じ込められる場合、組織ポッピングが発生する可能性がある。この時点において、脈管壁内の蒸気は、高速で逃げ出し、周囲の組織に損傷を与える可能性がある。これは、(患者の血圧の上昇が、「封止された」血管の脆弱な場所において障害を発生する脈管内の特定の血圧レベルに達するため)後に患者の麻酔からの回復時または手術後に破裂する可能性がある、封止後の脆弱性を結果として生じる可能性がある。

本発明者らは、とりわけ、顎の接触領域に沿った組織の量に関係なく、エンドエフェクタによって供給される「目標」閉鎖力を決定および提供することができる組織治療システムを作成することが、脈管封止などのためにエネルギー送達治療中に、ユーザが顎間の目標組織圧力を達成するのを助けることができることを認識した。目標閉鎖力は、カメラなどのイメージングセンサによって生成された組織画像を使用するなどの可視化フィードバックに基づくなどして、システムによって決定および確立または調節され得る。一例において、システムは、例えば、脈管タイプなどの識別された組織タイプに基づいて目標組織圧力を決定し、その後、血管または他の組織に目標組織圧力を供給するのに適した目標閉鎖力を決定するのを助けるために、画像からの情報を使用することができる。別の例において、目標組織圧力は、限定はしないが、脈管直径などの断面脈管寸法などの1つまたは複数の測定された組織パラメータに基づいて推定または計算され得、システムは、その後、組織に目標組織圧力を供給するために必要な目標閉鎖力を決定することができる。脈管は、自然のものであり、断面が正確な円形に一致しないので、脈管直径は、近似された直径、測定された直径、平均直径、最小直径、最大直径、または1つもしくは複数の測定値から得られた計算された直径を含むことができる。1つまたは複数の組織パラメータは、追加的または代替的に、厚さ、形態、サイズ、体積、密度、組成、含水量、動的弾性率、粘弾性特性、導電率、インピーダンス、色、または非可視光反射、散乱、または他の光学応答フィードバック、または組織の他の描写可能な特性のうちの1つまたは複数に対応することができる。代替的または追加的に、システムは、電気外科エネルギー信号の振幅、周波数、パルス幅、電流、位相角、または他の電気的特性などの、電気外科システムの別のパラメータを確立、調節、または変調するために組織パラメータを使用することができる。システムは、イメージングセンサおよび/または他のセンサから収集されたデータに基づくことができるように、顎閉鎖力またはエネルギー波形の一方または両方を確立、調節、制限、または変調するように構成された処理ユニットを含むか、または使用することができる。処理ユニット122は、目標組織圧力または目標閉鎖力を決定するなどのために、センサから収集されたデータを使用することができる。デバイスによって適用される力または電気的特性の一方または両方を1つまたは複数の組織パラメータに対して調整することは、異なる組織にわたってデバイスの改善された性能を提供することができるので、有益である可能性がある。

例えば、可視化領域内の特定の組織または組織タイプが、1つまたは複数の可視化技法または光学イメージング技法を使用するなどして識別され得る。そのような技法は、内視鏡、腹腔鏡または他の患者内部の可視化領域内などの標的部位、またはシーンまたはその近傍において、1つまたは複数の特定の組織、組織タイプ、または組織構造などを識別するのを助けるなどのために、例えば、1つまたは複数の機械学習または他の人工知能(AI)技法を使用してトレーニングされたトレーニング済み学習モデルなどとともに、画像信号処理を使用することを含むことができる。特定の組織は、患者の外部の可視化領域においても識別され得る。例えば、この種の可視化または光学イメージングは、特定の解剖学的構造もしくは組織、またはそれらの特徴を識別するために、可視化または光学イメージング情報を使用するように構成され得る。組織が、電気治療または他の治療用医療デバイスなどによる脈管封止または同様の治療のために、エンドエフェクタなどに対して位置決めまたは配置されるとき、特定の治療または治療パラメータ設定(例えば、プロセス、波形など)が選択され得る。特定の治療または治療パラメータ設定は、可視化または光学イメージング情報を使用することに少なくとも部分的に基づいて調整され得るなど、複数の利用可能な治療または治療パラメータ設定から選択され得る。本明細書で説明するように、可視化または光学イメージング情報は、電気的情報(例えば、組織インピーダンス)などの他の情報と組み合わせても使用され得る。一例において、可視化または光学イメージング技法を使用して、組織タイプまたは特徴を(例えば、所望の精度で)決定することができない場合、すべての組織タイプ、もしくは様々な組織タイプ、もしくは組織タイプのサブセットに対する適合性に少なくとも部分的に基づいて、または組織インピーダンス特性、治療電力送達の位相角などの電気的組織特性に少なくとも部分的に基づくなどして、特定の「妥協」脈管封止(または他の治療)治療または治療波形またはパラメータが選択され得る。

図1A、図1B、図1C、図1D、および図1Eは、電気外科システム100の一部の一例を示す。電気外科システム100は、エンドエフェクタアセンブリー104を有する医療デバイス102を含むか、または使用することができる。本明細書で説明するように、システム100は、調整されたエネルギー出力を様々なデバイスに送達するように構成され得る。例示的な例において、システム100は、調整された波形を活性電極111(図1Dに示す電極111)などの1つまたは複数の電極に提供することができる。そのような調整されたエネルギー出力は、他の効果の中でも、封止、切断、切除、超音波治療(fulgurate)、または乾燥などの、組織を治療するために使用され得る。いくつかの例において、エンドエフェクタアセンブリー104は、活性電極と戻り電極の両方を含むが、デバイスは、例示的な例に示すように、鉗子または双極性である必要はない。処理ユニット122によって送達される波形は、単極性および他のタイプのデバイスにも同様に調整され得る。例えば、デバイスの活性電極は、限定はしないが、戻り電極パッドなどの遠隔戻り電極と併せて使用され得る。

さらに、本明細書で説明する調整されたエネルギー出力は、特定のエンドエフェクタまたはデバイスと互換性のある任意のタイプのエネルギー出力を送達するシステムにおいて使用され得る。明確にするために提供する単に少数の非限定的な例において、エネルギー出力を調整することは、超音波鉗子へと/超音波鉗子によって送達される超音波エネルギーもしくは無線周波数エネルギーを調整すること、または切断、封止、凝固、切除、乾燥、超音波治療(fulguration)などの治療のために鉗子もしくは他のデバイスに/によって送達される熱エネルギーを調整することを含むことができる。

エンドエフェクタアセンブリー104は、顎アセンブリー106を含むか、または使用することができる。代替的または追加的に、エンドエフェクタアセンブリー104は、外科用の「J字型フック」タイプの電極または他の電極タイプを含むか、または使用することができる。顎アセンブリー106は、第1の顎部材108と第2の顎部材110とを含むことができる。第2の顎部材110は、枢動軸または他の枢動点112の周りで第1の顎部材108に枢動可能に結合され得る。1つまたは複数の駆動装置119が、ハンドル118内に収容され、エンドエフェクタアセンブリー104に機械的に結合されるように、デバイス102内に含まれるか、または使用され得る。また、1つまたは複数の駆動装置119は、顎アセンブリー106を直接駆動するように、アセンブリー104の遠位端またはその近傍において含まれ得る。駆動装置119は、例えばロボット用途を含む、任意の配置においてエンドエフェクタに関連付けられるかまたは結合された任意の適切な駆動装置であり得る。

電気外科システム100は、組織の特性を決定するための1つまたは複数のオンボードまたは別個のセンサ114も含むか、または使用することができる。例えば、図1Aに示すように、センサ114は、デバイス102の別のシャフトもしくはマウントから延在するように、またはロボットアームもしくはビデオスコープなどの別のデバイスから延在するように、エンドエフェクタアセンブリーから分離され得る。また、センサ114は、エンドエフェクタアセンブリー104またはその近傍において一体化され得る。力センサのタイプは、例えば、圧縮、歪み、接触、変位、曲げ、張力、せん断、またはトルクなどの力を測定することができる、例えば、歪み、圧電型、誘導型、容量型、磁歪型、液圧式、または空気圧式を含むことができる。そのような力センサ114(または電気センサ114)は、エンドエフェクタ104内、例えば、この例では活性電極111と戻り電極113とを含むことができる顎部材108、110または組織封止板109のうちの1つまたは複数の構成要素内に配置され得る。力センサ114は、顎108、110の力または変位を測定するための鉗子上の任意の他の適切な場所において配置され得る。一例において、カメラなどのセンサ114は、エンドエフェクタアセンブリーの遠位端もしくはその近傍において配置され得、顎アセンブリー106の顎上に配置され得、または(図1Eに示すように)Jフックなどのエンドエフェクタアセンブリー104と一体化され得る。

図1Bおよび図1Cに示すように、顎アセンブリー106の顎108および110は、第1および第2の顎部材108および110が互いに離間される第1の位置aと、第1および第2の顎部材108および110が第1の位置aよりも互いに近くに配置される第2の位置bとの間で移動可能であり得る。図1Dに示すように、エンドエフェクタアセンブリー104は、人間または動物の対象の身体の一部、解剖学的特徴、組織、静脈、動脈、またはそれらの組合せなどの、血管または他の標的物体124を圧縮することができる。一例において、エンドエフェクタアセンブリー104は、約0.5mmから約7mmまでの範囲の直径または同様の断面寸法などを有する、リンパ管、組織茎(tissue pedicle)、動脈、および静脈のうちの1つまたは複数を圧縮するようにシステム100内で使用され得る。本明細書において、脈管の直径は、対象の脈管の対象の長さに沿った測定された直径または平均直径のいずれかを指す場合がある。別の例において、エンドエフェクタアセンブリー104は、7mmを超える直径または他の同様の断面寸法を有するリンパ管または動脈を圧縮するようにシステム100において使用され得る。第1および第2の顎部材108および110のうちの少なくとも1つは、エンドエフェクタアセンブリー104の電極を通過することができる電流を提供するように、電気外科エネルギー源に電気的に接続されるように適合され得る電極を含むことができる。例えば、組織が顎内に位置するときに、治療電流が第1の顎部材108から第2の顎部材110に流れることができ、治療電流は、血液の凝固、焼灼、切断、またはそれらの組合せを行うことができる。エンドエフェクタアセンブリー104は、一般に、顎の対などの1つまたは複数の作業アセンブリーと、1つまたは複数の作業アセンブリーを動作させるのに十分な制御装置とを含むことができる。エンドエフェクタアセンブリー104は、列挙した機能を実行するために用いられる部品を含むことができ、細長いまたは他のシャフト116(例えば、管状部材、中空管、または管のアセンブリー)、ハンドピース118、シャフト116を操作するため、もしくはエンドエフェクタアセンブリー104を作動させるために使用される、アクチュエータ120などの1つもしくは複数の動作可能なメカニズム、またはそれらの組合せを含むことができる。ハンドピース118は、空洞を有するハンドピース118構造を形成することができる部品またはハウジング構造のアセンブリーであり得る。一例において、シャフト116およびエンドエフェクタアセンブリー104は、ハンドピース118を把持するユーザによって手に持たれる代わりに、ロボットの安定化、位置決め、操作、および動作を可能にするように、ロボットアームの端部に含まれるか、またはロボットアームの端部に取り付けられ得る。

一例において、センサ114は、ピクセルの焦点面アレイ(FPA)イメージングセンサアレイを使用するなどして、組織画像を照明および捕捉することができるカメラを含むことができる。例えば、図1Eに示すように、センサ114は、エンドエフェクタアセンブリー104の遠位端において配置されたカメラであり得る。1つまたは複数のカメラ114は、顎アセンブリー106もしくは(図示のように)Jフックまたはその近傍において組み込まれ得る。手術部位の照明などのために、カメラ114の近傍などに、1つまたは複数の光源115がシステム100内に含まれ得る。カメラ114がデバイス102に組み込まれる場合、デバイスの操作は、カメラ114と組織の両方を同時にまたは並行して位置決めすることができる。組織画像は、画像内の1つまたは複数の特徴を認識するために、トレーニング済み学習モデルまたは他の画像信号処理を画像に適用することなどによって、組織の1つまたは複数のデバイス認識可能な特徴を含むことができる。センサ114は、組織への電気外科治療エネルギーの適用中、または適用後、または適用と交互に、第1の顎部材108と第2の顎部材110との間で圧縮された組織の電気的特徴付けを提供するように、電気センサまたは電極も含むことができる。また、センサ114は、外部光源から内部標的に光を伝達するように光ファイバ束または他の照明光学系を伴うことができ、分光イメージングもしくは分析センサ、ハイパースペクトルイメージングセンサ、測色イメージングセンサ、ビデオカメラセンサ、赤外線イメージングセンサ、超音波イメージングセンサ、3Dイメージングセンサ、LIDARイメージングセンサ、光コヒーレンストモグラフィ(OCT)イメージングセンサ、焦点面アレイ(FPA)イメージングセンサ、または蛍光もしくは他のシフト波長応答イメージングセンサのうちの1つまたは複数を含むことができる。センサ114は、組織による締め付け力の変位を測定するために、顎アセンブリー106内に埋め込まれるか、または他の方法で含まれるような力センサを含むことができる。センサ114内に含まれる力センサは、例えば、歪みゲージ、ロードセル、ピエゾ抵抗センサ、誘導型センサ、容量型センサ、または磁歪型センサを含むことができる。センサ114は、組織の電気的特性、例えば、抵抗、静電容量、またはインダクタンスなどの1つまたは複数の電気的特性を測定するための電気センサを含むことができる。

センサ114は、処理ユニット122に通信可能に結合され得る。処理ユニット122は、センサ114からのデータを受信することができ、それに基づいて、データを使用して顎アセンブリー106の目標締め付け力などの圧縮力パラメータを決定することができる。一例において、処理ユニット122は、第1の顎部材108と第2の顎部材110との間で圧縮された組織の組織画像を生成することができる。組織画像は、組織の1つまたは複数のデバイス認識可能な特徴を含む可能性がある。処理ユニット122は、頸動脈、大腿動脈、腎動脈、肺動脈、または他のタイプの特定の動脈、静脈、もしくはリンパ管などの組織または脈管の様々なタイプまたは特性を認識または識別するように構成され得る。一例において、処理ユニット122は、1つまたは複数の形状、パターン、色などの組織画像の1つまたは複数のデバイス認識可能な特徴を認識または識別するように、トレーニング済み学習モデル、アルゴリズム信号処理アプローチ、またはその両方を使用することができる。これらの特徴は、一例において、画像特徴データのデータベースと相互参照され得る。処理ユニット122は、特徴認識を改善するのを助けるように、カラーからグレースケールまたはモノクロームへの変更、または特定の特徴のセグメント化もしくはアウトライン化など、画像、特徴、またはその両方をさらに操作することができる。一例において、組織の3D特徴の表現を取得するのを助けるように、被写界深度分析回路が処理ユニット122によって含まれるか、または使用され得る。

また、処理ユニット122は、標本画像を使用して様々なタイプの脈管を認識または識別するようにトレーニングされた機械学習モデルを含むことができるか、または使用することができるか、または実行することができる。処理ユニット122は、圧縮、フィルタリング、エッジ検出、コーナー検出、ブロブ検出、リッジ検出、ハフ変換、画像セグメンテーション、オプティカルフロー、遺伝的アルゴリズム(GA)、または標本画像をアルゴリズム的に分析するための他の技法によるデータなど、標本画像からデータを抽出することができる1つまたは複数のアルゴリズムを含むか、または使用することができる。1つまたは複数のアルゴリズムは、関連する脈管特徴の認識を可能にするために標本画像から関連するデータを抽出するように、デジタル画像処理が可能であり得る。機械学習モデルは、人間のユーザからの分類されたトレーニングデータなど、入力として受信されたトレーニングデータを含むか、または使用することができる。モデルは、1つまたは複数の予測エンジンを含むか、または使用することができる。予測エンジンは、データ源、アルゴリズム、構成入力、または考慮中のエンジンの他の特徴などの、いくつかのエンジンパラメータを含むか、または使用することができる。予測エンジンは、ユーザ入力の症状データなどのデータ源パラメータを含むことができる。モデルは、脈管の正確な識別を表すラベルにアルゴリズム的に到達するのを助けるために、トレーニングデータを使用することによって予測エンジンバリアントを生成するための複数のアルゴリズムおよびソースコードを含むことができる。モデルは、入力として受信されたトレーニングデータ、予測エンジンバリアントの性能、またはその両方に基づいて、予測エンジンバリアントを新しい予測エンジンバリアントに置き換えることができる。予測バリアントは、人間のユーザなどのオペレータによって選択され得、または自動的に生成され得る。エンジンパラメータの選択は、予測エンジンを評価および調整するように、予測エンジンによってタグ付けまたは再生され得る。いくつかの例において、オペレータは、予測エンジンをトラブルシューティング、調整、または他の方法で無効にするように、1つまたは複数の新しいエンジンバリアントを手動で決定することができる。予測エンジンは、単一のユーザによって生成された複数の標本画像に関するトレーニングデータを排他的に受信するように、トレーニングデータをローカルに含むか、または使用することができる。代替的または追加的に、予測エンジンは、複数のユーザによって生成された標本画像に関してトレーニングデータを集合的に受信するように、トレーニングデータをグローバルに含むか、または使用することができる。予測エンジンは、データ記憶装置、ローカルデータ通信、グローバルデータ通信、またはそれらの任意の組合せが可能であり得る1つまたは複数のサーバと対話することができる。予測エンジンは、グローバルデータ通信などのためにウェブサイトと対話することができる。

機械学習モデルは、いくつかの実装形態において人工ニューラルネットワークであり得る。人工ニューラルネットワークは、生物学的ニューラルネットワークによって誘発されているが、コンピューティングデバイスによる実装のために修正されている計算エンティティであるという意味で、人工的である。人工ニューラルネットワークは、入力と出力との間の複雑な関係をモデル化するため、または入力と出力との間の依存関係を容易に確認することができないデータにおけるパターンを見つけるために使用される。ニューラルネットワークは、典型的には、入力層と、1つまたは複数の中間(「隠れ」)層と、出力層とを含み、各層は、いくつかのノードを含む。ノードの数は、層間で異なる場合がある。ニューラルネットワークは、2つ以上の隠れ層を含む場合、「深い」とみなされる。各層内のノードは、後続の層内のいくつかのまたはすべてのノードに接続し、これらの接続の重みは、典型的には、例えば、ラベル付けされたトレーニングデータにおいて対応する入力が与えられた場合に期待される出力を生成するようにネットワークパラメータが調整された逆伝播を通じて、トレーニングプロセス中にデータから学習される。したがって、人工ニューラルネットワークは、トレーニング中にネットワークを流れる情報に基づいてその構造(例えば、接続構成および/または重み)を変更するように構成された適応システム100であり、隠れ層の重みは、データ内の意味のあるパターンの符号化としてみなされ得る。

全結合ニューラルネットワークは、入力層内の各ノードが後続の層(第1の隠れ層)内の各ノードに接続され、その第1の隠れ層内の各ノードが後続の隠れ層内の各ノードに同様に接続され、最後の隠れ層内の各ノードが出力層内の各ノードに接続されるまで続くものである。

一例において、機械学習モデルは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を含むか、または使用することができる。CNNは、人工ニューラルネットワークの一種であり、上記で説明した人工ニューラルネットワークと同様に、CNNは、ノードから構成され、学習可能な重みを有する。しかしながら、CNNの層は、各ビデオフレームにおけるピクセル値の2×2アレイ(例えば、幅および高さ)と、シーケンス内のビデオフレームの数(例えば、深さ)とに対応する、幅、高さ、および深さの3つの次元において配置されたノードを有することができる。層のノードは、受容野と呼ばれる、その前の幅および高さの層の小さい領域にのみローカルに接続され得る。隠れ層の重みは、受容野に適用される畳み込みフィルタの形式をとることができる。いくつかの例において、畳み込みフィルタは、2次元であり得、したがって、入力ボリューム内の各フレーム(または画像の畳み込み変換)に対して、またはフレームの指定されたサブセットに対して、同じフィルタによる畳み込みが繰り返され得る。他の例において、畳み込みフィルタは、3次元であり得、したがって、入力ボリュームのノードの深さ全体を通して拡張することができる。CNNの各畳み込み層内のノードは、所与の層の畳み込みフィルタが入力ボリュームの幅および高さ全体にわたって(例えば、フレーム全体にわたって)複製されるように重みを共有することができ、トレーニング可能な重みの全体の数を低減し、トレーニングデータ以外のデータセットに対するCNNの適用可能性を高める。層の値は、後続の層における計算数を低減するためにプールされ得(例えば、特定のピクセルを表す値は、前方に渡され、他の値は、破棄される)、さらにCNNの深さに沿って、プールマスクが、データポイントの数を前のサイズに戻すために、任意の破棄された値を再導入し得る。いくつかの層は、CNNアーキテクチャを形成するために、オプションでいくつかが完全に接続されて、スタックされ得る。機械学習モデルは、サポートベクターマシン(SVM)、K最近傍(KNN)、人工ニューラルネットワーク(ANN)、またはSVMとANNとを組み合わせたアンサンブルモデルのうちの少なくとも1つでもあり得る。

一例において、処理ユニット122は、センサの視野内にあるか、もしくはセンサと接触している脈管、第1の顎部材108と第2の顎部材110との間に位置する脈管、または第1の顎部材108と第2の顎部材110との間で圧縮された脈管などの、センサによって感知された脈管の直径を測定または推定するために、センサ114からのデータを使用することができる。例えば、標本画像からのデバイス認識可能な特徴は、脈管の直径を測定または推定するように、処理ユニット122によって使用され得る。また、第1の顎部材108および第2の顎部材110の枢動角が測定され、脈管の直径を推定するのを助けるように使用され得る。また、処理ユニット122は、顎間で圧縮された組織の量を測定または推定するために、センサ114からのデータを使用することができる。処理ユニット122は、第1の顎部材108または第2の顎部材110の間で圧縮された組織の接触面積を決定するために、センサ114からのデータを使用することができる。本明細書で説明するように、脈管の直径または他の断面の外側もしくは内側の寸法は、近似された直径、測定された直径、平均直径、最小直径、最大直径、または1つもしくは複数の測定値から得られた計算された直径を含むことができる。

処理ユニット122は、例えば、識別された脈管タイプ、識別された脈管位置、または識別された脈管直径に基づいて、目標組織圧力を決定することができる。処理ユニット122は、例えば、センサによって感知された、顎間に位置し、顎間で圧縮された組織の量、顎間で圧縮された組織の接触面積、識別された脈管タイプ、および識別された脈管位置、または識別された脈管直径に基づいて、目標閉鎖力を決定することができる。処理ユニット122は、エンドエフェクタアセンブリー104に基づいて決定された目標閉鎖力を送達するのを助けることができる。エンドエフェクタは、1つまたは複数の駆動装置、例えば、モータ、マイクロモータの作動などによって目標閉鎖力を印加するように、処理ユニット122からの入力を受信することができる。別の例において、ロボットユニットは、目標閉鎖力を印加するように、処理ユニット122からの入力を受信することができる。一例において、目標閉鎖力または目標組織圧力は、処理ユニット122によって決定され得、ユーザフィードバックのためのしきい値入力として機能することができる。例えば、エンドエフェクタアセンブリー104のユーザは、決定された目標閉鎖力または決定された目標組織圧力を満たすかまたは超えると、処理ユニット122からの視覚的、または可聴的、または触覚的、または他のフィードバックを受け取ることができる。また、ユーザは、決定された目標閉鎖力または決定された目標組織圧力に近づくと、視覚的、または可聴的、または触覚的、または他のフィードバックを受け取ることができる。

別の例において、処理ユニット122は、目標組織圧力または目標閉鎖力を決定し、例えば、大き過ぎる組織圧力または閉鎖力を補償するのを助けるように、エネルギー波形を確立、調節、または変調するために、これらの2つのうちのいずれかを使用することができる。目標締め付け力を調節することに代えて、またはそれに加えて、組織の加熱し過ぎまたは「ポッピング」などの、患者に対する治療の潜在的な副作用を軽減するように、電気外科エネルギーの大きさが確立または調節され得る。例えば、電気外科システム100は、特定の解剖学的構造、または組織、またはその特徴を識別するために、可視化または光学イメージング情報を使用するように構成され得る。組織が、電気治療または他の治療用医療デバイスなどによる脈管封止または同様の治療のために位置決めまたは配置されるとき、電気的情報(例えば、組織インピーダンス)などの他の情報と組み合わせても使用され得る可視化または光学イメージング情報を使用することに少なくとも部分的に基づいて調整され得るなど、複数の利用可能な治療または治療パラメータ設定などから、特定の治療または治療パラメータ設定(例えば、プロセス、波形など)が選択され得る。一例において、可視化または光学イメージング技法を使用して、組織タイプまたは特徴を(例えば、所望の精度で)決定することができない場合、すべての組織タイプ、もしくは様々な組織タイプに対する適合性に少なくとも部分的に基づいて、または組織インピーダンス特性、治療電力送達の位相角などの電気的組織特性に少なくとも部分的に基づくなどして、特定の「妥協」脈管封止(または他の治療)治療または治療波形またはパラメータが選択され得る。処理ユニット122によって組織のタイプまたは特徴を十分に決定する事ができない場合、そのようなイベントをユーザに通知するため、あまり調整されていない出力が提供されていることをユーザに通知するため、または追加のセンシングを行うなどのために組織に対してエンドエフェクタを再位置決めするようにユーザに警告するために、警告が出力され得る。

可視化または光学イメージング情報に基づくフィードバックまたは他の感知された入力信号は、組織インピーダンス、エネルギー送達位相角、または組織修正もしくは他の治療送達中に監視され得、治療送達の調節、タイミング、もしくは変更を信号処理および制御するためのフィードバック信号として使用され得る他の特徴に基づくなどして、オプションで1つまたは複数の他のフィードバックまたは他の感知された情報とさらに組み合わされ得る、治療エネルギー送達波形、治療、または治療パラメータの「予測」選択として機能することができる。

追加的または代替的に、波形、または他の治療パラメータ、または特徴、または治療は、治療されるべき標的部位に特有の情報以外の可視化または光学イメージングから導出される情報に少なくとも部分的に基づいて選択され得る。例えば、治療されるべき標的部位が危険臓器(OAR)または熱に敏感な領域(例えば結腸など)に近い場合、波形、または他の治療パラメータ、または特徴、または治療は、可能な限り最小の熱マージンを作成するのを助けるように、またはそのような状況に特有の熱収支以内になるように、そのような情報に少なくとも部分的に基づいて選択または調節され得る。そのような危険臓器または他の熱に敏感な領域の存在または近接は、1つまたは複数の画像処理技法(例えば、セグメンテーション、アトラス、トレーニング済み統計学習モデル)を使用することができるように、可視化または光学イメージング情報を使用して決定され得、第1のセンサからの内部イメージング情報は、治療の送達または治療の回避のために、1つまたは複数のそのような他の解剖学的関心領域への近接性を決定するのを助けるために使用するために画像処理され得る患者の位置、向き、または動きの表示を提供するように、第2のセンサからの外部ビデオまたは静止カメラ情報と組み合わされ得る。可視化または光学イメージング情報は、追加的または代替的に、治療エネルギーの送達によって変化させられるべきではない1つまたは複数のそのような構造の熱マージンまたは限界範囲に到達する前に、治療エネルギーの適用を自動的に停止する(またはユーザ警告を提供する)ように、治療によって修正されるべきではない1つまたは複数の構造を検出するために使用され得る。治療エネルギーの送達がシステム100内の1つまたは複数の他の構成要素によって影響を受ける場合(例えば、封止中に閉じられた脈管を押しつぶすために鉗子を使用して送達される電気治療)、そのような他の構成要素に関連付けられた1つまたは複数の制御または他のパラメータ(例えば、把持力)は、そのような可視化または光学イメージング情報に少なくとも部分的に基づいて、指定、調節、警告(例えば、ユーザに対する可聴、触覚、または視覚フィードバックを使用する)、制限、または制御(例えば、ロボット鉗子コントローラ回路を使用する)のうちの少なくとも1つとされ得る。

例えば、異なる組織は、脈管封止中の鉗子などによる圧縮下で、異なって機能する。いくつかの例において、脈管は、圧縮されていないときのその静的な寸法の40%未満の横寸法に圧縮されることから熱マージンまたはバースト圧力に対する追加の利点を持たないが、他の組織は、熱マージンを低減するためにより大量の圧縮を必要とする。

さらに、脈管密封または他の電気治療波形はまた、可視化または光学画像の理解から導出される他の考慮事項に従って選択され得る。別の臓器、例えば結腸に近い組織などのいくつかの領域は、活性化および封止プロセス中にできる限り小さい熱マージンを使用する治療から利益を得ることができる。しかし、熱マージンは、活性化の速度とトレードオフである可能性がある。サイクルの蒸気凝縮期間が開始される前に、少量のエネルギーしか供給しないことなどによって、熱マージンを低減または最小化するために、より遅い活性化速度が使用され得る。そのような治療のタイミング、速度、およびエネルギーの考慮事項はまた、可視化または光学イメージング情報に少なくとも部分的に基づくことができるように制御され得る。

ユーザが活性化して切断したいと考え得る多くの異なる組織材料が存在する。そのような組織は、脂肪、腸間膜、靭帯などを含むことができる。そのような組織は、脈管封止に使用されるものとは異なる治療出力方式を使用して活性化され得る。そのような様々な治療出力方式は、組織または治療送達の電気的特性(例えば、組織インピーダンスまたは治療電力位相角)などの1つまたは複数の他の要因との組合せを含む、治療管理前または治療管理中の治療標的または非標的の組織タイプまたは特徴を識別するために、イメージング処理と、トレーニング済み機械学習またはトレーニング済み統計モデルとを使用するなどして、同様に、可視化または光学イメージング情報に少なくとも部分的に基づいて選択、確立、または適合され得る。

したがって、本技法は、脈管封止デバイスにおける使用に限定されず、例えば、組織を止血的に切断することを意図したものなどの単極性および双極性切断デバイスを含む他の場所にも適用され得る。例えば、本技法は、組織の表面上の脈管を視覚的に見つけるためだけでなく、そのような組織の視覚的に観察可能な表面の下の脈管または他の構造を識別するのを助けるように光学イメージング技法(例えば、吸収、散乱などを伴う)を使用するためにも使用され得る。

例えば、外科医または他のユーザが、異なる脂肪レベルだけでなく、脈管分布または脈管分布における差異も有する組織材料の可変セクションを横切って切断している間、組織治療が開始される前に、適切に調整された治療設定が選択され得る。これは、有利なことに、例えば、大きい出血などの特定の状況に対して反応する際に、(ユーザによる、または組織インピーダンス、電力送達位相角などの治療中のフィードバック信号を使用する自動治療システム制御装置による)治療中の反応がそうでない場合よりも迅速になるのを助けることができる。

さらに、本技法は、治療によって修正または影響を受けるべきではない構造を検出し、例えば、治療によって影響を受けること、または治療によって過剰に影響を受けることを防ぐために、デバイスが構造から熱マージン距離の近くに置かれたときに、エネルギーの印加を停止するのを助けるために用いられ得る。例えば、尿管は、近くの組織への電気エネルギーまたは他のエネルギーの印加を伴うような婦人科処置中に損傷を受ける可能性がある。しかしながら、本技法は、保護されるべき構造が近くにあることを示す可視化または光学イメージング情報により、エネルギー送達をオフにする、ユーザに警告する、またはそのようなシステム制御を無効にするためにユーザ確認を要求するなど、出力エネルギーを変更することを含むことができる。

したがって、本技法は、組織の修正中に使用される1つまたは複数のフィードバック信号(例えば、組織抵抗、組織リアクタンス、組織インピーダンス、位相角など)と組み合わされ得るエネルギー送達の「予測的」または演繹的選択(例えば、アルゴリズムまたはより単純化した波形を選択または調整するなど)を含むことができる。本技法は、とりわけ、電気エネルギー治療、単極性、双極性、RF、超音波、レーザ、マイクロ波、抵抗性とともに用いられ得る。

本システムは、患者内部の組織部位に照明を提供することができるような内視鏡または他の可視化デバイスと、光学イメージングのために患者内部の組織部位からの応答光を変換するような光検出器またはマルチピクセルイメージングアレイとを含むか、またはこれらに結合され得る。システムは、電気信号処理回路をさらに含むことができる。これは、変換された信号を光学画像の電気的表現に処理するために使用され得るようなイメージング処理回路を含むことができる。表現された画像は、ニューラルネットワーク、または本明細書で記載したものなどの他の機械学習もしくは統計的学習モデルのトレーニング(またはトレーニングされたそれらのものでの使用)などのために、信号処理回路によって使用され得る。そのような方法において、組織のタイプ、組織の材料、組織の特徴、または組織の構造を認識するのを助けるために、画像認識技法が使用され得る。そのような可視化または光学イメージング情報は、次に、関心領域をよりよく治療するため、または1つまたは複数の他の敏感な近傍の領域または構造に影響を与えることを回避するのを助けるなどのために、治療送達の1つまたは複数のパラメータを調整するために使用され得る。そのような演繹的な可視化または光学イメージング情報は、治療送達をさらに調節、制限、または制御するために、組織特徴または治療特徴などに関する、治療送達中に取得される進行中の情報と組み合わせて使用され得る。また、本明細書における例は、例えば、エネルギー印加および適切な組織圧力または閉鎖力の後などに、組織圧力または閉鎖力の量に基づいてエネルギー印加期間を中止または短縮することをオペレータに指示または提案し、エンドエフェクタ内で観察される、またはエンドエフェクタによって把持されている特定の感知された組織のタイプまたは組織のパラメータなどの点から見て、大き過ぎる組織圧力または閉鎖力が印加されていることをユーザに通知するのを助けるように、エンドエフェクタアセンブリー104のユーザに、処理ユニット122から視覚的、触覚的、または可聴的フィードバックを受信する能力を提供することを含むことができる。

処理ユニット122は、処理回路を含むか、または使用することができる。処理ユニット122は、単一のユニットまたは回路に限定されない。処理ユニット122は、複数の処理ソースを含むことができ、いくつかは、デバイスから物理的に分離されるか、またはデバイスから遠隔に配置され得る。一例において、処理ユニット122は、処理ユニット122の処理回路によって実行されるとき、処理ユニット122にセンサ114を使用して検査動作を実行させることができる命令を含むメモリ回路を含むか、または使用することができる。処理回路は、組織画像とトレーニング済み機械学習モデルとを使用して、第1の顎部材108と第2の顎部材110との間で圧縮された組織の接触面積を決定するように構成された画像処理回路を含むか、または使用することができる。処理回路は、組織画像と自動アルゴリズムとを使用して、第1の顎部材108と第2の顎部材110との間で圧縮された組織の接触面積を決定するように構成された画像処理回路を含むか、または使用することができる。処理回路は、組織画像とトレーニング済み機械学習モデルとを使用して、第1の顎部材108と第2の顎部材110との間で圧縮された組織内に含まれる少なくとも1つの脈管の断面直径を決定するように構成された画像処理回路を含むか、または使用することができる。処理回路は、組織画像と自動アルゴリズムとを使用して、第1の顎部材108と第2の顎部材110との間で圧縮された組織内に含まれる少なくとも1つの脈管の断面直径を決定するように構成された画像処理回路を含むか、または使用することができる。

図2は、外科医による使用中の電気外科システムの一例を示す。システムは、第1の顎部材108と第2の顎部材110との間で圧縮された組織を検査するように構成された1つまたは複数のセンサ114を含むか、または使用することができる。センサ114は、組織がエンドエフェクタアセンブリー104によって圧縮される前もしくは後に、またはそれによる最終的な圧縮なしに、センサの視野内の、エンドエフェクタアセンブリー104に隣接する、または第1の顎部材108と第2の顎部材110との間に位置する、任意の位置における組織を検査することもできる。例えば、組織画像は、顎アセンブリーの目標締め付け力を決定するのを助けるために処理ユニット122によって使用される予圧縮画像であり得る。また、組織画像は、第1の顎部材108と第2の顎部材110との間の圧縮された組織の画像であり得、圧縮された組織に印加される目標締め付け力などの顎アセンブリーのパラメータを決定、変調または調節するのを助けるために処理ユニット122によって使用され得る。

また、組織の機械的または電気的特性が、顎アセンブリーのパラメータを確立、調節、または変調するのを助けるように、1つまたは複数のセンサ114によって測定され得る。一例において、電気外科システムは、組織の組成を決定するのを助けるように使用され得る分光学またはイオン化回路を含むか、または使用することができる。組織をセンサ114に対して可視化するのを助けるために、例えば、1つまたは複数のIR波長において、または色素もしくは蛍光とともに、光感知回路も使用され得る。

前述したように、センサ114は、組織画像を取り込むことができるカメラであり得、組織画像は、組織のデバイス認識可能な特徴を含むことができる。例えば、カメラは、外科医にリアルタイム、インライン、または他の同時ビデオ監視フィードを提供することができ、組織のデバイス認識可能な特徴を捕捉するためにフィードのフレームを使用することができる。ビデオ監視フィードは、処置中にディスプレイ126上で見られ得る。ビデオ監視フィードは、処置中に外科医にフィードバックを提供するように、1つまたは複数の視覚的、または触覚的、または可聴的インジケータを含むか、または使用することができる。インジケータは、外科医がエンドエフェクタアセンブリー104を使用して目標締め付け力を手動で印加するのを助けるように、外科医にフィードバックを提供することができる。追加的または代替的に、デバイス認識可能な特徴は、エンドエフェクタアセンブリー104を使用して目標締め付け力を自動的に印加するのを助けるために、処理ユニット122によって使用され得る。

一例において、センサ114からのデータは、治療後の組織の所望の封止を保証するように、封止評価回路によって使用され得る。例えば、オキシメータデータまたは脈管カラーデータなどの、センサ114からのデータは、組織内のヘモグロビンの存在を示すように使用され得る。一例において、封止評価回路は、所望の封止に対応する1つまたは複数の特徴を自動的に検討するためのプロセッサを含むか、または使用することができ、特徴は、データから決定される。例えば、治療セッション後に所望の組織特徴が検出されないとき、特徴が決定され得る場合、外科医またはオペレータがシステムによって警告され得る。また、1つまたは複数の望ましくない組織特徴が検出された場合、外科医またはオペレータが治療セッション後にシステムによって警告され得る。

図3は、本明細書で論じる方法のうちの1つまたは複数が実装され得るマシン300の一例のブロック図を示す。1つまたは複数の例において、1つの電気外科システム100が、マシン300によって実装され得る。代替例において、マシン300は、スタンドアロンデバイスとして動作するか、または他のマシンに接続され(例えばネットワーク化され)得る。1つまたは複数の例において、電気外科システム100は、マシン300のアイテムのうちの1つまたは複数を含むことができる。ネットワーク化された展開において、マシン300は、サーバ-クライアントネットワーク環境におけるサーバもしくはクライアントマシンの能力において、またはピアツーピア(または分散型)ネットワーク環境におけるピアマシンとして動作し得る。マシンは、パーソナルコンピュータ(PC)、タブレットPC、セットトップボックス(STB)、携帯情報端末(PDA)、携帯電話、ウェブ家電、ネットワークルータ、スイッチもしくはブリッジ、またはそのマシンによってとられるアクションを指定する命令(順次のまたはその他の)を実行することができる任意のマシンであり得る。さらに、単一のマシンのみが示されているが、「マシン」という用語は、本明細書で論じる方法論のうちの任意の1つまたは複数を実行するために命令のセットを独立してまたは共同で実行するマシンの任意の集合も含むものと解釈されるものとする。

例示的なマシン300は、バス308を介して互いに通信する、プロセッサ302(例えば、1つまたは複数のトランジスタ、抵抗器、キャパシタ、インダクタ、ダイオード、論理ゲート、マルチプレクサ、バッファ、変調器、復調器、無線機(例えば、送信もしくは受信無線機、またはトランシーバ)、センサ321(例えば、ある形態のエネルギー(例えば、光、熱、電気、機械、または他のエネルギー)を別の形態のエネルギーに変換する変換器)などのCPU、GPU、ASIC、回路、またはそれらの組合せ)と、メインメモリ304と、スタティックメモリ306とを含む。マシン300(例えば、コンピュータシステム)は、ビデオディスプレイユニット310(例えば、液晶ディスプレイ(LCD)または陰極線管(CRT))をさらに含み得る。マシン300はまた、英数字入力デバイス312(例えば、キーボード)と、ユーザインターフェース(UI)ナビゲーションデバイス314(例えば、マウス)と、ディスクドライブまたは大容量記憶ユニット316と、信号生成デバイス318(例えば、スピーカ)と、ネットワークインターフェースデバイス320とを含む。

ディスクドライブまたは大容量記憶ユニット316は、本明細書で説明する方法論または機能のうちの1つもしくは複数を具体化するか、またはそれらによって使用される命令およびデータ構造(例えばソフトウェア)324の1つまたは複数のセットが記憶されるマシン可読媒体322を含む。命令324はまた、マシン300によるそれらの実行中に、メインメモリ304内またはプロセッサ302内に完全にまたは少なくとも部分的に存在し得、メインメモリ304およびプロセッサ302もマシン可読媒体を構成する。

図示のマシン300は、出力コントローラ328を含む。出力コントローラ328は、マシン300への/マシン300からのデータフローを管理する。出力コントローラ328は、しばしば、デバイスコントローラと呼ばれ、出力コントローラ328と直接対話するソフトウェアは、デバイスドライバと呼ばれる。

マシン可読媒体322は、一例において単一の媒体であるように示されているが、「マシン可読媒体」という用語は、1つまたは複数の命令またはデータ構造を記憶する単一の媒体または複数の媒体(例えば、集中型もしくは分散型データベース、または関連するキャッシュおよびサーバ)を含み得る。「マシン可読媒体」という用語はまた、マシンによる実行のための命令を記憶、符号化、または搬送することができ、マシンに本開示の方法論のうちの任意の1つもしくは複数を実行させるか、またはそのような命令によって使用される、もしくはそのような命令に関連付けられたデータ構造を記憶、符号化、もしくは搬送することができる任意の有形媒体を含むものと解釈されるものとする。したがって、「マシン可読媒体」という用語は、限定はしないが、ソリッドステートメモリ、ならびに光学媒体および磁気媒体を含むものと解釈されるものとする。マシン可読媒体の特定の例は、例として、半導体メモリデバイス、例えば、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ(EPROM)、EEPROM、およびフラッシュメモリデバイス、内蔵ハードディスクおよびリムーバブルディスクなどの磁気ディスク、光磁気ディスク、ならびにCD-ROMおよびDVD-ROMディスクを含む、不揮発性メモリを含む。

命令324は、さらに、伝送媒体を使用して通信ネットワーク326を介して送信または受信され得る。命令324は、ネットワークインターフェースデバイス320と、いくつかの周知の転送プロトコル(例えば、HTTP)のうちのいずれか1つとを使用して送信され得る。通信ネットワークの例は、LAN、WAN、インターネット、携帯電話ネットワーク、従来型電話(POTS)ネットワーク、およびワイヤレスデータネットワーク(例えば、WiFiおよびWiMaxネットワーク)を含む。「伝送媒体」という用語は、マシンによる実行のための命令を記憶、符号化、または搬送することができる任意の無形媒体を含むものと解釈されるものとし、デジタルもしくはアナログ通信信号、またはそのようなソフトウェアの通信を容易にする他の無形媒体を含む。

図4は、顎付き電気外科デバイスを含む電気外科システムの一例を使用する方法のフローチャートである。一例において、組織を治療する方法400が、本明細書で説明するいくつかの電気外科システムのうちの1つを使用して実行され得る。402において、医療デバイスのエンドエフェクタアセンブリーの第1および第2の顎部材が、第1の位置と第2の位置との間で関節運動され得る。404において、組織は、エンドエフェクタアセンブリーの第1の顎部材と第2の顎部材との間で圧縮され得る。406において、第1および第2の顎部材のうちの少なくとも1つが、電気外科エネルギー源を使用してエネルギーを与えられ得る。408において、圧縮された組織が、センサを使用して検査され得る。410において、エンドエフェクタアセンブリーの目標締め付け力が、センサからの画像データを使用して決定され得る。

図5は、一般的な電気外科システムの一例を使用する方法のフローチャートである。一例において、組織を治療する方法500が、本明細書で説明するようないくつかの電気外科システムのうちの1つを使用して実行され得る。502において、イメージングセンサなどを介して、人間または動物の被験体の内部の場所からイメージング情報が受信され得る。イメージング情報は、人間または動物の被験体の外部の場所からも受信され得る。504において、被験体の内部または外部の場所またはその近くの構造または他の特性が、イメージング情報に基づいて決定され得る。506において、組織治療出力を制御するためなどのパラメータまたはアルゴリズムが、イメージング情報に少なくとも部分的に基づいて調整され得る。508において、組織治療出力などを介して、被験体の内部または外部の場所における組織に組織治療が適用され得る。例えば、パラメータまたはアルゴリズムを調整することは、封止、焼灼、または切断などのために、イメージング情報に少なくとも部分的に基づいて、エンドエフェクタの顎アセンブリーの目標締め付け力を調整することを含むことができる。また、パラメータまたはアルゴリズムを調整することは、封止、焼灼、または切断などのために、イメージング情報に少なくとも部分的に基づいて、エネルギー波形を調整することを含むことができる。例えば、パラメータまたはアルゴリズムを調整することは、イメージング情報に少なくとも部分的に基づいて、電気外科エネルギー信号を調整することを含むか、または使用することができる。いくつかの例において、エネルギー波形を調整することは、切除、乾燥、切片化、または超音波治療のためのデバイスも含む、任意のタイプのエネルギーベースの組織治療のためのエネルギー波形を調整することを含むことができる。エネルギー波形を調整することは、顎または双極性機能を有する鉗子タイプデバイスに限定されない。例えば、イメージング情報に基づいてエネルギー波形を調整することは、限定はしないが、へら、ボビー(Bovie)、メスなどの任意の他の双極性または単極性デバイスを含む任意の電気外科デバイスに適用され得る。

本明細書で説明するシステムは、1つまたは複数のセンサから受信した1つまたは複数の入力(例えば、画像センサからの画像情報、力センサからの力情報、電気センサからの電気的情報)に基づいて、治療デバイスに送達される出力を調整することができ、エネルギー関連の出力および力関連の出力のうちの1つまたは複数を調整することができる。提供した例示的な例において、エネルギー出力は、鉗子の電極に送達される無線周波数エネルギーとして示されているが、鉗子または他のタイプの治療デバイスにおける超音波、マイクロ波、電磁、抵抗、熱、レーザエネルギーを含むこともできる。例示的な例において、力は、手動デバイスにおけるユーザによる動きによって、またはロボットデバイスにおける駆動装置によって、鉗子における顎の閉鎖によって生じるものなど、圧縮、変位、圧力を含むメカニズムに印加され得る。

注解および例
以下の非限定的な例は、とりわけ、本明細書で論じる課題を解決し、利益を提供するための本主題の特定の態様について詳述する。

態様1は、組織をイメージングおよび処置するためのシステムであって、システムが、人間または動物の被験体の内部の場所からイメージング情報を受信するように適合されたイメージングセンサと、被験体の内部の場所における組織に組織治療を適用するための組織治療出力と、イメージング情報を画像処理して、被験体の内部の場所またはその近くにおける構造または他の特性を決定し、イメージング情報に少なくとも部分的に基づいて、組織治療出力を制御するパラメータまたはアルゴリズムを調整するように構成された信号処理回路を備えるコントローラ回路とを備える。

態様2において、イメージングセンサがカメラを含む、態様1の主題。

態様3において、コントローラ回路が、被験体の内部の場所における組織の組織画像を生成するように構成された、態様2の主題。

態様4において、組織治療出力を含むエンドエフェクタを含む、態様1から3のいずれかの主題。

態様5において、エンドエフェクタが、第1の顎部材と、第1の顎部材に枢動可能に結合された第2の顎部材とを含む顎アセンブリーを備える鉗子を含み、顎アセンブリーが、第1および第2の顎部材が互いに離間された第1の位置と、第1および第2の顎部材が第1の位置よりも互いに近くに配置された第2の位置との間で移動可能であり、第1および第2の顎部材のうちの少なくとも1つが、組織治療出力を含む、態様4の主題。

態様6において、パラメータが、顎アセンブリーの目標締め付け力を含み、コントローラ回路が、イメージング情報を使用して目標締め付け力を確立または調節するように構成される、態様5の主題。

態様7において、コントローラ回路が、イメージング情報に少なくとも部分的に基づいて、エンドエフェクタアセンブリーへの制御信号、またはエンドエフェクタアセンブリーを制御するユーザへのユーザ警告のうちの少なくとも1つを提供するように構成される、態様5から6のうちのいずれかの主題。

態様8において、コントローラ回路が、第1の顎部材と第2の顎部材との間で圧縮された組織の組織画像から1つまたは複数の特徴を認識するように構成され、組織の認識された1つまたは複数の特徴が、第1の顎部材と第2の顎部材との間で圧縮された組織の幅を含み、組織の幅が、顎部材のそれぞれの近位部分とそれぞれの遠位部分との間で顎部材に接触する組織の測定値である、態様5から7のうちのいずれかの主題。

態様9において、コントローラ回路が、第1の顎部材と第2の顎部材との間で圧縮された組織の組織画像から1つまたは複数の特徴を認識するように構成され、組織の認識された1つまたは複数の特徴が、第1の顎部材と第2の顎部材との間で圧縮された組織の量の指標を含む、態様5から8のうちのいずれかの主題。

態様10において、コントローラ回路が、第1の顎部材と第2の顎部材との間で圧縮された組織の組織画像から1つまたは複数の特徴を認識するように構成され、組織の認識された1つまたは複数の特徴が、第1の顎部材と第2の顎部材との間で圧縮された脈管のおおよその直径の指標を含む、態様5から9のうちのいずれかの主題。

態様11において、コントローラ回路が、組織画像を使用して、第1の顎部材と第2の顎部材との間で圧縮された組織の接触面積を決定するように構成された画像処理回路を含む、態様5から10のうちのいずれかの主題。

態様12において、パラメータが、組織治療のエネルギー特性を含み、コントローラ回路が、イメージング情報を使用して、組織治療のエネルギー特性を変調するように構成された、態様1から11のうちのいずれかの主題。

態様13において、コントローラ回路が、治療標的構造の場所からのイメージング情報を含むイメージング情報に少なくとも部分的に基づいて電気外科エネルギー信号を変調することを含む、パラメータを変調するように構成された、態様1から12のうちのいずれかの主題。

態様14において、コントローラ回路が、被験体の内部の場所における組織の組織画像を含むイメージング情報から1つまたは複数の特徴を認識し、組織の組織画像を含むイメージング情報からの認識された1つまたは複数の特徴に少なくとも部分的に基づいて、組織治療出力によって供給される電気外科エネルギー信号を確立または調節するように構成された、態様1から13のうちのいずれかの主題。

態様15は、組織を処置するためのシステムであって、システムが、人間または動物の被験体の内部の場所からイメージング情報を受信するように適合されたイメージングセンサと、被験体の内部の場所における組織に組織治療を適用するための組織治療出力と、イメージング情報を画像処理して、被験体の内部の場所またはその近くにおける構造または他の特性を決定し、イメージング情報に少なくとも部分的に基づいて、組織治療出力を制御する組織治療の圧縮力パラメータを調整するように構成された信号処理回路を備えるコントローラ回路とを備える。

態様16において、イメージングセンサがカメラを含む、態様15の主題。

態様17において、顎アセンブリーを含むエンドエフェクタを含み、圧縮力パラメータが、顎アセンブリーの目標締め付け力を含む、態様15から16のうちのいずれかの主題。

態様18は、イメージングセンサを介して、人間または動物の被験体の内部の場所からイメージング情報を受信するステップと、イメージング情報に基づいて、被験体の内部の場所またはその近くの構造または他の特性を決定するステップと、イメージング情報に少なくとも部分的に基づいて、パラメータまたはアルゴリズムを調整するステップであって、パラメータまたはアルゴリズムが、組織治療出力を制御する、ステップと、組織治療出力を介して、被験体の内部の場所における組織に組織治療を適用するステップとを含む、組織を処置するための方法である。

態様19において、イメージングセンサがカメラを含む、態様18の主題。

態様20において、パラメータまたはアルゴリズムを調整するステップが、封止、焼灼、または切断のうちの少なくとも1つのために、イメージング情報に少なくとも部分的に基づいて、エンドエフェクタの顎アセンブリーの目標締め付け力を調整するステップを含む、態様18から19のうちのいずれかの主題。

態様21において、パラメータまたはアルゴリズムを調整するステップが、イメージング情報に少なくとも部分的に基づいて、電気外科エネルギー信号を調整するステップを含む、態様18から20のうちのいずれかの主題。

態様22は、人間または動物の被験体の内部の場所から可視化または光学イメージング情報を受信するように適合された可視化または光学イメージング構成要素と、被験体の内部の場所における組織にエネルギーを印加するための組織治療出力と、画像認識用のトレーニング済みのモデルをトレーニングまたは使用するために可視化または光学イメージング情報を画像処理して、被験体の内部の場所またはその近くにおける構造または他の特性を決定し、可視化または光学イメージング情報に少なくとも部分的に基づいて、組織治療出力を制御するパラメータまたはアルゴリズムを調整するように構成された信号処理回路を備えるコントローラ回路とを備えるシステムである。

態様23において、被験体の内部の場所またはその近くに位置する組織の電気的特性を感知するように配置された電気的組織特性センサをさらに備え、コントローラ回路が、感知された電気的特性に関する情報に少なくとも部分的に基づいて、組織治療出力を制御するように構成される、態様22の主題。

態様24において、組織治療出力が、被験体の内部の場所における組織にエネルギーを印加することを支援するための機械デバイスをさらに含み、コントローラ回路が、可視化または光学イメージング情報に少なくとも部分的に基づいて、機械デバイスへの制御信号、または機械デバイスを制御するユーザへのユーザ警告のうちの少なくとも1つを提供するようにさらに構成される、態様22から23のうちのいずれかの主題。

態様25において、コントローラ回路が、治療標的構造の場所からの可視化または光学イメージング情報に少なくとも部分的に基づいて、組織治療出力を制御するように構成された、態様22から24のうちのいずれかの主題。

態様26において、コントローラ回路が、治療回避構造の場所からの可視化または光学イメージング情報に少なくとも部分的に基づいて、組織治療出力を制御するように構成された、態様22から25のうちのいずれかの主題。

態様27は、治療送達を制御するため、またはユーザ警告を提供するために態様22のシステムを使用する方法である。

態様28は、態様27の方法を実行するための命令を含むデバイス可読媒体である。

態様29は、態様27の方法を実行するためのトレーニング済みニューラルネットワーク、機械学習、または他のモデルを含むデバイス可読媒体であって、モデルが、可視化または光学イメージング情報を使用する。

態様30は、医療デバイスのエンドエフェクタアセンブリーであって、エンドエフェクタアセンブリーが、第1の顎部材と、第1の顎部材に枢動可能に結合された第2の顎部材とを含む顎アセンブリーを備え、顎アセンブリーが、第1および第2の顎部材が互いに離間された第1の位置と、第1および第2の顎部材が互いにより近くに配置された第2の位置との間で移動可能であり、第1および第2の顎部材のうちの少なくとも1つが、電気外科エネルギー源に接続するように適合された、エンドエフェクタアセンブリーと、組織を検査するように構成されたセンサと、センサからデータを受信し、データを使用して顎アセンブリーのパラメータを変調するように構成された処理ユニットとを備える、組織を処置するためのシステムである。

態様31において、顎アセンブリーのパラメータが、目標締め付け力である、態様30の主題。

態様32において、顎アセンブリーのパラメータが、電気外科エネルギー源からの電気外科エネルギーの周波数または電流である、態様30から31のうちのいずれかの主題。

態様33において、組織が、検査のために第1の顎部材と第2の顎部材との間で圧縮される、態様30から32のうちのいずれかの主題。

態様34において、センサがカメラである、態様30から33のうちのいずれかの主題。

態様35において、処理ユニットが、第1の顎部材と第2の顎部材との間で圧縮された組織の組織画像を生成するように構成され、組織画像が、組織のデバイス認識可能な特徴を含む、態様34の主題。

態様36において、組織のデバイス認識可能な特徴が、第1の顎部材と第2の顎部材との間で圧縮された組織の量を含む、態様35の主題。

態様37において、組織のデバイス認識可能な特徴が、第1の顎部材と第2の顎部材との間で圧縮された組織の幅を含み、組織の幅が、顎部材のそれぞれの近位端とそれぞれの遠位端との間で顎部材に接触する組織の測定値である、態様35から36のうちのいずれかの主題。

態様38において、組織のデバイス認識可能な特徴が、第1の顎部材と第2の顎部材との間で圧縮された脈管の近似された直径を含む、態様35から37のうちのいずれかの主題。

態様39において、処理ユニットが、少なくとも1つのプロセッサ回路によって実行されるとき、処理ユニットにセンサを使用して検査動作を実行させる命令を含むメモリ回路を含む、態様35から38のうちのいずれかの主題。

態様40において、少なくとも1つのプロセッサ回路が、組織画像とトレーニング済み機械学習モデルとを使用して、第1の顎部材と第2の顎部材との間で圧縮された組織の接触面積を決定するように構成された画像処理回路を備える、態様39の主題。

態様41において、少なくとも1つのプロセッサ回路が、組織画像と自動アルゴリズムとを使用して、第1の顎部材と第2の顎部材との間で圧縮された組織の接触面積を決定するように構成された画像処理回路を備える、態様39から40のうちのいずれかの主題。

態様42において、少なくとも1つのプロセッサ回路が、組織画像とトレーニング済み機械学習モデルとを使用して、第1の顎部材の間で圧縮された組織内に含まれる少なくとも1つの脈管の断面直径を決定するように構成された画像処理回路を備える、態様39から41のうちのいずれかの主題。

態様43において、少なくとも1つのプロセッサ回路が、組織画像と自動アルゴリズムとを使用して、第1の顎部材の間で圧縮された組織内に含まれる少なくとも1つの脈管の断面直径を決定するように構成された画像処理回路を備える、態様39から42のうちのいずれかの主題。

態様44は、医療デバイスのエンドエフェクタアセンブリーであって、エンドエフェクタアセンブリーが、第1の顎部材と、第1の顎部材に枢動可能に結合された第2の顎部材とを含む顎アセンブリーを備え、顎アセンブリーが、第1および第2の顎部材が互いに離間された第1の位置と、第1および第2の顎部材が互いにより近くに配置された第2の位置との間で移動可能であり、第1および第2の顎部材のうちの少なくとも1つが、電気外科エネルギー源に接続するように適合された、エンドエフェクタアセンブリーと、第1の顎部材と第2の顎部材との間で圧縮された組織を検査するように構成されたセンサと、センサから画像データを受信し、データを使用して顎アセンブリーの目標締め付け力を決定するように構成された処理ユニットとを備える、組織を処置するためのシステムである。

態様45は、医療デバイスのエンドエフェクタアセンブリーを、アセンブリーの第1および第2の顎部材が互いから離間されている第1の位置と、第1および第2の顎部材が互いにより近くに配置された第2の位置との間で関節運動させるステップと、エンドエフェクタアセンブリーの第1の顎部材と第2の顎部材との間の組織を圧縮するステップと、電気外科エネルギー源を使用して、第1および第2の顎部材のうちの少なくとも1つにエネルギーを与えるステップと、センサを使用して、圧縮された組織を検査するステップと、センサからの画像データを使用して、エンドエフェクタアセンブリーの目標締め付け力を決定するステップとを含む、組織を処置するための方法である。

態様46において、センサがカメラである、態様45の主題。

態様47において、センサからの画像データを使用してエンドエフェクタアセンブリーの目標締め付け力を決定するステップが、組織のデバイス認識可能な特徴を含む組織画像を生成するステップを含む、態様46の主題。

態様48において、組織のデバイス認識可能な特徴が、第1の顎部材と第2の顎部材との間で圧縮された組織の量を含む、態様47の主題。

態様49において、組織のデバイス認識可能な特徴が、第1の顎部材と第2の顎部材との間で圧縮された組織の幅を含み、組織の幅が、顎部材のそれぞれの近位端とそれぞれの遠位端との間で顎部材に接触する組織の測定値である、態様48の主題。

態様50は、処理回路によって実行されるとき、処理回路に態様1から49のうちのいずれかを実装する動作を実行させる命令を含む少なくとも1つのマシン可読媒体である。

態様51は、態様1から49のうちのいずれかを実装する手段を備える装置である。

態様52は、態様1から49のうちのいずれかを実装するシステムである。

態様53は、態様1から49のうちのいずれかを実装する方法である。

上記の詳細な説明は、詳細な説明の一部を形成する添付図面への参照を含む。図面は、本発明が実施され得る特定の実施形態を例示として示す。これらの実施形態は、本明細書では「例」とも呼ばれる。そのような例は、図示または説明したものに加えて要素を含む場合がある。しかしながら、本発明者らは、図示または説明したそれらの要素のみが提供される例も企図している。さらに、本発明者らは、特定の例(またはその1つもしくは複数の態様)、または本明細書で図示または説明した他の例(またはその1つもしくは複数の態様)のいずれかに関して、図示もしくは説明したそれらの要素(またはその1つもしくは複数の態様)の任意の組合せもしくは置換を使用する例も企図している。

本文書と、参照による組み込まれる任意の文書との間の使用法が矛盾している場合、本文書における使用法が優先される。本文書において、「含む」および「その中で(in which)」という用語は、「備える」および「ここで(wherein)」というそれぞれの用語の平易な英語の等価物として使用される。また、以下の特許請求の範囲において、「含む」および「備える」という用語は、制限のないものであり、すなわち、請求項においてそのような用語の後にリストされている要素に加えて要素を含むシステム、デバイス、物品、合成物、製剤、またはプロセスは、依然としてその請求項の範囲内にあるとみなされる。

本文書において、「a」または「an」という用語は、特許文書において一般的であるように、「少なくとも1つ」または「1つまたは複数」の任意の他の実例または使用法とは無関係に、1つまたは2つ以上を含むために使用される。本文書において、「または」という用語は、特に指示のない限り、「AまたはB」が「AだがBではない」、「BだがAではない」、および「AおよびB」を含むなど、非排他的なまたはを指すために使用される。本文書において、「含む」および「その中で(in which)」という用語は、「備える」および「ここで(wherein)」というそれぞれの用語の平易な英語の等価物として使用される。また、以下の特許請求の範囲において、「含む」および「備える」という用語は、制限のないものであり、すなわち、請求項においてそのような用語の後にリストされている要素に加えて要素を含むシステム、デバイス、物品、合成物、製剤、またはプロセスは、依然としてその請求項の範囲内にあるとみなされる。さらに、以下の特許請求の範囲において、「第1の」、「第2の」、および「第3の」などの用語は、単にラベルとして使用され、それらの対象に対して数値的な要件を課すことを意図していない。

上記の説明は、例示的なものであり、制限的なものではないことを意図している。例えば、上記で説明した例(またはその1つもしくは複数の態様)は、互いに組み合わせて使用され得る。他の実施形態が、上記の説明を検討した当業者などによって使用され得る。要約書は、読者が技術的開示の性質を迅速に確認することを可能にするために提供される。要約書は、特許請求の範囲または意味を解釈または制限するために使用されないことを理解した上で提出される。また、上記の詳細な説明において、本開示を合理化するために、様々な特徴が一緒にグループ化されている場合がある。これは、特許請求されていない開示された特徴が任意の請求項に必須であることを意図していると解釈されるべきではない。むしろ、発明の主題は、特定の開示された実施形態のすべての特徴よりも少ない特徴にある場合がある。したがって、以下の特許請求の範囲は、これによって、各請求項がそれ自体で別個の実施形態として独立して、例または実施形態として詳細な説明に組み込まれ、そのような実施形態が、様々な組合せまたは置換において互いに組み合わされ得ることが企図される。本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲を、そのような特許請求の範囲が権利を有する等価物の全範囲とともに参照して決定されるべきである。

100 電気外科システム、システム、適応システム
102 医療デバイス、デバイス
104 エンドエフェクタアセンブリー、アセンブリー
106 顎アセンブリー
108 第1の顎部材、顎部材、顎
109 組織封止板
110 第2の顎部材、顎部材、顎
111 活性電極、電極
112 枢動点
114 センサ、力センサ、電気センサ、カメラ
115 光源
116 シャフト
118 ハンドル、ハンドピース
119 駆動装置
120 アクチュエータ
122 処理ユニット
124 血管または他の標的物体
300 マシン
302 プロセッサ
304 メインメモリ
306 スタティックメモリ
308 バス
310 ビデオディスプレイユニット
312 英数字入力デバイス
314 ユーザインターフェース(UI)ナビゲーションデバイス
316 ディスクドライブまたは大容量記憶ユニット
318 信号生成デバイス
320 ネットワークインターフェースデバイス
321 センサ
322 マシン可読媒体
324 命令およびデータ構造(例えばソフトウェア)、命令
326 通信ネットワーク
328 出力コントローラ

Claims (49)

1. 組織をイメージングおよび処置するためのシステムであって、
   人間または動物の被験体の内部の場所からイメージング情報を受信するように適合されたイメージングセンサと、
   前記被験体の内部の前記場所における組織に組織治療を適用するための組織治療出力と、
   前記イメージング情報を画像処理して、前記被験体の内部の前記場所またはその近くにおける構造または他の特性を決定し、前記イメージング情報に少なくとも部分的に基づいて、前記組織治療出力を制御するパラメータまたはアルゴリズムを調整するように構成された信号処理回路を備えるコントローラ回路と
   を備えるシステム。
2. 前記イメージングセンサがカメラを含む、請求項1に記載のシステム。
3. 前記コントローラ回路が、前記被験体の内部の前記場所における前記組織の組織画像を生成するように構成された、請求項2に記載のシステム。
4. 前記組織治療出力を含むエンドエフェクタを含む、請求項1から3のいずれか一項に記載のシステム。
5. 前記エンドエフェクタが、
   第1の顎部材と、
   前記第1の顎部材に枢動可能に結合された第2の顎部材と
   を含む顎アセンブリーを備える鉗子を含み、
   前記顎アセンブリーが、前記第1および第2の顎部材が互いに離間された第1の位置と、前記第1および第2の顎部材が前記第1の位置よりも互いに近くに配置された第2の位置との間で移動可能であり、
   前記第1および第2の顎部材のうちの少なくとも1つが、前記組織治療出力を含む、
   請求項4に記載のシステム。
6. 前記パラメータが、前記顎アセンブリーの目標締め付け力を含み、
   前記コントローラ回路が、前記イメージング情報を使用して前記目標締め付け力を確立または調節するように構成された、請求項5に記載のシステム。
7. 前記コントローラ回路が、前記イメージング情報に少なくとも部分的に基づいて、エンドエフェクタアセンブリーへの制御信号、または前記エンドエフェクタアセンブリーを制御するユーザへのユーザ警告のうちの少なくとも1つを提供するように構成された、請求項5または6に記載のシステム。
8. 前記コントローラ回路が、
   前記第1の顎部材と前記第2の顎部材との間で圧縮された前記組織の組織画像から1つまたは複数の特徴を認識するように構成され、
   前記組織の前記認識された1つまたは複数の特徴が、前記第1の顎部材と前記第2の顎部材との間で圧縮された組織の幅を含み、前記組織の幅が、前記顎部材のそれぞれの近位部分とそれぞれの遠位部分との間で前記顎部材に接触する前記組織の測定値である、請求項5から7のいずれか一項に記載のシステム。
9. 前記コントローラ回路が、
   前記第1の顎部材と前記第2の顎部材との間で圧縮された前記組織の組織画像から1つまたは複数の特徴を認識するように構成され、
   前記組織の前記認識された1つまたは複数の特徴が、前記第1の顎部材と前記第2の顎部材との間で圧縮された組織の量の指標を含む、請求項5から8のいずれか一項に記載のシステム。
10. 前記コントローラ回路が、
    前記第1の顎部材と前記第2の顎部材との間で圧縮された前記組織の組織画像から1つまたは複数の特徴を認識するように構成され、
    前記組織の前記認識された1つまたは複数の特徴が、前記第1の顎部材と前記第2の顎部材との間で圧縮された脈管のおおよその直径の指標を含む、請求項5から9のいずれか一項に記載のシステム。
11. 前記コントローラ回路が、組織画像を使用して、前記第1の顎部材と前記第2の顎部材との間で圧縮された前記組織の接触面積を決定するように構成される画像処理回路を含む、請求項5から10のいずれか一項に記載のシステム。
12. 前記パラメータが、前記組織治療のエネルギー特性を含み、
    前記コントローラ回路が、前記イメージング情報を使用して、前記組織治療の前記エネルギー特性を変調するように構成された、請求項1から11のいずれか一項に記載のシステム。
13. 前記コントローラ回路が、治療標的構造の場所からのイメージング情報を含む前記イメージング情報に少なくとも部分的に基づいて電気外科エネルギー信号を変調することを含む、前記パラメータを変調するように構成された、請求項1から12のいずれか一項に記載のシステム。
14. 前記コントローラ回路が、
    前記被験体の内部の前記場所における前記組織の組織画像を含む前記イメージング情報から1つまたは複数の特徴を認識し、
    前記組織の前記組織画像を含む前記イメージング情報からの前記認識された1つまたは複数の特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記組織治療出力によって供給される電気外科エネルギー信号を確立または調節するように構成された、請求項1から13のいずれか一項に記載のシステム。
15. 組織を処置するためのシステムであって、
    人間または動物の被験体の内部の場所からイメージング情報を受信するように適合されたイメージングセンサと、
    前記被験体の内部の前記場所における組織に組織治療を適用するための組織治療出力と、
    前記イメージング情報を画像処理して、前記被験体の内部の前記場所またはその近くにおける構造または他の特性を決定し、前記イメージング情報に少なくとも部分的に基づいて、前記組織治療出力を制御する組織治療の圧縮力パラメータを調整するように構成された信号処理回路を備えるコントローラ回路と
    を備えるシステム。
16. 前記イメージングセンサがカメラを含む、請求項15に記載のシステム。
17. 顎アセンブリーを含むエンドエフェクタを含み、前記圧縮力パラメータが、前記顎アセンブリーの目標締め付け力を含む、請求項15または16に記載のシステム。
18. 人間または動物の被験体の内部の場所から可視化または光学イメージング情報を受信するように適合された可視化または光学イメージング構成要素と、
    前記被験体の内部の場所における組織にエネルギーを印加するための組織治療出力と、
    画像認識用のトレーニング済みのモデルをトレーニングまたは使用するために前記可視化または光学イメージング情報を画像処理して、前記被験体の内部の前記場所またはその近くにおける構造または他の特性を決定し、前記可視化または光学イメージング情報に少なくとも部分的に基づいて、前記組織治療出力を制御するパラメータまたはアルゴリズムを調整するように構成された信号処理回路を備えるコントローラ回路と
    を備えるシステム。
19. 前記被験体の内部の前記場所またはその近くに位置する組織の電気的特性を感知するように配置された電気的組織特性センサをさらに備え、前記コントローラ回路が、前記感知された電気的特性に関する情報に少なくとも部分的に基づいて、前記組織治療出力を制御するように構成された、請求項18に記載のシステム。
20. 前記組織治療出力が、前記被験体の内部の前記場所における前記組織に前記エネルギーを印加することを支援するための機械デバイスをさらに含み、前記コントローラ回路が、前記可視化または光学イメージング情報に少なくとも部分的に基づいて、前記機械デバイスへの制御信号、または前記機械デバイスを制御するユーザへのユーザ警告のうちの少なくとも1つを提供するようにさらに構成された、請求項18または19に記載のシステム。
21. 前記コントローラ回路が、治療標的構造の場所からの可視化または光学イメージング情報に少なくとも部分的に基づいて、前記組織治療出力を制御するように構成された、請求項18から20のいずれか一項に記載のシステム。
22. 前記コントローラ回路が、治療回避構造の場所からの可視化または光学イメージング情報に少なくとも部分的に基づいて、前記組織治療出力を制御するように構成された、請求項18から21のいずれか一項に記載のシステム。
23. 治療送達を制御するために、またはユーザ警告を提供するために、請求項18に記載のシステムを使用する方法。
24. 請求項23に記載の方法を実行するための命令を含むデバイス可読媒体。
25. 請求項23に記載の方法を実行するためのトレーニング済みニューラルネットワーク、機械学習、または他のモデルを含むデバイス可読媒体であって、前記モデルが、前記可視化または光学イメージング情報を使用する、デバイス可読媒体。
26. 医療デバイスのエンドエフェクタアセンブリーであって、前記エンドエフェクタアセンブリーが、
    第1の顎部材と、
    前記第1の顎部材に枢動可能に結合された第2の顎部材と
    を含む顎アセンブリーを備え、
    前記顎アセンブリーが、前記第1および第2の顎部材が互いに離間された第1の位置と、前記第1および第2の顎部材が互いにより近くに配置された第2の位置との間で移動可能であり、
    前記第1および第2の顎部材のうちの少なくとも1つが、電気外科エネルギー源に接続するように適合された、
    エンドエフェクタアセンブリーと、
    組織を検査するように構成されたセンサと、
    前記センサからデータを受信し、前記データを使用して前記顎アセンブリーのパラメータを変調するように構成された処理ユニットと
    を備える、組織を処置するためのシステム。
27. 前記顎アセンブリーの前記パラメータが、目標締め付け力である、請求項26に記載のシステム。
28. 前記顎アセンブリーの前記パラメータが、前記電気外科エネルギー源からの電気外科エネルギーの周波数または電流である、請求項26または27に記載のシステム。
29. 前記組織が、検査のために前記第1の顎部材と前記第2の顎部材との間で圧縮される、請求項26から28のいずれか一項に記載のシステム。
30. 前記センサがカメラである、請求項26から29のいずれか一項に記載のシステム。
31. 前記処理ユニットが、前記第1の顎部材と前記第2の顎部材との間で圧縮された前記組織の組織画像を生成するように構成され、前記組織画像が、前記組織のデバイス認識可能な特徴を含む、請求項30に記載のシステム。
32. 前記組織の前記デバイス認識可能な特徴が、前記第1の顎部材と前記第2の顎部材との間で圧縮された組織の量を含む、請求項31に記載のシステム。
33. 前記組織の前記デバイス認識可能な特徴が、前記第1の顎部材と前記第2の顎部材との間で圧縮された組織の幅を含み、前記組織の幅が、前記顎部材のそれぞれの近位端とそれぞれの遠位端との間で前記顎部材に接触する組織の測定値である、請求項31または32に記載のシステム。
34. 前記組織の前記デバイス認識可能な特徴が、前記第1の顎部材と前記第2の顎部材との間で圧縮された脈管の近似された直径を含む、請求項31から33のいずれか一項に記載のシステム。
35. 前記処理ユニットが、少なくとも1つのプロセッサ回路によって実行されるとき、前記処理ユニットに前記センサを使用して検査動作を実行させる命令を含むメモリ回路を含む、請求項31から34のいずれか一項に記載のシステム。
36. 前記少なくとも1つのプロセッサ回路が、前記組織画像とトレーニング済み機械学習モデルとを使用して、前記第1の顎部材と前記第2の顎部材との間で圧縮された前記組織の接触面積を決定するように構成された画像処理回路を備える、請求項35に記載のシステム。
37. 前記少なくとも1つのプロセッサ回路が、前記組織画像と自動アルゴリズムとを使用して、前記第1の顎部材と前記第2の顎部材との間で圧縮された前記組織の接触面積を決定するように構成された画像処理回路を備える、請求項35または36に記載のシステム。
38. 前記少なくとも1つのプロセッサ回路が、前記組織画像とトレーニング済み機械学習モデルとを使用して、前記第1の顎部材の間で圧縮された前記組織内に含まれる少なくとも1つの脈管の断面直径を決定するように構成された画像処理回路を備える、請求項35から37のいずれか一項に記載のシステム。
39. 前記少なくとも1つのプロセッサ回路が、前記組織画像と自動アルゴリズムとを使用して、前記第1の顎部材の間で圧縮された前記組織内に含まれる少なくとも1つの脈管の断面直径を決定するように構成された画像処理回路を備える、請求項35から38のいずれか一項に記載のシステム。
40. 医療デバイスのエンドエフェクタアセンブリーであって、前記エンドエフェクタアセンブリーが、
    第1の顎部材と、
    前記第1の顎部材に枢動可能に結合された第2の顎部材と
    を含む顎アセンブリーを備え、
    前記顎アセンブリーが、前記第1および第2の顎部材が互いに離間された第1の位置と、前記第1および第2の顎部材が互いにより近くに配置された第2の位置との間で移動可能であり、
    前記第1および第2の顎部材のうちの少なくとも1つが、電気外科エネルギー源に接続するように適合された、
    エンドエフェクタアセンブリーと、
    前記第1の顎部材と前記第2の顎部材との間で圧縮された組織を検査するように構成されたセンサと、
    前記センサから画像データを受信し、前記画像データを使用して前記顎アセンブリーの目標締め付け力を決定するように構成された処理ユニットと
    を備える、組織を処置するためのシステム。
41. イメージングセンサを介して、人間または動物の被験体の内部の場所からイメージング情報を受信するステップと、
    前記イメージング情報に基づいて、前記被験体の内部の前記場所またはその近くにおける構造または他の特性を決定するステップと、
    前記イメージング情報に少なくとも部分的に基づいて、パラメータまたはアルゴリズムを調整するステップであって、前記パラメータまたは前記アルゴリズムが、組織治療出力を制御する、ステップと、
    前記組織治療出力を介して、前記被験体の内部の前記場所における組織に組織治療を適用するステップと
    を含む、組織を処置するための方法。
42. 前記イメージングセンサがカメラを含む、請求項41に記載の方法。
43. パラメータまたはアルゴリズムを調整するステップが、封止、焼灼、または切断のうちの少なくとも1つのために、前記イメージング情報に少なくとも部分的に基づいて、エンドエフェクタの顎アセンブリーの目標締め付け力を調整するステップを含む、請求項41または42に記載の方法。
44. パラメータまたはアルゴリズムを調整するステップが、前記イメージング情報に少なくとも部分的に基づいて、電気外科エネルギー信号を調整するステップを含む、請求項41から43のいずれか一項に記載の方法。
45. 医療デバイスのエンドエフェクタアセンブリーを、
    前記エンドエフェクタアセンブリーの第1および第2の顎部材が互いから離間された第1の位置と、
    前記第1および第2の顎部材が互いにより近くに配置された第2の位置と
    の間で関節運動させるステップと、
    前記エンドエフェクタアセンブリーの前記第1および第2の顎部材の間の組織を圧縮するステップと、
    電気外科エネルギー源を使用して、前記第1および第2の顎部材のうちの少なくとも1つにエネルギーを与えるステップと、
    センサを使用して、前記圧縮された組織を検査するステップと、
    前記センサからの画像データを使用して、前記エンドエフェクタアセンブリーの目標締め付け力を決定するステップと
    を含む、組織を処置するための方法。
46. 前記センサがカメラである、請求項45に記載の方法。
47. 前記センサからの画像データを使用して前記エンドエフェクタアセンブリーの目標締め付け力を決定するステップが、前記組織のデバイス認識可能な特徴を含む組織画像を生成するステップを含む、請求項46に記載の方法。
48. 前記組織の前記デバイス認識可能な特徴が、前記第1の顎部材と前記第2の顎部材との間で圧縮された組織の量を含む、請求項47に記載の方法。
49. 前記組織の前記デバイス認識可能な特徴が、前記第1の顎部材と前記第2の顎部材との間で圧縮された組織の幅を含み、前記組織の幅が、前記顎部材のそれぞれの近位端とそれぞれの遠位端との間で前記顎部材に接触する組織の測定値である、請求項48に記載の方法。

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