JP4815054B2 - 信頼基準システムを利用しない画像指図式ロボット整形外科処置手順を実施するシステムおよび方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
（発明の背景）
（１．発明の分野）
本発明は一般に、外科手術法および外科手術システムに関するものである。より具体的に、本発明は、長い骨の少なくとも部分的画像を表示しているデータセットをロボット座標系に変換することにより、ロボットで操作された外科手術器具の位置を手術前の画像と整合させる方法およびシステムに関連している。
【０００２】
神経外科手術処置手順、腹腔鏡検査処置手順、整形外科処置手順などの多数の医療処置手順について支援を行うためのロボットシステムが提案されている。特定の処置手順の詳細は広範にまちまちであるが、多数のかかる処置手順が、手術を施される領域の手術前画像をまず第一に獲得し、続いて手術前画像についての情報に基づいて医療器具をロボット制御することに依存している。この処置手順は、通常は外科手術向けであるが、診断用にもなり得る。このように、手術前の画像（通常は、従来型の画像化技術により獲得されるディジタルデータセットの形式である）をロボットにより採用される座標系に変換する必要が存在している。このように、ロボットは、患者の現実の解剖を表示している画像データセットに基づいて外科手術器具を操舵することができる。
【０００３】
本発明にとっての特定の関心事のうちでも、ロボット支援による股関節全体の置換手術は、通常はコンピュータ断層撮影（ＣＴ）によって大腿骨をまず画像化し、大腿骨を表示しているディジタル骨画像データセットを生成することにより実施される。次に、大腿骨内移植片の選択と位置決めとが、Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｓｕｒｇｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｉｎｃ．，Ｓａｃｒａｍｅｎｔｏ，Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ（本発明の譲受人）が開発したＯＲＴＨＯＤＯＣTM術前プラニング用ワークステーションのようなコンピュータワークステーションでプラニングされる。医者がワークステーションで移植片設置のプラニングを完了すると、画像データ（患者の解剖組織）と移植片の計画上の位置決め処理の両方を含むディジタルデータセットが生成される。次いで、Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｓｕｒｇｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓが開発したＲＯＢＯＤＯＣTM外科手術ロボットシステムのような、外科手術を実施することを目的とするコンピュータ制御のロボットシステムにこのデータセットを伝送することが必要である。
【０００４】
成功する股関節置換手術は、特にセメントを使用しない移植片を採用する場合には、大腿骨の基端（上端）内に移植片を受容するための空洞を極めて高精度に作成することに依存する。計画上の空洞設置位置からの逸脱が±１ｍｍより少ないのが望ましい。かかる精度を達成する際の重要な要件は、骨の画像データセットと外科手術ロボットの座標系との間の厳密な整合である。
【０００５】
ロボット座標系内の画像整合は、全股関節置換処置手順や膝関節置換処置手順における大腿骨などの、手術が施される患者の肉体部位の物理的位置と、肉体特性を表示するディジタル骨画像セットと、ロボット座標系との間の相関関係を必要とする。肉体部分に関する或る画像化された特性部にロボットの操作アームの端部にあるプローブを物理的に接触させることによって骨画像データセットを肉体特性部の現実の位置とロボット座標空間内で整合させることにより、上述のような相関関係を達成することができる。従って、ロボット制御装置により得られる情報がここで使用されて、画像を固定した大腿骨などの現実の肉体部位とロボットの作動空間内で整合させることができる。
【０００６】
本発明の先行技術では、ＲＯＢＯＤＯＣTM外科手術ロボットシステムは、大腿骨の末梢端（下端）の１対の金属ピンと骨の基端の付加的な金属ピンとの外科手術移植に依存していた。これらのピンは、通常は基準マーカーと称するが、骨のＣＴ画像では容易に明らかとなり、従って、操作アーム上に搭載されたプローブをピンの各々に係合させることにより、骨画像をロボット座標空間と整合させるのに信頼することができる。かかる整合はＴａｙｌｏｒほか著（１９９４年刊）のＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｒｏｂｏｔｉｃｓ Ａｕｔｏｍａｔ．１０：２６１−２７５に詳細に記載されている。
【０００７】
高度の精度と厳密さを達成することが可能であるが、マーカーピンを移植する必要性のために患者は相当な手術性外傷を受ける。このため、基準マーカーピンの移植を一切排除して、骨の画像データセットをロボット座標系と整合させるシステムを設けることが望ましい。基準マーカーピンの排除は処置手順全体の経費を削減すること、治療の全体的な複雑さを減じること、それにより、患者へのリスクを減じることなど、無数の利点を提供する。１つの現行の外科手術処置手順を排除することにより、手術後の苦痛と不快感が実質的に低減される。
【０００８】
基準マーカーピンを排除することの別な利点は、以下に記すように、末梢方向の固定が改善される点である。現在のところ、大腿骨末梢部は膝関節より下の下肢を固定することにより普通は安定する。基準マーカーを使用している場合には、外科手術期間中に外科医がマーカーピンに接近する必要があるので、膝関節より下の下肢の固定が必要である。膝関節を固定するこの方法は最適ではなく、というのも、大腿骨が比較的可動性である膝関節の反対側に位置していて、大腿骨がうまく安定されないからである。基準マーカーピンを排除することによって、大腿骨末梢部は膝関節を直接固定することにより固着状態にすることができる。
【０００９】
基準マーカーピンを排除する更なる利点は、骨のコンピュータ断層撮影画像が、外科手術の前の都合のよい時に、すなわち、外科手術の数ヶ月前にでも撮像することができる点である。比較すると、基準マーカーピンが使用された場合には、ピンが装着されてからほんのわずかの後に、コンピュータ断層撮影画像を撮ることが必要である。従って、本発明の先行技術では、ピン移植と、骨のコンピュータ断層撮影画像化処理と、ロボット外科手術とを比較的短い時間枠内に全部一緒に受けることが必要となるのが普通であった。
【００１０】
後で説明するように、本発明は、事前挿入された基準マーカーピンの使用が排除された、骨の画像をロボット座標系に整合させるシステムを提供することにより、先行技術の無数の欠陥を克服している。
【００１１】
（２．背景技術の説明）
ＯＲＴＨＯＤＯＣTM手術前プラニング用ワークステーションとＲＯＢＯＤＯＣTMロボット外科手術システムとが後述する多数の引例に記載されており、すなわち、（１）Ｐ． Ｋａｚａｎｚｉｄｅｓ、Ｊ． Ｚｕｈａｒｓ、Ｂ． Ｄ． Ｍｉｔｔｅｌｓｔａｄｔ、Ｒ． Ｈ． Ｔａｙｌｏｒ共著、「外科手術ロボットのための力検知と力制御（Ｆｏｒｃｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ ｆｏｒ ａ Ｓｕｒｇｉｃａｌ Ｒｏｂｏｔ）」ＩＥＥＥロボットおよび自動制御学会紀要（Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ．ｏｎ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ＆ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ）６１２頁から６１６頁、１９９２年５月フランス国ニース開催、（２）Ｐ． Ｋａｚａｎｚｉｄｅｓ、Ｊ． Ｚｕｈａｒｓ、Ｂ． Ｄ． Ｍｉｔｔｅｌｓｔａｄｔ、Ｂ． Ｗｉｌｌｉａｍｓｏｎ、Ｐ． Ｃａｉｎ、Ｆ． Ｓｍｉｔｈ、Ｌ． Ｒｏｓｅ、Ｂ． Ｍｕｓｔｉｓ共著、「外科手術用ロボットの構造（Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ ｏｆ ａ Ｓｕｒｇｉｃａｌ Ｒｏｂｏｔ）」ＩＥＥＥシステム、人間、自動制御学会議紀要（Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ．ｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｍａｎ，ａｎｄ Ｃｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓ）１６２４頁から１６２９頁、１９９２年１０月イリノイ州シカゴ開催、（３）Ｈ． Ａ． Ｐａｕｌ、Ｗ． Ｌ． Ｂａｒｇａｒ、Ｂ． Ｍｉｔｔｅｌｓｔａｄｔ、Ｂ． Ｍｕｓｉｔｓ、Ｒ． Ｈ． Ｔａｙｌｏｒ、Ｐ． Ｋａｚａｎｚｉｄｅｓ、Ｊ． Ｚｕｈａｒｓ、Ｂ． Ｗｉｌｌｉａｍｓｏｎ、Ｗ． Ｈａｎｓｏｎ共著、「セメント未使用の全股関節形成術のための外科手術用ロボットの開発（Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ａ Ｓｕｒｇｉｃａｌ Ｒｏｂｏｔ Ｆｏｒ Ｃｅｍｅｎｔｌｅｓｓ Ｔｏｔａｌ Ｈｉｐ Ａｒｔｈｒｏｐｌａｓｔｙ）」、臨床整形外科学（Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｏｒｔｈｏｐａｅｄｉｃｓ）２８５巻５７頁から６６頁、１９９２年１２月刊、（４）Ｐ． Ｋａｚａｎｚｉｄｅｓ、Ｂ． Ｄ． Ｍｉｔｔｅｌｓｔａｄｔ、Ｊ． Ｚｕｈａｒｓ、Ｐ． Ｃａｉｎ、Ｈ． Ａ． Ｐａｕｌ共著、「外科手術用ロボットと産業用ロボット：比較と事例研究（Ｓｕｒｇｉｃａｌ ａｎｄ Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ｒｏｂｏｔｓ：Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ａｎｄ Ｃａｓｅ Ｓｔｕｄｙ）」、国際ロボットおよび視角自動化会議紀要（Ｐｒｏｃ．Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｒｏｂｏｔｓ ａｎｄ Ｖｉｓｉｏｎ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ）１０１９頁から１０２６頁、１９９３年４月ミシガン州デトロイト開催、（５）Ｂ． Ｍｉｔｔｅｌｓｔａｄｔ、Ｐ． Ｋａｚａｎｚｉｄｅｓ、Ｊ． Ｚｕｈａｒｓ、Ｂ． Ｗｉｌｌｉａｍｓｏｎ、Ｒ． Ｐｅｔｔｉｔ、Ｐ． Ｃａｉｎ、Ｄ． Ｋｌｏｔｈ、Ｌ． Ｒｏｓｅ、Ｂ． Ｍｕｓｉｔｓ共著、「セメント未使用の全股関節置換のための外科手術用ロボットの開発（Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ａ ｓｕｒｇｉｃａｌ ｒｏｂｏｔ ｆｏｒ ｃｅｍｅｎｔｌｅｓｓ ｔｏｔａｌ ｈｉｐ ｒｅｐｌａｃｅｍｅｎｔ）」、ロボチカ（Ｒｏｂｏｔｉｃａ）１１巻５５３頁から５６０頁、１９９３年刊、（６）Ｂ． Ｍｉｔｔｅｌｓｔａｄｔ、Ｐ． Ｋａｚａｎｚｉｄｅｓ、Ｊ． Ｚｕｈａｒｓ、Ｐ． Ｃａｉｎ、Ｂ． Ｗｉｌｌｉａｍｓｏｎ共著、「ロボット外科手術：予測不可能な環境で予測可能な結果を達成すること（Ｒｏｂｏｔｉｃ ｓｕｒｇｅｒｙ：Ａｃｈｉｅｖｉｎｇ ｐｒｅｄｉｃｔａｂｌｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｉｎ ａｎ ｕｎｐｒｅｄｉｃｔａｂｌｅ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ）」、第６回上級ロボット工学国際会議紀要（Ｐｒｏｃ．Ｓｉｘｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ）３６７頁から３７２頁、１９９３年１１月東京開催、（７）Ｐ． Ｃａｉｎ、Ｐ． Ｋａｚａｎｚｉｄｅｓ、Ｊ． Ｚｕｈａｒｓ、Ｂ． Ｍｉｔｔｅｌｓｔａｄｔ、Ｈ． Ｐａｕｌ共著、「外科手術用ロボットの安全配慮（Ｓａｆｅｔｙ Ｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎ ｉｎ ａ Ｓｕｒｇｉｃａｌ Ｒｏｂｏｔ）」、生体医療科学器械研究（Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｔｉｏｎ）２９巻２９１頁から２９４頁、１９９３年４月テキサス州サンアントニオ開催、（８）Ｂ． Ｄ． Ｍｉｔｔｅｌｓｔａｄｔ、Ｐ． Ｋａｚａｎｚｉｄｅｓ、Ｊ． Ｚｕｈａｒｓ、Ｂ． Ｗｉｌｌｉａｍｓｏｎ、Ｐ． Ｃａｉｎ、Ｆ． Ｓｍｉｔｈ、Ｗ． Ｂａｒｇａｒ共著、「プロトタイプから人体臨床用途までの外科手術用ロボットの進化（Ｔｈｅ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ｏｆ Ａ Ｓｕｒｇｉｃａｌ Ｒｏｂｏｔ Ｆｒｏｍ Ｐｒｏｔｏｔｙｐｅ ｔｏ Ｈｕｍａｎ Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｕｓｅ）」、第１回医療用ロボットおよびコンピュータ支援による外科手術についての国際会議紀要（Ｐｒｏｃ．Ｆｉｒｓｔ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｓｓｉｓｔｅｄ Ｓｕｒｇｅｒｙ）１巻３６頁から４１頁、１９９４年９月ペンシルバニア州ピッツバーグ開催。
【００１２】
ロボット外科手術および他の処置手順における画像整合を解説している上記以外の出版物としては以下のものが挙げられる。すなわち、（９）Ｗ． Ｅ． Ｌ． Ｇｒｉｍｓｏｎ、Ｔ． Ｌｏｚａｎｏ−Ｐｅｒｅｚ、Ｗ． Ｍ． Ｗｅｌｌｓ ＩＩＩ、Ｇ． Ｊ． Ｅｔｔｉｎｇｅｒ、Ｓ． Ｊ． Ｗｈｉｔｅ、Ｒ． Ｋｉｋｉｎｉｓ共著、「外科手術における向上した実体視覚化のための自動化された整合（Ａｕｔｏｍａｔｅｄ Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ Ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｉｎ Ｓｕｒｇｅｒｙ）」、医療用ロボットおよびコンピュータ支援による外科手術についての第１回国際会議紀要（Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｆｉｒｓｔ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ Ｃｏｍｕｔｅｒ Ａｓｓｉｓｔｅｄ Ｓｕｒｇｅｒｙ）１巻、セッションＩからＩＩＩ、８２頁から８９頁、１９９５年９月２２日から２４日ペンシルバニア州ピッツバーグ開催、（１０）Ｌ． Ｐ． Ｎｏｌｔｅ、Ｌ． Ｊ． Ｚａｍｏｒａｎｏ、Ｚ． Ｊｉａｎｇ、Ｑ． Ｗａｎｇ、Ｆ． Ｌａｎｇｌｏｔｚ、Ｅ． Ａｒｍ、Ｈ． Ｖｉｓａｒｉｕｓ共著、「コンピュータ支援による脊椎外科手術への新規な取り組み（Ａ Ｎｏｖｅｌ Ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｓｓｉｓｔｅｄ Ｓｐｉｎｅ Ｓｕｒｇｅｒｙ）」、医療用ロボットおよびコンピュータ支援による外科手術についての第１回国際シンポジウム紀要２巻、セッションＩＶ、３２３頁から３２８頁、１９９４年９月２２日から２４日ペンシルベニア州ピッツバーグ開催、（１１）Ｓ． Ｌａｖａｌｌｅｅ、Ｐ． Ｓａｕｔｏｔ、Ｊ． Ｔｒｏｃｃａｚ、Ｐ． Ｃｉｎｑｕｉｎ、Ｐ． Ｍｅｒｌｏｚ共著、「コンピュータ支援による脊椎外科手術：ＣＴデータおよび３次元光学定位器を使用した正確な椎弓根横断ねじ固定のための技術（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｓｓｉｓｔｅｄ Ｓｐｉｎｅ Ｓｕｒｇｅｒｙ： ａ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｆｏｒ ａｃｃｕｒａｔｅ ｔｒａｎｓｐｅｄｉｃｕｌａｒ ｓｃｒｅｗ ｆｉｘａｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ＣＴ ｄａｔａ ａｎｄ ａ ３−Ｄ ｏｐｔｉｃａｌ ｌｏｃａｌｉｚｅｒ）」、医療用ロボット工学とコンピュータ支援による外科手術についての第１回国際会議紀要２巻、セッションＩＶ、３１５頁から３２１頁、１９９４年９月２２日から２４日ペンシルベニア州ピッツバーグ開催、（１２）Ｐ． Ｐｏｔａｍｉａｎｏｓ、Ｂ． Ｌ． Ｄａｖｉｅｓ、Ｒ． Ｄ． Ｈｉｂｂｅｒｄ共著、「鍵穴外科手術方法論と補正のための術中画像化処理ガイダンス（Ｉｎｔｒａ−Ｏｐｅｒａｔｉｖｅ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｇｕｉｄａｎｃｅ Ｆｏｒ Ｋｅｙｈｏｌｅ Ｓｕｒｇｅｒｙ Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）」、医療用ロボット工学とコンピュータ支援による外科手術についての第１回国際シンポジウム紀要１巻、セッションＩからＩＩＩ、９８頁から１０４頁、１９９４年９月２２日から２４日ペンシルベニア州ピッツバーグ開催、（１３）Ｄ． Ａ． Ｓｉｍｏｎ、Ｍ． Ｈｅｂｅｒｔ、Ｔ． Ｋａｎａｄｅ共著、「迅速で正確な内部外科手術用整合のための技術（Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｆｏｒ Ｆａｓｔ ａｎｄ Ａｃｃｕｒａｔｅ Ｉｎｔｒａ−Ｓｕｒｇｉｃａｌ Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）」医療用ロボット工学とコンピュータ支援による外科手術についての第１回国際シンポジウム紀要１巻、セッションＩからＩＩＩ、９０頁から９７頁、１９９５年９月２２日から２４日ペンシルベニア州ピッツバーグ開催、（１４）Ｏ． Ｐｅｒｉａ、Ａ． Ｆｒａｎｃｏｉｓ−Ｊｏｕｂｅｒｔ、Ｓ． Ｌａｖａｌｌｅｅ、Ｇ． Ｃｈａｍｐｌｅｂｏｕｘ、Ｐ． Ｃｉｎｑｕｉｎ、Ｓ． Ｇｒａｎｄ共著、「癲癇または腫瘍に罹った患者のＳＰＥＣＴ脳画像およびＭＲ脳画像の正確な整合（Ａｃｃｕｒａｔｅ Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ ｏｆ ＳＰＥＣＴ ａｎｄ ＭＲ ｂｒａｉｎ ｉｍａｇｅｓ ｏｆ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｓｕｆｆｅｒｉｎｇ ｆｒｏｍ ｅｐｉｌｅｐｓｙ ｏｒ ｔｕｍｏｒ）」、医療用ロボット工学とコンピュータ支援による外科手術についての第１回国際シンポジウムの紀要２巻、セッションＩＶ、５８頁から６２頁、１９９５年９月２２日から２４日ペンシルベニア州ピッツバーグ開催、（１５）Ｊ． Ｔ． Ｌｅａ、Ｄ． Ｗａｔｋｉｎｓ、Ａ． Ｍｉｌｌｓ、Ｍ． Ａ． Ｐｅｓｈｋｉｎ、Ｔ． Ｃ． Ｋｉｅｎｚｌｅ ＩＩＩ、Ｄ． Ｓ． Ｓｔｕｌｂｅｒｇ共著、「ロボット支援型整形外科手術のための整合および固定（Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｉｍｍｏｂｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｒｏｂｏｔ−Ａｓｓｉｓｔｅｄ Ｏｒｔｈｏｐａｅｄｉｃ Ｓｕｒｇｅｒｙ）」医療用ロボット工学とコンピュータ支援による外科手術についての第１回国際シンポジウムの紀要１巻、セッションＩからＩＩＩ、６３頁から６８頁、１９９５年９月２２日から２４日ペンシルベニア州ピッツバーグ開催、（１６）Ｔ． Ａｕｌｔ、Ｍ． Ｗ． Ｓｉｅｇｅｌ共著、「超音波画像化処理を利用した枠の無い患者整合（Ｆｒａｍｅｌｅｓｓ Ｐａｔｉｅｎｔ Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ Ｕｓｉｎｇ Ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃ Ｉｍａｇｉｎｇ）」、医療用ロボット工学とコンピュータ支援による外科手術についての第１回国際シンポジウム紀要１巻、セッションＩからＩＩＩ、７４頁から８１頁、１９９５年９月２２日から２４日ペンシルベニア州ピッツバーグ開催、（１７）Ｇ． Ｃｈａｍｐｌｅｂｏｕｘ、Ｓ． Ｌａｖａｌｌｅｅ、Ｐ． Ｃｉｎｑｕｉｎ共著、「Ｘ線セラピー治療プラニングのための光学成形挿入物（Ａｎ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｎｆｏｒｍｅｒ ｆｏｒ Ｒａｄｉｏｔｈｅｒａｐｙ Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ Ｐｌａｎｎｉｎｇ）」、医療用ロボット工学とコンピュータ支援による外科手術についての第１回国際シンポジウム１巻、セッションＩからＩＩＩ、６９頁から７３頁、１９９５年９月２２日から２４日ペンシルベニア州ピッツバーグ開催。
【００１３】
基準移植片を利用した画像整合を目的とした多様なシステムが以下のアレン（Ａｌｌｅｎ）に付与された米国特許に記載されている。すなわち、米国特許第４，９９１，５７９号、第４，９４５，９１４号、第５，０９４，２４１号、第５，１１９，８１７号、第５，０９７，８３９号、第５，１４２，９３０号、第５，２１１，１６４号、第５，２３０，３３８号、第５，２２２，４９９号、第５，３９７，３２９号である。
【００１４】
ロボットによる支援を受けた外科手術を実施するためのシステムおよび方法が米国特許第５，０８６，４０１号に記載されている。コンピュータ支援による画像処理とプローブ追跡システムが米国特許第５，３８３，４５４号、第５，１９８，８７７号、ＷＯ９１／０７７２６号に記載されている。本件出願と同一譲受人に譲渡された同時係属中の最近特許を認可された出願連続番号第０８／５２６，８２６号は、大腿骨の骨髄管内部でロボットプローブを整列させることにより、骨の画像をロボット座標系に変換する方法およびシステムを記載している。特許出願連続番号第０９／０２２，６４３号は、これも本件出願の譲受人に譲渡されたのだが、ロボット座標系と、画像データセット、すなわち、（１）骨に沿って軸線方向に間隔を設けた２つの位置座標および（２）２つの位置座標のうちの少なくとも一方を通過する方向ベクトルとの間の整合処理に基づいて、骨の画像をロボット座標系に変換する方法およびシステムを記載している。
【００１５】
（発明の要旨）
本発明によれば、骨の画像を座標系と整合させるための改良された方法、システム、および、装置が提供されるが、ここでは、骨自体は座標系で固定され、座標系は通常は、股関節置換外科手術、膝関節置換外科手術、長骨切断術などのような外科手術処置手順を実施するために使用されるタイプのロボット座標系である。改良した発明は基準マーカーピンの使用を回避するとともに、骨の画像データセットを以下のようなロボット座標系と整合させる工程を含んでいる。第１に、骨の画像データセットは、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナーなどの従来型スキャナーにより得られる、骨の画像などに多様な画像処理アルゴリズムを適用することによって生成される。次いで連接可動ディジタイザーアームを使用して、骨の上の複数の表面定位位置を表示する座標を含んでいるディジタル化された骨のデータセットを生成する（ディジタル化された骨のデータセットは、後述のように、ロボット座標系で生成される）。代替例として、ディジタル化されたデータセットは、ロボットアーム自体により生成することができる。次に、骨の画像データセットの座標をディジタル化された骨のデータセットの対応する座標と適合させることによって、好ましくは、最小自乗最適適合技術によって、骨の画像データセットがロボット座標系に変換される。ディジタイザーアームがディジタル化された骨のデータセットをロボット座標系に生成するには、骨ディジタイザーアームの座標系が、後述のような多様な技術を利用して、ロボット座標系と予備整合されるのが好ましい。
【００１６】
本発明の重要な利点は、外科手術の前に、骨に装着された基準マーカーピンを除去することである。
【００１７】
骨の画像は普通はコンピュータ断層撮影（ＣＴ）、ディジタルＸ線撮影などにより得られる。次に、骨のデータ画像データセットが既に獲得された骨の画像から生成されて、骨の表面の幾何学的座標モデルを表示する。多様な画像処理法は、ファセット図示表示など、一般化された骨の表面モデルを生成することができる。可能な限り最良の精度を得るには、骨の画像データセットが極めて高い分解能（すなわち、極めて小さいファセット）を有していなければならないのが好ましい。しかし、かかる高分解能を達成することは実施面での困難さをもたらし、というのも、骨の表面全体が高分解能へとモデル化された場合には、モデル自体が極端に大きくなり、この骨の画像モデルをロボット座標系に変換する時に、扱いにくい計算を生じことになる。このような計算は外科手術期間中に完了されねばならないので、モデルを最小限に抑えるのが望ましい。従って、興味の対象である十分に規定された領域内に在る（特に、骨の末梢端と基端に在る）骨の表面がより高度な分解能までモデル化されるのが好ましい。
【００１８】
骨の画像から生成された骨の画像データセットは、骨の外側表面のみを表示しているデータを含んでいるのが好ましい。これは、モデルデータセットの寸法を減じるのに役立てるためと、変換計算の粗性（ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ）を増大させるのを助けるためと、両方の目的で達成される。その代わりに骨の内側表面と外側表面の両方が骨の画像データセットに含まれている場合にはまた、骨の画像データセットのロボット座標系への最適変換を判定する際に不正確さを発生することがある。従って、コンピュータ断層撮影の骨の画像から骨の画像データセットを生成する時には、データセットに含まれるべき骨の組織とデータセットに含まれるべきではない周囲の軟組織との間で容易に区別立てすることができるように、対話型限界機能を利用するのが好ましい。それにより、骨表面上の手術定位または他の興味の対象となる定位の選択的高分解能表示を容易に生成することができる。
【００１９】
上述のように、骨の全表面にわたる高分解能の必要性を回避することにより、データセットの寸法を幾分最小化することが可能である。従って、それゆえに、骨の画像データセット自体は計算が厄介になる程には大きくならずに、非常に正確な座標系変換が達成され得る。そのため、非常に高速の応答、すなわち、ほぼ実時間の応答が外科手術期間中に可能となる。
【００２０】
骨の画像から骨の画像データセットを生成する前に、それと同時に、或いは、その後で、本文で後述される多様な技術を利用して、固定した基端と自由運動する末梢端とを有しているのが好ましい連接型骨ディジタイザーアームがロボット座標系と予備整合される。その整合の後で、骨ディジタイザーアームは以下のようなディジタル化された骨のデータセットを生成するために使用される。まず骨がロボット座標系内で固定されてから、ディジタイザーアームの自由可動末梢端が骨の上の複数の異なる定位で骨表面に接触するように移動させられる。これら表面定位の各々の位置がこれにより判定され、記録されることにより、ディジタル化された骨のデータセットを形成する。骨ディジタイザーアームがロボット座標系と予備整合されるので、ディジタル化された骨のデータセットもロボット座標系に存在するようになる。
【００２１】
代替例として、ディジタル化された骨のデータセットは、外科手術ロボットアーム自体を利用して収集することが可能である。本発明のこの局面では、外科手術ロボットアームの自由可動末梢端が骨の上の複数の異なる定位で骨表面と接触するように動かされる。それにより、これら表面定位の各々の位置が判定され、記録されることにより、ディジタル化された骨のデータセットを形成する。
【００２２】
本発明の代替の局面では、超音波システムまたはレーザシステムのような非接触型ディジタル化装置を使用して、ディジタル化された骨のデータセットを生成することが可能である。本発明のこの局面では、超音波システムまたはレーザシステムが、骨の表面上の複数の定位の位置を検知および記録するために使用される。
【００２３】
ディジタル化された骨のデータセットは（これは、前述のように骨の表面上の多様な定位にディジタイザーアームの自由可動端を接触させることにより生成されるのが好ましいが）、骨の末梢端と基端とにデータ点を有しているように生成されるのが好ましい。従って、骨の末梢端と基端とにおいて、ディジタル化された骨のデータセットが選択的により詳細にされる。骨の両端におけるディジタル化された骨データセットのかかるより高いデータ分解能は、骨の中央部に沿った点と比較して、骨の両端付近のより多数の点における骨の表面とディジタイザーアームを接触させることにより達成される。
【００２４】
このように、ディジタル化された骨のデータセットの座標データ点が骨の画像データセットの高分解能領域に対応し、これにより、最適変換計算を確実にする。骨の両端のみにおけるデータ点を含むようにディジタル化された骨のデータセットを生成することの付加的な利点は、それが故に、表面データ点を得るために骨の中間各部に外科手術上の接近を行う必要がなくなる点である。こうして、患者に対する外科手術的外傷が実質的に低減される。
【００２５】
本発明の好ましい局面では、ディジタイザーアームは、関節ごとに高分解能位置センサーを有している連接連結装置を備えている。ディジタイザーアームの基端は、ロボット座標系の分かっている定位に固定状態のまま留まる。埋設型プロセッサおよび適切なソフトウエアを利用すると、ディジタイザーアームが、その基部と相対的にその末梢先端部の位置の正確な測定値を生成することが可能となる。ディジタル化された骨のデータセットを生成する時に、ディジタイザーアームの末梢端に無菌プローブが先端に取付けられるのも同様に好ましい。しかしながら、本発明のディジタル化された骨のデータセットを生成するためのシステムは連接連結装置には限定されないものと理解するべきである。例えば、連接ディジタイザーアームと比較すると、ディジタル化された骨のデータセットは光学センサー（Ｎｏｒｔｈｅｒｎ Ｄｅｇｉｔａｌ ｏｆ Ｗａｔｅｒｌｏｏ（Ｏｎｔａｒｉｏ，Ｃａｎａｄａ）により製造されているＯＰＴＯＴＲＡＣＫTMなどの）、超音波、または、レーザーにより生成することができる。
【００２６】
先に述べたように、ディジタル化されたデータセットは、ディジタイザーアームにより判定されたように、ロボット座標系における骨の表面上の複数の点の定位を表示している。大腿骨の事例では、ディジタル化された骨データセットは、大腿骨の末梢端上の内横面定位、前面定位、外横面定位と、大腿骨の頚部付近の点などの、大腿骨の基端の複数の表面定位点と、大腿骨の頂部基端の点とを含んでいるのが好ましい。このような多様は表面定位点から、末梢端座標と基端座標とが大腿骨について算出され得る。
【００２７】
生成されたディジタル化骨データセットはそれ自体が標準の骨画像表面モデルとの比較により検証され得る。特に、骨の画像データセットの多様な表面定位を表示する座標は標準の骨画像座標モデル（すなわち、標準の骨形状モデル）と比較されて、かかる表面定位の間の空間関係の変化が予測された公差の範囲内にあるかどうかを判定することができる。ディジタル化された骨のデータセットの座標が標準の骨モデル形状から予測された公差を超過している場合には（従って、奇妙な形状の骨を表示するデータを示している場合は）、これはディジタル化された骨のデータセットの座標点の初期収集の誤差を暗示するものと受け取られ、ユーザはディジタイザーアームの末梢端を骨の表面上の多様な好ましい定位に再度接触することによって、ディジタル化された骨のデータセットを生成し直すように促されるようにする。
【００２８】
骨の画像データセット（ロボット座標系には存在していない）を生成した後と、ディジタル化された骨のデータセット（ロボット座標系に存在している）を生成した後で、本発明は、骨の画像データセットの座標とディジタル化された骨のデータセットの対応する座標との間の最適適合計算を実施することにより、骨の画像データセットをロボット座標系に変換するためのシステムを提供する。特に、ディジタイザーアームデータセットの多様な表面定位座標が使用されて、骨の画像データセットの座標とディジタル化された骨のデータセットの対応する座標との間の距離の二乗の和を最小限にすることを含んでいるのが好ましい最適適合計算により、骨の画像をロボット座標システムに変換する。特に、骨の画像データセット（剛性体として処理される）の座標とディジタル化された骨のデータセット（同様に剛性体として処理される）の座標との間の距離が最小限にされる。最適適合処置手順は、骨の端部の相対位置と、ディジタル化された骨のデータセットから算出されるようなものと比較して骨の画像データセットから算出されるような骨の末梢部重心および基部重心の相対位置との最初の比較を利用し得るようにするのが好ましい対話型計算として実施されるのが好ましい。次に、外科手術ロボットアームで粉砕除去されるべき骨の領域を表す「切除空洞」座標システムの位置および配向は、変換された骨の画像データセット上に重畳することが可能であり、それにより、骨に相対的な外科手術用ロボットアームの位置を確立し、制御できるようにしている。
【００２９】
最適適合計算自体は、変換された骨の画像データセットの座標とディジタル化された骨のデータセットの座標との間の平均距離を判定する等の多数の異なる技術により検証され得る。代替例として、ディジタル化された骨のデータセットの対応する座標から離れた限界距離よりも長い変換された骨の画像データセットの座標の数を判定することにより、検証を達成することができる。最後に、変換された骨の画像データセットの最も遠い座標からの距離をそれと対応する座標のディジタル化された骨のデータセットにおける位置と比較することにより、検証を達成することも可能である。
【００３０】
本発明の別な局面では、骨ディジタイザーアームが、下記のように、ロボット座標系に予備整合される。ディジタイザーアーム試験データセットが生成されると、データセットはディジタイザーアームにより測定されたような、試験取付け具上の複数の試験構造体の位置を含んでいる。次にディジタイザーアームの測定精度を検証するために、このディジタイザーアーム試験データセットが試験取付け具上の試験構造体の現実の予備測定された位置と比較される。同様の処置手順が同一試験取付け具を備えた外科用ロボットアームを利用して実行される。特に、まず試験取付け具上の複数の試験構造体の各々の位置を含む外科手術用ロボットアーム試験データセットを、ここでロボットアームにより測定されたように生成することにより、外科用ロボットアームがロボット座標系と整合される。次に、前と同様に外科手術用ロボットアームの測定精度を検証するために、ロボットアーム試験データセットが試験取付け具上の試験構造の現実の予備測定された位置と比較される。
【００３１】
固定的な１セットの座標に関連して骨ディジタイザーアームと外科手術用ロボットアームの両方の測定精度を決定した後では、骨ディジタイザーアームと外科手術用ロボットアームとの間で変換関係を直接的に生成することが可能となる。従って、次には、骨ディジタイザーアームにより最初に供与される位置情報に基づいて、外科手術用ロボットアームが骨に手術を施す時に、該アームを誘導することが可能となるが、この時、ディジタイザーアームと外科手術用ロボットアームの両方が同一ロボット座標系と整合される。
【００３２】
従って、上述の方法のいずれかにより得られた変換画像データセットの情報に基づいて、外科手術用ロボットアームを位置決めすることにより、股関節置換外科手術を実施することができる。外科手術用ロボットアームは手術前プランに従って位置決めされ、そこに装着されたロボットカッターが作動され、操作されて、股関節補綴を受容するための大腿骨中の空洞を設ける。この股関節補綴は一般に従来型の態様で空洞内に移植される。
【００３３】
本発明は、ロボット座標系内にカッターを位置決めするプログラミング可能な制御装置を備えた改良型ロボットシステムを更に提供する。長い骨の画像を表示する骨の画像データセットがロボット座標系に変換されて、制御装置が所定の手術プランに従ってカッターを位置決めできるようにする。
【００３４】
本発明は、上述のタイプのロボットシステムのための制御装置プログラムを更に備えている。制御装置プログラムは、骨の画像データセットの座標とディジタル化された骨のデータセットの対応する座標との間の最適適合計算を実施する触知できる媒体で具現化された指示アルゴリズムを含んでいる。アルゴリズム自体は、ディスク、読み出し専用リーメモリ、ランダムアクセスメモリ、フラッシュメモリ、テープ、ＣＤ−ＲＯＭなどの制御装置やコンピュータをプログラミングするために使用されるタイプの任意の従来型の媒体で具体化することが可能である。
【００３５】
任意で、本発明の更なる局面では、付加的な位置決めマーカーを骨に直接装着し、それにより、外科手術期間中に骨の運動が継続的に、または、周期的に監視され、補正され得るようにすることが可能となるが、この時、これら任意の位置決めマーカーの位置は骨ディジタイザーアームにより経時的に監視されている。
【００３６】
本発明の方法、システム、および、装置は、これらが、座標系で固定されている時には、骨の画像データセットの現実の骨の位置への極めて正確な整合を提供するので、特に有利である。かかる精微な公差は、非常に良好な初期的な機械的安定性および卓越した組織内殖性を伴った股関節移植片の位置決めを可能にしている。
【００３７】
（好ましい実施態様の説明）
本発明は、長い骨の画像をシステム座標空間内で固定された長い骨自体と整合させることを意図している。画像化され、整合され得る長い骨としては、大腿骨、脛骨、上腕骨、尺骨、橈骨が挙げられる。かかる長い骨の画像整合は、関節置換のようなロボット外科手術処置手順と関連して、全股関節置換、膝関節置換、長い骨切断術などの特殊処置手順と関連して、特に有用となる。全股関節置換外科手術を実施することを意図したロボットシステム内で大腿骨の画像データセットを変換する具体的な方法、システム、装置が後述されるが、かかる説明は本発明の範囲を限定することを意図してはいない。
【００３８】
本発明は、上述の処置手順のいずれかを実施すること、または、支援することを意図したロボットシステムを典型例とするシステム座標空間に長い骨の幾何学的形状を表示する骨の画像データセットを変換する方法、システム、装置を提供する。しかしながら、本発明は、かかるロボット処置手順に限定されず、また、手動外科手術処置手順、診断処置手順、および、手術空間のような現実の座標空間内で長い骨の事前獲得された画像を整列させることが必要である前記以外の医療処置手順においても等しく有用となる。かかる手動システムおよび手動処置手順は、光学外科手術測定器具、受動電気機械装置などを採用しているコンピュータ支援による外科手術処置手順を含んでいる。このような事例では、本発明の使用は、骨に沿って多数の基準マーカーを事前移植する必要性無しに、かつ／または骨の長さに沿った多数の点で骨に外科手術で接近する必要性無しに、固定した長い骨との高精度の画像整合提供するという点で有利である。
【００３９】
本発明は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）、Ｘ線撮影（ディジタル化されたＸ線画像）、磁気共鳴画像化処理（ＭＲＩ）などの従来の医療画像化技術を利用して、骨の画像をまず獲得することに依存している。通常は、ＣＴ画像化処理およびＸ線撮影画像化処理は、骨の材料の情報を特に精度よく画像化するので好ましい。あらゆる事例で、画像はディジタル形式で得られるか、或いは、ディジタル形式に変換されて、従来のコンピュータ化された画像処理器具およびソフトウエアを利用して、ディジタル操作に好適な骨の画像データセットを生成する。普通は、画像処理器具は、本文後記で一般に制御装置およびプロセッサとして総称される、特にプログラミングされたコンピュータの形式を呈することになる。特に、本発明は、画像自体から直接得られる骨の画像データセットを分析し、操作するための手術前プラニング用ワークステーション（コンピュータ）を利用する。
【００４０】
骨の画像データセットは骨の画像から生成され、骨の外側表面の幾何学的座標モデルを表示している。骨の画像が外科手術の前に得られるのが好ましい場合は、それに一致する結果として生じる骨の画像のデータセットを外科手術の直前にロボット座標系に変換する必要がある。本発明は、外科手術前に骨の上の多様な位置に骨ディジタイザーアームを接触させることにより生成されるような、ロボット座標系における骨の表面位置座標を含むディジタル化された骨のデータセットをまず獲得することに基づいてこの変換を達成するシステムを提供している。次に、後述するように、骨の画像データセットをディジタル化された骨のデータセットの座標に適合させることにより、骨の画像データセットはロボット座標系に変換される。
【００４１】
骨の画像データセットに話を戻すが、この骨の画像データセットの分解能の程度は骨の上の特定位置において、すなわち、好ましくは、骨の末梢端と基端においては遥かに高いのが好ましい。骨の画像データセットは、骨の上の高分解能の好ましい領域をユーザが最初に決定することで、生成することが可能である。代替例として、手術前プラニング用ワークステーションは、特にユーザの介入が無くても、かかる好適な高分解能位置を識別するようにプログラミングすることが可能である。いずれの場合にせよ、骨の画像データセットはその後に、手術システム、または、骨が固定されることになる他のシステムに転送される。
【００４２】
図面を参照すると、股関節置換外科手術のための本発明の方法を実現することができる具体的なシステム１０が図１に例示されている。システム１０は、手術前プラニング用ワークステーション１２と、ＣＡＤモデルデータセット１５の形式の移植設計１４のライブラリーの両方を備えている。骨の画像データセット１６は、ＣＴ骨画像を表示するのが典型的であるが、これが獲得されて、手術前プラニング用ワークステーション１２に転送される。通常は施療を行う外科医か、施療を行う外科医と一緒に作業する助手であるユーザーが、好適な移植片設計を選択し、患者の大腿骨内部に位置決めするように、手術前プラニング用ワークステーションで作業することが可能である。かかる手術前プラニングの詳細が、先に引例に挙げたＯＲＴＨＯＤＯＣTM手術前プラニング用システムに関連する文献にうまく説明されている。
【００４３】
本発明のシステム１０は、ロボット制御装置２２（プログラミング可能なコンピュータの形式のディジタルプロセッサであるのが典型的である）と、オンライン表示スクリーン２４と、ロボット２６とを備えているロボット手術システム２０を更に有している。ロボット手術システム２０の細部が図２に示されている。ロボットは、少なくとも５本の軸を有し、かつ、高精度設置を行う能力があるのが好ましい操作自在な外科手術用ロボットアーム２８を備えた任意の従来型の産業用ロボットであり得る。好適な外科手術用ロボットが、ＳＲ−５４２７−ＩＳＳとモデル指定されたサンキョ−ロボティックス（Ｓａｎｋｙｏ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ）から入手可能である。本発明における用途としては、力センサー３０はアーム２８の末梢端に搭載されており、プローブ３２または外科手術用切断器具（例示していない）の形態の作業体が力センサーに装着され得る。
【００４４】
ロボットシステム２０は、図１に例示されているように、安全プロセッサ４４および実時間監視用コンピュータ４６を更に備えている。力センサー３０、安全プロセッサ４４、実時間モニター４６、骨の運動モニター５０は各々が、操作自在アーム２８の作動体端の位置、滑り量、および、ブロッケージを監視する補助を行っている間に、大腿骨６０が固定装置アセンブリ５２で適所に保持される。これらのパラメータの実時間監視処理は、ロボットシステムが計画されたとおりに作動していることを確実にするのに役立つ。これら監視システムの詳細は、ＲＯＢＯＤＯＣTMロボット外科手術システムを説明している先に引例に挙げた文献に解説されている。
【００４５】
上述のように、本発明は、ロボット座標系に整合される骨ディジタイザアームにより測定されるような、骨の上の多数の表面定位の座標位置を含んでいるディジタル化された骨のデータセットを獲得することに依存している。従って、システム１０は骨ディジタイザーアーム１００を更に供えており、この詳細が図３および図５に最も良好に示されている。後述するように、既に獲得したディジタル化された骨のデータセット１７（ロボット制御装置２２への入力として図１に示されている）は、骨ディジタイザーアーム１００により獲得されて、骨の画像データセット１６をロボット座標系に変換するために使用される。
【００４６】
図３を参照すると、固定装置アセンブリ５２をまず使用して、大腿骨６０の基端６２を固定する。ロボット２６に装着されると、固定装置アセンブリ５２はロボット座標系内で大腿骨６０を固定する。大腿骨６０は、最上部（基部）領域６２と下部（末梢部）領域６４とを備えている。大腿骨骨頭６２と皮質骨６６とに隣接して配置されている骨梁骨６５は、骨の２つの両端の間にほぼ位置している。頚部領域６８は、骨梁骨より上方の大腿骨骨頭の真下に位置している。
【００４７】
骨ディジタイザーアーム１００は、図示のように、固定基端１０２と自由可動末梢端１０４とを有している連接構造体であるのが好ましい。ロボット２６に装着されると、その固定基端１０２がロボット座標系内の分かっている位置で固定状態になる。ディジタイザーアーム１００は、図示のように、接合部１０６、１０８、１１０、１１２、および１１４で接続されている複数のリンク１０１、１０３、１０５、１０７、および１０９から構成されているのが好ましい。高分解能位置センサー１１１、１１３、１１５、１１７、および１１９は、図示のように、柔軟な接合部１０６、１０８、１１０、１１２、および１１４に配置されている。位置センサー１１１、１１３、１１５、１１７、および１１９ならびに適切なソフトウエアとを利用すると、末梢端１０４が多様な位置に移動させられた時に、骨ディジタイザーアーム１００が固定基端１０２に関して、遠位端１０４（および、特に、そこに搭載された無菌の、先端に取付けたプローブリンク１０９）の位置の正確な測定値を生成することができる。図３に概略的に見られるように、柔軟な接合部１０６、１０８、１１０、１１２、１１４を中心とした回転は、多様な接合部が互いに軸線を中心として回転することにより、ディジタイザーアーム１００の末梢端１０４の運動が固定末梢端１０２に相対的な５種の自由度のいずれでも達成することができるようにすることで、達成される。
【００４８】
ディジタル化された骨のデータセット１７は、無菌の、先端に取付けたプローブリンク１０９を骨の表面上の複数の表面定位に接触させることにより生成される一方で、これらの定位を１セットの位置座標として記録する。（これらの定位は、後述するように、図４Ａ、図４Ｂ、図４Ｃ、および図４Ｄで最も良好に見られるような定位８０、８１、８２、８３、８４、８５、８６、８７、８８、８９、９０、９１、９２、９３、９４、９５、９６、および９７を含んでいるのが好ましい）。基端１０２の位置は最初からロボット座標系の分かっている定位に在るので、ディジタル化された骨のデータセット１７の座標の各々の位置はロボット座標系でも判定される。
【００４９】
本発明の代替の局面では、ディジタル化された骨のデータセットはロボットアーム２８により生成される。本発明のこの局面では、外科手術用ロボットアームの可動末梢端は骨の上の複数の異なる定位で骨表面と接触するように移動させられる（ディジタル化された骨のデータセットがディジタイザーアーム１００により生成された上述のアプローチと同様に）。これによりこれら表面定位の各々の位置が判定され、記録されることにより、ディジタル化された骨のデータセットを形成する。
【００５０】
本発明の代替の局面では、超音波システムまたはレーザシステム２７のような非接触ディジタル化装置を使用して、ディジタル化された骨のデータセットを生成することが可能である。本発明のこの局面では、骨の表面上の複数の定位の位置を検知し、記録するために、超音波システムまたはレーザシステムが使用される。
【００５１】
次に、ディジタル化された骨のデータセット１７を含んでいる座標の検出された位置を使用して、後述のように、骨の画像データセット１６をロボット座標系に変換する。概略的に例示するために、また、理解を容易にするために、骨の画像データセット１６が固定大腿骨６０の上方の空間に浮遊している骨の画像として示されているにすぎない。（これは、変換の前には、骨の画像データセット１６の厳密な位置がロボット座標系の範囲内で分かっていないからである）。例示のために、骨の画像データセット１６のロボット座標系への変換は、骨の画像データセット１６を移動させて、その座標が大腿骨６０の上に重畳された状態になるようにする処理に一致していると理解される。
【００５２】
理解を容易にするために、骨の画像データセット１６が大腿骨の全表面形状に一致するものとして示されている。しかしながら、骨の画像データセット１６が骨の両端１６Ａおよび１６Ｂに対応する高分解能データ領域を備えていることしか必要としないのが好ましいことが理解されるべきである。
【００５３】
図４Ａ、図４Ｂ、図４Ｃ、および図４Ｄを参照すると、ディジタル化された骨のデータセット１７を含むように選択された好ましい座標を見ることが可能である。これら好ましい座標は、骨の画像データセット１６における座標位置に対応するように選択される。特に、ディジタル化された骨のデータセット１７の座標位置は、図示のように、全部が大腿骨の両端付近に在るのが好ましい。ディジタル化された骨のデータセット１７の座標位置は、オペレータが無菌の、先端に取付けたプローブリンク１０９を骨６０の表面に定位８０、８１、８２、８３、８４、８５、８６、８７、８８、８９、９０、９１、９２、９３、９４、９５、９６、および９７の各々で手動で接触させることにより収集されるのが好ましい。従って、基端１０２の位置に関連すると、これら定位の各々の位置は、ディジタル化された骨のデータセット１７として識別され、記録される。
【００５４】
図示のように、ディジタル化された骨のデータセット１７は、大腿骨の末梢端６４の内横面定位８０、外横面定位８１、前面定位８２の座標位置を含んでいるのが好ましい。定位８０、８１、および８２から、末梢端重心１５０の位置を計算することが可能である。ディジタル化された骨のデータセット１７は、大腿骨の基端６２の頚部６８の周囲とその付近の複数の表面定位８３から９６の各位置も含んでいるのが好ましい。表面定位８３ないし９２からは、基端重心１５２の位置を計算することができる。更に、大腿骨の頂部端９７の位置もディジタル化された骨のデータセット１７に追加されるのが好ましい。
【００５５】
大腿骨の末梢端６４のデータ点定位８０、８１、８２の収集は、無菌の、先端に取付けたプローブによりリンク１０９の末梢端で柔組織を経皮的に刺し通して達成できるのが好ましい。従って、この態様でデータを収集すると、外科手術期間中に大腿骨の末梢端を露出することは必要ではない。大腿骨の基端６２における定位８３から９７でデータ点を収集すると、大腿骨の基端６２は既に外科手術期間中に露出されており、従って、大腿骨の頚部６８の周囲とそれに隣接した骨の表面定位８３から９７にオペレータが容易に直接接触することが可能となる。大腿骨の末梢端と基端のいずれにおけるデータ点定位の収集期間中にも、図式表示２４が正確な位置にユーザを誘導する支援を行うのが好ましい。
【００５６】
典型的な、或いは、標準的な幾何学的骨形状を表示している標準の骨表面モデルファイル１９はロボット制御装置２２に記憶することも可能であるとともに、ディジタル化された骨のデータセット１７を検証するために使用することも可能となる。特に、ディジタル化された骨のデータセット１７の座標の各々は標準的骨表面モデルファイル１９と比較されて、ディジタル化された骨のデータセット１７が骨の形状の容認できない表示である可能性を判定できるようにしている。ディジタル化された骨のデータセット１７の座標が容認された公差から外れているように思われる場合には、これはデータセットを収集する際の誤差を暗示しており、ここでユーザを促して、定位座標８０から９７の正しい位置を判定し直すために骨ディジタイザーアーム１００の末梢端１０４を位置決めし直すことにより、データを収集し直すことができる。
【００５７】
任意で、ディジタル化された骨のデータセット１７を数学的に検証することに加えて、図４Ｅでわかるように、１４０、１４１、１４２、１４３、１４４、および１４５を含む付加的な骨の表面定位をディジタル化するとともに、図４Ａの点８０および８１における骨の表面定位をディジタル化し直すことにより、変換の適正性の視認チェックをユーザが実施することも好ましい。骨の表面定位１４０から１４５（および、ディジタル化し直された定位８０および８１）は、６種の可能な自由度のうちのいずれであれ、変換誤差すなわち回転誤差を識別するために選択されるのが好ましい。追加の定位１４０から１４５と８０および８１の各々は、ディジタル化されると、ロボット座標系から骨の画像座標系まで変換されて（ディジタル化された骨のデータセットをロボット座標系に変換した、先に使用された最適適合変換の逆変換を利用する）、定位１４０から１４５と８０および８１が表示装置２４上の骨の画像データセットの頂部に表示される。これら新たにディジタル化された点は骨表面上に物理的に位置しているので、それらに一致する表示された各点も、スクリーン上の骨画像の骨表面に重畳された状態で現れるべきである。
【００５８】
上述のように、本発明は、ディジタル化された骨データセット１７において最適適合計算により見つけ出された対応する座標に骨画像データセット１６を適合させることによって、骨の画像データセット１６をロボット座標系に変換する。かかる最適適合計算は、骨画像データセット１６、移植片形状データ、および移植片設置データを含んでいるデータ転送ファイル７０を利用して、ロボット制御装置２２の内部で実行できるのが好ましい。ロボット制御装置２２はディジタル化された骨データセット１７と標準的骨表面モデルファイル１９とを入力データとして受信もする。データ転送ファイル７０は通常はインターフェイス７１を介してロボット制御装置２２に転送されるが、このインターフェイスは、データ送信ライン、データ転送テープ、または、これら以外の従来型のデータ転送システムを備え得る。
【００５９】
本発明の好ましい局面では、骨画像データセット１６の座標とディジタル化された骨データセット１７の座標との間の距離の二乗の和は最小限にされる。図３を参照すると、この最適適合計算は、ディジタル化された骨のデータセット１７から算出されたような、骨６０の端部９７、末梢端重心１５０、および、基端重心１５２の相対位置の、骨の画像データセット１６から算出されるような、骨６０の端部１５４、末梢端重心１５１、および、基端重心１５３との最初の比較から始まる反復解として実行することができる。これに続いて、「切除空洞」座標系（外科手術用ロボットアーム２８上の切除装置により粉砕除去されるべき骨を表示している）がここで、既に変換された骨の画像データセット１６上に重畳されて、外科手術用ロボット切除アームにより骨の粉砕処理を制御することができる。
【００６０】
骨ディジタイザーアーム１００はロボット座標系と予備整合されて、以下のように、ディジタル化された骨のデータセット１７を含む座標データの収集がロボット座標系にも存在するようにする。図５を参照すると、骨ディジタイザーアーム１００を利用して試験取付け具１２０上に複数の試験構造体１２２の位置を表示しているディジタイザーアーム試験データセットをまず生成することによって、骨ディジタイザーアーム１００はロボット座標系と整合される。続いて、ロボットアーム試験データセットが生成されて、ここではロボットアームにより判定されたように試験取付け具１２０上の試験構造体１２２の位置を表示する、同様の処置手順がロボットアーム２８について反復される。試験取付け具１２０上の試験構造体１２２の各々の厳密な事前測定された定位は既に分かっていることになる。
【００６１】
試験取付け具１２０、ディジタイザーアーム１００の基端１０２、外科手術用ロボットアーム２８のベースは全て、これら構成要素の間の相対運動が阻止されるように、共通構造（ロボット２６など）に堅固に付着される。従って、ディジタイザーアームの試験データセットを試験取付け具上の試験構造体の現実の事前測定された位置と比較することにより、ディジタイザーアームの位置測定精度を検証することが可能となる。同様に、ロボットアーム試験データセットを試験取付け具上の試験構造体の現実の事前測定された位置と比較することにより、ロボット試験アームの位置測定精度を検証することができる。ディジタイザーアーム試験データセットをロボットアーム試験データセットと比較することにより、ディジタイザーアームによって取られた測定値とロボットアームによって取られた測定値との間で変換関係を算出することが可能となり、それにより、骨ディジタイザーアームと外科手術用ロボットアームの両方における運動学的測定の不正確さを評価し、更にそれにより、ディジタイザーアームをロボット座標系と整合することが可能となる。ここで、外科手術用ロボットアームが骨に作動する時に、骨ディジタイザーアームにより最初に供与された位置情報に基づいて外科手術用ロボットアームを誘導することが可能でとなり、この場合、ディジタイザーアームと外科手術用ロボットアームの両方が同一ロボット座標系で作動している。
【００６２】
本発明の別な局面では、任意のマーカーピン１３０および１３２を大腿骨６０に取り付けることが可能となる（図示のように、基端６２と末梢端６４に取り付けるのが好ましい）。続いて、骨ディジタイザーアーム１００を作動させて、無菌の、先端に取り付けたプローブリンク１０９をこれらマーカーピンに反復して接触させることによりピン１３０および１３２の位置を継続的に、または、周期的にディジタル化することによって、外科手術期間中にマーカーピン１３０および１３２のどのような運動でも検出できるようにする。従って、ロボット座標系内のマーカーピン１３０および１３２のどのような運動でも骨ディジタイザーアーム１００により検出されて、外科手術期間中はいかなる望ましくない骨の運動も検出され、補償され得るようにする。代替例として、別個の可撓性機械アーム、或いは、レーザシステムまたは超音波システムを備え得る付加的な骨運動検出装置のような、骨ディジタイザーアーム１００以外の装置によりマーカーピン１３０および１３２の運動を追跡することができる。
【００６３】
１本のマーカーピン（１３０または１３２）しか使用されていない場合には、３つの相互に直交する軸のうちの１本以上について骨の運動が発生しているか否かを検出することが可能となる。しかしながら、２つのマーカーピン（１３０および１３２）が経時的に同時に追跡されると、３つの相互に直交する軸線を中心とした回転運動を検出することが可能となって、骨の運動の厳密な方向と量を測定できるようになる。従って、２つのマーカーピンを使用している場合には、検出された骨運動の量と方向を使用して、ロボット座標系における骨の位置を更新することが可能となり、検出された骨運動に基づくロボット座標系内の骨の現在の位置に基づいて、外科手術用ロボットアームの位置を誘導することができるようにしている。
【図面の簡単な説明】
【図１】 図１は、手術前プラニング構成要素と外科手術用構成要素とを備えている、本発明に従ったロボット外科手術用システムの構造を例示する図である。
【図２】 図２は、図１の外科手術用システムの外科手術用構成要素を例示しており、外科手術用ロボットと、それと関与する制御装置、器具、安全相互ロック、無菌の先端取付けプローブを有する骨ディジタイザーアーム、ロボットに骨を固着保持するための固定装置、骨の運動検出装置、オンライン表示コンピュータとの人／マシンインターフェイス、およびロボット制御装置にインターフェイス接続される手の平サイズの端末と共に備えているのを例示する図である。
【図３】 図３は、骨ディジタイザーアームの構造的細部と人体大腿骨上におけるその使用態様を示す、骨の画像データセットのロボット座標系への変換を例示する概略図である。
【図４Ａ】 図４Ａは、ディジタル化された骨データセットを生成するための表面接触位置を示す、図３の大腿骨の拡大前後図である。
【図４Ｂ】 図４Ｂは、図４Ａの大腿骨の基端の内側面図である。
【図４Ｃ】 図４Ｃは、図４Ａの大腿骨の基端の前後図である。
【図４Ｄ】 図４Ｄは、図４Ａの大腿骨の基端の斜視図である。
【図４Ｅ】 図４Ｅは、図４Ｃに一致しているが、変換後のディジタル化された座標を示している図である。
【図５】 図５は、骨ディジタイザーアームと外科手術用ロボットアームの各々をロボット座標系と予備整合するために、試験取付け具を使用しているのを例示している概略図である。
（発明の背景）
（１．発明の分野）
本発明は一般に、外科手術法および外科手術システムに関するものである。より具体的に、本発明は、長い骨の少なくとも部分的画像を表示しているデータセットをロボット座標系に変換することにより、ロボットで操作された外科手術器具の位置を手術前の画像と整合させる方法およびシステムに関連している。
【０００２】
神経外科手術処置手順、腹腔鏡検査処置手順、整形外科処置手順などの多数の医療処置手順について支援を行うためのロボットシステムが提案されている。特定の処置手順の詳細は広範にまちまちであるが、多数のかかる処置手順が、手術を施される領域の手術前画像をまず第一に獲得し、続いて手術前画像についての情報に基づいて医療器具をロボット制御することに依存している。この処置手順は、通常は外科手術向けであるが、診断用にもなり得る。このように、手術前の画像（通常は、従来型の画像化技術により獲得されるディジタルデータセットの形式である）をロボットにより採用される座標系に変換する必要が存在している。このように、ロボットは、患者の現実の解剖を表示している画像データセットに基づいて外科手術器具を操舵することができる。
【０００３】
本発明にとっての特定の関心事のうちでも、ロボット支援による股関節全体の置換手術は、通常はコンピュータ断層撮影（ＣＴ）によって大腿骨をまず画像化し、大腿骨を表示しているディジタル骨画像データセットを生成することにより実施される。次に、大腿骨内移植片の選択と位置決めとが、Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｓｕｒｇｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｉｎｃ．，Ｓａｃｒａｍｅｎｔｏ，Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ（本発明の譲受人）が開発したＯＲＴＨＯＤＯＣTM術前プラニング用ワークステーションのようなコンピュータワークステーションでプラニングされる。医者がワークステーションで移植片設置のプラニングを完了すると、画像データ（患者の解剖組織）と移植片の計画上の位置決め処理の両方を含むディジタルデータセットが生成される。次いで、Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｓｕｒｇｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍｓが開発したＲＯＢＯＤＯＣTM外科手術ロボットシステムのような、外科手術を実施することを目的とするコンピュータ制御のロボットシステムにこのデータセットを伝送することが必要である。
【０００４】
成功する股関節置換手術は、特にセメントを使用しない移植片を採用する場合には、大腿骨の基端（上端）内に移植片を受容するための空洞を極めて高精度に作成することに依存する。計画上の空洞設置位置からの逸脱が±１ｍｍより少ないのが望ましい。かかる精度を達成する際の重要な要件は、骨の画像データセットと外科手術ロボットの座標系との間の厳密な整合である。
【０００５】
ロボット座標系内の画像整合は、全股関節置換処置手順や膝関節置換処置手順における大腿骨などの、手術が施される患者の肉体部位の物理的位置と、肉体特性を表示するディジタル骨画像セットと、ロボット座標系との間の相関関係を必要とする。肉体部分に関する或る画像化された特性部にロボットの操作アームの端部にあるプローブを物理的に接触させることによって骨画像データセットを肉体特性部の現実の位置とロボット座標空間内で整合させることにより、上述のような相関関係を達成することができる。従って、ロボット制御装置により得られる情報がここで使用されて、画像を固定した大腿骨などの現実の肉体部位とロボットの作動空間内で整合させることができる。
【０００６】
本発明の先行技術では、ＲＯＢＯＤＯＣTM外科手術ロボットシステムは、大腿骨の末梢端（下端）の１対の金属ピンと骨の基端の付加的な金属ピンとの外科手術移植に依存していた。これらのピンは、通常は基準マーカーと称するが、骨のＣＴ画像では容易に明らかとなり、従って、操作アーム上に搭載されたプローブをピンの各々に係合させることにより、骨画像をロボット座標空間と整合させるのに信頼することができる。かかる整合はＴａｙｌｏｒほか著（１９９４年刊）のＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｒｏｂｏｔｉｃｓ Ａｕｔｏｍａｔ．１０：２６１−２７５に詳細に記載されている。
【０００７】
高度の精度と厳密さを達成することが可能であるが、マーカーピンを移植する必要性のために患者は相当な手術性外傷を受ける。このため、基準マーカーピンの移植を一切排除して、骨の画像データセットをロボット座標系と整合させるシステムを設けることが望ましい。基準マーカーピンの排除は処置手順全体の経費を削減すること、治療の全体的な複雑さを減じること、それにより、患者へのリスクを減じることなど、無数の利点を提供する。１つの現行の外科手術処置手順を排除することにより、手術後の苦痛と不快感が実質的に低減される。
【０００８】
基準マーカーピンを排除することの別な利点は、以下に記すように、末梢方向の固定が改善される点である。現在のところ、大腿骨末梢部は膝関節より下の下肢を固定することにより普通は安定する。基準マーカーを使用している場合には、外科手術期間中に外科医がマーカーピンに接近する必要があるので、膝関節より下の下肢の固定が必要である。膝関節を固定するこの方法は最適ではなく、というのも、大腿骨が比較的可動性である膝関節の反対側に位置していて、大腿骨がうまく安定されないからである。基準マーカーピンを排除することによって、大腿骨末梢部は膝関節を直接固定することにより固着状態にすることができる。
【０００９】
基準マーカーピンを排除する更なる利点は、骨のコンピュータ断層撮影画像が、外科手術の前の都合のよい時に、すなわち、外科手術の数ヶ月前にでも撮像することができる点である。比較すると、基準マーカーピンが使用された場合には、ピンが装着されてからほんのわずかの後に、コンピュータ断層撮影画像を撮ることが必要である。従って、本発明の先行技術では、ピン移植と、骨のコンピュータ断層撮影画像化処理と、ロボット外科手術とを比較的短い時間枠内に全部一緒に受けることが必要となるのが普通であった。
【００１０】
後で説明するように、本発明は、事前挿入された基準マーカーピンの使用が排除された、骨の画像をロボット座標系に整合させるシステムを提供することにより、先行技術の無数の欠陥を克服している。
【００１１】
（２．背景技術の説明）
ＯＲＴＨＯＤＯＣTM手術前プラニング用ワークステーションとＲＯＢＯＤＯＣTMロボット外科手術システムとが後述する多数の引例に記載されており、すなわち、（１）Ｐ． Ｋａｚａｎｚｉｄｅｓ、Ｊ． Ｚｕｈａｒｓ、Ｂ． Ｄ． Ｍｉｔｔｅｌｓｔａｄｔ、Ｒ． Ｈ． Ｔａｙｌｏｒ共著、「外科手術ロボットのための力検知と力制御（Ｆｏｒｃｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ ｆｏｒ ａ Ｓｕｒｇｉｃａｌ Ｒｏｂｏｔ）」ＩＥＥＥロボットおよび自動制御学会紀要（Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ．ｏｎ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ＆ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ）６１２頁から６１６頁、１９９２年５月フランス国ニース開催、（２）Ｐ． Ｋａｚａｎｚｉｄｅｓ、Ｊ． Ｚｕｈａｒｓ、Ｂ． Ｄ． Ｍｉｔｔｅｌｓｔａｄｔ、Ｂ． Ｗｉｌｌｉａｍｓｏｎ、Ｐ． Ｃａｉｎ、Ｆ． Ｓｍｉｔｈ、Ｌ． Ｒｏｓｅ、Ｂ． Ｍｕｓｔｉｓ共著、「外科手術用ロボットの構造（Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ ｏｆ ａ Ｓｕｒｇｉｃａｌ Ｒｏｂｏｔ）」ＩＥＥＥシステム、人間、自動制御学会議紀要（Ｐｒｏｃ．ＩＥＥＥ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ．ｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｍａｎ，ａｎｄ Ｃｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓ）１６２４頁から１６２９頁、１９９２年１０月イリノイ州シカゴ開催、（３）Ｈ． Ａ． Ｐａｕｌ、Ｗ． Ｌ． Ｂａｒｇａｒ、Ｂ． Ｍｉｔｔｅｌｓｔａｄｔ、Ｂ． Ｍｕｓｉｔｓ、Ｒ． Ｈ． Ｔａｙｌｏｒ、Ｐ． Ｋａｚａｎｚｉｄｅｓ、Ｊ． Ｚｕｈａｒｓ、Ｂ． Ｗｉｌｌｉａｍｓｏｎ、Ｗ． Ｈａｎｓｏｎ共著、「セメント未使用の全股関節形成術のための外科手術用ロボットの開発（Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ａ Ｓｕｒｇｉｃａｌ Ｒｏｂｏｔ Ｆｏｒ Ｃｅｍｅｎｔｌｅｓｓ Ｔｏｔａｌ Ｈｉｐ Ａｒｔｈｒｏｐｌａｓｔｙ）」、臨床整形外科学（Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｏｒｔｈｏｐａｅｄｉｃｓ）２８５巻５７頁から６６頁、１９９２年１２月刊、（４）Ｐ． Ｋａｚａｎｚｉｄｅｓ、Ｂ． Ｄ． Ｍｉｔｔｅｌｓｔａｄｔ、Ｊ． Ｚｕｈａｒｓ、Ｐ． Ｃａｉｎ、Ｈ． Ａ． Ｐａｕｌ共著、「外科手術用ロボットと産業用ロボット：比較と事例研究（Ｓｕｒｇｉｃａｌ ａｎｄ Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ｒｏｂｏｔｓ：Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ａｎｄ Ｃａｓｅ Ｓｔｕｄｙ）」、国際ロボットおよび視角自動化会議紀要（Ｐｒｏｃ．Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｒｏｂｏｔｓ ａｎｄ Ｖｉｓｉｏｎ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ）１０１９頁から１０２６頁、１９９３年４月ミシガン州デトロイト開催、（５）Ｂ． Ｍｉｔｔｅｌｓｔａｄｔ、Ｐ． Ｋａｚａｎｚｉｄｅｓ、Ｊ． Ｚｕｈａｒｓ、Ｂ． Ｗｉｌｌｉａｍｓｏｎ、Ｒ． Ｐｅｔｔｉｔ、Ｐ． Ｃａｉｎ、Ｄ． Ｋｌｏｔｈ、Ｌ． Ｒｏｓｅ、Ｂ． Ｍｕｓｉｔｓ共著、「セメント未使用の全股関節置換のための外科手術用ロボットの開発（Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ａ ｓｕｒｇｉｃａｌ ｒｏｂｏｔ ｆｏｒ ｃｅｍｅｎｔｌｅｓｓ ｔｏｔａｌ ｈｉｐ ｒｅｐｌａｃｅｍｅｎｔ）」、ロボチカ（Ｒｏｂｏｔｉｃａ）１１巻５５３頁から５６０頁、１９９３年刊、（６）Ｂ． Ｍｉｔｔｅｌｓｔａｄｔ、Ｐ． Ｋａｚａｎｚｉｄｅｓ、Ｊ． Ｚｕｈａｒｓ、Ｐ． Ｃａｉｎ、Ｂ． Ｗｉｌｌｉａｍｓｏｎ共著、「ロボット外科手術：予測不可能な環境で予測可能な結果を達成すること（Ｒｏｂｏｔｉｃ ｓｕｒｇｅｒｙ：Ａｃｈｉｅｖｉｎｇ ｐｒｅｄｉｃｔａｂｌｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｉｎ ａｎ ｕｎｐｒｅｄｉｃｔａｂｌｅ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ）」、第６回上級ロボット工学国際会議紀要（Ｐｒｏｃ．Ｓｉｘｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ）３６７頁から３７２頁、１９９３年１１月東京開催、（７）Ｐ． Ｃａｉｎ、Ｐ． Ｋａｚａｎｚｉｄｅｓ、Ｊ． Ｚｕｈａｒｓ、Ｂ． Ｍｉｔｔｅｌｓｔａｄｔ、Ｈ． Ｐａｕｌ共著、「外科手術用ロボットの安全配慮（Ｓａｆｅｔｙ Ｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎ ｉｎ ａ Ｓｕｒｇｉｃａｌ Ｒｏｂｏｔ）」、生体医療科学器械研究（Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｔｉｏｎ）２９巻２９１頁から２９４頁、１９９３年４月テキサス州サンアントニオ開催、（８）Ｂ． Ｄ． Ｍｉｔｔｅｌｓｔａｄｔ、Ｐ． Ｋａｚａｎｚｉｄｅｓ、Ｊ． Ｚｕｈａｒｓ、Ｂ． Ｗｉｌｌｉａｍｓｏｎ、Ｐ． Ｃａｉｎ、Ｆ． Ｓｍｉｔｈ、Ｗ． Ｂａｒｇａｒ共著、「プロトタイプから人体臨床用途までの外科手術用ロボットの進化（Ｔｈｅ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ｏｆ Ａ Ｓｕｒｇｉｃａｌ Ｒｏｂｏｔ Ｆｒｏｍ Ｐｒｏｔｏｔｙｐｅ ｔｏ Ｈｕｍａｎ Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｕｓｅ）」、第１回医療用ロボットおよびコンピュータ支援による外科手術についての国際会議紀要（Ｐｒｏｃ．Ｆｉｒｓｔ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｓｓｉｓｔｅｄ Ｓｕｒｇｅｒｙ）１巻３６頁から４１頁、１９９４年９月ペンシルバニア州ピッツバーグ開催。
【００１２】
ロボット外科手術および他の処置手順における画像整合を解説している上記以外の出版物としては以下のものが挙げられる。すなわち、（９）Ｗ． Ｅ． Ｌ． Ｇｒｉｍｓｏｎ、Ｔ． Ｌｏｚａｎｏ−Ｐｅｒｅｚ、Ｗ． Ｍ． Ｗｅｌｌｓ ＩＩＩ、Ｇ． Ｊ． Ｅｔｔｉｎｇｅｒ、Ｓ． Ｊ． Ｗｈｉｔｅ、Ｒ． Ｋｉｋｉｎｉｓ共著、「外科手術における向上した実体視覚化のための自動化された整合（Ａｕｔｏｍａｔｅｄ Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ Ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｉｎ Ｓｕｒｇｅｒｙ）」、医療用ロボットおよびコンピュータ支援による外科手術についての第１回国際会議紀要（Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｆｉｒｓｔ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ Ｃｏｍｕｔｅｒ Ａｓｓｉｓｔｅｄ Ｓｕｒｇｅｒｙ）１巻、セッションＩからＩＩＩ、８２頁から８９頁、１９９５年９月２２日から２４日ペンシルバニア州ピッツバーグ開催、（１０）Ｌ． Ｐ． Ｎｏｌｔｅ、Ｌ． Ｊ． Ｚａｍｏｒａｎｏ、Ｚ． Ｊｉａｎｇ、Ｑ． Ｗａｎｇ、Ｆ． Ｌａｎｇｌｏｔｚ、Ｅ． Ａｒｍ、Ｈ． Ｖｉｓａｒｉｕｓ共著、「コンピュータ支援による脊椎外科手術への新規な取り組み（Ａ Ｎｏｖｅｌ Ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｓｓｉｓｔｅｄ Ｓｐｉｎｅ Ｓｕｒｇｅｒｙ）」、医療用ロボットおよびコンピュータ支援による外科手術についての第１回国際シンポジウム紀要２巻、セッションＩＶ、３２３頁から３２８頁、１９９４年９月２２日から２４日ペンシルベニア州ピッツバーグ開催、（１１）Ｓ． Ｌａｖａｌｌｅｅ、Ｐ． Ｓａｕｔｏｔ、Ｊ． Ｔｒｏｃｃａｚ、Ｐ． Ｃｉｎｑｕｉｎ、Ｐ． Ｍｅｒｌｏｚ共著、「コンピュータ支援による脊椎外科手術：ＣＴデータおよび３次元光学定位器を使用した正確な椎弓根横断ねじ固定のための技術（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｓｓｉｓｔｅｄ Ｓｐｉｎｅ Ｓｕｒｇｅｒｙ： ａ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｆｏｒ ａｃｃｕｒａｔｅ ｔｒａｎｓｐｅｄｉｃｕｌａｒ ｓｃｒｅｗ ｆｉｘａｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ＣＴ ｄａｔａ ａｎｄ ａ ３−Ｄ ｏｐｔｉｃａｌ ｌｏｃａｌｉｚｅｒ）」、医療用ロボット工学とコンピュータ支援による外科手術についての第１回国際会議紀要２巻、セッションＩＶ、３１５頁から３２１頁、１９９４年９月２２日から２４日ペンシルベニア州ピッツバーグ開催、（１２）Ｐ． Ｐｏｔａｍｉａｎｏｓ、Ｂ． Ｌ． Ｄａｖｉｅｓ、Ｒ． Ｄ． Ｈｉｂｂｅｒｄ共著、「鍵穴外科手術方法論と補正のための術中画像化処理ガイダンス（Ｉｎｔｒａ−Ｏｐｅｒａｔｉｖｅ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｇｕｉｄａｎｃｅ Ｆｏｒ Ｋｅｙｈｏｌｅ Ｓｕｒｇｅｒｙ Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）」、医療用ロボット工学とコンピュータ支援による外科手術についての第１回国際シンポジウム紀要１巻、セッションＩからＩＩＩ、９８頁から１０４頁、１９９４年９月２２日から２４日ペンシルベニア州ピッツバーグ開催、（１３）Ｄ． Ａ． Ｓｉｍｏｎ、Ｍ． Ｈｅｂｅｒｔ、Ｔ． Ｋａｎａｄｅ共著、「迅速で正確な内部外科手術用整合のための技術（Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｆｏｒ Ｆａｓｔ ａｎｄ Ａｃｃｕｒａｔｅ Ｉｎｔｒａ−Ｓｕｒｇｉｃａｌ Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ）」医療用ロボット工学とコンピュータ支援による外科手術についての第１回国際シンポジウム紀要１巻、セッションＩからＩＩＩ、９０頁から９７頁、１９９５年９月２２日から２４日ペンシルベニア州ピッツバーグ開催、（１４）Ｏ． Ｐｅｒｉａ、Ａ． Ｆｒａｎｃｏｉｓ−Ｊｏｕｂｅｒｔ、Ｓ． Ｌａｖａｌｌｅｅ、Ｇ． Ｃｈａｍｐｌｅｂｏｕｘ、Ｐ． Ｃｉｎｑｕｉｎ、Ｓ． Ｇｒａｎｄ共著、「癲癇または腫瘍に罹った患者のＳＰＥＣＴ脳画像およびＭＲ脳画像の正確な整合（Ａｃｃｕｒａｔｅ Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ ｏｆ ＳＰＥＣＴ ａｎｄ ＭＲ ｂｒａｉｎ ｉｍａｇｅｓ ｏｆ ｐａｔｉｅｎｔｓ ｓｕｆｆｅｒｉｎｇ ｆｒｏｍ ｅｐｉｌｅｐｓｙ ｏｒ ｔｕｍｏｒ）」、医療用ロボット工学とコンピュータ支援による外科手術についての第１回国際シンポジウムの紀要２巻、セッションＩＶ、５８頁から６２頁、１９９５年９月２２日から２４日ペンシルベニア州ピッツバーグ開催、（１５）Ｊ． Ｔ． Ｌｅａ、Ｄ． Ｗａｔｋｉｎｓ、Ａ． Ｍｉｌｌｓ、Ｍ． Ａ． Ｐｅｓｈｋｉｎ、Ｔ． Ｃ． Ｋｉｅｎｚｌｅ ＩＩＩ、Ｄ． Ｓ． Ｓｔｕｌｂｅｒｇ共著、「ロボット支援型整形外科手術のための整合および固定（Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｉｍｍｏｂｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｒｏｂｏｔ−Ａｓｓｉｓｔｅｄ Ｏｒｔｈｏｐａｅｄｉｃ Ｓｕｒｇｅｒｙ）」医療用ロボット工学とコンピュータ支援による外科手術についての第１回国際シンポジウムの紀要１巻、セッションＩからＩＩＩ、６３頁から６８頁、１９９５年９月２２日から２４日ペンシルベニア州ピッツバーグ開催、（１６）Ｔ． Ａｕｌｔ、Ｍ． Ｗ． Ｓｉｅｇｅｌ共著、「超音波画像化処理を利用した枠の無い患者整合（Ｆｒａｍｅｌｅｓｓ Ｐａｔｉｅｎｔ Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ Ｕｓｉｎｇ Ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃ Ｉｍａｇｉｎｇ）」、医療用ロボット工学とコンピュータ支援による外科手術についての第１回国際シンポジウム紀要１巻、セッションＩからＩＩＩ、７４頁から８１頁、１９９５年９月２２日から２４日ペンシルベニア州ピッツバーグ開催、（１７）Ｇ． Ｃｈａｍｐｌｅｂｏｕｘ、Ｓ． Ｌａｖａｌｌｅｅ、Ｐ． Ｃｉｎｑｕｉｎ共著、「Ｘ線セラピー治療プラニングのための光学成形挿入物（Ａｎ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｎｆｏｒｍｅｒ ｆｏｒ Ｒａｄｉｏｔｈｅｒａｐｙ Ｔｒｅａｔｍｅｎｔ Ｐｌａｎｎｉｎｇ）」、医療用ロボット工学とコンピュータ支援による外科手術についての第１回国際シンポジウム１巻、セッションＩからＩＩＩ、６９頁から７３頁、１９９５年９月２２日から２４日ペンシルベニア州ピッツバーグ開催。
【００１３】
基準移植片を利用した画像整合を目的とした多様なシステムが以下のアレン（Ａｌｌｅｎ）に付与された米国特許に記載されている。すなわち、米国特許第４，９９１，５７９号、第４，９４５，９１４号、第５，０９４，２４１号、第５，１１９，８１７号、第５，０９７，８３９号、第５，１４２，９３０号、第５，２１１，１６４号、第５，２３０，３３８号、第５，２２２，４９９号、第５，３９７，３２９号である。
【００１４】
ロボットによる支援を受けた外科手術を実施するためのシステムおよび方法が米国特許第５，０８６，４０１号に記載されている。コンピュータ支援による画像処理とプローブ追跡システムが米国特許第５，３８３，４５４号、第５，１９８，８７７号、ＷＯ９１／０７７２６号に記載されている。本件出願と同一譲受人に譲渡された同時係属中の最近特許を認可された出願連続番号第０８／５２６，８２６号は、大腿骨の骨髄管内部でロボットプローブを整列させることにより、骨の画像をロボット座標系に変換する方法およびシステムを記載している。特許出願連続番号第０９／０２２，６４３号は、これも本件出願の譲受人に譲渡されたのだが、ロボット座標系と、画像データセット、すなわち、（１）骨に沿って軸線方向に間隔を設けた２つの位置座標および（２）２つの位置座標のうちの少なくとも一方を通過する方向ベクトルとの間の整合処理に基づいて、骨の画像をロボット座標系に変換する方法およびシステムを記載している。
【００１５】
（発明の要旨）
本発明によれば、骨の画像を座標系と整合させるための改良された方法、システム、および、装置が提供されるが、ここでは、骨自体は座標系で固定され、座標系は通常は、股関節置換外科手術、膝関節置換外科手術、長骨切断術などのような外科手術処置手順を実施するために使用されるタイプのロボット座標系である。改良した発明は基準マーカーピンの使用を回避するとともに、骨の画像データセットを以下のようなロボット座標系と整合させる工程を含んでいる。第１に、骨の画像データセットは、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャナーなどの従来型スキャナーにより得られる、骨の画像などに多様な画像処理アルゴリズムを適用することによって生成される。次いで連接可動ディジタイザーアームを使用して、骨の上の複数の表面定位位置を表示する座標を含んでいるディジタル化された骨のデータセットを生成する（ディジタル化された骨のデータセットは、後述のように、ロボット座標系で生成される）。代替例として、ディジタル化されたデータセットは、ロボットアーム自体により生成することができる。次に、骨の画像データセットの座標をディジタル化された骨のデータセットの対応する座標と適合させることによって、好ましくは、最小自乗最適適合技術によって、骨の画像データセットがロボット座標系に変換される。ディジタイザーアームがディジタル化された骨のデータセットをロボット座標系に生成するには、骨ディジタイザーアームの座標系が、後述のような多様な技術を利用して、ロボット座標系と予備整合されるのが好ましい。
【００１６】
本発明の重要な利点は、外科手術の前に、骨に装着された基準マーカーピンを除去することである。
【００１７】
骨の画像は普通はコンピュータ断層撮影（ＣＴ）、ディジタルＸ線撮影などにより得られる。次に、骨のデータ画像データセットが既に獲得された骨の画像から生成されて、骨の表面の幾何学的座標モデルを表示する。多様な画像処理法は、ファセット図示表示など、一般化された骨の表面モデルを生成することができる。可能な限り最良の精度を得るには、骨の画像データセットが極めて高い分解能（すなわち、極めて小さいファセット）を有していなければならないのが好ましい。しかし、かかる高分解能を達成することは実施面での困難さをもたらし、というのも、骨の表面全体が高分解能へとモデル化された場合には、モデル自体が極端に大きくなり、この骨の画像モデルをロボット座標系に変換する時に、扱いにくい計算を生じことになる。このような計算は外科手術期間中に完了されねばならないので、モデルを最小限に抑えるのが望ましい。従って、興味の対象である十分に規定された領域内に在る（特に、骨の末梢端と基端に在る）骨の表面がより高度な分解能までモデル化されるのが好ましい。
【００１８】
骨の画像から生成された骨の画像データセットは、骨の外側表面のみを表示しているデータを含んでいるのが好ましい。これは、モデルデータセットの寸法を減じるのに役立てるためと、変換計算の粗性（ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ）を増大させるのを助けるためと、両方の目的で達成される。その代わりに骨の内側表面と外側表面の両方が骨の画像データセットに含まれている場合にはまた、骨の画像データセットのロボット座標系への最適変換を判定する際に不正確さを発生することがある。従って、コンピュータ断層撮影の骨の画像から骨の画像データセットを生成する時には、データセットに含まれるべき骨の組織とデータセットに含まれるべきではない周囲の軟組織との間で容易に区別立てすることができるように、対話型限界機能を利用するのが好ましい。それにより、骨表面上の手術定位または他の興味の対象となる定位の選択的高分解能表示を容易に生成することができる。
【００１９】
上述のように、骨の全表面にわたる高分解能の必要性を回避することにより、データセットの寸法を幾分最小化することが可能である。従って、それゆえに、骨の画像データセット自体は計算が厄介になる程には大きくならずに、非常に正確な座標系変換が達成され得る。そのため、非常に高速の応答、すなわち、ほぼ実時間の応答が外科手術期間中に可能となる。
【００２０】
骨の画像から骨の画像データセットを生成する前に、それと同時に、或いは、その後で、本文で後述される多様な技術を利用して、固定した基端と自由運動する末梢端とを有しているのが好ましい連接型骨ディジタイザーアームがロボット座標系と予備整合される。その整合の後で、骨ディジタイザーアームは以下のようなディジタル化された骨のデータセットを生成するために使用される。まず骨がロボット座標系内で固定されてから、ディジタイザーアームの自由可動末梢端が骨の上の複数の異なる定位で骨表面に接触するように移動させられる。これら表面定位の各々の位置がこれにより判定され、記録されることにより、ディジタル化された骨のデータセットを形成する。骨ディジタイザーアームがロボット座標系と予備整合されるので、ディジタル化された骨のデータセットもロボット座標系に存在するようになる。
【００２１】
代替例として、ディジタル化された骨のデータセットは、外科手術ロボットアーム自体を利用して収集することが可能である。本発明のこの局面では、外科手術ロボットアームの自由可動末梢端が骨の上の複数の異なる定位で骨表面と接触するように動かされる。それにより、これら表面定位の各々の位置が判定され、記録されることにより、ディジタル化された骨のデータセットを形成する。
【００２２】
本発明の代替の局面では、超音波システムまたはレーザシステムのような非接触型ディジタル化装置を使用して、ディジタル化された骨のデータセットを生成することが可能である。本発明のこの局面では、超音波システムまたはレーザシステムが、骨の表面上の複数の定位の位置を検知および記録するために使用される。
【００２３】
ディジタル化された骨のデータセットは（これは、前述のように骨の表面上の多様な定位にディジタイザーアームの自由可動端を接触させることにより生成されるのが好ましいが）、骨の末梢端と基端とにデータ点を有しているように生成されるのが好ましい。従って、骨の末梢端と基端とにおいて、ディジタル化された骨のデータセットが選択的により詳細にされる。骨の両端におけるディジタル化された骨データセットのかかるより高いデータ分解能は、骨の中央部に沿った点と比較して、骨の両端付近のより多数の点における骨の表面とディジタイザーアームを接触させることにより達成される。
【００２４】
このように、ディジタル化された骨のデータセットの座標データ点が骨の画像データセットの高分解能領域に対応し、これにより、最適変換計算を確実にする。骨の両端のみにおけるデータ点を含むようにディジタル化された骨のデータセットを生成することの付加的な利点は、それが故に、表面データ点を得るために骨の中間各部に外科手術上の接近を行う必要がなくなる点である。こうして、患者に対する外科手術的外傷が実質的に低減される。
【００２５】
本発明の好ましい局面では、ディジタイザーアームは、関節ごとに高分解能位置センサーを有している連接連結装置を備えている。ディジタイザーアームの基端は、ロボット座標系の分かっている定位に固定状態のまま留まる。埋設型プロセッサおよび適切なソフトウエアを利用すると、ディジタイザーアームが、その基部と相対的にその末梢先端部の位置の正確な測定値を生成することが可能となる。ディジタル化された骨のデータセットを生成する時に、ディジタイザーアームの末梢端に無菌プローブが先端に取付けられるのも同様に好ましい。しかしながら、本発明のディジタル化された骨のデータセットを生成するためのシステムは連接連結装置には限定されないものと理解するべきである。例えば、連接ディジタイザーアームと比較すると、ディジタル化された骨のデータセットは光学センサー（Ｎｏｒｔｈｅｒｎ Ｄｅｇｉｔａｌ ｏｆ Ｗａｔｅｒｌｏｏ（Ｏｎｔａｒｉｏ，Ｃａｎａｄａ）により製造されているＯＰＴＯＴＲＡＣＫTMなどの）、超音波、または、レーザーにより生成することができる。
【００２６】
先に述べたように、ディジタル化されたデータセットは、ディジタイザーアームにより判定されたように、ロボット座標系における骨の表面上の複数の点の定位を表示している。大腿骨の事例では、ディジタル化された骨データセットは、大腿骨の末梢端上の内横面定位、前面定位、外横面定位と、大腿骨の頚部付近の点などの、大腿骨の基端の複数の表面定位点と、大腿骨の頂部基端の点とを含んでいるのが好ましい。このような多様は表面定位点から、末梢端座標と基端座標とが大腿骨について算出され得る。
【００２７】
生成されたディジタル化骨データセットはそれ自体が標準の骨画像表面モデルとの比較により検証され得る。特に、骨の画像データセットの多様な表面定位を表示する座標は標準の骨画像座標モデル（すなわち、標準の骨形状モデル）と比較されて、かかる表面定位の間の空間関係の変化が予測された公差の範囲内にあるかどうかを判定することができる。ディジタル化された骨のデータセットの座標が標準の骨モデル形状から予測された公差を超過している場合には（従って、奇妙な形状の骨を表示するデータを示している場合は）、これはディジタル化された骨のデータセットの座標点の初期収集の誤差を暗示するものと受け取られ、ユーザはディジタイザーアームの末梢端を骨の表面上の多様な好ましい定位に再度接触することによって、ディジタル化された骨のデータセットを生成し直すように促されるようにする。
【００２８】
骨の画像データセット（ロボット座標系には存在していない）を生成した後と、ディジタル化された骨のデータセット（ロボット座標系に存在している）を生成した後で、本発明は、骨の画像データセットの座標とディジタル化された骨のデータセットの対応する座標との間の最適適合計算を実施することにより、骨の画像データセットをロボット座標系に変換するためのシステムを提供する。特に、ディジタイザーアームデータセットの多様な表面定位座標が使用されて、骨の画像データセットの座標とディジタル化された骨のデータセットの対応する座標との間の距離の二乗の和を最小限にすることを含んでいるのが好ましい最適適合計算により、骨の画像をロボット座標システムに変換する。特に、骨の画像データセット（剛性体として処理される）の座標とディジタル化された骨のデータセット（同様に剛性体として処理される）の座標との間の距離が最小限にされる。最適適合処置手順は、骨の端部の相対位置と、ディジタル化された骨のデータセットから算出されるようなものと比較して骨の画像データセットから算出されるような骨の末梢部重心および基部重心の相対位置との最初の比較を利用し得るようにするのが好ましい対話型計算として実施されるのが好ましい。次に、外科手術ロボットアームで粉砕除去されるべき骨の領域を表す「切除空洞」座標システムの位置および配向は、変換された骨の画像データセット上に重畳することが可能であり、それにより、骨に相対的な外科手術用ロボットアームの位置を確立し、制御できるようにしている。
【００２９】
最適適合計算自体は、変換された骨の画像データセットの座標とディジタル化された骨のデータセットの座標との間の平均距離を判定する等の多数の異なる技術により検証され得る。代替例として、ディジタル化された骨のデータセットの対応する座標から離れた限界距離よりも長い変換された骨の画像データセットの座標の数を判定することにより、検証を達成することができる。最後に、変換された骨の画像データセットの最も遠い座標からの距離をそれと対応する座標のディジタル化された骨のデータセットにおける位置と比較することにより、検証を達成することも可能である。
【００３０】
本発明の別な局面では、骨ディジタイザーアームが、下記のように、ロボット座標系に予備整合される。ディジタイザーアーム試験データセットが生成されると、データセットはディジタイザーアームにより測定されたような、試験取付け具上の複数の試験構造体の位置を含んでいる。次にディジタイザーアームの測定精度を検証するために、このディジタイザーアーム試験データセットが試験取付け具上の試験構造体の現実の予備測定された位置と比較される。同様の処置手順が同一試験取付け具を備えた外科用ロボットアームを利用して実行される。特に、まず試験取付け具上の複数の試験構造体の各々の位置を含む外科手術用ロボットアーム試験データセットを、ここでロボットアームにより測定されたように生成することにより、外科用ロボットアームがロボット座標系と整合される。次に、前と同様に外科手術用ロボットアームの測定精度を検証するために、ロボットアーム試験データセットが試験取付け具上の試験構造の現実の予備測定された位置と比較される。
【００３１】
固定的な１セットの座標に関連して骨ディジタイザーアームと外科手術用ロボットアームの両方の測定精度を決定した後では、骨ディジタイザーアームと外科手術用ロボットアームとの間で変換関係を直接的に生成することが可能となる。従って、次には、骨ディジタイザーアームにより最初に供与される位置情報に基づいて、外科手術用ロボットアームが骨に手術を施す時に、該アームを誘導することが可能となるが、この時、ディジタイザーアームと外科手術用ロボットアームの両方が同一ロボット座標系と整合される。
【００３２】
従って、上述の方法のいずれかにより得られた変換画像データセットの情報に基づいて、外科手術用ロボットアームを位置決めすることにより、股関節置換外科手術を実施することができる。外科手術用ロボットアームは手術前プランに従って位置決めされ、そこに装着されたロボットカッターが作動され、操作されて、股関節補綴を受容するための大腿骨中の空洞を設ける。この股関節補綴は一般に従来型の態様で空洞内に移植される。
【００３３】
本発明は、ロボット座標系内にカッターを位置決めするプログラミング可能な制御装置を備えた改良型ロボットシステムを更に提供する。長い骨の画像を表示する骨の画像データセットがロボット座標系に変換されて、制御装置が所定の手術プランに従ってカッターを位置決めできるようにする。
【００３４】
本発明は、上述のタイプのロボットシステムのための制御装置プログラムを更に備えている。制御装置プログラムは、骨の画像データセットの座標とディジタル化された骨のデータセットの対応する座標との間の最適適合計算を実施する触知できる媒体で具現化された指示アルゴリズムを含んでいる。アルゴリズム自体は、ディスク、読み出し専用リーメモリ、ランダムアクセスメモリ、フラッシュメモリ、テープ、ＣＤ−ＲＯＭなどの制御装置やコンピュータをプログラミングするために使用されるタイプの任意の従来型の媒体で具体化することが可能である。
【００３５】
任意で、本発明の更なる局面では、付加的な位置決めマーカーを骨に直接装着し、それにより、外科手術期間中に骨の運動が継続的に、または、周期的に監視され、補正され得るようにすることが可能となるが、この時、これら任意の位置決めマーカーの位置は骨ディジタイザーアームにより経時的に監視されている。
【００３６】
本発明の方法、システム、および、装置は、これらが、座標系で固定されている時には、骨の画像データセットの現実の骨の位置への極めて正確な整合を提供するので、特に有利である。かかる精微な公差は、非常に良好な初期的な機械的安定性および卓越した組織内殖性を伴った股関節移植片の位置決めを可能にしている。
【００３７】
（好ましい実施態様の説明）
本発明は、長い骨の画像をシステム座標空間内で固定された長い骨自体と整合させることを意図している。画像化され、整合され得る長い骨としては、大腿骨、脛骨、上腕骨、尺骨、橈骨が挙げられる。かかる長い骨の画像整合は、関節置換のようなロボット外科手術処置手順と関連して、全股関節置換、膝関節置換、長い骨切断術などの特殊処置手順と関連して、特に有用となる。全股関節置換外科手術を実施することを意図したロボットシステム内で大腿骨の画像データセットを変換する具体的な方法、システム、装置が後述されるが、かかる説明は本発明の範囲を限定することを意図してはいない。
【００３８】
本発明は、上述の処置手順のいずれかを実施すること、または、支援することを意図したロボットシステムを典型例とするシステム座標空間に長い骨の幾何学的形状を表示する骨の画像データセットを変換する方法、システム、装置を提供する。しかしながら、本発明は、かかるロボット処置手順に限定されず、また、手動外科手術処置手順、診断処置手順、および、手術空間のような現実の座標空間内で長い骨の事前獲得された画像を整列させることが必要である前記以外の医療処置手順においても等しく有用となる。かかる手動システムおよび手動処置手順は、光学外科手術測定器具、受動電気機械装置などを採用しているコンピュータ支援による外科手術処置手順を含んでいる。このような事例では、本発明の使用は、骨に沿って多数の基準マーカーを事前移植する必要性無しに、かつ／または骨の長さに沿った多数の点で骨に外科手術で接近する必要性無しに、固定した長い骨との高精度の画像整合提供するという点で有利である。
【００３９】
本発明は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）、Ｘ線撮影（ディジタル化されたＸ線画像）、磁気共鳴画像化処理（ＭＲＩ）などの従来の医療画像化技術を利用して、骨の画像をまず獲得することに依存している。通常は、ＣＴ画像化処理およびＸ線撮影画像化処理は、骨の材料の情報を特に精度よく画像化するので好ましい。あらゆる事例で、画像はディジタル形式で得られるか、或いは、ディジタル形式に変換されて、従来のコンピュータ化された画像処理器具およびソフトウエアを利用して、ディジタル操作に好適な骨の画像データセットを生成する。普通は、画像処理器具は、本文後記で一般に制御装置およびプロセッサとして総称される、特にプログラミングされたコンピュータの形式を呈することになる。特に、本発明は、画像自体から直接得られる骨の画像データセットを分析し、操作するための手術前プラニング用ワークステーション（コンピュータ）を利用する。
【００４０】
骨の画像データセットは骨の画像から生成され、骨の外側表面の幾何学的座標モデルを表示している。骨の画像が外科手術の前に得られるのが好ましい場合は、それに一致する結果として生じる骨の画像のデータセットを外科手術の直前にロボット座標系に変換する必要がある。本発明は、外科手術前に骨の上の多様な位置に骨ディジタイザーアームを接触させることにより生成されるような、ロボット座標系における骨の表面位置座標を含むディジタル化された骨のデータセットをまず獲得することに基づいてこの変換を達成するシステムを提供している。次に、後述するように、骨の画像データセットをディジタル化された骨のデータセットの座標に適合させることにより、骨の画像データセットはロボット座標系に変換される。
【００４１】
骨の画像データセットに話を戻すが、この骨の画像データセットの分解能の程度は骨の上の特定位置において、すなわち、好ましくは、骨の末梢端と基端においては遥かに高いのが好ましい。骨の画像データセットは、骨の上の高分解能の好ましい領域をユーザが最初に決定することで、生成することが可能である。代替例として、手術前プラニング用ワークステーションは、特にユーザの介入が無くても、かかる好適な高分解能位置を識別するようにプログラミングすることが可能である。いずれの場合にせよ、骨の画像データセットはその後に、手術システム、または、骨が固定されることになる他のシステムに転送される。
【００４２】
図面を参照すると、股関節置換外科手術のための本発明の方法を実現することができる具体的なシステム１０が図１に例示されている。システム１０は、手術前プラニング用ワークステーション１２と、ＣＡＤモデルデータセット１５の形式の移植設計１４のライブラリーの両方を備えている。骨の画像データセット１６は、ＣＴ骨画像を表示するのが典型的であるが、これが獲得されて、手術前プラニング用ワークステーション１２に転送される。通常は施療を行う外科医か、施療を行う外科医と一緒に作業する助手であるユーザーが、好適な移植片設計を選択し、患者の大腿骨内部に位置決めするように、手術前プラニング用ワークステーションで作業することが可能である。かかる手術前プラニングの詳細が、先に引例に挙げたＯＲＴＨＯＤＯＣTM手術前プラニング用システムに関連する文献にうまく説明されている。
【００４３】
本発明のシステム１０は、ロボット制御装置２２（プログラミング可能なコンピュータの形式のディジタルプロセッサであるのが典型的である）と、オンライン表示スクリーン２４と、ロボット２６とを備えているロボット手術システム２０を更に有している。ロボット手術システム２０の細部が図２に示されている。ロボットは、少なくとも５本の軸を有し、かつ、高精度設置を行う能力があるのが好ましい操作自在な外科手術用ロボットアーム２８を備えた任意の従来型の産業用ロボットであり得る。好適な外科手術用ロボットが、ＳＲ−５４２７−ＩＳＳとモデル指定されたサンキョ−ロボティックス（Ｓａｎｋｙｏ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ）から入手可能である。本発明における用途としては、力センサー３０はアーム２８の末梢端に搭載されており、プローブ３２または外科手術用切断器具（例示していない）の形態の作業体が力センサーに装着され得る。
【００４４】
ロボットシステム２０は、図１に例示されているように、安全プロセッサ４４および実時間監視用コンピュータ４６を更に備えている。力センサー３０、安全プロセッサ４４、実時間モニター４６、骨の運動モニター５０は各々が、操作自在アーム２８の作動体端の位置、滑り量、および、ブロッケージを監視する補助を行っている間に、大腿骨６０が固定装置アセンブリ５２で適所に保持される。これらのパラメータの実時間監視処理は、ロボットシステムが計画されたとおりに作動していることを確実にするのに役立つ。これら監視システムの詳細は、ＲＯＢＯＤＯＣTMロボット外科手術システムを説明している先に引例に挙げた文献に解説されている。
【００４５】
上述のように、本発明は、ロボット座標系に整合される骨ディジタイザアームにより測定されるような、骨の上の多数の表面定位の座標位置を含んでいるディジタル化された骨のデータセットを獲得することに依存している。従って、システム１０は骨ディジタイザーアーム１００を更に供えており、この詳細が図３および図５に最も良好に示されている。後述するように、既に獲得したディジタル化された骨のデータセット１７（ロボット制御装置２２への入力として図１に示されている）は、骨ディジタイザーアーム１００により獲得されて、骨の画像データセット１６をロボット座標系に変換するために使用される。
【００４６】
図３を参照すると、固定装置アセンブリ５２をまず使用して、大腿骨６０の基端６２を固定する。ロボット２６に装着されると、固定装置アセンブリ５２はロボット座標系内で大腿骨６０を固定する。大腿骨６０は、最上部（基部）領域６２と下部（末梢部）領域６４とを備えている。大腿骨骨頭６２と皮質骨６６とに隣接して配置されている骨梁骨６５は、骨の２つの両端の間にほぼ位置している。頚部領域６８は、骨梁骨より上方の大腿骨骨頭の真下に位置している。
【００４７】
骨ディジタイザーアーム１００は、図示のように、固定基端１０２と自由可動末梢端１０４とを有している連接構造体であるのが好ましい。ロボット２６に装着されると、その固定基端１０２がロボット座標系内の分かっている位置で固定状態になる。ディジタイザーアーム１００は、図示のように、接合部１０６、１０８、１１０、１１２、および１１４で接続されている複数のリンク１０１、１０３、１０５、１０７、および１０９から構成されているのが好ましい。高分解能位置センサー１１１、１１３、１１５、１１７、および１１９は、図示のように、柔軟な接合部１０６、１０８、１１０、１１２、および１１４に配置されている。位置センサー１１１、１１３、１１５、１１７、および１１９ならびに適切なソフトウエアとを利用すると、末梢端１０４が多様な位置に移動させられた時に、骨ディジタイザーアーム１００が固定基端１０２に関して、遠位端１０４（および、特に、そこに搭載された無菌の、先端に取付けたプローブリンク１０９）の位置の正確な測定値を生成することができる。図３に概略的に見られるように、柔軟な接合部１０６、１０８、１１０、１１２、１１４を中心とした回転は、多様な接合部が互いに軸線を中心として回転することにより、ディジタイザーアーム１００の末梢端１０４の運動が固定末梢端１０２に相対的な５種の自由度のいずれでも達成することができるようにすることで、達成される。
【００４８】
ディジタル化された骨のデータセット１７は、無菌の、先端に取付けたプローブリンク１０９を骨の表面上の複数の表面定位に接触させることにより生成される一方で、これらの定位を１セットの位置座標として記録する。（これらの定位は、後述するように、図４Ａ、図４Ｂ、図４Ｃ、および図４Ｄで最も良好に見られるような定位８０、８１、８２、８３、８４、８５、８６、８７、８８、８９、９０、９１、９２、９３、９４、９５、９６、および９７を含んでいるのが好ましい）。基端１０２の位置は最初からロボット座標系の分かっている定位に在るので、ディジタル化された骨のデータセット１７の座標の各々の位置はロボット座標系でも判定される。
【００４９】
本発明の代替の局面では、ディジタル化された骨のデータセットはロボットアーム２８により生成される。本発明のこの局面では、外科手術用ロボットアームの可動末梢端は骨の上の複数の異なる定位で骨表面と接触するように移動させられる（ディジタル化された骨のデータセットがディジタイザーアーム１００により生成された上述のアプローチと同様に）。これによりこれら表面定位の各々の位置が判定され、記録されることにより、ディジタル化された骨のデータセットを形成する。
【００５０】
本発明の代替の局面では、超音波システムまたはレーザシステム２７のような非接触ディジタル化装置を使用して、ディジタル化された骨のデータセットを生成することが可能である。本発明のこの局面では、骨の表面上の複数の定位の位置を検知し、記録するために、超音波システムまたはレーザシステムが使用される。
【００５１】
次に、ディジタル化された骨のデータセット１７を含んでいる座標の検出された位置を使用して、後述のように、骨の画像データセット１６をロボット座標系に変換する。概略的に例示するために、また、理解を容易にするために、骨の画像データセット１６が固定大腿骨６０の上方の空間に浮遊している骨の画像として示されているにすぎない。（これは、変換の前には、骨の画像データセット１６の厳密な位置がロボット座標系の範囲内で分かっていないからである）。例示のために、骨の画像データセット１６のロボット座標系への変換は、骨の画像データセット１６を移動させて、その座標が大腿骨６０の上に重畳された状態になるようにする処理に一致していると理解される。
【００５２】
理解を容易にするために、骨の画像データセット１６が大腿骨の全表面形状に一致するものとして示されている。しかしながら、骨の画像データセット１６が骨の両端１６Ａおよび１６Ｂに対応する高分解能データ領域を備えていることしか必要としないのが好ましいことが理解されるべきである。
【００５３】
図４Ａ、図４Ｂ、図４Ｃ、および図４Ｄを参照すると、ディジタル化された骨のデータセット１７を含むように選択された好ましい座標を見ることが可能である。これら好ましい座標は、骨の画像データセット１６における座標位置に対応するように選択される。特に、ディジタル化された骨のデータセット１７の座標位置は、図示のように、全部が大腿骨の両端付近に在るのが好ましい。ディジタル化された骨のデータセット１７の座標位置は、オペレータが無菌の、先端に取付けたプローブリンク１０９を骨６０の表面に定位８０、８１、８２、８３、８４、８５、８６、８７、８８、８９、９０、９１、９２、９３、９４、９５、９６、および９７の各々で手動で接触させることにより収集されるのが好ましい。従って、基端１０２の位置に関連すると、これら定位の各々の位置は、ディジタル化された骨のデータセット１７として識別され、記録される。
【００５４】
図示のように、ディジタル化された骨のデータセット１７は、大腿骨の末梢端６４の内横面定位８０、外横面定位８１、前面定位８２の座標位置を含んでいるのが好ましい。定位８０、８１、および８２から、末梢端重心１５０の位置を計算することが可能である。ディジタル化された骨のデータセット１７は、大腿骨の基端６２の頚部６８の周囲とその付近の複数の表面定位８３から９６の各位置も含んでいるのが好ましい。表面定位８３ないし９２からは、基端重心１５２の位置を計算することができる。更に、大腿骨の頂部端９７の位置もディジタル化された骨のデータセット１７に追加されるのが好ましい。
【００５５】
大腿骨の末梢端６４のデータ点定位８０、８１、８２の収集は、無菌の、先端に取付けたプローブによりリンク１０９の末梢端で柔組織を経皮的に刺し通して達成できるのが好ましい。従って、この態様でデータを収集すると、外科手術期間中に大腿骨の末梢端を露出することは必要ではない。大腿骨の基端６２における定位８３から９７でデータ点を収集すると、大腿骨の基端６２は既に外科手術期間中に露出されており、従って、大腿骨の頚部６８の周囲とそれに隣接した骨の表面定位８３から９７にオペレータが容易に直接接触することが可能となる。大腿骨の末梢端と基端のいずれにおけるデータ点定位の収集期間中にも、図式表示２４が正確な位置にユーザを誘導する支援を行うのが好ましい。
【００５６】
典型的な、或いは、標準的な幾何学的骨形状を表示している標準の骨表面モデルファイル１９はロボット制御装置２２に記憶することも可能であるとともに、ディジタル化された骨のデータセット１７を検証するために使用することも可能となる。特に、ディジタル化された骨のデータセット１７の座標の各々は標準的骨表面モデルファイル１９と比較されて、ディジタル化された骨のデータセット１７が骨の形状の容認できない表示である可能性を判定できるようにしている。ディジタル化された骨のデータセット１７の座標が容認された公差から外れているように思われる場合には、これはデータセットを収集する際の誤差を暗示しており、ここでユーザを促して、定位座標８０から９７の正しい位置を判定し直すために骨ディジタイザーアーム１００の末梢端１０４を位置決めし直すことにより、データを収集し直すことができる。
【００５７】
任意で、ディジタル化された骨のデータセット１７を数学的に検証することに加えて、図４Ｅでわかるように、１４０、１４１、１４２、１４３、１４４、および１４５を含む付加的な骨の表面定位をディジタル化するとともに、図４Ａの点８０および８１における骨の表面定位をディジタル化し直すことにより、変換の適正性の視認チェックをユーザが実施することも好ましい。骨の表面定位１４０から１４５（および、ディジタル化し直された定位８０および８１）は、６種の可能な自由度のうちのいずれであれ、変換誤差すなわち回転誤差を識別するために選択されるのが好ましい。追加の定位１４０から１４５と８０および８１の各々は、ディジタル化されると、ロボット座標系から骨の画像座標系まで変換されて（ディジタル化された骨のデータセットをロボット座標系に変換した、先に使用された最適適合変換の逆変換を利用する）、定位１４０から１４５と８０および８１が表示装置２４上の骨の画像データセットの頂部に表示される。これら新たにディジタル化された点は骨表面上に物理的に位置しているので、それらに一致する表示された各点も、スクリーン上の骨画像の骨表面に重畳された状態で現れるべきである。
【００５８】
上述のように、本発明は、ディジタル化された骨データセット１７において最適適合計算により見つけ出された対応する座標に骨画像データセット１６を適合させることによって、骨の画像データセット１６をロボット座標系に変換する。かかる最適適合計算は、骨画像データセット１６、移植片形状データ、および移植片設置データを含んでいるデータ転送ファイル７０を利用して、ロボット制御装置２２の内部で実行できるのが好ましい。ロボット制御装置２２はディジタル化された骨データセット１７と標準的骨表面モデルファイル１９とを入力データとして受信もする。データ転送ファイル７０は通常はインターフェイス７１を介してロボット制御装置２２に転送されるが、このインターフェイスは、データ送信ライン、データ転送テープ、または、これら以外の従来型のデータ転送システムを備え得る。
【００５９】
本発明の好ましい局面では、骨画像データセット１６の座標とディジタル化された骨データセット１７の座標との間の距離の二乗の和は最小限にされる。図３を参照すると、この最適適合計算は、ディジタル化された骨のデータセット１７から算出されたような、骨６０の端部９７、末梢端重心１５０、および、基端重心１５２の相対位置の、骨の画像データセット１６から算出されるような、骨６０の端部１５４、末梢端重心１５１、および、基端重心１５３との最初の比較から始まる反復解として実行することができる。これに続いて、「切除空洞」座標系（外科手術用ロボットアーム２８上の切除装置により粉砕除去されるべき骨を表示している）がここで、既に変換された骨の画像データセット１６上に重畳されて、外科手術用ロボット切除アームにより骨の粉砕処理を制御することができる。
【００６０】
骨ディジタイザーアーム１００はロボット座標系と予備整合されて、以下のように、ディジタル化された骨のデータセット１７を含む座標データの収集がロボット座標系にも存在するようにする。図５を参照すると、骨ディジタイザーアーム１００を利用して試験取付け具１２０上に複数の試験構造体１２２の位置を表示しているディジタイザーアーム試験データセットをまず生成することによって、骨ディジタイザーアーム１００はロボット座標系と整合される。続いて、ロボットアーム試験データセットが生成されて、ここではロボットアームにより判定されたように試験取付け具１２０上の試験構造体１２２の位置を表示する、同様の処置手順がロボットアーム２８について反復される。試験取付け具１２０上の試験構造体１２２の各々の厳密な事前測定された定位は既に分かっていることになる。
【００６１】
試験取付け具１２０、ディジタイザーアーム１００の基端１０２、外科手術用ロボットアーム２８のベースは全て、これら構成要素の間の相対運動が阻止されるように、共通構造（ロボット２６など）に堅固に付着される。従って、ディジタイザーアームの試験データセットを試験取付け具上の試験構造体の現実の事前測定された位置と比較することにより、ディジタイザーアームの位置測定精度を検証することが可能となる。同様に、ロボットアーム試験データセットを試験取付け具上の試験構造体の現実の事前測定された位置と比較することにより、ロボット試験アームの位置測定精度を検証することができる。ディジタイザーアーム試験データセットをロボットアーム試験データセットと比較することにより、ディジタイザーアームによって取られた測定値とロボットアームによって取られた測定値との間で変換関係を算出することが可能となり、それにより、骨ディジタイザーアームと外科手術用ロボットアームの両方における運動学的測定の不正確さを評価し、更にそれにより、ディジタイザーアームをロボット座標系と整合することが可能となる。ここで、外科手術用ロボットアームが骨に作動する時に、骨ディジタイザーアームにより最初に供与された位置情報に基づいて外科手術用ロボットアームを誘導することが可能でとなり、この場合、ディジタイザーアームと外科手術用ロボットアームの両方が同一ロボット座標系で作動している。
【００６２】
本発明の別な局面では、任意のマーカーピン１３０および１３２を大腿骨６０に取り付けることが可能となる（図示のように、基端６２と末梢端６４に取り付けるのが好ましい）。続いて、骨ディジタイザーアーム１００を作動させて、無菌の、先端に取り付けたプローブリンク１０９をこれらマーカーピンに反復して接触させることによりピン１３０および１３２の位置を継続的に、または、周期的にディジタル化することによって、外科手術期間中にマーカーピン１３０および１３２のどのような運動でも検出できるようにする。従って、ロボット座標系内のマーカーピン１３０および１３２のどのような運動でも骨ディジタイザーアーム１００により検出されて、外科手術期間中はいかなる望ましくない骨の運動も検出され、補償され得るようにする。代替例として、別個の可撓性機械アーム、或いは、レーザシステムまたは超音波システムを備え得る付加的な骨運動検出装置のような、骨ディジタイザーアーム１００以外の装置によりマーカーピン１３０および１３２の運動を追跡することができる。
【００６３】
１本のマーカーピン（１３０または１３２）しか使用されていない場合には、３つの相互に直交する軸のうちの１本以上について骨の運動が発生しているか否かを検出することが可能となる。しかしながら、２つのマーカーピン（１３０および１３２）が経時的に同時に追跡されると、３つの相互に直交する軸線を中心とした回転運動を検出することが可能となって、骨の運動の厳密な方向と量を測定できるようになる。従って、２つのマーカーピンを使用している場合には、検出された骨運動の量と方向を使用して、ロボット座標系における骨の位置を更新することが可能となり、検出された骨運動に基づくロボット座標系内の骨の現在の位置に基づいて、外科手術用ロボットアームの位置を誘導することができるようにしている。
【図面の簡単な説明】
【図１】 図１は、手術前プラニング構成要素と外科手術用構成要素とを備えている、本発明に従ったロボット外科手術用システムの構造を例示する図である。
【図２】 図２は、図１の外科手術用システムの外科手術用構成要素を例示しており、外科手術用ロボットと、それと関与する制御装置、器具、安全相互ロック、無菌の先端取付けプローブを有する骨ディジタイザーアーム、ロボットに骨を固着保持するための固定装置、骨の運動検出装置、オンライン表示コンピュータとの人／マシンインターフェイス、およびロボット制御装置にインターフェイス接続される手の平サイズの端末と共に備えているのを例示する図である。
【図３】 図３は、骨ディジタイザーアームの構造的細部と人体大腿骨上におけるその使用態様を示す、骨の画像データセットのロボット座標系への変換を例示する概略図である。
【図４Ａ】 図４Ａは、ディジタル化された骨データセットを生成するための表面接触位置を示す、図３の大腿骨の拡大前後図である。
【図４Ｂ】 図４Ｂは、図４Ａの大腿骨の基端の内側面図である。
【図４Ｃ】 図４Ｃは、図４Ａの大腿骨の基端の前後図である。
【図４Ｄ】 図４Ｄは、図４Ａの大腿骨の基端の斜視図である。
【図４Ｅ】 図４Ｅは、図４Ｃに一致しているが、変換後のディジタル化された座標を示している図である。
【図５】 図５は、骨ディジタイザーアームと外科手術用ロボットアームの各々をロボット座標系と予備整合するために、試験取付け具を使用しているのを例示している概略図である。
Claims (10)
- 長い骨の少なくとも部分画像を表示している骨の画像データセットをロボット座標系に変換するためのシステムであって、
骨の画像に一致する座標を含んでいる骨の画像データセットと、
骨ディジタイザーアームを該ロボット座標系に整合させるための手段であって、該ディジタイザーアームは、該骨の表面上の各点と相対的に位置決めされて、該各点に一致する座標を含んでいるディジタル化された骨のデータセットを生成する、手段と、
該骨の画像データセットの座標と、これに対応する、該ディジタル化された骨のデータセットの座標との間で最適適合計算を実施して、該ロボット座標系に該骨の画像データセットを変換するための手段と、
該ディジタル化された骨のデータセットに一致する座標から所定の距離より長く離れた距離にある該変換された骨の画像データセットの座標の数を見出すことにより、該最適適合計算を検証するための手段であって、該座標の数は、検証されるべき該最適適合計算にとっての閾値よりも少ない、手段とを含んでいる、システム。 - 前記骨の画像をコンピュータ断層撮影により供与する、請求項１に記載のシステム。
- 前記骨の画像データセットが、該骨の末梢端および基端でより高い分解能を有する、請求項１に記載のシステム。
- 前記骨の画像データセットが、該骨の外側表面上の座標を表示している、請求項１に記載のシステム。
- 前記骨の画像データセットが骨の組織しか含んでおらず、柔組織を排除する閾値の判定のための手段をさらに含んでいる、請求項４に記載のシステム。
- 前記ロボットアームの精度を検証するための手段をさらに含んでおり、該手段は、
試験取付け具上の試験構造体と相対的にロボットアームを位置決めして、該試験構造体の定位に一致する座標を含んでいるロボットアーム試験データセットを生成するための手段と、
該ロボットアーム試験データセットを該試験取付け具上の試験構造体の現実の位置と比較するための手段とを含んでいる、請求項１に記載のシステム。 - 前記最適適合計算が、前記骨画像データセットの座標と、これに対応する、前記ディジタル化された骨データセットの座標との間の距離の二乗の和を最小限にする工程を含んでいる、請求項１に記載のシステム。
- 前記最適適合計算が、前記骨の画像データセットから算出される、骨の端部と、骨の末梢端重心と、骨の基端重心との相対位置と、前記ディジタル化された骨のデータセットから算出される、骨の端部と、骨の末梢端重心と、骨の基端重心との相対位置との最初の比較から開始する反復解法である、請求項７に記載のシステム。
- 骨の前記基端重心を、骨の基端の頚部の周囲の前記ディジタル化された骨のデータセットの座標から算出する、請求項８に記載のシステム。
- 前記ディジタル化された骨のデータセットの座標の間の空間関係を、標準の骨の画像データセットにおける対応する座標の間の空間関係と比較することにより、該ディジタル化された骨のデータセットの適合性を判定する、請求項１に記載のシステム。
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