JP6404310B2 - 異常な骨の手術的矯正のための計画システム及び方法 - Google Patents

Description

＜関連出願＞
この特許出願は、２０１３年３月１３日出願の米国仮特許出願６１／７７９、８０５号に対する優先権の利益を主張し、その全体は、ここに参照により組み込まれる。
＜技術分野＞

この文書は、一般に、コンピュータ支援整形手術に関し、より詳しくは、一般的に正常骨モデルを用いた、異常な骨を変化させる手術計画を生成するシステム及び方法に関する。

整形手術を支援するために、コンピュータ、ロボット、画像を用いることは、当分野においては良く知られている。手術手順を誘導するために用いられる、コンピュータ支援ナビゲーション及びロボットシステムの研究及び開発がとても盛んに行われてきた。例えば、プレシジョン・フリーハンド・スカルプタ（PFS）は、執刀医が人工補綴を正確に、所望の形状にカッティングすることを補助するロボット手術システムを用いる。股関節全置換術などのインターベンション（intervention)においては、コンピュータ支援手術技術が、精度を高め、手術の信頼性を高めるために用いられてきた。画像によって誘導された整形手術は、また、骨折部における移動された骨の破片の正しい解剖学的位置を予め計画し、誘導し、骨接合による良好な固定を可能とするために、有用であることが発見された。

大腿寛骨臼衝突（impingement)（FAI）は、近位大腿骨と寛骨臼の縁との間の異常な接触によって特徴付けられる状態である。特に、衝突（impingement)は、大腿骨骨頭あるいは、骨首が、異常に摩擦する、あるいは、寛骨臼ソケット内で、全範囲を動けないときに起こる。FAIは、変形性股関節症の主因の一つであることがますます疑われている。カム衝突（CI）と、はさみ衝突は、FAIの２つの主な種類である。CIは、異常な形状をした大腿骨骨頭と骨首との間の、形態学的に正常な寛骨臼との病的接触から発生する。大腿骨骨首は、動きのヒップレンジ（hip range）が制限されるように異常形成され、この骨首の変形が、大腿骨と寛骨臼の縁が互いに衝突することを引き起こす。これは、衝突する組織の刺激となり、変形性股関節症の悪化の主なメカニズムの一つとして疑われる。はさみ衝突は、異常な寛骨臼の縁と、典型的に正常な大腿骨骨頭−骨首接合との間の接触の結果である。この病的接触は、前方寛骨臼カップの異常な過成長の結果である。この結果、関節クリアランスが減少し、大腿骨骨首と寛骨臼の間で繰り返し接触が起こり、前上方関節唇の劣化を引き起こす。

関節鏡検査、あるいは、開腹手術インターベンション（intervention)は、FAIを治療するために開発された。手術インターベンション（intervention)の目的は、屈曲あるいは、他の動作のときのヒップクリアランスを増加し、関連した上唇及び軟骨の病理を解決することにより、衝突を緩和することである。例えば、CIの手術的治療は、大腿骨骨首から余分な骨を除去し、大腿骨骨頭の形態学的球面を再生成し、前唇と寛骨臼に当接する大腿骨骨首の突出を減少することを含む。近位大腿骨上の余分な骨は、高速バーあるいは、関節鏡シェーバなどの手術器具を用いて、執刀医により除去されることが出来る。

目的の病的骨の手術による回復を計画するために、CIにおける突出した大腿骨骨頭−骨首領域のような骨の変形が、特定され、画定されなくてはならない。変形は、磁気共鳴（MR)関節撮影あるいは、コンピュータ断層撮影（CT）スキャンからの出力上に特定することが出来る。多くの場合、執刀医は、心の中で、変形領域を、手術対象の骨にマッピングすることが要求される。コンピュータ支援器具は、シミュレーションされた腰の動き及び、結果の衝突領域を見ることによって、あるいは、理想的軸対称面を大腿骨骨首にフィッティングさせることによって、骨の除去体積を確定するために、より多くの高度な術に使用されることが出来る。しかし、これらの方法は、実行することが難しく、信頼性や確実性の欠如をこうむることがある。例えば、衝突領域は、特に、最小限に侵襲的な手術及び、関節鏡技術の間、可視化およびアクセスが制限されることがある。衝突領域の特定は、例えば、腰の関節の屈曲と、周囲の軟組織の干渉により、問題があることがある。除去されるべき骨の正しい量を決定し、可視化することは、骨をたくさん除去しすぎることなしには、実際上難しいことがある。したがって、本発明者は、効果的かつ信頼性高く、病的骨の異常性を特定し、除去されるべき骨の形状と体積を決定し、したがって、手術計画を生成することができ、計画された術を実行するために、ロボット手術切削器具内で使用されることができるシステムと方法に対するかなりのニーズが残っていることを認識した。

ここに説明される様々な実施形態は、骨形成計画における有効性と信頼性を改善する助けとなることが出来る。

例１は、異常な骨への手術を計画するシステムの主題が、一般的正常骨モデルを受信するように構成されることができるモデル受信モジュールを含むことが出来る。統計学的形状モデルなどの一般的正常骨モデルは、異常な骨と比較可能な生態学的起源を有する正常な骨を表すデータセットを含むことが出来る。入力インタフェースは、異常な骨を表すデータセットを含む異常骨表現を受信するように構成されることが出来る。手術計画モジュールは、登録された一般モデルを生成することにより、一般正常骨モデルを異常骨表現に登録するように構成された登録モジュールを含むことが出来る。手術計画形成モジュールは、登録された一般モデルを用いて、異常な骨の１以上の異常領域を特定するように構成されることが出来る。

例２においては、例１の主題は、オプションとして、メモリ回路とコントローラ回路を備える。メモリ回路は、一般正常骨モデル、異常骨表現、及び、システムの動作を制御する命令のセットを格納することが出来る。コントローラ回路は、手術計画モジュールとメモリ回路に結合され、手術計画モジュールに、１以上の異常領域からの異常な骨の一部を変化させるために、手術計画を生成させるための命令のセットを実行するように構成されることが出来る。

例３においては、例１−２の一つ、あるいは、任意の組み合わせの主題は、オプションとして、手術計画モジュールとメモリ回路に結合された通信インタフェースを備える。通信インタフェースは、一般正常骨モデル、異常骨表現、あるいは、手術計画の１以上を示す表現を生成し、手術計画を受け入れ、あるいは、変更するために、ユーザ入力を受信するように構成されることが出来る。

例４においては、例１−３の一つ、あるいは、任意の組み合わせの主題は、オプションとして、一般正常骨モデルと異常骨表現の一つ、あるいは、両方を、それぞれ、複数のセグメントに分割し、異常な骨のセグメントから、異常なし登録領域を特定するように構成されたセグメンテーションモジュールと、一般正常骨モデルを変換し、異常な骨の異常なし登録領域と、一般正常骨モデルの対応するセグメントとの比較を用いて、登録された一般モデルを生成するように構成されたモデル変換モジュールと、異常な骨の異常なし登録領域を特定したことに応答して、異常な骨の異常なし登録領域を、登録一般モデルの対応するセグメントと照合させるように構成された照合モジュールと、照合に少なくとも部分的に基づいて、登録一般モデルの残りのセグメントを、異常な骨の残りのセグメントと整列するように構成された整列モジュールとを備える登録モジュールを含むことが出来る。

例５においては、例４の主題は、オプションとして、セグメンテーションモジュールが、同じラベルのセグメントが特定の特徴を共有するように、各セグメントにラベルを割り当てるように構成されることが出来る。

例６においては、例１−５の一つ、あるいは、任意の組み合わせの主題は、オプションとして、手術計画形成モジュールが、登録一般モデルから複数のモデルの特徴を、異常な骨から複数の異常な骨の特徴を抽出するように構成された特徴抽出モジュールと、モデルの特徴と異常な骨の特徴との比較を用いて、異常な骨の１以上の異常領域を特定するように構成された異常検出モジュールと、１以上の異常領域のそれぞれについて、異常な骨のセグメントの体積パラメータ(X_abnormal(k))から、登録された一般モデルのセグメントの体積パラメータ(X_model(k))を減算するように構成され、体積パラメータX_model(k) と X_abnormal(k)のそれぞれは、それぞれのセグメントの形状あるいは体積を表し、１以上の異常領域のそれぞれの減算された体積パラメータを用いて、変更部分を決定するように構成された変更決定モジュールとを備えるように構成されることが出来る。

例７においては、例６の主題は、オプションとして、異常検出モジュールが、登録された一般モデル(R_model(k))のセグメントと、特定の基準に合致するR_abnormal(k)との間の体積差に応答して、異常領域として、異常な骨のセグメント(R_abnormal(k))を決定し、登録一般モデルのセグメントR_model(k)は、R_abnormal(k)に比較可能な解剖学的領域に対応するように、構成されることが出来る。

例８においては、例１−７の一つ、あるいは、任意の組み合わせの主題は、オプションとして、モデル受信モジュールが、正常な骨の解剖学的構造を有する被検者のグループからの、比較可能な解剖学的起源の正常な骨の複数の画像を用いて生成された、統計学的形状（SS）モデルを受信するように構成されることが出来る。

例９においては、例１−８の一つ、あるいは、任意の組み合わせの主題は、オプションとして、モデル受信モジュールが、正常な骨の解剖学的構造を特徴付ける１以上のパラメータからなるパラメータモデルを受信するように構成されることが出来る。

例１０は、マシンに実行されたとき、マシンに、異常骨表現と一般正常骨モデルを受信させる命令を含む、マシン読み取り可能な格納媒体の主題を含む。異常骨表現は、異常な骨を表すデータセットを含むことができ、一方、一般正常骨モデルは、異常な骨と比較可能な解剖学的起源を有する正常な骨を表すデータセットを含む。マシンは、登録された一般モデルを生成するために、一般正常骨モデルを異常骨表現に登録するようにされることができる。異常な骨の１以上の異常領域は、登録された一般モデルと異常骨表現との比較を用いて特定されることが出来る。命令は、そして、マシンに、１以上の異常領域からの異常な骨の一部を変化させる手術計画を生成させることが出来る。

例１１においては、例１０の主題は、オプションとして、マシンに、異常な骨の１以上の異常領域と一般正常骨モデルとの間の相対的測度を計算させ、相対的測度が、異常な骨の一部の、形状、位置、方向、あるいは、体積の少なくとも一つを表し、異常な骨の一部を変化させる場合に、手術器具を誘導するための命令を生成させる命令を備えることが出来る。

例１２においては、例１０−１１の一つ、あるいは、任意の組み合わせの主題は、オプションとして、マシンに、一般正常骨モデル、異常骨表現、あるいは、手術計画の１以上の示すグラフィカル表現を生成させ、手術計画を受け入れ、あるいは、変更するために、システムユーザからのコマンドを受信させる命令を備えることが出来る。

例１３は、異常な骨に対する手術を計画する方法の主題を含む。この方法は、異常骨表現と一般正常骨モデルを受信する動作を備える。異常骨表現は、罹患した大腿骨の医学的画像などの異常な骨を表すデータセットを含むことが出来る。正常骨モデルは、被検者のグループからの正常大腿骨の複数の医学的画像から導出される正常大腿骨の統計学的形状モデルなどの一般的正常骨モデルを含むことが出来る。一般正常骨モデルは、異常骨表現に登録されることが出来る。異常な骨の１以上の異常領域は、登録された一般モデルと異常骨表現との比較を用いて、検出されることが出来る。手術計画は、そして、１以上の異常領域からの異常な骨の一部を変化させるために生成されることが出来る。

例１４においては、例１３の主題は、オプションとして、一般正常骨モデルを異常骨表現に登録することが、一般正常骨モデルと異常骨表現の一つ、あるいは、両方を、それぞれ、複数のセグメントに分割し、異常な骨のセグメントから、解剖学的に異常なしの登録領域を特定し、異常なし登録領域と、登録一般モデルの対応セグメントの比較を用いて、登録一般モデルを生成するために、一般正常骨モデルを変換し、異常な骨の異常なし登録領域を、登録一般モデルの対応するセグメントに照合させ、照合に、少なくとも部分的に基づいて、登録された一般モデルの残りのセグメントを、異常な骨の残りのセグメントと整列する、動作を備えるように構成されることが出来る。

例１５においては、例１３−１４の一つ、あるいは、任意の組み合わせの主題は、オプションとして、異常な骨の１以上の異常領域を検出することが、登録された一般モデルから複数のモデルの特徴を、異常な骨から複数の異常な骨の特徴を抽出し、抽出されたモデルの特徴と、異常な骨の特徴を用いて、登録された一般モデルのセグメントと、異常な骨のセグメントとの間の非整合度を計算し、登録された一般モデルのセグメントは、異常な骨のセグメントに比較可能な解剖学的領域を有し、特定の基準に合致する非整合度に応答して、異常な骨のセグメントを異常と決定する動作を備えるように、構成されることが出来る。

例１６においては、例１５の主題は、非整合度を計算することは、ノルムベクトル空間内の体積差を計算することを含むように構成されることが出来る。

例１７においては、例１５の主題は、非整合度を計算することが、登録された一般モデルのセグメントから複数のモデルの特徴を、異常な骨のセグメントから複数の異常な骨の特徴を抽出し、一般正常骨が導出される、正常な骨のデータを用いて、モデルの特徴の統計学的分布を計算し、モデルの特徴の統計学的分布を用いて、モデルの特徴と異常な骨の特徴の間の統計学的距離を計算する動作を備えるように、構成されることが出来る。

例１８においては、例１３−１７の一つ、あるいは、任意の組み合わせの主題は、手術計画を生成することが、１以上の異常領域のそれぞれに対し、異常な骨のセグメントの体積パラメータから、登録された一般モデルのセグメントの体積パラメータを減算し、１以上の異常領域のそれぞれに対し、減算された体積パラメータを用いて、変更部分を決定する動作を備えるように、構成されることが出来る。

例１９においては、例１８の主題は、体積パラメータが、体積、形状、位置、あるいは、方向の１以上を含むように構成されることが出来る。

例２０においては、例１３−１９の一つ、あるいは、任意の組み合わせの主題は、一般正常骨モデルを受信することが、正常な骨の解剖学的構造を有する被検者のグループからの比較可能な解剖学的起源の正常な骨の複数の画像を用いて、統計学的形状（SS）モデルを生成することを含むように構成されることが出来る。

例２１においては、例１３−２０の一つ、あるいは、任意の組み合わせの主題は、一般正常骨モデルを受信することが、正常な骨の解剖学的構造を特徴付ける１以上のパラメータを備えるパラメータモデルを生成することを含むように、構成されることが出来る。

例２２においては、例１３−２１の一つ、あるいは、任意の組み合わせの主題は、更に、一般正常骨モデル、異常骨表現、あるいは、手術計画の１以上を示すグラフィカル表現を生成することを備え、グラフィカル表現は、手術計画を受け入れ、あるいは、変更することがシステムユーザに可能となるように、フィードバックを提供することを備えることが出来る。

例２３は、罹患した大腿骨の一部の手術的変更を計画する方法の主題を含む。この方法は、罹患した大腿骨の１以上の医学的画像と、被検者のグループからの正常な大腿骨の医学的画像を用いた、正常な大腿骨の統計学的形状（SS）モデルとを受信し、正常な大腿骨の医学的画像は、罹患した大腿骨の１以上の画像と比較可能な様相を有する、動作を備えることが出来る。SSモデルは、罹患した大腿骨の１以上の画像に登録されることが出来る。この方法は、登録されたSSモデルと、特定の閾値を超える、罹患した大腿骨の１以上の画像との体積差に応答して、罹患した大腿骨の１以上の異常領域を特定し、罹患した大腿骨の一部を変化させる手術計画を生成し、手術計画は、登録されたSSモデルを参照して、１以上の異常領域の体積、形状、位置、あるいは、方向の１以上を表すデータと、異常な骨の一部を変化させることにおける手術器具を誘導する命令を含むことが出来る。

例２４においては、例２３の主題は、オプションとして、手術計画を生成することが、罹患した大腿骨の第１のシミュレーションと、手術によって変化させられた大腿骨の第２のシミュレーションとを行う動作を含み、第１と第２のシミュレーションのそれぞれは、それぞれの大腿骨の動きの範囲を評価する生体機械的シミュレーションを含み、第１のシミュレーションと第２のシミュレーションとの比較を用いて、１以上の異常領域を決定することを含むように構成されることが出来る。

これらの例は、任意の置換あるいは組み合わせにおいて、組み合わされることが出来る。この要約は、本出願の教示の幾つかの概要であり、本主題の排他的、あるいは、網羅的扱いであることを意図していない。本主題についての更なる詳細は、詳細な説明及び添付の請求項に見られる。本発明の他の側面は、以下の詳細な説明を読み、理解し、その一部をなす図面を見れば、当業者には、明らかであろうし、それぞれは、限定的な意味には取られるべきではない。本発明の範囲は、添付の請求項及び、これらの法的均等物により定義される。

様々な実施形態が、添付の図面において、例示として図示される。そのような実施形態は、提示的であり、本主題の網羅的、あるいは、排他的実施形態であることを意図しない。

異常な骨に対する手術を計画するためのシステムの例を図示するブロック図である。 手術計画システムにおける登録モジュールの例を図示するブロック図である。 手術計画システムにおける手術計画形成モジュールの実施形態を図示する。 一般正常大腿骨モデルを用いて検出された病的大腿骨の変形の例を図示する。 一般正常大腿骨モデルを用いて検出された病的大腿骨の変形の例を図示する。 一般正常大腿骨モデルを用いて検出された病的大腿骨の変形の例を図示する。 一般正常大腿骨モデルを用いて検出された病的大腿骨の変形の例を図示する。 一般正常大腿骨モデルを用いて検出された病的大腿骨の変形の例を図示する。 異常な骨に対する手術を計画するための方法の例を図示するフローチャートである。 病的大腿骨部分の手術的変更を計画するための方法の例を図示するフローチャートである。 コンピュータシステムに手術計画を実行させる命令が実行されるコンピュータシステムの例を図示するブロック図である。

ここに開示されるのは、一般正常骨モデルを用いた、異常な骨を変化させる手術計画を生成するためのシステム、装置、及び、方法である。ここに説明される様々な実施形態は、カム衝突における大腿骨骨首から余分な骨を除去するような、骨形成計画における、有効性と信頼性を改善することを助けることが出来る。ここに説明される方法及び装置は、また、さまざまな他の状態にある病的な骨の手術を計画するために適用されることが出来る。

図１は、異常な骨に対する手術を計画するためのシステム１００の例を図示するブロック図である。システム１００は、モデル受信モジュール１１０、入力インタフェース１２０、及び、手術計画モジュール１３０を含むことが出来る。システム１００は、また、メモリ回路１４０とコントローラ回路１５０を含むことが出来る。オプションとして、システム１００は、通信インタフェース１６０を含むことが出来る。一例においては、システム１００は、異常な骨から余分な部分を手術で除去するなどの、異常な骨を変化させるために、手術器具（手術ナビゲーションシステムあるいは、医学的ロボットなど）を操作する命令を生成することが出来る。

モデル受信モジュール１１０は、一般正常骨モデルを受信するように構成されることが出来る。正常な骨の例は、大腿骨、寛骨臼、あるいは、任意の他の身体の骨を含むことが出来る。一般正常骨モデルは、システム１００によって変化させられるべき異常な骨と比較可能な解剖学的起源を有する正常な骨を表すデータセットを含むことが出来る。ある例においては、一般正常骨モデルは、正常な骨の解剖学的構造の形状、あるいは、見かけを表すことが出来る。一般正常骨モデルは、パラメータモデル、統計学的モデル、形状ベースモデル、あるいは、体積モデルの形態とすることが出来る。一般正常骨モデルは、また、弾性体モデル、幾何的脊柱モデル、あるいは、有限要素モデルなどの、正常な骨の物理的特性に基づくことが出来る。特定の例において、一般正常骨モデルは、正常な骨の解剖学的構造を有すると知られている被検者のグループからの、比較可能な解剖学的起源の正常な骨の複数の画像から導出される、統計学的形状（SS）モデルを含むことが出来る。SSモデルは、被検者のグループからの正常な骨の解剖学的構造の統計学的表現を備える。ある実施形態においては、一般正常骨モデルは、正常な骨の、所望の術後形状あるいは、見かけを表すことが出来る。正常な骨の所望の術後形状あるいは見かけは、正常骨モデルの3次元操作のために構成されたコンピュータソフトウェアを用いた、（パラメータモデル、統計学的モデル、形状ベースモデルあるいは体積モデルなどの）正常骨モデルを変更することにより得ることが出来る。

ある実施形態においては、一般正常骨モデルは、システム１００の外部のシステムを用いて生成されることができ、一般正常骨モデルは、メモリ装置などのマシン読み取り可能な媒体に格納されることが出来る。モデル受信モジュール１１０は、メモリ装置から、異常な骨の解剖学的起源と比較可能なそれを表す一般正常骨モデルを検索することが出来る。ある実施形態においては、システム１００は、モデル受信モジュール１１０と結合するように構成された一般正常骨モデル生成器を含むことが出来る。正常骨モデル生成器は、形状データあるいは見かけデータを用いるなどして、一般正常骨モデルを生成することが出来る。形状データは、3次元画像オブジェクトの目印、表面、境界などの、骨の幾何学的特徴を含むことが出来る。見かけデータは、骨の、幾何学的特徴及び強度情報の両方を含むことができる。

ある例においては、形状データあるいは見かけデータは、被検者のグループからの比較可能な解剖学的起源の正常な骨の複数の医学的画像から構成されることが出来る。医学的画像は、2次元（２D）あるいは、3次元（３D）画像を含むことが出来る。医学的画像の例は、X線、超音波画像、コンピュータ断層撮影（CT）スキャン、磁気共鳴（MR）画像、陽電子放射型断層撮影（PET)画像、単光子放射型コンピュータ断層撮影（SPECT）画像、あるいは、関節撮影を含む。他の例においては、形状データあるいは見かけデータは、（1以上の追跡プローブなどの）座標軸測定システムを用いた被検者のグループからの、比較可能な解剖学的起源の正常な骨から得られる複数の点群から構成されることが出来る。

ある実施形態においては、形状データあるいは見かけデータは、比較可能な年齢、性別、民族性、体格、あるいは、他の物理的、あるいは、人口統計学上のデータを有する被検者のグループからの正常な骨の医学的画像あるいは点群から構成されることが出来る。例えば、形状データあるいは見かけデータは、物理的あるいは人口統計学上のデータが、システム１００によって解析される異常な骨のホスト（患者）と比較可能な被検者からの正常な骨の医学的画像あるいは、点群を含むことが出来る。これは、一般骨モデルが、解析を受ける異常な骨を特に表すようにすることが可能であろう。

入力インタフェース１２０は、異常な骨の形状、見かけ、あるいは、他の形態学的特徴を表すデータセットを含む異常骨表現を受信するように構成されることが出来る。異常骨表現は、異常領域を特定するために、システム１００によって解析されることが出来る。入力インタフェース１２０は、患者データベースから異常骨表現を受信することが出来る。異常骨表現は、異常な骨の医学的画像、点群、パラメータモデル、あるいは、他の形態学的記述の1以上を含むことが出来る。ある実施形態においては、入力インタフェース１２０は、システム１００内で、あるいは、システム１００の外部で、画像システムあるいは他の画像取得モジュールに結合されるように構成されることが出来る。画像システムあるいは画像取得システムは、入力インタフェース１２０を介して、システム１００へ、異常骨表現（例えば、1以上の画像あるいは点群）を供給することが出来る。ある実施形態においては、モデル受信モジュール１１０から受信される一般正常骨モデルは、入力インタフェース１２０から受信される異常骨表現に比較可能なデータフォーマットあるいは様相を有する。例えば、入力インタフェース１２０は、患者からの病的大腿骨のCTスキャン画像を受信するなら、モジュール受信モジュール１１０は、患者のグループからの、比較可能な解剖学的起源の正常大腿骨のCTスキャンから導出されるSSモデルを受信するように構成されることが出来る。他の例においては、入力インタフェース１２０は、患者からの病的寛骨臼のCTスキャン画像を受信することができ、モデル受信モジュール１１０は、患者のグループからの、比較可能な解剖学的起源の正常寛骨臼のCTスキャンから導出されるSSモデルを受信するように構成されることが出来る。

手術計画モジュール１３０は、異常な骨の一部を変化させるための手術計画を生成するように構成されることが出来る。図1に示されるように、手術計画モジュールは、登録モジュール１３１と手術計画形成モジュール１３２を含むことが出来る。登録モジュール１３１は、一般正常骨モデルを異常骨表現に登録するように構成されることが出来る。被検者に渡る解剖学的偏差、及び／あるいは、異なるデータ取得処理（例えば、画像システム及び画像取得処理）に起因する外来的な差により、一般正常骨モデルと異常骨表現は、構造的矛盾を有し、対応性を減少させる原因を有することがある。登録モジュール１３１は、登録された正常骨モデルを、解析される異常な骨に特徴的な登録一般モデルに変換することが出来る。登録された一般モデルは、異常骨表現の座標系と同様な座標系にあるとすることが出来る。登録モジュール１３１の例が、図2を参照するなどして、以下に説明される。

手術計画形成モジュール１３２は、登録された一般モデルと異常骨表現の比較を用いて、異常な骨の１以上の異常領域を特定するように構成されることが出来る。一例においては、手術計画形成モジュール１３２は、登録された一般モデルと異常骨表現との間の非整合のレベルを計算することが出来る。非整合は、手術計画の基礎として用いられることが出来る。手術計画形成モジュール１３２の例は、図３を参照するなどして、以下に説明される。

メモリ回路１４０は、モデル受信モジュール１１０から受信されるような一般正常骨モデルと、入力インタフェース１２０から受信されるような異常骨表現と、システム１００の個別のモジュールの動作とモジュール間データ通信を制御する命令のセットとを格納するように構成されることが出来る。ある例においては、登録モジュール１３１によって生成される登録された一般モデルは、メモリ回路１４０に格納されることが出来る。

コントローラ回路１５０は、手術計画モジュール１３０とメモリ回路１４０に結合されることが出来る。コントローラ回路は、手術計画モジュール１３０に、１以上の異常領域からの異常な骨の部分を変化させるための手術計画を生成させる命令のセットを実行するように構成される。

手術計画モジュール１３０と結合された通信インタフェース１６０とメモリ回路１４０は、一般正常骨モデル、登録された一般モデル、異常骨表現、及び、手術計画の１以上を示す表現を生成するように構成されることが出来る。通信インタフェース１６０は、手術計画を生成し、評価する処理の間、執刀医をアシストするために、音声、視覚、あるいは、他のマルチメディアフォーマットで、情報を提示するように構成されたディスプレイ装置を含むことが出来る。提示フォーマットの例は、音声、ダイアログ、テキスト、あるいは、２D又は３Dグラフを含む。提示は、また、他のことの中でも、一般正常骨モデル、異常骨表現、登録された一般モデル、及び、手術計画のリアルタイム３D表現などの視覚的アニメーションを含むかもしれない。ある例においては、視覚的アニメーションは、執刀医が、手術計画によって変化させられる必要のある異常な骨上の１以上の領域を視覚化するのを更にアシストするために、色符号化される。様々な例においては、通信インタフェース１６０は、また、手術計画モジュール１３０によって生成される手術計画を受け入れ、あるいは、変更するために、ユーザ入力を受信するように構成されたユーザ入力装置を含むことが出来る。

通信インタフェース１６０は、内部バスを介して、システム１００内の他のモジュールと通信することが出来る。ある例においては、通信インタフェース１６０は、例えば、追跡装置、配置装置、手術ナビゲーションシステムあるいは、医学的ロボットシステムを含む、１以上の外部装置と通信するように構成されることが出来る。通信インタフェース１６０は、有線インタフェース（通信インタフェース１６０上の通信ポートに結合されたケーブルなど）及び、他の中でも、イーサネット、IEEE 802.11無線、あるいは、ブルートゥースなどの無線接続の両方を含むことが出来る。

図２は、登録モジュール１３１の例を図示するブロック図である。登録モジュール１３１は、セグメンテーションモジュール２１０、モデル変換モジュール２２０、照合モジュール２３０及び、整列モジュール２４０を含むことが出来る。図１に図示されているように、登録モジュール１３１は、入力として、一般正常骨モデルと異常骨表現を取得することができ、登録された一般モデルと、登録された一般モデルと異常骨表現との間の整列を生成することが出来る。

セグメンテーションモジュール２１０は、一般正常骨モデルを複数のセグメントに分割するように構成されることが出来る。例えば、一般正常骨モデルが、医学的画像あるいは点群を構成するとき、セグメンテーションモジュール２１０は、画像あるいは点群を、様々な解剖学的構造を表すセグメントに分割することが出来る。ある例においては、セグメンテーションモジュール２１０は、同じラベルのセグメントが、形状、解剖学的構造あるいは強度などの特定の特徴を共有するように、セグメントのそれぞれにラベルを割り当てるように構成されることが出来る。セグメンテーションモジュール２１０は、また、異常骨表現を複数のセグメントに分割することが出来る。例えば、セグメンテーションモジュールは、異常骨表現上の正常部分から病的な部分を差別化し、異常骨表現のセグメントから、解剖学的異常なしの登録領域を特定することが出来る。ある実施形態においては、セグメンテーションモジュール２１０は、オプションとすることが出来る。例えば、セグメンテーションモジュール２１０は、システム１００によって受信されたとき、一般正常骨モデルと異常骨表現の両方が、それぞれの解剖学的構成によって割り当てられるラベルを有する画像に分割されるとき、登録モジュール１３１から排除されることが出来る。

モデル変換モジュール２２０は、解剖学的異常のない異常な骨の領域と、一般正常骨モデルの対応するセグメントとの比較を用いるなどして、登録された一般モデルを生成するために、一般正常骨モデルを変換することが出来る。変換は、スケーリング、回転、並進、拡大、ディレーション、あるいは、他のアフィン変換などの線形あるいは非線形演算を含むことが出来る。変換は、距離を保存する（並進、回転、反転などの）堅固な変換、あるいは、引き伸ばし、押し縮めなどの非堅固な変換、あるいは、放射基底関数、スプラインなどのモデルベースの変換、あるいは、有限要素モデルを含むことが出来る。ある実施形態においては、モデル変換モジュール２２０は、一般正常骨モデルを、異常骨表現のサイズと方向に大域的に整列させるための堅固な変換と、一般正常骨モデルを異常骨表現と整列することによって、局所幾何学的矛盾を減少するための非堅固な変換の両方を用いることが出来る。ある実施形態では、モデル変換モジュール２２０は、異常骨表現S_abnormal(x,y,z)の特定された異常なしセグメントと、一般正常骨モデルS_model(x,y,z)の対応するセグメントとの差を最小化する所望の変換Θを決定することが出来、一般正常骨モデルは、変換Θを受ける。つまり、所望の変換Θ_opt は、ユークリッド距離|| Θ_opt(S_model(x,y,z)) - S_abnormal(x,y,z)||が最小となるように選択される。モデル変換モジュール２２０は、そして、一般正常骨モデルに、所望の変換Θ_optを適用し、登録された一般モデルΘ_opt(S_model)を生成することが出来る。

照合モジュール２３０は、登録された一般モデルを異常骨表現に照合させることが出来る。ある実施形態では、照合モジュール２３０は、異常な骨の登録領域を特定することに応答して、登録された一般モデルの１以上のセグメントを、異常な骨の対応する登録領域に照合させることが出来る。整列モジュール２４０は、照合に少なくとも部分的に基づいて、登録された一般モデルの残りのセグメントを、異常骨表現の残りのセグメントと整列するように構成されることが出来る。

図３は、手術計画形成モジュール１３２の実施形態を図示する。手術計画形成モジュール１３２は、異常な骨の１以上の異常領域を特定し、特定された異常領域を変更するための手術計画を生成するように構成される。手術計画形成モジュール１３２は、特徴抽出モジュール３１０、異常検出モジュール３２０、及び、変更決定モジュール３３０を備える。

特徴抽出モジュール３１０は、登録された一般モデルから複数のモデルの特徴を、異常骨表現から複数の異常な骨の特徴を抽出するように構成される。ある例においては、抽出される特徴の種類は、位置、方向、曲率、輪郭、形状、面積、体積、あるいは、他の体積パラメータなどの１以上の幾何学的パラメータを含むことが出来る。他の例においては、抽出される特徴は、１以上の強度ベースのパラメータを含むことが出来る。特徴は、空間領域、周波数領域、あるいは、空間−周波数領域において抽出されることが出来る。様々な例においては、特徴は、平均、中央値、最頻値、分散、共分散、及び、他の２次、あるいは、それより高次の統計量などの、幾何学的、あるいは、強度ベースのパラメータから導出される、統計学的測定値を含むかもしれない。

異常検出モジュール３２０は、モデルの特徴と異常な骨の特徴の比較を用いて、異常な骨の１以上の異常領域を特定するように構成される。比較は、登録された一般モデルからと、異常骨表現からのすべての、あるいは、選択されたセグメントについて実行されることが出来る。一実施形態においては、比較は、登録モジュール１３１が、登録された一般モデルのセグメントを、異常な骨の登録された領域と照合させた後のみに、実行されることが出来る。

異常検出モジュール３２０は、セグメント(R_abnormal(k))の異常な骨の特徴と、登録された一般モデル(R_model(k))の対応するセグメントのモデルの特徴との間の類似度値が、特定の基準に合致したならば、異常な骨のセグメントからの異常領域を検出することが出来る。例えば、異常領域は、R_abnormal(k) と R_model(k)との体積差が特定の閾値を超えたなら、検出されることが出来る。様々な例においては、異常検出モジュール３２０は、特徴の種類によって、異なる類似度値を用いることが出来る。異常検出モジュール３２０は、また、異常骨表現と一般正常骨モデルのデータフォーマット（画像様相あるいは画像の種類など）によって、類似度値を選択することが出来る。例えば、３１０からの抽出された特徴が幾何学的特徴であるならば、異常検出モジュール３２０は、モデルの特徴と異常な骨の特徴の間の二乗距離の合計を計算することができ、この距離は、L1ノルム、L2ノルム（ユークリッド距離）、無限ノルム、あるいは、ノルムベクトル空間の他のノルムとして計算されることが出来る。他の例においては、抽出された特徴が、強度ベースの特徴ならば、異常検出モジュール３２０は、相関係数、相互情報、あるいは、比画像均一性（ratio image uniformity）などの測度の一つを用いて、モデルの特徴と異常な骨の特徴との間の類似度を計算することが出来る。

変更決定モジュール３３０は、検出された異常領域について、登録された一般モデルのセグメントの体積パラメータ(X_model(k))を、異常な骨のセグメントの体積パラメータ(X_abnormal(k))から減算するように構成されることが出来る。体積パラメータX_model(k) と X_abnormal(k)それぞれは、対応する骨表現の形状あるいは体積を表す。１以上の異常領域のそれぞれにおいて、減算された体積パラメータは、変更の一部として、決定されることが出来る。ある実施形態においては、減算は、モデルの特徴R_model(k)と異常な骨の特徴R_abnormal(k)との間において実行されることが出来る。例えば、R_model(k) と R_abnormal(k)の両方は、対応する骨表現の形状あるいは体積の直接測定値を表さないかもしれない。むしろ、R_model(k)は、体積パラメータX_model(k)の写像Φを介して、体積を間接的に表す（すなわち、 R_model(k) = Φ(X_model(k)）モデルの特徴であり、異常な骨の特徴R_abnormal(k)は、体積パラメータX_abnormal(k) の写像Φを介して、体積を間接的に表す(すなわち、 R_abnormal(k) = Φ(X_abnormal(k))かもしれない。手術計画の一部として、体積差は、それぞれの特徴に逆写像Φ^-1を適用することにより、決定されることが出来る、すなわち、Φ^-1(R_abnormal(k)) - Φ^-1(R_model(k))。

一例では、変更決定モジュール３３０は、異常な骨（罹患した大腿骨、罹患した寛骨臼、あるいは、身体の他の罹患した骨など）の第１のシミュレーションと、特定された余分な骨組織が除去された、術後の異常な骨のシミュレーションされたモデルなどの、手術により変化させられた異常な骨の第２のシミュレーションとを実行する命令を含むことが出来る。第１と第２のシミュレーションの一つ、あるいは、両方のそれぞれは、例えば、それぞれの骨の動きの範囲を含む、１以上の生体機械的パラメータを評価するための、生体機械的シミュレーションを含むことが出来る。変更決定モジュール３３０は、第１のシミュレーションと第２のシミュレーションとの比較を用いて、異常な骨の１以上の異常領域を決定することが出来る。ある例においては、変更決定モジュール３３０は、予め指定された処理に従うなどして、異常な骨から特定された余分な骨組織を徐々に除去することにより、異常な骨の１以上の以上領域を徐々に変化させるための命令を含むことが出来る。

図４A-Eは、一般正常大腿骨モデルを用いて検出された、病的大腿骨の変形の例を図示する。図４A-Bは、システム１００あるいは、この文書で説明する、その様々な実施形態を用いて生成及び提示されることが出来る、３D一般正常近位大腿骨モデル４２０（図４Bに示されるように）を用いて検出された変形領域を有する、３次元（３D）病的近位大腿骨画像４１０（図４Aに示されるような）の例を図示する。一般正常近位大腿骨モデル４２０は、被検者のグループからの比較可能な解剖学的起源の正常近位大腿骨の複数のCTスキャンから構成される統計学的形状データから導出されることが出来る。病的近位大腿骨画像４１０は、大腿骨寛骨臼衝突（impingement)（FAI）の患者から取得された近位大腿骨のCTスキャンを表す。正常近位大腿骨統計学的形状（SS)モデル４２０は、病的に衝突した近位大腿骨画像４１０上に登録されることが出来る。SSモデル４２０と衝突近位大腿骨画像４１０の両方は、分割され、ラベル付けされることが出来る。大腿骨骨頭４１１のような、異常のない、衝突した近位大腿骨画像４１０のセグメントは、特定され、SSモデル４２０の対応する大腿骨骨頭４２１に照合されることが出来る。衝突した近位大腿骨画像４１０の残りのセグメントは、そして、SSモデル４２０のそれぞれの残りのセグメントに整列されることが出来る。SSモデル４２０と衝突した近位大腿骨画像４１０からのセグメントの比較は、衝突する近位大腿骨画像４１０の大腿骨骨首４１２の変形領域をあらわにする。検出された変形領域４１２の余分な骨は、検出された変形領域４１２と、SSモデル４２０の対応する大腿骨骨首セグメント４２２との間の体積差として定義されることが出来る。手術計画の一部として、体積差は、手術で除去される必要のある病的大腿骨４１０の形状及び体積を定義する。

図４C-Eは、２D一般正常大腿骨モデル４４０（図４Dに示されている）を用いて検出された変形領域を有する、２次元（２D）病的大腿骨表現４３０（図４Cに示されるように）の例を図示する。一般正常大腿骨モデル４４０は、システム１００、あるいは、この文書で説明される、その様々な実施形態を用いて、生成され、提示されることが出来る。一般正常大腿骨モデル４４０は、比較可能な解剖学的起源の正常大腿骨の複数の画像から構成される、統計学的モデル、幾何学的モデル、あるいは、パラメータモデルとすることが出来る。一般正常大腿骨モデル４４０の病的大腿骨表現４３０への登録に続いて、登録された大腿骨モデル４５０が、生成されることが出来る（図４Eに示されるように）。登録された大腿骨モデル４５０を病的大腿骨表現４３０に照合させることにより、異常なし領域４５１（１以上の異常なしセグメントを含むことが出来る）が、特定されることが出来る。登録された大腿骨モデル４５０の残りのセグメントを、病的大腿骨表現４３０の対応するセグメントに整列することにより、変形領域４５２が、検出されることが出来る。図４Eに図示されるように、変形領域４５２は、手術的に除去されることができる、病的大腿骨表現４３０の余分な骨組織の形状を定義する。図４C-Eに図示される２D例は、セグメンテーションと、一般モデルを病的モデルにフィッティングさせることの概念を図示することを主な目的として提供されている。２D例によって図示されるセグメンテーションと相関の方法は、図４A-Bを参照して、上記した３Dモデルに、直接的に適用可能である。

図５は、異常な骨への手術を計画するための方法の例を図示するフローチャートである。実施形態においては、この文書において説明される様々な実施形態を含むシステム１００は、この文書で説明される様々な実施形態を含む方法５００を実行するためにプログラムされる。

異常な骨の表現あるいは、異常な骨の一部が５１０において受信される。異常な骨は、変更、再生、あるいは、除去のための手術計画を受ける病的な骨とすることが出来る。異常骨表現は、異常な骨を特徴付けるデータセットを含むことが出来る。一例では、データセットは、解剖学区的構造の位置、形状、輪郭あるいは見かけを含む幾何学的特徴を含む。他の例においては、データセットは、強度情報を含むことが出来る。様々な例においては、異常骨表現は、他の２Dあるいは３D画像の中でも、X線、超音波画像、コンピュータ断層撮影（CT）スキャン、磁気共鳴（MR)画像、陽電子放射型断層撮影（PET)画像、単光子放射型コンピュータ断層撮影（SPECT）画像、あるいは、関節撮影などの少なくとも一つの医学的画像を含むことが出来る。異常骨表現は、また、１以上の点群を含むことが出来る。ある例においては、異常骨表現は、異常な骨を特徴付けるデータセットを格納するデータベースから、あるいは、他の物の中でも、X線マシン、CTスキャナ、MRIマシン、PETスキャナを含む、画像システムあるいは、画像取得モジュールから受信されることが出来る。

５２０において、一般正常骨モデルが受信されることが出来る。一般正常骨モデルは、５１０で受信された異常な骨と比較可能な解剖学的起源を有する、正常な骨あるいは、正常な骨の一部を表すデータセットを含む。一般正常骨モデルは、正常な骨の解剖学的構造の形状あるいは見かけを表すことが出来る。一般正常骨モデルは、パラメータモデル、統計学的モデル、形状ベースモデル、体積モデル、あるいは、他の幾何学的モデルを含む形態の一つであるかもしれない。一般正常骨モデルは、また、例えば、弾性体モデル、脊椎モデル、あるいは、有限要素モデルを含む、正常な骨の物理的特性に基づくことが出来る。ある例においては、一般正常骨モデルは、正常な骨の望ましい術後形状あるいは見かけを表すことが出来る。正常な骨の望ましい術後形状あるいは見かけは、正常骨モデルの３次元操作のために構成されたコンピュータソフトウェアを用いて、（パラメータモデル、統計学的モデル、形状ベースモデル、あるいは、体積モデルなどの）正常骨モデルを変形することによって取得することが出来る。

様々な例においては、一般正常骨モデルは、被検者のグループからの、比較可能な解剖学的起源の正常な骨からの、複数の画像あるいは点群から生成される統計学的モデルを含むことが出来る。一般正常骨モデルを生成するために使用されるデータは、形状データあるいは見かけデータを含むことが出来る。形状データは、目印、表面あるいは境界などの幾何学的特徴を含むことが出来、一方、見かけデータは、幾何学的特徴と強度情報の両方を含むことができる。一例では、一般正常骨モデルは、統計学的形状（SS）モデルを含む。SSモデルは、正常な骨の解剖学的構造を有すると知られている被検者のグループからの比較可能な解剖学的起源の正常な骨から取得された複数の医学的画像から導出されることが出来る。医学的画像の例は、他の２D及び３D画像の中でも、X線、超音波画像、CTスキャン、MR画像、PET画像、SPECT画像、あるいは、関節撮影を含む。様々な実施形態において、形状データあるいは見かけデータは、同様な年齢、性別、民族性、体格、あるいは、他の物理的あるいは人口統計学的データを有する被検者のグループからの、比較可能な解剖学的起源の正常な骨の医学的画像あるいは点群から構成されることが出来る。ある実施形態においては、一般正常骨モデルは、異常骨表現と比較可能なデータフォーマットあるいは様相を有している。例えば、患者からの病的近位大腿骨のCTスキャンが、５１０において受信されると、５２０で受信されたSSモデルは、複数の被検者からの正常な解剖学的構造を有する近位大腿骨のCTスキャンから構成されることが出来る。他の例においては、患者からの病的寛骨臼のCTスキャンは、５１０において受信され、５２０で受信されたSSモデルは、複数の被検者からの正常な解剖学的構造を有する正常寛骨臼のCTスキャンから構成されることが出来る。

５３０において、一般正常骨モデルは、異常骨表現に登録されることが出来る。一般正常骨モデルと異常骨表現は、それぞれ、それぞれの画像において、様々な解剖学的構造を表す複数のセグメントに分割されることが出来る。セグメントは、同じラベルのセグメントが、形状、解剖学的構造、あるいは、強度などの特定の特徴を共有するように、ラベル付けられることが出来る。異常骨表現の分割においては、病的部分は、異常骨表現の正常部分から差別化され、解剖学的異常なしの登録領域は、異常骨表現から、特定されることが出来る。

一般正常骨モデルを異常骨表現に登録するために、一般正常骨モデルは、登録された一般モデルを生成するために変換されることが出来る。変換は、一般正常骨モデルを、異常骨表現のサイズと方向に大域的に整列させる堅固な変換を含むことが出来る。堅固な変換の例は、並進、回転、あるいは、反転を含む。変換は、また、一般正常骨モデルを異常骨表現に整列させることにより、局所幾何学的矛盾を減少する、非堅固な変換を含むことが出来る。非堅固な変換の例は、引き伸ばし、押し縮め、あるいは、放射基底関数、スプラインあるいは有限要素モデルを含むモデルベース変換を含む。一例では、堅固な、及び、非堅固な変換の両方は、一般正常骨モデルに適用されることが出来る。

ある実施形態においては、望まれる変換Θ_opt は、異常骨表現S_abnormal(x,y,z)の特定された異常なしセグメントと、一般正常骨モデルS_model(x,y,z)の対応するセグメントとの間の差を最小化するようなものとして、決定されることが出来、一般正常骨モデルは、変換Θを受ける。つまり、望ましい変換Θ_opt は、ユークリッド距離|| Θ(S_model(x,y,z)) - S_abnormal(x,y,z)||が最小化されるように選択される。望ましい変換は、そして、一般正常骨モデルに適用されて、登録された一般モデルを生成する。そして、異常な骨の登録領域を特定することに応答して、登録された一般モデルの１以上のセグメントは、異常な骨の対応する登録された領域と照合されることが出来る。登録された一般モデルの残りのセグメントは、照合に少なくとも部分的に基づいて、異常骨表現の残りのセグメントと整列されることが出来る。

５４０において、異常な骨の１以上の異常領域は、検出されることが出来る。異常は、登録された一般モデルと異常骨表現との比較を用いて、検出されることが出来る。一例においては、複数のモデルの特徴は、登録された一般モデルから抽出され、複数の異常な骨の特徴は、異常骨表現から抽出されることが出来る。抽出された特徴の例は、位置、方向、曲率、輪郭、形状、面積、体積、あるいは、他の幾何学的パラメータなどの１以上の幾何学的パラメータを含む。抽出された特徴は、また、１以上の強度ベースパラメータを含むことができる。

登録された一般モデルのセグメントと、異常骨表現の照合されたセグメントとの間の非整合度が計算されることが出来る。例えば、セグメント(R_abnormal(k))の異常な骨の特徴と、登録された一般モデル(R_model(k))の対応するセグメントのモデルの特徴との間の類似度が、特定の基準を満たすならば、異常な骨のセグメントは、異常であると宣言される。類似度の例は、他の中でも、ノルムベクトル空間の距離（L1ノルム、L2ノルムあるいはユークリッド距離、及び、無限ノルムなど）、相関係数、相互情報、あるいは、比画像均一性を含む。実施形態においては、類似度は、特徴の種類あるいは、画像の様相によって決定されることが出来る。例えば、幾何学的特徴は、異常な骨の３D画像から、及び、比較可能な骨の解剖学的構造の３D医学的画像から導出されるSSモデルから、抽出されるならば、３Dノルムベクトル空間内の二乗距離の合計のような、体積差は、モデルの特徴と異常な骨の特徴との間で計算されることが出来る。

ある実施形態においては、モデルの特徴の統計学的分布は、非整合度の計算に用いられる。例えば、一般正常骨モデルは、M人の被検者(M?2)からの、比較可能な解剖学的起源の骨の画像から導出されることが出来る。N次元異常な骨の特徴ベクトルY= [y(1), y(2), …, y(N)]と、N次元モデルの特徴ベクトルX= [x(1), x(2), …, x(N)]との間の統計学的距離を決定するにおいては、M人の被検者X_m=[x_m(1), x_m (2), …, x_m (N)] (m = 1, 2, …,M)からの特徴データは、式（１）に示されるように、モデルの特徴ベクトルXの共分散行列C_xxを評価するために用いられることが出来る。
そして、異常な骨の特徴ベクトルYとモデルの特徴ベクトルXの間の統計学的距離は、式（２）に与えられる、マハラノビス距離として、計算されることが出来る。

５５０において、手術計画が生成される。手術計画は、変化させられる必要のある１以上の異常領域からの異常な骨の部分の位置、形状、及び体積を定義することが出来る。一例では、検出された異常領域のセグメントに対し、体積パラメータX_abnormal(k)は、異常骨表現のセグメントの形状あるいは体積を表し、体積パラメータX_model(k)は、登録された一般モデルの対応するセグメントの形状あるいは体積を表す。そして、体積パラメータX_model(k)は、体積パラメータX_abnormal(k)から減算されることができ、結果の減算された体積パラメータは、変更の一部として決定されることが出来る。一例においては、手術計画は、異常な骨の第１のシミュレーションと、特定された余分な骨組織が除去された、術後の異常な骨のシミュレーションされたモデルのように、手術で変化させられた異常な骨の第２のシミュレーションを実行するための命令を含むことが出来る。第１及び第２のシミュレーションの一つ、あるいは、両方は、それぞれ、例えば、それぞれの骨の動きの範囲を含む、１以上の生体機械的パラメータを評価するための生体機械シミュレーションを含むことが出来る。異常な骨の１以上の異常領域は、第１のシミュレーションと第２のシミュレーションとの比較を用いて、検出されることが出来る。ある実施形態においては、グラフィカル表現は、一般正常骨モデル、異常骨表現、及び、手術計画の１以上を図示するために、生成されることが出来る。グラフィカル表現は、手術計画をシステムユーザが受け入れ、あるいは、変更することが出来るように、フィードバックを提供する。ある実施形態においては、手術計画は、予め指定された処理を行うなどの、異常な骨の特定された余分な骨組織を徐々に除去することにより、異常な骨の１以上の異常領域を徐々に変化させるための命令を含むことが出来る。

図６は、罹患した大腿骨、罹患した寛骨臼あるいは、身体の他の罹患した骨などの罹患した骨の部分の手術的変更を計画するための方法６００の例を図示するフローチャートである。変更手術の一例は、大腿骨寛骨臼衝突（impingement)（FAI）の治療である。FAIの手術による治療は、例えば、高速バー、あるいは、関節鏡シェーバを用いて、大腿骨骨首から余分な骨を除去することを含む。方法６００は、衝突の異常領域を特定するために用いられることができ、骨除去の形状と体積を含む手術計画を生成し、したがって、手術において、手術器具を誘導する命令を提供することが出来る。一実施形態においては、この文書で説明される、その様々な実施形態を含む、システム１００は、この文書で説明される、その様々な実施形態を含む、方法６００を実行するようにプログラムされる。

異常な骨の表現は、６０１において受信される。表現は、異常な骨を特徴付けるデータセットを含むことが出来る。一例では、表現は、他の２D及び３D画像の中でも、X線、超音波画像、CTスキャン、MR画像、PET画像、SPECT画像、あるいは、関節撮影などの、罹患した大腿骨の１以上の医学的画像とすることが出来る。他の例においては、表現は、罹患した大腿骨の１以上の点群を含むことが出来る。

６０２において、一般正常モデルの利用可能性がチェックされる。一般正常骨モデルは、問題の異常な骨に比較可能な解剖学的起源を有する正常な骨を表すデータセットを含むことが出来る。一般モデルの一例は、正常大腿骨の統計学的形状（SS）モデルを含む。正常大腿骨SSモデルは、被検者のグループからの比較可能な解剖学的起源からの正常な骨の複数の医学的画像から構成される統計学的形状データから導出されることが出来る。一般正常骨モデルは、６０１で受信された異常骨表現として、比較可能なデータフォーマットあるいは画像様相を有することが出来る。例えば、病的な大腿骨のCTスキャン画像は、６０１で受信され、そして、６０２において、比較可能な解剖学的起源の正常大腿骨のCTスキャンから導出される統計学的形状（SS）モデルは、後の利用のために検索されることが出来る。

６０２において、一般正常骨モデルが利用可能ならば（例えば、SSモデルデータベースに見つけられる）、６０３において、一般正常骨モデルは、更なる利用のために検索されることが出来る。モデルが利用できないならば、一般正常骨モデルが生成されることが出来る。図６に図示されるように、６０４において、受信された異常な骨に比較可能な解剖学的起源を有する正常な骨の複数の画像が、画像データベースあるいは他の格納装置から検索されることが出来る。一例では、画像は、受信された異常骨表現と比較可能なデータフォーマットあるいは画像様相を有することが出来、解析されるべき、異常な骨のホスト（患者）と同様な物理的あるいは人口統計学上のデータを有する被検者のグループから取得されることが出来る。ある例においては、SSモデルが、６０２において利用可能でも、異常な骨のホストと比較可能な人口統計学上のデータを有するなど、被検者の特定のグループからの正常な骨のデータを用いたSSモデルを再生成することが望ましいかもしれない。

６０４で受信された画像は、統計学的形状データを備えている。統計学的形状データは、そして、６０５において、複数のセグメントに分割されることが出来る。統計学的形状データにおける各画像は、正常な骨の様々な解剖学的構造によって、分割されることが出来る。例えば、近位大腿骨の画像は、他の中でも、大腿骨骨頭、大腿骨骨首、頭部の中心窩 、大転子、及び、小転子の画像セグメントに分割されることが出来る。分割されたセグメントのそれぞれは、同じラベルのセグメントが、形状、解剖学的構造、あるいは、強度などの特定の特徴を共有するようにラベルが割り当てられることが出来る。

分割統計学的形状データは、そして、６０６において、SSモデルを生成するために使用されることが出来る。ある実施形態においては、SSモデルは、形状データあるいは見かけデータからのセグメントの形状及び／あるいは強度の統計学的分布を計算することによって、生成されることが出来る。主成分解析、回帰解析、パラメータモデリングなどの他の方法が、SSモデルを生成するために用いられることが出来る。

６０７において、異常な骨は、異なるセグメントに分割されることが出来る。SSモデルは、また、セグメントが利用できない場合には（例えば、６０３において、データベースから直接検索されたSSモデル）、SSモデルも分割されることが出来る。一例においては、異常な骨の分割は、統計学的形状データの画像を分割するのと同様の方法を用いて、実行されることが出来る。結果として、対応が、SSモデルのセグメントと異常骨表現のセグメントとの間に確立されることが出来る。異常な骨の分割セグメントから、解剖学的に異常なしの登録領域が特定されることが出来る。

SSモデルは、登録されたSSモデルを生成するために、６０８において、変換されることが出来る。登録されたSSモデルは、異常骨表現の座標系と同様なそれにあることが出来る。変換の例は、スケーリング、回転、並進、拡大、ディレーション、あるいは、他のアフィン変換を含むことが出来る。そして、解剖学的に異常なしの異常な骨の登録領域を特定することに応答して、登録されたSSモデルの1以上のセグメントは、６０９において、異常な骨の対応する登録領域に照合されることが出来る。登録されたSSモデルの残りのセグメントは、そして、６０９からの照合結果に少なくとも部分的に基づいて、６１０において、異常骨表現の残りのセグメントと整列されることが出来る。

異常骨セグメントは、そして、選択され、６１１において、登録されたSSモデルの対応するセグメントと比較されることが出来る。一実施形態においては、変形が疑われる異常な骨のセグメントの集まりは、執刀医によってなどで予め選択されることができ、変形の疑いのあるセグメントのそれぞれは、登録されたSSモデルの対応するセグメントと比較することが出来る。異常骨セグメントと対応する登録されたSSモデルセグメントとの間の非整合度は、６１２において、計算されることが出来る。非整合度は、例えば、異常骨セグメントから抽出された1以上の特徴と、対応するSSモデルセグメントから抽出された1以上の特徴との間の統計学的距離として、計算されることが出来る。抽出された特徴の例は、面積、形状、あるいは、体積などの体積パラメータを含む。統計学的距離の例は、他の中でも、L1ノルム、L2ノルム（すなわち、ユークリッド距離）、無限ノルム、あるいは、ノルムベクトル空間における他のノルム、相関係数、あるいは、相互情報を含む。

非整合度は、そして、６１３における閾値などの特定の基準と比較されることが出来る。非整合度が閾値より下である場合には、現在の異常な骨には、変形は検出されない。異なる異常骨セグメントは、６１４において、変形の疑われるセグメントの集まりなどから、選択されることが出来る。登録されたSSモデルの対応するセグメントは、また、選択され、非整合度は、６１２において、疑わしきセグメントについて計算されることができる。６１３において、非整合度が、特定の基準に合致する場合（例えば、閾値を超える）、変形は、現在の異常骨セグメントについて検出される。そして、異常骨セグメントと、登録されたSSモデルの対応するセグメントとの間の体積差は、６１５において計算されることが出来る。一例では、登録されたSSモデルのセグメントの体積パラメータは、異常骨セグメントの対応する体積パラメータから減算されることが出来る。手術計画は、６１６において、異常骨の減算された体積の変更、回復、あるいは、除去を推薦することを含んで、生成される。手術計画は、また、罹患した大腿骨の第1のシミュレーションと、手術で変化させられた罹患した大腿骨のモデルの第2のシミュレーションとの比較を含む。シミュレーションは、例えば、それぞれの骨の動きの範囲を含む、1以上の生体機械的パラメータを評価するために用いられることが出来る。

変形の疑われるセグメントの集まりは、そして、６１７においてチェックされる。変形の疑われるセグメントが残っている場合には、異常骨セグメントは、６１４において、その集まりから選択されることができ、非整合計算が、６１２において再開される。変形のすべての疑われるセグメントが処理されると、６１８において、複合手術計画が生成されることが出来る。一例においては、複合手術計画は、すべての異常骨セグメントへの推薦される変更からなる。

図７は、コンピュータシステムに、ここに説明した任意の1以上の方法を実行させる命令が実行されるコンピュータシステム７００の形態のマシンの例を図示するブロック図である。様々な実施形態においては、マシンは、スタンドアロン装置として動作することが出来、あるいは、他のマシンへと接続される（例えば、ネットワーク化される）ことが出来る。ネットワーク化された展開においては、マシンは、サーバ−クライアントネットワーク環境においては、サーバあるいはクライアントの能力で、ピアーツーピアー（あるいは、分散）ネットワーク環境においては、ピアーマシンとして動作することができる。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）、PDA、携帯電話、ウェブ装置、ネットワークルータ、スイッチあるいはブリッジ、あるいは、マシンによって取られるべき動作を特定する命令（シーケンシャル、あるいは、他の方法)を実行する能力のある任意のマシンとすることが出来る。更に、単一のマシンが図示されているが、語句「マシン」は、また、ここに説明した方法の任意の1以上を実行するための命令のセット（あるいは、複数のセット）を、単独で、あるいは、共同して、実行するマシンの任意の集まりを含むように取られるべきである。

例示的コンピュータシステム７００は、プロセッサ７０２（中央演算装置（CPU）、グラフィック処理装置（GPU）、あるいは、その両方）、主メモリ７０４、及び、静的メモリ７０６を含み、互いに、バス７０８を介して通信する。コンピュータシステム７００は、更に、ビデオディスプレイユニット７１０（液晶ディスプレイ（LCD）あるいは、陰極線管（CRT)など）、英数字入力装置７１２（キーボードなど）、ユーザインタフェース（UI)ナビゲーション装置（あるいは、カーソル制御装置）７１４（マウスなど）、ディスクドライブユニット７１６、信号生成装置７１８（例えば、スピーカ）及び、ネットワークインタフェース装置７２０を含む。

ディスクドライブユニット７１６は、ここに説明された1以上の方法あるいは機能を実装する、あるいは、によって用いられる、命令及びデータ構造（例えば、ソフトウェエア）７２４の1以上のセットを格納する、マシン読み取り可能な格納媒体７２２を含む。命令７２４は、また、マシン読み取り可能な媒体を構成するコンピュータシステム７００、主メモリ７０４、及び、プロセッサ７０２による実行中に、主メモリ７０４、静的メモリ７０６内、及び／あるいは、プロセッサ７０２内に完全に、あるいは、少なくとも部分的に存在することが出来る。一例では、マシン読み取り可能な格納媒体に格納される命令７２４は、コンピュータシステム７００に、異常な骨を表すデータセットを含む異常骨表現を受信すること、異常な骨と比較可能な解剖学的起源を有する正常な骨を表すデータセットを含む一般正常骨モデルを受信すること、登録された一般モデルを生成するための異常骨表現に、一般正常骨モデルを登録すること、登録された一般モデルと異常骨表現との比較を用いて、異常な骨の1以上の異常領域を特定すること、1以上の異常領域からの異常な骨の一部を変化させるための手術計画を生成すること、を実行させる命令を含む。

コンピュータシステム７００に手術計画を生成させるために、マシン読み取り可能な格納媒体７２２は、更に、コンピュータシステム７００に、一般正常骨モデルを参照して、1以上の異常領域の体積、形状、位置、あるいは、方向の1以上を表すデータを生成させ、異常な骨の一部を変化させるのに、手術器具あるいは手術システム（手術ナビゲーション及び／あるいは医学的ロボットなど）を誘導させる命令を格納する。マシン読み取り可能な格納媒体７２２内の命令は、また、コンピュータシステム７００に、一般正常骨モデル、異常骨表現、及び、手術計画の1以上を示すグラフィカル表現を生成させ、手術計画を変更するためのシステムユーザからのコマンドを受信させる。

マシン読み取り可能な媒体７２２が、単一の媒体である例示的実施形態が示されているが、語句「マシン読み取り可能な媒体」は、1以上の命令あるいはデータ構造を格納する、単一の媒体、あるいは、複数の媒体（例えば、集中型、あるいは、分散型データベース、及び／あるいは、関連したキャッシュ及びサーバ）を含むことが出来る。語句「マシン読み取り可能な格納媒体」は、また、マシンによって実行され、マシンに、本発明の方法の任意の1以上を実行させる命令を格納し、符号化し、あるいは、担持することが出来る、あるいは、そのような命令によって、あるいは、に関連した、データ構造を格納し、符号化し、あるいは、担持することが出来る任意の有形な媒体を含むように取られるべきである。語句「マシン読み取り可能な格納媒体」は、したがって、固体メモリ、及び、光及び磁気媒体を含むが、これらには限定されないように取られるべきである。マシン読み取り可能な媒体の特定の例は、半導体メモリ装置（例えば、消去可能なプログラマブルリードオンリメモリ（EPROM)、電気的に消去可能なプログラマブルリードオンリメモリ（EEPROM)及び、フラッシュメモリ装置、内部ハードディスク及び、取り外し可能なディスクなどの磁気ディスク、光磁気ディスク、CD-ROM、及び、DVD-ROMディスクなどを例えば含む、非揮発性メモリを含む。「マシン読み取り可能な格納媒体」は、また、他の中でも、レジスタメモリ、プロセッサキャッシュ、及びRAMなどの一時的と解釈できる装置を含む。マシン読み取り可能な媒体及びマシン読み取り可能な格納媒体のここに提供する定義は、マシン読み取り可能な媒体が、更に、「非一時的」と特徴付けられたとしても、適用可能である。例えば、非一時的マシン読み取り可能な格納媒体などの「非一時的」の任意の追加は、他のメモリ装置の中でも、レジスタメモリ、プロセッサキャッシュ、及び、RAMを含み続けることが意図されている。

様々な例において、命令７２４は、さらに、伝送媒体を用いて、通信ネットワーク７２６上を伝送され、あるいは、受信されることが出来る。命令７２４は、ネットワーックインタフェース装置７２０及び、幾つかの既知の転送プロトコルの任意の一つ（例えば、HTTP）を用いて、伝送されることが出来る。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、プレインオールド電話（POTS）ネットワーク、及び、無線データネットワーク（例えば、WiFi及びWiMaxネットワーク）を含む。語句「伝送媒体」は、マシンによって実行されるための命令を格納し、符号化し、あるいは、担持することができる任意の非有形な媒体を含み、そのようなソフトウェアの通信を利用可能にする、デジタルあるいはアナログ通信信号あるいは、他の非有形な媒体を含む。

上記詳細な説明は、詳細な説明の一部をなす添付の図面への参照を含む。図は、例示として、本発明が実装される特定の実施形態を示す。これらの実施形態は、また、ここでは、「例」と参照される。そのような例は、図示され、説明されたものに加えられた要素を含むことが出来る。しかし、本発明者は、また、図示され、あるいは、説明されたこれらの要素のみが提供される例も考える。さらに、本発明者は、また、ここに図示し、あるいは、説明された、特定の例（あるいは、1以上のそれらの側面）について、あるいは、他の例（あるいは、1以上のそれらの側面）について、図示され、あるいは、説明されたそれらの要素（あるいは、1以上のそれらの側面）の任意の組み合わせ、あるいは置換を用いた例も考える。

この文書と、参照によって組み込まれた任意の文書の間に語法の不整合がある場合、この文書の語法が優先する。

この文書においては、任意の他の例あるいは、「ａｔ ｌｅａｓｔ ｏｎｅ」あるいは「ｏｎｅ ｏｒ ｍｏｒｅ」の語法とは独立に、一つ、あるいは、一つより多いことを含むように、語句「ａ」あるいは「ａｎ」が、特許文書においてよくあるように用いられる。この文書においては、語句「ｏｒ」は、非排他的に、あるいは、「Ａ ｏｒ Ｂ」が、ほかに示されない限り、「ＡであってＢでない」、「ＢであってＡでない」、及び、「Ａ及びＢ］を含むなどを参照するために用いられる。この文書においては、語句「including」及び「in which」は、それぞれの語句「comprising」及び「wherein」の普通の英語において等価なものとして使用される。また、以下の請求項においては、語句「including」及び「comprising」は、開かれた語句で、つまり、請求項において、そのような語句の後に列挙されるものに加えた要素を含むシステム、装置、製品、化合物、製剤あるいは処理が、依然、その請求項の範囲に入ると考えられる。さらに、以下の請求項においては、語句「first」、「second」及び「third」などは、ラベルとして用いられるのみであり、それらの物体に、数字的要求を課すことを意図するものではない。

ここに説明された方法の例は、少なくとも部分的に、マシンあるいはコンピュータによって実装されることが出来る。ある例は、上記例において説明された方法を実行する電子装置を構成するために動作可能な命令が符号化された、コンピュータ読み取り可能な媒体あるいは、マシン読み取り可能な媒体を含むことが出来る。そのような方法の実装は、マイクロコード、アセンブリ言語コード、高級言語コードなどのコードを含むことが出来る。そのようなコードは、さまざまな方法を実行するためのコンピュータ読み取り可能な命令を含むことが出来る。コードは、コンピュータプログラム製品の一部を形成することが出来る。さらに、一例では、コードは、実行中、あるいは、他のときなどに、1以上の揮発性、非一時的、あるいは、非揮発性、有形なコンピュータ読み取り可能な媒体に、有形に格納されることが出来る。そのような有形のコンピュータ読み取り可能な媒体の例は、ハードディスク、取り外し可能な磁気ディスク、取り外し可能な光ディスク（例えば、コンパクトディスク、及び、デジタルビデオディスク）、磁気カセット、メモリカードあるいはスティック、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）などを含むことが出来るが、これらには限定されない。

上記説明は、例示目的であることを意図し、限定的であることを意図しない。例えば、上記例（あるいは、1以上のそれらの側面）は、互いに組み合わせて使用されることが出来る。他の実施形態は、上記説明を読んだ当業者によるなどして、使用可能である。要約書は、読者が、技術開示の性質を素早く確認することが出来るように、37 C.F.R. §1.72(b)に従って、提供される。それは、請求項の範囲や意味を解釈したり、限定するために用いられないという理解を申し上げる。また、上記詳細な説明においては、様々な特徴が、開示を滑らかにするために、まとめてグループ化されるかも知れない。これは、請求されていない開示の特徴が、任意の請求項に本質的であることを意図するように解釈されるべきではない。むしろ、発明の主題は、特定の開示の実施形態のすべての特徴より少ないものの中にあるかもしれない。したがって、以下の請求項は、例あるいは実施形態として、詳細な説明に組み込まれ、各請求項は、別個の実施形態として、それ自体で成り立ち、そのような実施形態は、様々な組み合わせ、あるいは、置換において、相互に組み合わされることが出来ると考えられる。本発明の範囲は、請求項が許される均等物の全範囲と共に、添付の請求項を参照して、決定されるべきである。

Claims (15)

1. 異常な骨に対する手術の計画を自動的に生成するシステムであって、
   前記異常な骨と比較可能な解剖学的起源を有する正常な骨を表すデータセットを含む、一般正常骨モデルを受信するように構成され、前記データセットは、被検者の特定のグループからの複数の正常な骨のデータを用いて生成されるモデル受信モジュールと、
   前記異常な骨を表すデータセットを含む異常骨表現を受信するように構成された入力インタフェースと、
   前記モデル受信モジュールと前記入力インタフェースとに結合され、前記異常な骨の一部を変化させるための手術計画を生成するように構成される手術計画モジュールであって、
   前記一般正常骨モデルを変換し、前記異常な骨の異常なし登録領域と前記一般正常骨モデルの対応するセグメントとの比較を用いて、登録された一般モデルを生成するために、前記異常骨表現に、前記一般正常骨モデルを登録するように構成された登録モジュールと、
   前記登録された一般モデルと前記異常骨表現とを用いて、前記異常な骨の1以上の異常領域を特定するように構成された手術計画形成モジュールと、を含む手術計画モジュールと、を備えることを特徴とするシステム。
2. 前記一般正常骨モデル、前記異常骨表現、及び、前記システムの動作を制御する命令のセットを格納するように構成されたメモリ回路と、
   前記手術計画モジュールと前記メモリ回路に結合され、前記手術計画モジュールに、前記1以上の異常領域に含まれる前記異常な骨の一部を変化させるための前記手術計画を生成させる命令のセットを実行するように構成されたコントローラ回路と、を備えることを特徴とする請求項１に記載のシステム。
3. 前記手術計画モジュールと前記メモリ回路とに結合され、前記一般正常骨モデル、前記異常骨表現、あるいは、前記手術計画の1以上を表す表示を生成し、前記手術計画を受け入れる、あるいは、変更するために、ユーザ入力を受信するように構成された通信インタフェースと、をさらに備えることを特徴とする請求項２に記載のシステム。
4. 前記登録モジュールは、
   前記一般正常骨モデルと前記異常骨表現の一つ、あるいは、両方を、それぞれ、複数のセグメントに分割し、前記異常な骨のセグメントから、異常なしの登録領域を特定するように構成されたセグメンテーションモジュールと、
   前記異常な骨の前記異常なし登録領域と、前記一般正常骨モデルの対応するセグメントとの比較を用いて、前記登録された一般モデルを生成するために、前記一般正常骨モデルを変化するように構成されたモデル変換モジュールと、
   前記異常な骨の前記異常なし登録領域を特定することに応答して、前記異常な骨の前記異常なし登録領域を、前記登録された一般モデルの対応するセグメントに照合させるように構成された照合モジュールと、
   前記照合に、少なくとも部分的に基づいて、前記登録された一般モデルの残りのセグメントを、前記異常な骨の残りのセグメントに整列するように構成された整列モジュールと、を備える、ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか1項に記載のシステム。
5. 前記セグメンテーションモジュールは、同じラベルを有するセグメントが、特定の特徴を共有するように、ラベルを前記セグメントのそれぞれに割り当てるように構成されている、ことを特徴とする請求項４に記載のシステム。
6. 前記手術計画形成モジュールは、
   前記登録された一般モデルから、複数のモデルの特徴を、前記異常な骨から、複数の異常な骨の特徴を抽出するように構成された特徴抽出モジュールと、
   前記モデルの特徴と前記異常な骨の特徴との比較を用いて、前記異常な骨の1以上の異常領域を特定するように構成された異常検出モジュールと、
   前記1以上の異常領域のそれぞれに対し、前記登録された一般モデルの前記セグメントの体積パラメータ(Xmodel(k))を、前記異常な骨の前記セグメントの体積パラメータ(Xabnormal(k))から減算し、前記体積パラメータXmodel(k) and Xabnormal(k)のそれぞれは、それぞれのセグメントの形状あるいは体積を表し、
   前記1以上の異常領域のそれぞれの減算された体積パラメータを用いて、変更部分を決定する、ように構成された変更決定モジュールと、を備えることを特徴とする請求項４または５に記載のシステム。
7. 前記異常検出モジュールは、前記登録された一般モデル(Rmodel(k))のセグメントとRabnormal(k)の体積差が特定の基準を満たすことに応答して、前記異常な骨(Rabnormal(k))のセグメントを、異常領域として決定し、前記登録された一般モデルRmodel(k)は、Rabnormal(k)に比較可能な解剖学的領域に対応するように構成されていることを特徴とする請求項６に記載のシステム。
8. 前記モデル受信モジュールは、正常な骨の解剖学的構造を有する被検者のグループからの、比較可能な解剖学的起源の正常な骨の複数の画像を用いて生成された、統計学的形状（ＳＳ）モデルを受信するように構成されている、ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか1項に記載のシステム。
9. 前記モデル受信モジュールは、前記正常な骨の解剖学的構造を特徴付ける1以上のパラメータを備えるパラメータモデルを受信するように構成されていることを特徴とする請求項１〜８のいずれか1項に記載のシステム。
10. マシンに実行されたとき、前記マシンに処理を実行させる命令を含むマシン読み取り可能な格納媒体であって、前記マシンに、
    異常な骨を表すデータセットを含む、異常骨表現を受信させ、
    前記異常な骨と比較可能な解剖学的起源を有する正常な骨を表すデータセットを含む、一般正常骨モデルを受信させ、前記データセットは、被検者の特定のグループからの複数の正常な骨のデータを用いて生成され、
    登録された一般モデルを生成するために、前記異常骨表現に前記一般正常骨モデルを登録させ、
    前記登録された一般モデルと前記異常骨表現との比較を用いて、前記異常な骨の1以上の異常領域を特定させ、
    前記1以上の異常領域からの前記異常な骨の一部を変化させる手術計画を生成させ、前記手術計画は、前記異常な骨の１以上の異常領域と、前記一般正常骨モデルとの間の相対的測度にしたがって、前記異常な骨の一部を変化させるにおいて、手術器具を誘導する命令を含み、前記相対的測度は、前記異常な骨の一部の形状、位置、方向、あるいは、体積の少なくとも一つを表す、ことを特徴とするマシン読み取り可能な格納媒体。
11. 前記マシンに、前記一般正常骨モデル、前記異常骨表現、あるいは、前記手術計画の1以上を表すグラフィカル表現を生成させ、前記手術計画を受け入れ、あるいは、変更する
    ために、システムユーザからコマンドを受信させる命令をさらに備えることを特徴とする請求項１０に記載のマシン読み取り可能な格納媒体。
12. コンピュータシステムにより異常な骨の手術の計画を自動的に生成する方法であって、
    前記コンピュータシステムが、前記異常な骨を表すデータセットを含む異常骨表現を受信することと、
    前記コンピュータシステムが、前記異常な骨と比較可能な解剖学的起源を有する正常な骨を表すデータセットを含む一般正常骨モデルを受信し、前記データセットは、被検者の特定のグループからの複数の正常な骨のデータを用いて生成されることと、
    前記コンピュータシステムが、前記異常骨表現に、前記一般正常骨モデルを登録して、一般モデルを生成し、登録することと、
    前記コンピュータシステムが、前記登録された一般モデルと前記異常骨表現との比較を用いて、前記異常な骨の1以上の異常領域を検出することと、
    前記コンピュータシステムが、前記1以上の異常領域からの前記異常な骨の一部を変化させる手術計画を生成し、前記手術計画は、前記異常な骨の１以上の異常領域と、前記一般正常骨モデルとの間の相対的測度にしたがって、前記異常な骨の一部を変化させるにおいて、手術器具を誘導する命令を含み、前記相対的測度は、前記異常な骨の一部の形状、位置、方向、あるいは、体積の少なくとも一つを表すことと、を備えることを特徴とする方法。
13. 前記異常骨表現に、前記一般正常骨モデルを登録することは、
    前記コンピュータシステムが、前記一般正常骨モデルと前記異常骨表現の一つ、あるいは、両方をそれぞれ、複数のセグメントに分割することと、
    前記コンピュータシステムが、前記異常な骨の前記セグメントから、解剖学的に異常なしの登録領域を特定することと、
    前記コンピュータシステムが、前記異常なし登録領域と、前記登録された一般モデルの対応するセグメントとの比較を用いて、前記登録された一般モデルへと、前記一般正常骨モデルを変換することと、
    前記コンピュータシステムが、前記異常な骨の前記異常なし登録領域を、前記登録された一般モデルの対応するセグメントと照合することと、
    前記コンピュータシステムが、前記照合に少なくとも部分的に基づいて、前記登録された一般モデルの残りのセグメントを、前記異常な骨の残りのセグメントに整列することと、を備えることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
14. 前記異常な骨の前記1以上の異常領域を検出することは、
    前記コンピュータシステムが、前記登録された一般モデルから複数のモデルの特徴を、前記異常な骨から複数の異常な骨の特徴を抽出することと、
    前記コンピュータシステムが、前記抽出されたモデルの特徴と前記異常な骨の特徴を用いて、前記登録された一般モデルと前記異常な骨のセグメントの間の非整合度を計算することであって、前記登録された一般モデルの前記セグメントは、前記異常な骨の前記セグメントと比較可能な解剖学的領域を有することと、
    前記コンピュータシステムが、特定の基準に合致する前記非整合度に応答して、前記異常な骨の前記セグメントを異常であると決定することと、を備えることを特徴とする請求項１２又は１３のいずれか1項に記載の方法。
15. 前記コンピュータシステムが、前記一般正常骨モデル、前記異常骨表現、あるいは、前記手術計画の１以上を示すグラフィカル表現を生成することであって、前記グラフィカル表現は、システムユーザが、前記手術計画を受け入れ、あるいは、変更することが出来るように、フィードバックを提供すること、をさらに備えることを特徴とする請求項１２〜１４のいずれか１項に記載の方法。