JP6680911B2 - 手術システム用の術前計画及び関連する術中見当合わせ - Google Patents
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Description
手術システムの詳細な説明を開始するに当たり、図1を参照されたい。図1から理解されうるように、手術システム100は、ナビゲーションシステム42、コンピュータ50、及び触覚装置60を含む。ナビゲーションシステムは、外科医が骨切り術手技においてディスプレイ56上において骨及びツールを視覚化できるようにするべく、患者の骨(即ち、脛骨10、大腿骨11)のみならず、手術の際に利用される手術ツール(例えば、ポインタ装置、プローブ、切削ツール)をも追跡している。
本明細書において開示されている術前計画プロセスは、骨切除深さ判定と、前部骨幹部ノッチング評価と、を含む。骨切除深さ判定は、関節形成手技における望ましい手術結果を実現することになるインプラントの位置及び向きを判定するべく、患者の遠位大腿骨及び近位脛骨の三次元コンピュータモデルとの関係において候補大腿骨及び脛骨インプラントの三次元コンピュータモデルを選択及び位置決めするステップを含む。この評価の一部分として、必要な脛骨及び大腿骨切除の深さが、その切除のプレーンの向きと共に、算出される。
図4A及び図4Bは、それぞれ、一般的な脛骨200の近位端部及び一般的な大腿骨202の遠位端部の三次元コンピュータモデル200、202を示している。特定の実施形態においては、それぞれの三次元モデルは、サイズ及び形状の両方によるその個々の骨タイプの統計的平均値を表している。例えば、一実施形態においては、汎用脛骨モデル200は、サイズ及び形状との関係における実際の脛骨の多くのもの(例えば、数千又は数万個)の医療画像(例えば、CT、MRI、X線など)の分析の結果であり、且つ、この分析を使用して汎用脛骨モデル200を生成しており、これは、多くの実際の脛骨の統計的平均値である。同様に、汎用大腿骨モデル202も、サイズ及び形状との関係における実際の大腿骨の多くのもの(例えば、数千又は数万個)の医療画像(例えば、CT、MRI、X線など)の分析の結果であり、且つ、この分析を使用して汎用大腿骨モデル202を生成しており、これは、多くの実際の大腿骨の統計的平均値である。
図4A及び図5A〜図5Cの比較から理解されうるように、汎用脛骨モデル200の最も遠位において凹入した脛骨顆ポイント204、208が、患者脛骨モデル224の対応する場所上にインポート又はマッピングされている。ポイント204、208を汎用脛骨モデル200から患者脛骨モデル224にマッピングするべく、アファイン変換が使用される。更に詳しくは、汎用脛骨モデル200からのターゲットポイント204、208は、まず、既に演算済みのアファイン変換を使用してターゲットポイント204、208を変換し、且つ、次いで、患者脛骨モデル224のセグメント化された表面に対するそれぞれの変換されたターゲットポイントからの最も近接した表面ポイントを見出すことにより、患者脛骨モデル224上に/内にマッピングされる。この結果、且つ、図5A〜図5Cから理解されうるように、最も遠位において凹入した脛骨顆ポイント204、208は、最終的に、患者脛骨モデル224の外側及び内側脛骨顆上の最も遠位において凹入した場所において又はこれに非常に近接した状態において位置決めされた状態となる。いくつかの実施形態及び例においては、ポイント204、208の場所は、汎用及び患者モデル200、224の間の内側−外側スケーリング係数に従ってスケーリングすることができる。同様に、変換プロセスは、顆の中心や最も近位において突出した外側顆などのような、別の、上述のターゲットポイント204、208によって実現することもできる。一般的に、汎用骨モデル上の任意の1つ又は複数のターゲットポイントは、ターゲットポイント204、208が、最終的に、患者固有の骨モデル上の望ましい場所において又はこれに非常に近接した状態において位置決めされた状態となるように、患者固有の骨モデルに変換することができる。
図4B及び図6A〜図6Cの比較から理解されうるように、汎用大腿骨モデル202の最遠位大腿骨顆ポイント212、218及び最後部大腿骨顆ポイント214、220が、患者大腿骨モデル226の対応する場所上にインポート又はマッピングされている。脛骨変換を参照して記述されているように、ポイント212、214、218、220を汎用大腿骨モデル202から患者大腿骨モデル226にマッピングするべく、アファイン変換が使用される。その結果、並びに、図6A〜図6Cから理解されうるように、最遠位大腿骨顆ポイント212、218は、最終的に、患者大腿骨モデル226の外側及び内側大腿骨顆上の最遠位場所において又はこれに非常に近接した状態において位置決めされた状態となる。同様に、最後部大腿骨顆ポイント214、220も、最終的に、患者大腿骨モデル226の外側及び内側大腿骨顆上の最後部場所において又はこれに非常に近接した状態において位置決めされた状態となる。いくつかの実施形態及び例においては、ポイント212、214、218、220の場所は、汎用及び患者モデル202、226の間の内側−外側スケーリング係数に従ってスケーリングすることができる。いくつかの実施形態及び例においては、アファイン変換がスケーリング機能を内蔵することができる。
実際のインプラントが、患者に対する関節形成の際にインプラントされた際に望ましい手術結果を結果的にもたらすことになる術前に計画されたインプラントモデル224、226の間の適切な関節ギャップ間隔を考慮するべく、骨切除が、この「発明を実施するための形態」のサブセクションI(A)(1)及びI(A)(2)において概略的に上述した術前計画に従って手術システム100を介して実施される状態において、2つのギャップ距離は、切除深さの時前計画の一部分として算出されている。2つの算出されたギャップ距離は、大腿骨インプラントモデル320の内側顆表面332と脛骨インプラントモデル300の内側関節表面304の間の、且つ、大腿骨インプラントモデル320の外側顆表面332と脛骨インプラントモデル300の外側関節表面304の間の、最小符号付き距離である。図17は、大腿骨インプラントモデル320の大腿骨関節表面332及び脛骨インプラントモデル300の脛骨関節表面304の等角図である。本開示は、膝関節を形成している骨に合焦しているが、本明細書における教示内容は、例えば、足首、肘、又は手首などの、その他の関節を形成している骨に対しても同様に適用可能である。
GSCDAは、図18のブロードフェーズサーチステージと、図19のナローフェーズサーチステージと、に分割することができる。それぞれの関節表面モデルごとに、階層構造の球体ツリーが生成される。ツリーは、それぞれのリーフノード球体が単一の三角形面を含むと共にそれぞれの親ノード球体がその子ノード球体を含むように、ボトムアップ方式によって構築されている。図18のブロードフェーズサーチステージにおいては、GSCDAは、ナローフェーズサーチステージ用の候補ノードペアのキューを維持しつつ、幅第1方式によって両方の球体ツリーを詳しく検討しており、これは、A Framework for Efficient Minimum Distance Computations by David E. Johnson and Elaine Cohen, Department of Computer Science, University of Utah (1998)において記述されているアルゴリズムに類似したものであってもよく、この文献の内容は、引用により、そのすべてが本明細書に包含される。それぞれのノードペアは、モデル304、332の間のギャップ距離について、下部及び上部境界推定値を生成する。グローバルな上部境界推定値は、候補ノードペアを取り除くために維持される。新しい非リーフノードペアが、グローバルな上部境界推定値を上回る下部境界推定値をもたらした場合には、そのペアは、サーチにおいて破棄される。リーフノードペアは、リースノードペアリストに挿入される。ノードペアが破棄されない場合には、その上部境界推定値は、グローバルな上部境界推定値を更新するべく使用される。ブロードフェーズサーチは、更なるノードペアがキュー内に存在していない際に、終了する。
ISCDAは、大腿骨インプラントモデル320の関節表面モデル332の三角形表面メッシュの三角形面の既知の頂点によって始まり、且つ、現時点の頂点のすべての近隣頂点をサーチすることにより、局所的に最も近接した頂点を見出す。サーチは、現時点の頂点のすべての近隣頂点(第1及び第2レベル)が、脛骨インプラントモデル300の関節表面モデル304の三角形表面メッシュの三角形面から、現時点の頂点よりも離れた際に、終了する。ギャップ距離は、頂点の位置を入力位置として使用することにより、深さ第1方式によって脛骨インプラントモデルの球体ツリーデータ構造を詳しく検討することにより、演算される。
患者の大腿骨11及び脛骨10が追跡及びナビゲーションシステムによって追跡されたら、外科医は、手術システム100により、大腿骨11との関係において脛骨10のポーズ(即ち、位置及び向き)を術中にキャプチャ又は記録することができる。更に具体的には、外科医は、患者の大腿骨11及び脛骨10を異なる屈曲角度値を有するポーズの組内において位置決めすることができると共に、それぞれのポーズごとに、大腿骨11との関係において脛骨10の計測された位置及び向きをキャプチャするか又はその他の方式で記録することができる。上述のように、大腿骨インプラントモデルを有する三次元大腿骨モデルと、脛骨インプラントモデルを有する三次元脛骨モデルと、は、表示画面上において描かれてもよく、且つ、モデルの場所及び向きは、脛骨10及び大腿骨11の物理的場所及び向きに対応することができる。
術前計画が、この「発明を実施するための形態」のサブセクションAにおいて上述したように提案対象の骨切除を結果的にもたらしたら、前部大腿骨皮質のノッチングが発生することになるかどうかを確かめるべく、候補大腿骨インプラントモデルの関連する向きをチェックすることができる。全膝関節形成術前計画においては、前部大腿骨皮質ノッチング390は、大腿骨インプラントモデル320が、前部フランジ402の最上部エッジ400が患者大腿骨モデル226の前部大腿骨皮質404内に深く着座するように、術前に計画された際に、発生する。図20A及び図20Bは、それぞれ、前部大腿骨皮質404がノッチングされるように、患者大腿骨モデル226上において位置決めされた大腿骨インプラントモデル320の前部遠位図及び矢状断面図である。実際の大腿骨インプラントが、図20A及び図20Bにおいて示されているように、埋植された場合には、大腿骨皮質404の示されているノッチング390は、ノッチングが大腿骨骨幹部の破損又は顆上破損に結び付きうる前部大腿骨皮質内の応力集中を生成することから、望ましくない手術結果をもたらすことになろう。
特定のロボット支援型の整形外科手技においては、ロボットシステム100との間における患者の骨の術中見当合わせは、患者の骨の解剖構造上において位置決めされた着脱自在のチェックポイントの使用を伴いうる。チェックポイント600の側面図である図26Aにおいて観察されるように、チェックポイント600は、患者の骨に打ち込まれる骨アンカー又はねじに類似している。チェックポイント600は、近位端部におけるヘッド端部602と、ヘッド端部602から遠位的に延在するシャフト604と、を含むことができる。ヘッド端部602は、その他の形状に加えて、円錐形又は円錐台形の内側表面608を有する開口部又はディボット606を含むことができる。ディボット604は、見当合わせインスツルメント(例えば、ナビゲーションプローブ)との間における機械的なインターフェイスを提供している。チェックポイント600のシャフト604は、骨の内部にチェックポイント600を回転駆動するためのねじ山610及び遠位先端612を含むことができる。
一実施形態においては、三次元患者骨モデル224、226は、患者の実際の大腿骨及び脛骨のCT画像から生成されている。その他の実施形態においては、患者骨モデル224、226は、造影剤注入を伴うCT、MRI、X線又はその他のものなどの、その他のタイプの医療画像から生成されている。これらの撮像モードのうちのいくつかは、患者の軟骨を描くことになると共に(例えば、造影剤を伴うCT及びMRI)、且つ、患者の軟骨の存在を反映した患者骨モデルを結果的にもたらすことになり、且つ、その他の撮像モード(例えば、造影剤を伴わないCT)は、このようにはならず、その結果、患者の軟骨の存在を反映していないと共に患者の実際の皮質又は外側骨表面のみを反映した患者骨モデルが得られる。
Claims (15)
- コンピュータが軟骨内において少なくとも部分的にカバーされている患者の骨に対する関節形成手技を計画する際に使用される切除データを生成する方法であって、
前記コンピュータが骨モデル表面を有する三次元患者骨モデルを受け取るステップであって、前記三次元患者骨モデルは、ナビゲーションシステムを介して前記患者の骨の位置及び向きと相関されており、前記三次元患者骨モデルは、三次元座標系内に位置している、ステップと、
前記コンピュータが術中見当合わせのために前記三次元患者骨モデルの前記骨モデル表面上においてターゲット領域を識別するステップと、
前記コンピュータが前記三次元患者骨モデルの前記骨モデル表面上の前記ターゲット領域内のポイントに対応する場所における前記患者の骨の上部の前記軟骨の前記術中見当合わせに基づいて第1の複数のポイントの場所データを受け取るステップと、
前記コンピュータが前記第1の複数のポイントの前記場所データに少なくとも部分的に基づいて切除深さを判定するステップと、
前記コンピュータが前記切除深さを使用することによって切除データを生成するステップであって、前記切除データは切除プレーンを含む、ステップと、
前記コンピュータが前記骨モデル表面上において第1チェックポイントの第1場所を識別するステップと、
前記コンピュータが前記骨モデル表面との関係において前記切除プレーンの第2場所を識別するステップであって、前記切除プレーンは、切除の後に曝露される前記骨モデル表面上の切除表面を定義している、ステップと、
前記コンピュータが前記第1場所から前記切除表面上のポイントまでの最短符号付き距離ベクトルを判定するステップと、
前記コンピュータが、前記第1チェックポイントの前記第1場所が前記切除プレーンの前記第2場所に過剰に近接した状態において配置されているかどうかを判定するべく、前記最短符号付き距離ベクトルと関連する情報を使用するステップと、
前記コンピュータが前記情報を使用することによって切除及びチェックポイント位置決めデータを生成するステップであって、前記切除及びチェックポイント位置決めデータは、前記関節形成手技においてナビゲーションシステムによって利用されるように構成されている、ステップと、
を有する方法。 - 前記コンピュータが前記第1の複数のポイントの前記場所データを前記三次元座標系内にマッピングするステップを更に有する請求項1に記載の方法。
- 前記切除深さを判定するステップは、前記第1の複数のポイントと前記骨モデル表面上の前記ターゲット領域の間の深さ差を判定するステップを有する請求項1に記載の方法。
- 前記コンピュータが前記深さ差を骨のみ切除深さに加算することによって前記切除深さを判定するステップを更に有する請求項3に記載の方法。
- 前記骨のみ切除深さは、前記深さ差の前記加算によって遠位的に調節される請求項4に記載の方法。
- 前記切除深さを判定するステップは、前記第1の複数のポイントに基づいて骨のみ切除深さを変更するステップを有する請求項1に記載の方法。
- 前記骨のみ切除深さは、前記第1の複数のポイントに基づいて遠位的に調節される請求項6に記載の方法。
- 前記患者の骨は、大腿骨を含み、且つ、前記三次元患者骨モデルは、三次元患者大腿骨モデルを含む請求項1に記載の方法。
- 前記患者の骨は、脛骨を含み、且つ、前記三次元患者骨モデルは、三次元患者脛骨モデルを含む請求項1に記載の方法。
- 前記切除深さは、前記脛骨の近位切除深さを有し、前記近位切除深さは、前記第1の複数のポイントの前記場所データに基づいて近位的に調節される請求項9に記載の方法。
- 前記三次元患者骨モデルは、骨のみモデルである請求項1に記載の方法。
- 前記ナビゲーションシステムは、前記関節形成手技を実行する際に自律型ロボット又は外科医支援型の装置との関連において動作する請求項1に記載の方法。
- 前記コンピュータが前記切除表面の法線を識別するステップを更に有し、前記法線は、前記三次元患者骨モデルから離れるように、且つ、前記切除表面に対して垂直に、延在している請求項1に記載の方法。
- 前記コンピュータが、前記法線及び前記最短符号付き距離ベクトルが反対方向において向いている際に、前記切除プレーンは、前記第1チェックポイントとの関係において深く配置されており、且つ、前記第1チェックポイントは、関節形成手技において切除と干渉することになるか、或いは、骨から切除によって除去されることになろうと判定するステップを更に有する請求項13に記載の方法。
- 前記コンピュータが、前記法線及び前記最短符号付き距離ベクトルが同一の方向において向いており、且つ、前記最短符号付き距離ベクトルの大きさが約4.50mm以下である際に、前記第1チェックポイントが、前記切除プレーンに過剰に近接した状態において配置されていると判定するステップを更に有する請求項13に記載の方法。
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