JP6931121B2 - 外科用認識システム - Google Patents
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Description
Claims (18)
- ロボット外科手術のためのシステムであって、
外科用器具を操作する外科用装置と、
前記外科用装置に結合されたコントローラと、
前記外科用器具によって実施された外科手術のビデオを捕捉するように結合された画像センサと、
前記外科手術の注釈付きビデオを受信するように結合されたディスプレイと、
前記外科用装置に結合され、前記ビデオを受信するように前記画像センサに結合され、前記注釈付きビデオを前記ディスプレイに供給するように前記ディスプレイに結合された処理装置と、を備え、前記処理装置は、前記処理装置によって実行されたときに、前記処理装置に、
機械学習アルゴリズムを使用して、前記ビデオ内の解剖学的特徴を識別することと、
前記注釈付きビデオを生成することであって、前記ビデオからの前記解剖学的特徴が、前記注釈付きビデオにおいて強調される、前記注釈付きビデオを生成することと、
前記注釈付きビデオを前記ディスプレイにリアルタイムで出力することと、を含む動作を実施させるロジックを含み、
前記コントローラは、前記外科用器具が、前記ビデオ内の前記解剖学的特徴の閾値距離内に入ったときに、触覚フィードバック信号を前記外科用装置の操作者に提供することを含み、
前記触覚フィードバック信号は、前記閾値距離内における前記外科用器具と前記解剖学的特徴との間の距離に基づいて前記操作者の動きに対する抵抗の大きさを調整するように構成されている、ロボット外科手術のためのシステム。 - 前記機械学習アルゴリズムは、深層学習アルゴリズム、サポートベクターマシン(SVM)、またはk平均クラスタリングのうちの少なくとも1つを含む、請求項1に記載のロボット外科手術のためのシステム。
- 前記機械学習アルゴリズムは、輝度、色差、形状、または体内の場所のうちの少なくとも1つによって前記解剖学的特徴を識別する、請求項1に記載のロボット外科手術のためのシステム。
- 前記ビデオ内の前記解剖学的特徴を強調することは、前記解剖学的特徴の色を修正すること、前記解剖学的特徴を線で囲むこと、または前記解剖学的特徴を文字で標識することのうちの少なくとも1つを含む、請求項1に記載のロボット外科手術のためのシステム。
- 前記処理装置に結合されたスピーカをさらに備え、前記処理装置は、前記処理装置によって実行されたときに、前記処理装置に、
前記ビデオ内の解剖学的特徴を識別することに応じて、音声データを前記スピーカに出力すること、を含む動作を実施させるロジックをさらに含む、請求項1に記載のロボット外科手術のためのシステム。 - 前記処理装置は、前記処理装置によって実行されたときに、前記処理装置に、
前記解剖学的特徴の罹患部分を識別し、前記解剖学的特徴の健康部分を識別することと、
前記注釈付きビデオを生成することであって、前記罹患部分または前記健康部分うちの少なくとも一方が、前記注釈付きビデオにおいて強調される、前記注釈付きビデオを生成することと、を含む動作を実施させるロジックをさらに含む、請求項1に記載のロボット外科手術のためのシステム。 - 前記処理装置は、前記処理装置によって実行されたときに、前記処理装置に、
他の解剖学的特徴を閾値確実度まで識別し損なうことと、
前記注釈付きビデオを生成することであって、前記閾値確実度まで識別されていない他の解剖学的特徴が、前記注釈付きビデオにおいて強調される、前記注釈付きビデオを生成することと、を含む動作を実施させるロジックをさらに含む、請求項1に記載のロボット外科手術のためのシステム。 - 前記処理装置に結合された光源をさらに備え、前記処理装置は、前記処理装置によって実行されたときに、前記処理装置に、
前記光源を制御して、光を放射し、前記放射された光の強度、前記放射された光の波長、または前記光源のデューティ比のうちの少なくとも1つを変化させること、を含む動作を実施させるロジックをさらに含む、請求項1に記載のロボット外科手術のためのシステム。 - 前記処理装置は、前記処理装置によって実行されたときに、前記処理装置に、
前記ビデオからの少なくともいくつかの画像フレームをメモリに記憶して、前記機械学習アルゴリズムを訓練すること、を含む動作を実施させるロジックをさらに含む、請求項1に記載のロボット外科手術のためのシステム。 - 前記ビデオ内の解剖学的特徴を識別することは、スライディングウィンドウ分析を使用することを含む、請求項1に記載のロボット外科手術のためのシステム。
- 外科手技で遭遇する解剖学的特徴に注釈を付ける方法であって、
画像センサで、解剖学的特徴を含む、ビデオを捕捉することと、
前記画像センサに結合された処理装置で前記ビデオを受信することと、
前記処理装置のメモリに記憶された機械学習アルゴリズムを使用して、前記ビデオ内の解剖学的特徴を識別することと、
前記処理装置を使用して注釈付きビデオを生成することであって、前記ビデオからの前記解剖学的特徴が、前記注釈付きビデオにおいて強調される、前記注釈付きビデオを生成することと、
前記注釈付きビデオのフィードをリアルタイムで出力することと、を含み、
外科用器具で前記外科手技を実施することをさらに含み、前記画像センサおよび前記処理装置が、前記外科用器具に結合され、
前記外科用器具が前記解剖学的特徴の閾値距離内に入ったときに、前記外科用器具を使用して、触覚フィードバック信号を操作者に提供することをさらに含み、
前記触覚フィードバック信号は、前記閾値距離内における前記外科用器具と前記解剖学的特徴との間の距離に基づいて前記操作者の動きに対する抵抗の大きさを調整するように構成されている、方法。 - 前記外科用器具が前記解剖学的特徴の閾値距離内に入ったときに、視覚フィードバック信号を前記操作者に提供することをさらに含み、前記視覚フィードバックが、前記処理装置に結合されたディスプレイに提供されて、前記注釈付きビデオの前記フィードを受信する、請求項11に記載の方法。
- 前記外科用器具が前記解剖学的特徴の閾値距離内に入ったときに、前記処理装置に結合されたスピーカで、前記操作者に音声フィードバック信号を出力することをさらに含む、請求項11に記載の方法。
- 前記処理装置に結合された光源で前記解剖学的特徴を照明することをさらに含み、前記処理装置は、前記光源に光を放射させ、前記放射された光の強度、前記放射された光の波長、または前記光源のデューティ比のうちの少なくとも1つを変化させる、請求項11に記載の方法。
- 機械学習アルゴリズムを使用して前記ビデオ内の解剖学的特徴を識別することは、深層学習アルゴリズム、サポートベクターマシン(SVM)、またはk平均クラスタリングのうちの少なくとも1つを使用することを含む、請求項11に記載の方法。
- 前記ビデオを使用して、前記解剖学的特徴を認識するように、前記機械学習アルゴリズムを訓練することをさらに含む、請求項11に記載の方法。
- 前記解剖学的特徴の画像、以前に記録された外科手技の第2のビデオ、または人体のマップのうちの少なくとも1つを使用して、前記解剖学的特徴を認識するように、前記機械学習アルゴリズムを訓練することをさらに含む、請求項11に記載の方法。
- 前記ビデオ内の前記解剖学的特徴を識別することは、スライディングウィンドウ分析を使用して、前記ビデオの各フレーム内の前記解剖学的特徴を識別することを含む、請求項11に記載の方法。
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