JP7074893B2 - 機械学習指向の外科用ビデオ分析システム - Google Patents
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Description
フェーズ1:幽門の識別
■解剖学的構造MLT
●幽門
■メトリックMLT
●幽門が識別されたか?(Y/N)(OM)
フェーズ2:より大きな曲率の授動術
■ツールMLT
●高調波
●RF
●Caman
●把持器
●ステープラ
●開創器
●測定テープ
●クリップアプライヤ
■解剖学的構造MLT
●肝臓
●左脚
●網
■外科タスクMLT
●より小さな嚢への進入
●幽門洞の授動術
●胃の授動術
■合併症MLT
●出血
●ステープラ詰まり
●血管損傷
●癒着
●臓器損傷
●胃血管の分裂出血
●胃管にわたるステープル留め
●器具故障
■メトリックMLT
●脾臓末梢で発生した出血(Y/N)(OM)
●幽門が識別されたか?(Y/N)(OM)
●クリップアプライヤが使用されたか?(Y/N)(OM)(推定)
■ヒント及びコツMLT
●癒着が多すぎる場合は、→最初にパウチを作成する。
フェーズ3:胃底の授動術
■ツールMLT
●高調波
●RF
●Caman
●把持器
●ステープラ
●開創器
●測定テープ
●クリップアプライヤ
■解剖学的構造MLT
●左脚
■外科タスクMLT
●胃血管の分裂
■合併症MLT
●出血
●ステープラ詰まり
●血管損傷
●癒着
●臓器損傷
●胃血管の分裂出血
●胃管にわたるステープル留め
●器具故障
■メトリックMLT
●出血(Y/N)(推定)(OM)
●クリップアプライヤが使用されたか?(Y/N)(推定)(OM)
●左脚は適切に視覚化されたか?(Y/N)(SM)
フェーズ4:後胃切除
■外科タスクMLT
●胃噴門の授動術
■メトリックMLT
●後胃切除(Y/N)(SM)
フェーズ5:消息子の位置決め
■ツールMLT
●高調波
●RF
●Caman
●把持器
●ステープラ
●開創器
●測定テープ
●クリップアプライヤ
■解剖学的構造MLT
●視野内の幽門
●視野内の胃
■合併症MLT
●出血
●ステープラ詰まり
●血管損傷
●癒着
●臓器損傷
●胃血管の分裂出血
●胃管にわたるステープル留め
●器具故障
■メトリックMLT
●消息子直径が測定されたか(Y/N)(推定値)(OM)
●出血?(Y/N)(推定)(OM)
●クリップアプライヤが使用されたか?(Y/N)(推定)(OM)
フェーズ6:スリーブパウチ作成
■ツールMLT
●高調波
●RF
●Caman
●把持器
●ステープラ
●開創器
●測定テープ
●クリップアプライヤ
■解剖学的構造MLT
●幽門
●より大きな曲率
●より小さな曲率
●幽門洞
■合併症MLT
●出血
●ステープラ詰まり
●血管損傷
●癒着
●臓器損傷
●胃血管の分裂出血
●胃管にわたるステープル留め
●器具故障
■メトリックMLT
●シームガードが使用されたか?(Y/N)(OM)
●組織/フィブリンシーラントが使用されたか?(Y/N)(OM)
●ステープルラインを縫合したか?(Y/N)(OM)
●ステープル発射の数(OM)
●幽門からの距離(OM)
●消息子のサイズ(OM)
●角切痕までの距離(OM)
●GE接合部までの距離(OM)
●最後のステープルライン-ステープラがはっきりと見え得る(OM)
●ステープルライン-螺旋(Y/N)(OM)
●ステープルライン-出血(Y/N)(OM)
●ステープルライン-奇形(Y/N)(OM)
●Ti:フェーズPiに対応するラベル付きツールのセット、
●Ai:フェーズPiに対応するラベル付き解剖学的構造のセット、
●STi:フェーズPiに対応するラベル付き外科タスク/事象のセット、
●Ci:STi、Ti、及びPiに対応するラベル付き和集合のセット、
●TTi:フェーズPiに対応するラベル付きヒント及びコツのセット、
●Mi:STi、Ti、Ci、及びPiに対応する全ての客観的メトリック及び主観的メトリックのセット。
なお、Miは、フェーズPiについてスキルスコアSiを生成するために使用され得ることに留意されたい。更に、記録された手術(及び手術を実施した外科医)の全処置のためのスキルスコアS全体を、既定のフェーズのセットの全てのフェーズについてMiの和集合として評価することができる。
S=全てのPiに対する和集合{Mi}である。
Claims (13)
- 外科用ロボットを使用して実施される外科処置のロボット外科用ビデオを処理するためのコンピュータ実装方法であって、前記方法が、
前記外科処置に関連付けられた多様な外科用ビデオのセットを受信することと、
前記外科処置の既定のフェーズのセット、及び前記既定のフェーズのセット内の各既定のフェーズに対して識別された機械学習記述子のセットを受信することと、
各受信した外科用ビデオについて、
前記既定のフェーズのセットに基づいて、前記外科用ビデオをビデオセグメントのセットにセグメント化することと、
所与の既定のフェーズの前記外科用ビデオの各セグメントについて、前記ビデオセグメントを、前記所与の既定のフェーズの対応する機械学習記述子のセットで注釈付けすることと、
前記外科処置の注釈付きの前記外科用ビデオを、検索可能なデータベースのセットに記憶することと、を含む、コンピュータ実装方法。 - 前記多様な外科用ビデオのセットを受信することが、前記外科処置を実施及び記録する多様な医師及び病院のグループから、前記外科用ビデオのセットを収集することを含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記既定のフェーズのセットに基づいて、前記外科用ビデオを前記ビデオセグメントのセットにセグメント化することが、前記既定のフェーズのセット内の2つの連続するフェーズを分離するフェーズ境界を検出することを含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記フェーズ境界を検出することが、所与のフェーズの開始の指標として、外科用ツールの初期出現を検出することを含む、請求項3に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記フェーズ境界を検出することが、所与のフェーズの開始の指標として、事象のセット内の所与の事象を検出することを含む、請求項3に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記事象のセットが、
焼灼事象と、
出血事象と、
癒着事象と、を含む、請求項5に記載のコンピュータ実装方法。 - 前記ビデオセグメントを前記対応する機械学習記述子のセットで注釈付けすることが、前記対応する機械学習記述子のセットのうちの1つ以上に一致する前記ビデオセグメントのビデオ画像内のオブジェクトを、一致した前記機械学習記述子でタグ付けすることを含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 前記外科処置の注釈付きの前記外科用ビデオを検索可能なデータベースのセットに記憶することが、前記既定のフェーズのセット内の同じフェーズに属する注釈付きビデオセグメントのセットに対して別個のデータベースを作成することを含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
- 外科用ロボットを使用して実施される外科処置のロボット外科用ビデオを処理するためのシステムであって、前記システムが、
1つ以上のプロセッサと、
前記1つ以上のプロセッサに結合されたメモリと、
受信モジュールであって、
前記外科処置に関連付けられた多様な外科用ビデオのセットを受信すること、及び
前記外科処置の既定のフェーズのセット、及び前記既定のフェーズのセット内の各既定のフェーズに対して識別された機械学習記述子のセットを受信すること、を行うように構成されている、受信モジュールと、
前記既定のフェーズのセットに基づいて、各受信した外科用ビデオを、ビデオセグメントのセットにセグメント化するように構成されたビデオセグメント化モジュールと、
各受信した外科用ビデオの所与の既定のフェーズの外科用ビデオの各セグメントについて、前記ビデオセグメントを、前記所与の既定のフェーズの対応する機械学習記述子のセットで注釈付けするように構成されたビデオ注釈付けモジュールと、
前記外科処置の注釈付きの前記外科用ビデオを、検索可能なデータベースのセットに記憶するように構成されたデータベース生成モジュールと、を備える、システム。 - 前記ビデオセグメント化モジュールが、前記既定のフェーズのセット内の2つの連続するフェーズを分離するフェーズ境界を検出することによって、前記外科用ビデオを前記ビデオセグメントのセットにセグメント化するように構成されている、請求項9に記載のシステム。
- 前記ビデオセグメント化モジュールが、所与のフェーズの開始の指標として、外科用ツール又は事象のセット内の所与の事象の初期出現を検出することによって、前記フェーズ境界を検出するように更に構成されている、請求項10に記載のシステム。
- 前記ビデオ注釈付けモジュールが、前記対応する機械学習記述子のセットのうちの1つ以上に一致する前記ビデオセグメントのビデオ画像内のオブジェクトを、一致した前記機械学習記述子でタグ付けすることによって、前記ビデオセグメントを注釈付けするように構成されている、請求項9に記載のシステム。
- 前記データベース生成モジュールが、前記既定のフェーズのセット内の同じフェーズに属する注釈付きビデオセグメントのセットに対して別個のデータベースを作成するように構成されている、請求項9に記載のシステム。
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