JP7473377B2 - ロボット手術支援装置、ロボット手術支援方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本開示は、手術ベッド、鏡視下手術支援装置、鏡視下手術支援方法、及びプログラムに関する。

従来、術式の１つとして、経肛門的低侵襲手術（ＴＡＭＩＳ：Transanal Minimally Inbasive Surgery）が知られている。ＴＡＭＩＳにおいて、手術器具を患者に挿入するために、患者の肛門にプラットフォーム（Transanal Access Platform）を設置することが知られている（非特許文献１参照）。

GelPOINT Path, Transanal Access Platform, Applied Medical,［令和１年１２月２６日検索］インターネット＜ＵＲＬ：https://www.appliedmedical.com/Products/Gelpoint/Path＞

従来、手術前にはＣＴ装置による撮像が行われ、ボリュームデータが取得される。ボリュームデータを基に術前画像が生成される。ＣＴ装置の撮像は、被検体が仰臥位の体位となって行われることが多い。また、ＴＡＭＩＳでは、患者の腰を曲げる切石位、膝胸位、側臥位やジャックナイフ位などの腰を曲げる体位となることが多い。そのため、術前画像の撮像時の体位と術中の体位とが異なり、被検体における手術対象の臓器及び骨の位置が変化し、手術精度が低下し得る。

本開示は、上記事情に鑑みてされたものであって、術前に得られるボリュームデータに対応する被検体の体位と術中の被検体の体位とが異なっても、ロボット手術の手術精度の低下を抑制できる手術ベッド、ロボット手術支援装置、ロボット手術支援方法、及びプログラムを提供する。

本開示の一態様は、手術支援ロボットによる鏡視下手術を支援するロボット手術支援装置であって、第１の処理部を備え、前記第１の処理部は、上記の手術ベッドにより導出された前記脚保持部と前記テーブルとの位置関係の情報を取得し、被検体の３Ｄデータを取得し、前記脚保持部と前記テーブルとの位置関係と、前記３Ｄデータと、に基づいて、前記被検体における少なくとも骨盤の状態を推定する、機能を有し、前記手術ベッドは、前記被検体の胴体部を載置する前記テーブルと、前記被検体の脚部を保持する前記脚保持部と、前記テーブルと前記脚保持部とに接続され、前記脚保持部と前記テーブルとの位置関係を調整自在に支持する支持部材と、前記脚保持部と前記テーブルとの位置関係を導出する機能を有する第２の処理部と、を備える、ロボット手術支援装置である。

本開示によれば、術前に得られるボリュームデータに対応する被検体の体位と術中の被検体の体位とが異なっても、ロボット手術の手術精度の低下を抑制できる。

第１の実施形態におけるロボット手術支援システムの構成例を示すブロック図 ロボット手術支援装置のハードウェア構成例を示すブロック図 ロボット手術支援装置の機能構成例を示すブロック図 手術ベッドの構成例を示すブロック図 プラットフォーム、手術器具、及び被検体の内部の様子の一例を示す図 被検体の下肢のキネマティクスモデルの一例を示す図 被検体の体位が切石位であり、脚部を低く上げている状態での骨盤の状態の一例を示す図 被検体の体位が切石位であり、脚部を低く上げている状態での骨盤の状態の一例を示す図 手術ベッドをｘ方向から見た側面図 手術ベッドをｚ方向から見た側面図 手術ベッドをｙ方向から見た上面図 手術ベッドのベースの伸長状態を、ｘ方向から見た側面図 手術ベッドのテーブルをｚ方向負側にスライドした状態を、ｘ方向から見た側面図 手術ベッドのテーブルをｚ方向正側にスライドした状態を、ｘ方向から見た側面図 ｚ方向正側を低くして手術ベッドのテーブルを傾斜させた状態を、ｘ方向から見た側面図 ｚ方向正側を高くして手術ベッドのテーブルを傾斜させた状態を、ｘ方向から見た側面図 ｘ方向正側を低くして手術ベッドのテーブルを傾斜させた状態を、ｚ方向から見た側面図 ｘ方向正側を高くして手術ベッドのテーブルを傾斜させた状態を、ｚ方向から見た側面図 手術ベッドの開脚状態を、ｙ方向から見た上面図 手術ベッドの閉脚状態を、ｙ方向から見た上面図 手術ベッドのテーブルと脚保持部との距離を長くした状態を、ｘ方向から見た上面図 手術ベッドの支持部材を水平方向に対して傾斜させた状態を、ｘ方向から見た側面図 手術ベッドの脚保持部の角度を調整した様子を、ｘ方向から見た上面図 ジャックナイフ位に対応する手術ベッドの形態の一例を示す図 ロボット手術支援装置の動作例を示すフローチャート ロボット手術支援装置の動作例を示すフローチャート（図９の続き） 第１の表示画像の一例を示す図 手術ベッドの変形構成例を示す側面図

以下、本開示の実施形態について、図面を用いて説明する。

（第１の実施形態）
図１Ａは、第１の実施形態におけるロボット手術支援システム１の構成例を示すブロック図である。ロボット手術支援システム１は、ロボット手術支援装置１００と、ＣＴ装置２００と、手術支援ロボット３００と、手術ベッド４００と、を備える。ロボット手術支援装置１００と、ＣＴ装置２００と、手術支援ロボット３００と、手術ベッド４００とは、ネットワークを介して接続されてもよい。また、ロボット手術支援装置１００は、ＣＴ装置２００、手術支援ロボット３００、及び手術ベッド４００の各装置と、１対１で接続されてもよい。図１Ａでは、ロボット手術支援装置１００が、ＣＴ装置２００、手術支援ロボット３００及び手術ベッド４００のそれぞれと接続されていることを例示している。

ロボット手術支援装置１００は、ＣＴ装置２００、手術支援ロボット３００、及び手術ベッド４００から各種データを取得する。ロボット手術支援装置１００は、取得されたデータに基づいて画像処理し、手術支援ロボット３００によるロボット手術を支援する。ロボット手術支援装置１００は、ＰＣとＰＣに搭載されたソフトウェアにより構成されてもよい。ロボット手術支援装置１００は、手術支援ロボット３００に内蔵されていてもよい。ロボット手術支援装置１００は、手術ナビゲーションを行う。手術ナビゲーションは、例えば、手術前の計画（術前計画）を行うための術前シミュレーションや手術中のサポートを行うための術中ナビゲーションを含む。

ＣＴ装置２００は、被検体へＸ線を照射し、体内の組織によるＸ線の吸収の違いを利用して、画像（ＣＴ画像）を撮像する。被検体は、生体、人体、動物、等を含んでよい。ＣＴ装置２００は、被検体内部の任意の箇所の情報を含むボリュームデータを生成する。ＣＴ装置２００は、ＣＴ画像としてのボリュームデータをロボット手術支援装置１００へ、有線回線又は無線回線を介して送信する。ＣＴ画像の撮像には、ＣＴ撮像に関する撮像条件や造影剤の投与に関する造影条件が考慮されてよい。

手術支援ロボット３００は、ロボット操作端末３１０、ロボット本体３２０、及び画像表示端末３３０を備える。

ロボット操作端末３１０は、術者により操作されるハンドコントローラやフットスイッチを備える。ロボット操作端末３１０は、術者によるハンドコントローラやフットスイッチの操作に応じて、ロボット本体３２０に設けられた複数のロボットアームＡＲを動作させる。また、ロボット操作端末３１０は、ビューワを備える。ビューワは、ステレオビューワでよく、内視鏡ＥＳ（内視鏡カメラ）により取込まれた画像を融合させて３次元画像を表示してよい。なお、ロボット操作端末３１０が複数存在し、複数のロボット操作端末３１０を複数の術者が操作することによりロボット手術が行われてもよい。

ロボット本体３２０は、ロボット手術を行うための複数のロボットアームＡＲ、ロボットアームＡＲに装着されるエンドエフェクタＥＦ（鉗子類、インストゥルメント）、及びロボットアームＡＲに装着される内視鏡ＥＳを備える。エンドエフェクタＥＦ及び内視鏡ＥＳは、鏡視下手術に用いられるものと同等であるので、本実施形態では手術器具３０とも称する。手術器具３０は、１つ以上のエンドエフェクタＥＦ及び内視鏡ＥＳのうち少なくとも１つを含む。

ロボット本体３２０は、例えば４つのロボットアームＡＲを備えており、内視鏡ＥＳが装着されるカメラアームと、ロボット操作端末３１０の右手用ハンドコントローラで操作されるエンドエフェクタＥＦが装着される第１エンドエフェクタアームと、ロボット操作端末３１０の左手用ハンドコントローラで操作されるエンドエフェクタＥＦが装着される第２エンドエフェクタアームと、交換用のエンドエフェクタＥＦが装着される第３エンドエフェクタアームと、を含む。各ロボットアームＡＲは、複数の関節を有しており、各関節に対応してモータとエンコーダを備えていてよい。エンコーダは、角度検出器の一例としてのロータリーエンコーダを含んでよい。各ロボットアームＡＲは、少なくとも６自由度、好ましくは７又は８自由度を有しており、３次元空間内において動作し、３次元空間内の各方向に可動自在でよい。エンドエフェクタＥＦには、ロボット手術において被検体ＰＳ内の処置対象に実際に接する器具であり、様々な処置（例えば、把持、切除、剥離、縫合）を可能とする。

エンドエフェクタＥＦは、例えば、把持鉗子、剥離鉗子、電気メス、等を含んでよい。エンドエフェクタＥＦは、役割毎に異なる別個のエンドエフェクタＥＦが複数用意されてよい。例えば、ロボット手術では、２つのエンドエフェクタＥＦによって組織を抑えたり引っ張ったりして、１つのエンドエフェクタＥＦで組織を切る処置が行われてよい。ロボットアームＡＲ及び手術器具３０は、ロボット操作端末３１０からの指示を基に、動作してよい。ロボット手術において、エンドエフェクタＥＦは少なくとも２つ使用される。

画像表示端末３３０は、モニタ、内視鏡ＥＳによって撮像された画像を処理し、ビューワやモニタに表示させるためのコントローラ、等を有する。モニタは、例えばロボット手術の助手や看護師により確認される。

手術支援ロボット３００は、術者によるロボット操作端末３１０のハンドコントローラやフットスイッチの操作を受け、ロボット本体３２０のロボットアームＡＲやエンドエフェクタＥＦや内視鏡ＥＳの動作を制御し、被検体ＰＳに対して各種処置を行うロボット手術を行う。ロボット手術では、被検体ＰＳ内で鏡視下手術が行われてよい。

本実施形態では、手術支援ロボット３００を用いて経肛門的低侵襲手術（ＴＡＭＩＳ）が行われることを主に想定する。ＴＡＭＩＳでは、手術器具３０を被検体ＰＳに挿入するために、被検体ＰＳの肛門にプラットフォーム４０（Transanal Access Platform）が設置される。ＴＡＭＩＳでは、被検体ＰＳが有する孔である肛門にプラットフォーム４０が設置されるので、トロッカーの設置のように被検体ＰＳの体表にポートを穿孔することが不要である。ＴＡＭＩＳでは、プラットフォーム４０を介してガスが注入されて被検体ＰＳの肛門の周辺に存在する組織や臓器を膨らませられてよい。被検体ＰＳの肛門の周辺に存在する組織や臓器は、例えば直腸、大腸、前立腺、などが含まれてよい。プラットフォーム４０は、弁を有し、被検体ＰＳ内を気密に維持する。また、気密状態を維持するために、被検体ＰＳ内に空気（例えば二酸化炭素）が継続的に導入されてよい。

プラットフォーム４０には、手術器具３０が挿通される。手術器具３０の挿通時にプラットフォーム４０の弁が開き、手術器具３０の脱離時にはプラットフォーム４０の弁が閉じる。プラットフォーム４０を経由して手術器具３０が挿入され、術式に応じて様々な処置が行われる。ロボット手術は、肛門周辺の臓器を手術対象とする以外に、その他の部位の鏡視下手術（例えば口蓋顎手術、縦隔手術）に適用されてもよい。

プラットフォーム４０は、肛門に設置されるが、単孔式腹腔鏡下手術（ＳＩＬＳ：Single Incisional Laparoscopic Surgery）用のアクセスプラットフォームをそのまま又は多少の加工により使用可能である。また、プラットフォーム４０は、肛門専用のプラットフォームであってもよい。また、手術支援ロボットについても、腹腔鏡手術用の手術支援ロボットを本実施形態の肛門用の手術支援ロボット３００として使用可能である。

図１Ｂは、ロボット手術支援装置１００の構成例を示すブロック図である。ロボット手術支援装置１００は、送受部１１０、ＵＩ１２０、ディスプレイ１３０、プロセッサ１４０、及びメモリ１５０を備える。

送受部１１０は、通信ポート、外部装置接続ポート、組み込みデバイスへの接続ポート、等を含む。送受部１１０は、ＣＴ装置２００、手術支援ロボット３００、及び手術ベッド４００からの各種データを取得する。取得された各種データは、直ぐにプロセッサ１４０（処理部１６０）に送られて各種処理されてもよいし、メモリ１５０において保管された後、必要時にプロセッサ１４０へ送られて各種処理されてもよい。また、各種データは、記録媒体や記録メディアを介して取得されてもよい。

送受部１１０は、ＣＴ装置２００、手術支援ロボット３００、及び手術ベッド４００へ各種データを送信する。送信される各種データは、プロセッサ１４０（処理部１６０）から直接送信されてもよいし、メモリ１５０において保管された後、必要時に各装置へ送信されてもよい。また、各種データは、記録媒体や記録メディアを介して送られてもよい。

送受部１１０は、ＣＴ装置２００からのボリュームデータを取得してよい。また、ボリュームデータは、中間データ、圧縮データやシノグラムの形で取得されてもよい。また、ボリュームデータは、ロボット手術支援装置１００に取り付けられたセンサデバイスからの情報から取得されてもよい。

送受部１１０は、手術支援ロボット３００からの情報を取得する。手術支援ロボット３００からの情報は、手術支援ロボット３００のキネマティクスの情報を含んでよい。キネマティクスの情報は、例えば、手術支援ロボット３００が備えるロボット手術を行うための器具（例えばロボットアームＡＲ、エンドエフェクタＥＦ、内視鏡ＥＳ）の形状に関する形状情報や動作範囲に関する動作情報を含んでよい。キネマティクスの情報は、外部サーバから受信されてもよい。

この形状情報は、ロボットアームＡＲやエンドエフェクタＥＦや内視鏡ＥＳの各部位の長さ、重さ、基準方向（例えば水平面）に対するロボットアームＡＲの角度、ロボットアームＡＲに対するエンドエフェクタＥＦの取付角度、等の少なくとも一部の情報を含んでよい。

この動作情報は、ロボットアームＡＲやエンドエフェクタＥＦや内視鏡ＥＳの３次元空間における可動範囲を含んでよい。この動作情報は、ロボットアームＡＲが動作する際のロボットアームＡＲの位置、速度、加速度、向き、等の情報を含んでよい。この動作情報は、エンドエフェクタＥＦが動作する際のロボットアームＡＲに対するエンドエフェクタＥＦの位置、速度、加速度、向き、等の情報を含んでよい。この動作情報は、内視鏡ＥＳが動作する際のロボットアームＡＲに対する内視鏡ＥＳの位置、速度、加速度、向き、等の情報を含んでよい。

ロボットアームＡＲやエンドエフェクタＥＦや内視鏡ＥＳには、角度センサが取り付けられてよい。この角度センサは、ロボットアームＡＲやエンドエフェクタＥＦや内視鏡ＥＳの３次元空間での向きに相当する角度を検出するロータリーエンコーダを含んでよい。送受部１１０は、手術支援ロボット３００に取り付けられた各種センサが検出した検出情報を取得してよい。

送受部１１０は、ロボット操作端末３１０に対する操作に関する操作情報を取得してよい。この操作情報は、操作の対象（例えばロボットアームＡＲ、エンドエフェクタＥＦ、内視鏡ＥＳ）、操作の種類（例えば移動、回転）、操作位置、操作速度、等の情報を含んでよい。

送受部１１０は、手術器具３０に関する手術器具情報を取得してよい。手術器具情報は、手術器具３０の被検体ＰＳへの挿入距離を含んでよい。この挿入距離は、例えば、手術器具３０が挿入されるプラットフォーム４０とこの手術器具３０の先端位置との間の距離に相当する。例えば、手術器具３０に、手術器具３０の挿入距離を示す目盛りが付されていてよい。送受部１１０は、この目盛りを電子的に読み取り、手術器具３０の挿入距離を取得してよい。この場合、例えばリニアエンコーダ（読取装置）がプラットフォーム４０に取り付けられ、手術器具３０にはエンコード用のマーカが付されてよい。また、送受部１１０は、この目盛りを術者が読んでＵＩ１２０を介して挿入距離を入力することで、手術器具３０の挿入距離を取得してもよい。

また、手術支援ロボット３００からの情報には、内視鏡ＥＳによる撮像に関連する情報（内視鏡情報）が含まれてよい。内視鏡情報は、内視鏡ＥＳにより撮像された画像（実内視鏡画像）、実内視鏡画像に関する付加情報（撮像位置、撮像向き、撮像画角、撮像範囲、撮像時刻、等）が含まれてよい。

送受部１１０は、手術ベッド４００からの情報を取得してよい。手術ベッド４００からの情報は、手術ベッド４００が備える各種センサＳＲによる検出情報、手術ベッド４００により導出された情報（例えば、手術ベッド４００における各部の位置関係の情報）、等を含んでよい。

ＵＩ１２０は、例えば、タッチパネル、ポインティングデバイス、キーボード、又はマイクロホンを含んでよい。ＵＩ１２０は、ロボット手術支援装置１００の術者から、任意の入力操作を受け付ける。術者は、医師、看護師、放射線技師、学生、等を含んでよい。

ＵＩ１２０は、各種操作を受け付ける。例えば、ボリュームデータやボリュームデータに基づく画像（例えば後述する３次元画像、２次元画像）における、関心領域（ＲＯＩ）の指定や輝度条件（例えばＷＷ（Window Width）やＷＬ（Window Level））の設定等の操作を受け付ける。関心領域は、各種組織（例えば、血管、臓器、器官、骨、脳）の領域を含んでよい。組織は、病変組織、正常組織、腫瘍組織、等を含んでよい。

ディスプレイ１３０は、例えばＬＣＤを含んでよく、各種情報を表示する。各種情報は、ボリュームデータから得られる３次元画像や２次元画像を含んでよい。３次元画像は、ボリュームレンダリング画像、サーフェスレンダリング画像、仮想内視鏡画像、仮想超音波画像、ＣＰＲ画像、等を含んでもよい。ボリュームレンダリング画像は、レイサム（RaySum）画像、ＭＩＰ画像、ＭｉｎＩＰ画像、平均値画像、レイキャスト画像、等を含んでもよい。２次元画像は、アキシャル画像、サジタル画像、コロナル画像、ＭＰＲ画像、等を含んでよく、これらの合成画像を含んでもよい。

メモリ１５０は、各種ＲＯＭやＲＡＭの一次記憶装置を含む。メモリ１５０は、ＨＤＤやＳＳＤの二次記憶装置を含んでもよい。メモリ１５０は、ＵＳＢメモリやＳＤカードや光ディスクの三次記憶装置を含んでもよい。メモリ１５０は、各種情報やプログラムを記憶する。各種情報は、送受部１１０により取得されたボリュームデータ、プロセッサ１４０により生成された画像、プロセッサ１４０により設定された設定情報、各種プログラムを含んでもよい。メモリ１５０は、プログラムが記録される非一過性の記録媒体の一例である。

プロセッサ１４０は、ＣＰＵ、ＤＳＰ、又はＧＰＵを含んでよい。プロセッサ１４０は、メモリ１５０に記憶されたプログラムを実行することにより、各種処理や制御を行う処理部１６０として機能する。

図２Ａは、処理部１６０の機能構成例を示すブロック図である。処理部１６０は、領域処理部１６１、変形処理部１６２、モデル設定部１６３、位置処理部１６４、画像生成部１６６、及び表示制御部１６７を備える。なお、処理部１６０に含まれる各部は、１つのハードウェアにより異なる機能として実現されてもよいし、複数のハードウェアにより異なる機能として実現されてもよい。また、処理部１６０に含まれる各部は、専用のハードウェア部品により実現されてもよい。

領域処理部１６１は、例えば送受部１１０を介して、被検体のボリュームデータを取得する。領域処理部１６１は、ボリュームデータに含まれる任意の領域を抽出する。領域処理部１６１は、例えばボリュームデータの画素値に基づいて、自動で関心領域を指定し、関心領域を抽出してよい。領域処理部１６１は、例えばＵＩ１２０を介して、手動で関心領域を指定し、関心領域を抽出してよい。関心領域は、臓器、骨、血管、患部（例えば病変組織や腫瘍組織）、等の領域を含んでよい。臓器は、直腸、大腸、前立腺、等を含んでよい。

また、関心領域は、単一の組織だけでなく、その組織の周囲の組織を含んでセグメンテーション（区分）されて抽出されてもよい。例えば、関心領域としての臓器が直腸の場合、直腸本体だけでなく、直腸に接続する又は直腸内若しくは直腸周辺を走行する血管、直腸周辺の骨（例えば背骨、骨盤）や筋肉を含んでもよい。また、上記の直腸本体と直腸内又は直腸周辺の血管と直腸周辺の骨や筋肉とは、別々の組織としてセグメンテーションされて得られてもよい。

モデル設定部１６３は、組織のモデルを設定する。モデルは関心領域とボリュームデータに基づいて設定されてよい。モデルは、ボリュームデータが表現する組織を、ボリュームデータよりも簡素化して表現するものである。したがって、モデルのデータ量は、モデルに対応するボリュームデータのデータ量よりも小さい。モデルは、例えば手術における各種処置を模した変形処理や変形操作の対象となる。モデルは、例えばボーン変形モデルでよい。この場合、モデルは簡易な有限要素において骨組みを仮定して、有限要素の頂点を移動させることで、ボーンが変形する。組織の変形は、ボーンの変形を追従することによって表現できる。モデルは、臓器（例えば直腸）を模した臓器モデルを含んでよい。モデルは、単純な形状の多角形（例えば三角形）に類似する形状を有してもよいし、その他の形状を有してもよい。モデルは、例えば、臓器を示すボリュームデータの輪郭線であってもよい。モデルは、３次元モデルであっても２次元モデルであってもよい。

また、モデル設定部１６３は、被検体ＰＳの下肢の骨及び関節に関するキネマティクスモデル（後述）を生成してよい。なお、キネマティクスの変形において、骨についてはモデルの変形ではなく、ボリュームデータの変形で表現されてもよい。骨は変形の自由度が小さいため、ボリュームデータのアフィン変換で表現できるためである。モデル設定部１６３は、キネマティクスモデルに骨以外の組織のボーン変形モデルや有限要素モデルを従属させてよい。キネマティクスモデルに骨以外の組織のボーン変形モデルや有限要素モデルを従属させることは、骨に臓器がぶら下がっていることを意味してよい。

モデル設定部１６３は、ボリュームデータに基づいて、モデルを生成することで、モデルを取得してよい。また、モデルのテンプレートが複数予め決まっており、メモリ１５０や外部サーバに保持されていてもよい。モデル設定部１６３は、ボリュームデータに合わせて、予め用意された複数のモデルのテンプレートから１つのモデルのテンプレートをメモリ１５０や外部サーバから取得することで、モデルを取得してもよい。

モデル設定部１６３は、ボリュームデータに含まれる被検体ＰＳの組織（例えば直腸）におけるターゲットＴＧの位置を設定してよい。または、モデル設定部１６３は、臓器モデルにおけるターゲットＴＧの位置を設定してよい。ターゲットＴＧは、任意の組織内に設定される。モデル設定部１６３は、ＵＩ１２０を介してターゲットＴＧの位置を指定してよい。また、過去に被検体ＰＳに対して処置されたターゲットＴＧ（例えば患部）の位置がメモリ１５０に保持されていてもよい。モデル設定部１６３は、メモリ１５０からターゲットＴＧの位置を取得して設定してもよい。モデル設定部１６３は、術式に応じてターゲットＴＧの位置を設定してもよい。術式は、被検体ＰＳに対する外科手術の方式を示す。ターゲット位置は、ある程度の広さを有するターゲットＴＧの領域の位置であってもよい。

変形処理部１６２は、手術対象の被検体ＰＳにおける変形に関する処理を行う。例えば、被検体ＰＳ内の臓器等の組織は、手術における術者の各種処置を模して術者によって各種の変形操作がされ得る。変形操作は、臓器を持ち上げる操作、ひっくり返す操作、切る操作、等を含んでよい。これに対応して、変形処理部１６２は、臓器モデルを変形させる。例えば、臓器がエンドエフェクタＥＦにより引っ張られたり押されたり、切断されたりし得るが、この様子を臓器モデルの変形によりシミュレートしてよい。臓器モデルが変形すると、臓器モデルにおけるターゲットＴＧも変形し得る。

変形操作による変形は、モデルに対して行われよく、有限要素法を用いた大変形シミュレーションでよい。例えば、体位変換による臓器の移動や下肢の骨の移動をシミュレートしてよい。この場合、臓器や病変や下肢の骨の接点に加わる弾性力や臓器や病変や下肢の骨の剛性、その他の物理的な特性が加味されてよい。骨の移動はキネマティクスモデルで表現されてよい。モデルに対する変形処理は、ボリュームデータに対する変形処理と比較すると、演算量が低減される。変形シミュレーションにおける要素数が低減されるためである。なお、モデルに対しての変形処理が行われず、ボリュームデータに対して直接、変形処理が行われてもよい。

また、変形処理部１６２は、例えば、変形に関する処理として、仮想的に被検体ＰＳに対して肛門からガスを注入するガス注入シミュレーションを行ってよい。ガス注入シミュレーションの具体的な方法は、公知の方法であってよく、例えば参考非特許文献１に記載された気腹シミュレーションの方法を、肛門を介してガスを注入するガス注入シミュレーションに適用してよい。つまり、変形処理部１６２は、非ガス注入状態のモデル又はボリュームデータを基に、ガス注入シミュレーションを行い、仮想ガス注入状態のモデル又はボリュームデータを生成してよい。ガス注入シミュレーションにより、術者は、被検体ＰＳに対して実際にガス注入しなくても、被検体ＰＳがガス注入された状態を仮定し、仮想的にガス注入された状態を観察できる。なお、ガス注入状態のうち、ガス注入シミュレーションにより推定されるガス注入の状態を仮想ガス注入状態と称し、実際のガス注入された状態を実ガス注入状態と称してよい。

（参考非特許文献１）Takayuki Kitasaka, Kensaku Mori, Yuichiro Hayashi, Yasuhito Suenaga, Makoto Hashizume, and Jun-ichiro Toriwaki, “Virtual Pneumoperitoneum for Generating Virtual Laparoscopic Views Based on Volumetric Deformation”, MICCAI (Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention), 2004, P559-P567

ガス注入シミュレーションは、有限要素法を用いた大変形シミュレーションでよい。この場合、変形処理部１６２は、領域処理部１６１を介して、被検体ＰＳの皮下脂肪を含む体表と、被検体ＰＳの肛門付近の内臓と、をセグメンテーションしてよい。そして、変形処理部１６２は、モデル設定部１６３を介して、体表を皮膚と体脂肪との２層の有限要素にモデル化し、肛門付近の内臓を有限要素にモデル化してよい。変形処理部１６２は、任意に、例えば直腸と骨とをセグメンテーションし、モデルに追加してよい。また、体表と肛門付近の内臓との間にガス領域を設け、仮想的なガス注入に応じてガス注入領域が拡張（膨張）してよい。なお、ガス注入シミュレーションが行われなくてもよい。

位置処理部１６４は、送受部１１０を介して、手術ベッド４００からの手術ベッド４００における所定の位置の間の位置関係の情報を取得する。この位置関係の情報は、後述する手術ベッド４００の脚保持部４５０とテーブル４２０との位置関係の情報を含む。

位置処理部１６４は、被検体ＰＳの３Ｄデータを取得する。この３Ｄデータは、被検体ＰＳのボリュームデータ又はモデルを含んでよい。このボリュームデータ又はモデルは、非ガス注入状態でもガス注入状態でもよい。また、３Ｄデータは、ボリュームデータから生成されたサーフィスデータであってもよい。

位置処理部１６４は、取得された３Ｄデータと、脚保持部４５０とテーブル４２０との位置関係と、に基づいて、被検体ＰＳにおける少なくとも骨盤１４の状態を推定する。骨盤１４の状態は、３Ｄデータにおける骨盤１４の位置や向きや動きを含んでよい。位置処理部１６４は、骨盤１４の状態に基づいて、３Ｄデータにおける骨盤内臓器５１の変形を算出する。骨盤内臓器５１は、骨盤１４の内側に少なくとも一部が存在する臓器であり、直腸、大腸、前立腺、等を含む。位置処理部１６４は、骨盤１４以外の骨（例えば大腿骨１３、脊椎）の状態（例えば位置や傾き）を推定してもよい。

位置処理部１６４は、手術器具３０の位置及び向きを取得してよい。手術ベッド４００と手術支援ロボット３００とは、所定の位置関係で配置されてよい。被検体ＰＳは、手術ベッド４００に対して所定の位置に配置され固定される。そのため、手術支援ロボット３００のキネマティクスとロボットアームＡＲの角度とに基づいて、手術器具３０の位置及び角度を推定してよい。また、位置処理部１６４、手術器具３０の挿入距離を基に、手術器具３０の位置を算出してよい。よって、位置処理部１６４は、３Ｄデータにおける位置及び向きを導出できる。

画像生成部１６６は、各種画像を生成する。画像生成部１６６は、取得されたボリュームデータの少なくとも一部（例えばボリュームデータにおいて抽出された領域）に基づいて、３次元画像や２次元画像を生成する。画像生成部１６６は、変形処理部１６２により変形されたボリュームデータに基づいて、３次元画像や２次元画像を生成してよい。例えば、ボリュームレンダリング画像や、内視鏡ＥＳの位置から内視鏡ＥＳの向きを見た状態を表現する仮想内視鏡画像を生成してよい。

表示制御部１６７は、各種データ、情報、画像をディスプレイ１３０に表示させる。表示制御部１６７は、画像生成部１６６で生成された画像（例えばレンダリング画像）を表示させる。また、表示制御部１６７は、この画像とともに各種情報を重畳して表示させる。重畳表示される情報は、例えば、手術器具３０、骨盤１４、骨盤内臓器５１を示す情報を含んでよい。また、表示制御部１６７は、レンダリング画像の輝度調整を行ってよい。輝度調整は、例えばウインドウ幅（ＷＷ：Window Width）及びウインドウレベル（ＷＬ：Window Level）の少なくとも一方の調整を含んでよい。

図２Ｂは、手術ベッド４００の構成例を示すブロック図である。手術ベッド４００は、ベース４１０、テーブル４２０、支持部材４４０、脚保持部４５０、プロセッサＰＲ、アクチュエータＡＣ、伸縮機構ＥＭ、回転機構ＲＭ、スライド機構ＳＭ、及びセンサＳＲを有する。また、手術ベッド４００は、操作部４０３及び通信部４０５を有する。アクチュエータＡＣは、複数存在してよく、アクチュエータＡＣ０，ＡＣ１，ＡＣ２，…として示す。回転機構ＲＭは、複数存在してよく、回転機構ＲＭ１，ＲＭ２，…として示す。スライド機構ＳＭは、複数存在してよく、スライド機構ＳＭ１，ＳＭ２，…として示す。センサＳＲは、複数存在してよく、センサＳＲ０，ＳＲ１，ＳＲ２，…として示す。また、センサＳＲは、エンコーダなどとして、各機構やアクチュエータＡＣに内蔵されていてもよい。センサＳＲは、脚保持部４５０のみに内蔵され、テーブル４２０に対する位置を特定可能な情報（距離、角度、回転）が含まれていてよい。

アクチュエータＡＣは、プロセッサＰＲによる制御により、回転機構ＲＭ及びスライド機構ＳＭに駆動力を提供する。

プロセッサＰＲは、ＣＰＵ、ＤＳＰ、又はＭＰＵを含んでよい。プロセッサＰＲは、手術ベッド４００が備えるメモリに記憶されたプログラムを実行することにより、各種処理や制御を行う処理部として機能する。

例えば、プロセッサＰＲは、操作部４０３を介して取得された手術ベッド４００の操作者による操作情報を取得し、操作情報に基づいてアクチュエータＡＣを制御してよい。操作情報は、例えば、脚部３１を上げ下げするための脚保持部４５０の位置を指定するための操作情報や、被検体ＰＳの体位を指定するための操作情報を含んでよい。これにより、手術ベッド４００は、手術ベッド４００の形態を手動で変更して、被検体ＰＳを任意の体位とすることを補助できる。また、被検体ＰＳの姿勢を、術者が手技をしやすい姿勢に容易に変更できる。

また、プロセッサＰＲは、通信部４０５を介して被検体ＰＳの体位の情報を取得し、被検体ＰＳの体位に基づいて、アクチュエータＡＣを制御してよい。この場合、アクチュエータＡＣは、取得された被検体ＰＳの体位となるために必要な回転機構ＲＭ及びスライド機構ＳＭの動作に必要な駆動力を提供してよい。これにより、手術ベッド４００は、被検体ＰＳの体位を手術支援ロボット３００がロボット手術において要求する体位にすることを、容易に且つ迅速に対応できる。

また、プロセッサＰＲは、通信部４０５を介して被検体ＰＳに対する術式の情報を取得し、術式に基づいて、アクチュエータＡＣを制御してよい。この場合、アクチュエータＡＣは、取得された術式における各種処置を実施するための体位となるために必要な回転機構ＲＭ及びスライド機構ＳＭの動作に必要な駆動力を提供してよい。これにより、手術ベッド４００は、被検体ＰＳの体位を、手術支援ロボット３００によるロボット手術の術式や各種処置において要求する体位にすることを、容易に且つ迅速に対応できる。

また、プロセッサＰＲは、通信部４０５を介して被検体ＰＳ内での手術器具３０の位置の情報を取得し、被検体ＰＳ内での手術器具３０の位置に基づいて、アクチュエータＡＣを制御してよい。手術器具３０の位置の情報は、手術支援ロボット３００のキネマティクスの情報に含まれてよい。この場合、アクチュエータＡＣは、この手術器具３０の位置に被検体ＰＳのターゲットＴＧが近づくための回転機構ＲＭ及びスライド機構ＳＭの動作に必要な駆動力を提供してよい。これにより、手術ベッド４００は、手術支援ロボット３００が手術器具３０を用いてターゲットＴＧにアプローチし易いように、被検体ＰＳの体位を容易に且つ迅速に変換できる。

このように、手術ベッド４００は、手術支援ロボット３００と連動して手術ベッド４００の形態を柔軟に変更でき、被検体ＰＳの体位変換をスムーズに行うことを支援できる。また、手術ベッド４００は、手術ベッド４００の形態を変更することで、重力の作用により骨盤１４や骨盤内臓器５１が移動することを加味して、例えば骨や臓器の背後に位置する組織にアプローチしやすくすることも可能である。また、手術ベッド４００は、被検体ＰＳの体位を変更して、被検体ＰＳの血流を調整してもよい。

回転機構ＲＭは、アクチュエータＡＣからの駆動力を受けて、回転する。スライド機構ＳＭは、アクチュエータＡＣからの駆動力を受けて、スライド（平行移動）する。手術ベッド４００は、アクチュエータＡＣが所望のタイミングで回転機構ＲＭ及びスライド機構ＳＭに駆動力を提供することで、術中に人手を介さずに被検体ＰＳの体位を細かく調整できる。

センサＳＲは、位置検出器（例えばリニアエンコーダ）、角度検出器（例えばロータリーエンコーダ）、等を含む。センサＳＲは、逐次、手術ベッド４００における各部の位置や角度の検出を行い、手術ベッド４００における各部の動きを検出してよい。

ベース４１０（図７Ａ等参照）は、手術室の床等に配置され、テーブル４２０を保持する。ベース４１０は、アクチュエータＡＣからの駆動力に従って、鉛直方向に伸縮自在（昇降自在）である。

テーブル４２０（図７Ａ等参照）は、第１テーブル４２１及び第２テーブル４２２を有する。第１テーブル４２１には、被検体ＰＳの胴体部３３が載置されてよい。第２テーブル４２２には、被検体ＰＳの大腿部３２が載置されてよい。第１テーブル４２１は、回転機構ＲＭの回転に従って、ベース４１０に対して回転自在である。第１テーブル４２１は、例えば、互いに直交する３軸方向を回転中心として、回転自在でよい。第１テーブル４２１は、スライド機構ＳＭのスライドに従って、テーブル４２０の面に沿って移動自在である。第２テーブル４２２は、回転機構ＲＭの回転に従って、第１テーブル４２１に対して回転自在である。

支持部材４４０（図７Ａ等参照）は、テーブル４２０と脚保持部４５０とに接続される。支持部材４４０は、テーブル４２０に対する脚保持部４５０の角度と、テーブル４２０と脚保持部４５０との距離と、を調整自在に支持する。支持部材４４０は、回転機構ＲＭの回転に従って、第２テーブル４２２に対して回転自在である。

脚保持部４５０（図７Ａ等参照）は、被検体ＰＳの脚部３１を保持する。脚保持部４５０は、被検体ＰＳの大腿部３２を曲げた状態で脚部３１を保持してよい。脚保持部４５０は、回転機構ＲＭの回転に従って、支持部材４４０に対して回転自在である。脚保持部４５０は、スライド機構ＳＭのスライドに従って、支持部材４４０の延在方向に沿って移動自在である。脚保持部４５０は、被検体ＰＳの脚部３１が回転自在且つ移動自在に保持されることで、脚部３１を含む下肢を牽引可能である。つまり、脚保持部４５０は、被検体ＰＳの下肢を牽引する下肢牽引装置の一例である。

プロセッサＰＲは、センサＳＲと連携して、手術ベッド４００における複数の部位の位置関係を導出する。例えば、プロセッサＰＲは、脚保持部４５０とテーブル４２０との位置関係を導出する。この位置関係は、テーブル４２０に対する脚保持部４５０の位置であってもよく、脚保持部４５０に対するテーブル４２０の位置であってもよい。例えば、プロセッサＰＲは、リニアエンコーダやロータリーエンコーダにより計測された各部の位置や角度を基に、テーブル４２０に対する脚保持部４５０の位置を算出してよい。また、プロセッサは、手術ベッド４００の本体の傾きを考慮して、上記の位置関係が導出されてもよい。手術ベッド４００の本体の傾きは、ベース４１０の３軸方向に対する傾きで示されてよい。なお、手術ベッド４００の本体の傾きは、骨盤１４等の骨よりも被検体ＰＳの内部の臓器（例えば骨盤内臓器５１）の動きに対して影響を与えやすい。

また、プロセッサＰＲは、センサＳＲによる検出結果を逐次取得し、センサＳＲによる検出結果が変化した場合に、位置関係を導出してよい。例えば、プロセッサＰＲは、センサＳＲの検出値に基づいて支持部材４４０に沿って脚保持部４５０が移動したことが検出された場合に、脚保持部４５０とテーブル４２０との位置関係を算出してよい。

通信部４０５は、外部装置（例えばロボット手術支援装置１００）との間で各種データを通信してよい。各種データは、各種センサＳＲにより検出された検出情報、脚保持部４５０とテーブル４２０との位置関係の情報、等を含む。

図３は、プラットフォーム４０、手術器具３０、及び被検体ＰＳの内部の様子の一例を示す図である。ロボット本体３２０のロボットアームＡＲに取り付けられたエンドエフェクタＥＦは、プラットフォーム４０を挿通して被検体ＰＳの内部に挿入される。図３では、プラットフォーム４０は肛門に設置されており、肛門に接続する直腸の一部に病変が存在し、処置が行われるターゲットＴＧとなっている。ターゲットＴＧ付近の様子は、ロボットアームＡＲに取り付けられた内視鏡ＥＳにより撮像される。内視鏡ＥＳもエンドエフェクタＥＦと同様に、プラットフォーム４０を挿通して被検体ＰＳの内部に挿入される。

図３では、被検体ＰＳを基準とした被検体座標系（患者座標系）のｘ方向、ｙ方向、及びｚ方向が示されている。被検体座標系は、直交座標系である。ｘ方向は、被検体ＰＳを基準とした左右方向に沿ってよい。ｙ方向は、被検体ＰＳを基準とした前後方向（被検体ＰＳの厚み方向）でよい。ｚ方向は、被検体ＰＳを基準とした上下方向（被検体ＰＳの体軸方向）でよい。ｘ方向、ｙ方向、ｚ方向は、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and COmmunications in Medicine）で規定された３方向でよい。この座標系は、以降の図においても同様である。

図４は、被検体ＰＳの下肢のキネマティクスモデルの一例を示す図である。キネマティクスモデルは、下肢に存在する骨の長さと、下肢に存在する関節の自由度と、の情報を有する。下肢は、例えば、腰椎付近よりも足の先端側の部分であってよい。被検体ＰＳの下肢は、脚部３１、大腿部３２、及び胴体部３３を有する。脚部３１は、足部３１ａ及び脛部３１ｂを有する。足部３１ａの骨としての足骨１１と脛部３１ｂの脛骨１２との間には、足関節２１が介在する。脛骨１２と大腿部３２の大腿骨１３との間には、膝関節２２が介在する。大腿骨１３と胴体部３３の骨盤１４との間には、股関節２３が介在する。股関節２３には、頭部側に、腰椎１５が接続される。

モデル設定部１６３は、被検体ＰＳの３Ｄデータに基づいて、キネマティクスモデルを生成する。この場合、例えば、領域処理部１６１が、ＵＩ１２０を介して、３Ｄデータにおいて指定された被検体ＰＳの下肢の骨の領域の両端部を取得し、両端部の間に位置する骨の領域を抽出する。指定される下肢側の骨の領域の両端部は、足骨１１及び腰椎１５（例えば第１腰椎Ｌ１付近の骨）であってよい。抽出時では、各骨がつながった状態でマスク領域として抽出されることもある。マスク領域は、各処理の対象となる領域である。モデル設定部１６３は、例えば骨分離アルゴリズムを用いて、関節の位置で骨を分離し、足骨１１、脛骨１２、大腿骨１３、及び骨盤１４、及び腰椎１５を分離したマスク領域をそれぞれ作成する。モデル設定部１６３は、各骨のマスク領域の輪郭により、キネマティクスモデルにおける各骨の形状を生成できる。

図５は、被検体ＰＳの体位が切石位であり、脚部３１を低く上げている状態での骨盤１４の状態の一例を示す図である。図６は、被検体ＰＳの体位が切石位であり、脚部３１を高く上げている状態での骨盤１４の状態の一例を示す図である。

切石位では、手術ベッド４００に仰向けに載置され、手術ベッド４００において、被検体ＰＳの胴体部３３が載置されるテーブル４２０よりも、被検体ＰＳの脚部３１が固定される脚保持部４５０が高い位置に配置される。脚保持部４５０に、被検体ＰＳの脚が上げられた状態で固定される。

脚保持部４５０は、脚部３１を載置する脚載置部と、脚部３１を脚載置部に固定する脚固定部と、を有してよい。脚固定部は、脚の位置や向きを固定できるものであればよく、例えばストラップにより固定するものであってもよいし、ブーツのように脚部３１を挿入して履くものであってもよい。なお、ブーツのような脚固定部の場合、単に脚部３１を載置する脚載置部が設けらなくてもよい。

被検体ＰＳの脚部３１を動かすと、被検体ＰＳの骨盤１４が動く。また、骨盤１４に連動して、骨盤内臓器５１が動く。脚部３１は脚保持部４５０に保持されるので、脚部３１の位置は脚保持部４５０の位置とほぼ一致する。テーブル４２０と脚保持部４５０との関係によって、被検体ＰＳの体位や姿勢が判別可能である。

変形処理部１６２は、キネマティクスモデルに作用する力（例えば重力、体位に基づく力）に基づいて、キネマティクスモデルの変形（例えば移動、回転）を算出してよい。これにより、被検体ＰＳの体位や姿勢に基づいて、各骨がどのように変形するかを把握できる。位置処理部１６４は、キネマティクスモデルの変形に基づいて、足骨１１、脛骨１２、大腿骨１３、骨盤１４、及び腰椎１５の状態（例えば位置、向き（角度））を算出してよい。例えば、位置処理部１６４は、テーブル４２０に対する脚保持部４５０の位置と、被検体ＰＳの下肢のキネマティクスモデルと、に基づいて、骨盤１４の状態（例えば位置、向き、動き）を推定してよい。

また、変形処理部１６２は、脚部３１を移動させた際の、被検体ＰＳの各骨（例えば骨盤１４）の状態（例えば位置、向き（角度））を算出してよい。この場合、脚保持部４５０とテーブル４２０との位置関係の変化を基に、キネマティクスモデルの動きを算出してよい。例えば、モデル設定部１６３が、キネマティクスモデルの他に、脚保持部４５０のモデルとテーブル４２０のモデルとを追加で生成してよい。変形処理部１６２は、キネマティクスモデル、各モデル（例えばキネマティクスモデル、脚保持部４５０のモデル、テーブル４２０のモデル）の位置情報、及び手術ベッド４００のセンサＳＲにより得られた位置及び角度の検出情報に基づいて、インバースキネマティクスを用いて、キネマティクスモデルの動きを算出してよい。これにより、ロボット手術支援装置１００は、第２テーブル４２２に対する支持部材４４０の角度や、支持部材４４０に対する脚保持部４５０の角度を変更した際の、被検体ＰＳ内の各骨の状態や動きを推定できる。よって、ロボット手術支援装置１００は、テーブル４２０に対する脚保持部４５０の距離や角度とともに、骨盤１４等の骨の動きも加味して、３Ｄデータにおける骨盤内臓器５１の変形精度を一層向上できる。

変形処理部１６２は、骨盤１４の状態に基づいて、３Ｄデータにおける骨盤内臓器５１の変形を算出してよい。ここでの変形は、移動や回転を含んでよい。骨盤内臓器５１の変形は、３Ｄデータを基に、有限要素法を用いた大変形シミュレーションにより導出されてよい。例えば、変形処理部１６２は、骨盤１４の状態に応じて骨盤内臓器５１に作用する力を算出し、骨盤内臓器５１の各点に作用する力を基に、臓器５０を変形させてよい。

これにより、仰臥位でのＣＴ装置２００による撮像により得られたボリュームデータを基に、ＴＡＭＩＳでの体位に即した臓器変形を行うことができる。よって、術前ＣＴ画像を用いても、ボリュームデータ又はモデルにおいてＴＡＭＩＳでの体位に対応する骨盤内臓器５１の様子を再現でき、ＴＡＭＩＳによるロボット手術の手術精度を向上できる。

また、画像生成部１６６は、骨盤内臓器５１の変形を反映してレンダリング画像を生成してよい。表示制御部１６７は、レンダリング画像を表示させてよい。これにより、術者は、ＴＡＭＩＳでの体位に対応する骨盤内臓器５１の様子を、表示により確認できる。

このように、ロボット手術支援装置１００は、キネマティクスモデルに基づいて、例えば、下肢の関節の屈曲に応じて下肢の関節に接続された骨がどのように移動するかを算出できる。また、骨は剛体であるので、変形処理部１６２は、下肢の関節の移動に応じて、関節の移動後における骨の形状を算出してよい。

次に、図７Ａ～図７Ｏを用いて、手術ベッド４００の形態の詳細について説明する。

図７Ａ～図７Ｏでは、図５及び図６と同様に、手術ベッド４００に被検体ＰＳが切石位で配置されることを想定する。切石位以外の体位では、図７Ａ～図７Ｏの例とは異なる手術ベッド４００の形態となり得る。また、切石位の際に、手術ベッド４００の形態が図７Ａ～図７Ｏとは異なる形態となってもよい。

図７Ａ～図７Ｏでは、説明を簡単にするために、手術ベッド４００の向きを、被検体座標系を用いて示す。つまり、手術ベッド４００では、ｘ方向は、被検体ＰＳの左右方向に対応する方向であり、ｙ方向は、被検体ＰＳの厚み方向に対応する方向であり、ｚ方向は、被検体ＰＳの体軸方向に対応する方向である。また、ｙ方向正側（被検体ＰＳの腹側）を上、ｙ方向負側（被検体ＰＳの背側）を下、とも記載する。また、ｘ方向正側（被検体ＰＳの右側）を右、ｙ方向負側（被検体ＰＳの左側）を左、とも記載する。また、図７Ｄ～図７Ｏでは、手術ベッド４００の一部が省略されて示されていることもある。

図７Ａは、手術ベッド４００をｘ方向から見た側面図である。図７Ｂは、手術ベッド４００をｚ方向から見た側面図である。図７Ｃは、手術ベッド４００をｙ方向から見た上面図である。

ベース４１０は、例えば鉛直方向である伸縮方向ｍ１に沿って、伸縮自在である。よって、第１テーブル４２１及び第２テーブル４２２を含むテーブル４２０の高さを調整自在である。ベース４１０は、伸縮方向ｍ１に伸縮するための伸縮機構ＥＭ、伸縮機構ＥＭに駆動力を提供するアクチュエータＡＣ０、伸縮機構ＥＭの位置を検出するセンサＳＲ１、等を備える。伸縮機構ＥＭの位置は、第１テーブル４２１の鉛直方向の高さに相当する。ベース４１０の上端には、回転ジョイント４６１が接続される。

回転ジョイント４６１には、上端に第１テーブル４２１が連結される。回転ジョイント４６１のｘ方向の両端のそれぞれに、直進ジョイント４６０が連結される。第１テーブル４２１及び直進ジョイント４６０は、回転ジョイント４６１を基準に３軸方向を回転中心として回転可能である。３軸方向は、水平方向に沿う垂直な２方向と水平方向に垂直な鉛直方向とでよく、被検体ＰＳを基準にしたｘ方向、ｙ方向、及びｚ方向に対応してよい。回転ジョイント４６１による回転方向は、ｘ方向を回転中心とした回転方向ｒ１１、ｚ方向を回転中心とした回転方向ｒ１２（図７Ｂ）、及びｙ方向を回転中心とした回転方向ｒ１３を含む。

回転ジョイント４６１は、３軸方向を回転中心とする回転機構ＲＭ１、回転機構ＲＭ１に駆動力を提供するアクチュエータＡＣ１、回転機構ＲＭ１の回転角度を検出するセンサＳＲ１、等を備える。なお、回転機構ＲＭ１は、３軸方向を回転中心として回転するのではなく、３軸方向のうちのいずれか２軸方向又は１軸方向を回転中心として回転してもよい。

直進ジョイント４６０は、第１テーブル４２１の下部又は側部において第１テーブル４２１に連結される。直進ジョイント４６０は、第１テーブル４２１のｘ方向の両端部のそれぞれにおいて、ｚ方向に沿って延在する。第１テーブル４２１は、直進ジョイント４６０によって、第１テーブル４２１の一方向（例えばｚ方向）である移動方向ｍ２に沿って、移動自在である。

直進ジョイント４６０は、ベース４１０に対してｚ方向に沿って第１テーブル４２１をスライドするためのスライド機構ＳＭ１、スライド機構ＳＭ１に駆動力を提供するアクチュエータＡＣ２、スライド機構ＳＭ１におけるスライド位置を検出するセンサＳＲ２、等を備える。このスライド位置は、ベース４１０に対する第１テーブル４２１のｚ方向位置に相当する。

回転ジョイント４６２は、第１テーブル４２１のｚ方向負側の端部に接続され、第２テーブル４２２のｚ方向正側の端部に接続される。回転ジョイント４６２は、ｙ方向を回転中心として、第１テーブル４２１と第２テーブル４２２とを回転自在に連結する。例えば、第１テーブル４２１に対して第２テーブル４２２を回転可能に連結する。回転ジョイント４６２は、ｙ方向を回転中心とする回転機構ＲＭ２、回転機構ＲＭ２に駆動力を提供するアクチュエータＡＣ３、回転機構ＲＭ２の回転角度を検出するセンサＳＲ３、等を備える。つまり、第２テーブル４２２は、回転機構ＲＭ２の回転に従って、回転方向ｒ４に回転可能である。これによって被検体の脚を外転させることができる。つまり、脚保持部４５０は、被検体ＰＳの脚部３１を外転して保持する機構を有してよい。

回転ジョイント４６３は、第２テーブル４２２のｚ方向負側の端部且つｘ方向正側の端部に接続され、支持部材４４０のｚ方向正側の端部に接続される。回転ジョイント４６３は、ｘ方向を回転中心として、第２テーブル４２２と支持部材４４０とを回転自在に連結する。例えば、第２テーブル４２２に対して支持部材４４０を回転可能に連結する。回転ジョイント４６３は、ｘ方向を回転中心とする回転機構ＲＭ３、回転機構ＲＭ３に駆動力を提供するアクチュエータＡＣ４、回転機構ＲＭ３の回転角度を検出するセンサＳＲ４、等を備える。つまり、回転ジョイント４６３は、回転機構ＲＭ３の回転に従って、回転方向ｒ２に回転可能である。

支持部材４４０は、第２テーブル４２２に対する脚保持部４５０の位置を調整可能に支持する。支持部材４４０は、支持部材４４０の延在方向に沿って、第２テーブル４２２からの脚保持部４５０の距離を調整するための直進ジョイント４６４を有する。なお、直進ジョイント４６４が、支持部材４４０とは別に設けられ、支持部材４４０の近傍に支持部材４４０に沿って配置されてもよい。

直進ジョイント４６４は、支持部材４４０に沿う移動方向ｍ３に沿って、脚保持部４５０を移動可能である。直進ジョイント４６４は、第２テーブル４２２に対して移動方向ｍ３に沿って脚保持部４５０をスライドするためのスライド機構ＳＭ２、スライド機構ＳＭ２に駆動力を提供するアクチュエータＡＣ５、スライド機構ＳＭ２におけるスライド位置を検出するセンサＳＲ５、等を備える。このスライド位置は、移動方向ｍ３に沿った第２テーブル４２２に対する脚保持部４５０の位置に相当し、脚保持部４５０が連結される回転ジョイント４６５の位置に相当する。

回転ジョイント４６５は、直進ジョイント４６４のスライド機構ＳＭ２におけるスライド位置に接続され、脚保持部４５０の端部に接続されてよい。回転ジョイント４６５は、ｘ方向を回転中心として、支持部材４４０と脚保持部４５０とを回転自在に連結する。例えば、支持部材４４０に対して脚保持部４５０を回転可能に連結する。回転ジョイント４６５は、ｘ方向を回転中心とする回転機構ＲＭ４、回転機構ＲＭ４に駆動力を提供するアクチュエータＡＣ６、回転機構ＲＭ４の回転角度を検出するセンサＳＲ６、等を備える。つまり、回転ジョイント４６５は、回転機構ＲＭ４の回転に従って、回転方向ｒ３に回転可能である。なお、回転ジョイント４６５は、フリー状態にしてもよい。ここでのフリー状態とは、脚保持部４５０が回転自在であるが、回転ジョイント４６５がアクチュエータＡＣ６を有さず、回転機構ＲＭ４の回転角度が特に固定されていない状態、のことでよい。また、その場合に、センサＳＲ６は、回転ジョイント４６５の回転角度を検出してもよいし、しなくてもよい。キネマティクスモデルのリンクの制約により、他のセンサからの情報によって回転ジョイント４６５の回転角度を類推できるからである。

なお、被検体ＰＳが左右一対の脚部３１及び大腿部３２を有することを想定しているので、図７Ｃに示すように、手術ベッド４００は、下肢を配置するための部位を左右用に２つ（一対）有する。下肢を配置するための部位は、例えば、回転ジョイント４６２、第２テーブル４２２、回転ジョイント４６３、支持部材４４０、直進ジョイント４６４、回転ジョイント４６５、及び脚保持部４５０を含んでよい。

図７Ｄ～図７Ｏでは、手術ベッド４００が備える各機構により、手術ベッド４００の形態を図７Ａ～図７Ｃに示した状態から変化させた状態を示している。ここでは、手術ベッド４００の部位の一部が省略され得る。

図７Ｄは、伸縮機構ＥＭの伸長によりベース４１０が伸長された状態を示す。図７Ｅは、スライド機構ＳＭ１のスライドにより、ｚ方向負側（被検体ＰＳの脚部側）にテーブル４２０をスライドした状態を、ｘ方向から見た側面図である。図７Ｆは、スライド機構ＳＭ１のスライドにより、ｚ方向正側（被検体ＰＳの頭部側）にテーブル４２０をスライドした状態を、ｘ方向から見た側面図である。

図７Ｇは、回転機構ＲＭ１の回転により、ｚ方向正側（被検体ＰＳの頭部側）を低くしてテーブル４２０を傾斜させた状態を、ｘ方向から見た側面図である。図７Ｈは、回転機構ＲＭ１の回転により、ｚ方向正側を高くしてテーブル４２０を傾斜させた状態を、ｘ方向から見た側面図である。図７Ｉは、回転機構ＲＭ１の回転により、ｘ方向正側（被検体ＰＳの右側）を低くしてテーブル４２０を傾斜させた状態を、ｚ方向から見た側面図である。図７Ｊは、回転機構ＲＭ１の回転により、ｘ方向正側を高くしてテーブル４２０を傾斜させた状態を、ｚ方向から見た側面図である。

図７Ｋは、回転機構ＲＭ１の回転により、手術ベッドの開脚状態を、ｙ方向から見た上面図である。手術ベッド４００の開脚状態は、被検体ＰＳの開脚状態に合わせるように、被検体ＰＳの下肢を配置するための左右の各部位が遠ざけて配置された状態である。図７Ｌは、手術ベッド４００の閉脚状態を、ｙ方向から見た上面図である。手術ベッド４００の閉脚状態は、被検体ＰＳの閉脚状態（非開脚状態）に合わせるように、被検体ＰＳの下肢を配置するための左右の各部位が近づけて配置された状態である。

図７Ｍは、スライド機構ＳＭ２のスライドにより、テーブル４２０と脚保持部４５０との距離を長くした状態を、ｘ方向から見た上面図である。図７Ｎは、水平方向に対する支持部材４４０の角度を大きくし、支持部材４４０を水平方向に対して大きく傾斜させた状態を、ｘ方向から見た側面図である。図７Ｏは、回転機構ＲＭ４の回転により、脚保持部４５０の角度を調整した様子を、ｘ方向から見た上面図である。図７Ｏでは、図７Ｎの状態から、脚保持部４５０が水平方向に沿うように調整されている。

なお、図７Ａ～図７Ｏでは、切石位を想定した手術ベッド４００の形態を想定したが、他の体位の被検体ＰＳも手術ベッド４００に配置して固定することが可能である。例えば、手術ベッド４００では、脚を外転させた仰臥位、伏臥位、骨盤高位、逆トレンデレンブルグ体位、ジャックナイフ位、その他の体位の被検体ＰＳを配置して固定可能である。なお、被検体ＰＳが手術ベッド４００に着座するような体位とはならず、つまり手術ベッド４００は椅子のような形態にはならない。主に鼠径部から骨盤内臓器５１にアプローチする手技を想定しているからである。

ジャックナイフ位では、手術ベッド４００にうつ伏せに載置され、手術ベッド４００において、テーブル４２０よりも脚保持部４５０が低い位置に配置される。脚保持部４５０に、被検体ＰＳの脚部３１が下ろされた状態で固定される。図８は、ジャックナイフ位に対応する手術ベッド４００の形態の一例を示す図である。この形態は、回転ジョイント４６３の回転機構ＲＭ３及び回転ジョイント４６５の回転機構ＲＭ４の回転量の調整により実現可能である。さらに、手術ベッド４００では、被検体ＰＳの脛部３１ｂが載置するための載置台が設けられてもよいし、支持部材４４０の一部が脛部３１ｂを載置可能に構成されてもよい。この場合、脛部３１ｂの位置が更に安定し、被検体ＰＳの体位が一層安定する。

なお、手術ベッド４００において被検体ＰＳの体位を切石位やジャックナイフ位とする場合、第２テーブル４４２が不在であり、第２テーブル４４２が使用されなくてもよい。この場合、ｙ方向を回転中心とする回転ジョイント４６２に、ｘ方向を回転中心とする回転ジョイント４６３が接続されてよい。回転ジョイント４６２と回転ジョイント４６３とが一体化し、１つの回転機構でｘ方向及びｙ方向の２方向を回転中心として回転可能にしてもよい。

また、各直進ジョイント及び各回転ジョイントに設けられた各部（例えばアクチュエータＡＣ、センサＳＲ）は、ジョイント以外の箇所に設けられてもよい。また、各直進ジョイント及び各回転ジョイントに設けられた少なくとも２つのアクチュエータＡＣやセンサＳＲが、共用されてもよい。

図９及び図１０は、ロボット手術支援装置１００の動作例を示すフローチャートである。なお、図９のＳ１１～Ｓ１４は、例えば術前に実施され、図１０のＳ２１～Ｓ２６は、例えば術中に実施される。ここでの各処理は、例えば処理部１６０の各部によって実施される。

まず、術前には、被検体ＰＳ（例えば患者）のボリュームデータを取得する（Ｓ１１）。臓器、骨、及び血管の領域を抽出するセグメンテーションを実行する（Ｓ１２）。ボリュームデータに基づいて、被検体ＰＳのキネマティクスモデル（例えば下肢のキネマティクスモデル）を生成する。ボリュームデータに基づいて、被検体ＰＳの骨盤内臓器５１の臓器モデルを生成する（Ｓ１４）。

ロボット手術が開始される際には、手術支援ロボット３００や被検体ＰＳが載置された手術ベッド４００が所定の位置に配置される。術中には、手術器具３０が、肛門に設置されたプラットフォーム４０を介して被検体ＰＳの内部に挿入される。

続いて、例えば送受部１１０を介してテーブル４２０と脚保持部４５０との位置関係の情報を取得し、手術器具３０の位置を取得する（Ｓ２１）。テーブル４２０と脚保持部４５０との位置関係と、キネマティクスモデルと、に基づいて、骨盤１４の位置及び向きを算出する（Ｓ２２）。骨盤の位置及び向きを基に、骨盤内臓器５１に対応する臓器モデルの変形を算出する（Ｓ２３）。

臓器モデルの変形に対応して、ボリュームデータにおける骨盤内臓器５１の領域を変形する。例えば、被検体ＰＳの脚部３１の挙上具合に対応する骨盤内臓器５１の変形がボリュームデータに反映される。変形されたボリュームデータをレンダリングして、レンダリング画像（例えば仮想内視鏡画像）を生成する（Ｓ２４）。レンダリング画像に、骨盤１４と骨盤内臓器５１と仮想手術器具３０Ｖとを示す情報を重畳して、第１の表示画像を生成する。仮想内視鏡画像では、映り込む仮想手術器具３０Ｖは仮想エンドエフェクタである。生成された第１の表示画像をディスプレイ１３０又は画像表示端末３３０に表示させる（Ｓ２５）。また、送受部１１０を介して、実内視鏡画像を内視鏡ＥＳから取得して、第２の表示画像としてディスプレイ１３０又は画像表示端末３３０に表示させてよい。実内視鏡画像には、手術器具３０が映り込んでいる。

手術ベッド４００において脚保持部４５０が移動したか否かを判別する（Ｓ２６）。この場合、送受部１１０を介して取得された、テーブル４２０と脚保持部４５０との位置関係が変化したか否かを判別してよい。この位置関係が変化しない場合には、被検体ＰＳの体位が変化していないと判断できるので、図１０の処理を一時中断する。この位置関係が変化した場合には、被検体ＰＳの体位が変化したと判断できるので、骨盤１４や骨盤内臓器５１の状態を再度導出すべく、Ｓ２１に進む。手術が終了した場合、図１０の術中の処理を終了する。手術の終了は、例えばＵＩ１２０を介して術者に指示されてよい。手術の終了の際には、例えば、手術器具３０とプラットフォーム４０が被検体ＰＳから外されたり、手術支援ロボット３００が手術ベッド４００から切り離されたり、麻酔や輸血の管が被検体ＰＳから外されたり、プラットフォーム４０が外された後の傷口が縫合されたりする。

図１１は、第１の表示画像Ｇ１の一例を示す図である。第１の表示画像Ｇ１は、仮想内視鏡画像Ｇ１１を含む。仮想内視鏡画像Ｇ１１では、骨盤１４付近の骨盤内臓器５１の様子が示されている。また、第１の表示画像Ｇ１は、仮想内視鏡画像Ｇ１１とともに、骨盤１４と、骨盤内臓器５１と、仮想手術器具３０Ｖを示す情報と、が示されている。第１の表示画像Ｇ１では、仮想手術器具３０Ｖは、実空間における手術器具３０の位置に相当する仮想内視鏡画像Ｇ１１における画像位置に示されている。

このように、手術ベッド４００がテーブル４２０と脚保持部４５０との位置関係を導出できるので、手術ベッド４００及びロボット手術支援装置１００は、この位置関係に対応する被検体ＰＳの脚部３１の挙上具合や被検体ＰＳの体位や姿勢を術中に把握できる。ロボット手術支援装置１００は、被検体ＰＳの体位や姿勢を基に、３Ｄデータにおいて、骨盤１４の状態を推定でき、骨盤１４の状態を基に、骨盤内臓器５１の変形を推定できる。ＴＡＭＩＳでは、他の腹腔鏡手術における体位変換と比較すると、被検体ＰＳ内の骨盤１４の動きが大きく、骨盤内臓器５１の変形が大きい。言い換えると、テーブル４２０上での体位変換よりも脚部３１に対応する脚保持部４５０の上げ下げによる体位変換の方が、骨盤１４の動きが大きくなる。特殊な体位の変化により骨盤内臓器５１が移動しても、３Ｄデータにおいて仮想的に臓器の変形（移動）を算出できる。そして、ロボット手術支援装置１００は、被検体ＰＳの体位や姿勢の変化に起因する骨盤内臓器５１の変形をボリュームデータに反映できる。よって、術前に得られるボリュームデータに対応する被検体ＰＳの体位と、術中の被検体ＰＳの体位とが異なっても、双方の体位の関係性を対応付けることができ、ロボット手術の手術精度の低下を抑制できる。

また、各回転機構ＲＭ及び各スライド機構ＳＭを駆動するためのアクチュエータＡＣが設けられることで、手術ベッド４００の形態を自動で変更できる。よって、例えばテーブル４２０に対する脚保持部４５０の位置を容易に変更できる。よって、脚保持部４５０の位置を変更する度に、変更前に被検体ＰＳの脚部３１を脚保持部４５０から外し、変更後に、脚部３１を人手により脚保持部４５０に取り付けるという動作が不要となる。また、被検体ＰＳの身長等の体形は被検体毎に異なるので、同じ術式であっても脚部３１の挙上具合は被検体ごとに異なることが多い。この場合でも、ロボット手術支援装置１００は、テーブル４２０と脚保持部４５０との位置関係が導出されることで、厳密な被検体ＰＳの体位を手術ナビゲーションに反映でき、ロボット手術による手術精度の低下を抑制できる。

また、ロボット手術支援装置１００は、骨盤１４や骨盤内臓器５１の動きを認識することで、術中に手術器具３０を被検体ＰＳの体内に挿入した状態（ドッキングした状態）で体位変換しても、外部から視認できない被検体ＰＳの骨盤１４及び骨盤内臓器５１の動きを推定して、ロボット手術を継続させることができる。また、術者は、骨盤１４の動きを把握することで、例えば肛門付近の筋肉剥離をし易くできる。

以上、図面を参照しながら各種の実施形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

手術ベッド４００の態様は、図７Ａ～図７Ｏに示した態様に限られない。例えば図１２に示すような態様でもよい。図１２は、手術ベッド４００の変形構成例（手術ベッド４００Ａ）を示す図である。図１２では、図７Ａ～図７Ｏと同様の事項については、その説明を省略又は簡略化する。

図１２の手術ベッド４００Ａは、図７Ａ等の手術ベッド４００と比較すると、回転ジョイント４６３を備えず、連結部４６６，４６８を有し、支持部材４４０の代わりに支持部材４７０，４８０を有する。

連結部４６６は、第２テーブル４２２のｚ方向負側の端部且つｙ方向負側の端部（下端部）に接続され、支持部材４７０のｚ方向正側に接続される。連結部４６６は、第２テーブル４２２と支持部材４７０とを連結する。

連結部４６８は、支持部材４７０における任意の位置に接続され、支持部材４８０における任意の位置に接続される。連結部４６８は、支持部材４７０と支持部材４８０とを連結する。

支持部材４７０は、第２テーブル４２２に対する連結部４６８の位置を調整可能に支持する。支持部材４４０は、支持部材４４０の延在方向に沿って、第２テーブル４２２からの連結部４６８の距離を調整するための直進ジョイント４６７を有する。なお、直進ジョイント４６７が、支持部材４７０とは別に設けられ、支持部材４７０の近傍に支持部材４７０に沿って配置されてもよい。支持部材４４０の延在方向は、手術ベッド４００Ａの閉脚状態では、ｚ方向に沿う方向である。

直進ジョイント４６７は、支持部材４７０に沿う移動方向ｍ４に沿って、連結部４６８を移動可能である。直進ジョイント４６７は、第２テーブル４２２に対して移動方向ｍ３に沿って連結部４６８をスライドするためのスライド機構ＳＭ３、スライド機構ＳＭ３に駆動力を提供するアクチュエータＡＣ７、スライド機構ＳＭ３におけるスライド位置を検出するセンサＳＲ７、等を備える。このスライド位置は、移動方向ｍ４に沿った第２テーブル４２２に対する連結部４６８の位置に相当する。

支持部材４８０は、脚保持部４５０に対する連結部４６８の位置を調整可能に支持する。支持部材４８０のｙ方向正側の端部には、脚保持部４５０に連結された回転ジョイント４６５が接続されて固定されている。支持部材４８０は、支持部材４８０の延在方向に沿って、脚保持部４５０からの連結部４６８の距離を調整するための直進ジョイント４６９を有する。なお、直進ジョイント４６９が、支持部材４８０とは別に設けられ、支持部材４８０の近傍に支持部材４８０に沿って配置されてもよい。支持部材４８０の延在方向は、ｙ方向に沿う方向である。

直進ジョイント４６９は、支持部材４８０に沿う移動方向ｍ５に沿って、連結部４６８を移動可能である。直進ジョイント４６９は、脚保持部４５０に対して移動方向ｍ５に沿って連結部４６８をスライドするためのスライド機構ＳＭ４、スライド機構ＳＭ４に駆動力を提供するアクチュエータＡＣ８、スライド機構ＳＭ４におけるスライド位置を検出するセンサＳＲ８、等を備える。このスライド位置は、移動方向ｍ５に沿った脚保持部４５０に対する連結部４６８の位置に相当する。

したがって、スライド機構ＳＭ３におけるスライド位置及びスライド機構ＳＭ４におけるスライド位置によって、第２テーブル４２２と脚保持部４５０との位置関係が決定する。よって、プロセッサＰＲは、センサＳＲ６、ＳＲ７，ＳＲ８による検出結果に基づいて、第２テーブル４２２と脚保持部４５０との位置関係を導出できる。

このように、手術ベッド４００Ａは、第２テーブル４２２に対する支持部材４４０の角度を調整するのではなく、２つの支持部材４７０，４８０を設け、支持部材４７０，４８０を連結する連結部４６８が支持部材４７０，４８０に沿って移動自在にしてよい。これにより、手術ベッド４００Ａは、第２テーブル４２２と脚保持部４５０との距離を所望の距離に調整でき、第２テーブル４２２に対する脚保持部４５０の角度を所望の角度に調整でき、

また、手術ベッド４００のプロセッサＰＲが、リニアエンコーダやロータリーエンコーダによる計測結果に基づいて、テーブル４２０と脚保持部４５０との位置関係を導出することを例示したが、これに限られない。例えば、センサＳＲは、脚保持部４５０の３次元位置及びテーブル４２０の３次元位置を計測してよい。プロセッサＰＲが、計測された３次元位置を取得してよい。プロセッサＰＲは、脚保持部４５０の３次元位置及びテーブル４２０の３次元位置に基づいて、テーブル４２０に対する脚保持部４５０の位置を算出してもよい。

また、プロセッサＰＲは、光学的な手法により、テーブル４２０と脚保持部４５０との位置関係を導出してもよい。例えば、脚保持部４５０における任意の位置（例えば脚保持部４５０における回転ジョイント４６５の近傍）に光学的マーカＭＫ１が付され、テーブル４２０における任意の位置（例えば第２テーブル４２２における回転ジョイント４６３の近傍）に光学的マーカＭＫ２が付されてよい。手術ベッド４００が配置される手術室内の任意の位置に、撮像装置が設置されてよい。この任意の位置は、例えば、手術室の壁面や天井、天井から吊り下げられた位置、手術ベッド４００のいずれかの面、手術支援ロボット３００の側面、ロボット手術で使用される各種カートの側面、を含んでよい。この撮像装置の撮像範囲に、光学的マーカＭＫ１，ＭＫ２が位置する。光学的マーカＭＫ１，ＭＫ２は、撮像装置等から赤外光の照射を受けると、発光する。この結果、撮像装置の撮像画像に光学的マーカＭＫ１，ＭＫ２が写り込む。

また、プロセッサＰＲは、三次元位置センサを用いて、テーブル４２０と脚保持部４５０との位置関係を導出してもよい。例えば、脚保持部４５０における任意の位置（例えば脚保持部４５０における回転ジョイント４６５の近傍）に磁気プローブＭＫ１１が付され、テーブル４２０における任意の位置（例えば第２テーブル４２２における回転ジョイント４６３の近傍）に磁気プローブＭＫ１２が付されてよい。手術ベッド４００が配置される手術室内の任意の位置に、磁気三次元位置センサが設置されてよい。この任意の位置は、例えば、手術室の壁面や天井、天井から吊り下げられた位置、手術ベッド４００のいずれかの面、手術支援ロボット３００の側面、ロボット手術で使用される各種カートの側面、を含んでよい。この磁気三次元位置センサの計測範囲に、磁気プローブＭＫ１１，ＭＫ１２が位置すると、三次元位置センサは磁気プローブＭＫ１１，ＭＫ１２の座標を取得する。

また、プロセッサＰＲは、加速度センサとジャイロを用いて、テーブル４２０と脚保持部４５０との位置関係を導出してもよい。例えば、脚保持部４５０における任意の位置（例えば脚保持部４５０における回転ジョイント４６５の近傍）に加速度センサとジャイロＭＫ２１が付され、テーブル４２０における任意の位置（例えば第２テーブル４２２における回転ジョイント４６３の近傍）に加速度センサとジャイロＭＫ２２が付されてよい。加速度センサとジャイロＭＫ２１、ＭＫ２２は、第２テーブル４２２に対する所定原点で座標を初期化される。その後、加速度センサとジャイロＭＫ２１、ＭＫ２２は、加速度センサとジャイロＭＫ２１、ＭＫ２２が移動すると、その第２テーブル４２２に対する相対座標をロボット手術支援装置１００へ無線送信する。

プロセッサＰＲは、通信部４０５を介して、撮像装置により撮像された撮像画像及び撮像画像の付加情報を取得する。この付加情報は、撮像に関する情報（例えば撮像位置、撮像向き、画角、撮像範囲、撮像時刻）が含まれてよい。プロセッサＰＲは、撮像画像に写り込んだ光学的マーカＭＫ１，ＭＫ２の位置を基に、撮像画像における脚保持部４５０の位置（画像位置）と、撮像画像におけるテーブル４２０の位置（画像位置）と、を認識する。プロセッサＰＲは、撮像画像における脚保持部４５０の画像位置とテーブル４２０の画像位置に基づいて、実空間における脚保持部４５０の位置とテーブル４２０の位置とを認識できる。この位置の認識は、脚保持部４５０の位置とテーブル４２０の位置との計測に相当する。よって、プロセッサＰＲは、脚保持部４５０とテーブル４２０との位置関係を導出できる。

なお、センサＳＲ及び光学的マーカを撮像する撮像装置が手術ベッド４００に設けられている場合、手術室内でのキャリブレーションは不要である。つまり、手術支援ロボット３００は、手術ベッド４００に接続されるので、手術支援ロボット３００と手術ベッド４００との位置関係はロボット手術支援システム１において把握される。よって、位置処理部１６４は、手術ベッド４００のセンサＳＲや撮像装置を用いて、手術ベッド４００を含む手術支援ロボット３００の座標系と、被検体ＰＳの座標系を位置合わせでき、両座標系のキャリブレーションが不要になる。

なお、撮像装置がテーブル４２０に設けられる場合、テーブル４２０に付される光学的マーカＭＫ２は不要である。この場合でも、撮像画像を基に、テーブル４２０に対する脚保持部４５０の位置を認識可能である。つまり、プロセッサＰＲは、撮像画像に写り込んだ脚保持部４５０の画像位置を認識して、テーブル４２０と脚保持部４５０の位置関係を導出可能である。

なお、手術ベッド４００ではなく、ロボット手術支援装置１００が、光学的な手法により、テーブル４２０と脚保持部４５０との位置関係を導出してもよい。この場合、プロセッサＰＲの代わりにプロセッサ１４０が動作し、通信部４０５の代わりに送受部１１０が動作してよい。

上記実施形態は、ＴＡＭＩＳに適用可能であるが、その他の術式に適用されてもよく、例えば、経肛門的全直腸間膜切除術（ＴａＴＭＥ：Transanal Total Mesorectal Excision）に適用されてもよい。また、上記実施形態は、直腸に適用可能であるが、前立腺、子宮、膀胱、その他の骨盤内臓器、及び周辺の臓器、組織、又は関節を対象とする術式に適用されてもよい。

また、術者の操作に基づくロボット手術だけでなく、ＡＲＳ（Autonomous robotic Surgery）やＳｅｍｉ－ＡＲＳに用いることができる。ＡＲＳは、ＡＩ搭載の手術支援ロボットによりロボット手術を全自動で行うものである。Ｓｅｍｉ－ＡＲＳは、ＡＩ搭載の手術支援ロボットにより基本的にロボット手術を自動で行い、一部を術者による操作で行うものである。

また、ロボット手術による鏡視下手術を例示したが、術者が手術器具３０を直接操作して行う手術であってもよい。この場合、ロボット本体３２０は被検体ＰＳでよく、ロボットアームＡＲは術者の腕でよく、手術器具３０は術者が把持して処置に用いる鉗子類及び内視鏡であってよい。

また、術前シミュレーションと術中ナビゲーションは、別個のロボット手術支援装置で構成されてもよい。例えば、術前シミュレーションはシミュレータで行われてよく、術中ナビゲーションはナビゲータで行われてよい。

また、ロボット手術支援装置１００は、少なくともプロセッサ１４０及びメモリ１５０を備えていればよい。送受部１１０、ＵＩ１２０、及びディスプレイ１３０は、ロボット手術支援装置１００に対して外付けであってもよい。

また、撮像されたＣＴ画像としてのボリュームデータは、ＣＴ装置２００からロボット手術支援装置１００へ送信されることを例示した。この代わりに、ボリュームデータが一旦蓄積されるように、ネットワーク上のサーバ（例えば画像データサーバ（ＰＡＣＳ）（不図示））等へ送信され、保管されてもよい。この場合、必要時にロボット手術支援装置１００の送受部１１０が、ボリュームデータを、有線回線又は無線回線を介してサーバ等から取得してもよいし、任意の記憶媒体（不図示）を介して取得してもよい。

また、撮像されたＣＴ画像としてのボリュームデータは、ＣＴ装置２００からロボット手術支援装置１００へ送受部１１０を経由して送信されることを例示した。これは、実質的にＣＴ装置２００とロボット手術支援装置１００とを併せて一製品として成立している場合も含まれるものとする。また、ロボット手術支援装置１００がＣＴ装置２００のコンソールとして扱われている場合も含む。また、ロボット手術支援装置１００が、手術支援ロボット３００に設けられてもよい。また、ロボット手術支援装置１００が、手術ベッド４００に設けられてもよい。

また、ＣＴ装置２００により画像を撮像し、被検体内部の情報を含むボリュームデータを生成することを例示したが、他の装置により画像を撮像し、ボリュームデータを生成してもよい。他の装置は、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）装置、血管造影装置（Angiography装置）、又はその他のモダリティ装置を含む。また、ＰＥＴ装置は、他のモダリティ装置と組み合わせて用いられてもよい。

また、ロボット手術支援装置１００における動作が規定されたロボット手術支援方法として表現可能である。また、コンピュータにロボット手術支援方法の各ステップを実行させるためのプログラムとして表現可能である。

（上記実施形態の概要）
上記実施形態の一態様は、テーブル４２０と、脚保持部４５０と、支持部材４４０（支持部材の一例）と、プロセッサＰＲ（処理部の一例）と、を備える手術ベッド４００である。テーブル４２０は、被検体ＰＳの胴体部３３を載置する。脚保持部４５０は、被検体ＰＳの脚部３１を保持する。支持部材４４０は、テーブル４２０と脚保持部４５０とに接続され、脚保持部４５０とテーブル４２０との位置関係を調整自在に支持する。プロセッサＰＲは、脚保持部４５０とテーブル４２０との位置関係を導出する機能を有する。

これにより、手術ベッド４００は、テーブル４２０と脚保持部４５０との位置関係を導出できるので、この位置関係に対応する被検体ＰＳの脚部３１の挙上具合や被検体ＰＳの体位や姿勢を術中に把握できる。よって、手術ベッド４００は、術前に得られるボリュームデータに対応する被検体の体位と術中の被検体の体位とが異なっても、ロボット手術による手術精度を向上できる。また、手術ベッド４００は、この位置関係を確認して脚保持部４５０に保持される脚部３１の位置が決定されるので、被検体ＰＳを所望の体位で手術ベッド４００に配置する配置者毎の配置誤差を低減できる。

また、手術ベッド４００は、センサＳＲを備えてよい。支持部材４４０は、テーブル４２０に対する脚保持部４５０の角度と、テーブル４２０と脚保持部４５０との距離と、を調整自在に支持してよい。センサＳＲは、テーブル４２０に対する脚保持部４５０の角度と、テーブル４２０と脚保持部４５０との距離と、を検出してよい。プロセッサＰＲは、上記の角度と距離とに基づいて、脚保持部４５０とテーブル４２０との位置関係を導出してよい。これにより、手術ベッド４００は、１つ以上のセンサＳＲの検出結果を収集することで、脚保持部４５０とテーブル４２０との位置関係を簡単に認識できる。

また、手術ベッド４００は、アクチュエータＡＣ、を備えてよい。脚保持部４５０は、アクチュエータＡＣからの駆動力に従って、支持部材４４０に沿って移動自在でよい。これにより、手術ベッド４００は、ロボット手術のための所望の体位に合わせた脚部３１の動きを含む体位の変換を容易化できる。

また、手術ベッド４００は、予定された体位の情報、術式の情報、及び手術器具の位置情報の少なくとも１つを取得部、を備えてよい。脚保持部４５０は、アクチュエータＡＣの制御に従って、予定された体位の情報、術式の情報、及び手術器具３０の位置情報の少なくとも１つに基づいて、移動自在でよい。これにより、手術ベッド４００は、ロボット手術に関係する各種情報に従って、容易に脚保持部４５０の位置を設定でき、被検体ＰＳをロボット手術し易い体位や姿勢に調整できる。

また、プロセッサＰＲは、支持部材４４０に沿った脚保持部４５０の移動に基づいて、脚保持部４５０とテーブル４２０との位置関係を導出してよい。これにより、手術ベッド４００は、例えば脚保持部４５０が移動して被検体ＰＳの体位や姿勢が変更された可能性がある場合に限って、効率的に位置関係を導出でき、省エネルギー化に繋がる。

上記実施形態の一態様は、手術支援ロボット３００による鏡視下手術を支援するロボット手術支援装置１００である。ロボット手術支援装置１００の処理部１６０は、手術ベッド４００により導出された脚保持部４５０とテーブル４２０との位置関係の情報を取得し、被検体ＰＳの３Ｄデータを取得し、脚保持部４５０とテーブル４２０との位置関係と、３Ｄデータと、に基づいて、３Ｄデータにおける被検体ＰＳの少なくとも骨盤１４の状態を推定する、機能を有する。

これにより、ロボット手術支援装置１００は、例えば、体位の変化により被検体ＰＳの内部の状態が変化しても、脚保持部４５０とテーブル４２０との位置関係を認識して、３Ｄデータにおいて仮想的に骨盤の状態を推定できる。ロボット手術支援装置１００は、被検体ＰＳの体位や姿勢の変化に起因する骨盤の状態の変化を３Ｄデータに反映できる。よって、術前に得られるボリュームデータに対応する被検体ＰＳの体位と、術中の被検体ＰＳの体位とが異なっても、手術対象の臓器の位置を推定可能な骨盤状態の変化を把握でき、ロボット手術の手術精度の低下を抑制できる。

また、処理部１６０は、３Ｄデータに基づいて、被検体ＰＳの下肢のキネマティクスモデルを生成してよい。処理部１６０は、脚保持部４５０とテーブル４２０との位置関係と、キネマティクスモデルに基づいて、骨盤１４の状態を推定してよい。これにより、ロボット手術支援装置１００は、キネマティクスモデルにより下肢の各骨の位置関係や連動性を加味して骨盤１４の状態を推定するので、推定精度を向上できる。

また、処理部１６０は、３Ｄデータと、骨盤１４の状態に基づいて、３Ｄデータにおいて被検体ＰＳの骨盤１４に連動する臓器（例えば骨盤内臓器５１）の変形を算出してよい。これにより、ロボット手術支援装置１００は、骨盤１４の状態に連動して臓器の変形（例えば移動）を算出できる。よって、体位変換しても被検体ＰＳにおける骨盤内臓器５１の状態を高精度に把握でき、骨盤内臓器５１に対する処置の精度を向上できる。

また、処理部１６０は、手術支援ロボット３００からの手術器具３０の位置を取得してよい。処理部１６０は、３Ｄデータに基づいて、被検体ＰＳの画像を生成し、被検体ＰＳの画像における骨盤１４の位置に対応する位置に、骨盤１４を示す情報を表示させ、被検体ＰＳの画像における手術器具３０の位置に対応する位置に、手術器具３０を示す情報を表示させてよい。これにより、ロボット手術支援装置１００は、被検体ＰＳの画像とともに、骨盤１４の状態や変形された臓器の状態や手術器具３０を示す情報を表示できる。よって、術者は、表示を確認することで、例えば、脚保持部４５０の移動による体位の変化に合わせて、手術器具３０を操作してロボット手術を高精度に実施できる。

上記実施形態の一態様は、手術支援ロボット３００による鏡視下手術を支援するロボット手術支援方法であって、被検体ＰＳが載置される手術ベッド４００が備えるテーブル４２０と脚保持部４５０との位置関係を取得するステップと、被検体ＰＳの３Ｄデータを取得するステップと、脚保持部４５０とテーブル４２０との位置関係と、３Ｄデータと、に基づいて、３Ｄデータにおける被検体ＰＳの少なくとも骨盤１４の状態を推定するステップと、を有するロボット手術支援方法である。

本実施形態の一態様は、上記のロボット手術支援方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

本開示は、術前に得られるボリュームデータに対応する被検体の体位と術中の被検体の体位とが異なっても、ロボット手術の手術精度の低下を抑制できる手術ベッド、ロボット手術支援装置、ロボット手術支援方法、及びプログラム等に有用である。

１ ロボット手術支援システム
１１ 足骨
１２ 脛骨
１３ 大腿骨
１４ 骨盤
１５ 腰椎
２１ 足関節
２２ 膝関節
２３ 股関節
３０ 手術器具
３０Ｖ 仮想手術器具
３１ 脚部
３１ａ 足部
３１ｂ 脛部
３２ 大腿部
３３ 胴体部
４０ プラットフォーム
５１ 骨盤内臓器
１００ ロボット手術支援装置
１１０ 送受部
１２０ ＵＩ
１３０ ディスプレイ
１４０ プロセッサ
１５０ メモリ
１６０ 処理部
１６１ 領域処理部
１６２ 変形処理部
１６３ モデル設定部
１６４ 位置処理部
１６６ 画像生成部
１６７ 表示制御部
２００ ＣＴ装置
３００ 手術支援ロボット
３１０ ロボット操作端末
３２０ ロボット本体
３３０ 画像表示端末
４００ 手術ベッド
４０３ 操作部
４０５ 通信部
４１０ ベース
４２０ テーブル
４２１ 第１テーブル
４２２ 第２テーブル
４４０ 支持部材
４５０ 脚保持部
４６０，４６４ 直進ジョイント
４６１，４６２，４６３，４６５ 回転ジョイント
ＡＣ，ＡＣ１，ＡＣ２，ＡＣ３，ＡＣ４，ＡＣ５，ＡＣ６，ＡＣ７，ＡＣ８ アクチュエータ
ＡＲ ロボットアーム
ＥＦ エンドエフェクタ
ＥＭ 伸縮機構
ＥＳ 内視鏡
ＰＲ プロセッサ
ＴＧ ターゲット
ＲＭ，ＲＭ１，ＲＭ２，ＲＭ３，ＲＭ４ 回転機構
ＳＭ，ＳＭ１，ＳＭ２，ＳＭ３，ＳＭ４ スライド機構
ＳＲ，ＳＲ１，ＳＲ２，ＳＲ３，ＳＲ４，ＳＲ５，ＳＲ６，ＳＲ７，ＳＲ８ センサ

Claims (5)

1. 手術支援ロボットによる鏡視下手術を支援するロボット手術支援装置であって、
   第１の処理部を備え、
   前記第１の処理部は、
   手術ベッドにより導出された脚保持部とテーブルとの位置関係の情報を取得し、
   被検体の３Ｄデータを取得し、
   前記脚保持部と前記テーブルとの位置関係と、前記３Ｄデータと、に基づいて、前記３Ｄデータにおける前記被検体の少なくとも骨盤の状態を推定する、機能を有し、
   前記手術ベッドは、
   前記被検体の胴体部を載置する前記テーブルと、
   前記被検体の脚部を保持する前記脚保持部と、
   前記テーブルと前記脚保持部とに接続され、前記脚保持部と前記テーブルとの位置関係を調整自在に支持する支持部材と、
   前記脚保持部と前記テーブルとの位置関係を導出する機能を有する第２の処理部と、を備える、
   ロボット手術支援装置。
2. 前記第１の処理部は、前記３Ｄデータと、前記骨盤の状態に基づいて、３Ｄデータにおいて前記被検体の前記骨盤に連動する臓器の変形を算出する、
   請求項１に記載のロボット手術支援装置。
3. 前記第１の処理部は、
   前記手術支援ロボットからの手術器具の位置を取得し、
   前記３Ｄデータに基づいて、前記被検体の画像を生成し、
   前記被検体の画像における前記骨盤の位置に対応する位置に、前記骨盤を示す情報を表示させ、前記被検体の画像における前記手術器具の位置に対応する位置に、前記手術器具を示す情報を表示させる、
   請求項１又は２に記載のロボット手術支援装置。
4. 手術支援ロボットによる鏡視下手術を支援するロボット手術支援方法であって、
   被検体が載置される手術ベッドが備えるテーブルと脚保持部との位置関係を取得するステップと、
   前記被検体の３Ｄデータを取得するステップと、
   前記脚保持部と前記テーブルとの位置関係と、前記３Ｄデータと、に基づいて、前記被検体における少なくとも骨盤の位置を推定するステップと、
   を有するロボット手術支援方法。
5. 請求項４に記載のロボット手術支援方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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