KR20170034349A - 헬스 이미징 인포매틱스 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 신경외과 수술을 포함하는 신경 수술을 위한 치료 계획 정보를 제공하기 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다. 수술 이력에 대한 과거 관련 데이터를 담고 있는 데이터베이스가 접근된다. 신경 수술이 지닌 특징을 가지고 있는 데이터의 세트에 대한 유사성 측정에 기초하여, 신경 수술에 관련된 과거 관련 데이터가 결정된다. 신경 수술에 관련된 절차 파라미터들의 과거 관련 사례가 결정되고 표시된다.

Description

헬스 이미징 인포매틱스 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR HEALTH IMAGING INFORMATICS}
관련 출원에 대한 상호 참조
본 출원은 전문이 본 명세서에 참조로 통합되어 있고, 2014년 3월 14일 "INTRAMODAL SYNCHRONIZATION OF SURGICAL DATA"라는 제목으로 출원된 PCT 출원 PCT/CA2014/050269호의 우선권(priority)을 주장한다.
본 발명은 최소 침습 치료에서 사용하기 위한 이미징(imaging) 방법, 다수 모드 이미징 양식, 및 치료 계획 정보를 제공하기 위한 방법과 시스템에 관한 것이다.
인포매틱스(informatics)라는 용어가 다양하고 상이한 의료 상황에서 사용되었다. 방사선학에서는 통상적으로 PACS(picture archiving and communication system)의 형태로 되어 있는 디지털 이미지들의 관리를 가리키기 위해 "인포매틱스"가 사용될 수 있고, "이미징 인포매틱스(imaging informatics)"라는 용어가 더 정확할 수 있다. 이러한 타입의 관리를 위한 시스템은 특히 Philips사의 IntelliSenseTM PACS, Siemens사의 SyngoTM framework, 및 GE사의 CentricityTM PACS 및 Imaging Analytics products를 포함하고, 이들 시스템의 중심점은 일반적으로 DICOM 이미지들의 저장, 조직화, 및 접근에 제한된다.
반면에 수술 상황에서는 광범위하고 다양한 범위의 수술실 양상을 가리키기 위해 "인포매틱스"가 사용되어왔다. GE사는 수술실(OR: operating room) 스케줄링, 마취 기록, 외과 용품(surgical supplies), 및 처리량 관리를 돕는 수술 기주위(perioperative) 소프트웨어를 제공한다. NDS는 OR 비디오 스트리밍(streaming)과 분배에 중심을 둔 일련의 제품(예컨대, ConductORTM, ScaleORTM, 및 ZeroWireTM)을 제공한다. Karl Storz's OR1 인포매틱스 플랫폼은 역시 OR 내시경 비디오에 중심을 두고 있다. Stryker는 비디오, 수술 조명, 붐, 및 수술 내비게이션 장치들을 관리하는 iSuiteTM를 제공한다.
다른 더 전문화된 인포매틱스 시스템이 심혈관 공간에 존재하고, 다양한 심장 이미지들(예컨대, 심초음파검사, X-레이, 자기공진(MR) 이미지 등)을 ECG(electrocardiogram) 및 전기생리학 결과들과 함께 통합한다. 그 의도는 다양한 소스로부터 중심지로 오는 과다한 데이터를 통합함으로써, 그러한 데이터가 온전히 그대로 임상의(예컨대, 심장병 전문의, 심장외과 의사, 또는 또 다른 의료 제공자(care provider))에게 즉시 이용 가능하게 하여 환자의 돌봄에 관해 더 많은 정보가 주어진 결정을 내리는 것을 촉진하는 것이다. Philips의 XceleraTM과 GE의 CentricityTM Cardio는 2가지 상업적으로 이용 가능한 심혈관 인포매틱스 시스템이다.
다른 전문화된 수술 인포매틱스 플랫폼에 관한 것으로, Voyent Healthcare가 2000년대 중반으로부터 후반에 걸쳐 정형외과 인포매틱스 솔루션(solution)을 개발하였다. 그러한 솔루션은 통합된 정형외과 임플란트 계획, 웹 기반 뷰잉(viewing), 카드 스와이프(swipe) 접근, 및 수술실 스케줄링을 그 특징으로 한다.
심혈관 및 정형외과 공간과는 반대로, 전문화된 신경병/신경 외과학 인포매틱스 전망은, 수술 전, 수술 동안, 및 수술 후의 중요한 임상 결정에 대해 통보할 수 있는 실시간 정보에 관한 신경 외과의사들 사이의 필요 및 높은 수요에도 불구하고 빈약하고, 서비스가 충분하지 않다. 이는 수술 규율들 사이의 몇 가지 중요한 차이점, 그 중에서도 특히 대부분의 경우 수술 전의 MR이나 CT에 제한되는 신경 수술 절차에서 수행된 비교적 더 적은 수의 이미징 연구(imaging studies) 때문일 수 있다. 하지만, 정확한 안내를 위한 새롭고 정교한 이미징 도구를 요구하는 최소 침습 신경 수술의 수요 및 채택이 증가함에 따라, 이러한 경향은 신속하게 변하고 있다.
그러므로 환자를 위한 더 나은 돌봄을 제공하기 위해, 수술 전, 수술 중, 및 수술 후 상황에서 다음 레벨로 시각화, 계획, 및 내비게이션을 취할 다수 모드의 이미징 솔루션을 통합하는 것에 대한 필요성이 존재한다.
다양한 예에서, 본 발명은 신경병 및 신경 수술에서의 이미징 및 수술 인포매틱스의 구현을 지원하는 시스템 및 방법을 제공한다.
몇몇 예에서는, 본 발명이 신경 수술에 관한 계획 정보를 제공하기 위해 컴퓨터로 구현된 방법을 제공하고, 이러한 방법은 신경 수술을 특징으로 하는 데이터의 제1 세트를 수신하는 단계; 시술 이력에 대한 과거 관련 데이터를 담고 있는 하나 이상의 과거 관련 데이터베이스에 접근하는 단계; 데이터의 제1 세트에 대한 유사성 결정에 기초하여, 신경 수술에 관련된 하나 이상의 과거 관련 데이터를 결정하는 단계; 하나 이상의 과거 관련 데이터로부터 신경 수술에 관련된 하나 이상의 시술 파라미터의 하나 이상의 과거 관련 사례를 결정하는 단계; 및 하나 이상의 시술 파라미터의 하나 이상의 과거 관련 사례를 출력 장치에 표시하는 단계를 포함한다.
몇몇 예에서는, 본 발명이 신경 수술에 관한 피드백을 제공하기 위한 컴퓨터 구현된 방법을 제공하고, 이러한 방법은 시술 전 이미지 데이터와 시술 후 이미지 데이터를 담고 있는 원격 데이터베이스에 접근하는 단계; 동일성(identification) 정보를 사용하여, 환자에 관한 주어진 신경 수술과 연관된 시술 전 이미지 데이터의 세트와 시술 후 이미지 데이터의 세트를 결정하는 단계; 시술 전 이미지 데이터와 시술 후 이미지 데이터의 양적인 비교를 수행하는 단계; 및 그러한 양적인 비교를 출력 장치에 표시하는 단계를 포함한다.
몇몇 예에서는, 본 발명이 신경 수술에 대한 정보를 제공하기 위한 시스템을 제공하고, 이러한 시스템은 신경 수술과 연관된 상이한 정보를 각각 저장하는 2개 이상의 데이터베이스와 교신하는, 하나 이상의 프로세서를 포함하는 중앙 시스템과, 중앙 시스템에 의해 실행 가능하고, 실행될 때 시스템이 신경 수술을 특징으로 하는 데이터의 제1 세트를 수신하고, 시술 이력에 대한 과거 관련 데이터를 담고 있는 하나 이상의 과거 관련 데이터베이스에 접근하며, 데이터의 제1 세트와의 유사성 결정에 기초하여, 신경 수술에 관련된 하나 이상의 과거 관련 데이터를 결정하고, 하나 이상의 과거 관련 데이터로부터 신경병 기술에 관련된 하나 이상의 시술 파라미터의 하나 이상의 과거 관련 사례를 결정하며, 하나 이상의 시술 파라미터의 하나 이상의 과거 관련 사례를 출력 장치가 표시하게 하는 적어도 하나의 계획 모듈을 포함하는 하나 이상의 데이터 처리 모듈을 포함할 수 있다.
몇몇 예에서는, 본 발명이 신경 수술에 대한 피드백을 제공하기 위한 시스템을 제공하고, 이러한 시스템은 시술 전 이미지 데이터와 시술 후 이미지 데이터를 담고 있는 하나 이상의 원격 데이터베이스와 교신하는, 하나 이상의 프로세서를 포함하는 중앙 시스템과, 중앙 시스템에 의해 실행 가능하고, 실행될 때 시스템이 시술 전 이미지 데이터와 시술 후 이미지 데이터를 담고 있는 적어도 하나의 원격 데이터베이스에 접근하고, 동일성 정보를 사용하여 환자에 관한 주어진 신경 수술과 연관된 시술 전 이미지 데이터의 세트와 시술 후 이미지 데이터의 세트를 결정하며, 시술 전 이미지 데이터와 시술 후 이미지 데이터의 양적인 비교를 수행하게 하고, 출력 장치가 그러한 양적인 비교를 표시하게 하는 적어도 하나의 피드백 모듈을 포함하는 하나 이상의 데이터 처리 모듈을 포함할 수 있다.
이제, 첨부 도면을 참조하여 오로지 예를 통해서 실시예가 설명된다.
도 1은 의료 시술 동안 내부 뇌 조직으로의 접근을 제공하기 위해, 사람의 뇌로 접근 포트를 삽입하는 것을 예시하는 도면.
도 2는 최소 침습 접근 포트 기반 수술을 지원하기 위한 전형적인 내비게이션 시스템을 도시하는 도면.
도 3은 도 2에 도시된 내비게이션 시스템에서 사용될 수 있는 제어 및 처리 시스템을 예시하는 블록도.
도 4a는 도 2의 내비게이션 시스템을 사용하는 수술 시술에 수반된 방법을 예시하는 흐름도.
도 4b는 도 4a에서 개설된 것과 같은 수술 시술을 위해 환자를 등록하는 방법을 예시하는 흐름도.
도 5a 및 도 5b는 개시된 인포매틱스 시스템의 일 예에 의해 제공된 조직 분석 정보를 사용자 인터페이스에서 보여주는 선택 가능한 디스플레이를 예시하는 도면들.
도 5c는 4가지 환자 돌봄 양상을 수반하는 시스템 예를 보여주는 도면.
도 6은 조직 분석 데이터베이스에 저장된 기록(archival) 국부 조직 진단 데이터와 국부 진단 데이터 사이의 유사성 분석을 수행함으로써, 비슷한 이전 조직 분석을 확인하기 위한 방법 예를 설명하는 흐름도.
도 7은 개시된 인포매틱스 시스템의 일 예가 어떻게 다양한 다른 정보원과 교신하는지를 보여주는 도면.
도 8 및 도 9는 개시된 인포매틱스 시스템의 일 예에 의해 사용 가능한 플러그-인(plug-in)들의 예를 보여주는 도면들.
도 10a는 치료 계획을 세우는 동안 정보를 제공하기 위해, 개시된 인포매틱스 시스템의 예에 의해 제공된 사용자 인터페이스의 일 예를 보여주는 도면.
도 10b는 개시된 인포매틱스 시스템의 일 예를 사용하여, 치료 계획을 세우기 위한 방법 예를 보여주는 흐름도.
도 11은 시술 전 정보와 시술 후 정보가 개시된 인포매틱스 시스템의 일 예에서 어떻게 양이 정해지고 저장될 수 있는지의 예를 예시하는 도면.
도 12는 수술중 정보를 제공하기 위해, 개시된 인포매틱스 시스템의 일 예에 의해 제공된 사용자 인터페이스의 일 예를 도시하는 도면.
본 개시물의 다양한 실시예와 양태를 아래에 논의된 세부 사항을 참조하여 설명한다. 후속하는 설명과 도면은 본 개시물의 예시일 뿐이고, 본 개시물을 제한하는 것으로 해석되어서는 안 된다. 본 개시물의 다양한 실시예의 철저한 이해를 제공하기 위해 다수의 구체적인 세부 사항이 설명된다. 하지만, 어떤 경우에서는 본 개시물의 실시예의 간결한 논의를 제공하기 위해 공지되거나 일반적인 세부 사항은 설명되지 않는다.
본 명세서에서 사용된 것처럼, "포함하다" 및 "포함하는"이라는 용어는 포괄적이고 제약이 없는(open ended) 것이며 전용적인(exclusive) 것은 아니라고 해석되어야 한다. 구체적으로, 본 명세서와 청구항에서 사용될 때, "포함한다" 및 "포함하는"이라는 용어와 그것들의 변화는 명시된 특징들, 단계들, 또는 구성 성분들이 포함된다는 것을 의미한다. 이들 용어는 다른 특징들, 단계들 또는 구성 성분들의 존재를 제외하는 것으로 해석되어서는 안 된다.
본 명세서에서 사용된 것처럼, "전형적인(exemplary)"이라는 용어는 "예, 실례, 또는 예시로서 기능을 하는"을 의미하고, 본 명세서에서 개시된 다른 구성에 대해 바람직하거나 유리한 것으로 여겨져서는 안 된다.
본 명세서에서 사용된 것처럼, "약" 또는 "대략"이라는 용어는 성질, 파라미터, 및 치수의 변화와 같은, 값들의 범위의 상한과 하한에 존재할 수 있는 변화들을 포함하는 것을 의미한다. 비제한적인 예에서, "약" 또는 "대략"이라는 용어는 플러스 또는 마이너스 10% 또는 그 미만을 의미한다.
다르게 규정되지 않는 한, 본 명세서에서 사용된 모든 기술 용어 및 과학 용어는 당업자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지는 것으로 해석된다. 글의 전후 관계를 통한 것과 같이 본 명세서에서 사용된 것처럼 달리 지적되지 않는 한, 다음 용어들이 다음 의미를 가지는 것으로 해석된다.
본 명세서에서 사용된 것처럼, "접근 포트(access port)"라는 어구는 내부 조직, 장기, 또는 다른 생물학적 물체로의 접근을 제공하기 위해, 환자에 삽입 가능한 캐뉼러(cannula), 도관, 칼집(sheath), 포트, 튜브, 또는 다른 구조물을 가리킨다. 몇몇 실시예에서는, 접근 포트가 예를 들면 말단부에서 개구 또는 구멍(aperture)을 거쳐, 및/또는 그것의 길이를 따라 중간 위치에서의 개구 또는 구멍을 거쳐 내부 조직을 직접 노출시킬 수 있다. 다른 실시예에서는 접근 포트가 투명거나 부분적으로 투명한 하나 이상의 표면을 거쳐 전자파와 음파와 같은, 하지만 이러한 전자파와 음파에 국한되지 않는, 복사선이나 에너지의 하나 이상의 형태로의 간접적인 접근을 제공할 수 있다.
본 명세서에서 사용된 것처럼, "수술 중(intra-operative)"이라는 어구는, 적어도 의료 시술의 적어도 일부분 동안에 발생하거나 실행되는 행위, 과정, 방법, 이벤트, 또는 단계를 가리킨다. 본 명세서에서 규정된 바와 같이 수술 중이라는 것은 수술 시술에 국한되지 않고, 진단 시술과 치료 시술과 같은, 다른 타입의 의료 시술을 가리킬 수 있다.
본 명세서에서 사용된 것처럼, "결과(outcome)"라는 어구는 환자의 사망(mortality) 및 병에 걸린 상태(morbidity)를 판단하기 위한 양을 정할 수 있는 방법을 가리킨다는 점이 주목된다. 이는 세포 조직 생존 능력의 직접적인 측정을 포함하는 실제 환자의 기능, 또는 더 높은 레벨의 기능의 측정과, 간접적인 측정, 테스트 및 관찰을 포함하지만, 이들에 국한되는 것은 아니다. 결과는 또한 기술의 경제적 성과(특정의 또는 넓은 의미에서)를 가리킬 수 있고, 그러한 시술을 위한 시간, 장비와 요원 이용, 약품과 일회용 물품 이용, 머무는 시간 길이, 및 합병증 및/또는 공병(comorbidity)의 징조를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예들은 내부 조직들을 영상을 비추기 위해 환자나 피실험자 내에 삽입 가능한 이미징 장치들과 그것들의 사용 방법을 제공한다. 본 발명의 몇몇 실시예는 접근 포트를 거쳐 수행되는 최소 침습 의료 시술들에 관한 것이고, 이로 인해 수술, 진단 영상화, 치료, 또는 다른 의료 시술들(예컨대, 최소 침습 의료 시술)이 접근 포트를 통해 내부 조직으로의 접근에 기초하여 수행된다.
몇몇 예에서는, 본 발명이 대안책이나 상호 보완적인 시스템을 종래의 조직 샘플링 기술에 제공할 수 있다. 많은 의료 시술에서, 예를 들면 조직 샘플들이 종양의 수술 제거 동안, 절제되거나 검사된다. 일반적으로, 의료 영상 및 수술 진단 분야에서는, 조직 샘플을 취하고 종종 그러한 조직의 염색(staining)을 통해 현미경을 사용하여 조직 샘플의 조직 병리학 검사를 행하는 것이 조직 진단을 위한 표준(gold standard)으로 남아 있다. 이는 보통 수술실에서의 절제와 샘플의 병리학적 실험실로의 이송을 수반한다. 하지만, 이러한 접근법은 문제점들 및 이슈들이 내포될 수 있다. 예를 들면, 조직 분석의 일반적인 방법들은 보통 정확하고 고통이 없게 조직에 접근할 수 없고, 아마도 생검(biopsy) 과정을 통해 종양 세포들의 씨를 뿌릴 수 있다. 이종 종양의 적절한 검사를 가능하게 하기 위해 여러 번의 생검을 행하는 것은 또한 비실용적일 수 있다. 조직 샘플들은 또한 그 과정 동안 잘못된 라벨이 붙고, 이는 샘플 섞임(mix-up) 또는 라벨 붙이기 에러로 인해 발생될 수 있으며, 잘못된 진단을 가져오게 된다. 또한, 병상 결과들은 영상 결과들과 일치하지 않을 수 있다. 일반적인 작업 흐름 또한 방사선과 의사로의 빈약한 피드백 루프를 가질 수 있어, 이는 앞으로의 경우들에 관한 그것들의 진단 정확성을 향상시키는 것을 방해할 수 있다. 이는 또한 생검과 병상 결과들 사이의 불필요한 지연을 가져올 수 있어, 확실한 환자의 결과 감소를 가져온다.
몇몇 예에서는, 예를 들면 다수 양상(multi-faceted) 치료 접근법의 부분으로서, 조직 샘플링을 대체하거나 보충하기 위해, 본 발명이 영상 및 이미지 안내(guidance)의 사용을 가능하게 할 수 있다.
몇몇 예에서는, 본 발명이 개별 헬스 시스템들로부터의 정보를 통합하는 것을 돕고/돕거나 개별 구가들로부터의 헬스-케어 관리 시스템과 같이, 별개인 헬스 시스템을 통해 정보를 주고받는 것을 도울 수 있다.
전 세계에 걸친 의료 서비스 산업은 보통 사설 의료 서비스들로부터 공공의 국가 기반 그리고 전국 규모로 확대된 의료 서비스 시스템까지 지역적 레벨로 이들 시스템을 결합한 것까지 의료 서비스 관리 및 치료의 다양한 시스템들로 구성된다. 일반적으로, 상이한 국가들로부터의 헬스 시스템들을 통합하는 것은 도전적인 것이었다. 예를 들면 미국과 캐나다의 환자들에 이용 가능한 서비스 구조들의 다양성은, 헬스 관련 데이터의 몇몇 상이한 수집 방법을 가져오고, 이는 연구원과 행정 관리들에 대한 그러한 데이터의 이용 능력에 영향을 미칠 수 있다.
예를 들면, 미국에서는 데이터 관리 시스템과, 환자 관련 헬스 데이터에 대한 비밀유지 및 접근의 법규들을 결합하는 것이, 효과적이고 획기적인 인구(population) 기반의 헬스 이슈(issue)들에 관한 정책 및 절차를 개발하고 관련되고 중대한 연구 프로젝트를 촉진하기 위해 환자들로부터 수집된 데이터를 사용시 어려움을 초래할 수 있다.
또 다른 예에서는, 캐나다의 공공 환자 헬스-기록 관리 시스템은 2가지 목표(goal)를 염두에 두고 보통 설계되는데, 하나는 의료 연구 목적을 위해 관련 환자의 데이터를 연구원에게 제공하는 것과, 다른 하나는 행정가(administrator)들이 효과적인 인구 기반의 헬스 정책을 개발하는 것을 돕는 것이다. 이들 목표 모두 연구 및 정책 자원들의 효율적인 할당시 수립되는 통합적이고, 상호 작용적이며, 직관적인 헬스-케어 시스템의 발달을 촉진할 수 있다. 헬스-기록 수집 및 관리의 공공 시스템은 수술 대기 목록들과, 특수한 건강 문제를 가진 사람들에 의한 자원들의 이용의 이해, 및 약물 이용과 다른 건강 개입(intervention)의 환자 사용 사이의 관계를 이해하는 것과 같은 장점들을 제공할 수 있다.
또한, 공공 의료 서비스 시스템에서 수집된 데이터는 전인구에 관한 의료 서비스 관리 정책을 개발하고, 전 인구에 있어서의 헬스 경향을 추적하며, 개개인과 전인구의 윤리, 비밀유지, 및 장기간의 헬스의 이슈들을 다루기 위해 사용될 수 있다. 전인구에 관한 헬스 경향을 추론하기 위해 개개인의 데이터 세트들의 방법을 사용하는 것은 효과적인 헬스 자원 관리에 있어서 중요한 요인일 수 있다.
전국적인 의료 서비스 시스템으로 관할하는 것은 보통 전국적 레벨, 지역적 레벨, 및 지방 레벨로 환자 정보를 체계적으로 수집하고 저장하기 위한 방법을 가지고 있다. 하지만, 의료 서비스 분야에서의 집합적인 데이터 수집 시스템들이 결여된 것은 미국과 같은 공공 의료 서비스가 없는 관할 구역에 대해서는 문제가 된다. 미국에서는, 집중된 의료 서비스 시스템의 결여, 사설 의료 서비스 제공자의 존재, 헬스 기록과 환자 정보의 교환시 상호성(reciprocity)을 제공하지 않는 국가 수준의(state-level) 의료 서비스 관리 정책의 존재, 및 인구-기반의 의료 서비스 정책 또는 제도적 기반의 의료 서비스 정책의 생성 목적으로 헬스 관련 데이터를 수집하는 것을 방지하는 프라이버시 보호법의 존재로 인해, 그러한 중앙 데이터-수집 및 관리 시스템이 존재하지 않는다. 본 발명은 정보의 서로 전혀 다른 자원들을 집중 및/또는 통합하기 위한 방식을 제공할 수 있다.
캐나다에서는, 현재 연계된 헬스 데이터 수집, 저장, 및 관리 시스템이 환자 정보는 의료 서비스 시스템을 통해 개별 환자들에 대해 수집된 정보에 따라 배열되는 6가지 타입의 파일로 분할한다. 이들 6가지 타입은 의료 서비스, 병원 구분, 노인을 위한 약물 처방, 장기 캐어 서비스, 사망과 출생이다. 현행 시스템은 데이터 수집의 집합 시스템의 개발에 중점을 두는 방법론에 기초한 결합(linkage)을 현재 거치고 있다. 이러한 시스템의 한 가지 문제점은 링크(link)에서 "회색 영역(grey area)"들이 존재하는 것이고, 이는 긍정 오규(false positives) 및 나쁜 링크(bad link)들이 생길 가능성을 초래하여, 잠재적으로 연구 경향을 잘못되게 인도하고, 방법론을 어지럽게 하며, 편향된 결과들을 생성한다. 현행 시스템이 지닌 또 다른 문제는 캐나다 의료 서비스 데이터 관리 시스템이 미국에서의 공공 시스템과 사설 시스템이 그것들의 현재 상태로 혼합된 것에 적용된다면 일어나게 되는 것처럼, 상이한 시스템들을 통한 데이터 교환을 허용하지 않는다는 점이다.
몇몇 예들에서는, 본 발명이 개별 헬스 시스템에 대해서뿐만 아니라, 주어진 헬스 시스템 내에서 개별 데이터 소스들을 통한 정보의 더 나은 공유를 가능하게 할 수 있다. 아래에 설명된 도면들에 의해 예시된 것처럼, 본 발명의 실시예들이 신경 시술과 신경외과 시술을 참조하여 설명된다.
도 1은 수술하는 동안 내부 뇌 조직으로의 접근을 제공하기 위해, 사람의 뇌로 접근 포트를 삽입하는 것을 예시한다. 도 1에서, 접근 포트(12)는 사람의 뇌(10)로 삽입되어, 내부 뇌 조직으로의 접근을 제공한다. 접근 포트(12)는 카테터(catheter), 수술용 탐침과 같은 기구들, 또는 NICO BrainPathTM과 같은 원통 모양의 포트를 포함할 수 있다. 수술용 도구들과 기구들은 수술, 진단 또는 필요시 종양을 절제하는 것과 같은 치료 시술을 수행하기 위해, 접근 포트(12)의 관강(lumen) 내에 삽입될 수 있다. 몇몇 예에서는, 본 발명이 카테너, DBS 니들(needle), 생검 시술에 또한 동등하게 적용될 수 있고, 또한 신체의 다른 부분들에 대해 수행된 다른 의료 시술에서의 생검 및/또는 카테터에 적용 가능하다.
포트 기반의 수술의 예에서는, 곧거나 선형인 접근 포트(12)가 보통 뇌의 열구 경로 아래로 안내된다. 그럴 경우 수술용 기구는 접근 포트(12) 아래로 삽입된다.
의료 시술시 사용된 광학 추적 시스템은, 광학 추적 카메라의 고저선(line of site) 내에 있는 기구의 부분의 위치를 추적할 수 있다. 이들 광학 추적 시스템은 또한, 일반적으로 환자에 대한 참조(reference)가 기구가 의료 시술의 타겟(예컨대, 종양)에 대해 어디에 있는지를 알 것을 요구한다. 이들 광학 추적 시스템은 일반적으로, 예를 들면 광학 추적 시스템이 추적되는 트래킹 마커들에 대한 의료용 기구의 끝 부분의 공간에서의 위치를 결정할 수 있도록, 추적되는 기구의 치수(dimensions)를 알 것을 요구한다.
도 2를 참조하면, 내비게이트된(navigated) 이미지 가이드된 수술을 지원하기 위해 사용될 수 있는 전형적인 내비게이션 시스템 환경(200)이 도시된다. 도 2에 도시된 것처럼, 의사(201)는 수술실(OR) 환경에서 환자(202)에 대해 수술을 행한다. 장비 타워, 추적 시스템, 디스플레이(들) 및 추적된 기구(들)를 포함하는 의료용 내비게이션 시스템(205)의 일 예는 의사가 수술하는 동안 의사(201)를 보조한다. 의료용 내비게이션 시스템(205)을 조작하고 제어하며, 의료용 내비게이션 시스템(205)에 관한 보조를 제공하는 조작자(203)가 또한 존재할 수 있다.
도 3을 참조하면, 도 2에 도시된 의료용 내비게이션 시스템(205)(예컨대, 장비 타워의 부분으로서)에서 사용될 수 있는 제어 및 처리 시스템(300)의 일 예를 예시하는 블록도가 도시된다. 도 3에 도시된 것처럼, 일 예에서, 제어 및 처리 시스템(300)은 하나 이상의 프로세서(302), 내부 및/또는 외부 메모리(304), 시스템 버스(306), 하나 이상의 입력/출력 인터페이스(308), 통신 인터페이스(310), 및 저장 장치(312)를 포함할 수 있다. 제어 및 처리 시스템(300)은 추적 시스템(321), 데이터 저장소(342), 및 예를 들면 하나 이상의 디스플레이, 키보드, 마우스, 의료용 장치에 부착된 센서들, 풋 페달, 및 마이크로폰과 스피커를 포함할 수 있는 외부 사용자 입력 및 출력 장치(344)들과 같은 다른 외부 장치들과 인터페이스로 접속될 수 있다. 데이터 저장소(342)는 내부에 데이터베이스를 저장한 국부적이거나 원격인 계산 장치(예컨대, 컴퓨터, 하드 드라이브, 디지털 미디어 장치, 또는 서버)와 같은 임의의 적합한 데이터 저장 장치일 수 있다. 도 3에 도시된 예에서, 데이터 저장 장치(342)는 하나 이상의 의료용 기구(360)를 확인하기 위한 동일성(identification) 데이터(350)와, 하나 이상의 의료용 기구(360)와 주문에 따라 만들어진(customized) 구성 파라미터들을 연관시키는 구성 데이터(352)를 포함한다. 데이터 저장 장치(342)는 또한 수술 전 이미지 데이터(354) 및/또는 의료용 수술 계획 데이터(356)를 포함할 수 있다. 비록 데이터 저장 장치(342)가 도 3에서 단일 장치로서 도시되지만, 다른 실시예에서는 데이터 저장 장치(342)가 다수의 저장 장치로서 제공될 수 있다는 점이 이해될 것이다.
의료용 기구(360)는 제어 및 처리 유닛(300)에 의해 확인 가능할 수 있다. 의료용 기구(360)는 제어 및 처리 유닛(300)에 연결되고 제어 및 처리 유닛(300)에 의해 제어될 수 있거나, 의료용 기구(360)는 제어 및 처리 유닛(300)과는 독립적으로 작동되거나 딴 방법으로 이용될 수 있다. 추적 시스템(321)은 하나 이상의 의료용 기구(360)를 추적하기 위해 이용될 수 있고, 그러한 하나 이상의 추적된 의료용 기구들을 수술 중 참조(intra-operative reference) 프레임에 공간적으로 등록시키기 위해 이용될 수 있다. 예를 들면, 의료용 기구(360)는 추적 카메라(307)에 의해 인지 가능할 수 있는 추적 구체(sphere)들과 같은 트래킹 마커들을 포함할 수 있다. 일 예에서, 추적 카메라(307)는 적외선(IR) 추적 카메라일 수 있다. 또 다른 예에서는, 의료용 기구 위에 놓인 칼집(sheath)(360)이 제어 및 처리 유닛(300)에 연결되고 제어 및 처리 유닛(300)에 의해 제어될 수 있다.
제어 및 처리 유닛(300)은 또한 다수의 구성 가능한 장치와 인터페이스로 접속될 수 있고, 구성 데이터(352)로부터 얻어진 구성 파라미터들에 기초한 하나 이상의 그러한 장치들을 수술중에 재구성할 수 있다. 도 3에 도시된 것처럼, 장치(320)의 예들은 하나 이상의 외부 이미징 장치(322), 하나 이상의 조명 장치(324), 로봇 암, 추적 카메라(307), 하나 이상의 프로젝션(projection) 장치(328), 및 하나 이상의 디스플레이(311)를 포함한다.
본 발명의 전형적인 양태들은 프로세서(들)(302) 및 메모리(304)를 통해 구현될 수 있다. 예를 들면, 본 명세서에서 설명된 기능성들은 프로세서(302)에서 하드웨어 로직을 통해, 그리고 하나 이상의 처리 모듈 또는 엔진(370)으로서, 메모리(304)에 저장된 명령어들을 부분적으로 사용하여 부분적으로 구현될 수 있다. 처리 모듈들의 예에는 사용자 인터페이스 엔진(372), 추적 모듈(374), 모터 제어기(376), 이미지 어치 엔진(378), 이미지 등록 엔진(380), 수술 계획 엔진(382), 내비게이션 엔진(384), 및 상황 분석 모듈(386)이 포함되지만, 이들에 국한되는 것은 아니다. 처리 모듈들의 예가 도 3에서 개별적으로 도시되어 있지만, 일 예에서는 처리 모듈(370)이 메모리(304)에 저장될 수 있고, 처리 모듈들은 처리 모듈(370)들로서 집합적으로 불러질 수 있다.
몇몇 예들에서는, 제어 및 처리 시스템(300)이 아래에 더 설명되는 것과 같이 중앙 인포매틱스 시스템과 교신을 행하기 위한 통신 인터페이스(310)와 같은 하나 이상의 인터페이스를 포함할 수 있다. 수술 계획 엔진(382)과 사용자 인터페이스 엔진(372)과 같은 하나 이상의 처리 모듈 또는 엔진(370)이 인포매틱스 시스템으로부터 교신이 이루어진 데이터를 수신할 수 있고, 예를 들면 수술 전에, 수술 동안에, 또는 수술 후에 처리시 그러한 데이터를 사용할 수 있다. 제어 및 처리 시스템(300)은 또한, 이미지 처리 엔진(378)으로부터의 이미지 데이터와 같은 데이터를 인포매틱스 시스템과 주고받을 수 있다.
제어 및 처리 시스템(300)은 도 3에 도시된 구성 성분들에 국한되는 것으로 의도되지 않는다는 점이 이해되어야 한다. 예를 들면, 제어 및 처리 시스템(300)의 하나 이상의 구성 성분은 외부 구성 성분이나 장치로서 제공될 수 있다. 일 예에서, 내비게이션 모듈(384)은 제어 및 처리 시스템(300)과 통합되는 외부 내비게이션 시스템으로서 제공될 수 있다.
몇몇 실시예는 메모리(304)에 저장된 추가 명령어들 없이 프로세서(302)를 사용하여 구현될 수 있다. 몇몇 실시예는 하나 이상의 범용(general purpose) 마이크로프로세서에 의한 실행을 위해 메모리(304)에 저장된 명령어들을 사용하여 구현될 수 있다. 그러므로 본 발명은 하드웨어 및/또는 소프트웨어의 특정 구성에 국한되지 않는다.
몇몇 실시예가 완전히 기능하는 컴퓨터와 컴퓨터 시스템으로 구현될 수 있지만, 다양한 형태의 컴퓨팅 제품으로서 다양한 실시예가 배포될 수 있고, 실제로 그러한 배포를 실행하기 위해 사용된 컴퓨터 판독 가능한 매체 또는 특별한 타입의 기계에 관계없이, 적용될 수 있다.
개시된 적어도 일부 양태는 적어도 부분적으로는 소프트웨어로 구현될 수 있다. 즉, 그러한 기술들은 ROM, 휘발성 RAM, 비휘발성 메모리, 캐시(cache) 또는 원격 저장 장치와 같은 메모리에 담겨 있는 연속된 명령어들을 실행하는 마이크로프로세서와 같은 프로세서에 응답하여, 컴퓨터 시스템(전술한 제어 및 처리 시스템(300) 또는 다른 컴퓨터 시스템과 같은)이나 다른 데이터 처리 시스템에서 실행될 수 있다.
소프트웨어와, 데이터 퍼리 시스템에 의해 실행될 때 시스템이 다양한 방법을 수행하게 하는 데이터를 저장하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체가 사용될 수 있다. 실행 가능한 소프트웨어와 데이터는, 예를 들면 ROM, 휘발성 RAM, 비휘발성 메모리 및/또는 캐시를 포함하는 다양한 장소에 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 및/또는 데이터의 부분들은 이들 저장 장치 중 임의의 것에 저장될 수 있다.
컴퓨터 판독 가능한 저장 매체의 예들에는, 그 중에서도 특히 휘발성 및 비휘발성 메모리 장치들, ROM, RAM, 플래시 메모리 장치들, 플로피 및 다른 제거 가능한 디스크, 자기 디스크 저장 매체, 광학 저장 매체(예컨대, 컴팩트 디스크(CD)들, DVD(digiral versatile disk) 등)와 같은 기록 가능하고 기록 가능하지 않는 타입의 매체가 포함되지만, 이들에 국한되는 것은 아니다. 명령어들은 반송파, 적외선 신호들, 디지털 신호들 등과 같은 다른 형태의 전파된 신호들이나 전기, 광학, 음향 형태의 전파된 신호들에 관한 디지털 및 아날로그 통신에서 구현될 수 있다. 저장 매체는 인터넷 클라우드(cloud)일 수 있거나, 디스크와 같은 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체일 수 있다.
본 명세서에서 설명된 방법 중 적어도 일부는 설명된 방법들의 양태들을 수행하도록, 하나 이상의 프로세서에 의한 실행을 위해 컴퓨터 사용 가능한 명령어들을 갖고 있는 컴퓨터 판독 가능한 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품에서 배포될 수 있다. 이러한 매체는, 하나 이상의 디스켓, 컴팩트 디스크, 테이프, 칩(chip), USB 키, 외부 하드 드라이브, 와이어-라인 전송(wire-line trasmission), 위성 전송, 인터넷 전송 또는 다운로드, 자기 및 전자 저장 매체, 디지털 및 아날로그 신호들 등과 같은 다양한 형태로 제공될 수 있지만, 이들에 국한되는 것은 아니다. 컴퓨터 사용 가능한 명령어들은 또한 번역된(compiled) 코드 또는 번역되지 않은 코드를 포함하는 다양한 형태로 되어 있을 수 있다.
본 출원의 일 양태에 따르면, 제어 및 처리 유닛(300)을 포함할 수 있는 내비게이션 시스템(205)의 한 가지 목적은 대부분 정보를 받고, 최소로 손상을 주는 신경외과 수술을 이끌게 되는 도구를 외과 의사에게 제공하는 것이다. 뇌 종양 및 ICH(intracranial hemorrhages)의 제거 외에, 내비게이션 시스템(205)은 또한 뇌 생검, 기능성/깊은(functional/deep) 뇌 시뮬레이션, 카테터/션트(catheter/shunt) 배치 수술, 개방 개두술(open craniotomies), 코속/두개골-기반/ENT, 등뼈 수술, 및 가슴 생검, 간 생검 등과 같은 신체의 다른 부분들에 적용될 수 있다. 몇몇 예가 제공되었지만, 본 발명의 양태들은 임의의 적합한 의료 수술에 적용될 수 있다.
도 4a를 참조하면, 도 2에 관련하여 설명된 의료용 내비게이션 시스템(205)과 같은, 내비게이션 시스템을 사용하여 포트 기반의 외과 수술을 수행하는 방법(400)의 예를 예시하는 흐름도가 도시된다. 제1 블록(402)에서는, 포트 기반의 수술 계획을 가져온다. 수술 계획을 생성하고 선택하는 과정의 일 예는 본 명세서에 그 전문이 참조로서 통합되고, 미국 가 특허 출원 일련 번호 61/800,155 및 61/924,993의 우선권을 주장하는 미국 특허 출원에 기초하며 제목이 "PLANNING, NAVIGATION AND SIMULATION SYSTEMS AND METHOS FOR MINIMALLY INVASIVE THERAPY"인 미국 특허 공보에 개요가 서술되어 있다.
일단 계획이 블록(402)에서 내비게이션 시스템에 가져와 지면, 환자는 신체를 붙잡는 메커리즘을 사용하여 위치에 고정된다. 머리 위치는 또한 내비게이션 시스템에서의 환자 계획으로 확인되고(블록 404), 이는 일 예에서 내비게이션 시스템(205)의 부분을 형성하는 제어기 또는 컴퓨터에 의해 구현될 수 있다.
그 다음, 환자의 등록이 개시된다(블록 406). "등록" 또는 "이미지 등록"이라는 어구는 데이터의 상이한 세트들을 하나의 공통 좌표 시스템으로 변환하는 과정을 지칭한다. 데이터는 다수의 이미지(예컨대, 정지 사진 또는 비디오), 상이한 센서로부터의 데이터, 시간, 깊이, 또는 뷰포인트(viewpoint)를 포함할 수 있다. 본 출원에서는 상이한 이미지 양식들로부터의 이미지가 서로에 대해 등록되는 의료용 이미징을 지칭하기 위해 "등록"의 과정이 사용된다. 내비게이션 시스템은 아래에 더 설명되는 것처럼, 이미지가 등록될 수 있는 3차원 가상 공간을 규정할 수 있다. 예를 들면, 이들 상이한 양식으로부터 얻어진 데이터를 비교 또는 통합할 수 있게 하기 위해, 등록이 사용될 수 있다.
당업자라면 다른 등록 기술이 적합할 수 있고, 하나 이상의 기술이 본 예에 적용될 수 있다는 점을 알게 된다. 비제한적인 예에는 특징 기반의 방법들이 포인트들, 라인들, 및 윤곽들과 같은 이미지 특징들 사이의 대응관계를 찾는데 반해, 상호 관계 측정 규준(metrics)을 통해 이미지들에서의 강도 패턴들을 비교하는 강도 기반의 방법들이 포함된다. 이미지 등록 방법들은 또한 타겟 이미지 공간을 참조 이미지 공간에 관련시키기 위해 그러한 방법들이 사용하는 변환 모델에 따라 분류될 수 있다. 단일 양식 방법과 다수 양식 방법 사이에 또 다른 분류가 이루어질 수 있다. 단일 양식 방법이 보통, 예를 들면 일련의 자기 공진(MR) 이미지들이 서로에 대해 등록될 수 있는 것처럼, 동일한 센서 또는 센서 타입에 의해 획득된 동일한 양식으로 이미지들을 등록시키는데 반해, 다수 양식 등록 방법들은 보통, 예를 들면 자기 공진 이미징(MRI)과 위치 방출 단층촬영(PET)에서와 같이, 상이한 스캐너 또는 센서 타입에 의해 획득된 이미지들을 등록시키기 위해 사용된다. 본 발명에서는, 환자의 이미지들이 상이한 스캐너로부터 빈번히 얻어지기 때문에, 머리 및/또는 뇌의 의료 이미징시 다수 양식 등록 방법이 사용될 수 있다. 이러한 예에는 종양 위치 측정을 위한 뇌 CT(computerized tomography)/MRI 이미지 또는 PET/CT 이미지의 등록, 비대조 증강된(non-contrast-enhanced) CT 이미지들에 대항하는 대조 증강된 CT 이미지들의 등록, 및 초음파 및 CT의 등록이 포함된다.
이제, 도 4b를 참조하면, 도 4a에 개설된 것과 같이 등록 블록(406)에서 수반된 방법을 더 많이 상세히 예시하는 흐름도가 도시된다. 블록(440)은 기준 터치 포인트들을 사용하는 접근법을 예시하는데 반해, 블록(450)은 표면 스캔을 사용하는 접근법을 예시한다. 블록(450)은 기준 터치 포인트들이나 기준 포인터가 사용될 때에는 보통 사용되지 않는다.
만약 기준 터치 포인트들(블록 440)의 사용이 예측된다면, 그 방법은 이미지들에서 기준들을 먼저 확인하고(블록 442), 그 다음 추적된 기구로 터치 포인트들을 터치하는 것(블록 444)을 수반할 수 있다. 그 다음, 내비게이션 시스템은 참조 마커로의 등록을 계산한다(블록 446).
번갈아, 표면 스캔 절차를 행함으로써 등록이 완료될 수 있다(블록 450). 이러한 접근법에서는, 환자의 머리(예컨대, 얼굴, 머리 및/또는 두개골의 뒤)가 3차원 스캐너를 사용하여 스캐닝이 이루어질 수 있다(블록 452). 그 다음 환자 머리의 대응하는 표면이 MR 또는 CT 데이터와 같은 수술 전 이미지 데이터로부터 추출된다(블록 454). 마지막으로, 스캐닝된 표면과 추출된 표면이 서로 매칭되어 등록 데이터 포인트들을 결정한다(블록 456).
기준 터치 포인트(440)들이나 표면 스캔(450) 절차가 완료되면, 도 4a에 도시된 것처럼 블록(408)에서 등록을 확인하기 위해 추출된 데이터가 계산되고 사용된다.
다시 도 4a를 참조하면, 일단 등록이 확인되면(블록 408), 환자는 감싸진다(블록 410). 일반적으로 감싸는 것은 외과 수술 동안 살균 필드(field)를 생성하고 유지하기 위해 살균 장벽으로 둘러싸는 영역들과 환자를 덮는 것을 수반한다. 감싸는 것의 목적은 비살균 영역과 살균 영역 사이의 미생물(예컨대, 박테리아)의 통과를 제거하기 위함이다.
이 점에서, 종래의 내비게이션 시스템은 일반적으로 비살균 환자 참조가 동일한 기하학적 위치 및 배향을 가진 살균 환자 참조로 대체될 것을 요구한다. 등록을 위해 사용되었지만 일부 에러가 존재할 것으로 예상되는 비살균 환자 참조에 대한 새로운 살균 환자 참조의 치환을 최소화하기 위해 다수의 기계식 방법이 사용될 수 있다. 이러한 에러는 수술 필드와 수술 전 이미지들 사이의 등록 에러로 바로 변형된다. 실제로, 더 멀리 있는 관심 포인트들은 환자 참조로부터 온 것이고, 에러가 더 나빠진다.
감싸는 것이 완료되면(블록 410), 환자의 맞물림 포인트들이 확인되고(블록 412)고, 그런 다음 개두가 준비되며 계획된다(블록 414). 그러한 절차를 계획하는 것은 환자의 수술 전 데이터에 기초하여 준비되었던 기존의 부분적으로 준비된 치료 계획을 검색하는 것을 수반할 수 있다. 일부 예에서는, 이전에 수행된 치료 계획과 같이 충분히 준비된 치료 계획이 검색될 수 있다. 그러한 절차를 계획하는 것은 아래에 더 설명되는 것처럼, 인포매틱스 시스템으로부터의 정보에 의해 도움을 받을 수 있다. 환자의 실제 두개골 표면의 등록된 이미지와 같은 수술 중 데이터는, 예를 들면 기존의 부분적으로 준비된 치료 계획을 조정하기 위해 사용될 수 있다. 안전 및 품질상 이유로, 의사는 자동으로 생성된 치료 계획에만 완전히 의존하지 않을 수 있지만, 그러한 계획은 의사가 치료를 계획하는 것에 도움을 주기 위한 도구로서 사용될 수 있다.
개두술의 준비 및 계획이 완료되면, 개두가 절단되고 뼈 조직판(bone flap)이 두개골로부터 일시적으로 제거되어 뇌에 접근한다(블록 416). 일부 예에서는, 개두를 절단하는 것이 계획된 개두술의 위치, 사이즈 및/또는 모양의 시각적 표시에 의해 보조될 수 있다(예컨대, 환자의 두개골 상으로의 계획된 윤곽의 투영). 등록 데이터는 적절하게, 이러한 포인트에서 내비게이션 시스템으로 갱신될 수 있다(블록 422).
그 다음, 개두 내의 맞물림과 움직임 범위가 확인된다(블록 418). 그 다음, 절차는 맞물림 포인트들에서 경막(dura)을 절단하고 열구를 확인하는 것으로 진행한다(블록 420). 등록 데이터는 재차 이러한 포인트에서 내비게이션 시스템으로 갱신될 수 있다(블록 422).
몇몇 예에서는, 관심 수술 영역에 카메라 뷰(view)의 초점을 맞춤으로써, 예를 들면 관심 구역의 외측 영역에 영향을 미치는 것과 같이 임의의 균일하지 않은 조직 변형을 무시하면서, 등록 데이터의 갱신(블록 422)이 관심 구역에 관한 더 나은 매치(match)를 달성하는데 도움을 주기 위해 조정될 수 있다. 게다가, 관심 조직의 실제 보기(view)로 조직의 이미지 오버레이(overlay) 표현들을 매칭함으로써, 특별한 조직 표현이 생생한 비디오 이미지에 매칭될 수 있고, 이는 관심 조직의 등록을 개선시키는데 도움을 줄 수 있다. 예를 들면 등록은, 이미지화된 열구 지도와 개두술 후 뇌(뇌가 노출된 상태의)의 생생한 비디오를 매칭하는 것; 생생한 비디오에서의 노출된 용기(vessel)의 위치와 용기의 이미지 분할(segmentation)과의 매칭; 생생한 비디오에서의 외상 또는 종양의 위치와 그러한 외상 및/또는 종양의 이미지 분할과의 매칭; 및/또는 내시경으로부터 비강까지의 비디오 이미지와 코속의 정렬을 위해 비강에서의 뼈 표면의 뼈 렌더링(rendering)을 매칭하는 것을 가능하게 할 수 있다.
일부 예에서는, 다수의 카메라가 사용될 수 있고, 추적된 기구(들) 뷰들로 겹쳐질 수 있고, 이는 이미지 데이터와 오버레이(overlay)들의 다수의 뷰가 동시에 나타내지는 것을 허용할 수 있다. 이는 등록시 더 큰 신뢰를 제공하는데 도움을 줄 수 있거나, 등록 에러들의 더 용이한 검출과 그것들로 인해 이루어지는 정정을 가능하게 할 수 있다.
이후, 캐뉼러 삽입 과정이 개시된다. 캐뉼러 삽입은 궤도(trajectory) 계획을 따라, 블록 420에서 확인된 것처럼 보통 열구에 관련된 경로를 따라, 뇌로 포트를 삽입하는 것을 일반적으로 수반한다. 캐뉼러 삽입은 일반적으로 맞물림 포트를 정렬하고, 계획된 궤도를 설정한 다음(블록 432), 완전한 궤도 계획이 실행될 때까지(블록 424) 타겟 깊이까지 캐뉼러를 삽입하는 단계(블록 434)를 반복하는 것을 수반하는 반복적 과정이다.
몇몇 예에서는, 캐뉼러 삽입 과정이 또한 타겟(예컨대, 종양)이 중간 포인트들에 캐뉼러를 삽입한 다음, 계획된 궤도에서 그 다음 포인트에 도달하기 위해 캐뉼러 삽입 각도를 조정함으로써 타겟(예컨대, 종양)에 접근할 수 있는 다수 포인트의 궤도들을 지원할 수 있다. 이러한 다수 포인트 궤도는 타겟이 그러한 타겟 쪽으로 직접 곧은 경로를 따라 캐뉼러를 삽입하는 것에 의해 타겟에 접근이 이루어질 수 있는 직선 궤도들과 대비될 수 있다. 다수 포인트 궤도는 캐뉼러 삽입 궤도가 의사가 보존하기를 원할 수 있는 조직 주위의 가장자리를 둘러싸는 것을 허용할 수 있다. 다수 포인트 궤도들을 돌아다니는 것은, 계획된 경로를 따라 상이한 포인트들에서 곧은 액세스 포트를 물리적으로 다시 배향하거나(예컨대, 그것의 각도를 조정하는 것) 다수 포인트 궤도를 따라 구부러질 수 있는 조작 가능한 굴곡부(bend)들이 있는 접근 포트와 같이 유연한 포트를 사용하여 이루어질 수 있다.
일단 캐뉼러 삽입이 완료되면, 의사가 관심이 있는 뇌 및/또는 종양의 부분을 제거하기 위해 절제를 행한다(블록 426). 그런 다음 의사는 뇌로부터 포트와 임의의 추적 기구를 제거함으로서, 캐뉼러를 제거한다(블록 428). 마지막으로, 의사는 경막을 닫고 개두를 완료한다(블록 430). 도 4a 및 도 4b의 몇몇 양태는 블록들(428, 420, 434)의 부분들과 같이 포트 기반의 수술에 특정될 수 있지만, 이들 블록의 고유한 부분들은 비포트계(non-port-based) 수술을 수행할 때, 건너뛰어지거나 적합하게 수정될 수 있다.
도 4a 및 도 4b에 연계되어 개설된 것처럼, 의료용 내비게이션 시스템(205)을 사용하여 수술 절차를 수행할 때에는, 의료용 내비게이션 시스템(205)이 일반적으로 3차원(3D) 공간에서의 환자와 함게 사용중인 도구들의 위치의 참조를 획득하고 유지해야 한다. 즉, 내비게이트된 신경 수술 동안에는, 일반적으로 환자의 두개골에 대해 고정되는 추적된 참조 프레임이 존재할 필요가 있다. 내비게이트된 신경 수술의 등록 단계 동안(예컨대, 도 4a 및 도 4b에서 도시된 단계(406))에는, 환자의 머리와 같이 수술의 물리적 공간으로 수술 전 이미지들(예컨대, MRI 또는 CT 영상)의 참조의 프레임을 정확히 개설(map)하는 변환이 계산된다. 이는 정지 상태의 환자 참조 프레임에 대해, 환자의 머리에 고정된 기준 마커들의 위치들을 추적하는 내비게이션 시스템(205)에 의해 이루어질 수 있다. 환자 참조 프레임은 일반적으로 MayfieldTM 클램프와 같은 머리 고정 장치에 단단히 부착된다. 등록은 일반적으로 살균 필드가 설정되기 전에 수행된다(예컨대, 도 4a에 도시된 단계(410)).
이제 인포매틱스 시스템의 예를 설명한다. 비록 본 개시물이 간단하게 하기 위해 전반적으로 인포매틱스 시스템에 관계된다고 하더라도, 이러한 인포매틱스 시스템은 더 구체적으로는 헬스 이미징 인포매틱스 시스템 및/또는 수술 인포매틱스 시스템일 수 있다. 위에서 간략히 언급된 것처럼, 이러한 인포매틱스 시스템은 수술 전 치료 계획의 부분으로서, 수술 중 치료 계획 및 안내(guidance)의 부분으로서, 그리고 예를 들면 수술 후 결과를 추적하기 위해 사용될 수 있다. 이러한 인포매틱스 시스템은 도 3에 관련하여 설명된 제어 및 처리 시스템(300)과 유사한 중앙 제어 및 처리 시스템(예컨대, 중앙 컴퓨터 또는 서버 시스템)으로서 구현될 수 있다.
다양한 예들에서, 본 발명의 인포매틱스 시스템은 의사에게 더 접근 가능하고, 더 명확한 데이터를 실시간 상황에서 제공함으로써, 임상 결정을 지원하기 위해 이용될 수 있는 방식으로 많은 양의 데이터를 저장, 여과, 처리, 및 공급할 수 있는 수술 인포매틱스 시스템으로서의 역할을 할 수 있다. 더 많이 정보가 주어진 결정을 가능하게 함으로써, 본 발명은 환자 결과 면에서의 개선 및/또는 헬스케어 비용면에서의 감소를 가능하게 할 수 있다.
몇몇 예들에서는, 측정 가능하고 실용적인 방식으로 많은 양의 이미지 데이터와 비-이미지 데이터를 결합, 연결, 및 제공하기 위해, 전통적인 "이미징 인포매틱스"와 "수술 인포매틱스" 시스템 모두로부터의 요소들(elements)을 인포매틱스 시스템이 구현할 수 있다. 본 발명은 최소 침습 신경 수술의 상황에서 인포매틱스 시스템의 예를 설명하지만, 본 발명은 다른 수술 절차로 확장 가능하고/가능하거나 다른 수술 절차를 수용하도록 설계될 수 있다(플러그-인들을 통해).
도 7은 본 명세서에 개시된 것처럼 인포매틱스 시스템(700)의 예가 어떻게 전체 헬스 시스템(7000)에서 여러 가지의 소스로부터의 정보를 통합하고 관리할 수 있는지를 예시한다. 도 7은 환자의 치료에 관련된 정보를 송신 및/또는 수신하기 위해 다양한 데이터 소스와 교신하는 인포매틱스 시스템(700)을 예시한다. 비록 구체적으로 나타나 있지는 않지만, 이러한 교신은 양방향으로 유선 또는 무선 교신으로 이루어질 수 있고(예컨대, 인트라넷이나 인터넷을 거치는 것과 같이 유선 또는 무선 네트워크를 거쳐), 제거 가능하거나 고정된 매체를 통해서 이루어질 수 있고, 보안 교신 채널을 통해 이루어질 수 있다.
인포매틱스 시스템(700)은 기존의 일반적인 병원 정보 시스템(710)과 교신이 이루어질 수 있다. 기존의 병원 시스템(710)은 PACS(picture archiving and communication system)(712), RIS(radiology information system)(714), 및 EMR(electronic medical records)(716)와 같은 데이터베이스를 포함할 수 있다. EMR(716), 또는 병원 시스템(710)의 다른 데이터베이스(미도시)는, 예를 들면 치료된 병상, 사용된 치료 계획, 실행된 실험실 검사(lab testing), 치료 결과와 같은 주어진 환자 치료에 특정된 정보를 저장할 수 있다. 병원 시스템(710)에서의 데이터베이스들은 상이한 포맷으로 각각 데이터를 주고받을 수 있다. 예를 들면, PACS(712)는 DICOM 이미지들만을 저장할 수 있고, RIS(714)는 HL7 표준에 따른 데이터를 저장할 수 있으며, EMR(716)은 병원 자체의 독점 포맷의 데이터를 저장할 수 있다.
대체로 PACS(712)는 수술 이미지들에 관한 제1(primary) 데이터베이스와 접근 포인트로서의 역할을 하였다. 하지만, 일반적으로는 a) 보통 플랫(flat) 데이터베이스인 것, b) 보통 DICOM 이미지들만을 저장하는 것, 및 c) 전형적인 1차 목적이 방사선용 이미지들의 기록이 되는 것과 같이, 그것의 사용을 인포매틱스에서로 제한하는 방식으로 설계된다.
인포매틱스 시스템(700)은 PACS(712)을 보충하기 위해 사용될 수 있고, 외과 개업의의 필요에 더 맞게 만들어지는 정보를 제공할 수 있다. 예를 들면, 인포매틱스 시스템(700)은, a) 환자와 수술에 의한 데이터를 그룹화하는 것을 촉진하기 위한 계층적 데이터베이스일 수 있고, b) DICOM 이미지들과 추가로 이미지가 아닌 데이터와 이미지 데이터를 그룹화하는 것을 촉진할 수 있는, 비(non)-DICOM 이미지들, 비디오들, PDF들, 및 XML 문서들과 같은 다른 파일 타입들을 저장할 수 있으며, c) 달리 분별하기 어려운 패턴들을 추출하기 위해, 외과와 방사선과 모두를 위해 데이터를 처리할 수 있다.
인포매틱스 시스템(700)은 독점적 및 비독점적 데이터 소스들을 포함하는 다른 데이터 소스들에 관한 허브(hub)로서의 역할을 할 수 있다. 도 7은 예로서, 계획(planning) 시스템(730), 내비게이션 시스템(735)(도 2의 내비게이션 시스템(205)과 같은), 수술 중 초음파(740), 수술 중 광학기기(예컨대, 그 중에서도 특히 엑소스코프, 라만, OCT(optical coherence tomography)), 모바일 장치 이미지들 및/또는 비디오들(750), MRI(755)와 같은 수술 중 이미징, 디지털 병상(760), 및 제3 자(third-party) 독점적 또는 비독점적 소스(765)들을 포함하는 다른 데이터 소스들을 예시한다.
인포매틱스 시스템(700)과 주고받은 데이터는 임의의 적합한 포맷의 것일 수 있고, 인포매틱스 시스템(700)은 임의의 주어진 데이터베이스로의 전송을 위해 데이터 포맷들을 고치기 위해 모듈들이나 플러그-인들을 포함할 수 있다.
인포매틱스 시스템(700)은 다른 데이터베이스에 데이터를 푸시(push)할 수 있고, 요청에 응답하여 다른 데이터베이스에 데이터를 제공할 수 있다. 비슷하게, 인포매틱스 시스템(700)은 정보에 관해서 다른 데이터 소스들에 질문(또는 풀(pull))할 수 있고, 다른 데이터 소스들이 명백한 질문 없이, 인포매틱스 시스템(700)에 데이터를 전송할 수 있다. 몇몇 예에서는, 인포매틱스 시스템(700)이 데이터의 복사본을 받지 않을 수 있지만, 다른 데이터베이스들에 존재하는 참조 데이터를 간단히 받을 수 있고, 이는 대역폭 사용을 감소시키는데 유용할 수 있다. 데이터를 참조하는 것은 데이터 복제와 재입력을 회피하는데 도움이 될 수 있다. 인포매틱스 시스템(700)과 데이터를 주고받는 것은 인포매틱스 시스템(700)의 안과 밖에 존재하는 데이터 처리 엔진(720)에 의한 분석을 위해 데이터의 풍부한 세트를 제공할 수 있고, 이는 아래에 더 상세히 설명된다. 인포매틱스 시스템(700)은 또한 데이터 소스들에 걸친 병원 시스템(710)의 존재하는 작업 흐름을 통합하는데 도움이 될 수 있다. 예를 들면, 인포매틱스 시스템(700)은 수술 중 초음파(740)와 같은 이미징 데이터 소스들과 RIS(714) 사이의 RIS 이미징 순서(order)를 추적할 수 있다.
인포매틱스 시스템(700)은 별개인 데이터 소스들에 걸쳐 환자 데이터를 추적하기 위한 확인 정보(예컨대, 환자 아이디(ID))를 저장할 수 있고, 다른 데이터 소스들로부터 받은 데이터의 복사본을 저장할 수 있고/있거나 데이터 처리 엔진(720)에 관해 관련되는 방식으로 규정될 수 있는 계층에 데이터를 저장할 수 있는 하나 이상의 내부 및/또는 외부 인포매틱스 데이터베이스(미도시)와 교신할 수 있다.
인포매틱스 시스템(700)은 또한, 예를 들면 이전 치료 계획, 진단, 및 결과에 대한 과거 관련 데이터를 저장할 수 있는 국부 과거 관련 데이터베이스(미도시)를 포함할 수 있다. 과거 관련 데이터는 그 중에서도 특히 치료 파라미터들(예컨대, 관심 구역, 환자 나이, 병상), 치료 결과, 병상 평가(예컨대, 생검 진단, 조직 샘플 진단), 및 이미지 데이터를 포함할 수 있다. 몇몇 예에서는, 정보 시스템(700)이 국부 과거 관련 데이터베이스 대신, 또는 국부 과거 관련 데이터베이스 외에, 그러한 과거 관련 데이터를 저장하는 원격 과거 관련 데이터베이스에 접근할 수 있다. 과거 관련 데이터는, 예를 들면 주어진 치료 계획에 관한 조직 샘플 진단과 이미지 데이터가 모두 상호 참조되고, 서로에 관련되는 것으로 바로 확인 가능하도록 서로 상호 참조될 수 있다. 인포매틱스 시스템(700)은 아래에 더 설명되는 것처럼, 현재 치료의 특징화 및/또는 안내 계획 및/또는 진단시 보조하기 위해, 예를 들면 컴퓨터 학습 알고리즘을 사용하여 과거 관련 데이터에 대한 데이터 처리를 행할 수 있다. 과거 관련 데이터베이스에 저장된 정보는 동일한 환자의 이력에서의 비슷한 결과들(예컨대, 병상, 이미징 및 결과), 비슷한 이미징/임상 발표물을 갖는 환자들을 찾기 위해, 추적되고, 갱신되며, 조정 가능한(adaptive) 평가 도구로써 이용될 수 있다. 이러한 과거 관련 데이터베이스는 환자의 정보 및 의료 이력을 저장하는 다른 데이터베이스(예컨대, EMR(716))와의 상호 관련을 보조하기 위한 정보(예컨대, 환자 ID)를 포함할 수 있다.
일단 데이터가 인포매틱스 시스템(700)에 의해 수신되면, 데이터 처리 엔진(720)이 그러한 데이터에 대한 다양한 적절한 처리(예컨대, 플러그-인들로서 구현된)를 실행하도록 자동으로 유발될 수 있다. 데이터 처리 엔진(720)은 그러한 데이터에 관련된 데이터 처리를 수행하기 위해, 다양한 데이터 처리 모듈이나 엔진의 주인 역할을 할 수 있다. 예를 들면, 데이터 처리 엔진(720)은 그 중에서도 특히, 이미지 데이터에 대한 품질 평가를 수행하기 위한 품질 평가 모듈(722), DTI(diffusion tensor imaging)에 의해 수집된 데이터를 사용하는 신경계(neural tract)의 3차원 모델을 발생시키는 뇌신경섬유지도(tractography) 발생기(724), 및 병상 상관기(pathology correlator)(726)를 포함할 수 있다.
병상 상관기(726)는 수술 중 MR 이미징뿐만 아니라 분자 이미징 데이터(예컨대, OCT와 라만 이미징)를 아래에 더 설명된 것처럼 병상 결과에 상호 관련시키기 위한 병상 상관을 수행할 수 있다.
데이터 처리 엔진(720)은 인포매틱스 시스템(700)에 대해 데이터 처리를 국부적으로 행할 수 있거나, 예를 들면 원격 프로세서들의 상징적인 클라우드(figurative cloud)에서 구현될 수 있다. 도 8은 다중 처리 플러그-인(728)을 거쳐 다수의 원격 프로세서(770)에 처리되는 데이터를 데이터 처리 엔진(720)이 어떻게 배포할 수 있는지를 예시하는 개략도면이다.
데이터 처리 엔진(720)이 원격으로 구현되면, 인포매틱스 시스템(700) 자체의 처리 자원들이 과도하게 소비되지 않고, 따라서 인포매틱스 시스템(700)이 이어지는 사용자 상호 작용에 반응한 채로 남아 있는 것을 허용하도록, 인포매틱스 시스템(700)으로부터 분리된 원격 프로세서(770)에 의해 강한 처리가 행해지는 것을 허용할 수 있다. 데이터 처리 엔진(720)은 또한 다수의 프로세서(770)를 통한 병렬 처리를 사용하여 구현될 수 있어, 이는 단일 프로세서에 대해 수행을 하기 위해 걸리는 시간의 일부만으로 일정한 처리 작업이 완료되는 것을 허용할 수 있다. 이는 결과가 임상의에게 더 빨리 이용 가능하게 할 수 있다. 결과를 더 빨리 제공하는 능력은, 수술실(OR) 시간에 프리미엄이 있는 경우 수술 중 이미지 분석 동안 귀중할 수 있다.
몇몇 예에서는, 인포매틱스 시스템(700)이 데이터 처리로부터의 출력(그리고 임의로는 데이터 소스로부터의 원시 데이터)을, 통합되고 얇은 클라이언트 웹 뷰어들(예컨대, 엔터프라이즈 DICOM 뷰어 또는 마이크로소프트 오피스 문서 뷰어)과 같은 웹 포탈(web portal)을 거쳐 사용자에게 제공할 수 있다. 도 9는 인포매틱스 시스템(700)이 어떻게 웹 포탈을 구현할 수 있는지의 예를 예시한다. 도시된 예에서, 웹 포탈은 데스크톱 및/또는 모바일 장치에 의해 접근 가능할 수 있는 HTML5-호환 브라우저를 거쳐 제공될 수 있다. 인포매틱스 시스템(700)은 웹 포탈을 거쳐 다양한 데이터 타입의 출력을 가능하게 하기 위해 플러그-인들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 인포매틱스 시스템(700)은 엔터프라이즈 이미지 뷰어, 마이크로소프트 오피스 브라우저 플러그 인, 및 DICOM 이미지들, 마이크로소프트 오피스 문서들, 및 PDF 문서들을 각각 웹 포탈을 거쳐 보는 것을 가능하게 하기 위한 PDF 브라우저 플러그 인을 포함할 수 있다. 인포매틱스 시스템(700)은 또한 데이터 처리 엔진(720)에 의해 발생된 분석물(analytics)과 같이 웹 포탈에 직접 출력될 수 있는 출력을 제공할 수 있다.
웹 포탈은 또한 예를 들면 루센 기반의(Lucene based) 탐색을 사용하는 인포매틱스 시스템(700)에 의해 저장된 데이터의 탐색을 행하기 위해 사용자에 의해 사용될 수 있다. 웹 포탈은 또한 사용자가 인포매틱스 시스템(700)과 교신을 행하는 다른 데이터 소스들의 탐색을 사용자가 행하는 것을 가능하게 할 수 있다.
몇몇 예에서, 인포매틱스 시스템(700)은 사용자에 의해 직접 접근 가능하지 않을 수 있다. 오히려, 인포매틱스 시스템(700)은 오직 계획 시스템(730)이나 내비게이션 시스템(735)을 통한 것처럼, 또 다른 기존의 데이터 소스로부터 입력을 받고 그러한 또 다른 기존의 데이터 소스를 통해 출력을 제공한다. 이는 안전상 그리고 프라이버시 목적을 위해, 사용자 접근을 인포매틱스 시스템(700)으로 국한시키는 것에 도움이 될 수 있고, 또한 사용자를 제압하지 않고 정보의 더 끊김 없는(seamless) 통합을 사용자에게 제공할 수 있다.
인포매틱스 시스템(700)은, 예를 들면 데이터 처리 엔진(720)에 의한 처리 후, 결과들("분석물"이라고도 함)을 제공함으로써 통일된 포맷(format)으로 사용자에게 정보를 제공하는 역할을 할 수 있다. 그러한 정보는, 예를 들면 하나의 사용자 친화적인 웹 페이지에서 제공될 수 있다.
비록 특정 플러그 인들과 모듈들이 설명되었지만, 이들은 한정적이지 않은 예들이라는 점을 알아야 한다. 임의의 적합한 처리 및/또는 데이터 표현 모듈 및/또는 플러그 인들이 구현될 수 있고, 모듈 및/또는 플러그 인이 동적으로 갱신, 추가 또는 제거될 수 있다. 특정 의료 상황에서 임상적으로 관련되는 것으로 간주되는 특정 모듈에는 그러한 의료 상황에 관한 인포매틱스 시스템이 제공될 수 있다. 예를 들면, 신경외과 인포매틱스 시스템은 아래에 설명된 예에서처럼, 다수의 환자 및 절차에 걸친 수술 전, 수술 중, 및 수술 후 이미징 데이터를 관리하고 해석하기 위한 모듈 및 플러그 인을 포함할 수 있다.
신경외과 상황에 적합한 인포매틱스 시스템(700) 예에서는, 데이터 처리 엔진(720)이 신경외과 수술에 관한 타겟 및 진입 위치를 기록하기 위한 모듈을 포함할 수 있고, MR DTI 획득으로부터 발생된 수술 전 백질(white matter) 뇌신경섬유지도와 수술 후 백질 뇌신경섬유지도의 비교를 위한 모듈을 포함할 수 있다. 그러한 데이터 분석은 치료 계획을 보조하고, 사용된 진입 포인트들을 가리키면서, 신경외과 수술 후의 중요한 신경 섬유 다발의 조직 보존 상태를 시각화하고 평가하며, 가능하게는 환자의 뇌신경섬유지도와 환자의 결과의 변화들 사이의 상관 관계의 결정을 가능하게 하기 위해 과거 관련 타겟/진입 정보를 의사에게 실시간으로 제공할 수 있다. 그러한 데이터 분석은 최소 침습 ICH 관리와 종양 절제와 같은 절차들과 관련될 수 있다.
도 10a는 신경외과 수술에 관한 치료 계획시 보조하기 위해, 인포매틱스 시스템(700)에 의해 제공될 수 있는 사용자 인터페이스의 예를 보여준다. 이러한 출력은 웹 포탈을 통해 사용자에게 제공될 수 있거나, 종래의 치료 계획 시스템들(예컨대, 인포매틱스 시스템(700)에 의해 제공된 적절한 플러그 인을 통해)에 통합될 수 있다.
이 예에서, 치료 계획을 세우는 것은 뇌 내의 수술 타겟에 접근하기 위해 진입 포인트의 계획을 세우는 것을 수반한다. 도 10a의 사용자 인터페이스는 과거 관련 치료 계획에서의 동일하거나 유사한 타겟에 접근하기 위한 과거 관련 진입 포인트들을 가리키는 지시기(이 예에서는 '+' 기호)를 가지고, 환자의 뇌의 이미지를 보여준다. 원은 사용자의 현재 선택된 진입 포인트를 가리킨다.
도 10b는 신경 수술(예컨대, 수술 절차 또는 약물 치료)에 관한 치료 계획을 세우는 동안 보조를 제공하기 위한 방법(1000)의 예의 흐름도이다. 일반적으로, 본 개시물 전반에 걸쳐, 신경 수술은 수술 절차 및 비수술 절차를 가리킬 수 있다. 간단하게 하기 위해, 신경외과 수술과 수술적 치료 국면(plane)을 참조하는 예가 설명되지만, 수술 절차 및 비수술 절차 모두 가능할 수 있다는 점을 알아야 한다. 방법(1000)은 데이터 처리 엔진(720)의 치료 계획 세우기 모듈을 사용하여 구현될 수 있다. 일반적으로, 인포매틱스 시스템(700)에 의해 행해지는 것으로 아래에 설명된 단계들은 데이터 처리 엔진(720)의 모듈을 사용하여 더 구체적으로 구현될 수 있다.
몇몇 예에서는, 방법(1000)이 개두술 절차의 부분으로서 수술 중에 제공되거나(예컨대, 도 4a의 블록(414)) 수술 전에 그리고 외부에서 가져온(imported) 계획으로서 제공될 수 있다(예컨대, 도 4a의 블록(402)). 사용자는 방법(1000)을 시작하기 위해 인포매틱스 시스템(700)(예컨대, 웹 포탈을 통해)과 직접 상호 작용할 수 있거나 그러한 상호 작용은 계획 시스템(730)을 통한 것일 수 있다. 예를 들면, 사용자가 계획 시스템(730)을 사용하여 치료를 행할 때, 치료 계획 세우기를 보조하기 위한 접근 분석을 위해, 계획 시스템(730)이 자동으로 인포매틱스 시스템(700)과 인터페이스로 접속할 수 있다. 몇몇 예에서는, 계획 시스템(730)으로의 사용자 입력이 인포매틱스 시스템(700)이 없는 것처럼 동일하게, 계획 시스템(730)과 인포매틱스 시스템(700) 사이의 인터페이스가 사용자로부터 완전히 숨겨질 수 있다.
블록(1005)에서, 인포매틱스 시스템(700)은 신경외과 수술을 특징으로 하는 데이터의 세트를 받을 수 있다. 예를 들면, 인포매틱스 시스템(700)은 계획 시스템(730)으로부터 환자(예컨대, 환자 ID)와 관심 구역 또는 타겟 부위(예컨대, 뇌 내의 종양 부위)를 가리키는 데이터를 받을 수 있다.
임의로, 블록(1010)에서는 인포매틱스 시스템(700)이 신경외과 수술을 특징으로 하는 추가 데이터를 결정할 수 있다. 이는 블록(1005)에서 받은 데이터가 치료 계획에 있어서 불충분한 경우에 일어날 수 있다. 예를 들면, 인포매틱스 시스템(700)은 신경외과 수술의 부위와 관련된 이미지 데이터를 검색하기 위해, 하나 이상의 이미지 데이터 소스(예컨대, PACS(712), 수술 중 MRI(755), 수술 중 옵틱스(745) 및/또는 수술 중 초음파(740))를 물을 수 있다. 환자 ID는 예를 들면 이미지 데이터 소스로부터 관련 이미지 데이터를 확인하기 위해 사용될 수 있다. 인포매틱스 시스템(700)은 또한, 치료 계획에 나쁜 영향을 줄 수 있는 다른 환자 정보(예컨대, 환자 나이와 치료 이력)를 결정하기 위해 EMR(716)을 물을 수 있다.
인포매틱스 시스템(700)은 신경외과 수술을 특징으로 하는 다양한 데이터를 분석하고, 신경외과 수술을 특징으로 하는 데이터의 세브세트(subset)(예컨대, 환자 나이, 환자 성별, 및 타겟 부위)를 발생시킬 수 있다.
블록(1015)에서는 인포매틱스 시스템(700)이 신경외과 수술을 특징으로 하는 데이터의 서브세트에 기초한, 과거 관련 치료 계획과 같은 임의의 관련 과거 관련 데이터를 결정할 수 있다. 일반적으로, "과거 관련(historical)"이라는 용어는 본 개시물에서 현재 계획중인 치료에 앞선 임의의 치료 계획을 가리키기 위해 사용될 수 있다. 과거 관련 치료 계획의 결정은, 과거 관련 데이터의 자체 데이터베이스 및/또는 하나 이상의 병원 시스템(710)에 속하는 데이터베이스에 인포매틱스 시스템(700)이 질문하는 것에 의해 행해질 수 있다. 일반적으로 과거 관련 치료 계획은 현재 환자 또는 다른 환자에 관해 이전에 행해졌던 치료 계획들을 포함할 수 있고, 동일한 병원 장소나 또 다른 병원 장소를 포함할 수 있다.
예를 들면, 인포매틱스 시스템(700)은 환자 나이, 환자 성별, 병상 상태, 및 관심 구역과 일치하는 모든 과거 관련 치료 계획을 결정할 수 있다. 몇몇 예에서는, 바람직한 치료 결과와 연관된 치료 계획들만이 고려되도록, 인포매틱스 시스템(700)이 또한 치료 결과들에 기초한 과거 관련 데이터를 걸러낼 수 있다. 몇몇 예에서는, 어느 과거 관련 치료 계획이 관련되는 것인지를 결정하기 위해(예컨대, 현재 계획된 치료와 유사한 관심 구역을 갖는 치료 계획을 결정하기 위해) 가장 가까운 이웃 알고리즘이 행해질 수 있다. 이는 정확한 일치(strict match)를 찾는 것보다 더 실용적일 수 있는데, 이는 어떤 과거 관련 치료 계획이 현재 신경외과 수술의 모든 특징과 일치할 가능성이 없기 때문이다.
관련 과거 관련 치료 계획으로부터, 인포매틱스 시스템(700)은 치료 계획시 도움을 줄 수 있는 하나 이상의 치료 파라미터를 추출할 수 있다. 예를 들면, 인포매틱스 시스템(700)은 관련 과거 관련 치료 계획으로부터 열구 진입 포인트를 추출할 수 있다. 또 다른 예에서는, 인포매틱스 시스템(700)이 뇌들보를 타겟으로 하는 현재 치료를 위해, 긍정적인 환자 결과와 연관된 하나 이상의 과거 관련 궤적을 결정할 수 있다.
비록 과거 관련 치료 계획이 설명되었지만, 과거 관련 데이터는 예를 들면 과거 관련 결과와 같이 치료 계획의 형태를 가지고 있지 않은 다른 과거 관련 데이터를 포함할 수 있다.
블록(1020)에서는, 추출된 과거 관련 치료 파라미터가 표시 장치(예컨대, 계획 시스템(730)의 디스플레이 스크린)에 출력될 수 있다. 몇몇 예에서는, 그 출력이 과거 관련 치료 파라미터들이 현재 계획된 치료 파라미터와 함께 디스플레이되는, 도 10a의 것과 같은 사용자 인터페이스의 형태를 가질 수 있다. 이는 현재 치료 계획이 이전 치료 계획과 사용자가 일치하는지를 사용자가 용이하게 평가할 수 있게 한다. 몇몇 예에서는, 출력이 계획 시스템(730)에 의해 정상적으로 제공된 출력과 통합될 수 있다. 예를 들면, 과거 관련 치료 파라미터들은 현재 치료 계획을 보여주는 일반적인 이미지 위에 겹쳐 놓이게 표시될 수 있다. 몇몇 예에서는, 특히 바람직한 환자 결과와 연관된 특별한 과거 관련 치료 파라미터 값들(예컨대, 특별한 과거 관련 진입 포인트들)이 강조될 수 있다(예컨대, 두드러지게 되거나 녹색으로 칠해진).
치료 계획이 몇 개의 단(stage)(예컨대, 진입 포인트 계획, 그 다음 캐뉼러 삽입 궤도 계획)을 취할 수 있기 때문에, 방법(1000)은 각 치료 계획 단에서 반복될 수 있고, 각각의 계획된 치료 파라미터에 관해 반복될 수 있다.
위 예에서 예시된 것처럼, 인포매틱스 시스템(700)은 분리된 데이터 소스로부터의 데이터 사이의 상관관계를 사용자가 상상하고 이해하는 것을 도울 수 있다. 몇몇 예에서는, 인포매틱스 시스템(700)이 일반적인 질적 데이터의 정량화를 제공하여, 이러한 데이터를 분석하는 것을 더 도울 수 있다.
몇몇 예에서는, 인포매틱스 시스템(700)에 의해 제공된 치료 계획 안내(guidance)가 사용자에게 권고된 치료 파라미터들(예컨대, 긍정적인 환자 결과들과 연관되는 관련 과거 관련 치료 파라미터들에 기초한)을 제공할 수 있다. 다른 예에서는, 예를 들면 대부분의 관련 과거 관련 치료 파라미터들을 오로지 사용자에게 제시하기 위해 과거 관련 데이터를 걸러내는 것(예컨대, 특정 치료 타입 및/또는 치료 단에 따라 걸러내는 것, 특정 환자 또는 환자 타입에 따라 걸러내는 것) 또는 임의의 권고안을 제공하지 않고, 상이한 치료 타겟 위치에 관한 과거 관련 치료 파라미터의 맵핑(mapping)을 사용자에게 제공하는 것에 의해, 치료 계획 안내가 사실상 단순히 유용한 정보를 주는 것일 수 있다.
도 11은 수술 전 뇌신경섬유지도 정보와 수술 후 뇌신경섬유지도가 어떻게 정량화될 수 있는지의 예를 보여준다. 인포매틱스 시스템(700)은 수술 전과 수술 후 모두 환자의 신경계를 시각적으로 묘사하기 위해, DTI 데이터를 받아서 받은 데이터를 사용하여 뇌신경섬유지도를 생성한다(예컨대, 데이터 처리 엔진(720)에서 뇌신경섬유지도 발생기(724)를 사용하여). 인포매틱스 시스템(700)은 뇌신경섬유지도를 정량화하고, 수술 전 뇌신경섬유지도와 수술 후 뇌신경섬유지도의 정량적 비교를 수행할 수 있다. 도 11의 예에서, 각각의 뇌신경섬유지도는 SLF(superior longitudinal fasciculus) 및 AF(arcuate fasciculus)와 같은 특별한 섬유 다발의 섬유 부피를 계산하여 정량화될 수 있다. 정량화 비교는 자동으로 이루어질 수 있다. 인포매틱스 시스템(700)은 또한 수술 후 뇌신경섬유지도와 연관된 환자 결과들(예컨대, 시력, 모터, 인지, 기억, 사망률 등)을 결정하기 위해, 다른 데이터 소스들(예컨대, EMR(716))을 물을 수도 있다. 비슷한 정량화 및 비교가 다른 환자 측정에 관해서도 수행될 수 있다.
사용자에게 그러한 정보를 제공함으로써, 사용자에게는 소중한 연구 데이터뿐만 아니라, 또 다른 수술 결정에 관한 피드백이 제공될 수 있다.
몇몇 예에서는, 인포매틱스 시스템(700)이 이미지 데이터에 병상 평가를 달고 이미지 데이터와 병적 평가를 상관시키는데 유용할 수 있다. 이는 과거 관련 데이터에 기초하여, 캡처된 이미지에서 볼 수 있는 병상을 사용자가 확인하는 것을 도울 수 있다.
인포매틱스 시스템(700)은 사용자에게 조직 샘플과 연관된 데이터와 이미지 데이터를 상관시키는 통일된 시각화를 사용자에게 제공할 수 있다. 이는 이미지에 병상 정보를 태깅(tagging)하는 것이라고 부를 수 있다. 예를 들면, 조직 샘플(예컨대, 환자 ID, 샘플 부위)에 대한 정보는 디지털 병상 데이터베이스(760)에 저장될 수 있다. 인포매틱스 시스템(700)은 디지털 병상 데이터베이스(760)와 이미지 데이터 소스(예컨대, 수술 중 옵틱스(745)) 모두로부터 데이터를 받을 수 있고, 데이터 상관 알고리즘을 사용하여(예컨대, 환자 ID를 비교하고 매칭하는 것), 뇌 조직이 수술 전 이미지 데이터 및/또는 수술 후 이미지 데이터 내에서 절재되는 위치의 시각화를 표시, 저장, 및 제공할 수 있다(예컨대, 표시기 또는 디스플레이된 이미지 위의 오버레이(overlay)). 이는 임상의가 조직 샘플의 해부학적 구역을 더 정확하게 기록하고 상기하는 것을 가능하게 하고, 적절한 조직이 확실하게 절제되는데 도움을 줄 수 있으며, 예를 들면 입력 데이터로서 사용될 병상 결과를 분류하고 다른 데이터 처리로 보내는 역할을 할 수 있다.
병상 상관은 일반적으로 포인트, 국부적 및/또는 완전한 이미지 데이터를 평가하는 것을 수반한다. 이는 예를 들면 데이터 처리 엔진(720)의 병상 상관기(726)를 사용하여 행해질 수 있다. 병상 상관기(726)는 또한, 과거 관련 이미지 데이터(보통 동일한 이미징 양식으로부터의)에 대항하여 유사성 비교(예컨대, 컴퓨터 학습 알고리즘과 같은 적절한 알고리즘을 사용하는)를 수행할 수 있고, 이는 국부적인 과거 관련 데이터베이스로부터 인포매틱스 시스템(700)까지 또는 과거 관련 이미지 데이터의 원격 데이터베이스로부터 검색될 수 있으며, 알려진 병상과 연관된 것이었다(예컨대, 전술한 바와 같이 이전 태깅 조작들의 결과로서). 이러한 이미지 데이터는 라만(Raman) 분광학, OCT, 및 초분광 이미징과 같은 다양한 이미지 데이터 소스들로부터의 데이터를 포함할 수 있고, 또한 예를 들면 수술 중 MR을 포함할 수 있다. 그러한 병상 상관은 인포매틱스 시스템(700)에 의해 수술 후 및/또는 수술 중에(예컨대, 생검 절차 동안에) 행해질 수 있다.
만약 현재 이미지 데이터가 과거 관련 이미지 데이터에 충분히 가깝게 일치되는 것으로 결정되고, 과거 관련 데이터가 일정한 병상으로 태그되었다면, 인포매틱스 시스템(700)은 현재 이미지 데이터가 동일한 병상을 공유할 수 있다는 표시를 사용자에게 제공할 수 있다. 이는 사용자에게 어떤 타입의 조직을 수술 중 상황에서 그들이 현재 보고 있는지에 대한 통찰력(insight)을 사용자에게 제공할 수 있다. 도 12는 인포매틱스 시스템(700)에 의해 수행된 병상 상관의 결과로서 사용자에게 디스플레이될 수 있는 사용자 인터페이스의 일 예를 보여준다. 도시된 예에서, 사용자에게는 샘플링된 조직을 보여주는 지시기(예컨대, 원)를 가지고, 조직 샘플 부위(도 12의 우측 이미지)의 실시간 뷰(view)가 제공될 수 있다. 사용자에게는 또한 현재 조직 샘플의 라만 스펙트럼과 과거 관련 조직 샘플(도 12의 좌측 이미지)에서 가장 가까운 일치(match)의 라만 스펙트럼과의 비교와 같은, 조직 샘플에 관한 있을 법한 병상의 지시기가 제공될 수 있다. 다른 예들에서는, 차트를 제공하기보다는 디스플레이가 대신 있을 법한 병상의 텍스트 또는 다른 시각적인 표시를 제공할 수 있다.
이는 라만과 OCT인 경우 유용할 수 있는데, 이는 이들이 실시간 양식이고, 이는 의사에게 현재 보고 있는 조직인 무슨 타입인지에 대한 더 빠른 피드백이 제공될 수 있음을 의미한다. 그러므로 의사가 예를 들면 종양 조직과, 종양 가장자리 둘레의 조직을 분석하기 위해 OCT 또는 라마(Rama) 탐침을 사용할 때에는, 인포매틱스 시스템(700)이 알려진 병상들의 이미지 "서명들(signatures)"의 데이터베이스에 대항하여 비교될 "서명들"로서 결과 이미지 신호들을 사용할 수 있다. 그러므로 의사에게는 조사된 조직의 수술 중 분석(예컨대, 조직이 건강한지 또는 병든 조직인지)으로부터의 정보가 제공될 수 있다. 이는, 예를 들면 종양의 가장자리를 의사가 조사할 수 있게 하여, 그러한 가장자리에는 종양 조직이 없다는 것을 보장하는 것처럼, 종양 절제 수술에서 유용할 수 있다.
인포매틱스 시스템(700)이 어떻게 병상의 진단시 도움이 될 수 있는지에 대한 또 다른 예가 도 5a 및 도 5b에 관하여 도시된다.
도 5a는 인포매틱스 시스템(700)에 의해 제공된 사용자 인터페이스 예를 예시한다. 이러한 표시 예는 사용자에게 하나 이상의 유사한 조직 분석(예컨대, 전술한 바와 같이 과거 관련 데이터와의 비교에 기초한)에 관계되는 정보를 제공하고, 현재 이미지에서의 참조 표지(reference marker)의 선택에 응답하여 제공될 수 있다. 도 5a 및 도 5b의 예들에서는, 사용자 인터페이스가 종양(532)을 포함하여 환자의 뇌(530)의 이미지를 보여준다. 그러한 이미지는 MR과 같은 임의의 적합한 이미징 양식을 사용하여 얻어질 수 있다. 사용자 인터페이스는 환자의 뇌가 검사되고 있을 때(예컨대, 조직 샘플링 절차의 부분으로서), 실시간으로 디스플레이될 수 있다. 그 이미지는 하나 이상의 참조 표지(540, 541, 542)를 포함할 수 있고, 이는 관심 위치들에 대응할 수 있다(예컨대, 조직 샘플들이 얻어진 위치들). 디스플레이는 참조 표지(540)가 선택될 때 오버레이(585)를 제공할 수 있다. 이러한 선택에 응답하여, 인포매틱스 시스템(700)은 자동으로 과거 관련 조직 데이터와, 참조 표지(540)의 위치에서의 조직과 연관된 데이터의 비교를 행할 수 있다. 오버레이(585)는 하나 이상의 비슷한 과거 관련 조직 분석에 관계되는 조직 정보의 다양한 형태를 포함하여, 이러한 비교의 결과를 보여준다. 디스플레이될 수 있는 조직 정보는, 비슷한 이전 조직 분석과 연관된 병상 데이터, 비슷한 이전 조직 분석과 연관된 결과 데이터, 및/또는 그 중에서도 특히 비슷한 이전 조직 분석과 연관된 진단 데이터를 포함한다. 도 5b는 비슷한 과거 관련 조직 분석과 연관된 국부적인 조직 진단 데이터가 사용자에게 제시될 수 있는 오버레이(590)의 또 다른 예를 보여준다.
위에서 주목된 것처럼, 일부 실시예에서는 이전 조직 분석에 관계되는 조직 정보가 유사성 결정에 기초하여 제공될 수 있다(예컨대, 적합한 비교 알고리즘을 사용하여). 유사성 결정은 조직 데이터에만 기초하는 것이 아니고, 환자 나이 및/또는 병원 장소와 같은, 절차에 관련된 다른 정보에도 기초할 수 있다. 비슷한 과거 관련 데이터의 결정은 현재 환자와 연관된 국부적인 조직 진단 데이터와, 과거 관련 조직 분석 데이터베이스로부터 얻어진 과거 관련 국부적인 조직 진단 데이터 사이의 비교에 기초할 수 있다.
외과 수술과, 하나 이상의 조직 분석 데이터베이스와의 외과 수술의 연관의 상이한 단(stage)들의 예시 예가 도 5c에 도시된다. 도 5c는 결정을 내리는 것의 4가지 단계, 즉 진단 평가(505), 수술 계획(510), 수술 중인 수술, 진단 또는 치료(515), 및 수술 후 분석(520)을 수반하는 실시예의 예를 보여준다. 이들 단계는 그것들의 서로에 대한 관계로 도시되어 있고, 의료 절차의 하나 이상의 단계 동안에 접근될 수 있는 인포매틱스 시스템(700)에 대하여 도시된다. 도시된 예에서, 인포매틱스 시스템(700)은 과거 관련 조직 확인 및 분석들을 저장하는 조직 확인/분석 데이터베이스(500)를 포함할 수 있다. 몇몇 예에서는, 이들 조직 확인/분석 데이터베이스(500)가 인포매틱스 시스템(700)으로부터 떨어져 있을 수 있고, 적절하게 인포매틱스 시스템(700)에 의해 질문을 받을 수 있다. 이 예에서, 데이터베이스 연결(linking) 등록된 이미징, 병상, 및 결과들의 사용은, 진단, 수술 계획, 수술 조직 구별 및 치료, 그리고 수술 후 결정을 내리는 것을 개선하기 위해 이용될 수 있다.
도 5c에 도시된 작업 흐름 예에서는, 열거된 진단 양식이 전체 장기의 세트, 국부적이거나 국소적인 진단 양식들을 포함하지만, 이들에 국한되는 것은 아니고, 이에는 MRI(magnetic resonance Imaging), CT(computerized tomography), PET(positron emission tomography), SPECT, 초음파(US), 엑스-레이, 옵티컬(optical)(완전한(full) EM 스펙트럼의 섹션들 또는 가시광), OCT(optical coherence tomography), PA(photo-acoustic)과 같은 이미징 양식들 또는 국부적인 이미징 양식들이 포함될 수 있다. 이들 양식은 1D, 2D, 3D, 또는 4D(3D+시간), 데이터 세트들로서 획득되고 도시될 수 있으며, 치수적으로(dimensionally) 그리고 위치적으로 정확한 방식으로 환자에게 등록될 수 있다. 생검 방법들은 조직 생검 또는 내시경 생검, 수술 생검(큰 섹션), 사레(aspiration), 또는 추가 생검 분석을 위해 관심 조직을 제거하는 다른 방법들을 포함한다.
도 6은 국소적인 조직 진단 측정과 과거 관련 조직 분석 데이터를 상관시키는 방법의 예를 보여주는 흐름도이다. 이 방법 예는, 예를 들면 데이터 처리 엔진(720)의 병상 상관기(726)에 의해 수행될 수 있다. 이 방법 예는 절차 동안 실시간으로 행해질 수 있다.
단계 600에서는, 국소적인 조직 진단 데이터가 얻어진다. 이러한 국소적인 조직 진단 데이터는 피실험자(subject)에 대해 수행된 하나 이상의 국소 조직 진단 측정과 연관될 수 있다.
예를 들면, 국소 조직 진단 데이터는 삽입 가능한 MR 탐침을 통해 얻어진 MR 이미지와 같은 국소적인 이미징 데이터이거나 국소적으로 측정된 라만 스펙트럼과 같은 국소적인 비이미징(non-imaging) 데이터일 수 있다. 이러한 국소적인 조직 진단 데이터가 조직 분석을 수행하기에 충분하지 않을 수 있는 경우들에서는, 인포매틱스 시스템(700)이 진단 데이터를 보충하고 완성하기 위해 다른 데이터베이스들로부터 추가적인 정보(예컨대, 동일한 환자에 대한 다른 정보)를 검색할 수 있다. 예를 들면, 인포매틱스 시스템(700)은 동일하거나 다른 환자로부터의 이전 조직 분석으로부터의 과거 관련 국소 조직 진단 데이터와 국소 조직 진단 데이터의 상관을 수행할 수 있다. 국소 조직 진단 데이터가 2개 이상의 진단 양식으로 만들어진 측정에 관계되는 경우들에서는, 각각의 국소 조직 분석이 이루어지는 위치가 타임스탬프(time stamp)와 함께 옵션으로(optionally) 기록될 수 있다. 위치 정보는 공통(common) 조직 위치, 하지만 예를 들면 다른 진단 양식을 가지고 얻어진 국소 조직 진단 데이터를 상관시키는데 이용될 수 있다.
단계 605에서는, 과거 관련 국소 조직 진단 데이터와, 하나 이상의 이전 국소 조직 분석과 연관된 조직 분석 데이터가 접근되거나(예컨대, 조직 확인/분석 데이터베이스(500)로부터) 달리 얻어진다. 조직 분석 데이터는 하나 이상의 병상 데이터, 결과 데이터, 조직 확인 데이터, 및/또는 진단 데이터를 포함하지만, 이들에 국한되지 않는 정보를 포함할 수 있다.
단계 610에서는, 하나 이상의 국소 조직 진단 측정과 연관된 국소 조직 진단 데이터와, 하나 이상의 이전 국소 조직 분석과 연관된 과거 관련 국소 조직 진단 데이터가 비교될 수 있다. 이러한 비교는 관심 구역의 유사성(예컨대, 타겟 수술 부위), 환자 특징의 유사성, 및 진단 데이터의 유사성과 같은 특정 유사성 기준들에 따라 수행될 수 있다. 적절한 알고리즘(예컨대, 가장 가까운 이웃)이 그러한 비교를 행하기 위해 데이터 처리 엔진(720)에 의해 사용될 수 있다.
현재 조직 진단 데이터와의 가까운 매치(close match)를 위해 과거 관련 조직 진단 데이터가 탐색될 수 있다. 이러한 탐색은 현재 데이터와 동일한 진단 양식으로부터 과거 관련 데이터에 한정될 수 있다. 진단 양식들의 비한정된 예에는 MRI(T1, T2, DWI, ADC, FA, SWI, MRS), CT, 초음파, SPECT, PET, 라만 분광학, OCT, 히스토리컬 스테이닝(historical staining), 및 고해상도 광학 이미징(optical imaging)(현미경 관찰, 및 그 외)이 포함된다. 예를 들면, 만약 대상물(subject)에 관해 얻어진 국소 조직 진단 데이터가 라만 스펙트럼을 포함한다면, 조직 확인/분석 데이터베이스(500)가 역시 라만 분광학(기록된 라만 스펙트럼은 조직 분석 데이터와 상관되어 저장된다)을 통해 측정된 과거 관련 국소 조직 진단 데이터를 찾기 위해 탐색될 수 있고, 현재 환자에 관해 측정된 라만 스펙트럼은 유사한 라만 스펙트럼을 가지는 이전 조직 분석을 찾기 위해 과거 관련 라만 스펙트럼과 비교될 수 있다.
단계 615에서는, 하나 이상의 가장 가까운 매칭 조직 진단 데이터와 연관된 하나 이상의 과거 관련 국소 조직 분석이 확인되고, 이를 통해 현재 대상물의 국소 조직 구역의 분석에 관련될 수 있는 이전 조직 분석을 확인한다. 가장 가까운 매칭 과거 관련 조직 확인에 대한 정보, 진단 및/또는 분석은, 예를 들면 영상 표시로서 사용자에게 출력될 수 있다(예컨대, 위에서 설명된 도 12, 도 5a, 및 도 5b의 사용자 인터페이스들에서처럼).
일반적으로, 조직 확인/분석 데이터베이스(500)에서의 데이터는, 국소 조직 진단 측정으로부터 얻어진 국소 조직 진단 데이터 및 연관된 조직 분석 데이터로서 데이터베이스(500)(또는 다른 적합한 데이터 구조)에 저장된 다수의 조직 분석(예컨대, 동일한 대상물에 관한 또는 다른 대상물에 관한)의 결과일 수 있다.
예를 들면, 조직 확인/분석 데이터베이스(500)에서의 하나의 엔트리(entry)는 다음과 같이 구성될 수 있는데, 즉 대상물의 국소 조직 구역에 질문을 하기 위해 다수의 진단 양식이 이용된다(비록 엔트리 또는 데이터 요소가 단일 진단 양식으로부터의 진단 데이터를 포함할 수 있다는 점이 이해될지라도). 본 예에서는, 3개의 상이한 진단 양식이 이용된다. 추적된 라만 분광학 탐침은 국소 조직 구역의 위치와 그것의 라만 스펙트럼을 상관시키기 위해 이용된다. 수술 중 MRI 역시 MRI 진단 데이터를 얻기 위해 이용될 수 있는데, 이 경우 추적 및/또는 내비게이션 시스템의 사용이 얻어진 MRI 데이터가 라만 스펙트럼과 상관되는 것을 허용하게 된다. 마지막으로, 추적된 광학 이미징 장치는 국소 조직 구역에 광학적으로 질문을 하기 위해 이용될 수 있어서, 조직의 시각적 모습이 라만 데이터 및 MR 데이터와 상관되는 것을 허용한다.
이들 측정과 연관된 국소 조직 진단 데이터는 데이터베이스(500)(또는 다른 적합한 데이터 구조)에 국소 구역과 관계되는 조직 분석 데이터와 함께 저장되거나 상관된다. 조직 분석 데이터는 병상 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들면, 국소 조직 구역으로부터의 조직 샘플이 절제되고, 병상 실험실에 보내진다면, 병상 결과들(세포 타입, 현미경 이미지, 조직 이미징(예를 들면, X-선, MRI)을 포함할 수 있는)이 수술 중 얻어지고 조직 데이터베이스(500)에 엔트리로서 저장된 국소 조직 진단 데이터와 조직 분석 데이터로서 상관될 수 있다.
아래에 설명된 것처럼, 다른 타입의 조직 분석 데이터가 조직 분석 데이터(500)의 엔트리(예컨대, 데이터베이스 요소)를 형성하기 위해 국소 조직 진단 데이터와 추가로 또는 대안적으로 상관될 수 있다. 다른 조직 분석 데이터의 예에는 결과 데이터(예컨대, 국소 조직 진단 데이터가 얻어지는 의료 절차의 결과에 관계되는), 진단 데이터(예컨대, 주어진 병상의 진단에 관계되는), 및 대상물에 관계되는 추가 데이터(인구 통계학 데이터, 발생 유전학 데이터 및/또는 의료 과거 관련 데이터와 같은, 하지만 이들에 국한되지는 않음)가 포함되지만, 이들에 국한되지는 않는다.
몇몇 실시예에서는, 2개 이상의 상이한 진단 양식으로부터의 진단 데이터가 개선된 조직 분석이 가능하게 이용될 수 있는데, 이는 동일한 조직 구역이 다수의 조직 분석을 사용하여 측정될 수 있기 때문이다.
위에서 주목된 것과 같은 조직 확인/분석 데이터베이스(500)는, 이전의 조직 분석으로부터의 조직 분석 데이터를 포함하고, 인포매틱스 시스템(700)에 의해, 알려진 타입의 조직을 수반하는 의료 절차(예컨대, 수술 조직 절제 절차들)를 수행할 때, 어느 진단 양식들이 이용되어야 하거나 이용될 수 있는지를 가이드 또는 제안하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들면, 알려진 조직 타입(예컨대, 알려진 종양 타입)의 조직 절제가 수행되어야 한다면, 주어진 조직 타입과 상관되는 국소 조직 진단 데이터를 가지는 것으로 보여진 진단 양식들을 확인하기 위해, 인포매틱스 시스템(700)이 조직 확인/분석 데이터베이스(500)에 특별한 관심 조직 타입에 대응하는 임의의 이전 조직 분석을 확인할 것을 물을 수 있다. 확인된 진단 양식들은 조직 절제 절차 동안 의사에 의해 이용될 수 있고, 수술 중 얻어지는 국소 조직 진단 데이터는 수술 중에 노출된 조직을 확인하기 위해, 기록 국소 조직 진단 데이터와 비교될 수 있다. 몇몇 예에서는, 조직 확인/분석 데이터베이스(500)가 조직 분석 데이터와 상관되는 조직 진단 데이터만을 포함할 수 있다(예컨대, 조직 타입과 연관된 특징들이나 징후(signature)를 보이지 않은 국소 조직 진단 데이터가 제외되도록).
비록, 본 개시물이 일정한 데이터 처리 모듈이 있는 인포매틱스 시스템(700)의 동작을 설명하지만, 인포매틱스 시스템이 다른 모듈을 포함할 수 있다는 점이 이해되어야 한다. 인포매틱스 시스템은 모듈들의 업데이트, 추가, 및/또는 제거에 의해 반복해서 갱신 및/또는 수정될 수 있다. 일반적으로, 각각의 모듈은 다량의 데이터를 철저히 조사하고(scour), 그것들을 사용자 친화적 생산물(output)로 추출하는 기능을 제공할 수 있다.
인포매틱스 시스템에 의해 국소적으로 저장된 임의의 정보는 데이터를 익명으로 하기 위해 수정될 수 있다(예컨대, 환자에 민감한 데이터의 제거에 의해). 이는 인포매틱스 시스템에 의해 자동으로 행해질 수 있다. 인포매틱스 시스템이 사용자에게 원격 데이터 소스들로부터 획득될 수 있는 정보를 제공할 때에는, 제공된 정보가 비슷하게 익명으로 될 수 있다.
인포매틱스 시스템은 다수의 병원 장소에 관한 중앙 허브(central hub)로서의 역할을 할 수 있고, 중앙 허브를 거쳐 상이한 병원 장소에 걸쳐 데이터를 공유하는 것을 촉진할 수 있다. 대안적으로, 각각의 병원은 인포매틱스 시스템의 각 병원 고유의 설비(installation)를 가질 수 있고(그리고, 선택적으로 각 병원은 그러한 병원의 상이한 윙(wing)들에 관한 것과 같이, 인포매틱스 시스템의 2개 이상의 설비를 가질 수 있다), 그러한 인포매틱스 시스템에 의해 제공된 공통 플랫폼은 상이한 병원 장소들에 걸친 데이터의 공유를 촉진할 수 있다. 헬스 시스템에서 작동 중인 인포매틱스 시스템의 2개 이상의 설비가 존재하는 경우에는, 인포매틱스 시스템의 다수의 설비를 함께 합병하거나 합체시키는 것이 가능할 수 있다. 이는 더 최근의 설비 또는 더 오래된 설비(또는 그 반대로)로부터의 변화를 전파하는 각각의 설비에 대한 자동화된 동기화 메커니즘을 거치거나, 또는 2개의 기존 설비에 대한 참조를 단순히 갖고 있는 제3 설비를 거칠 수 있다. 이는 다수의 인포매틱스 시스템의 웹과 같은(web-like) 또는 트리와 같은(tree-like) 구조를 초래할 수 있다.
중앙 인포매틱스 시스템 또는 인포매틱스 시스템의 웹/트리를 거친 데이터의 합병은, 상이한 병원에 걸친 그리고 심지어 동일한 병원 내의 의사들 사이의 협력을 촉진할 수 있다. 이는 한명의 의사의 지식 및 경험이 다수의 다른 의사에 의해 접근 가능하게 할 수 있다. 본 개시물은 또한 심지어 원격으로 훈련 및/또는 보호를 제공하기 위해 사용될 수 있다. 또한, 한 의사의 지식과 경험이 그들의 환자의 치료에서 추출될 수 있기 때문에, 이러한 지식과 경험은 의사에 대한 지나친 부담없이, 접근될 수 있다(과거 관련 치료 계획들의 형태로).
비록 본 개시물이 다양한 예에서의 뇌 종양의 치료를 위한 치료 계획을 논의하지만, 본 개시물은 다른 수술 및 비수술 절차에 적용 가능할 수 있다는 점이 이해되어야 한다. 예를 들면, 본 개시물은 수술 절차, 약제 치료, 및 수술/약제 치료의 결합을 포함하는, 임의의 신경 수술에 적용 가능할 수 있다.
본 개시물의 몇몇 실시예 또는 양태가 완전히 기능하는 컴퓨터 및 컴퓨터 시스템으로 구현될 수 있지만, 다른 실시예 또는 양태가 다양한 형태의 컴퓨팅 프로덕트(computing product)로서 분배될 수 있고, 그러한 분배에 실제로 영향을 미치기 위해 사용된 컴퓨터 판독 가능한 매체 또는 특별한 타입의 기계에 관계없이, 적용될 수 있다.
개시된 적어도 일부 양태는, 적어도 부분적으로는 소프트웨어로 구현될 수 있다. 즉, 몇몇 개시된 기술 및 방법은 ROM, 휘발성 RAM, 비휘발성 메모리, 캐시 또는 원격 저장 장치와 같은 메모리에 함유된 명령어들의 시퀀스를 실행하는, 마이크로프로세서와 같은 그것의 프로세서에 응답하여 다른 데이터 처리 시스템이나 컴퓨터 시스템에서 행해질 수 있다.
컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는 데이터 처리 시스템에 의해 실행될 때, 시스템이 본 개시물의 다양한 방법 또는 기술을 수행하게 하는 데이터와 소프트웨어를 저장하기 위해 사용될 수 있다. 그러한 실행 가능한 소프트웨어와 데이터는, 예를 들면 ROM, 휘발성 RAM, 비휘발성 메모리 및/또는 캐시를 포함하는 다양한 장소에 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 및/또는 데이터의 부분들은 이들 저장 장치 중 임의의 것에 저장될 수 있다.
컴퓨터 판독 가능한 저장 매체의 예는, 그 중에서도 특히 휘발성 및 비휘발성 메모리 장치, ROM, RAM, 플래시 메모리 장치, 플로피 및 다른 제거 가능한 디스크, 자기 디스크 저장 매체, 광학 저장 매체(예컨대, 컴팩트 디스크(CD), DVD(digital versatile disk) 등)와 같은 기록 가능하고 기록 가능하지 않은 타입의 매체를 포함할 수 있지만, 이들에 국한되는 것은 아니다. 명령어들은 반송파, 적외선 신호, 디지털 신호 등과 같은 전기, 광학, 음향 또는 다른 형태의 전파된 신호에 관한 디지털 및 아날로그 통신 링크에서 구현될 수 있다. 저장 매체는 인터넷 클라우드, 또는 디스크와 같은 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체일 수 있다.
또한, 본 명세서에서 설명된 방법 중 적어도 일부는, 설명된 방법들의 양태들을 수행하기 위해, 하나 이상의 프로세서에 의한 실행을 위해 컴퓨터 사용 가능한 명령어를 갖고 있는 컴퓨터 판독 가능한 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품(product)으로 분배되어 질 수 있다. 그 매체는 하나 이상의 디스켓, 컴팩트 디스크, 테입, 칩, USB 키, 외부 하드 드라이브, 와이어-라인 전송, 위성 전송, 인터넷 전송 또는 다운로드, 자기 및 전자 저장 매체, 디지털 신호와 아날로그 신호 등과 같은 다양한 형태로 제공될 수 있지만, 이들에 국한되는 것은 아니다. 컴퓨터 사용 가능한 명령어는 또한 번역된 또는 번역되지 않은 코드를 포함하는 다양한 형태를 가질 수 있다.
본 명세서에서 설명된 시스템의 요소들 중 적어도 일부는 소프트웨어에 의해, 또는 소프트웨어와 하드웨어의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어를 통해 구현되는 시스템의 요소들은 객체 지향 프로그래밍 또는 스크립팅(scripting) 언어와 같은 고수준의(high level) 절차 언어로 쓰여질 수 있다. 따라서, 프로그램 코드는 C, C++, J++ 또는 임의의 다른 적합한 프로그래밍 언어로 쓰여지거나, 객체 지향 프로그래밍의 숙련자에게 알려진 것과 같은 모듈 또는 클래스(class)들을 포함할 수 있다. 소프트웨어를 통해 구현되는 시스템의 요소들의 적어도 일부는 필요에 따라 어셈블리 언어, 기계 언어 또는 펌웨어(firmware)로 쓰여질 수 있다. 어느 경우든, 프로그램 코드는 본 명세서에서 설명된 실시예 중 적어도 하나의 기능성을 구현하기 위해 필요한 프로세서, 오퍼레이팅 시스템, 및 연관된 하드웨어 및 소프트웨어를 가지는 일반적이거나 특별한 목적의 프로그래밍 가능한 컴퓨팅 장치에 의해 판독 가능한 컴퓨터 판독 가능한 매체 또는 저장 매체에 저장될 수 있다. 프로그램 코드는 컴퓨팅 장치에 의해 판독될 때, 본 명세서에서 설명된 방법 중 적어도 하나를 수행하기 위해, 컴퓨팅 장치가 새롭고, 특정되며 미리 규정된 방식으로 동작하게 구성한다.
본 명세서에서 설명된 가르침은 예시의 목적을 위해 다양한 실시예와 관련되어 있지만, 이러한 가르침이 그러한 실시예에 국한되는 것으로 의도되지 않는다. 그와는 반대로, 본 명세서에서 설명되고 예시된 가르침은 설명된 실시예로부터 벗어나지 않으면서, 다양한 대안예, 수정예, 및 등가예(equivalent)를 포함하고, 그것의 일반적인 범주는 첨부된 청구항에서 규정된다. 과정들 자체에 고유한 것이거나 필수적인 범위(extent)까지를 제외하고는, 본 개시물에서 설명된 방법들이나 과정들의 단계들이나 단(stage)들에 대한 어떤 특별한 순서도 의도되거나 암시되지 않는다. 많은 경우, 과정 단계들의 순서는 설명된 방법의 목적, 효과, 또는 취지를 변경하지 않으면서 변할 수 있다.

Claims (28)

  1. 신경 수술에 관한 계획 정보를 제공하기 위한 컴퓨터 구현 방법으로서,
    상기 신경 수술을 특징으로 하는 데이터의 제1 세트를 수신하는 단계;
    수술 이력에 대한 과거 관련 데이터를 담고 있는 하나 이상의 과거 관련 데이터베이스에 접근하는 단계;
    상기 데이터의 제1 세트와의 유사성 결정에 기초하여, 상기 신경 수술에 관련된 하나 이상의 과거 관련 데이터를 결정하는 단계;
    상기 신경 수술에 관련된 하나 이상의 수술 파라미터의 하나 이상의 과거 관련 사례를 하나 이상의 과거 관련 데이터로부터 결정하는 단계; 및
    상기 하나 이상의 수술 파라미터의 하나 이상의 과거 관련 사례를 출력 장치에 표시하는 단계를 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    적어도 하나의 다른 국부적이거나 원격인 데이터베이스에 접근하는 단계;
    상기 신경 수술을 특징으로 하고, 데이터의 제1 세트에 포함된 동일성 정보에 기초하여 신경 수술에 관련되는 것으로 결정되는 추가 데이터를 결정하는 단계; 및
    상기 추가 데이터를 데이터의 제1 세트로 포함시키는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
  3. 제1 항 또는 제2 항에 있어서,
    표시하는 단계는 신경 수술을 위한 관심 구역의 이미지에 겹쳐 놓인 하나 이상의 수술 파라미터의 하나 이상의 과거 관련 사례의 지시자(indicator)를 표시하는 것을 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
  4. 제1 항 내지 제3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    신경 수술은 신경외과 수술인, 컴퓨터 구현 방법.
  5. 제4 항에 있어서,
    상기 방법은 상기 신경외과 수술 동안 수술 중에 행해지는, 컴퓨터 구현 방법.
  6. 제4 항 또는 제5 항에 있어서,
    하나 이상의 수술 파라미터는 신경외과 수술에 관한 진입 장소를 포함하고, 표시하는 단계는 신경외과 수술에 관한 관심 구역의 이미지에 겹쳐 놓인 하나 이상의 과거 관련 진입 장소의 위치들의 지시자들을 표시하는 것을 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
  7. 제1 항 내지 제6 항 중 어느 한 항에 있어서,
    신경 수술에 관련된 하나 이상의 과거 관련 데이터를 결정하는 것은, 신경 수술와 연관된 조직 분석 데이터와 비슷한 조직 분석 데이터와 연관된 하나 이상의 과거 관련 데이터를 결정하는 것을 포함하고,
    하나 이상의 수술 파라미터의 하나 이상의 과거 관련 사례를 결정하는 것은, 하나 이상의 과거 관련 데이터와 연관된 적어도 하나의 조직 진단을 결정하는 것을 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
  8. 제7 항에 있어서,
    데이터의 제1 세트는 신경 수술과 연관된 이미지 데이터를 포함하고,
    상기 방법은 이미지 데이터에서 위치를 선택하는 입력을 수신하는 것과, 선택된 위치와 연관된 조직 분석 데이터에 기초하여 신경 수술에 관련된 하나 이상의 과거 관련 데이터를 결정하는 것을 더 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
  9. 제1 항 내지 제8 항 중 어느 한 항에 있어서,
    신경 수술에 관련된 하나 이상의 과거 관련 데이터를 결정하는 것은, 신경 수술과 연관된 이미지 데이터와 비슷한 이미지 데이터와 연관된 하나 이상의 과거 관련 데이터를 결정하는 것을 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
  10. 제1 항 내지 제9 항 중 어느 한 항에 있어서,
    하나 이상의 과거 관련 데이터와 연관된 하나 이상의 수술 결과를 출력 디바이스에 표시하는 것을 더 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
  11. 신경 수술에 관한 피드백을 제공하기 위한 컴퓨터 구현 방법으로서,
    수술 전 이미지 데이터와 수술 후 이미지 데이터를 담고 있는 원격 데이터베이스에 접근하는 단계;
    동일성 정보를 사용하여, 환자에 관한 주어진 신경 수술과 연관된 수술 전 이미지 데이터의 한 세트와 수술 후 이미지 데이터의 한 세트를 결정하는 단계;
    수술 전 이미지 데이터와 수술 후 이미지 데이터의 양적인 비교를 수행하는 단계; 및
    상기 양적인 비교를 출력 장치에 표시하는 단계를 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
  12. 제11 항에 있어서,
    환자에 관해 주어진 신경 수술과 관련하는 양적인 비교를 저장하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터 구현 방법.
  13. 제11 항 또는 제12 항에 있어서,
    상기 양적인 비교는 수술 전 이미지 데이터와 수술 후 이미지 데이터와 결합하여 표시되는, 컴퓨터 구현 방법.
  14. 제13 항에 있어서,
    상기 수술 전 이미지 데이터와 상기 수술 후 이미지 데이터는 뇌신경섬유지도(tractography) 데이터이고, 상기 양적인 비교는 수술 전 뇌신경섬유지도와 수술 후 뇌신경섬유지도 사이의 신경 다발 영역의 비교인, 컴퓨터 구현 방법.
  15. 신경 수술에 대한 정보를 제공하기 위한 시스템으로서,
    상기 시스템은,
    각각 신경 수술과 연관된 상이한 정보를 저장하는 2개 이상의 데이터베이스와 교신을 행하고 하나 이상의 프로세서를 포함하는 중앙 시스템과,
    상기 중앙 시스템에 의해 실행 가능한 하나 이상의 데이터 처리 모듈을 포함하고,
    상기 하나 이상의 데이터 처리 모듈은, 실행될 때 상기 시스템이
    상기 신경 수술을 특징으로 하는 데이터의 제1 세트를 수신하게 하고,
    수술 이력에 대한 과거 관련 데이터를 담고 있는 하나 이상의 과거 관련 데이터베이스에 접근하게 하며,
    상기 데이터의 제1 세트와의 유사성 결정에 기초하여, 상기 신경 수술에 관련된 하나 이상의 과거 관련 데이터를 결정하게 하고,
    상기 하나 이상의 과거 관련 데이터로부터, 상기 신경 수술에 관련된 하나 이상의 수술 파라미터의 하나 이상의 과거 관련 사례를 결정하게 하며,
    상기 하나 이상의 수술 파라미터의 상기 하나 이상의 과거 관련 사례를 출력 장치가 표시하게 하는 적어도 하나의 계획 모듈을 포함하는, 시스템.
  16. 제15 항에 있어서,
    상기 계획 모듈은 또한 상기 시스템이,
    적어도 하나의 다른 국부적이거나 원격인 데이터베이스에 접근하게 하고,
    상기 데이터의 제1 세트에 포함된 동일성 정보에 기초하여 신경 수술에 관련되는 것으로 결정되고, 신경 수술을 특징으로 하는 추가 데이터를 결정하게 하며,
    상기 추가 데이터를 상기 데이터의 제1 세트에 포함시키게 하는, 시스템.
  17. 제15 항 또는 제16 항에 있어서,
    상기 계획 모듈은 또한 상기 시스템이 출력 장치로 하여금 신경 수술에 관한 관심 구역의 이미지에 겹쳐 놓인 하나 이상의 수술 파라미터의 하나 이상의 과거 관련 사례의 지시자를 표시하게 하는, 시스템.
  18. 제15 항 내지 제17 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 신경 수술은 신경외과 수술인, 시스템.
  19. 제18 항에 있어서,
    상기 신경외과 수술 동안 수술 중에 정보가 제공되는, 시스템.
  20. 제18 항 또는 제19 항에 있어서,
    하나 이상의 수술 파라미터는 신경외과 수술에 관한 진입 장소를 포함하고,
    계획 모듈은 또한 상기 시스템이 출력 장치로 하여금 신경외과 수술에 관한 관심 구역의 이미지에 겹쳐 놓인 하나 이상의 과거 관련 진입 장소의 위치들의 지시자를 표시하게 하는, 시스템.
  21. 제15 항 내지 제20 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 계획 모듈은 또한, 상기 시스템으로 하여금 신경 수술과 연관된 조직 분석 데이터와 비슷한 조직 분석 데이터와 연관된 하나 이상의 과거 관련 데이터를 결정함으로써 신경 수술에 관련된 하나 이상의 과거 관련 데이터를 결정하게 하고, 상기 하나 이상의 과거 관련 데이터와 연관된 적어도 하나의 조직 진단을 결정함으로써 하나 이상의 수술 파라미터의 하나 이상의 과거 관련 사례를 결정하게 하는, 시스템.
  22. 제21 항에 있어서,
    데이터의 제1 세트는 신경 수술과 연관된 이미지 데이터를 포함하고, 계획 모듈은 또한, 상기 시스템으로 하여금 이미지 데이터에서의 위치를 선택하는 입력을 수신하게 하며, 선택된 위치와 연관된 조직 분석 데이터에 기초하여 신경 수술에 관련된 하나 이상의 과거 관련 데이터를 결정하게 하는, 시스템.
  23. 제15 항 내지 제22 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 계획 모듈은 또한, 상기 시스템으로 하여금 신경 수술과 연관된 이미지 데이터와 비슷한 이미지 데이터와 연관된 하나 이상의 과거 관련 데이터를 결정함으로써 신경 수술에 관련된 하나 이상의 과거 관련 데이터를 결정하게 하는, 시스템.
  24. 제15 항 내지 제23 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 계획 모듈은 또한, 상기 시스템으로 하여금 출력 장치가 하나 이상의 과거 관련 데이터와 연관된 하나 이상의 수술 결과를 표시하게 하는, 시스템.
  25. 신경 수술에 대한 피드백을 제공하기 위한 시스템으로서,
    상기 시스템은,
    수술 전 이미지 데이터와 수술 후 이미지 데이터를 담고 있는 하나 이상의 원격 데이터베이스와 교신을 행하고 하나 이상의 프로세서를 포함하는 중앙 시스템과,
    상기 중앙 시스템에 의해 실행 가능한 하나 이상의 데이터 처리 모듈을 포함하고,
    상기 하나 이상의 데이터 처리 모듈은, 실행될 때 상기 시스템이
    상기 수술 전 이미지 데이터와 상기 수술 후 이미지 데이터를 담고 있는 적어도 하나의 원격 데이터베이스에 접근하게 하고,
    동일성 정보를 사용하여, 환자에 관해 주어진 신경 수술과 연관된 수술 전 이미지 데이터의 세트와 수술 후 이미지 데이터의 세트를 결정하게 하며,
    상기 수술 전 이미지 데이터와 상기 수술 후 이미지 데이터의 양적인 비교를 수행하게 하고,
    출력 장치가 상기 양적인 비교를 표시하게 하는 적어도 하나의 피드백 모듈을 포함하는, 시스템.
  26. 제25 항에 있어서,
    상기 피드백 모듈은 또한, 상기 시스템으로 하여금 환자에 관해 주어진 신경 수술과 관련하여 상기 양적인 비교를 저장하게 하는, 시스템.
  27. 제25 항 또는 제26 항에 있어서,
    상기 양적인 비교는 상기 수술 전 이미지 데이터 및 상기 수술 후 이미지 데이터와 결합하여 표시되는, 시스템.
  28. 제27 항에 있어서,
    상기 수술 전 이미지 데이터와 상기 수술 후 이미지 데이터는 뇌신경섬유지도(tractography) 데이터이고, 상기 양적인 비교는 수술 전 뇌신경섬유지도와 수술 후 뇌신경섬유지도 사이의 신경 다발 영역의 비교인, 시스템.
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