TW202105406A - 用於推薦手術程序之參數的系統及方法 - Google Patents

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Abstract

一種人工智慧手術規劃系統經組配來接收與先前對複數個患者執行的複數個手術程序有關的歷史手術程序資料作為輸入；使用一或多個人工智慧機器學習算法基於該所接收的歷史手術程序資料來生成一手術程序參數算法，其中該手術程序參數算法經組配來基於當前手術程序資料來標識用於要對一當前患者執行的一手術程序之一推薦手術參數；接收要對其執行一手術程序的一患者的當前手術程序資料；對該所接收的當前手術程序資料應用該所生成的手術程序參數算法以便標識用於要對該當前患者執行的該手術程序之一推薦手術參數；且將該推薦手術參數輸出到顯示器。

Description

用於推薦手術程序之參數的系統及方法
相關申請案之交叉參考
本申請案主張2019年7月15日提交的美國臨時專利申請案序列第62/874,307號之優先權，該申請案以引用方式整體併入本文中。
本揭露係關於手術程序領域，且更特定而言，係關於人工智慧輔助手術領域。
手術程序通常由經過訓練的醫療專業人員執行以解決各種患者需求。例如，可執行腦部手術以去除腫瘤，可執行心臟搭橋手術以改善冠狀動脈中的血液流動，或者可執行脊柱手術以減輕背痛。為了執行此等手術程序，必須首先確定各種參數。例如，在開始程序之前通常必須確定在何處進行切口及要進行多大切口。例如，恰當地選擇此等參數可導致成功的結果及更快的恢復時間。然而，不正確地選擇參數可導致更慢的恢復時間或產生併發症，從而需要另外的醫院就診及手術程序。
特別地，執行腦部手術需要首先執行顱骨切開術，在該顱骨切開術中，顱骨骨骼之一部分被去除以露出腦部。在執行顱骨切開術之前，外科醫師必須選擇恰當的方法，包括到達腦內部腦腫瘤的軌跡。基於此軌跡，外科醫師亦必須選擇顱骨中的進入點以及應露出的進入點之大小及形狀。
為了確定用於手術程序的此類參數，外科醫師通常開始於檢查醫學影像(諸如x射線、MRI及CT掃描)。然後，外科醫師基於醫學影像的檢查且基於他的/她的個人訓練及經驗來確定該等參數。然而，如果外科醫師經驗有限或訓練不足，則他對參數的選擇可能不會導致最佳結果。此外，因為對醫學影像的分析可能至少部分地係主觀過程，所以具有類似訓練及經驗的多位外科醫師仍然可能選擇略有不同的參數，其中的一些可能不會導致最佳結果。
一種人工智慧手術規劃系統包括一顯示器；及一電腦，該電腦具有一或多個處理器、一或多個電腦可讀有形儲存裝置及儲存在該一或多個儲存裝置中的至少一個上以用於由該一或多個處理器中的至少一個執行的程式指令。該等程式指令經組配來：接收與先前對複數個患者執行的複數個手術程序有關的歷史手術程序資料作為輸入；使用一或多個人工智慧機器學習算法基於該所接收的歷史手術程序資料來生成一手術程序參數算法，其中該手術程序參數算法經組配來基於當前手術程序資料來標識用於要對一當前患者執行的一手術程序之一推薦手術參數；接收要對其執行一手術程序的一患者的當前手術程序資料；對該所接收的當前手術程序資料應用該所生成的手術程序參數算法以便標識用於要對該當前患者執行的該手術程序之一推薦手術參數；且將該推薦手術參數輸出到該顯示器。
一種用於標識用於一手術程序之一推薦手術參數之方法包括如下步驟：接收與先前對複數個患者執行的複數個手術程序有關的歷史手術程序資料作為輸入；使用一或多個人工智慧機器學習算法基於該所接收的歷史手術程序資料來生成一手術程序參數算法，其中該手術程序參數算法經組配來基於當前手術程序資料來標識用於要對一當前患者執行的一手術程序之一推薦手術參數；接收要對其執行一手術程序的一患者的當前手術程序資料；對該所接收的當前手術程序資料應用該所生成的手術程序參數算法以便標識用於要對該當前患者執行的該手術程序之一推薦手術參數；及將該推薦手術參數輸出到一顯示器。
以下縮寫詞及定義將幫助理解實施方式：
AR- 擴增實境-物理真實世界環境之實時視圖，其元素已通過電腦生成的感官元素(諸如聲音、視訊或圖形)得到增強。
VR -虛擬實境-3維電腦生成的環境，人們可不同程度地對所述環境進行探索及與其交互。
HMD -頭戴式顯示器係指可在AR或VR環境中使用的頭戴式組件。它可為有線的或無線的。它亦可包括一或多個附加組件，諸如頭戴式耳機、傳聲器、HD攝影機、紅外攝影機、手跟蹤器、位置跟蹤器等。
控制器 -包括按鈕及方向控制器的裝置。它可為有線的或無線的。此裝置之實例為Xbox遊戲台、PlayStation遊戲台、Oculus touch等。
SNAP 模型 -SNAP殼係指使用呈DICOM文件格式的一或多個患者掃描(CT、MR、fMR、DTI等)創建的3D紋理或3D對象。它亦包括用於過濾特定範疇且以3D紋理為其他範疇著色的不同分段預置。它亦可包括放置在場景中的3D對象，包括用於標記感興趣之特定點或解剖結構的3D形狀、3D標籤、3D測量標記、用於引導的3D箭頭及3D手術工具。手術工具及裝置已被建模用於教學及患者特定的預演，特定而言用於適當地設定動脈瘤夾之大小。
化身 -化身代表虛擬環境內部的使用者。
MD6DM -多維全球面虛擬實境6自由度模型。它提供圖形化模擬環境，該圖形化模擬環境使得醫師能夠在全球面虛擬實境環境中體驗、規劃、執行及導航干預。
先前在以引用方式併入本申請案中的美國專利申請案第8,311,791號中描述的手術預演及準備工具已被開發來基於預建SNAP模型將靜態CT及MRI醫學影像轉換成動態及交互式多維全球面虛擬實境六(6)自由度模型(「MD6DM」)，該預構建SNAP模型可由醫師使用來實時模擬手術程序。MD6DM提供圖形化模擬環境，該圖形化模擬環境使得醫師能夠在全球面虛擬實境環境中體驗、規劃、執行及導航干預。特別地，MD6DM給予外科醫師使用根據傳統的2維患者醫學掃描構建的唯一多維模型進行導航的能力，該唯一多維模型在整個體積球面虛擬實境模型中給予球面虛擬實境6自由度(即，線性；x、y、z及角度、偏航、俯仰、滾轉)。
MD6DM使用根據患者自己的醫學影像(包括CT、MRI、DTI等)的資料集構建並且係患者特定的SNAP模型實時渲染。可集成代表性腦模型(諸如Atlas資料)以創建部分患者特定的模型，如果外科醫師期望如此的話。該模型自MD6DM上的任何點給予360°球形視圖。使用MD6DM，觀看者虛擬地定位在解剖結構內部且可查看及觀察解剖結構及病理結構兩者，好像他站在患者體內部一樣。觀看者可向上看、向下看、環顧四周等，且將看到關於彼此的天然結構，完全如他們在患者體內發現的那樣。內側結構之間的空間關係得以保留並且可使用MD6DM來瞭解。
MD6DM之算法獲取醫學影像資訊且將其構建到球面模型中，該球面模型為在「飛入」解剖結構內部時可自任何角度觀看的全連續實時模型。特別地，在CT、MRI等拍攝到真實有機體且將其解構成由數千個點構建的數百個薄片之後，MD6DM藉由代表此等點中的每一個之360°視圖自內部及外部兩者將該等數百個薄片還原到3D模型。
本文描述一種利用預構建MD6DM模型的AI手術規劃系統，該AI手術規劃系統實施機器學習及人工智慧算法來標識對用於準備執行手術程序的參數的推薦且經由MD6DM模型傳達所標識的推薦參數。特別地，AI手術規劃系統包括兩個子系統：自歷史資料中學習的第一子系統；及用於基於學習來標識並推薦一或多個參數或方法的第二子系統。參數可包括例如關於在何處及如何進行切口以及要為手術程序進行多大切口的建議或推薦。應瞭解，儘管AI手術規劃系統被描述為兩個不同的子系統，但是AI手術規劃系統亦可實施為併入關於這兩個子系統描述的功能及特徵的單個系統。進一步應瞭解，儘管本文所描述之實例可特定而言係指執行顱骨切開術及標識特定參數(諸如標識用於執行顱骨切開術的進入點及軌跡)，但是示範性AI手術規劃系統可類似地用於確定其他手術程序之進入點及軌跡或確定任何類型之手術程序的任何其他類型之參數。
圖1例示示範性AI手術規劃系統100，該AI手術規劃系統100利用預構建MD6DM模型以便使得機器學習及人工智能算法能夠標識用於準備執行手術程序的參數。AI手術規劃系統100包括訓練電腦102，該訓練電腦102接收所執行的手術程序之歷史手術資料104作為輸入。訓練電腦102可例如自歷史資料儲存區106接收歷史資料104。在一個實例中，訓練電腦102可自多個資料源(未示出)接收歷史資料104。例如，訓練電腦102可與多個醫院系統、電腦或資料儲存區聯網，且經設置來接收由多個外科醫師在位於多個位置處的多個醫院處執行的手術程序之歷史資料104。因此，藉由自各種源接收歷史資料104作為輸入且因此訪問更多樣化的資料集，與當訓練電腦102訪問不太多樣化的資料集時相比，訓練電腦102可以更魯棒的方式運行且使得AI手術規劃系統100能夠更準確地標識參數。歷史資料104可包括例如關於特定於患者的手術程序的資訊、針對特定手術程序使用/選擇的參數及該患者之手術程序之結果。
訓練電腦102亦基於所接收的歷史資料104來訓練或學習，且生成用於標識及推薦用於執行手術程序的參數的推薦算法108。特別地，訓練電腦102分析歷史資料104以理解圍繞許多手術程序的情境、針對個別程序選取的參數以及手術程序之結果。基於對歷史資料104的分析及訓練電腦102已自歷史資料104中學到的內容，訓練電腦102生成推薦算法108，該推薦算法108能夠處理關於新手術程序的資料且標識或建議用於執行該新手術程序的參數。
AI手術規劃系統100還包括處理電腦110，該處理電腦110使用推薦算法108來標識並推薦用於新手術程序的參數。特別地，處理電腦110經組配來接收當前手術程序資料112或關於要執行且期望針對其標識及推薦手術程序參數的手術程序的資料。當前手術程序資料112可自合適的源(諸如當前資料儲存區114)接收。處理電腦110使用推薦算法108來處理當前手術程序資料112且確定用於新手術程序的參數116。處理電腦110進一步經組配來向顯示器118、HMD 120或經由另一合適的外圍設備(未示出)輸出參數或推薦116。在一個實例中，處理電腦110經組配來將參數116儲存在歷史資料儲存區106中，使得訓練電腦102可基於另外獲得或開發的手術程序資料來繼續進一步訓練並完善推薦算法108。
應瞭解，手術資料(諸如歷史手術資料104及當前手術資料112)可包括描述或提供關於特定於患者之解剖結構的手術程序的資訊的任何合適的資料。在一個實例中，手術資料可包括代表特定患者之解剖結構的MD6DM模型。應進一步瞭解，儘管訓練電腦102及處理電腦110被例示為兩個不同計算系統，但是訓練電腦102及處理電腦110之特徵及功能亦可組合成單個計算系統。
訓練電腦102及處理電腦110可經組配來利用一或多種AI機器學習算法來執行所描述之功能。機器學習算法可包括提供資料輸入以及期望輸出兩者的監督式學習算法。監督式機器學習算法之一個實例為支援向量機，在該支援向量機中該算法基於歷史資料學習不同類別，使得可對新資料進行適當分類。樸素貝葉斯分類器係監督式機器學習算法之實例，該監督式機器學習算法特定而言藉由應用貝葉斯定理對資料進行分類。監督式機器學習算法之另一個實例為決策樹，在該決策樹中使用分支方法來按預測模型方法自觀察進行到結論。在一個實例中，機器學習算法實施為人工神經網路。
在一個實例中，AI手術規劃系統100可特定而言經組配用於標識並推薦用於執行顱骨切開術的參數，諸如標識用於執行顱骨切開術的進入點及軌跡。圖2例示用於顱骨切開術的AI手術規劃系統200。AI手術規劃系統200包括訓練電腦202(例如，圖1之訓練電腦102)，該訓練電腦202用於接收歷史顱骨切開術資料204且自歷史顱骨切開術資料204中學習以便生成用於標識用於執行顱骨切開術的參數的顱骨切開術參數算法212。特別地，顱骨切開術資料204可包括例如患者之MD6DM模型，且例示患者腦部之執行手術程序的區域。在一個實例中，顱骨切開術資料204可包括代表手術結果208的資料。在一個實例中，顱骨切開術資料204可包括代表一或多種方法210的資料或可能已經設想用於顱骨切開術的參數，包括所選擇的方法(例如，進入點及軌跡)。
如圖3所示，用於顱骨切開術的AI手術規劃系統200還包括處理電腦302 (例如，圖1之處理電腦110)，該處理電腦302用於利用由訓練電腦200生成以生成顱骨切開術參數輸出306的顱骨切開術參數算法212。特別地，處理電腦302接收關於患者及患者之MD6DM模型的資訊，該資訊例示患者腦部之要執行手術程序之區域。處理電腦302應用顱骨切開術參數算法212，以便選擇用於對由輸入資料304之MD6DM模型代表的患者之顱骨執行顱骨切開術的最佳方法。在一個實例中，輸出306包括所選擇之進入點及軌跡經由HMD在覆蓋於MD6DM內的虛擬視圖中或在覆蓋於患者之實際視圖頂部上的擴增實境視圖中的可視化。
在一個實例中，輸出306包括如圖4所示的推薦使用者介面400，該推薦使用者介面400用於提供針對參數的多個推薦或建議，而非選擇單個參數或參數集。例如，處理電腦302可基於自歷史顱骨切開術資料204中學習的AI手術規劃系統200之知識經由推薦使用者介面400提供若干種不同方法以及計算的成功率。特別地，處理電腦302可經由推薦使用者介面400推薦可在第一推薦窗口402中具有98%的成功率的翼點入路、可在第二推薦窗口404中具有80%的成功率的經眶上入路及可在第三推薦窗口406中具有86%的成功率的經胼胝體入路。推薦窗口402、404及406可各自包括用於幫助選擇用於執行顱骨切開術的恰當方法或參數的各別描述、圖示及其他合適的資訊。
圖5例示用於確定用於手術程序之參數之示範性方法。在502處，AI手術規劃系統(例如，圖1之AI手術規劃系統)接收歷史手術程序資料作為輸入。在504處，AI手術規劃系統基於所接收的歷史手術程序資料使用一或多種人工智慧機器學習算法來生成手術程序參數算法。在506處，AI手術規劃系統接收要對其執行手術程序的特定患者之當前手術程序資料。在508處，AI手術規劃系統對所接收的當前手術程序資料應用所生成的手術程序參數算法以便確定用於要對特定患者執行的手術程序之手術參數。在510處，AI手術規劃系統輸出所標識的參數。
圖6係用於實施圖1之訓練電腦102及處理電腦110的示範性電腦的示意圖。示範性電腦600意圖代表各種形式之數位電腦，包括膝上型電腦、台式電腦、手持式電腦、平板電腦、智能手機、伺服器及其他類似類型之計算裝置。電腦600包括藉由介面610經由匯流排612可操作地連接的處理器602、記憶體604、儲存裝置606及通訊埠608。
處理器602經由記憶體604處理指令以供在電腦600內執行。在一個示範性實施例中，可使用多個處理器以及多個記憶體。
記憶體604可為依電性記憶體或非依電性記憶體。記憶體604可為電腦可讀媒體，諸如磁碟或光碟。儲存裝置606可為電腦可讀媒體，諸如軟碟裝置、硬碟裝置、光碟裝置、磁帶裝置、快閃記憶體、相變記憶體或其他類似的固態記憶體裝置或裝置(包括位於其他組態之儲存區域網路中的裝置)陣列。電腦程式產品可有形地體現在電腦可讀媒體(諸如記憶體604或儲存裝置606)中。
電腦600可耦接到一或多個輸入及輸出裝置，諸如顯示器614、列印機616、掃描儀618、滑鼠620及HMD 624。
如熟習此項技術者將瞭解的，示範性實施例可實現為方法、系統、電腦程式產品或前述之組合或者可通常利用該方法、系統、電腦程式產品或前述之組合。因此，任何實施例可採取包含儲存在儲存裝置中以供在電腦硬體上執行的可執行指令的專用軟體的形式，其中該軟體可儲存在具有在媒體中體現的電腦可用程式代碼的電腦可用儲存媒體上。
資料庫可使用可在所揭示之伺服器或另外的電腦伺服器上運行的可商購獲得的電腦應用程序(諸如開源解決方案(諸如MySQL)或封閉式解決方案(諸如Microsoft SQL)來實現。資料庫可利用關係或面向對象的範例來儲存用於以上所揭示之示範性實施例的資料、模型及模型參數。此類資料庫可使用已知的資料庫程式設計技術來自定義以實現本文所揭示之專門適用性。
任何合適的電腦可用(電腦可讀)媒體都可用於儲存包含可執行指令的軟體。電腦可用或電腦可讀媒體可為例如但不限於電子、磁性、光學、電磁、紅外或半導體系統、設備、裝置或傳播媒體。電腦可讀媒體之更特定的實例(非詳盡列表)將包括以下項：具有一或多根電線的電連接；有形媒體，諸如便攜式電腦軟磁盤、硬碟、隨機存取記憶體(RAM)、唯讀記憶體(ROM)、可抹除可程式化唯讀記憶體(EPROM或快閃記憶體)、光碟唯讀記憶體(CDROM)或其他有形光學或磁性儲存裝置；或傳輸媒體，諸如支持網際網路或內部網路的彼等媒體。
在本文檔之上下文中，電腦可用或電腦可讀媒體可為可含有、儲存、傳達、傳播或傳送程式指令以供可包括任何合適的電腦(或電腦系統)的指令執行系統、平台、設備或裝置使用或與其結合使用的任何媒體，該任何合適的電腦(或電腦系統)包括一或多個可程式化或專用處理器/控制器。電腦可用媒體可包括其中體現有電腦可用程序代碼(在基帶中或作為載波之一部分)的傳播資料訊號。電腦可用程序代碼可使用任何適當的媒體來傳輸，該任何適當的媒體包括但不限於網際網路、有線、光纖電纜、本地通訊匯流排、射頻(RF)或其他方式。
具有用於執行示範性實施例之操作的可執行指令的電腦程式代碼可通過常規方式使用包括任何電腦語言寫入，該等電腦語言包括但不限於：解釋性或事件驅動語言(諸如BASIC、Lisp、VBA或VBScript)，或GUI實施例(諸如visual basic)，編譯程式語言(諸如FORTRAN、COBOL或Pascal)，面向對象的腳本或非腳本程式語言(諸如Java、JavaScript、Perl、Smalltalk、C++、C#、Object Pascal或類似者)，人工智慧語言(諸如Prolog)，實時嵌式語言(諸如Ada)，或使用梯形邏輯的甚至更加直接或簡化的程式，組合程式語言或使用適當機器語言的直接程式。
在某種程度上就本說明書或申請專利範圍中所用之術語「包括(includes)」或「包括(including)」而言，其意圖以與此術語在申請專利範圍中用作過渡詞時被解釋的類似的方式具有包括性。此外，在某種程度上就採用術語「或」 (例如，A或B)而言，其意圖意指「A或B或兩者」。當本申請者意圖指示「僅A或B而非兩者」時，則將採用術語「僅A或B而非兩者」。因此，本文中術語「或」的使用為包括性的，而非排他性的使用。參見Bryan A. Garner的《現代法律用法詞典624》(第2版，1995年)。同樣，在某種程度上就本說明書或申請專利範圍中所使用術語「在……中(in)」或「在……中(into)」而言，其意圖另外意指「在……上(on)」或「在……上(onto)」。此外，在某種程度上就本說明書或申請專利範圍中所使用的術語「連接」而言，其意圖不僅意指「直接連接到」，而且意指「間接連接到」，諸如通過另一個部件或多個部件連接。
雖然本申請案已通過描述其實施例來例示，且雖然實施例已相當詳細地進行了描述，但是本申請者並不意圖將隨附申請專利範圍之範疇約束或以任何方式限於此類細節。另外的優點及修改對熟習此項技術者將是顯而易見的。因此，本申請案在其較廣泛態樣不限於特定細節、代表性設備及所示出且描述之方法及例示性實例。因此，在不脫離本申請者之一般發明概念之精神及範疇的情況下，可對此類細節做出變更。
100:AI手術規劃系統 102:訓練電腦 104:歷史手術資料/歷史資料 106:歷史資料儲存區 108:推薦算法 110:處理電腦 112:當前手術程序資料/當前手術資料 114:當前資料儲存區 116:參數 118:顯示器 120:HMD 200:AI手術規劃系統 202:訓練電腦 204:歷史顱骨切開術資料/顱骨切開術資料 208:手術結果 210:一或多種方法 212:顱骨切開術參數算法 302:處理電腦 304:輸入資料 306:輸出 400:推薦使用者介面 402:第一推薦窗口 404:第二推薦窗口 406:第三推薦窗口 500:方法 502,504,506,508,510:步驟 600:電腦 602:處理器 604:記憶體 606:儲存裝置 608:通訊埠 610:介面 614:顯示器 616:列印機 618:掃描儀 620:滑鼠 624:HMD
在附圖中，示出了與下面提供的詳細描述一起描述所主張保護之發明之示範性實施例的結構。相同的元件用相同的元件符號標識。應理解，示出為單個部件的元件可用多個部件替換，且示出為多個部件的元件可用單個部件替換。附圖並未按比例繪製，且出於說明的目的，某些元件的比例可能被放大。
圖1例示示範性AI手術規劃系統。
圖2及圖3例示示範性AI手術規劃系統。
圖4例示示範性AI手術規劃系統。
圖5例示用於推薦手術程序之參數之示範性方法。
圖6例示實施圖1-4之示範性AI手術規劃系統的示範性電腦。
500:方法
502,504,506,508,510:步驟

Claims (18)

  1. 一種人工智慧手術規劃系統，其包含： 一顯示器；及 一電腦，該電腦包含一或多個處理器、一或多個電腦可讀有形儲存裝置及儲存在該一或多個儲存裝置中的至少一個上以用於由該一或多個處理器中的至少一個執行的程式指令，該等程式指令經組配來： 接收與先前對複數個患者執行的複數個手術程序有關的歷史手術程序資料作為輸入； 使用一或多個人工智慧機器學習算法基於該所接收的歷史手術程序資料來生成一手術程序參數算法，其中該手術程序參數算法經組配來基於當前手術程序資料來標識用於要對一當前患者執行的一手術程序之一推薦手術參數； 接收要對其執行一手術程序的一患者之當前手術程序資料； 對該所接收的當前手術程序資料應用該所生成的手術程序參數算法以便標識用於要對該當前患者執行的該手術程序之一推薦手術參數；且 將該推薦手術參數輸出到該顯示器。
  2. 如請求項1之人工智慧手術規劃系統，其中該電腦與複數個資料源聯網且經組配來接收由複數個外科醫師在位於複數個位置處的複數個醫院處執行的手術程序之歷史資料。
  3. 如請求項1之人工智慧手術規劃系統，其中該歷史手術程序資料包含關於特定於一患者的一手術程序的資訊、用於一特定手術程序的一參數及用於一患者之該手術程序之一結果中的至少一者。
  4. 如請求項1之人工智慧手術規劃系統，其中該手術程序參數算法經組配用於標識用於執行一顱骨切開術的一推薦參數。
  5. 如請求項5之人工智慧手術規劃系統，其中該推薦參數包含一進入點及一軌跡。
  6. 如請求項1之人工智慧手術規劃系統，其中該顯示器包含一擴增實境頭戴式顯示器，且其中該電腦經組配來藉由將該推薦手術參數覆蓋在該當前患者之一實際視圖之頂部上來輸出該推薦手術參數。
  7. 如請求項1之人工智慧手術規劃系統，其中該手術程序參數算法經組配來基於該歷史手術程序資料來標識用於一當前患者之複數個推薦手術參數且計算該複數個推薦手術參數中的每一個之一對應成功率，且其中該電腦經組配來將該複數個推薦手術參數及該等對應成功率輸出到該顯示器。
  8. 一種用於標識用於一手術程序之一推薦手術參數之方法，其包含以下步驟： 接收與先前對複數個患者執行的複數個手術程序有關的歷史手術程序資料作為輸入； 使用一或多個人工智慧機器學習算法基於該所接收的歷史手術程序資料來生成一手術程序參數算法，其中該手術程序參數算法經組配來基於當前手術程序資料來標識要對一當前患者執行的一手術程序之一推薦手術參數； 接收要對其執行一手術程序的一患者之當前手術程序資料； 對該所接收的當前手術程序資料應用該所生成的手術程序參數算法以便標識用於要對該當前患者執行的該手術程序之一推薦手術參數；及 將該推薦手術參數輸出到一顯示器。
  9. 如請求項8之方法，其中接收歷史手術程序資料作為輸入包含接收由複數個外科醫師在位於複數個位置處的複數個醫院處執行的手術程序之歷史資料。
  10. 如請求項8之方法，其中該歷史手術程序資料包含關於特定於一患者的一手術程序的資訊、用於一特定手術程序的一參數及用於一患者之該手術程序之一結果中的至少一者。
  11. 如請求項8之方法，其中該手術程序參數算法經組配用於標識用於執行一顱骨切開術的一推薦參數。
  12. 如請求項11之方法，其中該推薦參數包含一進入點及一軌跡。
  13. 如請求項8之方法，其中將該推薦手術參數輸出到一顯示器包含將該推薦手術參數輸出到一擴增實境頭戴式顯示器且將該推薦手術參數覆蓋在該當前患者之一實際視圖之頂部上。
  14. 如請求項8之方法，其中該手術程序參數算法經組配來基於該歷史手術程序資料來標識用於一當前患者之複數個推薦手術參數且計算該複數個推薦手術參數中的每一者之對應成功率，且其中將該推薦手術參數輸出到一顯示器包含將該複數個推薦手術參數及該等對應成功率輸出到該顯示器。
  15. 一種用於標識一手術程序之一推薦手術參數之方法，其包含以下步驟： 接收與先前對複數個患者執行的複數個手術程序有關的歷史手術程序資料作為輸入，所述手術程序資料包括關於特定於一患者的一顱骨切開術程序的資訊； 生成經組配用於標識一推薦參數的一手術程序參數算法，該推薦參數包括用於執行一顱骨切開術的一進入點及一軌跡兩者，所述算法基於該所接收的歷史手術程序資料使用一或多個人工智慧機器學習算法，其中該手術程序參數算法經組配來基於當前手術程序資料來標識要對一當前患者執行的一手術程序之一推薦手術參數； 接收要對其執行一手術程序的該患者之當前手術程序資料； 對該所接收的當前手術程序資料應用該所生成的手術程序參數算法以便標識用於要對該當前患者執行的該手術程序之一推薦手術參數；及 將該推薦手術參數輸出到一擴增實境頭戴式顯示器及將該推薦手術參數覆蓋在該當前患者之一實際視圖之頂部上。
  16. 如請求項15之方法，其中該手術程序參數算法亦經組配來標識用於一當前患者之複數個推薦手術參數，該複數個推薦手術參數包括一進入點及一軌跡兩者，所述手術程序參數算法亦經組配來基於該歷史手術程序資料來計算該複數個推薦手術參數中的每一者之一對應成功率，且其中將該推薦手術參數輸出到一顯示器包含將該複數個推薦手術參數及該等對應成功率輸出到該顯示器。
  17. 如請求項16之方法，其中接收歷史手術程序資料作為輸入包含接收由複數個外科醫師在位於複數個位置處的複數個醫院處執行的手術程序之歷史資料。
  18. 如請求項15之方法，其中接收歷史手術程序資料作為輸入包含接收由複數個外科醫師在位於複數個位置處的複數個醫院處執行的手術程序之歷史資料。
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