WO2020169515A1 - Procédés et systèmes de traitement d'images - Google Patents

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WO2020169515A1
WO2020169515A1 PCT/EP2020/054055 EP2020054055W WO2020169515A1 WO 2020169515 A1 WO2020169515 A1 WO 2020169515A1 EP 2020054055 W EP2020054055 W EP 2020054055W WO 2020169515 A1 WO2020169515 A1 WO 2020169515A1
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WO
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image
dimensional digital
digital image
observation
intensity values
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PCT/EP2020/054055
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English (en)
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Romain BUTTIN
Pierre Roussouly
Original Assignee
Sylorus Robotics
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Publication date
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    • G16H20/40—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to mechanical, radiation or invasive therapies, e.g. surgery, laser therapy, dialysis or acupuncture
    • G—PHYSICS
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    • G06T2210/41—Medical

Definitions

  • the surgical installation 20 is for example placed in an operating theater.
  • the medical imaging system includes a medical imaging device 26, an image processing unit 28, and a human-machine interface 30.
  • the interface 30 comprises a display screen and data entry means such as a keyboard and / or or a touch screen and / or a pointing device such as a mouse or a stylus or any other means. equivalent.
  • the installation 20 comprises an operating planning system comprising a man-machine interface 31, a planning unit 32 and a trajectory computer 34, this planning system here bearing the reference 36.
  • the trajectory computer 34 is programmed to automatically calculate the coordinates of one or more target positions, for example to form a target trajectory, in particular as a function of the virtual benchmarks determined by the planning unit 32.
  • the three-dimensional image 40 is automatically reconstructed from raw data, in particular from a raw image generated by the imaging device 26, such as a digital image conforming to the DICOM standard ("Digital imaging and communications in medicine ”).
  • the reconstruction is for example carried out by a computer comprising a graphics processing unit or by one of the units 28 or 32.
  • the intensity values can be normalized based on a predefined pixel value scale, such as an encoding scale of type RGB ("Red-Green-Blue").
  • a predefined pixel value scale such as an encoding scale of type RGB ("Red-Green-Blue").
  • the normalized intensity is an integer between 0 and 255.
  • the imaging unit 28 calculates and displays, on the interface 30, two-dimensional images 42 showing different anatomical section planes of the target object, such as a section. sagittal 42a, a frontal section 42b and an axial section 42c.
  • a virtual landmark 44 is illustrated on image 40 and may be superimposed on image 40 and on images 42a, 42b, 42c.
  • the virtual coordinate system 44 comprises, for example, a set of coordinates stored in memory and expressed in the geometric frame of reference specific to image 40.
  • the operator can also modify the position of the virtual marker 44, as illustrated by the arrows 46.
  • the images 42a, 42b and 42c are then recalculated so that the marker 44 remains visible in each of the anatomical planes corresponding to the images 42a, 42b and 42c. This allows the operator to have a confirmation of the position of marker 44.
  • a raw image of the target object is acquired by means of the medical imaging system.
  • the raw image is generated by the processing unit 28, from a set of radiological measurements taken by the imaging device 26 on the target object.
  • the digital image 40 is automatically reconstructed from the raw image acquired.
  • the raw image is transferred from the imaging system to the planning system 36 through interfaces 30 and 31.
  • a plurality of viewing directions also called virtual rays, are defined in the three-dimensional image 40 as passing through the three-dimensional image 40 and emanating from the defined observation point.
  • diagram (a) represents an illustrative example in which an observation point 50 is defined from which two virtual rays 52 and 54 depart which go towards the three-dimensional image 40 and pass successively through a plurality of voxels of the three-dimensional image 40.
  • the number of rays 52, 54 and the number of pixels may be different from that illustrated in this example.
  • a resulting value is calculated from the respective intensity values of the voxels of the digital image crossed by said ray.
  • the resultant is calculated using the following calculation formula:
  • the index "i” identifies the voxels crossed by the ray
  • "ISO” denotes the normalized intensity value associated with the i-th voxel
  • "Max” denotes the maximum length of the ray, for example imposed by the dimensions of the digital image 40.
  • a two-dimensional digital image is calculated from the calculated result values.
  • the resulting image can then be automatically displayed on the screen of interface 31.
  • the resulting image is a two-dimensional view of the three-dimensional image as seen from the chosen observation point.
  • the pixel intensity values of the resulting image correspond to the resulting values calculated during the various iterations of step S106.
  • the intensity values are preferably normalized to allow the resulting image to be displayed in grayscale on a screen.
  • the method thus provides, through a guided process of human-machine interaction, a visual aid to a surgeon or an operator to define more easily the target position of a surgical implant by means of virtual sighting marks.
  • This registration is for example carried out with the help of a marker present in the field of vision of the device 26 during the radiological measurements used to construct the image 40, as will be understood from the description given below in reference to figure 8.
  • the marker is placed alongside the target object and at least a portion of the marker is made of a material with a predefined material density, so that part of the three-dimensional digital fluoroscopic image generated includes the image of the calibration marker.
  • the calibration are automatically associated with the intensity values of the pixels of image 80, density values determined automatically from the intensity values of a subset of pixels of this same image associated with the portion of the image. marker made in the material having the predefined material density.
  • the direction X4 can thus be determined automatically if the operator considers that the vertebra 2 is sufficiently symmetrical.
  • this calculation comprises the calculation by unit 34 of the coordinates of the virtual coordinate system in a geometric frame of reference linked to the surgical robot 22 from the coordinates of said virtual frame of reference in a geometric frame of reference specific to the digital image.
  • the position and / or trajectory coordinates can then be transmitted to the robot 22 to position a tool so as to perform a surgical operation, in particular for placing a surgical implant, or at least to assist a surgeon to perform this surgical operation.
  • the frame 98 is arranged so as to overhang the body 94 of the patient and here has an essentially rectangular shape.
  • the marker 116 can be attached to the instrument 90, for example held integral with the frame 98, although this is not necessary.
  • marker 1 16 can be attached to the end of the robot arm.
  • the medical imaging system comprising the apparatus 26 and the unit 28 can be used independently of the surgical robot 22 and the planning system 36.
  • the image processing method described above can therefore be used independently of the imaging methods. surgical operation planning described above.
  • this image processing method can be used for non-destructive testing of mechanical parts using industrial imaging techniques.
  • sensor 115 is connected to unit 32 by a data link.
  • Unit 32 is programmed to record patient movements measured by sensor 115 and to automatically correct positions or trajectories of a robot arm based on the measured movements.

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Abstract

Ce procédé de traitement d'image comporte des étapes consistant à : - définir (S104), dans une image numérique tridimensionnelle (40) d'un objet cible, une pluralité de directions d'observation (52, 54) traversant l'image numérique tridimensionnelle et émanant depuis un point d'observation (50) prédéfini; - pour chaque direction d'observation (52, 54), calculer (S106) une valeur résultante à partir des valeurs d'intensité respectives des voxels de l'image numérique traversés par ladite direction d'observation; - construire (S108) une image numérique bidimensionnelle (80) dont les valeurs d'intensité des pixels correspondent aux valeurs résultantes calculées.

Description

TITRE : Procédés et systèmes de traitement d’images
La présente invention concerne des procédés et des systèmes de traitement d’images, notamment pour planifier une opération chirurgicale.
Des techniques d’imagerie médicale par radiographie à trois dimensions, comme la tomographie assistée par ordinateur (« CT-Scan » en anglais), permettent de mesurer l’absorption de rayons X par des structures anatomiques d’un patient puis de reconstruire des images numériques pour visualiser lesdites structures.
De telles méthodes peuvent être utilisées lors d’opérations chirurgicales, par exemple pour préparer et faciliter la pose d’un implant chirurgical par un chirurgien ou par un robot chirurgical.
Selon un exemple choisi à titre illustratif et non limitatif parmi de multiples applications possibles, ces méthodes peuvent être utilisées lors d’une opération de traitement chirurgical de la colonne vertébrale d’un patient, au cours de laquelle sont posés un ou plusieurs implants rachidiens, par exemple pour réaliser une arthrodèse d’un segment de plusieurs vertèbres.
De tels implants rachidiens incluent généralement des vis pédiculaires, c’est- à-dire des vis placées dans les pédicules des vertèbres du patient. Les gestes chirurgicaux nécessaires à la mise en place de ces implants rachidiens, et tout particulièrement à la pose des vis pédiculaires, sont difficiles à réaliser du fait des faibles dimensions des structures osseuses où doivent être ancrées les implants, et du fait des risques d’endommagement de structures anatomiques critiques situées à proximité, telles que la moelle épinière.
En pratique, ces gestes chirurgicaux sont actuellement réalisés par des chirurgiens orthopédistes et neuro-orthopédistes qui, après avoir dégagé un accès postérieur aux vertèbres, utilisent sur ces dernières des outils ad hoc, notamment des outils de perçage osseux et des outils de vissage.
Pour faciliter ces gestes et réduire le risque d’endommagement des vertèbres ou des structures anatomiques environnantes, et pour placer l’implant au bon endroit, il est possible d’utiliser un système informatique de navigation peropératoire ou un robot chirurgical.
Il est alors nécessaire de définir au préalable des repères de visée virtuels qui représentent, sur des images acquises par tomographie, une position cible devant être prise par chaque vis pédiculaire sur chaque vertèbre. Les repères de visée sont ensuite affichés par le système informatique de navigation pour guider le chirurgien, ou sont utilisés par le robot chirurgical pour définir une trajectoire d’un outil effecteur porté par un bras de robot.
Toutefois, il est particulièrement difficile de placer manuellement un repère de visée pour chaque vertèbre à partir des images acquises par tomographie. Une des raisons est que cela demande d’identifier manuellement les plans de coupe les plus appropriés en les passant en revue de façon itérative. Les images acquises sont généralement affichées à destination d’un opérateur sous la forme d’images à deux dimensions correspondant à différents plans anatomiques de coupe. L’opérateur doit passer en revue un grand nombre d’images correspondant à des orientations différentes avant de pouvoir trouver une orientation spécifique qui lui procure un plan de coupe convenable à partir duquel définir un repère de visée approprié.
Cela nécessite beaucoup de temps et d’expérience et reste malgré tout sujet à des erreurs d’appréciation, d’autant plus que tout cela a lieu pendant l’opération chirurgicale, de sorte que le temps pouvant être consacré à cette tâche est limité.
Le problème est aggravé dans le cas où le patient souffre d’une pathologie de déformation de la colonne vertébrale selon plusieurs dimensions spatiales, telle qu’une scoliose, car la position des vertèbres peut alors varier considérablement d’une vertèbre à une autre, ce qui rend encore plus long et complexe le processus d’identification des plans de coupe adéquats.
Ces problèmes ne sont pas exclusifs à la pose d’implants rachidiens et peuvent aussi survenir en lien avec la pose d’autres types d’implants chirurgicaux orthopédiques, par exemple pour la chirurgie du bassin ou, plus généralement, de tout implant chirurgical devant être au moins partiellement ancré dans une structure osseuse.
Il existe donc un besoin pour des procédés et des systèmes de traitement d’image pour faciliter le positionnement de repères de visée dans des systèmes d’imagerie peropératoires en vue de la pose d’implants chirurgicaux.
C’est à ces inconvénients que visent à remédier des aspects de l’invention, en proposant un procédé de planification automatique d’une opération chirurgicale conforme à la revendication 1 .
Grâce à l’invention, les valeurs de pixel de l’image résultante sont représentatives de la densité de matière de l’objet cible qui a été imagé.
Dans le cas où l’objet imagé est une structure osseuse, l’image résultante construite à partir des images acquises permet de visualiser immédiatement la densité osseuse de ladite structure, et notamment de visualiser le contraste entre des zones de densité osseuse élevée et des zones de faible densité osseuse à l’intérieur même de la structure osseuse.
Ainsi, il est plus facile et rapide pour un opérateur d’identifier une zone préférentielle pour l’insertion d’un implant chirurgical, notamment d’un implant chirurgical devant être au moins en partie ancré dans la structure osseuse.
En particulier, dans le cas où la structure osseuse est une vertèbre d’un patient, alors l’information de densité osseuse permet à un opérateur de trouver plus facilement le plan de coupe optimal de chaque vertèbre. Une fois ce plan de coupe identifié, l’opérateur peut facilement définir un repère de visée indiquant la direction d’insertion d’une vis pédiculaire. L’invention lui permet notamment de trouver plus facilement et rapidement où placer le repère de visée, par exemple lorsque des zones de forte densité osseuse doivent être privilégiées.
Selon des aspects avantageux mais non obligatoires, un tel procédé peut incorporer une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toute combinaison techniquement admissible :
- L’image numérique tridimensionnelle est une image radiologique issue d’un procédé de tomographie assistée par ordinateur, les valeurs d’intensité de voxels de l’image numérique tridimensionnelle étant associés à des valeurs de densité de matière de l’objet cible.
- Le procédé comporte en outre des étapes consistant à :
- acquérir une nouvelle position du point d’observation ;
- définir, dans l’image numérique tridimensionnelle acquise, une pluralité de nouvelles directions d’observation traversant l’image numérique tridimensionnelle et émanant depuis la nouvelle position du point d’observation ;
- pour chaque direction d’observation, calculer une nouvelle valeur résultante à partir des valeurs d’intensité respectives des voxels de l’image numérique traversés par les nouvelles directions d’observation ;
- construire une nouvelle image numérique bidimensionnelle dont les valeurs d’intensité des pixels correspondent aux nouvelles valeurs résultantes calculées.
- Le procédé comporte en outre le calcul d’au moins une position cible d’un robot chirurgical, voire d’une trajectoire cible d’un robot chirurgical, à partir de la position acquise dudit repère virtuel.
- Le calcul d’au moins une position cible ou d’une trajectoire cible comporte le calcul des coordonnées du repère virtuel dans un référentiel géométrique lié à un robot chirurgical à partir des coordonnées dudit repère virtuel dans un référentiel géométrique propre à l’image numérique.
- Le procédé comporte en outre des étapes consistant à :
- postérieurement à l’acquisition d’une position d’un repère virtuel, dit premier repère virtuel, acquérir des coordonnées d’un axe de symétrie défini sur une portion de l’image numérique bidimensionnelle par l’opérateur au moyen de l’interface homme-machine ;
- calculer automatiquement la position d’un deuxième repère virtuel par symétrie du premier repère virtuel par rapport à l’axe de symétrie défini.
- Un marqueur de calibration est placé dans le champ de vision de l’appareil d’imagerie aux côtés de l’objet cible, au moins une portion du marqueur étant réalisée en un matériau avec une densité de matière prédéfinie, de sorte qu’une partie de l’image numérique radioscopique tridimensionnelle générée inclut l’image du marqueur de calibration ;
le procédé comportant en outre une étape de calibration dans laquelle sont automatiquement associées aux valeurs d’intensité des pixels de l’image numérique bidimensionnelle, des valeurs de densité déterminées automatiquement à partir des valeurs d’intensité d’un sous-ensemble de pixels de cette même image associées à la portion du marqueur réalisée dans le matériau ayant la densité de matière prédéfinie.
Selon un autre aspect de l’invention, un système d’imagerie médicale, notamment pour une installation de chirurgie robotique, est configuré pour mettre en oeuvre des étapes consistant à :
acquérir une image numérique radioscopique tridimensionnelle d’un objet cible au moyen d’un appareil d’imagerie médicale ;
construire une image numérique bidimensionnelle à partir de l’image numérique radioscopique tridimensionnelle au moyen d’un procédé de traitement d’image comportant des étapes consistant à :
- définir dans l’image numérique tridimensionnelle une pluralité de directions d’observation traversant l’image numérique tridimensionnelle et émanant depuis un point d’observation prédéfini ;
- pour chaque direction d’observation, calculer une valeur résultante à partir des valeurs d’intensité respectives des voxels de l’image numérique traversés par ladite direction d’observation, la valeur résultante étant calculée, pour chaque direction d’observation, comme étant égale au produit de l’inverse des valeurs d’intensité des voxels traversés ;
- construire une image numérique bidimensionnelle dont les valeurs d’intensité des pixels correspondent aux valeurs résultantes calculées ; puis acquérir la position d’au moins un repère virtuel défini sur l’image numérique bidimensionnelle par un opérateur au moyen d’une interface homme-machine.
L’invention sera mieux comprise et d’autres avantages de celle-ci apparaîtront plus clairement à la lumière de la description qui va suivre d’un mode de réalisation d’une méthode de traitement d’image donnée uniquement à titre d’exemple et faite en référence aux dessins annexés, dans lesquels :
[Fig 1] la figure 1 représente schématiquement une vertèbre humaine dans un plan de coupe axiale ;
[Fig 2] la figure 2 représente schématiquement un système informatique selon un mode de réalisation de l’invention comportant un système de traitement d’image et un robot chirurgical ;
[Fig 3] la figure 3 représente schématiquement un repère de visée positionné dans une portion de colonne vertébrale humaine ainsi que des images de ladite portion de colonne vertébrale dans des plans de coupe anatomique sur lesquelles est affiché le repère de visée ;
[Fig 4] la figure 4 est un diagramme de flux d’un procédé de traitement d’image conforme à des modes de réalisation de l’invention ;
[Fig 5] la figure 5 représente schématiquement la construction d’une image résultante à partir d’images acquises par tomographie au cours du procédé de la figure 4 ;
[Fig 6] la figure 6 illustre un exemple d’une image d’une portion de colonne vertébrale humaine selon une vue frontale reconstruite au moyen du procédé de la figure 4 ainsi que des images de ladite portion de colonne vertébrale dans des plans de coupe anatomique sur lesquelles est affiché le repère de visée ;
[Fig 7] la figure 7 représente schématiquement un écarteur faisant partie du système de la figure 2 ;
[Fig 8] la figure 8 représente schématiquement une cible de recalage ;
[Fig 9] la figure 9 est un diagramme de flux d’un procédé de fonctionnement d’un robot chirurgical selon des modes de réalisation pour poser un implant chirurgical. La description qui va suivre est faite à titre d’exemple en référence à une opération de traitement chirurgical de la colonne vertébrale d’un patient au cours de laquelle sont posés un ou plusieurs implants rachidiens.
L’invention n’est pas limitée à cet exemple et d’autres applications sont possibles, notamment des applications orthopédiques, telles que la chirurgie du bassin ou, plus généralement, la pose de tout implant chirurgical devant être au moins partiellement ancré dans une structure osseuse d’un patient humain ou animal, ou encore la découpe ou le perçage d’une telle structure osseuse. La description ci-dessous peut donc être généralisée et transposée à ces autres applications.
Sur la figure 1 est représentée une structure osseuse 2 dans laquelle est posé un implant chirurgical 4 selon une direction d’implantation X4.
Par exemple, la structure osseuse 2 est une vertèbre humaine, ici illustrée dans un dans un plan de coupe axiale.
L’implant 4 inclut ici une vis pédiculaire insérée dans la vertèbre 2 et alignée le long de la direction d’implantation X4.
Cette vis pédiculaire porte la référence « 4 » dans ce qui suit.
La vertèbre 2 comporte un corps 6 traversé par un canal 8, deux pédicules 10, deux processus transverses 12 et un processus épineux 14.
La direction d’implantation X4 s’étend le long d’un des pédicules 10.
La référence X4’ définit une direction d’implantation correspondante pour une autre vis pédiculaire 4 (non illustrée sur la figure 1 ) et qui s’étend le long de l’autre pédicule 10, généralement symétriquement à la direction X4.
Une difficulté notable survenant lors d’une opération chirurgicale de pose des implants 4 consiste à déterminer les directions d’implantation X4 et X4’. Les vis pédiculaires 4 ne doivent pas être posées trop près du canal 8 ni trop près du bord extérieur du corps 6 pour ne pas endommager la vertèbre 2. Elles ne doivent pas non plus être enfoncées trop profondément pour ne pas dépasser du corps antérieur, ni trop courtes pour ne pas risquer d’être accidentellement expulsée. Un des aspects du procédé décrit ci-après permet de faciliter cette détermination avant la pose des implants.
Sur la figure 2 est représentée une installation chirurgicale robotique 20 comportant un système robotique chirurgical 22 pour opérer un patient 24.
L’installation chirurgicale 20 est par exemple placée dans un bloc opératoire.
Le système robotique chirurgical 22 comporte un bras de robot portant un ou plusieurs outils effecteurs, par exemple un outil de perçage osseux ou un outil de vissage. Ce système est simplement nommé « robot chirurgical 22 » dans ce qui suit.
Le bras de robot est fixé à une table de support du robot chirurgical 22.
Par exemple, la table de support est disposée près d’une table d’opération destinée à recevoir le patient 24.
Le robot chirurgical 22 comporte un circuit électronique de commande configuré pour déplacer automatiquement le ou les outils effecteurs grâce à des actionneurs en fonction d’une position de consigne ou d’une trajectoire de consigne.
L’installation 20 comporte un système d’imagerie médicale configuré pour acquérir une image numérique radioscopique tridimensionnelle d’un objet cible, tel qu’une région anatomique du patient 24.
Le système d’imagerie médicale comporte un appareil d’imagerie médicale 26, une unité de traitement d’image 28 et une interface homme-machine 30.
Par exemple, l’appareil 26 est un appareil de tomographie à rayons X assistée par ordinateur.
L’unité de traitement d’image 28 est configurée pour piloter l’appareil 26 et pour générer l’image numérique radioscopique tridimensionnelle à partir de mesures radiologiques effectuées par l’appareil 26.
Par exemple, l’unité de traitement 28 comporte un circuit électronique ou un ordinateur programmé pour exécuter automatiquement un algorithme de traitement d’image, par exemple au moyen d’un microprocesseur et d’un code logiciel enregistré dans un support d’enregistrement de données lisible par ordinateur.
L’interface homme-machine 30 permet à un opérateur de piloter et/ou de superviser le fonctionnement du système d’imagerie.
Par exemple, l’interface 30 comporte un écran d’affichage et des moyens de saisie de données tels qu’un clavier et/ou ou un écran tactile et/ou un dispositif de pointage tel qu’une souris ou un stylet ou tout moyen équivalent.
Par exemple, l’installation 20 comporte un système de planification opératoire comprenant une interface homme-machine 31 , une unité de planification 32 et un calculateur de trajectoire 34, ce système de planification portant ici la référence 36.
L’interface homme-machine 31 permet à un opérateur d’interagir avec l’unité de traitement 32 et le calculateur 34, voire de piloter et/ou de superviser le fonctionnement du robot chirurgical 22.
Par exemple, l’interface homme-machine 31 comporte un écran d’affichage et des moyens de saisie de données tels qu’un clavier et/ou ou un écran tactile et/ou un dispositif de pointage tel qu’une souris ou un stylet ou tout moyen équivalent. L’unité de planification 32 est programmée pour acquérir des coordonnées de position d’un ou de plusieurs repères virtuels définies par un opérateur au moyen de l’interface homme-machine 31 et, si nécessaire, pour convertir les coordonnées d’un référentiel géométrique à un autre, par exemple depuis un référentiel de l’image vers un référentiel du robot 22.
Le calculateur de trajectoire 34 est programmé pour calculer automatiquement des coordonnées d’une ou de plusieurs positions cibles, par exemple pour former une trajectoire cible, notamment en fonction du ou des repères virtuels déterminés par l’unité de planification 32.
A partir de ces coordonnées, le calculateur de trajectoire 34 fournit des consignes de positionnement au robot 22 afin de placer correctement le ou les outils effecteurs en vue de réaliser tout ou partie des étapes de pose des implants 4.
L’unité de planification 32 et le calculateur de trajectoire 34 comprennent un circuit électronique ou un ordinateur comportant un microprocesseur et un code logiciel enregistré dans un support d’enregistrement de données lisible par ordinateur.
Sur la figure 3 est représentée une image tridimensionnelle 40 d’un objet cible, tel qu’une structure anatomique du patient 24, de préférence une structure osseuse, telle qu’une portion de colonne vertébrale du patient 24.
Par exemple, l’image tridimensionnelle 40 est reconstruite automatiquement à partir de données brutes, notamment à partir d’une image brute générée par l’appareil d’imagerie 26, telle qu’une image numérique conforme au standard DICOM (« Digital imaging and communications in medicine »). La reconstruction est par exemple mise en oeuvre par un ordinateur comportant une unité de traitement graphique ou par l’une des unités 28 ou 32.
L’image tridimensionnelle 40 comporte une pluralité de voxels répartis dans un volume tridimensionnel et qui sont chacun associés à une valeur représentative d’une information sur la densité locale de matière de l’objet cible issue de mesures radiologiques effectuées par l’appareil d’imagerie 26. Ces valeurs sont par exemple exprimées sur l’échelle de Hounsfield.
Les régions de l’objet cible de densité élevée sont plus opaques aux rayons X que des régions de faible densité. Selon une convention possible, on affecte aux régions de densité élevée une valeur d’intensité plus élevée que celle des régions de faible densité.
En pratique, les valeurs d’intensité peuvent être normalisées en fonction d’une échelle de valeurs de pixels prédéfinie, telle qu’une échelle d’encodage de type RGB (« Red-Green-Blue »). Par exemple, l’intensité normalisée est un nombre entier compris entre 0 et 255.
L’image tridimensionnelle 40 est par exemple reconstruite à partir d’une pluralité d’images bidimensionnelles correspondant à des plans de coupe de l’appareil 26. Les distances entre les voxels et entre les plans de coupe sont connues et peuvent être enregistrées en mémoire.
Par exemple, à partir de l’image tridimensionnelle 40, l’unité d’imagerie 28 calcule et affiche, sur l’interface 30, des images bidimensionnelles 42 montrant différents plans de coupe anatomique de l’objet cible, telle qu’une coupe sagittale 42a, une coupe frontale 42b et une coupe axiale 42c.
Un repère virtuel 44 est illustré sur l’image 40 et peut être affiché en surimpression sur l’image 40 et sur les images 42a, 42b, 42c.
Le repère virtuel 44 comprend par exemple un ensemble de coordonnées enregistrées en mémoire et exprimées dans le référentiel géométrique propre à l’image 40.
Un opérateur peut modifier l’orientation de l’image 40 affichée sur l’interface 30, par exemple en la faisant tourner ou en l’inclinant, au moyen de l’interface 31 .
L’opérateur peut également modifier la position du repère virtuel 44, comme illustré par les flèches 46. De préférence, les images 42a, 42b et 42c sont alors recalculées afin que le repère 44 reste visible dans chacun des plans anatomiques correspondant aux images 42a, 42b et 42c. Cela permet à l’opérateur d’avoir une confirmation de la position du repère 44.
Sur la figure 4 est représenté un procédé de traitement d’image mis en oeuvre automatiquement par le système de planification 36.
Au préalable, une image brute de l’objet cible est acquise au moyen du système d’imagerie médicale.
Par exemple, l’image brute est générée par l’unité de traitement 28, à partir d’un ensemble de mesures radiologiques effectuées par l’appareil d’imagerie 26 sur l’objet cible.
Lors d’une étape S100, l’image numérique 40 est automatiquement reconstruite à partir de l’image brute acquise.
Par exemple, l’image brute est transférée depuis le système d’imagerie vers le système de planification 36 par l’intermédiaire des interfaces 30 et 31.
Puis, lors d’une étape S102, un point d’observation est défini par rapport à l’image numérique 40, par exemple en choisissant une orientation particulière de l’image 40 au moyen de l’interface homme-machine 31 . Les coordonnées du point d’observation ainsi défini sont par exemple stockées en mémoire et exprimées dans le référentiel géométrique propre à l’image 40.
Ensuite, lors d’une étape S104, une pluralité de directions d’observation, aussi nommées rayons virtuels, sont définis dans l’image tridimensionnelle 40 comme traversant l’image tridimensionnelle 40 et émanant depuis le point d’observation défini.
Sur la figure 5, le schéma (a) représente un exemple illustratif dans lequel est défini un point d’observation 50 depuis lequel partent deux rayons virtuels 52 et 54 qui se dirigent vers l’image tridimensionnelle 40 et traversent successivement une pluralité de voxels de l’image tridimensionnelle 40.
Seule une partie de l’image tridimensionnelle 40 est ici représentée, de façon simplifiée et à des fins d’illustration, sous la forme de coupes bidimensionnelles 56, 58 et 60 alignées le long d’une droite passant par le point d’observation 50 et contenant chacune des voxels 62 et 64 ici associés à des valeurs d’intensité différentes.
Les rayons virtuels 52 et 54 sont des droites qui divergent depuis le point d’observation 50. Ils ne traversent pas nécessairement les mêmes voxels lors de leur propagation dans l’image 40.
L’étape S104 peut être implémentée de façon analogue à des méthodes informatiques graphiques dites de lancer de rayons (« ray tracing » en anglais), à la différence près que l’étape de projection utilisée dans des méthodes de lancer de rayons n’est ici pas utilisée.
En pratique, le nombre de rayons 52, 54 et le nombre de pixels peut être différent de celui illustré dans cet exemple.
De retour à la figure 4, lors d’une étape S106, pour chaque rayon, une valeur résultante est calculée à partir des valeurs d’intensité respectives des voxels de l’image numérique traversés par ledit rayon.
Dans l’exemple de la figure 5, le schéma (b) représente l’ensemble 66 des valeurs d’intensité des voxels rencontrés par le rayon 52 lors de son cheminement depuis le point d’observation 50. La valeur résultante 68 est calculée à partir de l’ensemble 66 des valeurs d’intensité.
De façon analogue, le schéma (c) représente l’ensemble 70 des valeurs d’intensité des voxels rencontrés par le rayon 52 lors de son cheminement depuis le point d’observation 50. La valeur résultante 72 est calculée à partir de l’ensemble 70 des valeurs d’intensité. Avantageusement, la valeur résultante est calculée, pour chaque direction d’observation, comme étant égale au produit de l’inverse des valeurs d’intensité des voxels traversés.
Par exemple, pour chaque rayon, la résultante est calculée au moyen de la formule de calcul suivante :
Figure imgf000012_0001
Dans cette formule de calcul, l’indice « i » identifie les voxels traversés par le rayon, « ISO, » désigne la valeur d’intensité normalisée associée au i-ième voxel et « Max » désigne la longueur maximale du rayon, par exemple imposée par les dimensions de l’image numérique 40.
Avec cette méthode de calcul, une valeur résultante ainsi calculée sera d’autant plus faible que le rayon aura essentiellement traversé des régions de densité de matière élevée, et sera plus élevée si le rayon a essentiellement traversé des régions de densité faible.
De retour à la figure 4, lors d’une étape S108, une image numérique bidimensionnelle, dite image résultante, est calculée à partir des valeurs résultantes calculées.
L’image résultante peut ensuite être affichée automatiquement sur l’écran de l’interface 31.
En pratique, l’image résultante est une vue à deux dimensions de l’image tridimensionnelle telle qu’elle est vue depuis le point d’observation choisi.
Les valeurs d’intensité des pixels de l’image résultante correspondent aux valeurs résultantes calculées lors des différentes itérations de l’étape S106.
Les valeurs d’intensité sont de préférence normalisées afin de permettre l’affichage de l’image résultante en niveaux de gris sur un écran.
Selon une convention possible (par exemple une échelle RGB), les régions de résultante faible sont représentées visuellement sur l’image avec une teinte plus foncée que les régions correspondant à une résultante élevée.
Sur la figure 6 est représentée une image résultante 80 construite à partir de l’image 40 montrant une portion de colonne vertébrale d’un patient 24.
De préférence, sur l’interface homme-machine 31 , les images 42a, 42b et 42c sont également affichées aux côtés de l’image résultante 80 et sont recalculées en fonction de l’orientation donnée à l’image 40.
Le procédé fournit ainsi, au travers d’un processus guidé d’interaction homme- machine, une aide visuelle à un chirurgien ou à un opérateur pour définir plus facilement la position cible d’un implant chirurgical au moyen de repères virtuels de visée.
Dans l’exemple de la chirurgie du rachis, le plan de coupe préférentiel pour facilement apposer les repères de visée correspond à une vue antéro-postérieure de la vertèbre 2.
Les pédicules 10 sont alors alignés perpendiculairement au plan de coupe et sont facilement repérables sur l’image résultante du fait de leur densité plus importante et du fait que leur section transverse, qui se trouve alors alignée dans le plan de l’image, présente une forme spécifique aisément identifiable, par exemple une forme ovale, comme mis en évidence par la zone 82 de la figure 6.
Grâce à cela, un opérateur peut trouver un plan de coupe préférentiel plus rapidement qu’en visualisant une séquence d’images à deux dimensions en changeant à chaque fois des paramètres d’orientation et en essayant de choisir une direction d’orientation à partir de ces seules vues en coupe.
Optionnellement, lors d’une étape S1 10, les valeurs résultantes sont automatiquement calibrées par rapport à une échelle de valeurs de densité de manière à associer une valeur de densité à chaque valeur résultante. Ainsi, la densité peut être quantifiée et pas seulement montrée visuellement dans l’image 80.
Ce recalage est par exemple réalisé avec l’aide d’un marqueur présent dans le champ de vision de l’appareil 26 lors des mesures radiologiques servant à construire l’image 40, comme on le comprendra grâce à la description faite ci-après en référence à la figure 8.
Par exemple, le marqueur est placé aux côtés de l’objet cible et au moins une portion du marqueur est réalisée en un matériau avec une densité de matière prédéfinie, de sorte qu’une partie de l’image numérique radioscopique tridimensionnelle générée inclut l’image du marqueur de calibration. Lors de la calibration sont automatiquement associées aux valeurs d’intensité des pixels de l’image 80, des valeurs de densité déterminées automatiquement à partir des valeurs d’intensité d’un sous-ensemble de pixels de cette même image associées à la portion du marqueur réalisée dans le matériau ayant la densité de matière prédéfinie.
Optionnellement, l’angle de vue de l’image résultante peut être changé et une nouvelle l’image résultante est alors automatiquement calculée en fonction de la nouvelle orientation sélectionnée. A cette fin, lors d’une étape S1 12, une nouvelle position du point d’observation est acquise, par exemple au moyen de l’interface 31 en réponse à une sélection de l’opérateur. Les étapes S104, S106, S108 sont alors répétées avec la nouvelle position du point d’observation, pour définir de nouvelles directions d’observation à partir desquelles sont calculées des nouvelles valeurs résultantes pour construire une nouvelle image résultante, qui ne diffère de la précédente image résultante que par la position à partir de laquelle est vu l’objet cible.
Optionnellement, sur l’interface homme machine 31 , l’image résultante 80 peut être affichée dans une zone spécifique de l’écran en alternance avec une image bidimensionnelle 42 montrant la même région. Un opérateur peut alterner entre la vue de l’image résultante et l’image 42 à deux dimensions, par exemple s’il souhaite confirmer une interprétation anatomique de l’image.
Sur la figure 9 est représenté un procédé de planification automatique d’une opération chirurgicale, notamment une opération de pose d’un implant chirurgical, mis en oeuvre au moyen de l’installation 20.
Lors d’une étape S120, une image numérique radioscopique tridimensionnelle d’un objet cible est acquise au moyen du système d’imagerie médicale puis une image résultante 80 est automatiquement construite puis affichée à partir de l’image tridimensionnelle 40 au moyen d’un procédé de traitement d’image conforme à l’un des modes de réalisation précédemment décrit.
Une fois qu’une image résultante 80 prise dans un plan de coupe approprié est affichée, l’opérateur définit l’emplacement du repère virtuel en utilisant les moyens de saisie de l’interface 31. Par exemple, l’opérateur place ou dessine un segment de droite définissant une direction et des positions du repère virtuel. En variante, l’opérateur peut seulement pointer un point particulier, tel que le centre de la section transverse affichée du pédicule 10. Le repère virtuel peut être affiché sur l’image 80 et/ou sur l’image 40 et/ou les images 42. Plusieurs repères virtuels peuvent être ainsi définis sur une même image.
Lors d’une étape S122 est acquise, par exemple par l’unité de planification 32, la position d’au moins un repère virtuel 44 défini sur l’image 80 par un opérateur au moyen d’une interface homme-machine.
Optionnellement, lors d’une étape S124, postérieurement à l’acquisition d’une position d’un repère virtuel, dit premier repère virtuel, des coordonnées d’un axe de symétrie défini sur une portion de l’image 80 par l’opérateur au moyen de l’interface 31 sont acquises.
Par exemple, l’axe de symétrie est tracé sur l’image 80 par l’opérateur au moyen de l’interface 31 . Ensuite, la position d’un deuxième repère virtuel est calculée automatiquement par symétrie du premier repère virtuel par rapport à l’axe de symétrie défini.
Dans le cas d’une vertèbre 2, une fois que la direction X4 a été définie, la direction X4’ peut ainsi être déterminée automatiquement si l’opérateur estime que la vertèbre 2 est suffisamment symétrique.
Un ou plusieurs autres repères virtuels peuvent être définis de manière analogue dans le reste de l’image une fois qu’un repère virtuel a été défini, par exemple entre plusieurs vertèbres successives d’une portion de colonne vertébrale.
Lors d’une étape S126, au moins une position cible, voire une trajectoire cible du robot chirurgical 22, est automatiquement calculée par l’unité 34 à partir de la position acquise du repère virtuel précédemment acquis. Ce calcul peut tenir compte de lois de commande du robot 22 ou d’un programme chirurgical préétabli.
Par exemple, ce calcul comporte le calcul par l’unité 34 des coordonnées du repère virtuel dans un référentiel géométrique lié au robot chirurgical 22 à partir des coordonnées dudit repère virtuel dans un référentiel géométrique propre à l’image numérique.
Selon une possibilité, le référentiel du robot 22 est lié mécaniquement sans degré de liberté au référentiel géométrique de l’image numérique 40, par exemple immobilisant le patient 24 avec la table de support du robot 22, ce qui permet d’établir une correspondance entre un référentiel géométrique du robot chirurgical et un référentiel géométrique du patient. Cette immobilisation est ici réalisée grâce à des écarteurs connectés à la table de support du robot 22, comme expliqué ci- après.
Optionnellement, lorsque l’étape de calibration S1 10 est mise en oeuvre, les valeurs de densité peuvent être utilisées lors du calcul de la trajectoire ou de paramètres de programmation du robot 22. Par exemple, un outil de perçage osseux devra appliquer un couple de perçage plus élevé dans des régions osseuses pour laquelle une densité osseuse plus élevée a été mesurée.
Une fois calculées, les coordonnées de position et/ou de trajectoire peuvent ensuite être transmises au robot 22 pour positionner un outil de manière à réaliser une opération chirurgicale, notamment de pose d’un implant chirurgical, ou tout au moins à assister un chirurgien à réaliser cette opération chirurgicale.
Sur la figure 7 est représenté un exemple d’un instrument chirurgical 90 permettant d’immobiliser le patient 24 avec la table de support du robot 22 et comportant un écarteur pour repousser des parois d’une incision 92 pratiquée dans le corps 94 du patient 24 comportant des bras écarteurs 96 montés sur une armature 98.
Chaque bras écarteur 96 comporte un outil d’écartement 100 monté à une extrémité d’un barreau 102 fixé sur l’armature 100 grâce à un dispositif de fixation 104 réglable au moyen d’un bouton de réglage 106.
L’armature 98 comporte un système de fixation grâce auquel elle peut être fixée solidairement sans degré de liberté au robot 22, de préférence à la table de support du robot 22.
L’armature 98 est ici formée par assemblage d’une pluralité de barreaux, ici de forme tubulaire, ces barreaux comportant notamment un barreau principal 108 fixé solidairement sans degré de liberté à la table de support du robot 22, des barreaux latéraux 1 10 et un barreau avant 1 12 sur lequel sont montés les bras écarteurs 96. Les barreaux sont fixés entre eux à leurs extrémités respectives par des dispositifs de fixation 1 14 semblables aux dispositifs 104.
L’armature 98 est disposée de manière à surplomber le corps 94 du patient et présente ici une forme essentiellement rectangulaire.
De préférence, l’armature 98 et les bras écarteurs 96 sont réalisés dans un matériau radio-transparent, de manière à ne pas être visibles sur l’image 40.
L’écarteur 96 peut être configuré pour immobiliser la colonne vertébrale du patient 24 rendue accessible par l’incision 92, ce qui permet de lier encore mieux le patient au référentiel du robot 22 et d’éviter tout mouvement susceptible d’induire un décalage spatial entre l’image et la position réelle du patient.
Optionnellement, comme illustré sur la figure 8, un marqueur de calibration 1 16 réalisé dans un matériau radio-opaque, c’est-à-dire un matériau opaque aux rayons X, peut être utilisé dans l’installation 20.
Le marqueur 1 16 peut être fixé sur l’instrument 90, par exemple maintenu solidaire de l’armature 98, bien que ce ne soit pas nécessaire. Par exemple, le marqueur 1 16 peut être fixé en bout du bras de robot.
Au moins une partie du marqueur 1 16 présente une forme géométrique régulière, de manière à être aisément identifiable sur les images 40 et 80.
Par exemple, le marqueur 1 16 comporte un corps 1 18, par exemple de forme cylindrique, et une ou plusieurs parties 120, 122, 124 en forme de disque ou de sphère, présentant de préférence des diamètres différents. Par exemple, ces diamètres sont supérieurs aux dimensions du corps 1 18.
Une forme sphérique présente l’avantage d’avoir le même aspect quel que soit l’angle d’observation. Au moins une portion du marqueur 1 16, de préférence celles ayant une forme reconnaissable, notamment sphérique, est réalisée en un matériau avec une densité de matière prédéfinie. Lors de l’étape de calibration S1 10, la calibration d’échelle de densité est réalisée en identifiant cette portion de marqueur sur l’image 40 ou 80, par reconnaissance automatique de formes ou par un pointage manuel de la forme sur l’image par l’opérateur grâce à l’interface 30.
En variante, de nombreux autres modes de réalisation sont possibles.
Le système d’imagerie médicale comportant l’appareil 26 et l’unité 28 peut être utilisé indépendamment du robot chirurgical 22 et du système de planification 36. Le procédé de traitement d’image décrit ci-dessus peut donc être utilisé indépendamment des procédés de planification d’opération chirurgicale décrits ci- dessus. Par exemple, ce procédé de traitement d’image peut être utilisé pour un contrôle non-destructif de pièces mécaniques en utilisant des techniques d’imagerie industrielle.
L’instrument 90 et le procédé de traitement d’image peuvent être utilisés indépendamment l’un de l’autre.
L’instrument 90 peut comporter un capteur de déplacements tel qu’une centrale inertielle, portant la référence 1 15 sur la figure 7, pour mesurer des mouvements du patient 24 au cours de l’opération et corriger en conséquence les positions ou trajectoires calculées.
Par exemple, le capteur 1 15 est connecté à l’unité 32 par une liaison de données. L’unité 32 est programmée pour enregistrer les mouvements du patient mesurés par le capteur 1 15 et pour corriger automatiquement des positions ou trajectoires d’un bras de robot en fonction des mouvements mesurés.
Les modes de réalisation et les variantes envisagés ci-dessus peuvent être combinés entre eux pour générer de nouveaux modes de réalisation.

Claims

REVENDICATIONS
1. Procédé de planification automatique d’une opération chirurgicale, caractérisé en ce qu’il comporte des étapes consistant à :
construire une image numérique radioscopique tridimensionnelle (40) d’un objet cible au moyen d’un appareil d’imagerie médicale (26) ;
construire une image numérique bidimensionnelle (80) à partir de l’image numérique radioscopique tridimensionnelle (40) au moyen d’un procédé de traitement d’image ;
acquérir la position d’au moins un repère virtuel (44) défini sur l’image numérique bidimensionnelle (80) par un opérateur au moyen d’une interface homme-machine (30).
ledit procédé de traitement d’image comportant des étapes consistant à :
définir (S104), dans une image numérique tridimensionnelle (40) d’un objet cible, une pluralité de directions d’observation (52, 54) traversant l’image numérique tridimensionnelle et émanant depuis un point d’observation (50) prédéfini ;
pour chaque direction d’observation (52, 54), calculer (S106) une valeur résultante à partir des valeurs d’intensité respectives des voxels de l’image numérique traversés par ladite direction d’observation ;
construire (S108) une image numérique bidimensionnelle (80) dont les valeurs d’intensité des pixels correspondent aux valeurs résultantes calculées, et dans lequel la valeur résultante est calculée (S106), pour chaque direction d’observation, comme étant égale au produit de l’inverse des valeurs d’intensité des voxels traversés.
2. Procédé selon la revendication 1 , dans lequel l’image numérique tridimensionnelle (40) est une image radiologique issue d’un procédé de tomographie assistée par ordinateur, les valeurs d’intensité de voxels de l’image numérique tridimensionnelle étant associés à des valeurs de densité de matière de l’objet cible.
3. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le procédé de traitement d’image comporte en outre des étapes consistant à :
acquérir une nouvelle position du point d’observation ; définir, dans l’image numérique tridimensionnelle acquise, une pluralité de nouvelles directions d’observation traversant l’image numérique tridimensionnelle et émanant depuis la nouvelle position du point d’observation ;
pour chaque direction d’observation, calculer une nouvelle valeur résultante à partir des valeurs d’intensité respectives des voxels de l’image numérique traversés par les nouvelles directions d’observation ;
construire une nouvelle image numérique bidimensionnelle dont les valeurs d’intensité des pixels correspondent aux nouvelles valeurs résultantes calculées.
4. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lequel comporte en outre le calcul (S126) d’au moins une position cible d’un robot chirurgical (22), voire d’une trajectoire cible d’un robot chirurgical (22), à partir de la position acquise dudit repère virtuel.
5. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le calcul (S126) d’au moins une position cible ou d’une trajectoire cible comporte le calcul des coordonnées du repère virtuel dans un référentiel géométrique lié à un robot chirurgical (22) à partir des coordonnées dudit repère virtuel dans un référentiel géométrique propre à l’image numérique.
6. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lequel comporte en outre des étapes (S124) consistant à :
- postérieurement à l’acquisition d’une position d’un repère virtuel, dit premier repère virtuel, acquérir des coordonnées d’un axe de symétrie défini sur une portion de l’image numérique bidimensionnelle par l’opérateur au moyen de l’interface homme-machine ;
- calculer automatiquement la position d’un deuxième repère virtuel par symétrie du premier repère virtuel par rapport à l’axe de symétrie défini.
7. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel un marqueur de calibration (1 16) est placé dans le champ de vision de l’appareil d’imagerie aux côtés de l’objet cible, au moins une portion du marqueur étant réalisée en un matériau avec une densité de matière prédéfinie, de sorte qu’une partie de l’image numérique radioscopique tridimensionnelle générée inclut l’image du marqueur de calibration ;
et dans lequel le procédé comporte en outre une étape de calibration (S1 10) dans laquelle sont automatiquement associées aux valeurs d’intensité des pixels de l’image numérique bidimensionnelle, des valeurs de densité déterminées automatiquement à partir des valeurs d’intensité d’un sous-ensemble de pixels de cette même image associées à la portion du marqueur réalisée dans le matériau ayant la densité de matière prédéfinie.
8. Système d’imagerie médicale, notamment pour une installation de chirurgie robotique (20), caractérisé en ce qu’il est configuré pour mettre en oeuvre des étapes consistant à :
acquérir une image numérique radioscopique tridimensionnelle d’un objet cible au moyen d’un appareil d’imagerie médicale ;
construire une image numérique bidimensionnelle à partir de l’image numérique radioscopique tridimensionnelle au moyen d’un procédé de traitement d’image comportant des étapes consistant à :
- définir dans l’image numérique tridimensionnelle une pluralité de directions d’observation traversant l’image numérique tridimensionnelle et émanant depuis un point d’observation prédéfini ;
- pour chaque direction d’observation, calculer une valeur résultante à partir des valeurs d’intensité respectives des voxels de l’image numérique traversés par ladite direction d’observation, la valeur résultante étant calculée (S106), pour chaque direction d’observation, comme étant égale au produit de l’inverse des valeurs d’intensité des voxels traversés ;
- construire une image numérique bidimensionnelle dont les valeurs d’intensité des pixels correspondent aux valeurs résultantes calculées ; puis acquérir la position d’au moins un repère virtuel défini sur l’image numérique bidimensionnelle par un opérateur au moyen d’une interface homme-machine.
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