特開 2023-63276 内視鏡レーザトリガ吸引自動オン／オフ

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023063276

(43)【公開日】2023-05-09

(54)【発明の名称】内視鏡レーザトリガ吸引自動オン／オフ

(51)【国際特許分類】

   A61B 1/00 20060101AFI20230427BHJP

   A61B 1/015 20060101ALI20230427BHJP

【ＦＩ】

A61B1/00 621

A61B1/015 512

A61B1/015 511

【審査請求】有

【請求項の数】30

【出願形態】ＯＬ

【外国語出願】

(21)【出願番号】P 2022169393

(22)【出願日】2022-10-21

(31)【優先権主張番号】63/262,924

(32)【優先日】2021-10-22

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(71)【出願人】

【識別番号】500498763

【氏名又は名称】ジャイラス エーシーエムアイ インク ディー／ビー／エー オリンパス サージカル テクノロジーズ アメリカ

(74)【代理人】

【識別番号】100108453

【弁理士】

【氏名又は名称】村山 靖彦

(74)【代理人】

【識別番号】100110364

【弁理士】

【氏名又は名称】実広 信哉

(74)【代理人】

【識別番号】100133400

【弁理士】

【氏名又は名称】阿部 達彦

(72)【発明者】

【氏名】ジョーダン・シー・アバロス

【テーマコード（参考）】

4C161

【Ｆターム（参考）】

4C161AA01

4C161AA15

4C161AA24

4C161AA25

4C161HH04

4C161HH05

4C161HH56

4C161JJ11

(57)【要約】

【課題】内視鏡システムの吸引または他のコンポーネントを、直接的なユーザ入力を必要とせずに、オンとオフを繰り返すか、他の方法で制御すること。
【解決手段】レーザジェネレータの現在または過去の状態、作業領域の画像からの不鮮明性または他の情報、結石の破片の数、術中圧力、術中温度、あるいはレーザジェネレータまたは目標結石の１以上の他の特性を自動的または半自動的に使用する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

アブレーションモダリティの動作を、付随的な吸引及び灌注モダリティの少なくとも一方と連携させるための内視鏡システムであって、
前記付随的な吸引及び灌注モダリティの少なくとも一方のタイミングまたは他のパラメータと、患者内のアブレーションターゲットに向けて、前記アブレーションモダリティによって発せられるアブレーションエネルギーのアブレーションタイミングまたは他のアブレーションパラメータとを連携させるために、制御信号を発するように構成されたコントローラ回路を備え、前記アブレーションモダリティによる前記アブレーションエネルギーの発出と一時的に連携して、吸引及び灌注の少なくとも一方を相対的に増加させるために、前記制御信号が、前記付随的な吸引及び灌注モダリティの前記少なくとも一方を制御するための直接的なユーザ入力を必要とせずに自動的に発せられる、内視鏡システム。

【請求項2】

前記患者内の前記アブレーションターゲット及び前記患者内のアブレーションターゲット環境の少なくとも一方に関する撮像、分光器、または他の特性情報を提供するための、撮像デバイス、分光デバイス及び他のセンサの少なくとも１つをさらに備え、
前記コントローラ回路が、前記患者内の前記アブレーションターゲット及び前記患者内のアブレーションターゲット環境のうちの少なくとも一方に関する前記センサからの情報に少なくとも部分的に基づいて前記制御信号を生成する、請求項１に記載の内視鏡システム。

【請求項3】

前記コントローラ回路が、
前記撮像デバイスから、前記アブレーションターゲット環境の第１の画像を受信することと、
前記第１の画像から前記アブレーションターゲットの細粉または破片を識別することと、
前記第１の画像において識別された前記細粉または破片に関する特性情報に基づいて、前記制御信号を生成することと
を行う、請求項２に記載の内視鏡システム。

【請求項4】

前記特性情報が、前記第１の画像における前記アブレーションターゲットの前記細粉によって引き起こされる不鮮明度である、請求項３に記載の内視鏡システム。

【請求項5】

前記特性情報が、前記第１の画像における前記アブレーションターゲットの破片の数である、請求項３に記載の内視鏡システム。

【請求項6】

前記特性情報が、前記第１の画像における前記アブレーションターゲット環境に定着した前記アブレーションターゲットの細粉または破片の量である、請求項３に記載の内視鏡システム。

【請求項7】

前記コントローラ回路が、
前記撮像デバイスから、前記アブレーションターゲット環境の第２の画像を受信することと、
前記第２の画像から前記アブレーションターゲットの細粉または破片を識別することと、
前記第２の画像において識別された前記細粉または破片に関する特性情報に基づいて、前記制御信号を生成することと
を行う、請求項３に記載の内視鏡システム。

【請求項8】

前記特性情報が、前記第１の画像と前記第２の画像との間の前記アブレーションターゲットの前記細粉によって引き起こされる不鮮明度の変化である、請求項７に記載の内視鏡システム。

【請求項9】

前記特性情報が、前記第１の画像と前記第２の画像に基づいて前記アブレーションターゲットの前記細粉によって引き起こされる不鮮明度の傾向である、請求項７に記載の内視鏡システム。

【請求項10】

前記コントローラ回路が、前記第１の画像と前記第２の画像に基づいて前記アブレーションターゲットの前記細粉によって引き起こされる前記不鮮明度の前記傾向に基づいて、前記制御信号をいつ生成するかを予測する、請求項９に記載の内視鏡システム。

【請求項11】

前記特性情報が、前記第１の画像と前記第２の画像との間の前記アブレーションターゲットの破片の数の変化である、請求項７に記載の内視鏡システム。

【請求項12】

前記特性情報が、前記第１の画像と前記第２の画像との間の前記アブレーションターゲット環境に定着した前記アブレーションターゲットの細粉または破片の量の変化である、請求項７に記載の内視鏡システム。

【請求項13】

前記特性情報が、前記アブレーションターゲット環境の術中圧力または術中温度である、請求項２に記載の内視鏡システム。

【請求項14】

前記コントローラ回路が、前記特性情報に基づいて、第１の制御信号と第２の制御信号との間の持続時間を予測する、請求項２に記載の内視鏡システム。

【請求項15】

前記付随的な吸引及び灌注モダリティの少なくとも一方の前記タイミングまたは他のパラメータを、前記アブレーションモダリティによって発せられた前記アブレーションエネルギーの前記アブレーションタイミングまたは他のアブレーションパラメータと連携させるための前記制御信号が、前記アブレーションエネルギーの前記アブレーションタイミングからの時間的シフトで発せられる、請求項１に記載の内視鏡システム。

【請求項16】

アブレーションモダリティの動作を付随的な吸引及び灌注モダリティの少なくとも一方と連携させるための方法であって、
前記付随的な吸引及び灌注モダリティの少なくとも一方のタイミングまたは他のパラメータと、患者内のアブレーションターゲットに向けて、前記アブレーションモダリティによって発せられるアブレーションエネルギーのアブレーションタイミングまたは他のアブレーションパラメータとを連携させるために、制御信号を発するステップを備え、
前記アブレーションモダリティによる前記アブレーションエネルギーの発出と一時的に連携して、吸引及び灌注の少なくとも一方を相対的に増加させるために、前記制御信号が、前記付随的な吸引及び灌注モダリティの前記少なくとも一方を制御するための直接的なユーザ入力を必要とせずに自動的に発せられる、方法。

【請求項17】

前記患者内の前記アブレーションターゲット及び前記患者内のアブレーションターゲット環境の少なくとも一方に関する撮像、分光、または他の特性情報を受信するステップと、
前記患者内の前記アブレーションターゲット及び前記患者内のアブレーションターゲット環境のうちの少なくとも一方に関するセンサからの情報に少なくとも部分的に基づいて前記制御信号を生成するステップと
をさらに備える、請求項１６に記載の方法。

【請求項18】

前記アブレーションターゲット環境の第１の画像を受信するステップと、
前記第１の画像から、前記アブレーションターゲットの細粉または破片を識別するステップと、
前記第１の画像において識別された前記細粉または破片に関する特性情報に基づいて、前記制御信号を生成するステップと
をさらに備える、請求項１７に記載の方法。

【請求項19】

前記特性情報が、前記第１の画像における前記アブレーションターゲットの前記細粉によって引き起こされる不鮮明度である、請求項１８に記載の方法。

【請求項20】

前記特性情報が、前記第１の画像における前記アブレーションターゲットの破片の数である、請求項１８に記載の方法。

【請求項21】

前記特性情報が、前記第１の画像における前記アブレーションターゲット環境に定着した前記アブレーションターゲットの細粉または破片の量である、請求項１８に記載の方法。

【請求項22】

前記アブレーションターゲット環境の第２の画像を受信するステップと、
前記第２の画像から、前記アブレーションターゲットの細粉または破片を識別するステップと、
前記第２の画像において識別された前記細粉または破片に関する特性情報に基づいて、前記制御信号を生成するステップと
をさらに備える、請求項１８に記載の方法。

【請求項23】

前記特性情報が、前記第１の画像と前記第２の画像との間の前記アブレーションターゲットの前記細粉によって引き起こされる不鮮明度の変化である、請求項２２に記載の方法。

【請求項24】

前記特性情報が、前記第１の画像と前記第２の画像に基づいて前記アブレーションターゲットの前記細粉によって引き起こされる不鮮明度の傾向である、請求項２２に記載の方法。

【請求項25】

前記第１の画像と前記第２の画像に基づいて前記アブレーションターゲットの前記細粉によって引き起こされる前記不鮮明度の前記傾向に基づいて、前記制御信号をいつ生成すべきかを予測するステップをさらに備える、請求項２４に記載の方法。

【請求項26】

前記特性情報が、前記第１の画像と前記第２の画像との間の前記アブレーションターゲットの破片の数の変化である、請求項２２に記載の方法。

【請求項27】

前記特性情報が、前記第１の画像と前記第２の画像との間の前記アブレーションターゲット環境に定着した前記アブレーションターゲットの細粉または破片の量の変化である、請求項２２に記載の方法。

【請求項28】

前記特性情報が、前記アブレーションターゲット環境の術中圧力または術中温度である、請求項１７に記載の方法。

【請求項29】

アブレーションモダリティの動作を、付随的な吸引及び灌注モダリティの少なくとも一方と連携させるための内視鏡システムであって、
患者内のアブレーションターゲットに向けて、前記アブレーションモダリティによって発せられたアブレーションエネルギーのアブレーションタイミングまたは他のアブレーションパラメータのタイミングまたは他のパラメータを調整するための治療計画を発するように構成されたコントローラ回路と、
前記患者内の前記アブレーションターゲット及び前記患者内のアブレーションターゲット環境の少なくとも一方に関する撮像、分光、または他の特性情報を提供するための、撮像デバイス、分光デバイス及び他のセンサの少なくとも１つと
を備え、
前記コントローラ回路が、前記患者内の前記アブレーションターゲット及び前記患者内のアブレーションターゲット環境のうちの少なくとも一方に関する前記センサからの情報に少なくとも部分的に基づいて前記治療計画を生成する、内視鏡システム。

【請求項30】

前記治療計画が、前記付随的な吸引及び灌注モダリティの少なくとも一方のタイミングまたは他のパラメータをさらに調整する、請求項２９に記載の内視鏡システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

関連出願の相互参照
本出願は、２０２１年１０月２２日に出願された米国仮特許出願第６３／２６２，９２４号に対する優先権の利益を主張し、その内容全体が本明細書に組み込まれる。

【背景技術】

【0002】

内視鏡などの医療用スコープは、１８００年代初頭に初めて開発され、患者の体内を検査するために使用されてきた。そのようなスコープは、内視鏡、腹腔鏡、尿管鏡、十二指腸鏡、関節鏡及び内視鏡またはスコープと呼ばれることがある他のものを含むことができる。臓器を通して流体を移動させるために、内視鏡が使用され得る。いくつかの内視鏡は、流体を移動させるなどのために、灌注、吸引、またはその両方を提供する。レーザエネルギーは体内で使用することもできる。例えば、レーザジェネレータは、レーザファイバまたはファイババンドルなどを介して、体内にレーザエネルギーを提供することができる。レーザエネルギーは、１つまたは複数の結石をアブレーションするためにレーザ砕石術を実行するなど、診断または治療に使用することができる。アブレーションにより、結石を、自然に通過することもでき、内視鏡または補助ツールを介して、把持、吸引、または他の方法で身体から除去することもできるより小さい断片に分解することができる。

【発明の概要】

【課題を解決するための手段】

【0003】

必ずしも一定の縮尺で描かれていない図面において、同様の数字は、異なる図において同様のコンポーネントを表す場合がある。異なる文字の接尾辞を有する同様の数字は、同様のコンポーネントの異なる例を表す場合がある。図面は、本明細書において説明される様々な実施形態を、限定ではなく例として一般的に示している。

【図面の簡単な説明】

【0004】

【図1】吸引を制御するための吸引コンポーネント及びレーザジェネレータを有する内視鏡システムの一部の例を示す図である。

【図2】レーザエネルギーに基づいて吸引及び／または灌注を制御する方法の例を示す図である。

【図3】作業領域(working area)の撮像に基づいて吸引及び／または灌注を制御する方法の例を示す図である。

【図4】動作領域の撮像に基づいて吸引及び／または灌注を制御する方法の例を示す図である。

【図5】動作領域の撮像に基づいて吸引及び／または灌注を制御する方法の例を示す図である。

【図6】動作領域の撮像に基づいて吸引及び／または灌注を制御する方法の例を示す図である。

【図7】結石の撮像に基づいて治療計画を決定する方法の例を示す図である。

【図8】例示的なコンピュータベースの臨床意思決定支援システム（ＣＤＳＳ）の例示的な概略図である。

【発明を実施するための形態】

【0005】

本明細書で説明するシステム及び技法は、砕石術中に、流体、結石、結石粉及び／または結石の破片などを腎臓などの臓器を通して移動させるために、吸引(aspiration)または「吸引(suction)」を使用する、内視鏡などの医療デバイスに関する。内視鏡の吸引は、レーザエネルギー送達によって作動、レーザエネルギー送達と同期、またはレーザエネルギー送達と連携することができるが、吸引は、追加的または代替的に、１以上の追加機能または異なる機能と連携することができる。これは自動的に行うことができ、吸引を制御するためのユーザ入力は必要ない。

【0006】

内視鏡は、診断、治療、またはその両方のために体内のターゲットを視覚化するために使用され得る。内視鏡は、臓器から細片(debris)を洗い流し、内視鏡処置中の視覚化を改善するなどのために、流体の流入（例えば、「灌注」）及び除去（例えば、「吸引」）を容易にするように構成され得る。例えば、尿管鏡は、腎臓に生理食塩水を供給するための灌注流体チャネルと、レーザ砕石術中に結石粉及び破片を吸引するための吸引チャネルを含み得る。石粉及び小破片は患者によって自然に排出され得るが、処置中に細片を積極的に除去することは有益である。

【0007】

腎臓を通る流体の流入及び流出は、監視、制御、またはその両方から利益を得る可能性のある腎圧の上昇及び低下を伴い得る。処置全体を通して継続的に吸引を「オン」にすることは、望ましくない場合がある。常に「オン」の吸引は、継続的な監視及び制御、または吸引から除去された流体を置き換えるための灌注流体の継続的な流入を含み得る。さらに、細粉化または他の結石の破片化が一時停止している間は、吸引及び／または腎臓への流体の通過は不要な場合がある。したがって、必要なときだけアクティブ化されるように吸引を制御することが有利である。

【0008】

本明細書に記載のシステム及び技法は、重要または望ましいと考えられるときに内視鏡吸引をアクティブ化させ、他のときに吸引を一時停止するために使用され得る。吸引は、内視鏡のユーザによって（例えば、フットペダルまたは他のアクチュエータを使用して）手動で制御され得るが、本システム及び技法は、吸引をアクティブ化及び／または非アクティブ化するために別の直接的なユーザ入力を必要としないなどの１つまたは複数の規準に基づくなどによって、吸引を自動的に制御する機能を提供することができる。例えば、吸引は、レーザ源がオンになっているとき、またはレーザ砕石術中にオンになっているときに応答してオンになり、レーザ源がオフになっているとき、またはオフであるときに応答してオフになるなど、レーザまたは他のエネルギー源（または、関連付けられる制御信号）の状態に基づいて自動的に制御することができる。

【0009】

レーザジェネレータのアクティブ化／非アクティブ化に対する吸引制御のタイムシフト遅延を設けることができる。例えば、レーザがオフになると吸引を自動的にオフにすることができるが、レーザがオフになった後、またはレーザがオンになる前の期間、吸引を継続するために、プログラムされたオフ遅延が使用され得る。例えば、吸引は、エネルギー送達によるアブレーションのために結石または破片を所望の場所に移動させるか、またはレーザアクティビティ後に細粉／破片を取り除くための時間を提供するなどのために、レーザがレーザエネルギーの送達を開始する前、またはレーザが送達を停止した後、プログラム可能な、または別の方法で指定された時間（例えば、１／２秒、１秒、Ｘ秒など）の間、「オン」のままであり得る。

【0010】

画像センサが、細粉、破片及び／または他の細片が十分に取り除かれていると見なされる１以上の画像を生成している場合など、吸引が中断されるタイミングを自動的に遅らせるための基準として、時間以外の１以上の規準が使用され得る。例えば、画像の明確度、霞、または他の１以上の個別または複合的な特性の比較を、指定された許容量または指定された許容画像と比較することができる。これは、人工知能及び／または機械学習（ＡＩ／ＭＬ）を使用して結果を決定または改善するために役立つなどのために、アルゴリズム的に、またはトレーニング済みモデルを使用して実行することができる。

【0011】

例えば、吸引が中断されるタイミングを自動的に遅らせるための規準は、術中圧力のセンサから得られた測定値に基づく場合がある。例えば、術中圧力が何らかの許容レベルまたは範囲に落ち着いた時期に応じて、レーザ細粉化が停止した後も吸引がしばらく継続する場合がある。

【0012】

灌注または他の流体送達がポンプなどのアクティブなメカニズムに基づく場合、対重力ＩＶでは、流体送達は、１以上のレーザアクティブ化時間に少なくとも部分的に基づくことができるなど、同様に制御することができる。例えば、レーザ細粉化／破片化が終了したとき（または、少し遅れた後）、流体の送達と吸引の両方を自動的に中断することができる（例えば、独立した直接的なユーザ入力を必要とせずに）。

【0013】

図１は、吸引を制御するための吸引コンポーネント１０４及びレーザジェネレータ１０６を有する内視鏡システム１００の一部の例を示す概略図である。

【0014】

内視鏡システム１００は、内視鏡１０２、吸引コンポーネント１０４、レーザジェネレータ１０６及び流体源１０８を含み得る。内視鏡システム１００は、患者１１０と相互作用し得る。例えば、内視鏡システム１００は、腎臓１１２などの患者１１０の臓器にアクセスするために使用され得る。腎臓１１２は、結石１１４を有し得る。

【0015】

内視鏡１０２は、補助デバイスの遠位部分が患者１１０内のターゲット部位に導入されることを可能にする作業チャネルなどの１以上のチャネルを含み得る。内視鏡１０２の本体に別個の灌注チャネル及び吸引チャネルが含まれてもよく、またはそのような機能が内視鏡１０２の作業チャネルを使用して実行されてもよい。どのチャネルが使用されるかに関係なく、吸引コンポーネント１０４の遠位部分、レーザジェネレータ１０６からのレーザファイバの遠位部分、または流体源１０８と流体連通する灌注チャネルの遠位部分に、臓器（例えば、腎臓１１２）内のターゲット部位へのアクセスを提供することができる。内視鏡１０２は、照明光源（レーザジェネレータ１０６とは異なり得る）を含んでもよく、または照明ファイバもしくはファイババンドルを介して照明光源に結合されてもよい。これは、内視鏡可視化光学系を介した内視鏡による視覚的観察を補助するなど、内視鏡の遠位端において腎臓１１２を照明する手段を提供するために役立つことができる。内視鏡１０２は、使い捨てでもよく再使用可能でもよい。内視鏡１０２は、内視鏡１０２が患者１１０の切開部、患者１１０の尿道、あるいは患者１１０の腎臓１１２または他のターゲット臓器にアクセスする他の手段を通過できるようにするなど、柔軟であり得る。

【0016】

灌注流体源１０８は、生理食塩水または他の流体を内視鏡１０２を通して腎臓１１２または他の臓器内の処置部位に提供し得る。流体源１０８は、重力により流体を提供するポール上の静脈内（ＩＶ）バッグを含み得る。流体源１０８を使用する灌注は、静脈バッグのコンポーネントを圧搾するような圧力カフによって、静脈バッグを上げ下げすることによって、バルブのバルブ開口部を調節するようなサムホイールアクチュエータによって、または灌注もしくは他の流体を提供する速度を修正することができる他の手段によって制御され得る。流体源１０８は、流体を継続的に供給するなどのために制御され得る。流体源１０８は、一定速度で流体を提供するなどのために制御され得る。流体源１０８は、調節可能な速度または変化する速度でさえも流体を提供するなどのために制御され得る。流体源１０８からの流量は、内視鏡のユーザまたは別の介護士などによって手動で制御され得る。流体源１０８からの流量は、１以上の検出または予想されるイベントなどに基づいて、ユーザの介入を必要とせずに自動的または半自動的に制御され得るが、そのようなユーザの介入は許可され得る。

【0017】

レーザジェネレータ１０６は、内視鏡１０２を通じてエネルギーを結石１１４に、例えば１以上の光ファイバまたは光ファイババンドルを介して提供し得、そのいずれもレーザファイバと呼ぶことができる。例えば、レーザジェネレータ１０６は、患者１１０から除去するか通過させることができるより小さい断片（細粉または破片など）に結石１１４をアブレーションするために、レーザパルスを生成し得る。レーザジェネレータ１０６によるアブレーションは、結石粉または破片を引き起こす可能性がある。結石粉または破片は、結石が自然に通過できる大きさにし得、吸引コンポーネント１０４から適用される吸引を使用して除去し得、または回収デバイスまたは他の医療機器の補助を得て除去され得る。いくつかの実施形態では、レーザジェネレータ１０６は、超音波エネルギー源などの別のエネルギー提供源に置き換えられ（または、それによって増強され）てもよい。レーザジェネレータ１０６は、ターゲットへのレーザエネルギーの送達をトリガするために、ユーザによって手動で制御することができる。代替的または追加的に、レーザジェネレータ１０６は、ＡＩ／ＭＬまたは他のトレーニング済みモデルが、レーザが向けられた結石を識別した場合などに、ターゲットへのレーザエネルギーの送達をトリガするためのユーザの介入を必要とせずに、自動的に制御され得る。代替的または追加的に、レーザジェネレータ１０６は、ＡＩ／ＭＬまたは他のトレーニングされたモデルが、レーザが向けられた結石を識別したが、実際にレーザエネルギーの送達をトリガする前にユーザ確認を要求した場合などに、半自動的に制御され得る。代替的または追加的に、レーザジェネレータ１０６によって発せられるレーザパルスのエネルギーレベル、またはレーザジェネレータ１０６のパルス繰返率もしくはパターンは、自動的または半自動的に決定され得る。そのような自動エネルギーレベル、繰返率、またはパターンは、自動的に、半自動的に、またはユーザによって発せられてもよい。吸引、灌注、アブレーション、または他の機能のいずれかを制御することは、完全にロボットまたはロボット支援の手法などによる内視鏡１０２自体の位置決めまたは移動の制御、または内視鏡１０２に関連付けられる１以上の他のエンドエフェクタの制御を伴い得る。

【0018】

吸引コンポーネント１０４は、内視鏡１０２の吸引チャネルまたは作業チャネルなどを介して、内視鏡１０２を通じて、ターゲット、または臓器（例えば、腎臓１１２）の作業領域に吸引を提供し得る。吸引コンポーネント１０４は、吸引を使用して腎臓１１２から流体を除去し得る。吸引コンポーネント１０４は、吸引を使用して腎臓１１２から結石粉または破片を除去し得る。吸引速度は、作業領域及び臓器内に実質的に一定量の流体が存在するように灌注または他の流体を提供する速度と実質的に同様になるように確立または調節され得る。例えば、流体の送達速度が速い場合、吸引速度が速くなる可能性がある。同様に、流体速度が遅い場合、吸引速度が遅くなる可能性がある。流体送達速度は、吸引速度に少なくとも部分的に基づいて確立または修正され得る。逆に、吸引速度は、流体送達速度に少なくとも部分的に基づいて確立または修正され得る。

【0019】

内視鏡システム１００は、撮像デバイス、撮像光学系、またはその両方を含み得る。例えば、カメラまたは他の撮像デバイスが内視鏡１０２内に組み込まれ得る。撮像デバイスは、内視鏡１０２から分離していてもよく、完全に分離しているか、または分離しているが内視鏡１０２を介してターゲットに向かって挿入可能であってもよい。撮像デバイスは、臓器（例えば、腎臓１１２）の作業領域の１以上の静止画像またはビデオ画像を提供し得る。本明細書で説明するように、画像に対してオブジェクト認識または他の画像処理が実行され得る。

【0020】

内視鏡システム１００は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれらの何らかの組合せにおいて実装することができるコンピューティングデバイスまたは他のコントローラ回路を含むか、またはそれらに結合することができる。コンピューティングデバイスは、プロセッサ及びメモリデバイスを含むことができる。メモリデバイスは、プロセッサによって実行されると、コンピューティングデバイスに１以上の行為または動作を実行させる命令を含むことができる。コンピューティングデバイスは、画像処理、吸引コンポーネント１０４のアクティブ化及び／もしくは非アクティブ化、吸引コンポーネント１０４の吸引速度の変更、レーザジェネレータ１０６のアクティブ化及び／もしくは非アクティブ化、レーザジェネレータ１０６のエネルギーレベルの変更、流体源１０８のアクティブ化及び／もしくは非アクティブ化、流体源１０８の流体送達速度の変更、１以上のセンサ（例えば、温度センサ、圧力センサなど）からの作業環境の１以上の特徴の感知された指標の受信、またはそれらの組合せを行うことが可能であり得る。

【0021】

図２は、レーザエネルギーに基づいて吸引及び／または灌注を制御するための方法２００を示している。コンピューティングデバイスまたはコントローラ回路は、方法２００を実装し得る。２０２において、レーザジェネレータ１０６がレーザエネルギーを提供するようにレーザジェネレータ１０６がアクティブ化されるという指標が受信され得る。ユーザは、直接的なユーザ入力によってレーザエネルギーを送達するために、レーザジェネレータ１０６をアクティブ化し得る。２０４において、吸引が修正され得る。吸引は、直接的なユーザ入力なしに修正され得る。例えば、レーザジェネレータ１０６がレーザエネルギーを提供しているとき、コンピューティングデバイスは、それに応答して、吸引を提供するか、吸引のより低い周囲レベルまたは待機レベルなどから吸引を増加させるために、吸引コンポーネント１０４をオンにすることをトリガすることができる。２０６において、レーザジェネレータ１０６がレーザエネルギーを供給しないように、レーザジェネレータ１０６が非アクティブ化されているという指標を受信することができる。２０８において、吸引が修正され得る。吸引は、追加のユーザ入力なしに修正され得る。レーザジェネレータ１０６がレーザエネルギーの提供を停止すると、コンピューティングデバイスは、それに応答して、吸引の提供を停止するか、比較的より高い「アクティブ」吸引レベルから比較的より低い周囲レベルまたは待機レベルに吸引を減らすために、吸引コンポーネント１０４をオフにすることをトリガすることができる。レーザジェネレータ１０６は、レーザジェネレータ１０６への直接的なユーザ入力によって、レーザエネルギーの提供を停止し得る。流体源１０８の流体送達速度は、同様に、方法２００と同様の方法でコンピューティングデバイスによって自動的に制御可能に調節され得る。一例では、コンピューティングデバイスをトリガして、流体の流体送達流量、吸引の吸引流量、またはその両方を変更するなどのために、レーザジェネレータ１０６の相対エネルギーまたは出力に関連付けられる１以上のパラメータが追加的または代替的に使用され得る。例えば、レーザエネルギーを下げることは、吸引コンポーネント１０４の吸引速度を下げるためにコンピューティングデバイスをトリガし得、レーザエネルギーを上げることは、吸引コンポーネント１０４の吸引速度を上げるためにコンピューティングデバイスをトリガし得る。レーザエネルギーが非アクティブ化されたという指標を待つのではなく、コンピューティングデバイスは、現在の吸引速度、現在の流体速度、現在のエネルギーレベル及びエネルギーレーザの現在のパルスパターンに基づいて、いつ吸引を再度修正するかを予測し得る。そのため、吸引は、ステップ２０２において受け取った指標に基づいて２０４において修正することができ、ステップ２０６において追加の指標なしに２０８において修正することができる。

【0022】

吸引コンポーネント１０４のタイミングはまた、レーザジェネレータ１０６の変化またはアクティブ化／非アクティブ化に伴って、またはそれに応答して、吸引速度を修正し、及び／または吸引のアクティブ化もしくは量を調整するなどのために、確立または操作することができ、正確に同時に調整される必要はない。例えば、コンピューティングデバイスは、ステップ２０６においてレーザジェネレータ１０６がオフにされた（または、電源を切られた）後（または、前でさえも）ある時間差で、ステップ２０４において、吸引コンポーネント１０４をオフにし（または、電源を切り）得る。例えば、レーザジェネレータ１０６は、レーザジェネレータ１０６の非アクティブ化（または、レーザエネルギーの減少）の前にコンピューティングデバイスが吸引をオフにし（または、電源を切り）得るように、レーザジェネレータ１０６がアクティブ化されると、レーザエネルギー送達のあらかじめ定められたパターンを有し得る。時間差は、追加的または代替的に、時間遅延、作業領域における温度、作業領域における圧力及び／または他の測定された特性にすべてまたは部分的に基づくことができる。したがって、コンピューティングデバイスは、設定または測定値（例えば、温度、圧力、レーザエネルギー、または他の測定された特性）の組合せに基づいて、吸引コンポーネント１０４及び／または流体源１０８をアクティブ化（ステップ２０４において）または非アクティブ化（ステップ２０８において）し得る。例えば、ステップ２０２において、レーザジェネレータ１０６は、時間０においてレーザエネルギーの送達を開始し得、２秒後にステップ２０４において、吸引コンポーネント１０４及び／または流体源１０８がアクティブ化または増加され得る。同様に、ステップ２０６において、レーザジェネレータ１０６は、時間ｘにおいてレーザエネルギーの送達を停止し得、２秒後にステップ２０８において、吸引コンポーネント１０４及び／または流体源１０８が非アクティブ化または減少され得る。別の例として、レーザジェネレータ１０６がアクティブ化され得るが、レーザエネルギーの送達の前に吸引がアクティブ化または修正され得るように、レーザエネルギーが遅延に設定され得る。例えば、吸引により、結石１１４が、レーザエネルギーを送達する場所に移動する可能性がある。方法２００は、結石１１４をアブレーションするためにレーザジェネレータ１０６がアクティブ化及び非アクティブ化されるときに繰り返され得る。

【0023】

撮像デバイスは、吸引、灌注、または別の動作パラメータを自動的または半自動的に制御する方法を決定する際に使用するためなど、コンピューティングデバイスが分析する作業領域の１以上の画像を捕捉することができる。図３は、作業領域の撮像に基づいて吸引及び／または灌注を制御する例示的な方法３００を示している。ステップ３０２において、撮像デバイスは、作業領域の１以上の画像を捕捉することができる。結石粉により、画像が不鮮明になる場合がある。ステップ３０４において、画像の不鮮明度を決定するために、コンピューティングデバイスによる画像処理を使用することができる。ある程度のぼやけが存在しない場合、撮像デバイスはステップ３０２において画像を捕捉し続けることができ、画像処理デバイスはステップ３０４において画像の不鮮明度を決定し続けることができる。ステップ３０６において、コンピューティングデバイスは、画像にある程度の不鮮明性が存在すると決定された場合、吸引コンポーネント１０４をアクティブ化するか、吸引速度を修正することができる。同様に、コンピューティングデバイスは、画像内に存在する不鮮明度がより低いと決定された場合、吸引コンポーネント１０４を非アクティブ化することができる。例えば、コンピューティングデバイスは、不鮮明傾向を決定するなどのために、不鮮明度に基づいて作業領域の２つ以上の画像を比較することができる。コンピューティングデバイスは、不鮮明性の傾向に基づいて、吸引コンポーネント１０４をいつアクティブ化または非アクティブ化するべきかを予測し得る。代替的または追加的に、方法３００は、流体源１０８の灌注、または灌注及び吸引の両方を制御するために使用され得る。方法３００またはその一部は、処置の持続時間を通して繰り返され得る。コンピューティングデバイスは、吸引コンポーネント１０４をいつアクティブ化または非アクティブ化するべきかを決定または予測するために、不鮮明度、吸引速度、流体速度、レーザエネルギーもしくは状態、または作業領域の１以上の他の条件の１以上の兆候を使用できるものなどの複合指標を計算することができる。

【0024】

図４は、作業領域の撮像に基づいて吸引及び／または灌注を制御する方法４００の例を示している。ステップ４０２において、撮像デバイスは、作業領域の１以上の画像を提供することができる。ステップ４０４において、コンピューティングデバイスは、結石１１４、または結石１１４によって引き起こされる細粉もしくは破片と内視鏡１０２の遠位端との間の近接を決定または追跡することができる。ステップ４０６において、そのような距離または近接の決定に基づいて、コンピューティングデバイスは、内視鏡１０２の遠位端が結石１１４によって引き起こされる細粉または破片から所望の距離内にあるときに、吸引コンポーネント１０４をアクティブ化するか、吸引速度を修正し得る。コンピューティングデバイスは、内視鏡１０２の遠位端が、結石１１４によって引き起こされる細粉または破片から指定されたまたは所望の距離の外側にある場合、吸引コンポーネント１０４を非アクティブ化し得る。代替的または追加的に、方法４００は、流体源１０８の灌注、または灌注及び吸引の両方を制御するために使用され得る。方法４００またはその一部は、処置の持続時間を通して繰り返され得る。

【0025】

図５は、作業領域の撮像に基づいて吸引及び／または灌注を制御する方法５００の例を示している。ステップ５０２において、撮像デバイスは、作業領域の１以上の画像を提供することができる。ステップ５０４において、作業領域の画像内の破片の数を数えるために、コンピューティングデバイスによる画像処理が使用され得る。破片の１以上または各々のサイズを決定するなどのために、コンピューティングデバイスによって他の画像処理が実行され得る。ステップ５０６において、この情報または同様の情報を使用して、破片の数が特定の数よりも多い場合などに、コンピューティングデバイスは吸引コンポーネント１０４をアクティブ化し得る。コンピューティングデバイスは、少なくとも１つの破片のサイズが特定のサイズを下回る場合に、吸引コンポーネント１０４をアクティブ化し得る。例えば、コンピューティングデバイスは、少なくとも１つの破片のサイズが、その動作チャネルまたは別の吸引チャネルを介するなどして内視鏡１０２を通過するのに十分小さい場合、吸引コンポーネント１０４をアクティブ化し得る。追加的または代替的に、この情報または同様の情報を使用して、コンピューティングデバイスは、破片の数が特定の数を下回る場合などに、吸引コンポーネント１０４によって適用される吸引を非アクティブ化または低減するために、吸引コンポーネント１０４に制御信号を発し得る。例えば、コンピューティングデバイスは、破片の数がゼロに達した場合、吸引コンポーネント１０４を非アクティブ化する、または電源を切るように、吸引コンポーネント１０４に制御信号を発し得る。一例では、コンピューティングデバイスは、指定された閾値サイズを下回る破片が検出されない場合、吸引コンポーネント１０４を非アクティブ化する、または電源を切るように、吸引コンポーネント１０４に制御信号を発し得る。代替的または追加的に、方法５００は、流体源１０８の灌注、または灌注及び吸引の両方を制御するために使用され得る。方法５００またはその一部は、処置の持続時間を通して繰り返され得る。

【0026】

図６は、作業領域の撮像に基づいて吸引及び／または灌注を制御する例示的な方法６００を示している。ステップ６０２において、撮像デバイスは、作業領域の１以上の画像を提供することができる。ステップ６０４において、コンピューティングデバイスによる画像処理は、結石１１４または結石１１４の細粉もしくは破片と患者の臓器とを区別するために使用され得る。例えば、コンピューティングデバイスは、結石１１４の細粉または破片が臓器の組織に定着したと決定し得る。その場合、ステップ６０６において、コンピューティングデバイスは、内視鏡１０２の遠位端が結石１１４の細粉または破片から特定の距離内にあるときに、吸引コンポーネント１０４をアクティブ化するための制御信号を発し得、内視鏡１０２の遠位先端が組織の特定の距離の外側にあるとき、吸引コンポーネント１０４を非アクティブ化するための制御信号を発し得る。例えば、コンピューティングデバイスは、組織が結石１１４の細粉または破片を取り除いているか、または実質的に取り除いていることを画像処理が示す場合、吸引コンポーネント１０４を非アクティブ化するための制御信号を発し得る。代替的または追加的に、方法６００は、流体源１０８の灌注、または灌注及び吸引の両方を制御するために使用され得る。方法６００またはその一部は、処置の持続時間を通して繰り返され得る。

【0027】

図７は、結石１１４の撮像に基づいて治療計画を決定する例示的な方法７００を示している。ステップ７０２において、撮像デバイスは、結石１１４を含む、作業領域の１以上の画像を提供することができる。ステップ７０４において、コンピューティングデバイスは、撮像デバイスからの１以上の画像からの情報を使用するなどして、または目標結石１１４から照明への応答からの分光情報を使用することによって、結石１１４及び／または結石１１４の細粉もしくは破片の１以上の特性を決定するようにプログラムされ得る。コンピューティングデバイスは、結石１１４及び／または結石１１４の細粉もしくは破片のサイズを決定し得る。コンピューティングデバイスは、結石１１４及び／または結石１１４の細粉もしくは破片の材料組成または特質を決定することができる。ステップ７０６において、結石１１４及び／または結石１１４の細粉もしくは破片の１以上の特性に基づいて、コンピューティングデバイスは治療計画を決定し得る。例えば、コンピューティングデバイスは、レーザジェネレータ１０６によって発せられたレーザパルスのエネルギーレベルを決定し得る。別の例として、コンピューティングデバイスは、レーザジェネレータ１０６のパルス繰返率またはパターンを決定し得る。別の例として、コンピューティングデバイスは、吸引コンポーネント１０４の吸引速度及び／または吸引パターンを決定し得る。コンピューティングデバイスは、流体源１０８の流体送達速度及び／または流体送達パターンを決定し得る。方法７００またはその一部は、処置の持続時間を通して繰り返され得る。例えば、治療計画は、現在の治療計画の有効性に応じて、処置全体で修正され得る。治療計画の修正は、アブレーションエネルギーの送達の一時停止を含み得る。例えば、画像が実質的に鮮明になり、結石１１４（または、結石１１４の位置）が再び識別できるようになるまで、治療を一時停止することができる。図２～図７に記載の方法は、単独でまたは組み合わせて使用され得る。

【0028】

図８は、流体または吸引をアクティブ化する、流体または吸引を非アクティブ化する、流体流動または吸引の速度を修正する、あるいはレーザエネルギー状態及び／または腎臓１１２もしくは結石１１４に関する情報などの作業領域の特性情報に基づいてそのような機能をいつ提供するべきかを予測するように構成された、例示的なコンピュータベースの臨床意思決定支援システム（ＣＤＳＳ）８００の概略図を示している。特性情報は、画像、術中温度、または術中圧力を含み得る。様々な実施形態では、ＣＤＳＳ８００は、患者に固有の特性情報（例えば、画像、温度、圧力）が人工知能（ＡＩ）モデル８０４に入力特徴として提供される入力インターフェース８０２と、吸引または流体流動の速度をアクティブ化、非アクティブ化、または調整するために制御信号を生成するための特性情報（例えば、画像、温度、圧力）がＡＩモデルに適用される推論動作を実行するプロセッサと、流体及び吸引の速度及び／または状態がユーザ、例えば臨床医にそれを介して伝達されるユーザインターフェース（ＵＩ）とを含む。

【0029】

いくつかの実施形態では、入力インターフェース８０２は、ＣＤＳＳ８００と、撮像デバイス、分光デバイス、温度計、圧力センサ、または撮像、分光、温度、圧力、もしくは他の特性情報を提供するための他のセンサなどの、入力特徴の少なくとも一部を生成する１以上の医療デバイスとの間の直接データリンクであってもよい。例えば、入力インターフェース８０２は、治療及び／または診断医療処置中に、レーザエネルギー状態及び／または特性情報（例えば、画像、温度、圧力）をＣＤＳＳに直接送信し得る。追加的または代替的に、入力インターフェース８０２は、ユーザとＣＤＳＳ８００との間の相互作用を容易にする古典的なユーザインターフェースであってもよい。例えば、入力インターフェース８０２は、ユーザがレーザジェネレータ１０６のレーザエネルギー治療プロトコルをそれを介して手動で入力し得るユーザインターフェースを容易にし得る。追加的または代替的に、入力インターフェース８０２は、ＣＤＳＳ８００に電子患者記録へのアクセスを提供し得、そこから、作業領域の以前の撮像などの１以上の入力特徴が抽出され得る。これらの場合のいずれにおいても、上述したように、入力インターフェース８０２は、ＣＤＳＳ８００がレーザエネルギー状態、及び／または、腎臓１１２もしくは結石１１４に関する情報などの作業領域の特性情報を評価するために使用される時点、またはそれ以前に、特定の患者に関連付けられる以下の入力特徴のうちの１以上を収集するように構成される。

【0030】

上記の入力機能のうちの１以上に基づいて、プロセッサは、流体もしくは吸引をアクティブ化する、流体もしくは吸引を非アクティブ化する、流体流動もしくは吸引の速度を修正する、またはそのような機能をいつ提供すべきかを予測するための制御信号を生成するために、ＡＩモデルを使用して推論動作を実行する。例えば、入力インターフェース８０２は、結石１１４を含む作業領域の画像を、ＡＩモデルを通じてこれらの入力特徴を出力層に伝搬するＡＩモデルの入力層に送達し得る。ＡＩモデルは、データの分析において見つかったパターンに基づいて推論を行うことによって、明示的にプログラムされていなくても、コンピュータシステムにタスクを実行する機能を提供することができる。ＡＩモデルは、既存のデータから学習し、新しいデータについて予測を行うことができるアルゴリズム（例えば、機械学習アルゴリズム）の研究と構築を探求する。そのようなアルゴリズムは、出力または評価として表されるデータ駆動型の予測または決定を行うために、例示的なトレーニングデータからＡＩモデルを作り上げることによって動作する。

【0031】

機械学習（ＭＬ）は、教師ありＭＬと教師なしＭＬの２つの一般的なモードがある。教師ありＭＬは、入力と出力との間の関係を学習するために、事前の知識（例えば、入力を出力または結果に関連付ける例）を使用する。教師ありＭＬの目標は、トレーニングデータが与えられたときに、トレーニングの入力と出力との間の関係を最もよく近似する関数を学習して、入力が与えられたときに対応する出力を生成するためにＭＬモデルが同じ関係を実装できるようにすることである。教師なしＭＬは、分類もラベル付けもされていない情報を使用するＭＬアルゴリズムのトレーニングであり、アルゴリズムがガイダンスなしでその情報に基づいて動作できるようにする。教師なしＭＬは、データ内の構造を自動的に識別できるため、探索的分析に役立つ。

【0032】

教師ありＭＬの一般的なタスクは、分類問題と回帰問題である。カテゴライズ問題とも呼ばれる分類問題は、アイテムをいくつかのカテゴリ値のいずれかに分類することを目的としている（例えば、このオブジェクトはリンゴですか、それともオレンジですか？）。回帰アルゴリズムは、一部のアイテムを定量化することを目的としている（例えば、一部の入力値にスコアを提供することによって）。一般的に使用される教師ありＭＬアルゴリズムのいくつかの例には、ロジスティック回帰（ＬＲ）、単純ベイズ、ランダムフォレスト（ＲＦ）、ニューラルネットワーク（ＮＮ）、ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）、行列分解及びサポートベクターマシン（ＳＶＭ）がある。

【0033】

教師なしＭＬの一般的なタスクは、クラスタリング、表現学習及び密度推定を含む。一般的に使用される教師なしＭＬアルゴリズムのいくつかの例には、Ｋ平均クラスタリング、主成分分析及びオートエンコーダがある。

【0034】

もう１つのタイプのＭＬは、データを交換せずに、ローカルデータを保持する複数の分散型デバイス間でアルゴリズムをトレーニングする連合学習（共同学習としても知られる）である。この手法は、すべてのローカルデータセットが１つのサーバにアップロードされる従来の集中型機械学習技法、ならびにローカルデータサンプルが同じように分散されていると想定することが多い、より古典的な分散型手法とは対照的である。連合学習により、複数のアクタがデータを共有することなく共通の堅牢な機械学習モデルを作り上げることができるようになるため、データプライバシ、データセキュリティ、データアクセス権及び異種データへのアクセスなどの重要な問題に対処できる。

【0035】

いくつかの例では、プロセッサによる推論動作の実行前に、ＡＩモデルが継続的または定期的にトレーニングされ得る。次いで、推論動作中に、ＡＩモデルに提供される患者固有の入力特徴は、入力層から、１以上の隠れ層を介して、最終的に流体もしくは吸引をアクティブ化する、流体もしくは吸引を非アクティブ化する、流体流動もしくは吸引の速度を修正する、またはそのような機能をいつ提供するべきかを予測するための制御信号に対応する出力層に伝播され得る。例えば、ＡＩモデル８０４は、図２～図７のいずれかに単独でまたは組み合わせて記載された方法を実装するようにトレーニングされ得る。

【0036】

本明細書で説明する方法の例は、少なくとも部分的に機械またはコンピュータで実装され得る。いくつかの例は、上記の例において説明した方法を実行するために電子デバイスを構成するように動作可能な命令でエンコードされたコンピュータ可読媒体または機械可読媒体を含み得る。そのような方法の実装形態は、マイクロコード、アセンブリ言語コード、高水準言語コードなどのコードを含み得る。そのようなコードは、様々な方法を実行するためのコンピュータ可読命令を含み得る。コードは、コンピュータプログラム製品の一部を構成し得る。さらに、一例では、コードは、実行中または他の時点などにおいて、１以上の揮発性、非一時的、または不揮発性の有形のコンピュータ可読媒体に有形に記憶され得る。これらの有形のコンピュータ可読媒体の例は、これらに限定されないが、ハードディスク、リムーバブル磁気ディスク、リムーバブル光学ディスク（例えば、コンパクトディスク及びデジタルビデオディスク）、磁気カセット、メモリカードまたはスティック、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）などを含み得る。

【符号の説明】

【0037】

１００ 内視鏡システム、１０２ 内視鏡、１０４ 吸引コンポーネント、１０６ レーザジェネレータ、１０８ 流体源、１１０ 患者、１１２ 腎臓、１１４ 結石、２００ 方法、３００ 方法、４００ 方法、５００ 方法、６００ 方法、７００ 方法、８００ コンピュータベースの臨床意思決定支援システム（ＣＤＳＳ）、８０２ 入力インターフェース、８０４ ＡＩモデル

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【外国語明細書】