(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2023-08-14
(45)【発行日】2023-08-22
(54)【発明の名称】蛍光透視鏡ロボット人工埋植システム及び方法
(51)【国際特許分類】
A61B 34/20 20160101AFI20230815BHJP
A61B 34/35 20160101ALI20230815BHJP
A61B 17/88 20060101ALI20230815BHJP
【ＦＩ】
A61B34/20
A61B34/35
A61B17/88
【請求項の数】
17
【外国語出願】
(21)【出願番号】P 2022137631
(22)【出願日】2022-08-31
(65)【公開番号】P2023036040
(43)【公開日】2023-03-13
【審査請求日】2022-10-25
(31)【優先権主張番号】63/239,643
(32)【優先日】2021-09-01
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】63/293,350
(32)【優先日】2021-12-23
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(73)【特許権者】
【識別番号】513034866
【氏名又は名称】オーソソフト アンリミティド ライアビリティ コーポレイション
(74)【代理人】
【識別番号】100099759
【弁理士】
【氏名又は名称】青木 篤
(74)【代理人】
【識別番号】100123582
【弁理士】
【氏名又は名称】三橋 真二
(74)【代理人】
【識別番号】100160705
【弁理士】
【氏名又は名称】伊藤 健太郎
(74)【代理人】
【識別番号】100165995
【弁理士】
【氏名又は名称】加藤 寿人
(72)【発明者】
【氏名】カンタン ドルオー
(72)【発明者】
【氏名】ジュリー デロンシャン
(72)【発明者】
【氏名】ジェローム アリソン
(72)【発明者】
【氏名】リシャール ムッサ
(72)【発明者】
【氏名】クロエ ランドリー
【審査官】鈴木 敏史
(56)【参考文献】
【文献】特表２０２１－５１１８６６（ＪＰ，Ａ）
【文献】欧州特許出願公開第３８２１８４４（ＥＰ，Ａ１）
【文献】米国特許出願公開第２０１９／００９０９６２（ＵＳ，Ａ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ａ６１Ｂ ３４／２０
Ａ６１Ｂ ３４／３５
Ａ６１Ｂ １７／８８
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
システムであって、患者の身体構造の一部分の医療用画像を捕捉するための医療用撮像機器と、
遠位端に取り付けられたカップ型要素を含む機器を位置決めするためのエンドエフェクタを含むロボット手術機器と、
プロセッサ及びメモリ機器を含むコンピューティング機器であって、前記メモリ機器が、前記プロセッサによって実行されたとき、
前記医療用撮像機器から較正画像を取得する操作であって、前記較正画像が前記身体構造の一部分及び前記ロボット手術機器の座標系に対する第１位置及び向きの前記器具を含む、操作と、
前記較正画像における前記身体構造の前記部分における第１の複数の患者ランドマークを識別する操作と、
前記較正画像における前記カップ型要素の開口の第１楕円外形線を識別する操作と、
前記医療用撮像機器からナビゲーション画像を取得する操作であって、前記ナビゲーション画像が、身体構造の前記部分、前記カップ型要素及び第２位置及び向きの前記器具を含む、操作と、
前記ナビゲーション画像において身体構造の前記部分における第２の複数の患者ランドマークを識別する操作と、
前記ナビゲーション画像において前記カップ型要素の前記開口の第２楕円外形線を識別する操作と、
前記第１楕円外形線及び第２楕円外形線を使用して、前記ロボット手術機器の座標系を前記患者の前記身体構造の基準フレームに整列する操作と、
前記患者の前記身体構造の前記基準フレームに対して、前記カップ型要素の配置のための目標傾斜及び目標前傾を受ける操作と、
前記患者の前記身体構造を参照して前記カップ型要素を前記目標傾斜及び前記目標前傾に整列するための位置及び向きへ前記器具を移動する際に前記ロボット手術機器を案内するためのコマンドを生成する操作と、
を含む操作を前記コンピューティング機器に実施させる命令を含む、コンピューティング機器と、
を備える、システム。
【請求項2】
前記第１の複数の患者ランドマークが、涙痕、縁線及び閉鎖孔輪郭を識別することを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項3】
前記閉鎖孔輪郭を識別することが、閉鎖孔長軸及び閉鎖孔短軸を識別することを含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項4】
前記閉鎖孔長軸を識別することが、前記孔の長軸の対向する縁に沿った２つの対向する点を識別することを含み、かつ前記閉鎖孔短軸を識別することが、前記孔の短軸の対向する縁に沿った２つの対向する点を識別することを含む、請求項３に記載のシステム。
【請求項5】
前記涙痕を識別することが、前記較正画像または前記ナビゲーション画像内の寛骨臼窩底に沿って通る骨隆起の真向きの突出部上の点を識別することを含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項6】
前記縁線を識別することが、前骨盤縁の点を識別すること及び前記涙痕上の接点から前記前骨盤縁上の前記点までの線を生成することを含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項7】
前記カップ型要素の開口の前記第１楕円外形線又は前記第２楕円外形線を識別することが、前記第１楕円外形線又は前記第２楕円外形線の位置、サイズ又は向きの手動調節を受けることを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項8】
前記カップ型要素の前記開口の前記第１楕円外形線又は前記第２楕円外形線を識別することが、ハフ変換を使用して楕円形輪郭を含む対象領域を識別することを含む、請求項１～７のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項9】
前記ロボット手術機器の座標系を前記身体構造の前記基準フレームに整列することが、前記較正画像の座標における前記器具の第１画像位置と前記ナビゲーション画像の座標における前記器具の第２画像位置との間の第１変換を計算することを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項10】
前記ロボット手術機器の前記座標系を前記身体構造の前記基準フレームに整列することが、前記ロボット手術機器の前記座標系の座標における前記器具の第１ロボット位置と前記ロボット手術機器の前記座標系における前記器具の第２ロボット位置との間の第２変換を計算することを含む、請求項９に記載のシステム。
【請求項11】
前記ロボット手術機器の前記座標系を前記身体構造の前記基準フレームに整列することが、前記ロボット手術機器の前記座標系において前記ナビゲーション画像を位置合わせするために前記第１変換と前記第２変換を整列することを含む、請求項１０に記載のシステム。
【請求項12】
前記ロボット手術機器の座標系を前記身体構造の前記基準フレームに配列することが、前記第１の複数の患者ランドマーク及び前記第２の複数の患者ランドマークを使用して前記較正画像と前記ナビゲーション画像を整列することを含む、請求項１、９～１１のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項13】
前記較正画像と前記ナビゲーション画像を整列することが、前記較正画像及び前記ナビゲーション画像における縁線の間の第１角度を算定することと、前記較正画像及びナビゲーション画像における涙痕から孔重心軸線までの線間の第２角度を算定することと、を含む、請求項１２に記載のシステム。
【請求項14】
前記較正画像と前記ナビゲーション画像を整列することが、前記第１角度と前記第２角度の平均に等しい回転を加えることを含む、請求項１３に記載のシステム。
【請求項15】
前記較正画像と前記ナビゲーション画像を整列することが、スケーリング及び回転を測定するために前記較正画像及び前記構成画像の間で閉鎖孔輪郭及び縁線の点をマッチングすることを含む、請求項１４に記載のシステム。
【請求項16】
システムであって、患者の身体構造の一部分の蛍光透視画像を捕捉するように構成された蛍光透視鏡と、
前記患者の寛骨臼の中へ寛骨臼カップを嵌入するための寛骨臼カップ嵌入器具と、
前記寛骨臼カップの嵌入のための前記寛骨臼カップ嵌入器具を位置決めするためのエンドエフェクタを含むロボットアームと、
プロセッサ及びメモリ機器を含むコンピューティング機器であって、前記メモリ機器が、前記プロセッサによって実行されたとき、
第１位置にある寛骨臼カップ嵌入器具を含む第１蛍光透視画像内の第１寛骨臼楕円外形線を測定する操作であって、前記寛骨臼カップ嵌入器具が遠位端に取り付けられた寛骨臼カップを含む、操作と、
第２位置にある前記寛骨臼カップ嵌入器具を含む第２蛍光透視画像内の第２寛骨臼楕円外形線を測定する操作と、
前記第１寛骨臼カップ楕円外形線及び前記第２寛骨臼カップ楕円外形線を使用して前記第１蛍光透視画像及び第２蛍光透視画像と関連付けられた目標座標系にロボット座標系を整列する操作であって、前記目標座標系が蛍光透視撮像機器に関する座標系又は前記患者の身体構造に関する座標系の一方である、操作と、
前記寛骨臼カップを嵌入するための前記目標座標系に関する目標傾斜及び目標前傾を受ける操作と、
前記寛骨臼カップを前記目標傾斜及び前記目標前傾に整列するための位置及び向きへ前記寛骨臼カップ嵌入器具を位置決めするためにロボットアームのためのコマンドを生成する操作と、
を含む操作を前記プロセッサに実施させる命令を含む、コンピューティング機器と、
を備える、システム。
【請求項17】
前記ロボット座標系を前記目標座標系に整列することが、前記第１寛骨臼カップ楕円外形線と前記第２寛骨臼カップ楕円外形線との間の第１変換を算定することと、
前記寛骨臼カップ嵌入器具の前記第１位置と前記寛骨臼カップ嵌入器具の前記第２位置との間の第２変換を算定することと、
前記第１変換及び第２変換に基づいて前記ロボット座標系を前記目標座標系に整列することと、
を含む、請求項１６に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【関連出願の相互参照】
【0001】
本出願は、２０２１年９月１日に提出された米国仮特許出願第６３／２３９６４３号の利益を主張し、かつ２０２１年１２月２３日に提出された米国仮特許出願第６３／２９３３５０号（その各々の優先利益が本出願によって主張され、その各々が参照によりその全体が本明細書に援用される）の利益を主張する。
【技術分野】
【0002】
本出願は、ロボット手術法、特にロボット支援でプロテーゼを埋植するための技法に関する。
【背景技術】
【0003】
手術におけるロボットの使用は増大中である。人工股関節全置換術は、米国において年間ほぼ５０万件実施される。いくつかの事例において、手術は、手術用ロボットの支援を受けて実施される。ロボット支援手術中、典型的には、ロボットアーム及び／又は患者の位置を追跡するために光学ナビゲーションシステムが使用される。光学ナビゲーションシステムは、付加的な設備の空間が必要なのでかつナビゲーションシステムが必要な器具及び／又は患者の身体構造を確実に視覚化できるようにするためには視線の限界があるので、手術室環境に難題を生じる可能性がある。光学ナビゲーションシステムは、又、典型的には、インプラント位置決め及びその他の関連する使用を検証するために蛍光透視法など術中撮像の必要を取り除かない。
【発明の概要】
【0004】
ロボット支援プロテーゼ位置決め及び埋植のための技法及びシステムを提供する。本発明については、股関節全置換術（ＴＨＡ）、具体的には、患者の寛骨臼の中への人工寛骨臼カップの埋植に関して論じる。但し、本開示は、任意のカップ型インプラントのロボット支援埋植に応用できる。更に、本明細書において論じるシステム及び技法は、他のプロテーゼ器具の埋植に使用するために適合できる。
【0005】
１つの実施例において、本明細書において論じるロボット手術システムは、直接前方進入の寛骨臼カップ嵌入を支援するための特徴によってＴＨＡを実施する外科医を支援するために使用される。ロボット手術システムは、患者の身体構造に対する嵌入器具の向きを測定するため及び寛骨臼成分の向きのガイドとして、蛍光透視画像を使用する。システムは、外科医が、術前計画値を入力し、術中に寛骨臼成分の向きを下見できるようにする。手術の作業の流れ全体を通じて、蛍光透視画像は、Ｃ-ａｒｍ（例えば、手術台上の患者の蛍光透視画像を捕捉できる特殊タイプの術中蛍光透視鏡）で取得される。蛍光透視画像は、その後、手術手順の術中計画及び実行を容易にするためにロボットプラットフォームと相互作動する手持ちコンピューティング機器で捕捉される。嵌入器具の現在向きは、捕捉された画像から計算されて、ロボットプラットフォームを使用して術前プランと適合するように調節される。ロボットプラットフォームは、自動的に並びに外科医と協働的に嵌入器具を位置決めできる。当該発明者は、インプラントの向きを測定しかつ外部の光学ナビゲーションの必要無しで嵌入器具をナビゲートするためのアルゴリズムを開発した。ロボットプラットフォームは、嵌入器具及びインプラントを位置決めし、その後身体構造の中へ寛骨臼カップ（インプラント）を嵌入する間これらの位置を維持する。システムにおいて実現される術中の作業の流れ及び手術のコンセプトは、ＴＨＡ直接前方進入の作業の流れを妨害せずにこれを増強するように作用する。したがって、手術時に、システムは、（１）画像対画像及びロボット位置合わせを使用して基準整列軸線及びカップ向きを測定し、（２）ロボットアームを使用することによって所望の整形外科用インプラント角度に対してカップ挿入具の向きを正確に定め、（３）蛍光透視画像基準に基づいて脚長さ及びオフセット不一致計測を示す、ために外科医を支援する。
【0006】
この節は、本特許出願の内容の概要を示すためのものであり、本発明の排他的又は網羅的説明を示すことを意図しない。本特許出願に関する更なる情報を提供するために詳細な説明を示す。
【図面の簡単な説明】
【0007】
【0008】
図面は、必ずしも縮尺通り描かれておらず、図面において、同様の番号は、様々な図面において同様のコンポーネントを示す。異なる接尾文字を持つ同様の数字は、同様のコンポーネントの異なる例を表す。図面は、概略的に、例として、但し限定的でなく、本出願において論じる様々な実施形態を図解する。
【発明を実施するための形態】
【0009】
本開示の実施例は、ロボット支援の蛍光透視インプラント位置決め及び嵌入のためのシステム及び技法を提供する。股関節全置換処置又は人工股関節全置換術は、患者の股関節部分におけるアクセス切開部を作ることを含むことができる。人工股関節全置換術中の患者の骨面の処置中リーミング、カッティング、ブローチング、嵌入、又はその他の準備のために構成された各種手術器具は、近位大腿骨又は寛骨臼カップにアクセスするなどのために、切開部を介して挿入される。寛骨臼カップの準備は、マレットで繰り返しインパクタを打つことによってインプラントを挿入又はその他設置するためなど、インパクタで寛骨臼カップを嵌入することを含むことができる。伝統的ＴＨＡ処置において、患者の寛骨臼への寛骨臼カップの嵌入は、完全に外科医の技法及び技能に対する感覚及び成功の確信によって行われる。嵌入後の寛骨臼カップ位置決めに伴う問題（例えば、インプラントの位置異常）は、衝撃又は脚の長さの問題又は脱臼などマイナスの結果に繋がる可能性がある。ロボットＴＨＡシステムは、典型的に、光学ナビゲーションを使用することによって寛骨臼カップ位置決めの問題を防止しようとするが、光学ナビゲーションシステムは、手術環境内で対処するのが難しく、ロボットプラットフォームのコストを増大する可能性がある。ロボットナビゲーション及び伝統的ＴＨＡ処置は、又、長時間の手術時間、視線の問題を生じる可能性があり、位置決めピンを骨の中へ挿入することが必要となる場合があり、これは骨折又は感染症のリスクを増大する可能性がある。
【0010】
当該発明者は、寛骨臼シェル（カップ）などのカップ型インプラントを正確な向きに定めて（例えば、傾斜及び前傾を制御して）、計画された傾斜及び前傾で寛骨臼シェルの嵌入を可能にするロボット支援システムを開発した。本明細書において論じるロボット支援システムは、光学ナビゲーションに依存せず、嵌入後に確実に適切なインプラント整列できるようにする外科医の技能を増強する。
【0011】
図１は、ロボットアーム、コンピューティングシステム及び追跡システムを備えるロボット支援手術システム１００を含む手術室の概略図である。ロボット支援手術システム１００は、ロボットアーム１２０の位置及び患者の身体構造の位置を追跡するのを支援するために光学ナビゲーションシステム１６５を統合する伝統的システムである。
【0012】
手術室１００は、患者１１０の手術部位１０５に対する手術処置を支援する。手術部位１０５は、患者１１０の関節及び／又は骨を含むことができる。手術部位１０５は、股関節、膝関節、脊椎及びこれに類似するものを含めて（但し、これに限定されない）患者１１０の任意の手術部位を含むことができる。手術システム１００は、又、ロボットアーム１２０などの１つ又は複数のロボットアームを持つロボットシステム１１５を含む。図示するように、ロボットシステム１１５は、一般に、単一のロボットアームのみを使用する。ロボットアーム１２０は、Medtech, a Zimmer Biomet Inc. 社によるROSA（登録商標）などの６自由度（ＤＯＦ）ロボットアームとすることができる。いくつかの実施例において、ロボットアーム１２０は、手術器具１２５（本明細書においてエンドエフェクタ１２５とも呼ぶ）などのエンドエフェクタ又は手術器具に関する外科医の入力により協働的に制御される。他の実施例において、ロボットアーム１２０は、自律的に作動できる。図１には示さないが、１つ又は複数の位置決め可能な手術支援アームを、処置中の器具又は身体構造の位置決め及び安定化を支援するために、手術システム１００に組み込める。
【0013】
各ロボットアーム１２０は、軸方向及び半径方向に回転して、遠位端１３０に手術器具又はエンドエフェクタ１２５を受け入れる。手術器具１２５は、鉗子グリップなどのグリッピング器具、バリング器具、リーミング器具、寛骨臼シェルインパクタなどの嵌入器具又はこれらに類似するものなど、ロボットシステム１１５が使用できる任意の手術器具とすることができる。手術器具１２５は、手術器具１２５を所与の手術部位１０５に隣接する又はその内部の任意の所望の場所に位置決めできるようにするジョイント１３５などの複数のロボットジョイントを含むロボットアーム１２０によって位置決め可能である。
【0014】
ロボットシステム１１５は、又、ロボットアーム１２０及び手術器具１２５を操作するコンピューティングシステム１４０を含む。コンピューティングシステム１４０は、本明細書において後に説明するように、少なくともメモリ、処理ユニット及びユーザー入力機器を含むことができる。コンピューティングシステム１４０は、又、手術中外科医が使用するための画像を提供するためのヒューマンインターフェイス機器１４５を含む。図示するコンピューティングシステム１４０は、別個の独立型システムであるが、いくつかの実施例においては、コンピューティングシステム１４０は、ロボットシステム１１５の中へ統合できる。ヒューマンインターフェイス機器１４５は、骨、関節窩、関節及びこれに類似するものの三次元画像を含めて（但しこれに限定されない）画像を提供する。ヒューマンインターフェイス機器１４５は、タッチスクリーン、フットペダル又は手術環境に適合するその他の入力機器などの関連入力機構を含むことができる。
【0015】
コンピューティングシステム１４０は、術前医療用画像を受け取ることができる。これらの画像は、任意の方法で受け取られ、画像は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャン、磁気共鳴画像診断（ＭＲＩ）、二次元Ｘ線、三次元Ｘ線、超音波及びこれらに類似するものを含むが、これらに限定されない。１つの実施例において、これらの画像は、ｅメールに添付されたファイルとしてサーバーを介して送られる。別の実施例において、画像は、メモリスティックなどの外部メモリ機器に記憶され、処理ユニットにアップロードするためにロボットシステムのＵＢＳポートに結合される。更に別の実施例において、画像は、リモート記憶機器又はサービスからコンピューティングシステム１４０によってネットワークを介してアクセスされる。
【0016】
１つ又は複数の画像を受け取った後に、コンピューティングシステム１４０は、手術部位１０５に関する１つ又は複数の仮想モデルを生成できる。具体的には、患者の身体構造の仮想モデルは、身体構造の点（例えば、ランドマーク又は身体構造ランドマーク）を定めることによって及び／又は統計的身体構造モデルを画像データに当て嵌めることによって、生成できる。仮想モデルは、インプラントの仮想表現とともに、手術部位１０５に利用されるために関連するインプラント、ステム、手術器具又はこれに類似するものの所望の高さ、深さ、傾斜角度又は傾斜（前傾）に関する算定のために使用できる。仮想モデルは、又、骨寸法、インプラント寸法、骨片寸法、骨片配列及びこれらに類似するものを測定するために使用できる。三次元モデルを含めて生成されたモデルは、手術中参考のためにヒューマンインターフェイス上に表示するか又はロボットアーム１２０又は手術器具１２５のモーション、アクション及び操作を測定するためにロボットシステム１１５によって使用できる。”Deformable articulating templates”と題する米国特許第９６７５４６１号又は”Method of generating a patient-specific bone shell”と題する米国特許第８８８４６１８号（両方とも、Mohamed Rashwan Mahfouzによる）において論じられるもの並びに技術上既知の他の技法などの仮想骨モデルを生成するための既知の技法を利用できる。
【0017】
コンピューティングシステム１４０は、又、独立型ユニットとしてコンピューティングシステム１４０によって操作できる追跡システム１６５と通信する。手術システム１００は、Northern Digital, Inc.（カナダ、オンタリオ州ウォータールー）のPolaris光学追跡システムを利用できる。追跡システム１６５は、術野内の複数の物体の位置を追跡するために対象物に取り付けられた追跡要素１７０などの複数の追跡要素を監視できる。追跡システム１６５は、患者身体構造、手術器具又はロボットシステム１１５の部分を追跡するために術野内の仮想三次元座標系を生成するように機能する。追跡要素１７０は、複数のＩＲ反射追跡球体又は同様の光学追跡マーカー機器を含む追跡フレームとすることができる。１つの実施例において、追跡要素は、患者１１０の１つ又は複数の骨上またはこれに隣接して配置される。他の実施例において、追跡要素１７０は、仮想座標系内の位置を正確に追跡するために、ロボットアーム１２０、手術器具１２５、及び／又はインプラント上に配置できる。各例において、追跡要素は、患者位置、骨位置、関節位置、ロボットアーム位置、インプラント位置又はこれらに類似するものなどの位置データを提供する。
【0018】
ロボットシステム１１５は、各種の付加的センサ及び案内機器を含むことができる。例えば、ロボットシステム１１５は、力センサ１８０などの１つ又は複数の力センサを含むことができる。力センサは、ロボットシステム１１５のコンピューティングシステム１４０に付加的な力データ又は情報を提供できる。力センサ１８０は、上腕骨管へのインプラントステムの挿入など特定の操作中嵌入又は埋植の力を監視するために使用できる。力の監視は、コンポーネント嵌込みの力によるマイナスの結果を防止するのを助けることができる。他の実施例において、力センサ１８０は、目標関節の周りの組織の軟組織緊張に関する情報を提供できる。特定の実施例において、ロボットシステム１１５は、又、手術処置中インプラントの整列のために使用されるレーザービーム又はアレイを生成するレーザーポインタ１８５を含むことができる。
【0019】
ロボットシステム１１５は、本開示において論じる固有の技法に対処するために様々に適合され、様々な適合について、ロボット手術システム２００に関連して論じる。図２は、下に論じる技法を実行するためのロボットシステム２１５を含むロボット手術システム２００例を示す。ロボット手術システム２００は、ロボットシステム２１５と、手持ちコンピューティング機器２４０と、Ｃ-ａｒｍ蛍光透視鏡２５０と、を含む。ロボットシステム２１５は、上述のロボットシステム１１５と同様の操作を行うことができ、ロボットシステム２１５（本明細書においてロボット制御コンピュータと呼ぶ）に統合されたコンピューティングシステム１４０に匹敵するコンピューティングシステムを含む。手持ちコンピューティング機器２４０は、ロボットシステム１１５に対するユーザーインターフェイスとして実行し、Ｃ-ａｒｍ２５０と通信する。手持ちコンピューティング機器２４０は、ロボットシステム２１５内にロボット制御コンピュータとの無線通信インターフェイスを含む。手持ちコンピューティング機器２４０は、又、医療用画像を入手するため及びいくつかの実施例においてＣ-ａｒｍ２５０のアスペクトを制御するために、Ｃ-ａｒｍ２５０と無線通信できる。特定の実施例において、手持ちコンピューティング機器２４０は、Ｃ-ａｒｍ２５０のスクリーンから画像を直接取得するために統合カメラを使用する。
【0020】
この実施例において、ロボットシステム２１５は、コンピューティングシステム１４０と、ロボットアーム２２０と、エンドエフェクタ２２５と、嵌入器具２３０と、ディスプレイスクリーン２４５と、を含むことができる。ロボットシステム２１５は、完全な自動及び協働モードを含めて複数のモードで作動できる。協働モードのとき、外科医は、手術処置中に必要に応じて嵌入機器２３０を位置決めするためにエンドエフェクタ２２５の位置を直接操作できる。ロボットアーム２２０は、協働モードのとき敏感な部位を避けるように又は下で詳しく論じる特定の計画された手術パラメータを維持するように動きを制限できる。１つの実施例において、ロボットアーム２２０は、外科医が選択した位置を維持して、術前計画及び術中計測に従って傾斜及び前傾を制御する。
【0021】
下で論じる寛骨臼シェル埋植処置において、Ｃ-ａｒｍ２５０は光学ナビゲーションシステムなどの付加的な外部ナビゲーション設備無しに、ロボットシステム２１５で寛骨臼シェルの正確な配置を可能にする術中画像を提供するために使用できる。処置中、手持ちコンピューティング機器２４０は、身体構造の位置及び寛骨臼シェルを保持する嵌入器具２３０の位置を分析するために、複数の画像をＣ-ａｒｍ２５０から入手する。Ｃ-ａｒｍ２５０から取得した様々な医療用画像の分析に基づいて、システムは、ロボットアーム２２０を使用して嵌入器具２３０上に寛骨臼シェルを正確に位置決めできる。ひとたび位置決めしたら、外科医は、ロボットアーム２２０によって位置及び向きを維持しながら寛骨臼の中へ寛骨臼シェルを嵌入できる。
【0022】
いくつかの実施例において、手持ちコンピューティングシステム２４０は、ユーザーインターフェイス及びデータ収集機器としてのみ作動し、全ての分析及び他の操作は、ロボットシステム２１５内のコンピューティングシステム１４０において実施される。他の実施例において、手持ちコンピューティング機器２４０は、ユーザーインターフェイス、データ収集および分析タスクをサポートする操作を実施でき、ロボットシステム２１５内のコンピューティング機器１４０へはロボット制御コマンドを送るだけである。データ収集モードにおいて、手持ちコンピューティング機器２４０は、Ｃ-ａｒｍ２５０から医療用画像を取得する。いくつかの実施例において、医療用画像は、Ｃ-ａｒｍ２５０との有線又は無線ネットワーク接続を介して取得できる。他の実施例において、手持ちコンピューティング機器２４０は、Ｃ-ａｒｍ２５０上のディスプレイスクリーン２５５から医療用画像を直接捕捉するために統合カメラを利用できる。特定の実施例において、全てのコンピューティング機能は、ロボットシステム２１５に統合されたコンピューティングシステム１４０によって実施できる。これらの実施例において、手持ちコンピューティング機器２４０は使用されない。
【0023】
図３は、本開示に従った身体構造のランドマークに基づく画像位置合わせを可能にするグラフィカルユーザーインターフェイス３００を示す。本開示の１つの重要な形態は、処置の過程で患者の身体構造から撮った画像を位置合わせ（例えば、整列）する能力である。インターフェイス３００例は、画像位置合わせのプロセスにおいて使用される様々な身体構造のランドマークを示す。インターフェイス３００は、前後（ＡＰ）大腿骨基準画像３１０及び検証画像３５０を含む。検証画像３５０は、本明細書において論じる処置全体を通じて撮られる様々な画像のいずれでも良い。
【0024】
この実施例において、ＡＰ大腿骨画像３１０は、閉鎖孔３１２、縁線３１８、大腿骨頭中心３２０、及び大腿骨軸線３２２を示す。閉鎖孔３１２は、閉鎖孔短軸３１４及び閉鎖孔長軸３１６を含むことができる。いくつかの実施例において、外形輪郭は様々な画像を通じて一貫しているはずなので、閉鎖孔３１２の外形線も、位置合わせ支援のために使用される。
【0025】
ＡＰ大腿骨画像３１０に含まれる付加的ランドマークとしては、小転子３２４、大腿骨体内側点３２６、３２８、及び大腿骨体外側点３３０、３３２がある。いくつかの実施例において、大腿骨軸線３２２は、大腿骨体内側点３２６、３２８及び大腿骨体外側点３３０、３３２から算定される。この実施例において、縁線３１８は、涙痕点３３４及び前骨盤縁点３３６を含み、縁線３１８は、２つの点の間で骨盤縁に正接する。
【0026】
検証画像３５０は、閉鎖孔３６２、閉鎖孔短軸３６４、閉鎖孔長軸３６６及び縁線３６８を含む、同様のランドマークのセットを示す。検証画像３５０は、又、寛骨臼シェル３５２、及び寛骨臼シェル３５２の開口の輪郭を示す楕円外形線３５４も含む。下で詳細に論じるように、楕円外形線３５４は、身体構造画像、患者の身体構造及びロボットシステムの間の座標の整列を測定する際に重要であり、座標が整列したら、ロボットシステム２１５を使用して、嵌入のために患者の寛骨臼の中に寛骨臼シェルを正確に位置決めできる。
【0027】
検証画像３５０の縁線３６８は、涙痕点３７０を骨盤縁に正接する前骨盤縁点３７２と結ぶことによって生成される。閉鎖孔と同様に、縁線３６８は、画像間で一貫しているはずなので（患者及び撮像源が静止していると想定して）、画像を相互に整列／位置合わせする際の主要なランドマークである。図７を参照して論じる画像位置合わせプロセスは、涙痕点を残留トランスレーション（residual translation）のために使用して、画像の回転及びスケーリングを算定するために閉鎖孔外形線（輪郭）及び縁線をマッチングすることを含む。画像位置合わせプロセスは、様々なランドマークをマッチングするために反復的最近傍点アルゴリズムを使用できる。
【0028】
図４Ａ及び４Ｂは、グラフィカルユーザーインターフェイス４００Ａ、４００Ｂを示し、本開示に従ったロボットシステムと患者との間の座標を整列するための手順の一部分を示す。本明細書において論じる手順の主要な部分は、患者の寛骨臼内に異なる２つの傾斜及び前傾向きの嵌入器具及び寛骨臼シェルを含む蛍光透視画像を捕捉することを含む。ユーザーインターフェイス４００Ａは、約５０度の傾斜４２０Ａ及び約３５度の前傾４１０Ａでロボットアーム２２０に取り付けられる嵌入器具を位置決めするよう外科医に指示するユーザーインターフェイススクリーンを示す。指示された位置になったら、様々な技法で下に論じるように分析のために較正画像が捕捉される。注意すべきは、「較正画像」は、単に本明細書において説明する術中技法において最初の画像のラベル又は参照に過ぎないことである。ＴＨＡ処置において一般的なように、傾斜は、骨盤の近遠軸線に関して冠状面で計測された正の角度変位と見なされ、前傾は、寛骨臼軸線と前額面との間の角度として計測された負の角度変位である。本開示の目的、傾斜及び前傾については、下で更に述べる。
【0029】
ユーザーインターフェイス４００Ｂは、約４０度の傾斜４２０Ｂ及び１５度の前傾４１０Ｂでロボットアーム２２０に取り付けられる嵌入器具２３０を位置決めするように外科医（又はオペレータ）に指示するユーザーインターフェイススクリーンを示す。第２の指示される位置において、下で論じるように分析のためにナビゲーション画像が捕捉される。指示される傾斜及び前傾値は、外部ナビゲーションシステムを使用せずにロボットシステム２１５で寛骨臼シェルを正確に位置決めするために必要な座標系を整列するための算定を行えるように蛍光透視画像において寛骨臼シェルの楕円形外形線の充分な位置変化を生じる。
【0030】
図５は、本開示に従った座標整列のための技法５００を示すフローチャートである。技法５００は、ロボットシステム２１５に関する座標を画像及び／又は患者座標（例えば、目標座標）と整列するための基礎を含む。技法５００は、５１０において第１楕円外形線を測定し、５２０において第２楕円外形線を測定し、５３０においてロボット座標を目標座標に整列するための操作を含むことができる。１つの実施例において、技法５００は、Ｃ-ａｒｍ２５０から取得した画像を使って手持ちコンピューティング機器２４０上で実施できる。別の実施例において、技法５００は、ロボットシステム２１５内で、ロボットシステム２１５に統合されたコンピューティング機器１４０上で実施される。この実施例においては、画像は、Ｃ-ａｒｍ２５０から直接取得されるか又は手持ちコンピューティング機器２４０を介して取得されてロボットシステム２１５へ転送される。いずれの実施例においても、ロボットシステム２１５は、外科医（又はオペレータ）と協働してロボットアーム２２０及び嵌入器具２３０の位置決めに関与する。
【0031】
技法５００の５１０において、まず、コンピューティング機器は、寛骨臼シェル（例えば、カップ型インプラント）が較正位置に位置決めされた状態で患者の寛骨臼の第１蛍光透視画像内の第１楕円外形線を測定することから始まる。図４Ａに示すように、較正位置は、寛骨臼シェルが約５０度の傾斜及び約３５度の前傾で位置決めされた状態とすることができる。寛骨臼シェルの第１楕円外形線の算定は、較正向きの傾斜及び前傾を更に算定できるようにする。
【0032】
１つの実施例において、寛骨臼シェル角度は、下記のアルゴリズムに基づいて第１楕円外形線から測定できる。楕円形の特徴は、寛骨臼シェルの半球形の三次元（３Ｄ）向きを測定するために使用される。この３Ｄ向きは、傾斜及び前傾角度を計算できるようにする寛骨臼軸線の向きに合致する。シェル軸線の角度は、下記の３段階で算定される。
１）楕円形を、起点（source）から楕円形中心までのベクトルに対して垂直の仮想平面上に投影する
２）投影された楕円形の軸線を使用して、等式θ’＝ｃｏｓ－１（Ｉｊ/Ｉ０ｊ０）を使って仮想平面と半球形との間の角度を算定する。Ｉｊは、楕円形の長軸であり、Ｉ０Ｊ０は楕円形の短軸である。
３）最終的角度は、θ＝θ’+αであり、αは、仮想平面と画像平面との間の角度である。
仮想平面の角度は、α＝ｔａｎ－１（ＨＰ/ＯＨ）を使って算定される。ＨＰは、楕円形の中心から画像平面上の起点の投影までの距離であり、ＯＨは、起点と画像平面上の起点の投影との間の距離である。
１）楕円形を、起点（source）から楕円形中心までのベクトルに対して垂直の仮想平面上に投影する
２）投影された楕円形の軸線を使用して、等式θ’＝ｃｏｓ－１（Ｉｊ/Ｉ０ｊ０）を使って仮想平面と半球形との間の角度を算定する。Ｉｊは、楕円形の長軸であり、Ｉ０Ｊ０は楕円形の短軸である。
３）最終的角度は、θ＝θ’+αであり、αは、仮想平面と画像平面との間の角度である。
仮想平面の角度は、α＝ｔａｎ－１（ＨＰ/ＯＨ）を使って算定される。ＨＰは、楕円形の中心から画像平面上の起点の投影までの距離であり、ＯＨは、起点と画像平面上の起点の投影との間の距離である。
【0033】
画像に対するカップの向きが測定されたら、これを患者の座標系の中の傾斜及び前傾角度に変換する必要がある。１つの例において、本明細書において論じる技法は、下記のように定められるＸ線撮影角度を使用する。
－前傾角度は寛骨臼軸線と前額面との間の角度である。
－傾斜角度は矢状面と前額面上の寛骨臼軸線の投影との間の角度である。
この例において、アルゴリズムは、画像平面が前額面に対して平行であり、矢状面が患者の内側－外側軸線（これは、Ｃ-ａｒｍ又は患者の回転がないと想定して完全ＡＰ骨盤画像から移転される）に対して垂直である、と想定する。アルゴリズムは、その後、複数の可能な解法を区別するために下記の通りに想定する
・カップのドームは、寛骨臼の中へ挿入されたとき患者の頭部しか指向できない。言い換えると、傾斜角度は-９０度～+９０度でなければならない。
・カップは、前傾している。即ち、バージョン角度は正でなければならない。したがって、バージョン角度は０～+９０度でなければならない。
－前傾角度は寛骨臼軸線と前額面との間の角度である。
－傾斜角度は矢状面と前額面上の寛骨臼軸線の投影との間の角度である。
この例において、アルゴリズムは、画像平面が前額面に対して平行であり、矢状面が患者の内側－外側軸線（これは、Ｃ-ａｒｍ又は患者の回転がないと想定して完全ＡＰ骨盤画像から移転される）に対して垂直である、と想定する。アルゴリズムは、その後、複数の可能な解法を区別するために下記の通りに想定する
・カップのドームは、寛骨臼の中へ挿入されたとき患者の頭部しか指向できない。言い換えると、傾斜角度は-９０度～+９０度でなければならない。
・カップは、前傾している。即ち、バージョン角度は正でなければならない。したがって、バージョン角度は０～+９０度でなければならない。
【0034】
技法５００の５２０において、次に、コンピューティング機器は、寛骨臼シェルがナビゲーション位置に位置決めされた（図４Ｂ）状態で患者の寛骨臼の第２蛍光透視画像における第２楕円外形線を測定する。第２楕円外形線は、第１楕円外形線と同様に計算される。技法５００の５３０において、コンピューティング機器は、ロボット座標系を目標座標系と整列する。１つの実施例において、操作５３０において、コンピューティング機器は、５３２における画像座標変換、５３４におけるロボット座標変換及び５３６における変換の整列などの中間操作を実施することを含むことができる。５３２において、コンピューティング機器は、画像座標系において、較正画像における第１楕円外形線とナビゲーション画像における第２楕円外形線との間の変換を計算する。５３４において、コンピューティング機器は、ロボット座標において、較正位置における寛骨臼シェル（ロボットアーム２２０によって保持された嵌入器具２３０の端部に固定された）の既知の位置及び向きと、ナビゲーション位置における寛骨臼シェルの既知の位置及び向きとの間の変換を計算する。技法５００の５３６において、コンピューティング機器は、操作５３２からの画像座標変換を操作５３４からのロボット座標変換と整列する。技法５００は、ロボット座標を目標座標に整列するための変換を出力する。この実施例において、技法５００は、回転（例えば、器具の向き）の変換を算定し、外科医が寛骨臼の実際の位置を案内できるようにする。この実施例において、ロボットアーム２２０は、寛骨臼シェルの固定された回転軸を維持しながら、目標向きまで移動する。他の実施例において、技法５００の出力は、患者の寛骨臼の画像に基づいて正確な傾斜及び前傾で患者の寛骨臼内に寛骨臼シェルを位置決めするようにロボットシステム２１５にコマンドを受けることができるようにする。
【0035】
図６は、本開示に従ったロボット支援インプラント位置決めのための技法６００を示すフローチャートである。この実施例において、技法６００は、６０５における較正画像へのアクセス、６１０における較正画像におけるランドマークの識別、６１５における第１楕円外形線の識別、６２０におけるナビゲーション画像へのアクセス、６２５におけるナビゲーション画像におけるランドマークの識別、６３０における第２楕円外形線の識別、６３５における座標系の整列、６４０における目標傾斜及び前傾パラメータの受取り、及び６４５における器具を整列するためのコマンドの生成、などの操作を含むことができる。本明細書において論じる他の技法と同様、技法６００は、ロボット手術システム２００と関連付けて論じるコンピューティング機器のいずれにおいても実施できる。例として、本明細書において、技法６００は、手持ちコンピュータ機器２４０上での操作として論じる。
【0036】
この実施例において、技法６００は、６０５において手持ちコンピューティング機器２４０がＣ-ａｒｍ２５０からの較正画像へアクセスすることから始まる。手持ちコンピューティング機器２４０は、Ｃ-ａｒｍ２５０へのネットワーク接続を介して又は統合カメラを使用してＣ-ａｒｍ２５０のディスプレイ２５５上の較正画像を撮って、Ｃ-ａｒｍ２５０からの画像にアクセスできる。統合カメラを使用する実施例において、技法６００は、画像捕捉中に手持ちコンピューティング機器２４０とＣ-ａｒｍ２５０のディスプレイスクリーン２５５との間の不整列を補正するために一連のサブオペレーションを含む。この実施例において、Ｃ-ａｒｍ画像は楕円形として論じているが、システムは、円形、正方形、円正方形又は他の既知のデテクタ形状などの任意の既知のデテクタ形状を処理できる。したがって、技法６００の６５０において、次に、手持ちコンピューティング機器２４０は、捕捉画像（注：蛍光透視Ｃ-ａｒｍは丸い画像を生成する）における最大楕円形を検出する。技法６００の６５２において、次に、手持ちコンピューティング機器２４０は、最大楕円形の長軸と短軸との間の差を検出する。他の実施例においては、６５２において、手持ちコンピューティング機器２４０は、画像調節を行うために正方形又は円正方形（squircle）のコーナーなど他の画像特徴を利用できる。技法６００の６５４において、次に、手持ちコンピューティング機器２４０は、短軸が長軸と等しくなるように捕捉されたＣ-ａｒｍをワープする。他の実施例において、６５４において、手持ちコンピューティング機器２４０は、同形異義変換（homographic transform）を使用することによって既知のデテクタ形状を再現するためにＣ-ａｒｍ画像をワープできる。技法６００の６５６において、次に手持ちコンピューティング機器２４０は、ワープされた画像において最大楕円形を検出し、６５８において、ワープ画像において最大楕円形の長軸が短軸に等しいことを確認する。いくつかの実施例において、確認操作６５６及び６５８は、画像変換が既知であり出力が確実なので実施しなくてよい。
【0037】
捕捉された画像の不整列が補正されたら、技法６００の６１０において、次に、手持ちコンピューティング機器２４０は、較正画像においてランドマークを識別する。いくつかの実施例において、ランドマークの初期識別は、手持ちコンピューティング機器２４０などのコンピューティング機器によって自動的に実施できる。これらの実施例において、手持ちコンピューティング機器２４０は、ユーザーインターフェイス（図３の例）内にランドマーキングされた画像を提示して、外科医が必要に応じてランドマークを調節できるようにする。自動ランドマーク識別は、既知の入力画像について訓練された機械学習モデルを含めて各種の画像処理法を利用できる。特定の実施例において、システム２００は、ユーザー（例えば、外科医）が手で初期画像（例えば、基準画像）にランドマークを設定した後の画像に半自動ランドマーキング法を使用する。例えば、手動で基準画像をランドマーキングした後、ユーザーは、身体構造に一連の点を配置でき（例えば、骨盤の涙痕ランドマーク）、システムは、その後の画像の対応点を初期化するために基準画像の各点の相対位置及び周囲画像データを使用できる。他の実施例において、６１５において手持ちコンピューティング機器２４０は、外科医が手で構成画像をランドマーキングするためにユーザーインターフェイスを提示する。ランドマークは、図３を参照して上で論じたものを含むことができる。１つの実施例において、手動ランドマーキングは、少なくとも涙痕点、涙痕と前骨盤縁上の点との間の縁線、閉鎖孔長軸及び閉鎖孔短軸の識別を必要とする。
【0038】
較正画像のランドマーキングが完了したら、技法６００の６１５において、次に、手持ちコンピューティング機器２４０は、較正画像内の寛骨臼シェルの第１楕円外形線を識別する。１つの実施例において、寛骨臼シェルの楕円外形線は、蛍光透視画像の中の寛骨臼シェル（カップ）を表す円形輪郭を検出するためにハフ変換を使用して画像内で識別できる。具体的には、ハフ変換は、楕円外形線を含む対象領域を識別するために使用される。楕円外形線の識別は、次に、シェルの最適円形輪郭を見つけるためにＬＯ-ＲＡＮＳＡＣアルゴリズム（局部的に最適化されたランダムサンプルコンセンサス）３Ｄ平面適合アルゴリズムを使用する。次に、シェルの頂点が、各点からカップ中心までの距離を分析することによって楕円形傾斜を設定するために識別される。シェルの頂点は、楕円形の長軸を定める外形線上の点を表す。シェルの傾斜が定められたら、予想される左右差に基づいて、円が楕円形の下部に当て嵌められる。以前計算された両方の頂点間に含まれる当て嵌め円の部分が、中心、短軸の長さ及び長軸の傾斜を調節するための一連のオプティマイザに使用される。手持ちコンピューティング機器２４０が寛骨臼シェルの楕円形開口を識別する提案外形線を生成した後、楕円形を手動調節できるようにユーザーインターフェイスが提示される。
【0039】
第１楕円外形線が識別されたら、技法６００の６２０において、手持ちコンピューティング機器２４０は、ナビゲーション画像にアクセスする。ナビゲーション画像は、ロボットアーム２２０、嵌入器具２３０及び寛骨臼シェルが約４０度の傾斜及び１５度の前傾など第２向きに調節された状態で生成される。較正画像及びナビゲーション画像のセットに使用される２つの異なる傾斜及び前傾の向きは、ある程度任意であり、技法６００にとって重要なことは、使用される２つの向きが著しく異なることである（例えば、異なる寛骨臼軸線の検出に充分な程度異なる）。実際、テスト結果は、傾斜又は前傾（又はこの２つの向き）の１０度の変動は、必要とされる計測値を得るのに充分であることを示した。１つの実施例において、下記の式が、向きにおいて要求される変動を捕捉した。
ナビゲーション画像にアクセスするプロセスは、較正画像について上で説明したのと同様である。技法６００の６２５において、次に、手持ちコンピューティング機器２４０は、ナビゲーション画像をランドマーキングするか又は手動でランドマーキングするためにインターフェイスを提供する。この場合にも、ナビゲーション画像のランドマーキングは、上で説明する較正画像をランドマーキングする操作と同様の操作を伴う。技法６００の６３０において、手持ちコンピューティング機器２４０は、ナビゲーション画像内の寛骨臼の第２楕円外形線を識別する。第２楕円外形線の識別は、６１５における第１楕円外形線の識別に関して上で論じたのと同様の操作を使用して手持ちコンピューティング機器２４０によって行われる。
【数1】
【0040】
技法６００の６３５において、続いて、手持ちコンピューティング機器２４０は、ロボットシステム２１５とＣ-ａｒｍ２５０（及び／又は患者身体構造）との間で座標系を整列する。座標系を整列するために実施されるコンピュータ操作については、技法５００を参照して上で詳細に論じた。技法６００の６４０において、手持ちコンピューティング機器２４０は、埋植の傾斜及び前傾の目標パラメータを受け取る。埋植目標パラメータには、術前計画からアクセスするか又は手持ちコンピューティング機器２４０上で生成されたユーザーインターフェイス内での術中に入力できる。術前計画を使用する実施例においても、手持ちコンピューティング機器２４０上での目標傾斜及び前傾に対して術中調節を行える。
【0041】
又、技法６００の６４５において、手持ちコンピューティング機器２４０は、ロボットシステム２１５へのコマンドを生成する。６４５において生成されたコマンドは、埋植の目標パラメータで嵌入するために患者の寛骨臼の中で寛骨臼シェルを整列するために、ロボットアーム２２０及び嵌入器具２３０を動かすようにロボットシステム２１５に指示する。
【0042】
図７は、本開示に従った画像位置合わせのための技法７００を示すフローチャートである。技法７００は、手術処置において異なる点において撮った同じ身体構造の２つの画像を位置合わせするための包括的処置を概説する。基準画像及び術中画像は、この技法を論じる際に２つの画像に付けられた便宜上のラベルに過ぎず、実際に、上で論じたＡＰ大腿骨画像などの基準画像が捕捉され、術中画像は、本明細書において論じる較正画像又はナビゲーション画像とすることができる。技法７００について、様々な操作を実施するコンピューティング機器を参照にして下で論じるが、様々な実施例において、コンピューティング機器は、手持ちコンピューティング機器２４０又はロボットシステム２１５に統合されたコンピューティングシステム１４０とすることができる。
【0043】
この実施例において、技法７００の７０５において、まず、コンピューティング機器は、Ｃ-ａｒｍ２５０を使用して患者の身体構造から捕捉された基準画像にアクセスする。基準画像へのアクセスは、ネットワーク接続を介してＣ-ａｒｍからの画像ファイルへのアクセス又はコンピューティング機器内のカメラを使用するディスプレイ２５５からの基準画像の捕捉を含むことができる。技法７００の７１０において、次に、コンピューティング機器は、基準画像をランドマーキングする。身体構造ランドマークは、本開示において論じる様々な方式で基準画像において識別される。識別されるランドマークは、少なくとも閉鎖孔輪郭（外形線）及び縁線を含む。
【0044】
技法７００の７１５において、コンピューティング機器は、Ｃ-ａｒｍ２５０上に捕捉された術中画像にアクセスする。技法７００の７２０において、コンピューティング機器は、基準画像において識別されるのと同じランドマークで術中画像をランドマーキングする。技法７００の７２５において、コンピューティング機器は、識別されたランドマークに基づいて基準画像と術中画像との間の初期位置合わせを計算する。初期位置合わせは、縁線間の角度並びに涙痕点から閉鎖孔軸の重心まで通る線間の角度の算定を含むことができる。算定された角度は、その後平均化されて、画像間の初期変換を生成する。技法７００の７３０において、コンピューティング機器は、様々な付加的操作によって位置合わせ変換を改良する。
【0045】
付加的操作は、７３１における閉鎖孔輪郭のマッチング、７３２における縁線のマッチング、７３３における反復的最近傍点処理の実施、７３４における現場回転の算定、７３５における画像のスケーリング及び７３６におけるトランスレーションの算定を含むことができる。７３３における反復的最近傍点処理は、各画像における閉鎖孔輪郭（外形線）及び縁線などのランドマーク間の最良のマッチングを算定するために利用される。反復的最近傍点処理の結果は、７３４において現場回転変換を改良するため及び７３５において変換をスケーリングするために使用される。７３６におけるトランスレーションは、画像における涙痕点間の距離（回転及びスケーリングの適用後）の測定によって行うことができる。
【0046】
図８は、本開示に従ったインプラント向き検証のための技法８００を示すフローチャートである。技法８００は、嵌入された寛骨臼シェルの向き（例えば、傾斜及び前傾）を検証するための手順に関する。
【0047】
この実施例において、技法８００の８０５において、コンピューティング機器は、Ｃ-ａｒｍ２５０によって捕捉された検証画像にアクセスする。技法８００の８１０において、コンピューティング機器は、本開示において論じる様々な方式の１つで検証画像内のランドマークを識別する。検証画像がランドマーキングされたら、技法８００の８１５において、コンピューティング機器は、Ｃ-ａｒｍ２５０によって捕捉されたＡＰ骨盤画像などの基準画像にアクセスする。アクセスされた基準画像は、骨盤の内側-外側（ＭＬ）軸線を含めて手順において以前に識別されたランドマークを含む。技法８００の８２０において、コンピューティング機器は、Ｃ-ａｒｍ及び患者が回転（例えば、移動）していないと言う前提に基づいて基準画像から検証画像へＭＬ軸線を移転する。又は、ＭＬ軸線は、両方の画像に共通のランドマークに基づいて移転できる。例えば、検証画像は、基準画像でも見られる縁線及び閉鎖孔などの手術側ランドマークを含む。共通ランドマークの位置をマッチングすることによって、ＭＬ軸線を検証画像へ移転できる。
【0048】
技法８００の８２５において、コンピューティング機器は、検証画像内のインプラント（例えば、寛骨臼シェル）の楕円外形線を識別する。楕円外形線の識別は、上述のように実施される。技法８００の８３０において、コンピューティング機器は、楕円外形線及び移転されたＭＬ軸線に基づいてインプラントの傾斜を算定する。更に、技法８００の８３５において、コンピューティング機器は楕円外形線及び移転されたＭＬ軸線に基づいてインプラント前傾を算定できる。インプラント（例えば、寛骨臼シェル）の傾斜及び前傾は、図６を参照して上で説明したように算定される。
【0049】
図９は、本明細書において論じる技法のいずれか１つ又はそれ以上をいくつかの実施形態に従って実施する際の機械例９００のブロック図である。例えば、機械９００は、図１のコンピューティングシステム１４０又は図２の手持ちコンピューティング機器２４０を備えることができる。機械９００は、ロボットシステム１１５又は２１５用のコントローラを備えることができ、センサ９２１は、追跡要素９０を含むことができる。クイックコネクトを介してロボットアームに結合された手術器具のロボットアーム１２０、２２０及び／又は嵌入器具２３０に対する位置及び向きを測定するために、位置及び向き情報を生成し相関させるための命令９２４は、プロセッサ９０２によって実行できる。
【0050】
別の実施形態において、機械９００は、独立機器として作動するか又は他の機械に接続できる（例えば、ネットワーク化できる）。ネットワーク配備において、機械９００は、 サーバーマシン、クライアントマシン又はサーバー-クライアントネットワーク環境で作動できる。１つの実施例において、機械９００は、ピアトゥピア（Ｐ２Ｐ）（又は他の分散型）ネットワーク環境においてピアマシンとして作用できる。機械９００は、パソコン（ＰＣ），タブレットＰＣ、セットトップボックス（ＳＴＢ）、個人情報端末（ＰＤＡ）、携帯電話、ウェブアプライアンス、ネットワークルータ、スイッチ又はブリッジ、又は機械が行うべき動作を指定する命令（連続その他）を実行できる任意の機械とすることができる。更に、図には単一の機械を示すが、「機械」は、クラウドコンピューティング、ソフトウェアアズアサービス（ＳａａＳ）、その他のコンピュータクラスタ構成など、本明細書において論じる方法のいずれか１つ又はそれ以上を実施するために個々に又は共同で１組（又は複数組）の命令を実行する機械の任意の集合を含むものとする。
【0051】
機械（例えば、コンピュータシステム）９００は、ハードウェアプロセッサ９０２（例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィック処理装置（ＧＰＵ）、ハードウェア処理コア又はこれらの任意の組合せ）、メインメモリ９０４及びスタティックメモリ９０６を含むことができ、これらのいくつか又は全ては、インターリンク（例えばバス）９０８を介して相互に通信できる。機械９００は、更に、ディスプレイ装置９１０、英数字入力機器９１２（例えば、キーボード）及びユーザーインターフェイス（ＵＩ）ナビゲーション機器９１４（例えば、マウス）を含むことができる。１つの実施例において、ディスプレイ装置９１０、入力機器９１２及びＵＩナビゲーション機器９１４は、タッチスクリーンディスプレイとすることができる。機械９００は、これに加えて、記憶機器（例えばドライブ装置）９１６、発信機器９１８（例えば、スピーカ）、ネットワークインターフェイス機器９２０、及び汎地球測位システム（ＧＰＳ）センサ、コンパス、加速度計又は他のセンサなどの１つ又は複数のセンサ９２１を含むことができる。機械９００は、１つ又は複数の周辺機器（例えば、プリンタ、カードリーダーなど）と通信する又はこれを制御するためのシリアル（例えば、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ））、パラレル又はその他の有線又は無線（例えば赤外線（ＩＲ）、近距離通信（ＮＦＣ）など）接続などの出力コントローラ９２８を含むことができる。
【0052】
記憶機器９１６は、本明細書において説明する技法又は機能のいずれか１つ又はそれ以上を実現する又はそれによって利用されるデータ構造又は命令９２４（例えば、ソフトウェア）の１つ又はそれ以上のセットを記憶する機械可読媒体９２２を含むことができる。命令９２４は、又、メインメモリ９０４内に、スタティックメモリ９０６内に、又は機械９００による命令の実行中にハードウェアプロセッサ９０２内に、完全に又は少なくとも部分的に、常駐できる。１つの実施例において、ハードウェアプロセッサ９０２、メインメモリ９０４、スタティックメモリ９０６マンタは記憶機器９１６の１つ又は任意の組合せは、機械可読媒体を構成できる。
【0053】
機械可読媒体９２２は図において単一媒体として示すが、「機械可読媒体」は、１つ又は複数の命令９２４を記憶するように構成された単一又は複数の媒体（例えば、集中又は分散データベース及び／又はアソシエイトキャッシュ及びサーバー）を含むことができる。「機械可読媒体」は、機械９００による実行のための命令を記憶、エンコード又は搬送でき、かつ本開示の技法のいずれか１つ又はそれ以上を機械９００に実施させる、又はこのような命令が使用する又はこれと関連付けられるデータ構造を記憶、エンコード又は搬送できる、任意の媒体を含むことができる。機械可読媒体の非限定的例は、ソリッドステートメモリ及び光学及び磁気媒体を含むことができる。
【0054】
命令９２４は、更に、多数の転送プロトコル（例えば、フレームリレイ、インターネットプロトコル（ＩＰ）、伝送制御プロトコル（ＴＣＰ）、ユーザーデータグラムプロトコル（ＵＤＰ）、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）など）のいずれか１つを利用するネットワークインターフェイス機器９２０を介して伝送媒体を使用して通信ネットワーク９２６越しに送受できる。通信ネットワーク例は、特に、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、パケットデータネットワーク（例えば、インターネット）、移動電話ネットワーク（例えば、セルラーネットワーク）、従来の基本電話網（ＰＯＴＳ）、及び無線データネットワーク（例えば、ＷｉＦｉ（登録商標）として知られる米国電気電子学会（ＩＥＥＥ）９０２.１１ファミリーの規格、ＷｉＭａｘ（登録商標）として知られるＩＥＥＥ９０２.１６ファミリーの規格）、ＩＥＥＥ９０２.１５.４ファミリーの規格、ピアトゥピア（Ｐ２Ｐ）ネットワークを含むことができる。１つの実施例において、ネットワークインターフェイス機器９２０は、通信ネットワーク９２６に接続するための１つ又は複数の物理的ジャック（例えば、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ、同軸又は電話ジャック）又は１つ又は複数のアンテナを含むことができる。１つの実施例において、ネットワークインターフェイス機器９２０は、単一入力複数出力（ＳＩＭＯ）、複数入力複数出力（ＭＩＭＯ）、又は複数入力単一出力（ＭＩＳＯ）の少なくとも１つを使用して無線で通信するための複数のアンテナを含むことができる。「伝送媒体」は、機械９００による実行のために命令を記憶、エンコード又は搬送できる任意の無形媒体を含むものとし、この種のソフトウェアの通信を容易にするためのデジタル又はアナログ通信信号又はその他の無形媒体を含む。
【0055】
本出願において論じるシステム、機器及び方法は、股関節全置換術など関節形成術を実施するために患者に対して機器を位置決めするために使用できる手術用ロボットアームを利用するロボット支援手術処置を実施する際に役立てることができる。特に、本明細書において開示するシステム、機器及び方法は、寛骨臼シェルなどのカップ型インプラントを埋植する際の正確度を改良するのに役立つ。本明細書において開示するシステム、機器及び方法は、本明細書において論じる手術用ロボットアーム及び技法を利用することによって手で嵌入器具を位置決めすることに依存する必要を減少または排除できる。
【0056】
上で詳細な説明は、詳細な説明の一部を形成する添付図面を参照する。図面は、例として、本発明を実施するための具体的な実施形態を示す。これらの実施形態を、本明細書において「実施例」とも呼ぶ。このような実施例は、説明し図示する要素以外の要素を含むことができる。但し、当該発明者は、図示又は説明する要素のみを提供する実施例も想定する。更に、当該発明者は、特定の実施例（又はその１つ又は複数の形態）に関してあるいは本明細書において図示又は説明するその他の実施例（又はその１つ又は複数の形態）に関して、図示又は説明する要素（又はその１つ又は複数の形態）の任意の組合せ又は順列を使用する実施例も想定する。要約は、読み手が技術的開示の性質を素早く確認できるようにするために、米国規則法典第３７巻規則１.７２（ｂ）を遵守して提供する。要約書は、特許請求の範囲又は意味を解釈又は限定するために使用されるという了解の下に提出する。又、上記の詳細な説明において、様々な特徴は、開示を簡潔化するためにグループ化される場合がある。これは、開示し請求しない特徴が請求にとって必須であることを意図するものとして解釈されるべきではない。むしろ、本発明の内容は、特定の開示する実施形態の全ての特徴に満たない場合がある。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4A】
【図4B】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
