特許 7414611 ロボット手術支援装置、処理方法、及びプログラム

(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】2024-01-05

(45)【発行日】2024-01-16

(54)【発明の名称】ロボット手術支援装置、処理方法、及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   A61B 34/10 20160101AFI20240109BHJP

   A61B 34/35 20160101ALN20240109BHJP

【ＦＩ】

A61B34/10

A61B34/35

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2020055964

(22)【出願日】2020-03-26

(65)【公開番号】P2021153771

(43)【公開日】2021-10-07

【審査請求日】2022-12-15

(73)【特許権者】

【識別番号】514063179

【氏名又は名称】株式会社メディカロイド

(73)【特許権者】

【識別番号】500109320

【氏名又は名称】ザイオソフト株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002000

【氏名又は名称】弁理士法人栄光事務所

(72)【発明者】

【氏名】井田 城太

(72)【発明者】

【氏名】平塚 充一

(72)【発明者】

【氏名】茅野 秀介

(72)【発明者】

【氏名】長田 剛

(72)【発明者】

【氏名】唐沢 隆

(72)【発明者】

【氏名】瀬尾 信一郎

【審査官】石川 薫

(56)【参考文献】

【文献】特表２０１６－５２０３４５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００９－１９５６８７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特表２０１８－５２６１１２（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１３／００６６３３５（ＵＳ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２０１３／０３２４８００（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特開２０１２－００５８５７（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１８／０２１４６８１（ＵＳ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２０１８／０２２１６３９（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特表２０１５－５１８４０１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特許第６５０６４９０（ＪＰ，Ｂ１）

【文献】国際公開第２０１８／１９８０９５（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ａ６１Ｂ １３／００－１８／１８

Ａ６１Ｂ ３４／３０－３４／３７

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

手術支援ロボットによる鏡視下手術を支援するロボット手術支援装置であって、
処理部を備え、
前記処理部は、手術対象の被検体に設置され少なくとも２つの手術器具を挿入するための少なくとも２つの孔部が設けられたアクセスプラットフォームにおける少なくとも２つの前記手術器具毎の回転中心に対応する位置と、前記手術支援ロボットの位置と、の位置関係を導出する機能を有し、
前記処理部は、前記アクセスプラットフォームにおける少なくとも２つの前記位置の動きを検出し、前記アクセスプラットフォームの変形を検出する、
ロボット手術支援装置。

【請求項2】

前記処理部は、
前記被検体の３Ｄデータを取得し、
前記被検体の３Ｄデータと、前記アクセスプラットフォームと前記手術支援ロボットとの位置関係と、に基づいて、前記被検体と前記アクセスプラットフォームとの位置関係を導出する、
請求項１に記載のロボット手術支援装置。

【請求項3】

前記アクセスプラットフォームは、前記被検体の肛門に設置され、
前記処理部は、前記アクセスプラットフォームと前記被検体との位置関係に基づいて、前記被検体の臓器の変形を算出する、
請求項２に記載のロボット手術支援装置。

【請求項4】

前記処理部は、前記手術器具を前記アクセスプラットフォームに挿入した挿入距離の情報を取得する、
請求項１～３のいずれか１項に記載のロボット手術支援装置。

【請求項5】

前記処理部は、前記挿入距離の情報に基づいて、前記アクセスプラットフォームと前記手術支援ロボットとの位置関係を導出する、
請求項４に記載のロボット手術支援装置。

【請求項6】

前記処理部は、
前記手術支援ロボットのキネマティクスの情報を取得し、
前記手術支援ロボットのキネマティクスの情報と、前記アクセスプラットフォームと前記手術支援ロボットとの位置関係と、に基づいて、前記手術器具の先端位置を算出する、
請求項１～５のいずれか１項に記載のロボット手術支援装置。

【請求項7】

手術支援ロボットによる鏡視下手術を支援するロボット手術支援装置の処理部が実行する処理方法であって、
前記処理部が、手術対象の被検体に設置され少なくとも２つの手術器具を挿入するための少なくとも２つの孔部が設けられたアクセスプラットフォームにおける少なくとも２つの前記手術器具毎の回転中心に対応する位置と、前記手術支援ロボットの位置と、の位置関係を導出するステップと、
前記処理部が、前記アクセスプラットフォームにおける少なくとも２つの前記位置の動きを検出し、前記アクセスプラットフォームの変形を検出するステップと、を有する、
処理方法。

【請求項8】

請求項７に記載の処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、ロボット手術支援装置、ロボット手術支援方法、及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、術式の１つとして、経肛門的低侵襲手術（ＴＡＭＩＳ：Transanal Minimally Inbasive Surgery）が知られている。ＴＡＭＩＳにおいて、手術器具を患者に挿入するために、患者の肛門にプラットフォーム（ＴＡＰ：Transanal Access Platform）を設置することが知られている（非特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0003】

【文献】GelPOINT Path, Transanal Access Platform, Applied Medical,［令和１年１２月２６日検索］インターネット＜ＵＲＬ：https://www.appliedmedical.com/Products/Gelpoint/Path＞

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

ＴＡＭＩＳにおいて用いられるプラットフォームは、患者の骨等に取り付けられるものではないので、術中に患者に対して移動し易い。また、例えば手術対象となる直腸は、プラットフォームの移動に追従して移動し易い。そのため、例えば、患者の体内における手術器具の動作範囲が制限され得る。また、手術器具が移動するプラットフォームから押圧力を受け得る。そのため、プラットフォームの移動によって手術器具を用いた手術の操作性及び安全性が低下し得る。

【0005】

本開示は、上記事情に鑑みてされたものであって、被検体に設置されるプラットフォームを用いた手術において、操作性及び安全性を向上できるロボット手術支援装置、ロボット手術支援方法、及びプログラムを提供する。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本開示の一態様は、手術支援ロボットによる鏡視下手術を支援するロボット手術支援装置であって、処理部を備え、前記処理部は、手術対象の被検体に設置され少なくとも２つの手術器具を挿入するための少なくとも２つの孔部が設けられたアクセスプラットフォームにおける少なくとも２つの前記手術器具毎の回転中心に対応する位置と、前記手術支援ロボットの位置と、の位置関係を導出する機能を有し、前記処理部は、前記アクセスプラットフォームにおける少なくとも２つの前記位置の動きを検出し、前記アクセスプラットフォームの変形を検出する、ロボット手術支援装置である。

【発明の効果】

【0007】

本開示によれば、被検体に設置されるプラットフォームを用いた手術において、操作性及び安全性を向上できる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】第１の実施形態におけるロボット手術支援システムの構成例を示すブロック図

【図1B】ロボット手術支援装置のハードウェア構成例を示すブロック図

【図2A】ロボット手術支援装置の機能構成例を示すブロック図

【図2B】プラットフォームの構造例を示す図

【図3A】手術支援ロボットとプラットフォームとの位置関係の第１導出例を説明するための図

【図3B】手術支援ロボットとプラットフォームとの位置関係の第２導出例を説明するための図

【図3C】被検体の体位がジャックナイフ位であることを示す図

【図4】プラットフォーム、手術器具、及び被検体の内部の様子の一例を示す図

【図5】プラットフォームを中心とした手術器具の回転例を示す図

【図6】プラットフォームを挿通する手術器具が湾曲した様子の一例を示す図

【図7】プラットフォームの移動に連動した臓器の移動例を示す図

【図8】ロボット手術支援装置の動作例を示すフローチャート

【図9】ロボット手術支援装置の動作例を示すフローチャート（図８の続き）

【図10】プラットフォームの設置シミュレーションの手順の一例を示すフローチャート

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下、本開示の実施形態について、図面を用いて説明する。

【0010】

（第１の実施形態）
図１Ａは、第１の実施形態におけるロボット手術支援システム１の構成例を示すブロック図である。ロボット手術支援システム１は、ロボット手術支援装置１００と、ＣＴ装置２００と、手術支援ロボット３００と、俯瞰カメラ４００と、を備える。ロボット手術支援装置１００と、ＣＴ装置２００と、手術支援ロボット３００と、俯瞰カメラ４００とは、ネットワークを介して接続されてもよい。また、ロボット手術支援装置１００は、ＣＴ装置２００、手術支援ロボット３００、及び俯瞰カメラ４００の各装置と、１対１で接続されてもよい。図１Ａでは、ロボット手術支援装置１００が、ＣＴ装置２００、手術支援ロボット３００及び俯瞰カメラ４００のそれぞれと接続されていることを例示している。

【0011】

ロボット手術支援装置１００は、ＣＴ装置２００、手術支援ロボット３００、及び俯瞰カメラ４００から各種データを取得する。ロボット手術支援装置１００は、取得されたデータに基づいて画像処理し、手術支援ロボット３００によるロボット手術を支援する。ロボット手術支援装置１００は、ＰＣとＰＣに搭載されたソフトウェアにより構成されてもよい。ロボット手術支援装置１００は、手術ナビゲーションを行う。手術ナビゲーションは、例えば、手術前の計画（術前計画）を行うための術前シミュレーションや手術中のサポートを行うための術中ナビゲーションを含む。

【0012】

ＣＴ装置２００は、被検体へＸ線を照射し、体内の組織によるＸ線の吸収の違いを利用して、画像（ＣＴ画像）を撮像する。被検体は、生体、人体、動物、等を含んでよい。ＣＴ装置２００は、被検体内部の任意の箇所の情報を含むボリュームデータを生成する。ＣＴ装置２００は、ＣＴ画像としてのボリュームデータをロボット手術支援装置１００へ、有線回線又は無線回線を介して送信する。ＣＴ画像の撮像には、ＣＴ撮像に関する撮像条件や造影剤の投与に関する造影条件が考慮されてよい。

【0013】

手術支援ロボット３００は、ロボット操作端末３１０、ロボット本体３２０、及び画像表示端末３３０を備える。

【0014】

ロボット操作端末３１０は、術者により操作されるハンドコントローラやフットスイッチを備える。ロボット操作端末３１０は、術者によるハンドコントローラやフットスイッチの操作に応じて、ロボット本体３２０に設けられた複数のロボットアームＡＲを動作させる。また、ロボット操作端末３１０は、ビューワを備える。ビューワは、ステレオビューワでよく、内視鏡ＥＳ（内視鏡カメラ）により取込まれた画像を融合させて３次元画像を表示してよい。なお、ロボット操作端末３１０が複数存在し、複数のロボット操作端末３１０を複数の術者が操作するによりロボット手術が行われてもよい。

【0015】

ロボット本体３２０は、ロボット手術を行うための複数のロボットアームＡＲ、ロボットアームＡＲに装着されるエンドエフェクタＥＦ（鉗子類、インストゥルメント）、及びロボットアームＡＲに装着される内視鏡ＥＳを備える。エンドエフェクタＥＦ及び内視鏡ＥＳは、鏡視下手術に用いられるものであるので、本実施形態では手術器具３０とも称する。手術器具３０は、１つ以上のエンドエフェクタＥＦ及び内視鏡ＥＳのうち少なくとも１つを含む。

【0016】

ロボット本体３２０は、例えば４つのロボットアームＡＲを備えており、内視鏡ＥＳが装着されるカメラアームと、ロボット操作端末３１０の右手用ハンドコントローラで操作されるエンドエフェクタＥＦが装着される第１エンドエフェクタアームと、ロボット操作端末３１０の左手用ハンドコントローラで操作されるエンドエフェクタＥＦが装着される第２エンドエフェクタアームと、交換用のエンドエフェクタＥＦが装着される第３エンドエフェクタアームと、を含む。各ロボットアームＡＲは、複数の関節を有しており、各関節に対応してモータとエンコーダを備えていてよい。エンコーダは、角度検出器の一例としてのロータリーエンコーダを含んでよい。各ロボットアームＡＲは、少なくとも６自由度、好ましくは７又は８自由度を有しており、３次元空間内において動作し、３次元空間内の各方向に可動自在でよい。エンドエフェクタＥＦには、ロボット手術において被検体ＰＳ内の処置対象に実際に接する器具であり、様々な処置（例えば、把持、切除、剥離、縫合）を可能とする。

【0017】

エンドエフェクタＥＦは、例えば、把持鉗子、剥離鉗子、電気メス、等を含んでよい。エンドエフェクタＥＦは、役割毎に異なる別個のエンドエフェクタＥＦが複数用意されてよい。例えば、ロボット手術では、２つのエンドエフェクタＥＦによって組織を抑えたり引っ張ったりして、１つのエンドエフェクタＥＦで組織を切る処置が行われてよい。ロボットアームＡＲ及び手術器具３０は、ロボット操作端末３１０からの指示を基に、動作してよい。ロボット手術において、エンドエフェクタＥＦは少なくとも２つ使用される。

【0018】

画像表示端末３３０は、モニタ、内視鏡ＥＳによって撮像された画像を処理し、ビューワやモニタに表示させるためのコントローラ、等を有する。モニタは、例えばロボット手術の助手や看護師により確認される。

【0019】

手術支援ロボット３００は、術者によるロボット操作端末３１０のハンドコントローラやフットスイッチの操作を受け、ロボット本体３２０のロボットアームＡＲやエンドエフェクタＥＦや内視鏡ＥＳの動作を制御し、被検体ＰＳに対して各種処置を行うロボット手術を行う。ロボット手術では、被検体ＰＳ内で鏡視下手術が行われてよい。

【0020】

本実施形態では、手術支援ロボット３００を用いて経肛門的低侵襲手術（ＴＡＭＩＳ）が行われることを主に想定する。ＴＡＭＩＳでは、手術器具３０を被検体ＰＳに挿入するために、被検体ＰＳの肛門にプラットフォーム４０（ＴＡＰ）が設置される。ＴＡＭＩＳでは、被検体ＰＳが有する孔である肛門にプラットフォーム４０が設置されるので、トロッカーの設置のように被検体ＰＳの体表にポートを穿孔することが不要である。ＴＡＭＩＳでは、プラットフォーム４０を介してガスが注入されて被検体ＰＳの肛門の周辺に存在する組織や臓器を膨らませられてよい。被検体ＰＳの肛門の周辺に存在する組織や臓器は、例えば直腸、大腸、前立腺、などが含まれてよい。プラットフォーム４０は、弁を有し、被検体ＰＳ内を気密に維持する。また、気密状態を維持するために、被検体ＰＳ内に空気（例えば二酸化炭素）が継続的に導入されてよい。

【0021】

プラットフォーム４０には、エンドエフェクタＥＦが挿通される。エンドエフェクタＥＦの挿通時にプラットフォーム４０の弁が開き、エンドエフェクタＥＦの脱離時にはプラットフォーム４０の弁が閉じる。プラットフォーム４０を経由してエンドエフェクタＥＦが挿入され、術式に応じて様々な処置が行われる。ロボット手術は、肛門周辺の臓器を手術対象とする以外に、その他の部位の鏡視下手術（例えば口蓋顎手術、縦隔手術）に適用されてもよい。

【0022】

図１Ｂは、ロボット手術支援装置１００の構成例を示すブロック図である。ロボット手術支援装置１００は、送受部１１０、ＵＩ１２０、ディスプレイ１３０、プロセッサ１４０、及びメモリ１５０を備える。

【0023】

送受部１１０は、通信ポート、外部装置接続ポート、組み込みデバイスへの接続ポート、等を含む。送受部１１０は、ＣＴ装置２００、手術支援ロボット３００、及び俯瞰カメラ４００からの各種データを取得する。取得された各種データは、直ぐにプロセッサ１４０（処理部１６０）に送られて各種処理されてもよいし、メモリ１５０において保管された後、必要時にプロセッサ１４０へ送られて各種処理されてもよい。また、各種データは、記録媒体や記録メディアを介して取得されてもよい。

【0024】

送受部１１０は、ＣＴ装置２００、手術支援ロボット３００、及び俯瞰カメラ４００へ各種データを送信する。送信される各種データは、プロセッサ１４０（処理部１６０）から直接送信されてもよいし、メモリ１５０において保管された後、必要時に各装置へ送信されてもよい。また、各種データは、記録媒体や記録メディアを介して送られてもよい。

【0025】

送受部１１０は、ＣＴ装置２００からのボリュームデータを取得してよい。また、ボリュームデータは、中間データ、圧縮データやシノグラムの形で取得されてもよい。また、ボリュームデータは、ロボット手術支援装置１００に取り付けられたセンサデバイスからの情報から取得されてもよい。

【0026】

送受部１１０は、手術支援ロボット３００からの情報を取得する。手術支援ロボット３００からの情報は、手術支援ロボット３００のキネマティクスの情報を含んでよい。キネマティクスの情報は、例えば、手術支援ロボット３００が備えるロボット手術を行うための器具（例えばロボットアームＡＲ、エンドエフェクタＥＦ、内視鏡ＥＳ）の形状に関する形状情報や動作に関する動作情報を含んでよい。キネマティクスの情報は、外部サーバから受信されてもよい。

【0027】

この形状情報は、ロボットアームＡＲやエンドエフェクタＥＦや内視鏡ＥＳの各部位の長さ、重さ、基準方向（例えば水平面）に対するロボットアームＡＲの角度、ロボットアームＡＲに対するエンドエフェクタＥＦの取付角度、等の少なくとも一部の情報を含んでよい。

【0028】

この動作情報は、ロボットアームＡＲやエンドエフェクタＥＦや内視鏡ＥＳの３次元空間における可動範囲を含んでよい。この動作情報は、ロボットアームＡＲが動作する際のロボットアームＡＲの位置、速度、加速度、向き、等の情報を含んでよい。この動作情報は、エンドエフェクタＥＦが動作する際のロボットアームＡＲに対するエンドエフェクタＥＦの位置、速度、加速度、向き、等の情報を含んでよい。この動作情報は、内視鏡ＥＳが動作する際のロボットアームＡＲに対する内視鏡ＥＳの位置、速度、加速度、向き、等の情報を含んでよい。

【0029】

ロボットアームＡＲやエンドエフェクタＥＦや内視鏡ＥＳには、角度センサが取り付けられてよい。この角度センサは、ロボットアームＡＲやエンドエフェクタＥＦや内視鏡ＥＳの３次元空間での向きに相当する角度を検出するロータリーエンコーダを含んでよい。送受部１１０は、手術支援ロボット３００に取り付けられた各種センサが検出した検出情報を取得してよい。

【0030】

送受部１１０は、ロボット操作端末３１０に対する操作に関する操作情報を取得してよい。この操作情報は、操作の対象（例えばロボットアームＡＲ、エンドエフェクタＥＦ、内視鏡ＥＳ）、操作の種類（例えば移動、回転）、操作位置、操作速度、等の情報を含んでよい。

【0031】

送受部１１０は、手術器具３０に関する手術器具情報を取得してよい。手術器具情報は、手術器具３０の被検体ＰＳへの挿入距離を含んでよい。この挿入距離は、例えば、手術器具３０が挿入されるプラットフォーム４０とこの手術器具３０の先端位置との間の距離に相当する。例えば、手術器具３０に、手術器具３０の挿入距離を示す目盛りが付されていてよい。送受部１１０は、この目盛りを電子的に読み取り、手術器具３０の挿入距離を取得してよい。この場合、例えばリニアエンコーダ（読取装置）がプラットフォーム４０に取り付けられ、手術器具３０にはエンコード用のマーカが付されてよい。また、送受部１１０は、この目盛りを術者が読んでＵＩ１２０を介して挿入距離を入力することで、手術器具３０の挿入距離を取得してもよい。

【0032】

また、手術支援ロボット３００からの情報には、内視鏡ＥＳによる撮像に関連する情報（内視鏡情報）が含まれてよい。内視鏡情報は、内視鏡ＥＳにより撮像された画像（実内視鏡画像）、実内視鏡画像に関する付加情報（撮像位置、撮像向き、撮像画角、撮像範囲、撮像時刻、等）が含まれてよい。

【0033】

送受部１１０は、俯瞰カメラ４００からの情報を取得してよい。俯瞰カメラ４００からの情報は、俯瞰カメラ４００により撮像された撮像画像、撮像画像に関する付加情報を含んでよい。この付加情報は、撮像位置、撮像向き、撮像画角、撮像範囲、撮像時刻、等の撮像に関連する撮像関連情報を含んでよい。

【0034】

ＵＩ１２０は、例えば、タッチパネル、ポインティングデバイス、キーボード、又はマイクロホンを含んでよい。ＵＩ１２０は、ロボット手術支援装置１００の術者から、任意の入力操作を受け付ける。術者は、医師、看護師、放射線技師、学生、等を含んでよい。

【0035】

ＵＩ１２０は、各種操作を受け付ける。例えば、ボリュームデータやボリュームデータに基づく画像（例えば後述する３次元画像、２次元画像）における、関心領域（ＲＯＩ）の指定や輝度条件（例えばＷＷ（Window Width）やＷＬ（Window Level））の設定等の操作を受け付ける。関心領域は、各種組織（例えば、血管、臓器、器官、骨、脳）の領域を含んでよい。組織は、病変組織、正常組織、腫瘍組織、等を含んでよい。

【0036】

ディスプレイ１３０は、例えばＬＣＤを含んでよく、各種情報を表示する。各種情報は、ボリュームデータから得られる３次元画像や２次元画像を含んでよい。３次元画像は、ボリュームレンダリング画像、サーフェスレンダリング画像、仮想内視鏡画像、仮想超音波画像、ＣＰＲ画像、等を含んでもよい。ボリュームレンダリング画像は、レイサム（RaySum）画像、ＭＩＰ画像、ＭｉｎＩＰ画像、平均値画像、レイキャスト画像、等を含んでもよい。２次元画像は、アキシャル画像、サジタル画像、コロナル画像、ＭＰＲ画像、等を含んでよい。

【0037】

メモリ１５０は、各種ＲＯＭやＲＡＭの一次記憶装置を含む。メモリ１５０は、ＨＤＤやＳＳＤの二次記憶装置を含んでもよい。メモリ１５０は、ＵＳＢメモリやＳＤカードや光ディスクの三次記憶装置を含んでもよい。メモリ１５０は、各種情報やプログラムを記憶する。各種情報は、送受部１１０により取得されたボリュームデータ、プロセッサ１４０により生成された画像、プロセッサ１４０により設定された設定情報、各種プログラムを含んでもよい。メモリ１５０は、プログラムが記録される非一過性の記録媒体の一例である。

【0038】

プロセッサ１４０は、ＣＰＵ、ＤＳＰ、又はＧＰＵを含んでよい。プロセッサ１４０は、メモリ１５０に記憶されたプログラムを実行することにより、各種処理や制御を行う処理部１６０として機能する。

【0039】

図２Ａは、処理部１６０の機能構成例を示すブロック図である。処理部１６０は、領域処理部１６１、変形処理部１６２、モデル設定部１６３、位置処理部１６４、シミュレーション処理部１６５、画像生成部１６６、及び表示制御部１６７を備える。なお、処理部１６０に含まれる各部は、１つのハードウェアにより異なる機能として実現されてもよいし、複数のハードウェアにより異なる機能として実現されてもよい。また、処理部１６０に含まれる各部は、専用のハードウェア部品により実現されてもよい。

【0040】

領域処理部１６１は、例えば送受部１１０を介して、被検体のボリュームデータを取得する。領域処理部１６１は、ボリュームデータに含まれる任意の領域を抽出する。領域処理部１６１は、例えばボリュームデータの画素値に基づいて、自動で関心領域を指定し、関心領域を抽出してよい。領域処理部１６１は、例えばＵＩ１２０を介して、手動で関心領域を指定し、関心領域を抽出してよい。関心領域は、臓器、骨、血管、患部（例えば病変組織や腫瘍組織）、等の領域を含んでよい。臓器は、直腸、大腸、前立腺、等を含んでよい。

【0041】

また、関心領域は、単一の組織だけでなく、その組織の周囲の組織を含んでセグメンテーション（区分）されて抽出されてもよい。例えば、関心領域としての臓器が直腸の場合、直腸本体だけでなく、直腸に接続する又は直腸内若しくは直腸周辺を走行する血管、直腸周辺の骨（例えば背骨、骨盤）や筋肉を含んでもよい。また、上記の直腸本体と直腸内又は直腸周辺の血管と直腸周辺の骨や筋肉とは、別々の組織としてセグメンテーションされて得られてもよい。

【0042】

モデル設定部１６３は、組織のモデルを設定する。モデルは関心領域とボリュームデータに基づいて設定されてよい。モデルは、ボリュームデータが表現する組織を、ボリュームデータよりも簡素化して表現するものである。したがって、モデルのデータ量は、モデルに対応するボリュームデータのデータ量よりも小さい。モデルは、例えば手術における各種処置を模した変形処理や変形操作の対象となる。モデルは、例えば簡易なボーン変形モデルでよい。この場合、モデルは簡易な有限要素において骨組みを仮定して、有限要素の頂点を移動させることで、ボーンが変形する。組織の変形は、ボーンの変形を追従することによって表現できる。モデルは、臓器（例えば直腸）を模した臓器モデルを含んでよい。モデルは、単純な形状の多角形（例えば三角形）に類似する形状を有してもよいし、その他の形状を有してもよい。モデルは、例えば、臓器を示すボリュームデータの輪郭線であってもよい。モデルは、３次元モデルであっても２次元モデルであってもよい。なお、骨についてはモデルの変形ではなく、ボリュームデータの変形で表現されてもよい。骨は変形の自由度が小さいため、ボリュームデータのアフィン変換で表現できるためである。

【0043】

モデル設定部１６３は、ボリュームデータに基づいて、モデルを生成することで、モデルを取得してよい。また、モデルのテンプレートが複数予め決まっており、メモリ１５０や外部サーバに保持されていてもよい。モデル設定部１６３は、ボリュームデータに合わせて、予め用意された複数のモデルのテンプレートから１つのモデルのテンプレートをメモリ１５０や外部サーバから取得することで、モデルを取得してもよい。

【0044】

モデル設定部１６３は、ボリュームデータに含まれる被検体ＰＳの組織（例えば臓器）におけるターゲットＴＧの位置を設定してよい。または、モデル設定部１６３は、組織を模したモデルにおけるターゲットＴＧの位置を設定してよい。ターゲットＴＧは、任意の組織内に設定される。モデル設定部１６３は、ＵＩ１２０を介してターゲットＴＧの位置を指定してよい。また、過去に被検体ＰＳに対して処置されたターゲットＴＧ（例えば患部）の位置がメモリ１５０に保持されていてもよい。モデル設定部１６３は、メモリ１５０からターゲットＴＧの位置を取得して設定してもよい。モデル設定部１６３は、術式に応じてターゲットＴＧの位置を設定してもよい。術式は、被検体ＰＳに対する外科手術の方式を示す。ターゲット位置は、ある程度の広さを有するターゲットＴＧの領域の位置であってもよい。

【0045】

変形処理部１６２は、手術対象の被検体ＰＳにおける変形に関する処理を行う。例えば、被検体ＰＳ内の臓器等の組織は、手術における術者の各種処置を模して術者によって各種の変形操作がされ得る。変形操作は、臓器を持ち上げる操作、ひっくり返す操作、切る操作、等を含んでよい。これに対応して、変形処理部１６２は、被検体ＰＳ内の臓器等の組織に対応するモデルを変形させる。例えば、臓器がエンドエフェクタＥＦにより引っ張られたり押されたり、切断されたりし得るが、この様子をモデルの変形によりシミュレートしてよい。モデルが変形すると、モデルにおけるターゲットも変形し得る。

【0046】

変形操作による変形は、モデルに対して行われよく、有限要素法を用いた大変形シミュレーションでよい。例えば、体位変換による臓器の移動をシミュレートしてよい。この場合、臓器や病変の接点に加わる弾性力や臓器や病変の剛性、その他の物理的な特性が加味されてよい。モデルに対する変形処理は、ボリュームデータに対する変形処理と比較すると、演算量が低減される。変形シミュレーションにおける要素数が低減されるためである。なお、モデルに対しての変形処理が行われず、ボリュームデータに対して直接、変形処理が行われてもよい。

【0047】

また、変形処理部１６２は、例えば、変形に関する処理として、仮想的に被検体ＰＳに対して肛門からガスを注入するガス注入シミュレーションを行ってよい。ガス注入シミュレーションの具体的な方法は、公知の方法であってよく、例えば参考非特許文献１に記載された気腹シミュレーションの方法を、肛門を介してガスを注入するガス注入シミュレーションに適用してよい。つまり、変形処理部１６２は、非ガス注入状態のモデル又はボリュームデータを基に、ガス注入シミュレーションを行い、仮想ガス注入状態のモデル又はボリュームデータを生成してよい。また、実際にガス注入を行った上で撮影されたボリュームデータ又はこのボリュームデータに基づくモデルを用いてもよい。また、実際にガス注入を行った上で撮影されたボリュームデータ又はこのボリュームデータに基づくモデルを基にガス注入量を変化させたガス注入シミュレーションを行ってもよい。ガス注入シミュレーションにより、術者は、被検体ＰＳに対して実際にガス注入しなくても、被検体ＰＳがガス注入された状態を仮定し、仮想的にガス注入された状態を観察できる。なお、ガス注入状態のうち、ガス注入シミュレーションにより推定されるガス注入の状態を仮想ガス注入状態と称し、実際のガス注入された状態を実ガス注入状態と称してよい。

【0048】

（参考非特許文献１）Takayuki Kitasaka, Kensaku Mori, Yuichiro Hayashi, Yasuhito Suenaga, Makoto Hashizume, and Jun-ichiro Toriwaki, “Virtual Pneumoperitoneum for Generating Virtual Laparoscopic Views Based on Volumetric Deformation”, MICCAI (Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention), 2004, P559-P567

【0049】

ガス注入シミュレーションは、有限要素法を用いた大変形シミュレーションでよい。この場合、変形処理部１６２は、領域処理部１６１を介して、被検体ＰＳの皮下脂肪を含む体表と、被検体ＰＳの肛門付近の内臓と、をセグメンテーションしてよい。そして、変形処理部１６２は、モデル設定部１６３を介して、体表を皮膚と体脂肪との２層の有限要素にモデル化し、肛門付近の内臓を有限要素にモデル化してよい。変形処理部１６２は、任意に、例えば直腸と骨とをセグメンテーションし、モデルに追加してよい。また、体表と肛門付近の内臓との間にガス領域を設け、仮想的なガス注入に応じてガス注入領域が拡張（膨張）してよい。なお、ガス注入シミュレーションが行われなくてもよい。

【0050】

位置処理部１６４は、手術支援ロボット３００とプラットフォーム４０との位置関係を導出する。手術支援ロボット３００とプラットフォーム４０との位置関係は、例えば、手術支援ロボット３００に対するプラットフォーム４０の相対的な位置であってよい。位置処理部１６４は、手術支援ロボット３００の位置に対するプラットフォーム４０の位置を取得することで、位置関係を導出してもよい。また、位置処理部１６４は、プラットフォーム４０に対する手術支援ロボット３００の位置を取得することで、位置関係を導出してもよい。例えば、位置処理部１６４は、手術支援ロボット３００の位置とプラットフォーム４０の位置との双方を取得し、位置関係を算出してよい。また、位置処理部１６４は、手術支援ロボット３００とプラットフォーム４０との位置関係と、手術支援ロボット３００の位置と、に基づいて、プラットフォーム４０の位置を算出してよい。

【0051】

位置処理部１６４は、手術器具３０の被検体ＰＳへの挿入距離に基づいて、プラットフォーム４０と手術支援ロボット３００との位置関係を導出してよい。例えば、手術支援ロボット３００のキネマティクスに含まれる手術器具３０の長さから挿入距離を減算することで、プラットフォーム４０と手術支援ロボット３００との距離を算出し、位置関係を導出してよい。さらに、位置処理部１６４は、ロボットアームＡＲの角度に基づいて、ロボットアームＡＲに対するプラットフォーム４０の向きを判別してもよい。この場合、手術支援ロボット３００とプラットフォーム４０との位置と向きを加味した位置関係を導出できる。

【0052】

位置処理部１６４は、手術支援ロボット３００とプラットフォーム４０との位置関係に基づいて、術中に手術器具３０を操作する際の回転中心ｒｃを算出する。この回転中心ｒｃは、手術器具３０の位置や向きの変化に関わらず、手術器具３０が通過する位置である。この回転中心ｒｃの位置は、例えば実際のプラットフォーム４０の位置でもよいし、プラットフォーム４０の理想的な配置位置でもよい。プラットフォーム４０の理想的な配置位置は、ロボットアームＡＲの角度及び手術器具３０のキネマティクスに基づくプラットフォーム４０の推定位置でよい。術者は、ロボット操作端末３１０を介して、手術器具３０の動きが回転中心ｒｃを通るように調整することで、プラットフォーム４０に対する不要な押圧力が抑制され、術中の被検体ＰＳの負担が軽減可能である。また、術者らは、直接プラットフォーム４０に触れることによって手術器具３０の動きが回転中心ｒｃを通るようにプラットフォーム４０を調整することで、プラットフォーム４０に対する不要な押圧力が抑制され、術中の被検体ＰＳの負担が軽減可能である。

【0053】

位置処理部１６４は、手術器具３０毎に回転中心ｒｃを算出してよい。この場合、プラットフォーム４０において各手術器具３０が通過する位置を、個別に算出してよい。これにより、術者により複数の手術器具３０のそれぞれの動きが、それぞれの回転中心ｒｃを通るように調整されることで、プラットフォーム４０に対する不要な押圧力が抑制され、術中の被検体ＰＳの負担が軽減可能である。

【0054】

位置処理部１６４は、手術器具３０のキネマティクスの情報及びロボットアームＡＲの角度に基づいて、ロボットアームＡＲに取り付けられた手術器具３０が通過する位置を推定してよい。この場合、ロボットアームＡＲの角度とともに、ロボットアームＡＲに対するエンドエフェクタＥＦの角度が加味されてもよい。エンドエフェクタＥＦの推定位置は、エンドエフェクタＥＦの実際の位置とは異なり得る。エンドエフェクタＥＦの回転中心ｒｃの位置は、このエンドエフェクタＥＦの推定位置であってもよい。これにより、エンドエフェクタＥＦの湾曲等が無い場合の理想的なエンドエフェクタＥＦの回転中心ｒｃの位置が把握できる。

【0055】

位置処理部１６４は、手術器具３０の先端位置と先端向きとを推定する。例えば、位置処理部１６４は、少なくともロボットアームＡＲの角度（手術器具３０の向き）と手術器具３０の挿入距離とに基づいて、手術器具３０の先端位置を推定してよい。例えば手術器具３０が直線的に延びる形状である場合、手術器具３０の挿入距離とロボットアームＡＲの角度とに基づいて、手術器具３０の先端位置を推定してよい。例えば手術器具３０が非直線的な形状（例えば折れ曲がる形状、湾曲した形状）を有する場合、ロボットアームＡＲの角度と手術器具３０の挿入距離と手術器具３０の形状とに基づいて、手術器具３０の先端位置を推定してよい。例えば手術器具３０が直線的に延びる形状である場合、ロボットアームＡＲの角度に基づく手術器具３０全体の向きを、手術器具３０の先端向きとして算出してよい。例えば手術器具３０が非直線的な形状である場合、手術器具３０全体の向きと手術器具３０の形状とに基づいて、手術器具３０の先端向きを算出してよい。なお、手術器具３０が押圧力を受けた場合、上記で推定された手術器具３０の先端位置及び先端向きと実際の手術器具３０の先端位置及び先端向きとに差分が生じ得る。

【0056】

シミュレーション処理部１６５は、プラットフォーム４０の設置シミュレーションを行う。プラットフォーム４０の設置シミュレーションは、術者がロボット操作端末３１０を操作することで、被検体ＰＳにおける所望の手術が可能か否かを判定するためのシミュレーションである。このシミュレーションでは、ＵＩ１２０を用いてロボット操作端末３１０の操作を模してよい。プラットフォーム４０の設置シミュレーションでは、術者が手術を想定しながら、仮想空間において、肛門に設置されたプラットフォーム４０に挿通されたエンドエフェクタＥＦを動作させ、エンドエフェクタＥＦが手術対象となるターゲットＴＧへアクセス可能か否かを判定してよい。つまり、プラットフォーム４０の設置シミュレーションでは、エンドエフェクタＥＦを操作しながら、エンドエフェクタＥＦがターゲットＴＧへ問題なくアクセス可能か否かが判定されてよい。アクセス可能な場合には、手術支援ロボット３００を用いたＴＡＭＩＳが可能であると判定可能である。アクセス不可能な場合には、手術支援ロボット３００を用いたＴＡＭＩＳが不可能であると判定可能であり、この場合には開腹手術に切り替えるための判断材料となる。また、シミュレーション処理部１６５は、プラットフォーム４０の設置シミュレーションでは、内視鏡ＥＳを操作しながら、内視鏡ＥＳの撮像範囲にターゲットＴＧが含まれるか否かも判定してよい。

【0057】

具体的には、シミュレーション処理部１６５は、被検体ＰＳのボリュームデータ又はモデル、手術器具３０のキネマティクスと、ターゲットＴＧの位置と、プラットフォーム４０の位置と、を取得する。シミュレーション処理部１６５は、手術器具のキネマティクスと、ターゲットの位置と、プラットフォーム４０の位置と、に基づいて、プラットフォーム４０を介してエンドエフェクタＥＦがターゲットＴＧに到達可能か否かを判定し、手術支援ロボット３００を用いたＴＡＭＩＳが可能であるか否かを判定してよい。さらに、被検体ＰＳへの肛門からのガス注入状態、被検体ＰＳに施される手術の術式、等が加味されてもよい。

【0058】

なお、キネマティクスでは、自ロボットアームによる可動範囲とともに他ロボットアームの可動範囲が規定される。したがって、手術支援ロボット３００は、手術支援ロボット３００の各ロボットアームＡＲがキネマティクスに基づいて動作することで、術中に複数のロボットアームＡＲが干渉することを回避できる。

【0059】

術式は、ＵＩ１２０を介して指定されてよい。術式により、ロボット手術における各処置が定まってよい。処置に応じて、処置に必要なエンドエフェクタＥＦが定まってよい。よって、術式に応じて、ロボットアームＡＲに装着されるエンドエフェクタＥＦが定まってよく、どのロボットアームＡＲにどの種類のエンドエフェクタＥＦが装着されるかが定まってよい。

【0060】

画像生成部１６６は、各種画像を生成する。画像生成部１６６は、取得されたボリュームデータの少なくとも一部（例えばボリュームデータにおいて抽出された領域）に基づいて、３次元画像や２次元画像を生成する。画像生成部１６６は、変形処理部１６２により変形されたボリュームデータに基づいて、３次元画像や２次元画像を生成してよい。例えば、ボリュームレンダリング画像や、内視鏡ＥＳの位置から内視鏡ＥＳの向きを見た状態を表現する仮想内視鏡画像を生成してよい。

【0061】

表示制御部１６７は、各種データ、情報、画像をディスプレイ１３０に表示させる。表示制御部１６７は、画像生成部１６６で生成された画像（例えばレンダリング画像）を表示させる。また、表示制御部１６７は、この画像とともに各種情報を重畳して表示させる。重畳表示される情報は、例えば手術器具３０を示す情報を含んでよい。また、表示制御部１６７は、レンダリング画像の輝度調整を行ってよい。輝度調整は、例えばウインドウ幅（ＷＷ：Window Width）及びウインドウレベル（ＷＬ：Window Level）の少なくとも一方の調整を含んでよい。

【0062】

図２Ｂは、プラットフォーム４０の構造例を示す図である。プラットフォーム４０は、ベース４１と、ベース４１に接続される複数の突起４２０と、を有する。ベース４１は、例えば略半球状や略円筒状の形状を有し、その他の形状を有してもよい。複数の突起４２０は、それぞれ手術器具３０が挿通される孔部を有する。孔部は、突起４２０及びベース４１を貫通して設けられる。各手術器具３０は、ロボットアームＡＲの動きに連動して移動し、プラットフォーム４０の突起４２０及びベース４１を介して、被検体ＰＳへの挿入量（挿入距離）及び挿入向きを柔軟に調整可能である。

【0063】

被検体ＰＳへの挿入距離は、プラットフォーム４０に挿通される複数の手術器具３０の挿入距離がまとめて１つ取得されてよい。この場合、リニアエンコーダが例えばベース４１に設置されてよい。また、複数の手術器具３０のそれぞれについて挿入距離が取得されてもよい。この場合、リニアエンコーダが各突起４２０に設置されてよい。

【0064】

プラットフォーム４０は、肛門に設置されるが、単孔式腹腔鏡下手術（ＳＩＬＳ：Single Incisional Laparoscopic Surgery）用のアクセスプラットフォームをそのまま又は多少の加工により使用可能である。また、プラットフォーム４０は、肛門専用のプラットフォームであってもよい。また、手術支援ロボットについても、腹腔鏡手術用の手術支援ロボットを本実施形態の肛門用の手術支援ロボット３００として使用可能である。

【0065】

次に、手術支援ロボット３００とプラットフォーム４０との位置関係の導出について説明する。ここでは、光学的マーカＭＫを用いて手術支援ロボット３００とプラットフォーム４０との位置関係の導出することを主に例示する。ロボット本体３２０、ロボットアームＡＲ、手術器具３０の少なくとも１つには、光学的マーカＭＫが付されてよい。プラットフォーム４０のベース４１又は突起４２０の少なくとも１つには、光学的マーカＭＫが付されてよい。

【0066】

図３Ａは、手術支援ロボット３００とプラットフォーム４０との位置関係の第１導出例を説明するための図である。

【0067】

図３Ａでは、被検体ＰＳを基準とした被検体座標系（患者座標系）のｘ方向、ｙ方向、及びｚ方向が示されている。被検体座標系は、直交座標系である。ｘ方向は、被検体ＰＳを基準とした左右方向に沿ってよい。ｙ方向は、被検体ＰＳを基準とした前後方向（被検体ＰＳの厚み方向）でよい。ｚ方向は、被検体ＰＳを基準とした上下方向（被検体ＰＳの体軸方向）でよい。ｘ方向、ｙ方向、ｚ方向は、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and COmmunications in Medicine）で規定された３方向でよい。この座標系は、図３、図３Ｃ、及び図４でも同様である。

【0068】

図３Ａでは、手術支援ロボット３００に光学的マーカＭＫ及びプラットフォーム４０に、光学的マーカＭＫが付されている。具体的には、手術支援ロボット３００における所定の位置に、光学的マーカＭＫ１が付されてよい。この所定の位置は、例えばロボット本体３２０における被検体ＰＳが配置される場所に対向する側面や、ロボットアームＡＲの根本の表面でよい。また、プラットフォーム４０における所定の位置に、光学的マーカＭＫ２が付されてよい。この所定の位置は、例えばベース４１又は突起４２におけるいずれかの表面の位置でよい。

【0069】

図３Ａでは、ロボット手術が行われる手術環境における所定の位置に、俯瞰カメラ４００が配置される。所定の位置は、手術室の壁面や天井、天井から吊り下げられた位置、手術支援ロボット３００の側面、ロボット手術で使用される各種カートの側面、等が考えられる。俯瞰カメラ４００は、手術支援ロボット３００及びプラットフォーム４０に付された光学的マーカＭＫを撮像範囲に含むように、俯瞰カメラ４００が設置される位置、向き、画角、等が定められる。光学的マーカＭＫは、俯瞰カメラ４００等から赤外光の照射を受けると、発光する。この結果、俯瞰カメラ４００の撮像画像に光学的マーカＭＫが写り込む。

【0070】

ロボット手術支援装置１００の位置処理部１６４は、送受部１１０を介して俯瞰カメラ４００の撮像画像及び撮像画像の付加情報を取得する。位置処理部１６４は、撮像画像に写り込んだ光学的マーカＭＫ１，ＭＫ２の位置を基に、撮像画像における手術支援ロボット３００の位置（画像位置）と、撮像画像におけるプラットフォーム４０の位置（画像位置）と、を認識する。位置処理部１６４は、撮像画像における手術支援ロボット３００の画像位置とプラットフォーム４０の画像位置に基づいて、実空間における手術支援ロボット３００の位置とプラットフォーム４０の位置とを認識できる。この位置の認識は、手術支援ロボット３００の位置とプラットフォーム４０の位置との計測（実測）に相当する。よって、位置処理部１６４は、手術支援ロボット３００とプラットフォーム４０の位置関係を導出できる。

【0071】

このように、手術支援ロボット３００における光学的マーカＭＫ２の付された位置が、手術支援ロボット３００の位置として認識され、プラットフォーム４０における光学的マーカＭＫ１の付された位置が、プラットフォーム４０の位置として認識される。

【0072】

図３Ｂは、手術支援ロボット３００とプラットフォーム４０との位置関係の第２導出例を説明するための図である。図３Ｂにおいて、図３Ａと同様の事項については、その説明を省略又は簡略化する。

【0073】

図３Ｂでは、手術支援ロボット３００に光学的マーカＭＫが付されず、プラットフォーム４０に光学的マーカＭＫが付されている。プラットフォーム４０に付される光学的マーカＭＫの位置は、図３Ａの場合と同じでよい。

【0074】

図３Ｂでは、手術支援ロボット３００における所定の位置に、俯瞰カメラ４００が配置される。この所定の位置は、例えばロボット本体３２０における被検体ＰＳが配置される場所に対向する側面でよい。俯瞰カメラ４００は、プラットフォーム４０に付された光学的マーカＭＫを撮像範囲に含むように、俯瞰カメラ４００が設置される位置、向き、画角、等が定められる。

【0075】

ロボット手術支援装置１００の位置処理部１６４は、送受部１１０を介して俯瞰カメラ４００の撮像画像及び撮像画像の付加情報を取得する。また、俯瞰カメラ４００は手術支援ロボット３００に設置されるので、撮像画像の画像範囲は、手術支援ロボット３００の位置に基づく。位置処理部１６４は、撮像画像に写り込んだ光学的マーカＭＫの位置を基に、撮像画像におけるプラットフォーム４０の位置（画像位置）を判別する。よって、位置処理部１６４は、撮像画像におけるプラットフォーム４０の画像位置に基づいて、実空間における手術支援ロボット３００に対するプラットフォーム４０の位置を推定できる。よって、位置処理部１６４は、手術支援ロボット３００とプラットフォーム４０の位置関係を導出できる。

【0076】

なお、図３Ａ、図３Ｂでは、被検体ＰＳが切石位の体位で手術ベッド５００に固定されている。切石位では、手術ベッド５００に仰向けに載置され、手術ベッド５００において、被検体ＰＳの胴体部が載置されるテーブル５２０よりも、被検体ＰＳの脚部が固定される脚保持部５５０が高い位置に配置される。脚保持部５５０に、被検体ＰＳの脚が上げられた状態で固定される。脚保持部５５０は、脚載置部５５１と脚固定部５５２とを有する。

【0077】

なお、本実施形態では、被検体ＰＳの体位は切石位に限られない。例えば、ジャックナイフ位（図３Ｃ参照）やその他の体位であってもよい。ジャックナイフ位では、手術ベッド５００にうつ伏せに載置され、手術ベッド５００において、テーブル５２０よりも脚保持部５５０が低い位置に配置される。脚保持部５５０に、被検体ＰＳの脚が下ろされた状態で固定する。なお、図３Ｃでは、図３Ａに示した位置関係の導出例が適用されてもよいし、図３Ｂに示した位置関係の導出例が適用されてもよい。

【0078】

図４は、プラットフォーム４０、手術器具３０、及び被検体ＰＳの内部の様子の一例を示す図である。ロボット本体３２０のロボットアームＡＲに取り付けられたエンドエフェクタＥＦは、プラットフォーム４０を挿通して被検体ＰＳの内部に挿入される。図４では、プラットフォーム４０は肛門に設置されており、肛門に接続する直腸の一部に病変が存在し、処置が行われるターゲットＴＧとなっている。ターゲットＴＧ付近の様子は、ロボットアームＡＲに取り付けられた内視鏡ＥＳにより撮像される。内視鏡ＥＳもエンドエフェクタＥＦと同様に、プラットフォーム４０を挿通して被検体ＰＳの内部に挿入される。実内視鏡画像には、ターゲットＴＧに各種処置を行うためのエンドエフェクタＥＦが映り込み得る。

【0079】

図５は、プラットフォーム４０を回転中心とした手術器具３０の回転例を示す図である。

【0080】

ロボット手術支援装置１００の位置処理部１６４は、手術支援ロボット３００とプラットフォーム４０との位置関係を導出する。位置処理部１６４は、送受部１１０を介して、手術支援ロボット３００とプラットフォーム４０との位置関係の情報を手術支援ロボット３００に送信してよい。これにより、手術支援ロボット３００は、手術支援ロボット３００とプラットフォーム４０との位置関係を把握でき、ロボット手術に活用できる。

【0081】

また、位置処理部１６４は、送受部１１０を介して、手術器具３０の回転中心ｒｃの位置の情報を手術支援ロボット３００に送信してよい。手術支援ロボット３００は、ロボット手術支援装置１００から回転中心ｒｃの位置の情報を取得し、この回転中心ｒｃの位置（例えばプラットフォーム４０の位置）を通るように、ロボットアームＡＲの可動範囲やロボットアームＡＲに対する手術器具３０の可動範囲を制限してよい。これにより、ロボット操作端末３１０が術者から受け付けた操作に従って、ロボットアームＡＲを介して手術器具３０を動かす場合、手術支援ロボット３００は、プラットフォーム４０の位置が手術器具３０の回転中心ｒｃとなるよう制御できる。

【0082】

図５では、ロボット操作端末３１０の操作に応じて、手術器具３０Ａの位置から手術器具３０Ｂの位置に移動している。この場合でも、手術器具３０Ａ，ＥＦＢの双方は、回転中心ｒｃの位置を通っている。つまり、手術器具３０Ａ，３０Ｂは、回転中心ｒｃを中心に回転可能である。

【0083】

また、表示制御部１６７は、ディスプレイ１３０を介して、手術支援ロボット３００とプラットフォーム４０との位置関係の情報や手術器具３０の回転中心ｒｃの位置の情報を表示してよい。つまり、ロボット手術支援装置１００は、手術支援ロボット３００のロボットアームＡＲの動きを制限するのではなく、ディスプレイ１３０又は画像表示端末３３０に上記の位置関係や回転中心ｒｃの位置の情報を表示し、術者が認識できるようにしてよい。回転中心ｒｃの位置の情報は、例えばレンダリング画像において回転中心ｒｃの位置に相当する位置を示す情報として表示されてよい。術者は、ディスプレイ１３０又は画像表示端末３３０に位置関係や回転中心ｒｃの位置の情報を確認し、ロボット操作端末３１０を介した手術器具３０の操作を自主的に制限し、手術器具３０が回転中心ｒｃを通るようにしてもよい。これにより、手術支援ロボット３００は、プラットフォーム４０に対して余分な押圧力が作用したり、プラットフォーム４０が意図しない方向に移動したりすることを抑制できる。

【0084】

なお、プラットフォーム４０の位置は、手術器具３０毎に複数存在してもよい。例えば、プラットフォーム４０の各突起４２に光学的マーカＭＫが付され、俯瞰カメラ４００により撮像されてもよい。この場合、位置処理部１６４は、俯瞰カメラ４００により撮像された撮像画像を基に、手術支援ロボット３００がプラットフォーム４０の各突起４２の位置を認識してよい。位置処理部１６４は、各突起４２の位置を各手術器具３０の回転中心ｒｃとしてよい。手術支援ロボット３００は、各突起４２の位置を各手術器具３０のＥＦの回転中心ｒｃとして導出することで、各突起４２の位置を回転中心ｒｃとして、被検体ＰＳに対する手術器具３０の位置や向きを調整できる。

【0085】

図６は、プラットフォーム４０を挿通する手術器具３０が湾曲した様子の一例を示す図である。

【0086】

手術器具３０は、主要部分が直線形状である場合でも、手術器具３０に作用する押圧力が過大である場合には、湾曲し得る。また、手術器具３０は、主要部分が非直線形４０状である場合でも、手術器具３０に作用する押圧力が過大である場合には、原形から変形して湾曲し得る。この場合、手術器具３０が挿入された被検体ＰＳに対して負荷がかかるので、手術器具３０に作用する押圧力が小さくなることが望ましい。

【0087】

ロボット手術支援装置１００の位置処理部１６４は、送受部１１０を介して取得されたロボットアームＡＲの角度に基づいて、被検体ＰＳの肛門付近において手術器具３０が通過する位置を推定する。この手術器具３０の推定位置に、プラットフォーム４０が位置していることが望ましい。つまり手術器具３０の肛門付近の推定位置と、プラットフォーム４０に挿通された実際の手術器具３０の位置と、が一致していることが望ましい。

【0088】

手術器具３０が湾曲していると、被検体ＰＳにおける肛門付近での手術器具３０の推定位置ｐ１１と実際の位置ｐ１２との差分よりも、被検体ＰＳの肛門付近よりも奥側での手術器具３０の先端の推定位置ｐ２１と先端の実際の位置ｐ２２との差分が大きくなる。肛門付近における手術器具３０の実際の位置ｐ１２は、プラットフォーム４０の実測位置に相当する。例えば、肛門付近において１～２ｍｍずれている場合、手術器具３０の先端付近では、２～４ｍｍずれていることが想定される。図６では、湾曲していない手術器具３０を、手術器具３０Ｃとして示しており、湾曲している手術器具３０を、手術器具３０Ｄとして示している。

【0089】

位置処理部１６４は、プラットフォーム４０の位置を手術器具３０が通過しない場合、ロボットアームＡＲ又は手術器具３０が湾曲しているとして、手術器具３０の先端の推定位置ｐ２１を補正してよい。この場合、位置処理部１６４は、肛門付近における手術器具３０の推定位置ｐ１１とプラットフォーム４０の実測位置ｐ１２との差分を基に、手術器具３０の湾曲度を算出してよい。そして、位置処理部１６４は、算出された湾曲度と、手術器具３０の先端の推定位置ｐ２１に基づいて、手術器具３０の先端の位置ｐ２２を算出してよい。位置処理部１６４は、ロボットアームＡＲの角度に基づく手術器具３０の先端の推定位置ｐ２１を、湾曲度に基づく手術器具３０の先端の算出位置ｐ２２に補正してよい。なお、位置処理部１６４は、手術器具３０の先端の推定位置ｐ２１を算出位置ｐ２２に至るまで移動するよう補正しなくてもよい。例えば、位置処理部１６４は、先端の推定位置ｐ２１から算出位置ｐ２２の方向に任意の補正量で補正し、先端の推定位置ｐ２１と算出位置ｐ２２との間の位置になるよう補正してもよい。

【0090】

これにより、ロボットアームＡＲの角度に基づく手術器具３０の推定位置ｐ１１，ｐ１３を、実空間における手術器具３０の実際の状態に即して補正できる。手術器具３０の先端位置の補正の結果は、手術支援ロボット３００に通知されて認識されることで、手術支援ロボット３００によるロボット手術の精度が向上する。また、この補正の結果は、被検体ＰＳのレンダリング画像において重畳して示されることで、術者の操作に応じたロボット手術の精度が向上する。

【0091】

なお、手術器具３０の先端位置の補正は、上記とは逆であってもよい。つまり、位置処理部１６４は、手術器具３０の先端の算出位置ｐ２２から、手術器具３０の先端の推定位置ｐ２１の方向に、補正してもよい。これにより、手術器具３０の実際の位置ｐ１２及び先端の算出位置ｐ２２を、手術支援ロボット３００が自ら推定可能な手術器具３０の推定位置ｐ１１及び先端の推定位置ｐ２１に補正できる。よって、ロボット手術支援装置１００は、この補正の結果を、手術支援ロボット３００に認識させたり表示等を介して術者に提示したりすることで、湾曲せずに押圧力が低減される理想的なプラットフォーム４０の位置を回転中心ｒｃとするように、手術器具３０を導きやすくできる。

【0092】

図７は、プラットフォーム４０の移動に連動した臓器５０の移動例を示す図である。

【0093】

プラットフォーム４０に接触している臓器５０は、プラットフォーム４０の移動に連動して移動する。プラットフォーム４０に接触する臓器５０は、例えば肛門周辺の筋肉や直腸を含んでよい。位置処理部１６４は、被検体ＰＳとプラットフォーム４０との位置関係を導出する。位置処理部１６４は、被検体ＰＳの肛門の位置と肛門に設置されたプラットフォーム４０の位置とが一致することから、被検体ＰＳとプラットフォーム４０との位置関係を把握できる。ボリュームデータは、ボリュームデータの各ボクセルに対応する位置情報を有するので、位置処理部１６４は、ボリュームデータにおける被検体ＰＳの肛門の位置を認識可能である。

【0094】

変形処理部１６２は、被検体ＰＳとプラットフォーム４０との位置関係と、プラットフォーム４０の移動と、に基づいて、被検体ＰＳのプラットフォーム４０に連動する臓器５０の変形を算出する。ここでの変形は、移動や回転を含んでよい。また、臓器５０内にターゲットＴＧが含まれるので、変形処理部１６２は、プラットフォーム４０の移動に基づいて、ターゲットＴＧの変形を算出してもよい。

【0095】

また、術者や手術支援ロボット３００が、プラットフォーム４０に力を加えてプラットフォーム４０を移動させることで、プラットフォーム４０に接触する臓器５０や臓器５０内のターゲットＴＧを移動させてもよい。例えば、プラットフォーム４０を移動させることで、ターゲットＴＧの位置を、ターゲットＴＧを処置し易い位置に移動させてよい。なお、被検体ＰＳにおける骨盤は、ボリュームデータやモデルにおいて、被検体ＰＳに対して位置を変更可能なものとして扱ってもよいし、被検体ＰＳに対して位置が固定であるものとして扱ってもよい。

【0096】

また、変形処理部１６２は、被検体ＰＳにおける骨盤の動きの情報を取得してもよい。例えば、被検体ＰＳとプラットフォーム４０との位置関係と、プラットフォーム４０の移動と、被検体ＰＳにおける骨盤の位置と、に基づいて、骨盤の動きを算出してよい。骨盤の動きの情報を取得することで、例えば肛門付近の筋肉剥離がし易くなる。なお、テーブル５２０上での体位変換よりも脚の上げ下げによる体位変換の方が、骨盤の動きが大きくなる。

【0097】

このような臓器５０、ターゲットＴＧ、骨盤、等の変形や動きは、モデル又はボリュームデータを用いて、有限要素法を用いた大変形シミュレーションにより導出されてよい。例えば、変形処理部１６２は、プラットフォーム４０の移動に応じてプラットフォーム４０に作用する押圧力を算出し、プラットフォーム４０に連動して移動する臓器５０の各点に作用する押圧力を基に、臓器５０を変形させてよい。

【0098】

また、変形処理部１６２は、被検体ＰＳが体位変換する前後におけるプラットフォーム４０の位置を取得し、これらのプラットフォーム４０の位置を基に体位変換時のプラットフォーム４０の動きを算出してよい。変形処理部１６２は、プラットフォーム４０の動きを基に、被検体ＰＳの臓器や骨盤の動きを推定してよい。これにより、ロボット手術支援装置１００は、術中に手術器具３０を被検体ＰＳの体内に挿入した状態（ドッキングした状態）で体位変換しても、外部から視認できない臓器５０や被検体ＰＳの動きを推定して、ロボット手術を継続させることができる。

【0099】

図８及び図９は、ロボット手術支援装置１００の動作例を示すフローチャートである。なお、図８のＳ１１～Ｓ１４は、例えば術前に実施され、図９のＳ２１～Ｓ２８は、例えば術中に実施される。ここでの各処理は、処理部１６０の各部によって実施される。

【0100】

まず、術前には、被検体ＰＳ（例えば患者）のボリュームデータを取得する（Ｓ１１）。臓器、骨、及び血管の領域を抽出するセグメンテーションを実行する（Ｓ１２）。ボリュームデータに基づいて、モデル（例えば直腸の臓器モデル）を生成する（Ｓ１３）。被検体ＰＳの肛門へのプラットフォーム４０の設置シミュレーションを行う（Ｓ１４）。

【0101】

ロボット手術が開始される際には、手術支援ロボット３００や被検体ＰＳが載置された手術ベッド５００が所定の位置に配置される。術中には、手術器具３０が、肛門に設置されたプラットフォーム４０を介して被検体ＰＳの内部に挿入される。

【0102】

続いて、俯瞰カメラ４００が光学的マーカＭＫを撮像範囲に含んで撮像した撮像画像を取得する。撮像画像を基に、プラットフォーム４０の位置（実測位置）を導出する（Ｓ２１）。プラットフォーム４０の位置を基に、モデルを変形する（Ｓ２２）。プラットフォーム４０の位置を基に、各手術器具３０の回転中心ｒｃを算出する（Ｓ２３）。手術器具３０の回転中心ｒｃの位置が、肛門付近での手術器具３０の推定位置と一致するか否かを判定する（Ｓ２４）。手術器具３０の回転中心ｒｃの位置が、手術器具３０の推定位置と一致しない場合、手術器具３０の先端の推定位置ｐ２１を、プラットフォーム４０の実測位置に基づく手術器具３０の先端の算出位置ｐ２２に近づくよう補正する（Ｓ２５）。

【0103】

モデルの変形に対応して、ボリュームデータを変形する。例えば、プラットフォーム４０に連動した臓器の変形がボリュームデータに反映される。変形されたボリュームデータをレンダリングして仮想内視鏡画像を生成する（Ｓ２６）。仮想内視鏡画像に仮想手術器具３０Ｖの先端を示す情報（例えば先端位置、先端向きの情報）を重畳して、第１の表示画像を生成する（Ｓ２６）。仮想内視鏡画像では、映り込む仮想手術器具３０Ｖは仮想エンドエフェクタである。生成された第１の表示画像をディスプレイ１３０又は画像表示端末３３０に表示させる（Ｓ２６）。また、送受部１１０を介して、実内視鏡画像を内視鏡ＥＳから取得して、第２の表示画像としてディスプレイ１３０又は画像表示端末３３０表示させる（Ｓ２７）。実内視鏡画像には、手術器具３０が映り込んでいる。

【0104】

これにより、術者は、第１の表示画像及び第２の表示画像の少なくとも一方を確認することで、被検体ＰＳの内部の状況を把握できる。例えば、プラットフォーム４０に連動した臓器の変形の様子を確認できる。また、プラットフォーム４０に応じて屈曲し得る仮想手術器具３０Ｖの向きや先端位置を確認できる。

【0105】

ロボット操作端末３１０は、術者による手術器具３０の操作を受け付ける。送受部１１０は、この操作情報をロボット操作端末３１０から取得する（Ｓ２８）。送受部１１０は、手術器具３０の回転中心ｒｃを中心に回転するように手術器具３０が接続されたロボットアームＡＲを動かすように、手術支援ロボット３００に指示を送る（Ｓ２８）。

【0106】

手術支援ロボット３００は、この指示を受けると、指示に従ってロボットアームＡＲを動かす（Ｓ２８）。この際、例えば、術者が、回転中心ｒｃを中心にロボットアームＡＲを動かすように、ロボット操作端末３１０を操作してよい。

【0107】

なお、術中には、Ｓ２１～Ｓ２８の処理が反復されてよい。また、術中にコーンビームＣＴなどによって患者の撮影を行うことなどによって、Ｓ１１～Ｓ１４の処理の少なくとも一部が反復されてよい。

【0108】

図１０は、第１の表示画像Ｇ１の一例を示す図である。第１の表示画像Ｇ１は、仮想内視鏡画像Ｇ１１を含む。仮想内視鏡画像Ｇ１１では、管状組織である臓器５０（例えば直腸）付近の様子が示されている。また、第１の表示画像Ｇ１は、仮想内視鏡画像Ｇ１１とともに、臓器５０の背後に存在する骨１５を示す情報と、仮想手術器具３０Ｖを示す情報と、が示されている。第１の表示画像Ｇ１では、仮想手術器具３０Ｖは、実空間における手術器具３０の位置に相当する仮想内視鏡画像Ｇ１１における画像位置に示されている。

【0109】

このように、ロボット手術支援装置１００は、ＴＡＭＩＳで用いられるプラットフォーム４０が術中に動きやすくても、手術支援ロボット３００とプラットフォーム４０との位置関係を導出できる。ロボット手術支援装置１００は、手術支援ロボット３００とプラットフォーム４０との位置関係を逐次導出してよく、ロボットアームＡＲがプラットフォーム４０の動きに追従できる。そのため、術者は、手術支援ロボット３００に対するプラットフォーム４０の位置を気にすること無く、ロボット手術を行うことができ、手術精度を向上できる。特に、ＴＡＭＩＳでは、他の腹腔鏡手術における体位変換と比較すると、被検体ＰＳ内の臓器の動きが大きく、変形が大きい。これに対し、ロボット手術支援装置１００は、上記の位置関係を導出することで、その影響を抑制できる。

【0110】

また、手術器具３０の回転中心ｒｃを術者又は手術支援ロボット３００に認識させることができる。そのため、動作範囲が術者の認識しないところで不意に制限されることを抑制できる。よって、術者が、回転中心ｒｃを気にすること無く、プラットフォーム４０に対して不要な押圧力が作用することを抑制でき、プラットフォーム４０を介して手術器具３０が押圧力を受けることを抑制できる。

【0111】

以上、図面を参照しながら各種の実施形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

【0112】

プラットフォーム４０は、光学的マーカＭＫが付されるのではなく、位置センサを有してよい。この位置センサは、３次元位置センサでよい。また、ロボット本体３２０は、光学的マーカＭＫが付されるのではなく、位置センサを有してよい。この位置センサは、３次元位置センサでよい。また、これらの位置センサは、光学的に位置を検出しても磁気的に位置を検出してもよい。また、プラットフォーム４０とロボット本体３２０とを直接接続し、ロボット本体３２０に対するプラットフォーム４０の位置を検出してもよい。具体的には、手術支援ロボット３００のロボットアームＡＲや手術器具３０に、位置センサが取り付けられてよい。この位置センサは、３次元空間でのロボットアームＡＲや手術器具３０の位置を検出する３次元位置センサを含んでよい。

【0113】

また、送受部１１０は、プラットフォーム４０からの情報を取得してよい。プラットフォーム４０には、位置センサや角度センサが取り付けられてよい。この位置センサは、３次元空間でのプラットフォーム４０の位置を検出する３次元位置センサを含んでよい。この角度センサは、プラットフォーム４０の地面に対する向きや被検体ＰＳに対する向きを検出する角度センサでもよいし、３軸角度センサでもよい。送受部１１０は、プラットフォーム４０に取り付けられた各種センサが検出した検出情報を取得してよい。また、プラットフォーム４０からの情報には、プラットフォーム４０の形状に関する形状情報が含まれてよい。

【0114】

また、プラットフォーム４０には、任意の複数の位置に光学的マーカＭＫが付されてよい。俯瞰カメラ４００による撮像画像を基に、異なる複数の時点で、各光学的マーカＭＫの付された各位置が検出されてよい。変形処理部１６２は、異なる複数の時点に検出された各光学的マーカＭＫの付された各位置を基に、複数の光学的マーカＭＫの位置に対応するプラットフォーム４０における複数の位置の動きを検出し、つまりプラットフォーム４０の変形を検出してよい。ロボット手術支援装置１００は、プラットフォーム４０の変形を検出することで、プラットフォーム４０に押圧力が作用する位置や向きや押圧力の大きさを推定でき、ロボット手術における被検体ＰＳに対する負荷の軽減を期待できる。

【0115】

また、俯瞰カメラ４００はロボット本体３２０に設けられてもよい。この場合は、俯瞰カメラ４００は、ロボット本体３２０との位置関係は取得する必要がなくなるので、光学的マーカＭＫは不要となる。また、ロボット本体３２０に俯瞰カメラアームがあり、俯瞰カメラアームに俯瞰カメラ４００を設けてもよい。この場合は、ロボット手術支援装置１００が俯瞰カメラ４００とロボット本体３２０との位置関係を取得する必要がなくなるので、光学的マーカＭＫは不要となる。また、ロボットアームＡＲは俯瞰カメラアームに設けられてもよい。

【0116】

上記実施形態は、ＴＡＭＩＳに適用可能であるが、その他の術式に適用されてもよく、例えば、経肛門的全直腸間膜切除術（ＴａＴＭＥ：Transanal Total Mesorectal Excision）に適用されてもよい。また、単孔式腹腔鏡下手術に適用されてもよい。

【0117】

また、術者の操作に基づくロボット手術だけでなく、ＡＲＳ（Autonomous robotic Surgery）やＳｅｍｉ－ＡＲＳに用いることができる。ＡＲＳは、ＡＩ搭載の手術支援ロボットによりロボット手術を全自動で行うものである。Ｓｅｍｉ－ＡＲＳは、ＡＩ搭載の手術支援ロボットにより基本的にロボット手術を自動で行い、一部を術者による操作で行うものである。

【0118】

また、ロボット手術による鏡視下手術を例示したが、術者が手術器具３０を直接操作して行う手術であってもよい。この場合、ロボット本体３２０は被検体ＰＳでよく、ロボットアームＡＲは術者の腕でよく、手術器具３０は術者が把持して処置に用いる鉗子類及び内視鏡であってよい。

【0119】

また、術前シミュレーションと術中ナビゲーションは、別個のロボット手術支援装置で構成されてもよい。例えば、術前シミュレーションはシミュレータで行われてよく、術中ナビゲーションはナビゲータで行われてよい。

【0120】

また、ロボット手術支援装置１００は、少なくともプロセッサ１４０及びメモリ１５０を備えていればよい。送受部１１０、ＵＩ１２０、及びディスプレイ１３０は、ロボット手術支援装置１００に対して外付けであってもよい。

【0121】

また、撮像されたＣＴ画像としてのボリュームデータは、ＣＴ装置２００からロボット手術支援装置１００へ送信されることを例示した。この代わりに、ボリュームデータが一旦蓄積されるように、ネットワーク上のサーバ（例えば画像データサーバ（ＰＡＣＳ）（不図示））等へ送信され、保管されてもよい。この場合、必要時にロボット手術支援装置１００の送受部１１０が、ボリュームデータを、有線回線又は無線回線を介してサーバ等から取得してもよいし、任意の記憶媒体（不図示）を介して取得してもよい。

【0122】

また、撮像されたＣＴ画像としてのボリュームデータは、ＣＴ装置２００からロボット手術支援装置１００へ送受部１１０を経由して送信されることを例示した。これは、実質的にＣＴ装置２００とロボット手術支援装置１００とを併せて一製品として成立している場合も含まれるものとする。また、ロボット手術支援装置１００がＣＴ装置２００のコンソールとして扱われている場合も含む。また、ロボット手術支援装置１００が、手術支援ロボット３００に設けられてもよい。

【0123】

また、ＣＴ装置２００により画像を撮像し、被検体内部の情報を含むボリュームデータを生成することを例示したが、他の装置により画像を撮像し、ボリュームデータを生成してもよい。他の装置は、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置、ＰＥＴ（Positron Emission Tomography）装置、血管造影装置（Angiography装置）、又はその他のモダリティ装置を含む。また、ＰＥＴ装置は、他のモダリティ装置と組み合わせて用いられてもよい。

【0124】

また、ロボット手術支援装置１００における動作が規定されたロボット手術支援方法として表現可能である。また、コンピュータにロボット手術支援方法の各ステップを実行させるためのプログラムとして表現可能である。

【0125】

（上記実施形態の概要）
上記実施形態の一態様は、ロボット手術支援装置１００は、手術支援ロボット３００による鏡視下手術を支援し、処理部１６０を備える。処理部１６０は、手術対象の被検体ＰＳに設置され少なくとも２つの手術器具３０を挿入可能なプラットフォーム４０（アクセスプラットフォームの一例）と、手術支援ロボット３００と、の位置関係を導出する機能を有する。

【0126】

これにより、ロボット手術支援装置１００は、プラットフォーム４０が術中に動きやすくても、手術支援ロボット３００とプラットフォーム４０との位置関係を導出でき、手術支援ロボット３００やロボットアームＡＲに対するプラットフォーム４０を追従できる。そのため、術者は、手術支援ロボット３００に対するプラットフォーム４０の位置を気にすること無く、ロボット手術を行うことができ、手術精度を向上できる。よって、ロボット手術支援装置１００は、プラットフォーム４０を用いた手術の操作性及び安全性を向上できる。

【0127】

また、処理部１６０は、プラットフォーム４０と手術支援ロボット３００との位置関係に基づいて、手術器具３０の回転中心ｒｃを算出してよい。この回転中心ｒｃは、仮想的な回転中心ｒｃであり、例えば、実際のプラットフォーム４０の位置に対応してもよいし、プラットフォーム４０が配置されるべき理想的な位置に対応してもよい。手術支援ロボット３００は、回転中心ｒｃを手術器具３０が通るようにロボットアームＡＲの可動範囲（位置や向き）を調整することで、実際のプラットフォーム４０に不要な押圧力が作用することを抑制できる。また、理想的な回転中心ｒｃを基準とすることで、現状のプラットフォーム４０の位置において作用している不要な押圧力を低減できることが期待できる。よって、ロボット手術支援装置１００は、手術器具３０の動き及び手術器具３０の内部を通るワイヤーの動きを滑らかにし、手術器具３０の位置精度、手術器具３０の把持力などの精度を向上させることが出来る。よって、術中における被検体ＰＳへの負担を低減できる。

【0128】

また、処理部１６０は、プラットフォーム４０と手術支援ロボット３００との位置関係に基づいて、手術器具３０毎に異なる回転中心ｒｃを算出してよい。プラットフォーム４０において手術器具３０が挿通される位置（例えば突起４２の位置）が異なる。よって、ロボット手術支援装置１００は、手術器具３０の挿通位置を加味して回転中心ｒｃを導出することで、手術器具３０毎により適切な位置を回転中心ｒｃとすることができ、プラットフォーム４０に作用する押圧力を一層低減できる。

【0129】

また、処理部１６０は、被検体ＰＳの３Ｄデータと、プラットフォーム４０と手術支援ロボット３００との位置関係と、に基づいて、被検体ＰＳとプラットフォーム４０との位置関係を導出してよい。なお、被検体ＰＳの３Ｄデータは、被検体ＰＳのボリュームデータ又はモデルを含んでよい。このボリュームデータ又はモデルは、非ガス注入状態でもガス注入状態でもよい。また、３Ｄデータは、ボリュームデータから生成されたサーフィスデータであってもよい。

【0130】

これにより、ロボット手術支援装置１００は、３Ｄデータにおけるプラットフォーム４０の設置位置に相当する位置を認識でき、プラットフォーム４０が３Ｄデータにおいてどのように動くかを認識できる。

【0131】

また、プラットフォーム４０は、被検体ＰＳの肛門に設置されてよい。処理部１６０は、プラットフォーム４０と被検体ＰＳの位置関係に基づいて、被検体ＰＳの臓器５０の変形を算出してよい。これにより、ロボット手術支援装置１００は、プラットフォーム４０と被検体ＰＳの位置関係に応じた被検体ＰＳ内の臓器５０の状態を認識できる。例えば、被検体ＰＳが体位変換することで、被検体ＰＳにおけるプラットフォーム４０の位置が移動しても、この移動に追従して動く臓器５０の状態を認識できる。よって、ロボット手術支援装置１００は、臓器５０の状態を加味したロボット手術を実施することを支援できる。

【0132】

また、処理部１６０は、手術器具３０をプラットフォーム４０に挿入した挿入距離の情報を取得してよい。これにより、ロボット手術支援装置１００は、プラットフォーム４０と被検体ＰＳ内の手術器具３０の先端位置との距離を認識でき、術者が被検体ＰＳ内での手術器具３０の様子（例えば手術器具３０とターゲットＴＧとの距離）を推測することを支援できる。

【0133】

また、処理部１６０は、挿入距離の情報に基づいて、プラットフォーム４０と手術支援ロボット３００との位置関係を導出してよい。これにより、ロボット手術支援装置１００は、３次元位置センサを用いずに、手術支援ロボット３００に対するプラットフォーム４０の位置を導出できる。

【0134】

また、処理部１６０は、手術支援ロボット３００のキネマティクスの情報を取得し、手術支援ロボット３００のキネマティクスの情報と、プラットフォーム４０と手術支援ロボット３００との位置関係と、に基づいて、手術器具３０の先端位置を算出してよい。ロボット手術支援装置１００は、例えばロボットアームＡＲの角度と手術器具３０の形状情報とに基づいて、手術器具３０の位置を推定でき、手術器具３０の先端位置を推定可能である。一方、実際には、プラットフォーム４０の位置を手術器具３０の推定位置が通過しないことがある。この場合でも、ロボット手術支援装置１００は、実際のプラットフォーム４０と手術支援ロボット３００との位置関係を考慮することで、手術器具３０の先端の推定位置を実際に手術器具３０の先端があると推測される位置を算出できる。よって、ロボット手術支援装置１００は、手術器具３０の先端位置を高精度に導出でき、ロボット手術の手術精度を向上できる。

【0135】

上記実施形態の一態様は、手術支援ロボット３００による鏡視下手術を支援するロボット手術支援方法であって、手術対象の被検体ＰＳに設置され少なくとも２つの手術器具３０を挿入可能なプラットフォーム４０（アクセスプラットフォームの一例）と、手術支援ロボット３００と、の位置関係を導出するステップを有する、ロボット手術支援方法である。

【0136】

本実施形態の一態様は、上記のロボット手術支援方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

【産業上の利用可能性】

【0137】

本開示は、被検体に設置されるプラットフォームを用いた手術において、操作性及び安全性を向上できるロボット手術支援装置、ロボット手術支援方法、及びプログラム等に有用である。

【符号の説明】

【0138】

１ ロボット手術支援システム
１５ 骨
３０，３０Ａ，３０Ｂ，３０Ｃ，３０Ｄ 手術器具
３０Ｖ 仮想手術器具
４０ プラットフォーム
４１ ベース
４２ 突起
５０ 臓器
１００ ロボット手術支援装置
１１０ 送受部
１２０ ＵＩ
１３０ ディスプレイ
１４０ プロセッサ
１５０ メモリ
１６０ 処理部
１６１ 領域処理部
１６２ 変形処理部
１６３ モデル設定部
１６４ 位置処理部
１６５ シミュレーション処理部
１６６ 画像生成部
１６７ 表示制御部
２００ ＣＴ装置
３００ 手術支援ロボット
３１０ ロボット操作端末
３２０ ロボット本体
３３０ 画像表示端末
４００ 俯瞰カメラ
５００ 手術ベッド
５２０ テーブル
５５０ 脚保持部
５５１ 脚載置部
５５２ 脚固定部
ＥＦ エンドエフェクタ
ＥＳ 内視鏡
ＴＧ ターゲット

【図1】

【図1B】

【図2A】

【図2B】

【図3A】

【図3B】

【図3C】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】