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▶ オーストラリアン インスティテュート オブ ロボティック オーソピーディクス プロプライエタリー リミテッドの特許一覧
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2024-07-19
(54)【発明の名称】ロボット補助レーザ骨切除術
(51)【国際特許分類】
A61B 34/10 20160101AFI20240711BHJP
G16H 20/40 20180101ALI20240711BHJP
A61B 34/35 20160101ALI20240711BHJP
A61B 18/20 20060101ALI20240711BHJP
【ＦＩ】
A61B34/10
G16H20/40
A61B34/35
A61B18/20
【審査請求】未請求
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2024500641
(86)(22)【出願日】2022-07-08
(85)【翻訳文提出日】2024-03-04
(86)【国際出願番号】 AU2022050714
(87)【国際公開番号】W WO2023279166
(87)【国際公開日】2023-01-12
(31)【優先権主張番号】2021902093
(32)【優先日】2021-07-08
(33)【優先権主張国・地域又は機関】AU
(81)【指定国・地域】
(71)【出願人】
【識別番号】524008627
【氏名又は名称】オーストラリアン インスティテュート オブ ロボティック オーソピーディクス プロプライエタリー リミテッド
(74)【代理人】
【識別番号】100078282
【弁理士】
【氏名又は名称】山本 秀策
(74)【代理人】
【識別番号】100113413
【弁理士】
【氏名又は名称】森下 夏樹
(74)【代理人】
【識別番号】100181674
【弁理士】
【氏名又は名称】飯田 貴敏
(74)【代理人】
【識別番号】100181641
【弁理士】
【氏名又は名称】石川 大輔
(74)【代理人】
【識別番号】230113332
【弁護士】
【氏名又は名称】山本 健策
(72)【発明者】
【氏名】カーン， リアズ ジャン キェル
(72)【発明者】
【氏名】フィック， ダニエル ポール
(72)【発明者】
【氏名】ロバートソン， ウィリアム ブレット
(72)【発明者】
【氏名】チッパー， リチャード
【テーマコード（参考）】
4C026
4C130
5L099
【Ｆターム（参考）】
4C026AA02
4C130AA22
5L099AA00
(57)【要約】
本開示は、概して、骨および軟組織の分析に関する。より具体的には、本開示は、術中環境内の骨切除術に関する。ロボット補助レーザ骨切除術のためのシステム、方法、および記憶媒体が、開示される。例示的実装は、ロボット補助レーザ骨切除術と関連して取得される、骨切除術データを受信し、骨切除術データを分析し、骨切除術と関連付けられる、１つまたはそれを上回る属性を決定し、１つまたはそれを上回る属性に基づいて、骨切除術と関連付けられる、１つまたはそれを上回る機能を決定し得る。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ロボット補助レーザ骨切除術のために構成されるシステムであって、前記システムは、１つまたはそれを上回るハードウェアプロセッサであって、前記１つまたはそれを上回るハードウェアプロセッサは、機械可読命令によって、
ロボット補助レーザ骨切除術と関連して取得される骨切除術データを受信することであって、前記骨切除術データは、デバイスデータ、医療データ、および／または転帰データのうちの１つまたはそれを上回るものを含む、ことと、
前記骨切除術データを分析し、骨切除術と関連付けられる１つまたはそれを上回る属性を決定することと、
前記１つまたはそれを上回る属性に基づいて、骨切除術と関連付けられる１つまたはそれを上回る機能を決定することであって、前記１つまたはそれを上回る機能は、術中機能または術後機能の一方または両方を含む、ことと
を行うように構成される、１つまたはそれを上回るハードウェアプロセッサ
を備える、システム。
【請求項2】
前記１つまたはそれを上回るハードウェアプロセッサはさらに、機械可読命令によって、ネットワークを介して、遠隔コンピューティングプラットフォームに、前記１つまたはそれを上回る機能を実施するための１つまたはそれを上回る命令を伝送するように構成され、前記１つまたはそれを上回る機能は、前記遠隔コンピューティングプラットフォーム上のハードウェアプロセッサによって解釈および実行される、請求項１に記載のシステム。
【請求項3】
前記デバイスデータは、ビデオデータ、レーザデータ、動作データ、ハイパースペクトルデータ、および／またはオルソセンサデータのうちの１つまたはそれを上回るものを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項4】
軟組織損傷が、前記ハイパースペクトルデータに基づいて、検出および／または測定される、請求項３に記載のシステム。
【請求項5】
骨質が、前記ハイパースペクトルデータに基づいて決定される、請求項３に記載のシステム。
【請求項6】
前記オルソセンサデータは、オルソセンサを介して取得され、前記オルソセンサは、ポリインサートを備える、請求項３に記載のシステム。
【請求項7】
前記医療データは、記述的テキストデータ、数値測定値、記録された信号、画像、疼痛スコア、および／または人口統計のうちの１つまたはそれを上回るものを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項8】
前記転帰データは、対象転帰、生存率、走査、骨切除術前の骨表面データ、および／または骨切除術後の骨表面データのうちの１つまたはそれを上回るものを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項9】
前記骨切除術データは、特定の対象上で実施される特定のロボット補助レーザ骨切除術手術と関連付けられる、請求項１に記載のシステム。
【請求項10】
前記骨切除術データは、複数の対象上で実施される複数のロボット補助レーザ骨切除術手術の中から集約される、請求項１に記載のシステム。
【請求項11】
前記１つまたはそれを上回る属性は、切断質、組織分析、ハイパースペクトル結果、および／またはレーザパルスアブレーション測定値のうちの１つまたはそれを上回るものを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項12】
前記切断質は、切口幅、擦痕パターン、および／または切断幾何学形状のうちの１つまたはそれを上回るものに関連する、請求項１１に記載のシステム。
【請求項13】
前記組織分析は、組織のハイパースペクトル分析を含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項14】
前記組織分析は、レンダリングとして提供される、請求項１３に記載のシステム。
【請求項15】
前記組織分析は、機械学習のための入力として使用される、請求項１３に記載のシステム。
【請求項16】
前記組織分析は、骨切除術の間、外科医に提供される、請求項１３に記載のシステム。
【請求項17】
対象間のレーザパルスアブレーションの差異が、前記１つまたはそれを上回る属性に基づいて決定される、請求項１１に記載のシステム。
【請求項18】
前記対象間のレーザパルスアブレーションの差異は、所与の組織の量をアブレートするために要求されるレーザパルス間の差異を含む、請求項１７に記載のシステム。
【請求項19】
前記対象間のレーザパルスアブレーションの差異は、骨質および／または完了するまでの時間の一方または両方を決定するための基礎である、請求項１７に記載のシステム。
【請求項20】
前記対象間のレーザパルスアブレーションの差異は、安全、高速、かつ滑らかである安全パラメータのセットを決定するための基礎である、請求項１７に記載のシステム。
【請求項21】
前記対象間のレーザパルスアブレーションの差異は、所与の対象自身の身体および条件に基づいてカスタマイズされたレーザ用量を決定するための基礎である、請求項１７に記載のシステム。
【請求項22】
データに基づいたインプラント設計が、前記１つまたはそれを上回る属性に基づいて設計される、請求項１１に記載のシステム。
【請求項23】
前記データに基づいたインプラント設計は、個々の対象に合わせられる、請求項２２に記載のシステム。
【請求項24】
前記データに基づいたインプラント設計は、標準的インプラントサイズのセットを含む、請求項２２に記載のシステム。
【請求項25】
前記１つまたはそれを上回る属性は、特定の対象上で実施される特定のロボット補助レーザ骨切除術手術と関連付けられる、請求項１に記載のシステム。
【請求項26】
前記１つまたはそれを上回る属性は、複数の対象上で実施される複数のロボット補助レーザ骨切除術手術の中から集約される、請求項１に記載のシステム。
【請求項27】
前記術中機能は、完全自律外科手術機能、インプラント位置付け誘導機能、帰還不能点警告機能、および／または完了までの時間推定機能のうちの１つまたはそれを上回るものを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項28】
前記完全自律外科手術機能は、手技を自律的に実施する際、訓練された機械学習システムを促進する、請求項２７に記載のシステム。
【請求項29】
前記インプラント位置付け誘導機能は、インプラントの最適位置を決定することを促進する、請求項２７に記載のシステム。
【請求項30】
インプラントの最適位置を決定することは、異なるシナリオ下において、関節のデジタルツインを使用して、前記関節を動的に整合させることを含む、請求項２９に記載のシステム。
【請求項31】
前記関節のデジタルツインは、機能的磁気共鳴画像走査に基づいて決定される、請求項３０に記載のシステム。
【請求項32】
前記帰還不能点警告機能は、骨アブレーション時、帰還不能点に接近しつつあり、かつ／またはそれを通過した際、外科医への警告の提供を促進する、請求項２７に記載のシステム。
【請求項33】
前記完了までの時間推定機能は、外科医に、組織切除プロセスのためにかかる時間量の時間推定値を提供することを促進する、請求項２７に記載のシステム。
【請求項34】
前記術後機能は、手術転帰報告機能、データに基づいたリハビリテーション計画機能、立証可能使用統計を介した証明書機能、および／または照合結果機能のうちの１つまたはそれを上回るものを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項35】
前記手術転帰報告機能は、術中に収集されたデータを用いた手術転帰報告の発生を促進する、請求項３４に記載のシステム。
【請求項36】
前記手術転帰報告は、骨切除術前骨組織および骨切除術後骨組織と関連付けられるデータ、インプラント－骨嵌合度、骨のスペクトル分析、および／または骨質のうちの１つまたはそれを上回るものを含む、請求項３５に記載のシステム。
【請求項37】
前記手術転帰報告は、完全自律外科手術のための入力として使用される、請求項３５に記載のシステム。
【請求項38】
前記データに基づいたリハビリテーション計画機能は、収集された術中情報に基づいて、所与の対象のリハビリテーションに関する推奨を提供することを促進する、請求項３４に記載のシステム。
【請求項39】
前記立証可能使用統計を介した証明書機能は、ある回数の手技を完了後に外科医に提供される証明書の発行を促進する、請求項３４に記載のシステム。
【請求項40】
前記照合結果機能は、骨切除術データを照合することを促進する、請求項３４に記載のシステム。
【請求項41】
ロボット補助レーザ骨切除術のための方法であって、前記方法は、ロボット補助レーザ骨切除術と関連して取得される骨切除術データを受信することであって、前記骨切除術データは、デバイスデータ、医療データ、および／または転帰データのうちの１つまたはそれを上回るものを含む、ことと、
前記骨切除術データを分析し、骨切除術と関連付けられる１つまたはそれを上回る属性を決定することと、
前記１つまたはそれを上回る属性に基づいて、骨切除術と関連付けられる１つまたはそれを上回る機能を決定することであって、前記１つまたはそれを上回る機能は、術中機能または術後機能の一方または両方を含む、ことと
を含む、方法。
【請求項42】
ネットワークを介して、遠隔コンピューティングプラットフォームに、前記１つまたはそれを上回る機能を実施するための１つまたはそれを上回る命令を伝送することをさらに含み、前記１つまたはそれを上回る機能は、前記遠隔コンピューティングプラットフォーム上のハードウェアプロセッサによって解釈および実行される、請求項４１に記載の方法。
【請求項43】
前記デバイスデータは、ビデオデータ、レーザデータ、動作データ、ハイパースペクトルデータ、および／またはオルソセンサデータのうちの１つまたはそれを上回るものを含む、請求項４１に記載の方法。
【請求項44】
軟組織損傷が、前記ハイパースペクトルデータに基づいて、検出および／または測定される、請求項４３に記載の方法。
【請求項45】
骨質が、前記ハイパースペクトルデータに基づいて決定される、請求項４３に記載の方法。
【請求項46】
前記オルソセンサデータは、オルソセンサを介して取得され、前記オルソセンサは、ポリインサートを備える、請求項４３に記載の方法。
【請求項47】
前記医療データは、記述的テキストデータ、数値測定値、記録された信号、画像、疼痛スコア、および／または人口統計のうちの１つまたはそれを上回るものを含む、請求項４１に記載の方法。
【請求項48】
前記転帰データは、対象転帰、生存率、走査、骨切除術前の骨表面データ、および／または骨切除術後の骨表面データのうちの１つまたはそれを上回るものを含む、請求項４１に記載の方法。
【請求項49】
前記骨切除術データは、特定の対象上で実施される特定のロボット補助レーザ骨切除術手術と関連付けられる、請求項４１に記載の方法。
【請求項50】
前記骨切除術データは、複数の対象上で実施される複数のロボット補助レーザ骨切除術手術の中から集約される、請求項４１に記載の方法。
【請求項51】
前記１つまたはそれを上回る属性は、切断質、組織分析、ハイパースペクトル結果、および／またはレーザパルスアブレーション測定値のうちの１つまたはそれを上回るものを含む、請求項４１に記載の方法。
【請求項52】
前記切断質は、切口幅、擦痕パターン、および／または切断幾何学形状のうちの１つまたはそれを上回るものに関連する、請求項５１に記載の方法。
【請求項53】
前記組織分析は、組織のハイパースペクトル分析を含む、請求項５１に記載の方法。
【請求項54】
前記組織分析は、レンダリングとして提供される、請求項５３に記載の方法。
【請求項55】
前記組織分析は、機械学習のための入力として使用される、請求項５３に記載の方法。
【請求項56】
前記組織分析は、骨切除術の間、外科医に提供される、請求項５３に記載の方法。
【請求項57】
対象間のレーザパルスアブレーションの差異が、前記１つまたはそれを上回る属性に基づいて決定される、請求項５１に記載の方法。
【請求項58】
前記対象間のレーザパルスアブレーションの差異は、所与の組織の量をアブレートするために要求されるレーザパルス間の差異を含む、請求項５７に記載の方法。
【請求項59】
前記対象間のレーザパルスアブレーションの差異は、骨質および／または完了するまでの時間の一方または両方を決定するための基礎である、請求項５７に記載の方法。
【請求項60】
前記対象間のレーザパルスアブレーションの差異は、安全、高速、かつ滑らかである安全パラメータのセットを決定するための基礎である、請求項５７に記載の方法。
【請求項61】
前記対象間のレーザパルスアブレーションの差異は、所与の対象自身の身体および条件に基づいてカスタマイズされたレーザ用量を決定するための基礎である、請求項５７に記載の方法。
【請求項62】
データに基づいたインプラント設計が、前記１つまたはそれを上回る属性に基づいて設計される、請求項５１に記載の方法。
【請求項63】
前記データに基づいたインプラント設計は、個々の対象に合わせられる、請求項６２に記載の方法。
【請求項64】
前記データに基づいたインプラント設計は、標準的インプラントサイズのセットを含む、請求項６２に記載の方法。
【請求項65】
前記１つまたはそれを上回る属性は、特定の対象上で実施される特定のロボット補助レーザ骨切除術手術と関連付けられる、請求項４１に記載の方法。
【請求項66】
前記１つまたはそれを上回る属性は、複数の対象上で実施される複数のロボット補助レーザ骨切除術手術の中から集約される、請求項４１に記載の方法。
【請求項67】
前記術中機能は、完全自律外科手術機能、インプラント位置付け誘導機能、帰還不能点警告機能、および／または完了までの時間推定機能のうちの１つまたはそれを上回るものを含む、請求項４１に記載の方法。
【請求項68】
前記完全自律外科手術機能は、手技を自律的に実施する際、訓練された機械学習システムを促進する、請求項６７に記載の方法。
【請求項69】
前記インプラント位置付け誘導機能は、インプラントの最適位置を決定することを促進する、請求項６７に記載の方法。
【請求項70】
前記インプラントの最適位置を決定することは、異なるシナリオ下において、関節のデジタルツインを使用して、前記関節を動的に整合させることを含む、請求項６９に記載の方法。
【請求項71】
前記関節のデジタルツインは、機能的磁気共鳴画像走査に基づいて決定される、請求項７０に記載の方法。
【請求項72】
前記帰還不能点警告機能は、骨アブレーション時、帰還不能点に接近しつつあり、かつ／またはそれを通過した際、外科医への警告の提供を促進する、請求項６７に記載の方法。
【請求項73】
前記完了までの時間推定機能は、外科医に、組織切除プロセスのためにかかる時間量の時間推定値を提供することを促進する、請求項６７に記載の方法。
【請求項74】
前記術後機能は、手術転帰報告機能、データに基づいたリハビリテーション計画機能、立証可能使用統計を介した証明書機能、および／または照合結果機能のうちの１つまたはそれを上回るものを含む、請求項４１に記載の方法。
【請求項75】
前記手術転帰報告機能は、術中に収集されたデータを用いた手術転帰報告の発生を促進する、請求項７４に記載の方法。
【請求項76】
前記手術転帰報告は、骨切除術前骨組織および骨切除術後骨組織と関連付けられるデータ、インプラント－骨嵌合度、骨のスペクトル分析、および／または骨質のうちの１つまたはそれを上回るものを含む、請求項７５に記載の方法。
【請求項77】
前記手術転帰報告は、完全自律外科手術のための入力として使用される、請求項７５に記載の方法。
【請求項78】
前記データに基づいたリハビリテーション計画機能は、収集された術中情報に基づいて、所与の対象のリハビリテーションに関する推奨を提供することを促進する、請求項７４に記載の方法。
【請求項79】
前記立証可能使用統計を介した証明書機能は、ある回数の手技を完了後に外科医に提供される証明書の発行を促進する、請求項７４に記載の方法。
【請求項80】
前記照合結果機能は、骨切除術データを照合することを促進する、請求項７４に記載の方法。
【請求項81】
非一過性コンピュータ可読記憶媒体であって、前記非一過性コンピュータ可読記憶媒体は、その上に具現化される命令を有し、前記命令は、１つまたはそれを上回るプロセッサによって、ロボット補助レーザ骨切除術のための方法を実施するために実行可能であり、前記方法は、ロボット補助レーザ骨切除術と関連して取得される骨切除術データを受信することであって、前記骨切除術データは、デバイスデータ、医療データ、および／または転帰データのうちの１つまたはそれを上回るものを含む、ことと、
前記骨切除術データを分析し、骨切除術と関連付けられる１つまたはそれを上回る属性を決定することと、
前記１つまたはそれを上回る属性に基づいて、骨切除術と関連付けられる１つまたはそれを上回る機能を決定することであって、前記１つまたはそれを上回る機能は、術中機能または術後機能の一方または両方を含む、ことと
を含む、非一過性コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項82】
前記方法はさらに、ネットワークを介して、遠隔コンピューティングプラットフォームに、前記１つまたはそれを上回る機能を実施するための１つまたはそれを上回る命令を伝送することを含み、前記１つまたはそれを上回る機能は、前記遠隔コンピューティングプラットフォーム上のハードウェアプロセッサによって解釈および実行される、請求項８１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項83】
前記デバイスデータは、ビデオデータ、レーザデータ、動作データ、ハイパースペクトルデータ、および／またはオルソセンサデータのうちの１つまたはそれを上回るものを含む、請求項８１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項84】
軟組織損傷が、前記ハイパースペクトルデータに基づいて、検出および／または測定される、請求項８３に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項85】
骨質が、前記ハイパースペクトルデータに基づいて決定される、請求項８３に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項86】
前記オルソセンサデータは、オルソセンサを介して取得され、前記オルソセンサは、ポリインサートを備える、請求項８３に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項87】
前記医療データは、記述的テキストデータ、数値測定値、記録された信号、画像、疼痛スコア、および／または人口統計のうちの１つまたはそれを上回るものを含む、請求項８１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項88】
前記転帰データは、対象転帰、生存率、走査、骨切除術前の骨表面データ、および／または骨切除術後の骨表面データのうちの１つまたはそれを上回るものを含む、請求項８１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項89】
前記骨切除術データは、特定の対象上で実施される特定のロボット補助レーザ骨切除術手術と関連付けられる、請求項８１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項90】
前記骨切除術データは、複数の対象上で実施される複数のロボット補助レーザ骨切除術手術の中から集約される、請求項８１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項91】
前記１つまたはそれを上回る属性は、切断質、組織分析、ハイパースペクトル結果、および／またはレーザパルスアブレーション測定値のうちの１つまたはそれを上回るものを含む、請求項８１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項92】
前記切断質は、切口幅、擦痕パターン、および／または切断幾何学形状のうちの１つまたはそれを上回るものに関連する、請求項９１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項93】
前記組織分析は、組織のハイパースペクトル分析を含む、請求項９１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項94】
前記組織分析は、レンダリングとして提供される、請求項９３に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項95】
前記組織分析は、機械学習のための入力として使用される、請求項９３に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項96】
前記組織分析は、骨切除術の間、外科医に提供される、請求項９３に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項97】
対象間のレーザパルスアブレーションの差異が、前記１つまたはそれを上回る属性に基づいて決定される、請求項９１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項98】
前記対象間のレーザパルスアブレーションの差異は、所与の組織の量をアブレートするために要求されるレーザパルス間の差異を含む、請求項９７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項99】
前記対象間のレーザパルスアブレーションの差異は、骨質および／または完了するまでの時間の一方または両方を決定するための基礎である、請求項９７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項100】
前記対象間のレーザパルスアブレーションの差異は、安全、高速、かつ滑らかである安全パラメータのセットを決定するための基礎である、請求項９７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項101】
前記対象間のレーザパルスアブレーションの差異は、所与の対象自身の身体および条件に基づいてカスタマイズされたレーザ用量を決定するための基礎である、請求項９７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項102】
データに基づいたインプラント設計が、前記１つまたはそれを上回る属性に基づいて設計される、請求項９１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項103】
前記データに基づいたインプラント設計は、個々の対象に合わせられる、請求項１０２に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項104】
前記データに基づいたインプラント設計は、標準的インプラントサイズのセットを含む、請求項１０２に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項105】
前記１つまたはそれを上回る属性は、特定の対象上で実施される特定のロボット補助レーザ骨切除術手術と関連付けられる、請求項８１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項106】
前記１つまたはそれを上回る属性は、複数の対象上で実施される複数のロボット補助レーザ骨切除術手術の中から集約される、請求項８１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項107】
前記術中機能は、完全自律外科手術機能、インプラント位置付け誘導機能、帰還不能点警告機能、および／または完了までの時間推定機能のうちの１つまたはそれを上回るものを含む、請求項８１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項108】
前記完全自律外科手術機能は、手技を自律的に実施する際、訓練された機械学習システムを促進する、請求項１０７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項109】
前記インプラント位置付け誘導機能は、インプラントの最適位置を決定することを促進する、請求項１０７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項110】
前記インプラントの最適位置を決定することは、異なるシナリオ下において、関節のデジタルツインを使用して、前記関節を動的に整合させることを含む、請求項１０９に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項111】
前記関節のデジタルツインは、機能的磁気共鳴画像走査に基づいて決定される、請求項１１０に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項112】
前記帰還不能点警告機能は、骨アブレーション時、帰還不能点に接近しつつあり、かつ／またはそれを通過した際、外科医への警告の提供を促進する、請求項１０７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項113】
前記完了までの時間推定機能は、外科医に、組織切除プロセスのためにかかる時間量の時間推定値を提供することを促進する、請求項１０７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項114】
前記術後機能は、手術転帰報告機能、データに基づいたリハビリテーション計画機能、立証可能使用統計を介した証明書機能、および／または照合結果機能のうちの１つまたはそれを上回るものを含む、請求項８１に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項115】
前記手術転帰報告機能は、術中に収集されたデータを用いた手術転帰報告の発生を促進する、請求項１１４に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項116】
前記手術転帰報告は、骨切除術前骨組織および骨切除術後骨組織と関連付けられるデータ、インプラント－骨嵌合度、骨のスペクトル分析、および／または骨質のうちの１つまたはそれを上回るものを含む、請求項１１５に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項117】
前記手術転帰報告は、完全自律外科手術のための入力として使用される、請求項１１５に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項118】
前記データに基づいたリハビリテーション計画機能は、収集された術中情報に基づいて、所与の対象のリハビリテーションに関する推奨を提供することを促進する、請求項１１４に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項119】
前記立証可能使用統計を介した証明書機能は、ある回数の手技を完了後に外科医に提供される証明書の発行を促進する、請求項１１４に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項120】
前記照合結果機能は、骨切除術データを照合することを促進する、請求項１１４に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、概して、骨および軟組織の分析に関する。より具体的には、本開示は、術中環境内の骨切除術に関する。
【0002】
本発明は、主に、整形外科手術のための、かつそれに関連する方法およびシステム、特に、整形外科手術手技の術後処置および評価を含む、整形外科手術用途におけるロボット補助レーザ骨切除術のためのシステムならびに方法において使用するために開発されており、本願を参照して以降に説明されるであろう。しかしながら、本発明は、本特定の使用の分野に限定されないことを理解されたい。
【背景技術】
【0003】
明細書全体を通した背景技術の任意の議論は、いかようにも、そのような背景技術が、先行技術であること、またはそのような背景技術が、広く公知であること、また豪州または世界中の分野における共通の一般的知識の一部を形成することの承認と見なされるべきではない。
【0004】
任意の特許または特許出願を含む、本明細書で引用される、あらゆる参考文献は、参照することによって本明細書に組み込まれる。任意の参考文献が、先行技術を構成することを承認するものではない。参考文献の議論は、その著者が主張する内容を述べるものであって、本出願人は、引用される文書の正確度および適切性に意義を唱える権利を留保する。いくつかの先行技術刊行物が、本明細書で参照されるが、本参考文献は、これらの文書のいずれかが、豪州または任意の他の国の当技術分野における共通の一般的知識の一部を形成することの承認を構成するものではないことを明確に理解されたい。
【0005】
組織の状態および分類の理解は、外科手術の間に講じられるべき種々の変更ならびに予防を可能にし、これは、患者成功および回復率を増加させることができる。これは、特に、不良な組織状態が、身体移動および範囲に関する物理的関わりを有し得、ある程度の疼痛を伴う可能性が高い、筋骨格系を伴う外科手術において、明白である。軟骨、筋肉、および骨等の関節組織は、それが機能することを可能にする、本系内の関節を構成し、その性能は、必然的に、それらが機能するにつれて劣化する。
【0006】
全膝関節形成術は、事前に定義された量の硬組織が、骨切除術を使用して、膝関節に関わる骨から除去されなければならない、整形外科手術の顕著な形態である。人工補綴インプラントが、次いで、残りの骨に固定され、除去されたものに取って代わる。本外科手術は、典型的には、大腿骨、脛骨、および膝蓋骨を囲繞する、軟骨が、消散し始めるときに要求される。これは、通常移動の間、それらを相互に対して研磨させ、通常、軟骨によって吸収されているであろう、応力の増加されたレベルに耐えさせる。これらの骨の中に、それらの代わりに応力を吸収するように設計される、人工補綴インプラントを挿入することによって、これらの効果は、有意に低減され得る。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【0007】
本開示の一側面は、ロボット補助レーザ骨切除術のために構成される、システムに関する。本システムは、機械可読命令によって構成される、１つまたはそれを上回るハードウェアプロセッサを含んでもよい。プロセッサは、ロボット補助レーザ骨切除術と関連して取得される、骨切除術データを受信するように構成されてもよい。骨切除術データは、デバイスデータ、医療データ、および／または転帰データのうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。プロセッサは、骨切除術データを分析し、骨切除術と関連付けられる、１つまたはそれを上回る属性を決定するように構成されてもよい。プロセッサは、１つまたはそれを上回る属性に基づいて、骨切除術と関連付けられる、１つまたはそれを上回る機能を決定するように構成されてもよい。１つまたはそれを上回る機能は、術中機能または術後機能の一方または両方を含んでもよい。
【0008】
本システムのいくつかの実装では、プロセッサは、ネットワークを介して、遠隔コンピューティングプラットフォームに、１つまたはそれを上回る機能を実施するための１つまたはそれを上回る命令を伝送するように構成されてもよい。本システムのいくつかの実装では、１つまたはそれを上回る機能は、遠隔コンピューティングプラットフォーム上のハードウェアプロセッサによって、解釈および実行されてもよい。
【0009】
本システムのいくつかの実装では、デバイスデータは、ビデオデータ、レーザデータ、動作データ、ハイパースペクトルデータ、および／またはオルソセンサデータのうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。代替として、デバイスデータは、ビデオデータ、レーザデータ、動作データ、ハイパースペクトルデータ、および／または関節運動学のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0010】
本システムのいくつかの実装では、軟組織損傷が、ハイパースペクトルデータに基づいて、検出および／または測定されてもよい。代替として、レーザデータは、レーザパルスエネルギー、レーザ周波数、レーザフルエンス、送水率、および／またはアブレーションパターンのうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0011】
本システムのいくつかの実装では、デバイスデータ（または要素またはそれらの組み合わせ）は、分散型／非一元型台帳システム（例えば、ブロックチェーン）上のデジタルアセットとしてコンパイルされ、表されてもよい。さらに、非一元型台帳は、例えば、デジタルアセットコントラクト詳細、アクセス権利、および／または所有権を記憶してもよい。
【0012】
本システムのいくつかの実装では、デジタルアセットは、一意のアセットまたは非代替性トークン（ＮＦＴ）を備えてもよい。デジタルアセットは、スマートコントラクト内で管理される、転送される、またはそれに関わってもよい。
【0013】
本システムのいくつかの実装では、骨質が、ハイパースペクトルデータに基づいて、決定されてもよい。代替として、関節運動学データは、力および／または歪みセンサを介して、取得されてもよい。
【0014】
本システムのいくつかの実装では、オルソセンサデータは、オルソセンサを介して、取得されてもよく、これは、機能性上、軟組織荷重および／または平衡を感知することが可能であり得る。本システムのいくつかの実装では、オルソセンサは、ポリインサートを含んでもよい。
【0015】
本システムのいくつかの実装では、医療データは、記述的テキストデータ、数値測定値、記録された信号、画像、疼痛スコア、および／または人口統計のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。代替として、医療データは、記述的テキストデータ、術前医療走査、数値測定値、記録された信号、画像、疼痛スコア、および／または人口統計のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0016】
本システムのいくつかの実装では、転帰データは、対象転帰、生存率、走査、骨切除術前の骨表面データ、および／または骨切除術後の骨表面データのうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。代替として、転帰データは、対象転帰、生存率、術後医療走査、骨切除術前の骨表面データ、および／または骨切除術後の骨表面データのうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0017】
本システムのいくつかの実装では、骨切除術データは、特定の対象上で実施される、特定のロボット補助レーザ骨切除術手術と関連付けられてもよい。
【0018】
本システムのいくつかの実装では、骨切除術データは、複数の対象上で実施される、複数のロボット補助レーザ骨切除術手術の中から集約されてもよい。代替として、１つまたはそれを上回る属性は、骨質、切断質、デジタルツイン、および／またはレーザパルスアブレーション測定値のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0019】
本システムのいくつかの実装では、１つまたはそれを上回る属性は、切断質、組織分析、ハイパースペクトル結果、および／またはレーザパルスアブレーション測定値のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0020】
本システムのいくつかの実装では、切断質は、切口幅、擦痕パターン、および／または切断幾何学形状のうちの１つまたはそれを上回るものに関連してもよい。代替として、切断質は、表面粗度、切断精度、および／または切断幾何学形状のうちの１つまたはそれを上回るものに関連してもよい。
【0021】
本システムのいくつかの実装では、骨質は、骨の機械的および生物学的性質に関連してもよい。これは、限定ではないが、骨密度、骨強度、細胞健康、および骨組成を含んでもよい。さらなる代替実施形態では、骨質は、デバイスデータおよび／または医療データから決定されてもよい。
【0022】
本システムのいくつかの実装では、組織分析は、組織のハイパースペクトル分析を含んでもよい。
【0023】
本システムのいくつかの実装では、組織分析は、レンダリングとして提供されてもよい。
【0024】
本システムのいくつかの実装では、組織分析は、機械学習のための入力として使用されてもよい。
【0025】
本システムのいくつかの実装では、デジタルツインは、関節の３Ｄ表現、生物学的構造の組織分化、切断表面の場所、および／またはロボット型システムの場所のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。さらに、デジタルツインは、デバイスデータおよび医療データに基づいて、決定されてもよい。なおもさらに、デジタルツインは、レンダリングとして提供されてもよい。なおもさらに、デジタルツインは、機械学習のための入力として使用されてもよく、および／または骨切除術の間、外科医に提供されてもよい。
【0026】
本システムのいくつかの実装では、組織分析は、骨切除術の間、外科医に提供されてもよい。
【0027】
本システムのいくつかの実装では、対象間のレーザパルスアブレーションの差異が、１つまたはそれを上回る属性に基づいて、決定されてもよい。
【0028】
本システムのいくつかの実装では、対象間のレーザパルスアブレーションの差異は、所与の組織の量をアブレートするために要求される、レーザパルス間の差異を含んでもよい。
【0029】
本システムのいくつかの実装では、対象間のレーザパルスアブレーションの差異は、骨質および／または完了までの時間の一方または両方を決定するための基礎であってもよい。
【0030】
本システムのいくつかの実装では、対象間のレーザパルスアブレーションの差異は、個々の対象のための、安全、高速、かつ滑らかである、安全パラメータのセットを決定するための基礎であってもよい。
【0031】
本システムのいくつかの実装では、対象間のレーザパルスアブレーションの差異は、所与の対象独自の身体および条件に基づいてカスタマイズされたレーザ用量を決定するための基礎であってもよい。
【0032】
本システムのいくつかの実装では、データに基づいたインプラント設計は、１つまたはそれを上回る属性に基づいて、設計されてもよい。
【0033】
本システムのいくつかの実装では、データに基づいたインプラント設計は、個々の対象に合わせられてもよい。
【0034】
本システムのいくつかの実装では、データに基づいたインプラント設計は、標準的インプラントサイズのセットを含んでもよい。
【0035】
本システムのいくつかの実装では、１つまたはそれを上回る属性は、特定の対象上で実施される、特定のロボット補助レーザ骨切除術手術と関連付けられてもよい。
【0036】
本システムのいくつかの実装では、１つまたはそれを上回る属性は、複数の対象上で実施される、複数のロボット補助レーザ骨切除術手術の中から集約されてもよい。
【0037】
本システムのいくつかの実装では、術中機能は、完全自律外科手術機能、インプラント位置付け誘導機能、帰還不能点警告機能、および／または完了までの時間推定機能のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0038】
本システムのいくつかの実装では、完全自律外科手術機能は、手技を自律的に実施する際、訓練された機械学習システムを促進してもよい。
【0039】
本システムのいくつかの実装では、インプラント位置付け誘導機能は、インプラントの最適位置を決定することを促進してもよい。
【0040】
本システムのいくつかの実装では、インプラントの最適位置を決定することは、異なるシナリオ下において、関節のデジタルツインを使用して、関節を動的に整合させることを含んでもよい。
【0041】
本システムのいくつかの実装では、関節のデジタルツインは、機能的磁気共鳴画像走査に基づいて、決定されてもよい。
【0042】
本システムのいくつかの実装では、軟組織損傷検出機能は、骨切除術プロセス全体を通した軟組織構造への潜在的損傷についての外科医への通知を促進してもよい。
【0043】
本システムのいくつかの実装では、帰還不能点警告機能は、骨アブレーション時、帰還不能点に接近しつつあり、かつ／またはそれを通過した際、外科医への警告の提供を促進してもよい。
【0044】
本システムのいくつかの実装では、完了までの時間推定機能は、外科医に、組織切除プロセスおよび／または骨切除術プロセスのためにかかるであろう時間量の時間推定値を提供することを促進してもよい。
【0045】
本システムのいくつかの実装では、術後機能は、手術転帰報告機能、データに基づいたリハビリテーション計画機能、外科医証明書機能、立証可能使用統計を介した証明書機能、および／または照合結果機能のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0046】
本システムのいくつかの実装では、手術転帰報告機能は、術中に収集されたデータを用いて、手術転帰報告の発生を促進してもよい。
【0047】
本システムのいくつかの実装では、手術転帰報告は、骨切除術前骨組織および骨切除術後骨組織と関連付けられる、データ、インプラント－骨嵌合度、切断質、軟組織損傷、関節平衡、骨のスペクトル分析、および／または骨質のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0048】
本システムのいくつかの実装では、手術転帰報告は、完全自律外科手術のための入力として、および／または完全自律外科手術のための訓練入力として、使用されてもよい。
【0049】
本システムのいくつかの実装では、データに基づいたリハビリテーション計画機能は、収集された術中および術後情報に基づいて、所与の対象のリハビリテーションに関する推奨を提供することを促進してもよい。
【0050】
本システムのいくつかの実装では、立証可能使用統計を介した証明書機能は、ある回数の手技を完了後に外科医に提供される、証明書の発行を促進してもよい。代替として、外科医証明書機能が、ある回数の手技を完了後に外科医に提供される、証明書の発行を促進してもよい。
【0051】
本システムのいくつかの実装では、照合結果機能は、骨切除術データを照合することを促進してもよい。
【0052】
本開示の別の側面は、ロボット補助レーザ骨切除術のための方法に関する。本方法は、ロボット補助レーザ骨切除術と関連して取得される、骨切除術データを受信するステップを含んでもよい。骨切除術データは、デバイスデータ、医療データ、および／または転帰データのうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。本方法は、骨切除術データを分析し、骨切除術と関連付けられる、１つまたはそれを上回る属性を決定するステップを含んでもよい。本方法は、１つまたはそれを上回る属性に基づいて、骨切除術と関連付けられる、１つまたはそれを上回る機能を決定するステップを含んでもよい。１つまたはそれを上回る機能は、術中機能または術後機能の一方または両方を含んでもよい。
【0053】
本方法のいくつかの実装ではさらに、ネットワークを介して、遠隔コンピューティングプラットフォームに、１つまたはそれを上回る機能を実施するための１つまたはそれを上回る命令を伝送するステップを含んでもよい。本方法のいくつかの実装では、１つまたはそれを上回る機能は、遠隔コンピューティングプラットフォーム上のハードウェアプロセッサによって、解釈および実行されてもよい。
【0054】
本方法のいくつかの実装では、デバイスデータは、ビデオデータ、レーザデータ、動作データ、ハイパースペクトルデータ、関節運動学データ、および／またはオルソセンサデータのうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。本方法のいくつかの実装では、デバイスデータは、ビデオデータ、レーザデータ、動作データ、ハイパースペクトルデータ、および／または関節運動学データのうちの１つまたはそれを上回るものを含む。
【0055】
本方法のいくつかの実装では、レーザデータは、レーザパルスエネルギー、レーザ周波数、レーザフルエンス、送水率、および／またはアブレーションパターンのうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0056】
本方法のいくつかの実装では、関節運動学データは、力および／または歪みセンサを介して、取得されてもよい。
【0057】
本方法のいくつかの実装では、医療データは、記述的テキストデータ、術前医療走査、数値測定値、記録された信号、画像、疼痛スコア、および／または人口統計のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0058】
本方法のいくつかの実装では、転帰データは、対象転帰、生存率、術後医療走査、骨切除術前の骨表面データ、および／または骨切除術後の骨表面データのうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0059】
本方法のいくつかの実装では、骨切除術データは、特定の対象上で実施される、特定のロボット補助レーザ骨切除術手術と関連付けられてもよい。
【0060】
本方法のいくつかの実装では、骨切除術データは、複数の対象上で実施される、複数のロボット補助レーザ骨切除術手術の中から集約されてもよい。
【0061】
本方法のいくつかの実装では、１つまたはそれを上回る属性は、骨質、切断質、デジタルツイン、および／またはレーザパルスアブレーション測定値のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0062】
本方法のいくつかの実装では、骨質は、骨の機械的および生物学的性質に関連してもよい。これは、限定ではないが、骨密度、骨強度、細胞健康、および骨組成を含んでもよい。
【0063】
本方法のいくつかの実装では、骨質は、デバイスデータおよび／または医療データから決定されてもよい。
【0064】
本方法のいくつかの実装では、切断質は、表面粗度、切断精度、および／または切断幾何学形状のうちの１つまたはそれを上回るものに関連してもよい。
【0065】
本方法のいくつかの実装では、デジタルツインは、関節の３Ｄ表現、生物学的構造の組織分化、切断表面の場所、および／またはロボット型システムの場所のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0066】
本方法のいくつかの実装では、デジタルツインは、デバイスデータおよび医療データに基づいて、決定されてもよい。
【0067】
本方法のいくつかの実装では、デジタルツインは、レンダリングとして提供されてもよい。
【0068】
本方法のいくつかの実装では、デジタルツインは、機械学習のための入力として使用されてもよく、および／または骨切除術の間、外科医に提供されてもよい。
【0069】
本方法のいくつかの実装では、対象間のレーザパルスアブレーションの差異が、１つまたはそれを上回る属性に基づいて、決定されてもよい。
【0070】
本方法のいくつかの実装では、対象間のレーザパルスアブレーションの差異は、所与の組織の量をアブレートするために要求される、レーザパルス間の差異を含んでもよい。
【0071】
本方法のいくつかの実装では、対象間のレーザパルスアブレーションの差異は、骨質および／または完了までの時間の一方または両方を決定するための基礎であってもよい。
【0072】
本方法のいくつかの実装では、対象間のレーザパルスアブレーションの差異は、個々の対象のための、安全、高速、かつ滑らかである、安全パラメータのセットを決定するための基礎であってもよい。
【0073】
本方法のいくつかの実装では、対象間のレーザパルスアブレーションの差異は、所与の対象独自の身体および条件に基づいてカスタマイズされたレーザパラメータを決定するための基礎であってもよい。
【0074】
本方法のいくつかの実装では、データに基づいたインプラント設計は、１つまたはそれを上回る属性に基づいて、設計されてもよい。
【0075】
本方法のいくつかの実装では、データに基づいたインプラント設計は、個々の対象に合わせられてもよい。
【0076】
本方法のいくつかの実装では、データに基づいたインプラント設計は、標準的インプラントサイズのセットを含んでもよい。
【0077】
本方法のいくつかの実装では、１つまたはそれを上回る属性は、特定の対象上で実施される、特定のロボット補助レーザ骨切除術手術と関連付けられてもよい。
【0078】
本方法のいくつかの実装では、術中機能は、完全自律外科手術機能、インプラント位置付け誘導機能、軟組織損傷検出機能、帰還不能点警告機能、および／または完了までの時間推定機能のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0079】
本方法のいくつかの実装では、完全自律外科手術機能は、手技を自律的に実施する際、訓練された機械学習システムを促進してもよい。
【0080】
本方法のいくつかの実装では、インプラント位置付け誘導機能は、インプラントの最適位置を決定することを促進してもよい。
【0081】
本方法のいくつかの実装では、インプラントの最適位置を決定することは、異なるシナリオ下において、関節のデジタルツインを使用して、関節を動的に整合させることを含んでもよい。
【0082】
本方法のいくつかの実装では、軟組織損傷検出機能は、骨切除術プロセス全体を通した軟組織構造への潜在的損傷についての外科医への通知を促進してもよい。
【0083】
本方法のいくつかの実装では、帰還不能点警告機能は、骨アブレーション時、帰還不能点に接近しつつあり、かつ／またはそれを通過した際、外科医への警告の提供を促進してもよい。
【0084】
本方法のいくつかの実装では、完了までの時間推定機能は、外科医に、骨切除術プロセスのためにかかるであろう時間量の時間推定値を提供することを促進してもよい。
【0085】
本方法のいくつかの実装では、術後機能は、手術転帰報告機能、データに基づいたリハビリテーション計画機能、外科医証明書機能、および／または照合結果機能のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0086】
本方法のいくつかの実装では、手術転帰報告機能は、術中に収集されたデータからの手術転帰報告の発生を促進してもよい。
【0087】
本方法のいくつかの実装では、手術転帰報告は、骨切除術前骨組織および骨切除術後骨組織と関連付けられる、データ、インプラント－骨嵌合度、切断質、軟組織損傷、関節平衡、および／または骨質のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0088】
本方法のいくつかの実装では、手術転帰報告は、完全自律外科手術のための訓練入力として使用されてもよい。
【0089】
本方法のいくつかの実装では、データに基づいたリハビリテーション計画機能は、収集された術中および術後情報に基づいて、所与の対象のリハビリテーションに関する推奨を提供することを促進してもよい。
【0090】
本方法のいくつかの実装では、外科医証明書機能は、ある回数の手技を完了後に外科医に提供される、証明書の発行を促進してもよい。
【0091】
本方法のいくつかの実装では、照合結果機能は、骨切除術データを照合することを促進してもよい。
【0092】
本方法のいくつかの実装では、軟組織損傷が、ハイパースペクトルデータに基づいて、検出および／または測定されてもよい。
【0093】
本方法のいくつかの実装では、骨質が、ハイパースペクトルデータに基づいて、決定されてもよい。
【0094】
本方法のいくつかの実装では、オルソセンサデータは、オルソセンサを介して、取得されてもよく、これは、機能性上、軟組織荷重および／または平衡を感知することが可能であり得る。本方法のいくつかの実装では、オルソセンサは、ポリインサートを含んでもよい。
【0095】
本方法のいくつかの実装では、医療データは、記述的テキストデータ、数値測定値、記録された信号、画像、疼痛スコア、および／または人口統計のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0096】
本方法のいくつかの実装では、転帰データは、対象転帰、生存率、走査、骨切除術前の骨表面データ、および／または骨切除術後の骨表面データのうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0097】
本方法のいくつかの実装では、骨切除術データは、特定の対象上で実施される、特定のロボット補助レーザ骨切除術手術と関連付けられてもよい。
【0098】
本方法のいくつかの実装では、骨切除術データは、複数の対象上で実施される、複数のロボット補助レーザ骨切除術手術の中から集約されてもよい。
【0099】
本方法のいくつかの実装では、１つまたはそれを上回る属性は、切断質、組織分析、ハイパースペクトル結果、および／またはレーザパルスアブレーション測定値のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0100】
本方法のいくつかの実装では、切断質は、切口幅、擦痕パターン、および／または切断幾何学形状のうちの１つまたはそれを上回るものに関連してもよい。
【0101】
本方法のいくつかの実装では、組織分析は、組織のハイパースペクトル分析を含んでもよい。
【0102】
本方法のいくつかの実装では、組織分析は、レンダリングとして提供されてもよい。
【0103】
本方法のいくつかの実装では、組織分析は、機械学習のための入力として使用されてもよい。
【0104】
本方法のいくつかの実装では、組織分析は、骨切除術の間、外科医に提供されてもよい。
【0105】
本方法のいくつかの実装では、対象間のレーザパルスアブレーションの差異が、１つまたはそれを上回る属性に基づいて、決定されてもよい。
【0106】
本方法のいくつかの実装では、対象間のレーザパルスアブレーションの差異は、所与の組織の量をアブレートするために要求される、レーザパルス間の差異を含んでもよい。
【0107】
本方法のいくつかの実装では、対象間のレーザパルスアブレーションの差異は、骨質および／または完了までの時間の一方または両方を決定するための基礎であってもよい。
【0108】
本方法のいくつかの実装では、対象間のレーザパルスアブレーションの差異は、安全、高速、および滑らかである、安全パラメータのセットを決定するための基礎であってもよい。
【0109】
本方法のいくつかの実装では、対象間のレーザパルスアブレーションの差異は、所与の対象独自の身体および条件に基づいてカスタマイズされたレーザ用量を決定するための基礎であってもよい。
【0110】
本方法のいくつかの実装では、データに基づいたインプラント設計は、１つまたはそれを上回る属性に基づいて、設計されてもよい。
【0111】
本方法のいくつかの実装では、データに基づいたインプラント設計は、個々の対象に合わせられてもよい。
【0112】
本方法のいくつかの実装では、データに基づいたインプラント設計は、標準的インプラントサイズのセットを含んでもよい。
【0113】
本方法のいくつかの実装では、１つまたはそれを上回る属性は、特定の対象上で実施される、特定のロボット補助レーザ骨切除術手術と関連付けられてもよい。
【0114】
本方法のいくつかの実装では、１つまたはそれを上回る属性は、複数の対象上で実施される、複数のロボット補助レーザ骨切除術手術の中から集約されてもよい。
【0115】
本方法のいくつかの実装では、術中機能は、完全自律外科手術機能、インプラント位置付け誘導機能、帰還不能点警告機能、および／または完了までの時間推定機能のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0116】
本方法のいくつかの実装では、完全自律外科手術機能は、手技を自律的に実施する際、訓練された機械学習システムを促進してもよい。
【0117】
本方法のいくつかの実装では、インプラント位置付け誘導機能は、インプラントの最適位置を決定することを促進してもよい。
【0118】
本方法のいくつかの実装では、インプラントの最適位置を決定することは、異なるシナリオ下において、関節のデジタルツインを使用して、関節を動的に整合させることステップを含んでもよい。
【0119】
本方法のいくつかの実装では、関節のデジタルツインは、機能的磁気共鳴画像走査に基づいて、決定されてもよい。
【0120】
本方法のいくつかの実装では、帰還不能点警告機能は、骨アブレーション時、帰還不能点に接近しつつあり、かつ／またはそれを通過した際、外科医への警告の提供を促進してもよい。
【0121】
本方法のいくつかの実装では、完了までの時間推定機能は、外科医に、組織切除プロセスのためにかかる時間量の時間推定値を提供することを促進してもよい。
【0122】
本方法のいくつかの実装では、術後機能は、手術転帰報告機能、データに基づいたリハビリテーション計画機能、立証可能使用統計を介した証明書機能、および／または照合結果機能のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0123】
本方法のいくつかの実装では、手術転帰報告機能は、術中に収集されたデータを用いた手術転帰報告の発生を促進してもよい。
【0124】
本方法のいくつかの実装では、手術転帰報告は、骨切除術前骨組織および骨切除術後骨組織と関連付けられる、データ、インプラント－骨嵌合度、骨のスペクトル分析、および／または骨質のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0125】
本方法のいくつかの実装では、手術転帰報告は、完全自律外科手術のための入力として使用されてもよい。
【0126】
本方法のいくつかの実装では、データに基づいたリハビリテーション計画機能は、収集された術中情報に基づいて、所与の対象のリハビリテーションに関する推奨を提供することを促進してもよい。
【0127】
本方法のいくつかの実装では、立証可能使用統計を介した証明書機能は、ある回数の手技を完了後に外科医に提供される、証明書の発行を促進してもよい。
【0128】
本方法のいくつかの実装では、照合結果機能は、骨切除術データを照合することを促進してもよい。
【0129】
本開示のさらに別の側面は、その上に具現化される命令を有する、非一過性コンピュータ可読記憶媒体であって、命令は、１つまたはそれを上回るプロセッサによって、ロボット補助レーザ骨切除術のための方法を実施するために実行可能である、非一過性コンピュータ可読記憶媒体に関する。本方法は、ロボット補助レーザ骨切除術と関連して取得される、骨切除術データを受信するステップを含んでもよい。骨切除術データは、デバイスデータ、医療データ、および／または転帰データのうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。本方法は、骨切除術データを分析し、骨切除術と関連付けられる、１つまたはそれを上回る属性を決定するステップを含んでもよい。本方法は、１つまたはそれを上回る属性に基づいて、骨切除術と関連付けられる、１つまたはそれを上回る機能を決定するステップを含んでもよい。１つまたはそれを上回る機能は、術中機能または術後機能の一方または両方を含んでもよい。
【0130】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、本方法はさらに、ネットワークを介して、遠隔コンピューティングプラットフォームに、１つまたはそれを上回る機能を実施するための１つまたはそれを上回る命令を伝送するステップを含んでもよい。コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、１つまたはそれを上回る機能は、遠隔コンピューティングプラットフォーム上のハードウェアプロセッサによって、解釈および実行されてもよい。
【0131】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、デバイスデータは、ビデオデータ、レーザデータ、動作データ、ハイパースペクトルデータ、関節運動学データ、および／またはオルソセンサデータのうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0132】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、レーザデータは、レーザパルスエネルギー、レーザ周波数、レーザフルエンス、送水率、および／またはアブレーションパターンのうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0133】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、関節運動学データは、力および／または歪みセンサを介して、取得されてもよい。
【0134】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、軟組織損傷は、ハイパースペクトルデータに基づいて、検出および／または測定されてもよい。
【0135】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、骨質は、ハイパースペクトルデータに基づいて、決定されてもよい。
【0136】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、オルソセンサデータは、オルソセンサを介して、取得されてもよく、これは、機能性上、軟組織荷重および／または平衡を感知することが可能であり得る。コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、オルソセンサは、ポリインサートを含んでもよい。
【0137】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、医療データは、記述的テキストデータ、術前医療走査、数値測定値、記録された信号、画像、疼痛スコア、および／または人口統計のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0138】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、転帰データは、対象転帰、生存率、術後医療走査、骨切除術前の骨表面データ、および／または骨切除術後の骨表面データのうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0139】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、骨切除術データは、特定の対象上で実施される、特定のロボット補助レーザ骨切除術手術と関連付けられてもよい。
【0140】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、骨切除術データは、複数の対象上で実施される、複数のロボット補助レーザ骨切除術手術の中から集約されてもよい。
【0141】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、１つまたはそれを上回る属性は、骨質、切断質、デジタルツイン、組織分析、ハイパースペクトル結果、および／またはレーザパルスアブレーション測定値のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。さらに、骨質は、骨の機械的および／または生物学的性質に関連してもよい。これは、限定ではないが、骨密度、骨強度、細胞健康、および／または骨組成を含んでもよい。なおもさらに、骨質は、デバイスデータおよび／または医療データから決定されてもよい。
【0142】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、切断質は、表面粗度、切断精度、切口幅、擦痕パターン、および／または切断幾何学形状のうちの１つまたはそれを上回るものに関連してもよい。
【0143】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、デジタルツインは、関節の３Ｄ表現、生物学的構造の組織分化、切断表面の場所、および／またはロボット型システムの場所のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0144】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、デジタルツインは、デバイスデータおよび／または医療データに基づいて、決定されてもよい。さらに、デジタルツインは、レンダリングとして提供されてもよい。なおもさらに、デジタルツインは、機械学習のための入力として使用されてもよい。なおもさらに、デジタルツインは、骨切除術の間、外科医に提供されてもよい。
【0145】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、組織分析は、組織のハイパースペクトル分析を含んでもよい。
【0146】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、組織分析は、レンダリングとして提供されてもよい。
【0147】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、組織分析は、機械学習のための入力として使用されてもよい。
【0148】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、組織分析は、骨切除術の間、外科医に提供されてもよい。
【0149】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、対象間のレーザパルスアブレーションの差異が、１つまたはそれを上回る属性に基づいて、決定されてもよい。
【0150】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、対象間のレーザパルスアブレーションの差異は、所与の組織の量をアブレートするために要求される、レーザパルス間の差異を含んでもよい。
【0151】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、対象間のレーザパルスアブレーションの差異は、骨質および／または完了までの時間の一方または両方を決定するための基礎であってもよい。
【0152】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、対象間のレーザパルスアブレーションの差異は、個々の対象のための、安全、高速、および滑らかである、安全パラメータのセットを決定するための基礎であってもよい。
【0153】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、対象間のレーザパルスアブレーションの差異は、所与の対象独自の身体および条件に基づいてカスタマイズされたレーザパラメータのセットおよび所与の対象独自の身体および条件に基づいて、カスタマイズされたレーザ用量のうちの１つまたはそれを上回るものを決定するための基礎であってもよい。
【0154】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、データに基づいたインプラント設計は、１つまたはそれを上回る属性に基づいて、設計されてもよい。
【0155】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、データに基づいたインプラント設計は、個々の対象に合わせられてもよい。
【0156】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、データに基づいたインプラント設計は、標準的インプラントサイズのセットを含んでもよい。
【0157】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、１つまたはそれを上回る属性は、特定の対象上で実施される、特定のロボット補助レーザ骨切除術手術と関連付けられてもよい。
【0158】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、１つまたはそれを上回る属性は、複数の対象上で実施される、複数のロボット補助レーザ骨切除術手術の中から集約されてもよい。
【0159】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、術中機能は、完全自律外科手術機能、インプラント位置付け誘導機能、軟組織損傷検出機能、帰還不能点警告機能、および／または完了までの時間推定機能のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0160】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、完全自律外科手術機能は、手技を自律的に実施する際、訓練された機械学習システムを促進してもよい。
【0161】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、インプラント位置付け誘導機能は、インプラントの最適位置を決定することを促進してもよい。
【0162】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、インプラントの最適位置を決定することは、異なるシナリオ下において、関節のデジタルツインを使用して、関節を動的に整合させることステップを含んでもよい。
【0163】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、関節のデジタルツインは、機能的磁気共鳴画像走査に基づいて、決定されてもよい。
【0164】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、軟組織損傷検出機能は、骨切除術プロセス全体を通した軟組織構造への潜在的損傷についての外科医への通知を促進してもよい。
【0165】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、帰還不能点警告機能は、骨アブレーション時、帰還不能点に接近しつつあり、かつ／またはそれを通過した際、外科医への警告の提供を促進してもよい。
【0166】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、完了までの時間推定機能は、外科医に、組織切除プロセスのためにかかる時間量の時間推定値を提供することを促進してもよい。
【0167】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、術後機能は、手術転帰報告機能、データに基づいたリハビリテーション計画機能、外科医証明書機能、立証可能使用統計を介した証明書機能、および／または照合結果機能のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0168】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、手術転帰報告機能は、術中に収集されたデータを用いた手術転帰報告の発生を促進してもよい。
【0169】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、手術転帰報告は、骨切除術前骨組織および骨切除術後骨組織と関連付けられる、データ、インプラント－骨嵌合度、切断質、軟組織損傷、関節平衡、骨のスペクトル分析、および／または骨質のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0170】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、手術転帰報告は、完全自律外科手術のための入力として、および／または完全自律外科手術のための訓練入力として、使用されてもよい。
【0171】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、データに基づいたリハビリテーション計画機能は、収集された術中および術後情報に基づいて、所与の対象のリハビリテーションに関する推奨を提供することを促進してもよい。
【0172】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、立証可能使用統計を介した証明書機能は、ある回数の手技を完了後に外科医に提供される、証明書の発行を促進してもよい。代替として、外科医証明書機能が、ある回数の手技を完了後に外科医に提供される、証明書の発行を促進してもよい。
【0173】
コンピュータ可読記憶媒体のいくつかの実装では、照合結果機能は、骨切除術データを照合することを促進してもよい。
【図面の簡単な説明】
【0174】
本発明の範囲内に該当し得る、任意の他の形態にかかわらず、好ましい実施形態が、ここで、付随の図面を参照して一例としてのみ説明されるであろう。
【0175】
【0176】
【0177】
【0178】
【0179】
【0180】
【0181】
【0182】
【0183】
【0184】
【発明を実施するための形態】
【0185】
定義
以下の定義は、一般的定義として提供され、本発明の範囲をそれらの用語のみにいかようにも限定するべきではなく、以下の説明のより深い理解のために記載されている。
以下の定義は、一般的定義として提供され、本発明の範囲をそれらの用語のみにいかようにも限定するべきではなく、以下の説明のより深い理解のために記載されている。
【0186】
別様に定義されない限り、本明細書で使用される全ての技術的および科学的用語は、本発明が属する当業者によって一般に理解されるものと同一意味を有する。本明細書で使用される用語は、本明細書および関連技術の文脈におけるその意味と一貫する意味を有するものと解釈されるべきであって、明示的にそのように本明細書に定義されない限り、理想的されたまたは過度に形式的意味で解釈されないであろうことをさらに理解されたい。本発明の目的のために、付加的用語が、下記に定義される。さらに、本明細書で定義および使用されるような全ての定義は、特定の用語の意味に関する疑義が存在しない限り（存在する場合は、用語の一般的辞書の定義および／または一般的使用が、優先するであろう）、辞書の定義、参照することによって組み込まれる文書中の定義、および／または定義された用語の通常の意味に優先するものと理解されたい。
【0187】
本発明の目的のために、以下の用語が、下記に定義される。
【0188】
冠詞「ａ」および「ａｎ」は、本明細書では、冠詞の文法的目的語のうちの１つまたは１つを上回るもの（すなわち、少なくとも１つ）を指すために使用される。一例として、「ａｎ ｅｌｅｍｅｎｔ（要素）」は、１つの要素または１つを上回る要素を指す。
【0189】
用語「ａｂｏｕｔ（約）」は、本明細書では、参照数量の３０％程度、好ましくは、２０％程度、より好ましくは、１０％程度変動する、数量を指すために使用される。数を修飾するための用語「ａｂｏｕｔ（約）」の使用は、単に、数が精密な値として解釈されるべきではないことの明示的指示である。
【0190】
本明細書全体を通して、文脈が別様に要求しない限り、単語「ｃｏｍｐｒｉｓｅ（～を備える）」、「ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ（～を備える）」、および「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ（～を備える）」は、述べられたステップまたは要素またはステップまたは要素の群の含有を含意するが、任意の他のステップまたは要素またはステップまたは要素の群を除外しないことを理解されたい。
【0191】
本明細書で使用されるような用語「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ（～を含む）」または「ｗｈｉｃｈ ｉｎｃｌｕｄｅｓ（～を含む）」または「ｔｈａｔ ｉｎｃｌｕｄｅｓ（～を含む）」のうちの任意の１つもまた、非制限用語であって、また、少なくとも用語に続く要素／特徴を含むが、その他を除外しないことを意味する。したがって、「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ（～を含む）」は、「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ（～を備える）」と同義語であって、そのように意味する。
【0192】
請求項ならびに上記の概要および下記の説明では、「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ（～を備える）」、「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ（～を含む）」、「ｃａｒｒｙｉｎｇ（～を搬送する）」、「ｈａｖｉｎｇ（～を有する）」、「ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ（～を含有する）」、「ｉｎｖｏｌｖｉｎｇ（～を伴う）」、「ｈｏｌｄｉｎｇ（～を保持する）」、「ｃｏｍｐｏｓｅｄ ｏｆ（～から成る）」、および同等物等の全ての移行句は、非制限的である、すなわち、「限定ではないが、～を含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｂｕｔ ｎｏｔ ｌｉｍｉｔｅｄ ｔｏ）」を意味すると理解されるべきである。移行句「ｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇ ｏｆ（～から成る）」および「ｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇ ｅｓｓｅｎｔｉａｌｌｙ ｏｆ（～から本質的に成る）」だけのみが、それぞれ、制限的または半制限的移行句であるものとする。
【0193】
用語「ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ（リアルタイム）」、例えば、「ｄｉｓｐｌａｙｉｎｇ ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ ｄａｔａ（リアルタイムでデータを表示する）」は、システムの処理限界およびデータを正確に測定するために要求される時間を前提として、意図的遅延を伴わない、データの表示を指す。
【0194】
用語「ｎｅａｒ－ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ（ほぼリアルタイム）」、例えば、「ｏｂｔａｉｎｉｎｇ ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ ｏｒ ｎｅａｒ－ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ ｄａｔａ（リアルタイムまたはほぼリアルタイムのデータを取得する）」は、データを取得および記録または伝送するためのシステムの制約および処理限界内において、意図的であるかどうかにかかわらず、意図的遅延を伴わない（「ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ（リアルタイム）」）または実践的に可能な限りリアルタイムに近い状態で（すなわち、わずかであるが、最小限の遅延を伴う）のいずれかにおけるデータの取得を指す。
【0195】
本明細書に説明されるものに類似または匹敵する任意の方法および材料が、本発明の実践または試験において使用されることができるが、好ましい方法および材料が、説明される。本明細書に説明される方法、装置、およびシステムは、種々の方法において、種々の目的のために実装されてもよいことを理解されたい。本明細書における説明は、一例にすぎない。
【0196】
本明細書で使用されるように、用語「ｅｘｅｍｐｌａｒｙ（例示的）」は、質を示すこととは対照的に、実施例を提供する意味において使用される。すなわち、「ｅｘｅｍｐｌａｒｙ ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ（例示的実施形態）」は、必然的に、例示的質の実施形態であって、望ましいモデルとしての役割を果たす、またはその種類の最良のものを表すこととは対照的に、実施例として提供される実施形態である。
【0197】
本明細書で概略される種々の方法またはプロセスは、種々のオペレーティングシステムまたはプラットフォームのうちの任意の１つを採用する、１つまたはそれを上回るプロセッサ上で実行可能なソフトウェアとしてコード化されてもよい。加えて、そのようなソフトウェアは、いくつかの好適なプログラミング言語および／またはプログラミングまたはスクリプトツールのいずれかを使用して記述されてもよく、また、フレームワークまたは仮想機械上で実行される、実行可能機械言語コードまたは中間コードとしてコンパイルされてもよい。
【0198】
本点において、本発明の種々の概念は、コンピュータメモリ、１つまたはそれを上回るフロッピー（登録商標）ディスク、コンパクトディスク、光学ディスク、磁気テープ、フラッシュメモリ、フィールドプログラマブルゲートアレイまたは他の半導体デバイス内の回路構成、または任意の他の非一過性媒体または有形コンピュータ記憶媒体を備え得る、単一または複数のコンピュータ可読媒体として具現化されてもよい。これらの媒体は、１つまたはそれを上回るコンピュータまたは他のプロセッサ上で実行されると、上記に議論される本発明の種々の実施形態を実装する方法を実施する、１つまたはそれを上回るプログラムでエンコードされてもよい。コンピュータ可読媒体または複数の媒体は、その上に記憶されるプログラムまたは複数のプログラムが、１つまたはそれを上回る異なるコンピュータまたは他のプロセッサ上にロードされ、上記に議論されるように本発明の種々の側面を実装し得るように、トランスポータブルであることができる。
【0199】
用語「ｐｒｏｇｒａｍ（プログラム）」または「ｓｏｆｔｗａｒｅ（ソフトウェア）」は、上記に議論されるように実施形態の種々の側面を実装するようにコンピュータまたは他のプロセッサをプログラムするために採用され得る、任意のタイプのコンピュータコードまたはコンピュータ実行可能命令のセットを指すために汎用的意味において本明細書で使用される。加えて、一側面によると、実行されると、本発明の方法を実施する、１つまたはそれを上回るコンピュータプログラムは、単一コンピュータまたはプロセッサ上に常駐する必要はなく、いくつかの異なるコンピュータまたはプロセッサ間にモジュール方式で分散され、本発明の種々の側面を実装してもよいことを理解されたい。
【0200】
コンピュータ実行可能命令は、プログラムモジュール等の種々の形態で存在してもよく、その協働のレベルが、様々な程度で異なり得る、コンピュータまたは他のデバイスの単一のもの、組み合わせ、またはシーケンスによって実行されてもよい。プログラムモジュールは、概して、ルーチン、プログラム、オブジェクト、構成要素、データ構造、および特定のタスクを実施する、特定の抽象データタイプを実装する、または異なるプロセスを協調させる、構成要素、構造、または実行可能エンティティの任意の他の単一のもの、組み合わせ、またはシーケンスを含む。プログラムモジュールの機能性は、種々の実施形態では、所望に応じて、典型的には、組み合わせられる、または分散されてもよい。
【0201】
データ構造は、任意の好適な形態においてコンピュータ可読媒体内に記憶されてもよい。例証の便宜上、データ構造は、データ構造内の場所を通して関連する、フィールドを有するように示され得る。そのような関係は、同様に、フィールドのための記憶装置に、フィールド間の関係を伝達する、コンピュータ可読媒体内の場所を割り当てることによって達成され得る。しかしながら、任意の好適な機構が、データ要素間の関係を確立する、ポインタ、タグ、または他の機構の使用を通してを含め、データ構造のフィールド内の情報間の関係を確立するために使用されてもよい。
【0202】
本発明の種々の概念は、１つまたはそれを上回る方法として具現化されてもよく、その実施例は、提供されている。方法の一部として実施される行為は、任意の好適な方法において順序付けられてもよい。故に、実施形態は、行為が図示されるものと異なる順序で実施されるように構築されてもよく、これは、例証的実施形態では、シーケンシャル行為として示される場合でも、いくつかの行為を同時に実施することを含み得る。
【0203】
語句「ａｎｄ／ｏｒ（および／または）」は、明細書および請求項において本明細書で使用されるように、要素が、ある場合には、接続的に存在し、他の場合には、分離して存在し得るように等位接続された要素の「ｅｉｔｈｅｒ ｏｒ ｂｏｔｈ（一方または両方）」を意味すると理解されたい。「ａｎｄ／ｏｒ（および／または）」とともに列挙された複数の要素は、同一方式で、すなわち、そのように等位接続された要素の「ｏｎｅ ｏｒ ｍｏｒｅ（１つまたはそれを上回る）」ものと解釈されるべきである。具体的に識別されたそれらの要素に関連するかどうかにかかわらず、「ａｎｄ／ｏｒ（および／または）」節によって具体的に識別される要素以外の他の要素も、随意に、存在してもよい。したがって、非限定的実施例として、「Ａ ａｎｄ／ｏｒ Ｂ（Ａおよび／またはＢ）」の言及は、「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ（～を備える）」等の非制限的言語と併用されるとき、一実施形態では、Ａのみ（随意に、Ｂ以外の要素を含む）、別の実施形態では、Ｂのみ（随意に、Ａ以外の要素を含む）、さらに別の実施形態では、ＡおよびＢの両方（随意に、他の要素を含む）を指し得、任意の他の実施形態では、関連付けられる要素の合体、交点、または別様に他の組み合わせを含み得る。
【0204】
明細書および請求項において本明細書で使用されるように、「ｏｒ（または）」は、上記に定義されたように、「ａｎｄ／ｏｒ（および／または）」と同一意味を有すると理解されたい。例えば、リスト内のアイテムを分離するとき、「ｏｒ（または）」または「ａｎｄ ／ｏｒ（および／または）」は、包含的である、すなわち、少なくとも１つの含有だけではなく、また、いくつかの要素または要素のリストのうちの１つを上回るものと、随意に、付加的列挙されないアイテムとを含むと解釈されるものとする。「ｏｎｌｙ ｏｎｅ ｏｆ（～のうちの１つのみ）」または「ｅｘａｃｔｌｙ ｏｎｅ ｏｆ（～のうちの正確に１つ）」または請求項において使用されるときの「ｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇ ｏｆ（～から成る）」等の対照的に明確に示される用語のみが、いくつかの要素または要素のリストの正確に１つの要素の含有を指すであろう。一般に、用語「または」は、本明細書で使用されるように、「ｅｉｔｈｅｒ（いずれか）」、「ｏｎｅ ｏｆ（～のうちの１つ）」、「ｏｎｌｙ ｏｎｅ ｏｆ（～のうちの１つのみ）」、または「ｅｘａｃｔｌｙ ｏｎｅ ｏｆ（～のうちの正確に１つ）」等の排他的用語が先行されるときのみ、排他的代替（すなわち、「ｏｎｅ ｏｒ ｔｈｅ ｏｔｈｅｒ ｂｕｔ ｎｏｔ ｂｏｔｈ（一方または他方であるが、両方ではない）」）を示すと解釈されるものとする。「ｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇ ｅｓｓｅｎｔｉａｌｌｙ ｏｆ（～から本質的に成る）」は、請求項において使用されるとき、特許法の分野において使用されるようなその通常の意味を有するものとする。
【0205】
明細書および請求項において本明細書で使用されるように、１つまたはそれを上回る要素のリストの参照における語句「ａｔ ｌｅａｓｔ ｏｎｅ（少なくとも１つ）」は、必ずしもではないが、要素のリスト内に具体的に列挙されたあらゆる要素のうちの少なくとも１つを含み、要素のリスト内の要素の任意の組み合わせ要素を除外しない、要素のリスト内の要素のうちの任意の１つまたはそれを上回るものから選択された少なくとも１つの要素を意味すると理解されたい。本定義はまた、具体的に識別されたそれらの要素に関連するかどうかにかかわらず、語句「ａｔ ｌｅａｓｔ ｏｎｅ（少なくとも１つ）」が参照する、要素のリスト内で具体的に識別された要素以外の要素が、随意に、存在し得ることを可能にする。したがって、非限定的実施例として、「ａｔ ｌｅａｓｔ ｏｎｅ Ａ ａｎｄ Ｂ（ＡおよびＢのうちの少なくとも１つ）」（または同等に「ａｔ ｌｅａｓｔ ｏｎｅ ｏｆ Ａ ｏｒ Ｂ（ＡまたはＢのうちの少なくとも１つ）」または同等に「ａｔ ｌｅａｓｔ ｏｎｅ ｏｆ Ａ ａｎｄ／ｏｒ Ｂ（Ａおよび／またはＢのうちの少なくとも１つ）」）は、一実施形態では、Ｂが存在しない状態で、随意に、１つを上回ることを含む、少なくとも１つのＡ（随意に、Ｂ以外の要素を含む）、別の実施形態では、Ａが存在しない状態で、随意に、１つを上回ることを含む、少なくとも１つのＢ（随意に、Ａ以外の要素を含む）、さらに別の実施形態では、随意に、１つを上回ることを含む、少なくとも１つのＡと、随意に、１つを上回ることを含む、少なくとも１つのＢと（随意に、他の要素を含む）等を指すことができ、任意の他の実施形態では、Ａ、Ｂ、および任意の他の関連付けられる要素の含有ならびに除外の異なる組み合わせを含み得る。
【0206】
本明細書の目的のために、方法ステップが、シーケンスで説明される場合、シーケンスとは、必ずしも、ステップがそのシーケンスにおいて時系列順序で実行されるべきであることを意味するわけではない。ステップは、完全に代替順序で実行されてもよく、これは、いくつかが、同時に生じる、または完全に省略されてもよいことを意味し得る。
【0207】
加えて、特徴または本発明の側面が、マーカッシュ群の観点から説明される場合、当業者は、本発明がまた、それによって、マーカッシュ群の任意の個々の構成要素または構成要素の亜群の観点からも説明されることを認識するであろう。
【0208】
詳細な説明
以下の詳細な説明は、本発明の例示であって、描写される実施形態によって範囲において限定されるべきではなく、また、本明細書で前述されたような本発明の広範な説明に関する制限であるといかようにも理解されるべきではない。これらの実施形態は、当業者が本発明を実践または行使することを可能にするために十分に詳細に説明される。説明または図示されるコンポーネントの精密な形状、サイズ、および外観は、別様に述べられない限り、本発明から予期または要求されるものではない。述べられたかまたは別様に関連するかのいずれかの実施形態の任意の利用、組み合わせ、または構造、論理、電気、および機械的変化、変形例、拡張、または修正が、本発明の範囲から逸脱することなく行われてもよいことを理解されたい。同様に、任意の機能的に同等な製品、組成、および方法もまた、単一でまたは集合的にのいずれかで、本説明内で参照される、または示される、全ての単一、組み合わせ、およびシーケンスのステップ、特徴、構造、シーケンス、プロセス、組み合わせ、ならびに化合物とともに、本範囲内に留まるであろう。
以下の詳細な説明は、本発明の例示であって、描写される実施形態によって範囲において限定されるべきではなく、また、本明細書で前述されたような本発明の広範な説明に関する制限であるといかようにも理解されるべきではない。これらの実施形態は、当業者が本発明を実践または行使することを可能にするために十分に詳細に説明される。説明または図示されるコンポーネントの精密な形状、サイズ、および外観は、別様に述べられない限り、本発明から予期または要求されるものではない。述べられたかまたは別様に関連するかのいずれかの実施形態の任意の利用、組み合わせ、または構造、論理、電気、および機械的変化、変形例、拡張、または修正が、本発明の範囲から逸脱することなく行われてもよいことを理解されたい。同様に、任意の機能的に同等な製品、組成、および方法もまた、単一でまたは集合的にのいずれかで、本説明内で参照される、または示される、全ての単一、組み合わせ、およびシーケンスのステップ、特徴、構造、シーケンス、プロセス、組み合わせ、ならびに化合物とともに、本範囲内に留まるであろう。
【0209】
本明細書に引用される特許、特許出願、雑誌論文、実験室マニュアル、書籍、チャート、リポジトリ、および任意の他の形態の文書または別様に参照されるリソースを含む、全ての文書の開示全体は、別様に述べられない限り、いかようにも、先行技術、当業者によって要求される以前または共通の知識、または本発明に対する任意の他のつながりまたは仮定の承認ではない。
【0210】
本説明全体を通して、別様に述べられない限り、単語「ｃｏｍｐｒｉｓｅ（～を備える）」、「ｉｎｃｌｕｄｅ（～を含む）」、および「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ（～を備える）」、「ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ（～を備える）」、「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ（～を含む）」、または「ｉｎｃｌｕｄｅｓ（～を含む）」から成り得る、任意の変形例は、述べられた整数または整数群の含有を含意するが、任意の他の整数または整数群の除外を含意するわけではないことが理解されるであろう。「ａｂｏｕｔ（約）」または「ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ（おおよそ）」等の相対的用語は、別様に述べられない、または規定されない限り、その対象の正および負の方向における１０％の変動性の適用となると理解されるであろう。選択された用語に関する他の定義は、本明細書に見出され得、別様に再定義されない限り、本節の残りに適用されるであろう。全ての他の定義は、本発明の当業者の、または対象分野によって宣言されるような一般的理解を反映させるであろう。
【0211】
図面を通して提示される特徴は、初期概要として作用する、最初の図面を除き、図面自体内のその論理順とともに、それらが属する本発明の段階の番号順を使用して参照される。
【0212】
同様または同一参照数字は、同一または類似特徴を示すために使用され得る。
【0213】
本発明は、膝手術等におけるロボット補助レーザ骨切除術のためのシステム、方法、および記憶媒体に関連する、実施形態の観点から説明されるであろう。しかしながら、本発明は、より一般的には、骨切除術の分野における可用性を有する。
【0214】
従来の骨切除術システムは、術中データ収集のための非常に限定された容量または機能性を有する。従来のレーザ骨切除術システムでは、術中に収集されたデータは、主に、骨切除術の間、フィードバックとして、レーザおよび／または他の手術条件を維持または調節するために使用される。故に、インプラント設計および個々の骨切除術手技は、従来のレーザ骨切除術システムを使用して実施される、以前の手技のデータから利益を享受しない。
【0215】
本明細書に説明される実装は、他の関連対象データと組み合わせて、術中データを収集、集約、および利用することによって、これらおよび他の欠点に対処する。いくつかの実装では、集約されたデータは、完全自律外科手術、インプラント位置付け誘導、軟組織損傷検出、帰還不能点警告、および／または完了までの時間推定を促進してもよい。いくつかの実装では、集約されたデータは、データに基づいたインプラント設計、手術転帰報告、データに基づいたリハビリテーション計画、外科医証明書、立証可能使用統計を介した証明書機能、および／または照合結果を促進してもよい。
【0216】
本発明は、整形外科手術に限定されず、任意の形態またはタイプの組織にも限定されないことを理解されたい。
【0217】
生物学的組織は、光を吸収、反射、散乱、および再放出し得る、異種構造である。組織から反射された光は、拡散反射率分光法と呼ばれるプロセスを通して、検出および測定されることができる。放出される自己蛍光光は、蛍光励起分光法と呼ばれるプロセスを通して、検出および測定されることができる。関節組織を含む、組織の大部分は、その生化学および形態学的状態に起因して、紫外線、可視、ならびに近可視範囲内の一意のスペクトル特性を呈する。これらの一意のスペクトルを感知および処理することによって、組織の状態を分類ならびに決定することが可能である。
【0218】
本プロセスは、典型的には、光源と、捕捉方法とを伴う。そのタイプが捕捉されている光の形態に依存する、光源は、組織を照明しなければならない。反射率プローブおよび分光計等の捕捉方法は、本光暴露に基づいて、組織からの結果を捕捉するであろう。任意の変化を組織の状態にもたらさずに、術前に組織サンプル上で、かつ術中に患者上で使用されることができる。使用される光源に応じて、ある程度まで皮膚下に到達することが可能であり得るため、機械的に非侵襲性であるが、これから受信される結果は、暴露される均等物に匹敵する可能性が低い。
【0219】
生物学的組織は、その組成およびタイプに応じて、異なるように機械的に振動する。組織が、本振動を通して音源として作用するとき、空気等の組織を囲繞する媒体および他の組織は、結果として、振動し始める。これは、音波が音源から離れるように伝搬するにつれて、継続するであろう。これらの音波は、マイクロホン等の音響センサを通して、検出および捕捉されることができる。明確に異なる音を聴取することによって、異なる組織タイプを区別し、水分含有量または密度等のその組成の種々の側面を決定することが可能である。
【0220】
本プロセスは、振動を組織または音源内でトリガするための初期衝撃を要求する。例えば、これは、アクチュエータ、レーザパルス、または空気ジェットからの緊密に制御された衝撃によって生成され得る。これは、音響センサを使用して捕捉され得る、音波を作成し、これは、そこから十分な詳細を引き出すために、発生率の範囲内であって、十分に高いサンプリング率を有していなければならない。本プロセスは、術前および術中に使用されることができるが、初期トリガ衝撃が損傷を下層組織に引き起こさないことを確実にするように配慮されなければならない。衝撃トリガに応じて、ある程度まで皮膚下に到達し、バッファとして作用する上皮組織を考慮しながら、生成される音に基づいて、情報を提供することが可能であり得る。これは、取得され得る情報の量を限定するであろうが、骨密度等の性質は、依然として、容易に利用可能であろう。
【0221】
これらの異なるタイプのセンサから読み出されるデータは、典型的には、種々の機械学習、データ科学、および数学的技法において使用され得る前に、解析、処理、ならびに変換される必要がある。これは、関わるセンサおよび意図される技法に応じて、複数のステップを伴い得る。データを処理することによって開始し、これは、概して、２つの異なる部分、すなわち、前処理と、操作とに分裂される。前処理は、より使用可能な形態を達成するために、データのクリーニングと、再編成と、フォーマット化と、サンプリングとから成る。操作は、前処理されたデータをスケーリングまたは整合させるステップと、それをその成分または代表的要素に分解するステップと、次いで、必要に応じて、結果を集約するステップとから成る。
【0222】
ここで、訓練相が開始し、これは、特定の機械学習、データ科学、または数学的技法を構築し、その対象を識別することを可能にする。訓練は、処理されたデータのセットをその組織状態または分類グラウンドトゥルースに対して合致させるステップと、その値または値の組み合わせのうちのどれが、どのトゥルースをもたらすかを決定するステップとから成る。いったん適正な量のデータが、訓練相を通して送られると、技法は、実行されることができる。
【0223】
いったん訓練された特定の機械学習、データ科学、または数学的技法を利用することは、通常、合致する組織状態または分類グラウンドトゥルースを有していない、処理済みデータをそれに通過させることを伴う。それが含有する値は、技法を通して送られ、以前の訓練を通して取得された、既存のグラウンドトゥルースに対して合致される。本既存のトゥルースは、予測される合致する組織状態またはデータに属する組織の分類であろう。本プロセスは、合致するグラウンドトゥルースを有し、所与のトゥルースがその実際のものに合致する近似度に応じて、技法の正確度を決定する、データを使用して、繰り返されることができる。
【0224】
図１は、それを構成する、個々のステップに区画化される、術中組織状態およびクラス分析方法１０を描写する、概略フロー図である。これらのステップと、それらが含有し得る、個々の処理との間の情報のフローが、概略で解説される。データ収集１００は、可能性として、交互配列において、一連の異なるセンサを利用し、組織であり得る、対象に基づいて、データの変動量およびタイプを生成する。データ処理２００は、本データを前処理および操作し、増加された使用可能性および評価可能性を伴う、形態を作成する。データ解釈３００は、本処理されたデータを、状態および分類情報を予測することが可能な種々のモデルおよびアルゴリズムに通過させる。これらのモデルおよびアルゴリズムは、最初に、履歴分析情報と実際の対応する結果との間のマッピングに基づいて訓練され、当業者によって理解されるであろうように、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）または同等物を備えてもよい。いったん取り込まれると、新しい処理されたデータが、通過されることができ、識別されたインジケータは、対応する値にマッピングされ、状態および分類情報を予測するであろう。
【0225】
図２は、図１に描写されるタイプの例示的データ収集および読出ステップ１００を描写する、詳細な概略図である。データは、そのタイプ、数量、および配列の観点から異なり得る、一連のセンサを通して収集されてもよい、または多数の可能性として考えられる実施形態を横断して対象または対象を囲繞する手技に関連する、外部ソースを通して読み出されてもよい。
【0226】
センサは、独立して、またはそれぞれ、感知されたデータの品質または量を増加させるためのある方式で協働するであろう、センサのシステムまたは集合の一部として協働して、作用してもよい。各センサは、完全に自給式であってもよい、または要求される処理の全部または一部を取り扱うために、付加的デバイスまたはシステムを要求してもよい。
【0227】
センサの物理的配列は、最小量の擾乱を周囲環境にもたらしながら、複数のセンサの感知潜在性を最大限にする方法において、対象（例えば、その上で整形外科手術手技が実施されている、または以前に実施されている、患者の関節、例えば、膝、肘、股関節、肩部等）を囲繞するように行われるべきである。センサが、協調設定におけるシステムの一部として存在する場合、その配列は、これを反映させるべきである、例えば、対象を異なる角度から感知し、後に、異なる視点をともにスティッチングする。
【0228】
センサは、自動化される、手動でトリガされる、または実施形態に応じて、その２つのある組み合わせを通して制御されてもよい。適切な感知環境が作成されなければならない、状況では、本環境が提示されるとき、センサを手動で制御することが、より好都合であるであろう。手動制御は、音声制御、ジェスチャ制御、および異なる形態の物理的作動（その後者のものは、その精密な制御に起因して、好ましい実施形態内に存在する）を含み得る、アプローチを通して達成されることができる。そうでなければ、関与を伴わずに、それらを自律的に稼働させ、情報を提供させることが、より有利であろう。いったんそれらが要求される条件を知覚すると自動的にトリガされる、センサ等、これらのアプローチの変形例もまた、存在してもよい。
【0229】
センサは、典型的には、知覚された変化が、常に生じる可能性が低い場合があり、その感知率が限定され得るため、周期的方式で感知するであろう。いくつかの実施形態では、感知は、１回のみ生じる必要があってもよい、または可能な限りリアルタイムに近く情報のフィードを提供するために持続的であってもよい。スナップショットまたは特定の状態が感知される、状況では、遅延された時間の形態における感知されたデータの提供が、いくつかの状態が有益なデータを生成するために要求され得るため、行使されてもよい。
【0230】
センサおよびその構成の選択は、その感知対象に依存するであろう。組織を感知することは、典型的には、少なくとも１つの２次元スキャナと、３次元スキャナと、ハイパースペクトルまたはスペクトルセンサとを含むであろう。これらは、実施されている手技に関連する可能性が高い、着目面積上に特に焦点が当てられた状態で、組織を囲繞するように位置付けられるべきである。
【0231】
これらのセンサのうちのいくつかは、リアルタイムで動作し、周期的感知を実施する。他のセンサは、感知が生じた後に環境を戻すことに先立って、人員が理想的感知条件のために手術室環境を準備する点に到達するまで、直接動作から除外されてもよい。両場合では、その自律的動作に加え、信頼された人員がセンサを手動でトリガすることが好都合であるであろう。手動トリガは、効率的バイナリ相互作用を可能にするように、物理的ボタンまたはタッチスクリーンを備えるべきである。
【0232】
再び、図２に目を向けると、図１のデータ収集および読出ステップ１００が、より詳細に説明される。周囲環境および関連人員は、使用中のセンサに応じて生じ得る、任意の感知手技のために準備されるべきである（１０１）。これは、最適条件が生じることを確実にする、またはその確率を増加させるための環境の暗示的準備、または関わるセンサが、典型的条件の間、効率的に感知することができない場合、環境の一時的明示的修正を伴ってもよい。これらの修正は、人員に、任意の妨害となる機器を移動させ、照度等の任意の環境条件を調節することを含んでもよい。好ましい実施形態は、暗示的準備と、明示的準備のある要素とを要求するであろう。整形外科手術は、概して、金銭的および医療的視点の両方から、時間が制約されるため、動作を迂回する、周期的センサへの依拠は、設定に一定変化を要求するものより妥当であるが、手技の間、数回生じる、設定構成変化は、容認可能であり得る。
【0233】
センサの構成は、任意の感知手技のために、その環境が、これを可能にする、または少なくとも効率的にする方法にあることを前提として生じ得るように準備されるべきである（１０２）。これは、独立して、および相互に関連しての両方において、センサの位置、整合、および配向を変化させることを伴ってもよい。スタンドまたはプラットフォーム等の付加的機器が、これらの変化のために必要とされてもよい。好ましい実施形態では、センサは、すでに事前に構築されたシステムまたはプラットフォームの一部として、要求される構成を有しているであろう。機会が、生じるとき、本システムは、全体として、比較的に小時間フレーム内で定位置に移動され、環境への影響および途絶を低減させることができる。準備１０１および１０２が、完了した後、感知手技１０３は、開始することができる。
【0234】
感知は、特定の設定配列内に存在するセンサの特定のタイプおよび数量に基づいて、可能性として考えられる反復の数を決定する、設定持続時間に基づいて生じるであろう。感知のために環境およびセンサ構成が調節されることを要求する、実施形態では、これらのパラメータは、その設定によって制約される可能性が高い。整形外科手術の間、本持続時間は時間が外科手術手技の成功にとって重大であって、感知反復の回数も、結果として同様に限定されるため、わずか数分の長さである可能性が高い。受動センサを可能にする、実施形態では、持続時間は、感知されている対象の総寿命またはそれに関連して実施される作用に依存し得、関わるセンサの能力に対して比較的により高反復数を可能にする。感知が生じた後、以前に実装された予備測定１０１、１０２は、必要に応じて、復帰されてもよい。
【0235】
データはまた、直接、照合された人員またはシステム１０４からの提供を通して、収集されてもよく、これは、文書、記録、およびデータベースを含み得る。特定の実施形態では、これは、患者記録、医療記録、および履歴手術または外科手術データ等、患者または彼らが受けている手術に関する付加的情報を提供し得る、任意のリソースを備えるであろう。
【0236】
感知および提供される全てのデータが、図３に詳細に描写される必要処理ステップ２００によって、要求に応じて、収集され、容易にアクセス可能な様式１０５で提示されるであろう。収集は、データの抽出を伴ってもよく、そのフォーマットは、概して、それが由来するセンサによって決定される、最も使用可能であると見なされるものである。感知されたデータは、最初に、未加工形態で現れ得、これは、その意味が、典型的には、外部制御ユニットによって引き出され得る、データに変換されなければならない。同様に、提供されるデータは、紙等の容易にアクセスされることができない、形態で現れ得、これは、改正のために、デジタルシステムへの入力を要求する。特定の実施形態では、全てのデータが、それらが同一方法でアクセスされ得るように、同一方法で記憶されるであろう。本記憶の方法は、理想的には、中央システムのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）であろうが、ソリッドステートドライブまたはハードディスクが、代わりに、データの未加工量およびトラバーサルのために要求される処理速度に応じて、使用されてもよい。他の実施形態では、データベースは、本データを記憶し、それにアクセスするために使用されてもよい。ＳＱＬによって課されるような厳密な記憶およびアクセスガイドラインを使用する、またはＮｏＳＱＬ等の技術を使用してよりフレキシブルかつスケーラブルであってもよい。
【0237】
図３は、図１に描写されるタイプの例示的データ前処理および操作ステップ２００を描写する、詳細な概略図である。データは、概して、その使用可能性および評価可能性の両方の観点から、より優れた有用性の形態に変換するために処理されるであろう。
【0238】
データソース２０１は、関わる収集されたデータを備え、収集されたデータは、少なくとも、対象を中心として位置する複数のセンサから発生されたか、および／または外部から提供されたかのいずれかである、未加工の感知されたデータおよび／または信頼された人員またはシステムから提供されるデータを備える。本データは、その関連付けられる組織の状態およびクラスを決定するために十分な情報を含有すべきである。
【0239】
データを処理するステップの背後の意図は、例えば、当業者によって理解されるであろうように、機械学習または人工ニューラルネットワークシステムを含む、予測アルゴリズムおよび方法内の訓練ならびに実行のために、それを最良に準備することである。これは、データを本使用に対して最も利点をもたらす形態に変換するための異なるタイプの前処理および操作を伴い得る。
【0240】
データを前処理することは、後続データ操作に備えて、かつそこから最も有用性を生成するために、それを優れた使用可能性の形態に変換するステップを伴う（２０２）。本データは、最初に、雑音、誤差、または冗長性を含有し得る、幾分未加工の形態にあり得る。これらの欠点を含有する、データが、通常処理の間に使用される場合、冗長計算、非一貫性、または正しくない結果が、生じ得る。これらは、したがって、そのタイプおよび重症度に応じて、修復または除去されなければならない（２０３）。
【0241】
雑音データは、部分的に正しいが、破損または誤差がある、他の部分を含有する、データとして定義され得る。正しいデータと誤差があるデータとの間の割合は、それに応答して行われ得る、作用のタイプについてのインジケータである。小量のみに誤差がある場合、正しいデータに基づいて、本量を修正することが可能であり得る、または残りのデータがその低減された形態において十分な利点を提供することを前提として、除去され得る。しかしながら、正しくないデータの量が、大量である場合、データを全体として除去することが、唯一のオプションである可能性が高い。
【0242】
誤ったデータは、間違っており、可能性として、それを作成した媒体を通してか、または周囲データに関連するかのいずれにおいても存在することができない、値を含有する、データとして定義され得る。誤ったデータは、典型的には、有するべきであった値との関係を有していないため、大部分のシナリオにおいて修正されることができず、したがって、通常、除去される。
【0243】
冗長データは、誤差がないが、任意の付加価値または利点を全体としてデータセットに追加せず、その量を増加させ、非一貫性を導入する役割のみを果たす、データとして定義され得る。冗長データは、技術的に正しいため、修正されることができず、したがって、通常、代わりに、除去または無視される。
【0244】
データの除去または修正は、データの原点およびフォーマットならびに当該部分の重大度に大きく依存する。除去は、フォーマットに応じて、比較的に簡単であるが、残りのデータを低減された状態に残すであろう。データは、ある場合には、有効なままであるであろうが、その他は、これを達成するために、付加的修正を要求し得る。これは、残りのデータと低減されたデータの他のセットを組み合わせ、完全なセットを作成する、またはデータを最終結果に影響を及ぼさないであろうダミーデータと置換することを伴い得る。比較として、データの修正は、より困難であって、改正され得るように、欠測しているまたは誤った内容を決定するために、予期される構造についての知識を要求する。これを達成するための技法は、データ自体に大きく依存し、可能ではない場合さえある。好ましい実施形態では、全ての冗長性および誤差は、直接、除去されるであろう一方、任意の雑音は、付加的利点が判別され得る場合、修正されるであろう。
【0245】
収集されたデータ（２０１）は、典型的には、再配列およびフォーマット化され、アクセス効率性を増加させ、その記憶を処理の観点からより論理的にする必要があるであろう（２０４）。これは、その初期形態が、操作のために準最適である、特定のセンサ、システム、または人員の集合等のその原点の順序およびフォーマットに基づく可能性が高いであろうためである。
【0246】
好ましい実施形態では、具体的には、意図される予測アプローチのために、再配列は、類似性または他の関係を確立している場合がある、データをともに群化するステップから成るであろう。これは、関連データまたは特定の側面または一連の側面を明確に表すデータのためのアクセスまたは検索をより容易かつより効率的にする。フォーマット化は、データの異なるセットが、同時に、および続いて、操作ならびに分析されることを可能にするように、これらの異なる群化を構造化するステップから成るであろう。これは、データのあるセットからデータの別の関連セットへのトラバーサルを比較的に単純かつコンピュータ的に安価にするであろう。他の実施形態は、データのために意図される操作および後続予測アプローチのタイプに応じて、フォーマット化ならびに配列のための異なるアプローチを有するであろう。
【0247】
収集されたデータ２０１は、前処理の一部として、サンプリングされ、全体としてのデータに基づいて動作することとは対照的に、付加的有用性を提供し得る、異なる部分を作成してもよい（２０５）。サンプリングは、代表的と見なされ得る部分のみに低減された全体としてのデータ等、特定の使用のタイプに向かって、データプールをより有利なものに低減させるステップから成る。
【0248】
好ましい実施形態では、具体的には、意図される予測アプローチのために、データは、最初に、サンプリングされ、全体としてのデータより代表的である、単一データプールを作成するであろう。これは、本代表的データプールによって提供される有用性が元々のものに等しいまたはそれより優れているはずであるということになる。本代表的プールは、次いで、３つの異なる区画に分裂されるであろう。訓練セットとして知られる、第１かつ最大の区画は、予測アルゴリズムおよび方法を訓練するために使用されるであろう。試験セットとして知られる、第２のより小さい区画は、訓練された予測アプローチを試験するために使用されるであろう。検証セットとして知られる、第３のより小さい区画は、試験セットに対して好ましい正確度を生成している、訓練された予測アプローチの結果を検証するために使用されるであろう。
【0249】
他の実施形態は、予測アプローチと一貫するような類似サンプリングアプローチを使用する可能性が高いであろうが、付加的カスタマイズが、その特異性に応じて、行われてもよい。
【0250】
データを操作するステップ（２０８）は、それを、後続予測アルゴリズムまたは方法に備えて、かつそこから最も有用性を生成する、優れた評価可能性の形態に変換するステップを伴う。本データは、最初に、元々表される方法に基づいて、各値が存在する、形態にあり得る。各表現は、データを横断して異なる可能性が高いであろうため、異なるセット間の適切な相互比較性のレベルを達成することは、実行不可能であり得る、または準最適な程度で行われ得る。これらの値を共通点に対してスケーリングまたは整合させることによって（２０９）、異なるセット間の相互比較性は、増加する。
【0251】
好ましい実施形態では、具体的には、意図される予測アプローチのために、匹敵すると見なされ得、直接または同様に同等の初期表現を有する、データセット内に存在する全ての値は、スケーリングされるべきである。これは、いくつかのタイプの予測分析が、概して、全てのデータがある既知の範囲内に存在するとき、より良好に機能するためである。また、特に、必要性が生じる場合、データを提示するとき、データを取り扱い、それを区別することをより容易にする。他の実施形態は、類似スケーリング技法を使用する可能性が高く、これは、再び、その意図される予測アルゴリズムまたは方法に基づくであろう。
【0252】
収集されたデータ（２０１）は、データ操作の一部として、その成分要素に低減、分裂、または分解されてもよい（２１０）。これらの個々の要素は、データを構成し、その他と比較して、より有益または代表的であり得る、既存の特徴を識別するために使用されることができる。これは、これらのタイプの特徴が、概して、良好なインジケータとなり、これが、その有用性を大幅に増加させ得るため、予測分析のために重要である。
【0253】
好ましい実施形態では、具体的には、意図される予測アプローチのために、データは、個々の要素または別様に特徴が、全体としてのデータの全体的説明を決定する際に著しい寄与を成すことが分かる場合、成分要素に分解されるであろう。
【0254】
収集されたデータ２０１およびそれから導出される成分要素は、データ操作の一部として、単一エンティティ２１１にともに集約されてもよい。集約されたエンティティは、それを作成するために使用された個々の要素またはデータと比較として、より有用性を提供するはずであるが、これは、決定が記憶または算出視点から行われる場合、該当し得ない。
【0255】
集約アプローチは、主として、用途、データのタイプおよび表現、ならびにその結果がそれと併用されるであろう、処理の形態に依存する。単純アプローチは、関わるデータをともに平均するステップを伴い得るが、より複雑なものは、加重を各個々の要素に提供し、それらを処理し、これらの加重に基づいて組み合わせる、手技を実施するステップを伴い得る。データおよび用途のコンテキストに関連する情報の量が、増加するにつれて、これらの集約アプローチによって与えられる複雑性および有用性も同様に、増加し得る。
【0256】
好ましい実施形態では、具体的には、意図される予測アプローチのために、要素は、付加的有用性が生成されるであろう場合、ともに集約されるべきである。これは、集約されたエンティティが、個々の要素との比較として、より優れたデータのセットの性質を示す場合、集約が維持されるべきであることを意味する。データの全てのソースに関して実施されてもよいが、異なる集約アルゴリズムが、ある量の類似性が生成されることを要求し得るため、類似起源のデータに制限される可能性が高いであろう。他の実施形態は、データを同様に集約する可能性が高く、その依存性は、これが生じるであろう方法および程度を決定する。
【0257】
最終処理済みデータ２１４は、収集されたデータ２０１が前処理および操作された後、生成されるであろう。他の前処理アプローチ２０６および操作アプローチ２１２も、当業者によって容易に理解されるであろうように、上記に述べられたものに加え、存在してもよい。これらの前処理アプローチ２０７および操作アプローチ２１３の順序ならびに存在は、必ずしも、本明細書のアプローチの順序および存在を反映するとは限らない。
【0258】
図４は、図１に描写されるタイプの例示的データ解釈および情報発生ステップ３００を描写する、詳細な概略図である。これは、２つの異なるデータソースを一連の異なる予測アプローチ内で使用して、情報および値を発生させることを伴い、これは、特定の組織の状態および分類に関する洞察を提供し得る。
【0259】
第１のデータソース２１４は、図３において詳述されるような予測分析の間、付加的有用性を生成するように直近で処理されたデータである（図３参照）。第２のデータソースは、同一であるが、以前に発生され、読み出されている（１０４）履歴処理データ３０１を含有することを除く。これらのソースは、インジケータおよび他のマッピング機構が見出され得る、導出可能データとして使用されるであろう。
【0260】
第２のデータソース内の各値に対応する、特定の値のセットを含有する、第３のデータソース３０２は、実際の組織状態および分類情報の履歴データである。これは、グラウンドトゥルースとして使用され、予測され得る内容である。
【0261】
予測は、異なる形態の機械学習、データ科学、および数学的アルゴリズムまたは方法を訓練ならびに実行することによって、第１のデータソース２１４に基づいて発生されてもよい（３０３）。好ましい実施形態では、これは、主に、異なる教師ありアプローチから成るであろう。これらのタイプのアプローチは、概して、訓練相および実行位相を備える、２つの異なる位相において動作する。
【0262】
ここで図４に目を向けると、図１のデータ解釈および情報発生ステップ３００が、より詳細に説明される。プロセス３００は、機械学習またはＡＮＮフレームワークにおけるデータ解釈および出力のためのアルゴリズムの訓練を含む。訓練相は、対象を中心として位置する複数のセンサによって発生された処理済みデータ２１４と、第２のデータソース３０１内のデータの各セットが第３のデータソース３０２内の特定の値のセットにマッピングされる、読み出された履歴データ１０４とを含む、第２および第３のデータソースを伴う。これは、データの別のセットがこれらの同一インジケータを含有する場合、同様に同一または類似対応する値を有するであろう可能性が高いであろうように、部分的または大部分のいずれかにおいて、本マッピングに関与する、データの各セット内のインジケータを識別するステップから成る。これは、解析されたインジケータをそれらが最も一般に参照する値にマッピングするであろう、マッピング構造が開発されるまで、継続するであろう。
【0263】
本訓練相は、多くの場合、データおよび対応する値がそれぞれに関して既知である、訓練、試験、ならびに検証区画を含み得る、全体としてのデータとは対照的に、データの異なる区画を使用して実施される。これは、最初に、訓練区画のみに対応するマッピング構造を生成することによって開始するであろう。試験区画内のデータは、次いで、本構造を通して通過され、それが返す値は、区画の実際の既知の値と比較される。これは、返される値と実際のものとの近接度に応じて、正確度の測定を提供するであろう。本正確度が、満足の行くもの（好ましい実施形態に基づいて、９５～１００％のある点）である場合、再び、検証区画を使用して試験される。これは、訓練および試験区画を以前に経験しているが、検証区画が、それに対して未知のままであろうため、その性能を実世界データ上でシミュレートするためのものである。これは、マッピング構造が、過剰適合として知られる現象である、試験区画のみとは対照的に、全てのデータ上で良好に性能を発揮するであろうことを確実にする。
【0264】
実行相は、既知の対応する値を有していない、第１のデータソース２１４のみを伴う。これは、最初に、訓練相の間、本ソースにおけるデータの各セット内で見出される、同一インジケータを識別するステップから成る。これらのインジケータは、次いで、以前に作成されたマッピング構造に与えられ、それらが対応する値を識別する。
【0265】
教師ありアルゴリズムまたは方法は、その複雑性ならびにその予測力において大幅に異なり、それらの種々のタイプを並行して使用することは、比較の点に加えて、有益な結果をもたらし得る。これらのアルゴリズムまたは方法は、線形および多項式回帰、ロジスティック回帰、単純ベイズネットワーク、ベイズネットワーク、サポートベクターマシン、決定木、ランダムフォレスト、ｋ－最近傍分類子、およびニューラルネットワークを含んでもよい。
【0266】
他の実施形態は、教師なし、半教師あり、および強化アプローチを含む、異なる予測アプローチを使用してもよい。教師なしおよび半教師ありアルゴリズムまたは方法は、データセットを提供され、それらが探している内容に関する方向性を全くまたは殆ど伴わずに、意味をそこから抽出するように行われる。これは、データ内に存在する未知の情報または接続が見出されることを可能にし、これは、他のデータセット内のその内容およびその一貫性に応じて、付加的有用性を提供し得る。
【0267】
強化アルゴリズムまたは方法は、特定の値をもたらすことを目標として、一連の計算を実行するように試み得る。それらは、有していたはずであるものと比較して、本値の正確度に応じて、正または負の刺激を提供される。正の刺激を提供されると、それらは、それらが行っていた同一計算の実施を継続し、これらに類似する付加的なものを実施してもよい。負の刺激を提供されると、それらは、その現在の計算の実施を停止し、可変度まで異なる、あるものを試みてもよい。ある程度のランダム性が、典型的には、これらのアルゴリズムに追加され、それらに開始点を与え、これは、それらが以前の予測分析アプローチと比較して満足の行く結果に到達するためにより多くの実行サイクルを要求し得ることを意味する。
【0268】
予測は、組織の状態に影響を及ぼし得る、異なるタイプのシナリオおよび条件を伴う、シミュレーション３０４を実行させることによって、処理されたデータ２１４に基づいて発生されてもよい。これらのタイプの事例は、数学的にシミュレートされる可能性が高く、確率的測定値が、現在決定的ではない状況を考慮するように追加されるであろう。
【0269】
好ましい実施形態では、シミュレーションは、術中に生じ得る、異なる手技または技法および組織へのその関連付けられる影響に関して設計されるであろう。これは、データの２つの主要ソースが提供されるであろう。
【0270】
第１のソースは、組織の状態およびクラスに関連する種々の情報を含有する、処理済みデータ２１４であろう。これは、シミュレーションがその処理を開始するための基礎プラットフォームとして使用されるであろう。
【0271】
第２のソース３０１は、第１のソースに類似するが、任意の関連付けられる変数が既知である、特定の事象または手技後に生じている、情報であろう。本情報は、これらの変数が作成に関わっているとされ得る影響を示すであろう。
【0272】
現在、シミュレーションは、単一のものを参照しているが、これは、複数の異なるシミュレーションを有することによって、またはそれぞれ、その独自の目的または予測目標を有する、単一シミュレーションを複数の個々のシミュレーションに分割することによって、付加的利点が見出され得る場合、該当しなくてもよい。通常関わる複雑性を考慮して、分割は、少なくとも開発および生成の視点から、有利であり得る。
【0273】
他の実施形態は、そのコンテキストおよび用途に応じて、異なるシミュレーションを利用してもよい。これは、シミュレーションのその対象および所望の結果に依存する可能性が高いであろう。
【0274】
発生された予測は、組織の状態および分類に関連する情報に関する洞察を提供するために使用されるであろう（３０７）。これらの２セットの識別情報は、種々の性質および特性を備え、これは、全体としてのその値を発生させる。それらは、個々に、またはともに、特定の組織を囲繞する種々の手技または事象の結果を決定し、知らせるために使用されることができる。
【0275】
組織状態は、組織健康に関連する情報を提供する、一連の記述子を備える。これらの記述子は、概して、組織の特定の側面を主眼とし、経時的に、または有意な事象後に変化され得る。組成は、組織を構成し得る、ミネラルのタイプを説明する、１つのそのような記述子である。異なるミネラルおよびその存在量は、概して、特定の組織の健康および年齢に関する、信頼性があるインジケータとなり、着目すべきこととして、これらの性質の変動が存在するとき、異なる。これは、特に、これらのミネラルまたは少なくとも特定のミネラルによって相互に関連して充足される緊密度によって定義される、組織密度を計測するとき、有用である。熱一貫性は、別のそのような記述子であって、これは、組織の温度およびそれを横断した分布度を説明する。熱一貫性を測定することは、多くの場合、骨切除術等の手術を実施するとき、組織が影響される程度を監視するための優れた方法である。他の状態記述子は、任意の以前の骨切除術の影響を測定する際に有用であり得る、組織内に存在する水分含有量を説明し得る、水和度、骨切除術または身体内の内部問題点を経て引き起こされている場合がある、組織細胞の死滅を説明する、壊死、特定の色を説明し、任意の変動が、典型的には、高度視覚センサを用いずに判別されることができない、組織が呈する、変色、および組織が能動的に反射させ得る、量ならびに色を説明する、反射率を含んでもよい。組織状態情報または記述子は、選択的セット内で個々に、または全体として使用され、特定の手技または変数のセットが組織に及ぼす結果を決定または予測し得る。
【0276】
組織分類は、特定の組織のタイプと、それに加えて導出され得る、任意の分化とを定義するステップを含む。これは、骨、軟骨、脂肪、靱帯、筋肉、および半月板を備えてもよい。個々に、または選択された面積または領域の一部としてのいずれかにおいて、組織のタイプを定義するために使用されてもよく、状態情報と併せて行われる結論を補強する、またはさらに知らせることができる。
【0277】
他の予測アプローチおよび結果として生じる情報は、本明細書に明示的に概略されたものの外部に存在してもよい（３０５）。予測アプローチは、必ずしも、単回のみ実行されるとは限らず、それらはまた、そのようにすることの理由が存在する場合、並行して、および連続して、実行されてもよい（３０６）。
【0278】
図５Ａは、概して、組織状態およびクラス分析と、それが使用される、術中環境とのための基本実施形態を図示する。これは、患者の対象関節５０１（図示される場合では、患者の右膝）を中心として配列される、複数のセンサ５０２を含む。複数のセンサ５０２は、異なるタイプおよびモデルを備えてもよく、必ずしも、均一性を有していなくてもよい。これらのセンサの数および配列５０３は、対象５０１ならびに特定の対象を分析する際の用途の特異性に応じて異なり得る。
【0279】
いくつかのセンサは、独立して稼働し得ず、代わりに、例えば、光源等の付加的センサまたはアシスタントデバイス５０４を要求してもよい。これらのデバイスは、異なるタイプおよびモデルを備えてもよく、また、要件に従って、その数ならびに配列５０５が異なり得る。
【0280】
センサ５０２は、直接データを発生させ得ず、代わりに、本発生プロセスを様々な程度で取り扱うまたは支援するために、別個の捕捉デバイス５０６に依拠してもよい。これらの捕捉デバイス５０６は、異なるタイプおよびモデルを備えてもよく、また、要件に従って、その数および配列５０７が異なり得、これらの特異性は、その関連付けられるセンサ５０２に依存する可能性が高い。
【0281】
特定の実施形態では、これらのセンサおよび任意の付加的機器の対象は、その上で整形外科手技が実施されている、患者の膝５０１または異なる関節（例えば、股関節、肘、肩部等）に由来する関節組織であろう。しかしながら、これは、任意の他の形態の外科手術内に存在する、任意の他の形態の組織であってもよい。図示される配列は、センサおよび関連付けられる機器が、本実施形態では、対象５０１に対して位置付けられ得る方法に関する実施例を提供する。対象５０１の周囲のセンサを多くの異なる角度を通して位置付けることによって、高レベルの可視性が達成され得ると仮定され得る。
【0282】
関連付けられる医療手技または外科手術の間、術中環境への一時的または恒久的調節または修正が、妥当な感知条件を達成する、または感知正確度を増加されるために、必要であってもよい。これは、照度５１３等の即時環境条件への調節、対象の位置または配列への変化（例えば、センサ５０２に対する外科手術用ベッド／台５１４の移動による）、および環境内の人員５１５の除去または再位置付けを含んでもよい。
【0283】
類似調節または修正は、センサ５０２と、その関連付けられる機器、例えば、コンピュータ５０９およびモニタ５１０、コントローラ５０８等とに行われる必要があってもよい。医療手技または外科手術のタイプに応じて、本関連付けられる機器は、完全に動作環境の外側にあって、患者にとって必要または安全と見なされると、特定の時間間隔において再導入される必要があってもよい。特定の実施形態では、関連付けられる機器は、関連外科手術または支援人員の視覚を妨害または邪魔しないように、対象の周囲に安全に位置付けられるであろう。いったん外科手術内のある点に到達する、またはその関与が必要と見なされると、関連付けられる機器は、戻されることに先立って、より近いまたはより好都合である場所に移動されてもよい。他の実施形態は、センサが単に受動デバイスとして存在した状態で、任意の再位置付けを要求しなくてもよい、またはそれらは、人員が、システムによって決定される、センサがそうでなければ優先順位が与えられる、点における定位置に移動されるであろうように、優先されてもよい。
【0284】
センサ５０２によって提供される全てのデータおよび情報は、有利なこととして、周辺コントローラ５０８によって受信される。本コントローラ５０８は、システム５０９の残部に送達され、それによって解釈され得る、形態に、データをコンパイルするために要求される任意の量の処理を実施してもよい。
【0285】
収集されたデータは、分析プロセスを実行することに関与する、システム５０９内で処理されるであろう。図１－３に描写されるプロセスを通して定義されるように、本処理は、データを前処理および操作するステップと、本データに基づいて、予測分析の手段を発生させるステップと、本分析を実行し、有意義な結果を導出するステップとを含むであろう。
【0286】
全ての発生された情報は、意図される人員が解釈し得る、通信媒体の形態を通して表示されるであろう。好ましい実施形態では、これは、コンピュータモニタ５１０によって提供されるもの等のＬＣＤ画面であろう。他の実施形態では、これは、音記録、代表的照度、または印刷材料を備えてもよい。
【0287】
ユーザによって提供される作用に基づいて、選択された通信媒体との相互作用が、可能性として考えられ得る。好ましい実施形態では、これは、キーボードおよびマウス５１１を備え、これは、ＬＣＤ画面５１０が、自然かつ親しみがある方法で相互作用されることを可能にするであろう。これはまた、可能性として考えられる相互作用の形態が、より大きい範囲のオプションを伴うより複雑なものとなることを可能にし得る。他の実施形態では、これは、音声コマンド、ジェスチャコマンド、およびタッチスクリーンインターフェースを備えてもよい。
【0288】
システム構成要素は、個々の構成要素との全ての相互作用が本コンテナとの相互作用を構成するであろうように、単一システムまたはコンテナ５１２内でとともに配列されてもよい。好ましい実施形態では、これらの構成要素の全てを格納する構造が、それらが、明白かつ単純様式において、相互に移動、調節、および関連付けられるように、開発されるであろう。他の実施形態では、それらは、個々に、それぞれ、独立して存在し、必ずしも、残りの構成要素の状態に影響を及ぼさずに、調節され得るように位置付けられ、配列されてもよい。
【0289】
図５Ｂは、概して、図５Ａの基本実施形態の実装を図示し、これは、術中組織状態およびクラス分析のために、スペクトルまたはハイパースペクトルセンサを利用する。これは、スペクトルまたはハイパースペクトルセンサ５３１のアレイを含み、これは、異なるタイプおよびモデルを備え、必ずしも、均一性を有していなくてもよい。それらは、電磁スペクトル内で利用可能な帯域の任意の単一のものまたは組み合わせを有してもよく、これは、その対象からの最大応答を引き出す、帯域によって決定される可能性が高い。これらのスペクトルセンサの数および配列は、その対象および用途に応じて異なり得る５３２。好ましい実施形態では、各対象は、複数の帯域が要求されるが、単一センサ内に含有されることができない、シナリオ等、複数を有することに利点が存在しない限り、単一の対応するスペクトルセンサを有するであろう。
【0290】
スペクトルまたはハイパースペクトルセンサ５３１は、概して、有用な情報を生成するために、特定のタイプまたはレベルの光を要求する。本光は、天然照度から、または外科手術環境によって導入されるものから達成されてもよいが、制御され得る、または特定の形態の光を呈する、特殊源が、必要であってもよい。これらの光源５３３は、典型的には、ＬＥＤ等の発生器５３６と、通常、ファイバのタイプである、伝送媒体と、光出力拡散器とから成る。それらは、可変明るさおよび強度のＵＶ、可視、ならびに赤外線光を備えてもよく、タイプ、モデル、数、および配列５３４が異なってもよい。それらは、独立して存在してもよい、またはスペクトルまたはハイパースペクトルセンサ等の他のハードウェア内に結合されてもよい。好ましい実施形態では、各スペクトルまたはハイパースペクトルセンサは、その対象を照明し、その正確度を増加させるために、必要に応じた数の光源を有するであろう。
【0291】
環境への一時的調節が、スペクトルまたはハイパースペクトルセンサ５３１が意図されるように実施することを可能にするために、必要であってもよい。それらは、光に基づいて動作するため、これは、典型的には、照度への調節を含み、これは、外部光を調光するステップと、特殊光の有効性を増加させるステップと、その視覚内にある、または陰影を生じさせ得る、任意の障害物を除去するステップと、それらと対象との間の距離を減少させ、光透過を促すステップとを伴ってもよい。
【0292】
スペクトルまたはハイパースペクトルセンサ５３１によって感知された光は、利用され得る前に、分光計５３５を通して通過される必要があり得る。これは、光を取り込み、可能性として考えられる利用可能な帯域内の別個の色のアレイとして、強度を測定する、デバイスである。各分光計は、少なくとも１つのスペクトルまたはハイパースペクトルセンサと合致され、本対応の性質は、全ての関わる構成要素のタイプおよびモデルに依存するであろう。
【0293】
光源５３３および分光計５３５は、用途ならびにセンサ配列に応じて、単一または複数の周辺コントローラ５０８によって制御され、それと通信するであろう。本コントローラは、それをシステム５０９の残部に通過させることに先立って、ある形態の予備処理を実施し、受信されたデータをより使用可能な形態に変換させる可能性が高いであろう。
【0294】
好ましい実施形態は、それぞれのものが異なる量および周波数の光を反射ならびに吸収し得るため、異なるタイプの組織を区別するために、ある形態のスペクトルまたはハイパースペクトル感知を保有する可能性が高いであろう。これらの量はまた、水和度および壊死等の状態に関連する変数によって影響され得、これはまた、これらのセンサを通して判別され得る。
【0295】
図５Ｃは、概して、術中組織状態およびクラス分析のために、音響センサを利用する、図５Ａの基本実施形態の実装を図示する。これは、音響センサ５６４のアレイを含み、これは、異なるタイプおよびモデルを備え、必ずしも、均一性を有していなくてもよい。それらは、任意の可能性として考えられるサンプリング率を有してもよく、これは、その対象に物理的に影響を及ぼすことから引き出される音によって決定される可能性が高い。これらの音響センサの数および配列５６５は、その対象および用途に応じて、異なり得る。好ましい実施形態では、各対象は、複数の音響センサによって囲繞され、多くの異なる角度から生成される音をサンプリングするであろう。
【0296】
音響センサは、何らかのもの５６３によって影響される場合の静的組織からの音のみを知覚することができる。本影響のアクチュエータ５６１は、したがって、力の量または任意の他の変数が異なる場合、異なる音が生成されるであろうため、一定かつ測定された方式において、それを生成しなければならない。本音のシグネチャは、同一である可能性が高いであろうが、任意の非一貫性を低減させるであろう、アクチュエータを有することは、有利となるであろう。これらのアクチュエータの数および配列５６２は、アクチュエータが適切に同期されることを前提として、複数の異なる角度から音を作成することが、有益であり得るため、用途に応じて異なり得る。好ましい実施形態では、図示されるように、アクチュエータは、光の測定され、かつ一貫した単一パルスを組織の中に放出し、音を生成するであろう、単一レーザシステムを備えるであろう。高度に制御されたアクチュエータを使用することによって、結果として生じる音周波数は、より一貫するであろう。これは、その潜在的に異なる状態が、比較的に小量のアクチュエータ相違さえ、最終結果に影響を及ぼし得るほど、微妙に類似する音を生成し得る、対象に対処するときに重要である。
【0297】
環境への一時的調節が、音響センサが意図されるように実施することを可能にするために必要であってもよい。それらは、音に基づいて動作するため、センサを本音の源のより近くに移動させることは、典型的には、環境内で生成される他の音と比較してより行き渡る、その特定のオーディオ周波数を与えるであろう。しかしながら、これはまた、これらのセンサから返されるデータが、その配列に基づいて、変動する可能性が高いであろうが、依然として、同一または類似シグネチャを維持するであろうことを意味する。これは、センサの大移動が、それらを静的に設置することと比較して、殆ど利点を提供しないであろう可能性が高いものにする。好ましい実施形態では、センサは、医療手技または外科手術の開始時に、静的に設置され、それらがもはや必要とされるまで、そこに留まるであろう。その開発は、したがって、未加工音響信号の代わりに、シグネチャを識別することに焦点を当てる可能性が高いであろう。
【0298】
使用されるアクチュエータ５６１または複数のアクチュエータは、その出力およびトリガを制御するために、単一または複数のデバイスを要求するであろう。図示されるレーザシステムは、２つの異なるデバイスを要求し、それらの構成および選択は、レーザの強度およびタイプに依存するであろう。これらの第１のものは、レーザ電流源５６６であって、これは、それをレーザに送信することに先立って、要求される電流を内部から発生させる。第２のものは、レーザ深冷器５６７であって、これは、パルス間でレーザを冷却し、過熱し、それ自体またはその周囲を損傷しないことを確実にするであろう。好ましい実施形態は、これらの構成要素の両方を要求するであろう。
【0299】
センサによって監視される音響信号は、受信され、典型的には、オーディオインターフェースまたは受信機５６８によって取り扱われる、解釈され得る形態に変換される必要があるであろう。その率および感度を含む、異なるセンサの構成は、本システムを通して制御されることができる。好ましい実施形態は、その信号は、それらが、同一対象を、但し、異なる角度および位置から知覚する可能性が高いであろうため、個々にの代わりに、全体として解釈され得るように、全ての関わる音響センサがそれに取り付けられた状態で、単一受信機を使用するであろう。
【0300】
全ての構成要素は、用途およびセンサ配列に応じて、単一または複数の周辺コントローラ５０８に取り付けられてもよい。本コントローラは、それをシステム５０９の残部に通過させることに先立って、ある形態の予備処理を実施し、受信されるデータをより使用可能な形態に変換させる可能性が高いであろう。
【0301】
好ましい実施形態は、密度および水和度等の特定のタイプの組織状態情報を決定するために、ある形態の音響感知を保有する可能性が高いであろう。組織のタイプは、次いで、これから導出される、または他の感知方法を通して開発された結論のための強化として使用されることができる。
【0302】
本明細書に提示される特徴は、それらをその特定の用途によって適用される任意の制限内で完了し得る、任意の可能なシステムまたは機械を通して、電子的に実施されてもよい。これは、オンライン、オフライン、または２つのある組み合わせに依拠する容量内で実施されてもよい。
【0303】
本明細書に提示される特徴の結果として抽出または生成されたデータは、電子的に記憶されてもよく、これは、オフライン、オンライン、または２つのある組み合わせを通して、行われることができる。これは、読出、処理、および任意の他の形態の使用のために、直ちに、または遅延時間フレーム内で、アクセスされてもよい。全てのタイプのデータが、記憶されてもよく、単回、断続的に、日常的に、または任意の他のタイミング範例を通して、維持されてもよい。
【0304】
図６は、１つまたはそれを上回る実装による、ロボット補助レーザ骨切除術のために構成される、システム６００を図示する。いくつかの実装では、システム６００は、１つまたはそれを上回るコンピューティングプラットフォーム６０２を含んでもよい。コンピューティングプラットフォーム６０２は、クライアント／サーバアーキテクチャ、ピアツーピアアーキテクチャ、および／または他のアーキテクチャに従って、１つまたはそれを上回る遠隔プラットフォーム６０４と通信するように構成されてもよい。遠隔プラットフォーム６０４は、コンピューティングプラットフォーム６０２を介して、および／またはクライアント／サーバアーキテクチャ、ピアツーピアアーキテクチャ、および／または他のアーキテクチャに従って、他の遠隔プラットフォームと通信するように構成されてもよい。ユーザは、コンピューティングプラットフォーム６０２および／または遠隔プラットフォーム６０４を介して、システム６００にアクセスしてもよい。
【0305】
コンピューティングプラットフォーム６０２は、機械可読命令６０６によって、構成されてもよい。機械可読命令６０６は、１つまたはそれを上回る命令モジュールを含んでもよい。命令モジュールは、コンピュータプログラムモジュールを含んでもよい。命令モジュールは、データ受信モジュール６０８、データ分析モジュール６１０、機能決定モジュール６１２、命令伝送モジュール６１４、および／または他の命令モジュールのうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0306】
データ受信モジュール６０８は、ロボット補助レーザ骨切除術と関連して取得される、骨切除術データを受信するように構成されてもよい。骨切除術データは、特定の対象上で実施される、特定のロボット補助レーザ骨切除術手術と関連付けられてもよい。骨切除術データは、複数の対象上で実施される、複数のロボット補助レーザ骨切除術手術の中から集約されてもよい。非限定的実施例として、骨切除術データは、デバイスデータ、医療データ、および／または転帰データのうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0307】
非限定的実施例として、デバイスデータは、ビデオデータ、レーザデータ、動作データ、ハイパースペクトルデータ、関節運動学データ、および／またはオルソセンサデータのうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。レーザデータは、レーザパルスエネルギー、レーザ周波数、レーザフルエンス、送水率、および／またはアブレーションパターンのうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。関節運動学データは、力および／または歪みセンサを介して、取得されてもよい。軟組織損傷は、ハイパースペクトルデータに基づいて、検出および／または測定されてもよい。骨質は、ハイパースペクトルデータに基づいて、決定されてもよい。オルソセンサデータは、オルソセンサを介して、取得されてもよく、これは、機能性上、軟組織荷重および／または平衡を感知することが可能であり得る。オルソセンサは、ポリインサートおよび／または他の材料を含んでもよい。非限定的実施例として、医療データは、記述的テキストデータ、術前医療走査、数値測定値、記録された信号、画像、疼痛スコア、および／または人口統計のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。非限定的実施例として、転帰データは、対象転帰、生存率、術後医療走査、骨切除術前の骨表面データ、軟組織荷重および／または平衡、および／または骨切除術後の骨表面データのうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0308】
さらなる非限定的実施例として、デバイスデータは、術前データ、術中データ、術後（入院）データ、および術後（外来）データを含む、あるカテゴリのデータを含んでもよい。術前データは、患者臨床既往歴（例えば、診断、疼痛、罹患側（左／右／両側）、病因、共存症、およびリスク因子）を含んでもよい。術中データは、外科手術アプローチ、初期切開の時間、（外科医による）物理的目印検知、（ロボット補助レーザ骨切除術システムによる）デジタル目印検知、（ロボット補助レーザ骨切除術システムからの）表面走査、外科医選択パラメータ（限定ではないが、選択された切断後整合ならびにインプラントタイプおよびサイズを含む）、（ロボット補助レーザ骨切除術システムの）各アブレーション計画および走査、インプラント嵌合度分析、軟組織平衡、デジタルセンサデータ（例えば、限定ではないが、圧力、負荷等）、ロボット補助レーザ骨切除術システム設定（例えば、限定ではないが、レーザパラメータ、使用される水等）、インプラント挿入時間、皮膚閉鎖時間、麻酔詳細（例えば、限定ではないが、使用される薬物、使用される疼痛投薬療法物、感染症制御、麻酔下にある時間等）を含んでもよい。術後（入院）データは、術後撮像（例えば、限定ではないが、ＣＴ、ＥＯＳ走査、Ｘ線等）、入院の期間、疼痛レベルおよび投薬療法物、および合併症（該当する場合）を含んでもよい。術後（外来）データは、人工関節レジストリ生存率データおよび患者報告転帰測定値（該当する場合）を含んでもよい。
【0309】
データ分析モジュール６１０は、骨切除術データを分析し、骨切除術と関連付けられる、１つまたはそれを上回る属性を決定するように構成されてもよい。１つまたはそれを上回る属性は、特定の対象上で実施される、特定のロボット補助レーザ骨切除術手術と関連付けられてもよい。１つまたはそれを上回る属性は、複数の対象上で実施される、複数のロボット補助レーザ骨切除術手術の中から集約されてもよい。非限定的実施例として、１つまたはそれを上回る属性は、骨質、切断質、デジタルツイン、組織分析、ハイパースペクトル結果、および／またはレーザパルスアブレーション測定値のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。非限定的実施例として、骨質は、骨の機械的および／または生物学的性質に関連してもよい。これは、限定ではないが、骨密度、骨強度、細胞健康、および／または骨組成を含んでもよい。非限定的実施例として、切断質は、表面粗度、切断精度、切口幅、擦痕パターン、および／または切断幾何学形状のうちの１つまたはそれを上回るものに関連してもよい。非限定的実施例として、デジタルツインは、関節の３Ｄ表現、生物学的構造の組織分化、切断表面の場所、および／またはロボット型システムの場所のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。デジタルツインは、レンダリングとして提供されてもよい、機械学習のための入力として使用されてもよい、および／または骨切除術の間、外科医に提供されてもよい。組織分析は、組織のハイパースペクトル分析を含んでもよい。組織分析は、レンダリングとして提供されてもよい。組織分析は、機械学習のための入力として使用されてもよい。組織分析は、骨切除術の間、外科医に提供されてもよい。
【0310】
対象間のレーザパルスアブレーションの差異が、１つまたはそれを上回る属性に基づいて、決定されてもよい。対象間のレーザパルスアブレーションの差異は、所与の組織の量をアブレートするために要求される、レーザパルス間の差異を含んでもよい。対象間のレーザパルスアブレーションの差異は、骨質および／または完了までの時間の一方または両方を決定するための基礎であってもよい。非限定的実施例として、対象間のレーザパルスアブレーションの差異は、安全、高速、および滑らかである、安全パラメータのセットを決定するための基礎であってもよい。対象間のレーザパルスアブレーションの差異は、所与の対象独自の身体および条件に基づいてカスタマイズされたレーザ用量を決定するための基礎であってもよい。
【0311】
データに基づいたインプラント設計は、１つまたはそれを上回る属性に基づいて、設計されてもよい。データに基づいたインプラント設計は、個々の対象に合わせられてもよく、標準的インプラントサイズのセットを含んでもよい。データに基づいたインプラント選択は、特定のインプラントを特定の対象のための標準的インプラントのセットから選択することを促進してもよい。
【0312】
機能決定モジュール６１２は、１つまたはそれを上回る属性に基づいて、骨切除術と関連付けられる、１つまたはそれを上回る機能を決定するように構成されてもよい。１つまたはそれを上回る機能は、術中機能または術後機能の一方または両方を含んでもよい。１つまたはそれを上回る機能は、手技の以前のデータの利益を用いて（例えば、異なる年齢、性別、民族背景、および既存の条件の患者を横断した広範な範囲のデータを用いて）達成される、外科手術最適化を促進してもよい。いくつかの実装では、１つまたはそれを上回る機能は、関節整合、インプラント選択、および／またはリハビリテーションプログラムを最適化するための基礎として、術前および術間データを利用してもよい。
【0313】
非限定的実施例として、術中機能は、完全自律外科手術機能、インプラント位置付け誘導機能、帰還不能点警告機能、および／または完了までの時間推定機能のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。完全自律外科手術機能は、骨切除術手技を自律的に実施する際、訓練された機械学習システムを促進してもよい。完全自律外科手術機能は、レーザビーム位置、幾何学形状、および／または電力に影響を及ぼしてもよい。完全自律外科手術機能は、アブレーション率、アブレートされる体積の幾何学形状、および／または他のアブレーション特性に影響を及ぼしてもよい。インプラント位置付け誘導機能は、インプラントの最適位置を決定することを促進してもよい。インプラントの最適位置を決定することは、異なるシナリオ下において、関節のデジタルツインを使用して、関節を動的に整合させることを含んでもよい。軟組織損傷検出機能は、骨切除術プロセス全体を通した軟組織構造への潜在的損傷についての外科医への通知を促進してもよい。関節のデジタルツインは、機能的磁気共鳴画像走査に基づいて、決定されてもよい。帰還不能点警告機能は、骨アブレーション時、帰還不能点に接近しつつあり、かつ／またはそれを通過した際、外科医への警告の提供を促進してもよい。完了までの時間推定機能は、外科医に、組織切除プロセスのためにかかる時間量の時間推定値を提供することを促進してもよい。
【0314】
非限定的実施例として、術後機能は、手術転帰報告機能、データに基づいたリハビリテーション計画機能、データに基づいたインプラント設計、データに基づいたインプラント選択、立証可能使用統計を介した証明書機能、および／または照合結果機能のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。手術転帰報告機能は、術中に収集されたデータからの手術転帰報告の発生を促進してもよい。非限定的実施例として、手術転帰報告は、骨切除術前骨組織および骨切除術後骨組織と関連付けられる、データ、インプラント－骨嵌合度、切断質、軟組織損傷、関節平衡、骨のスペクトル分析、および／または骨質のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。手術転帰報告は、完全自律外科手術のための入力として、および／または完全自律外科手術のための訓練入力として、使用されてもよい。データに基づいたリハビリテーション計画機能は、収集された術中情報に基づいて、所与の対象のリハビリテーションに関する推奨を提供することを促進してもよい。データに基づいたインプラント設計は、１つまたはそれを上回る属性に基づいて、設計されてもよい。データに基づいたインプラント設計は、個々の対象に合わせられてもよい。データに基づいたインプラント設計は、標準的インプラントサイズのセットを含んでもよい。データに基づいたインプラント選択は、特定のインプラントを特定の対象のための標準的インプラントのセットから選択することを促進してもよい。外科医証明書機能は、ある回数の手技を完了後に外科医に提供される、証明書の発行を促進してもよい。立証可能使用統計を介した証明書機能が、ある回数の手技を完了後に外科医に提供される、証明書の発行を促進してもよい。照合結果機能は、骨切除術データを照合することを促進してもよい。
【0315】
命令伝送モジュール６１４は、ネットワークを介して、遠隔コンピューティングプラットフォーム６０４に、１つまたはそれを上回る機能を実施するための１つまたはそれを上回る命令を伝送するように構成されてもよい。１つまたはそれを上回る機能は、遠隔コンピューティングプラットフォーム６０４上のハードウェアプロセッサによって、解釈および実行されてもよい。
【0316】
いくつかの実装では、コンピューティングプラットフォーム６０２、遠隔プラットフォーム６０４、および／または外部リソース６１６は、１つまたはそれを上回る電子通信リンクを介して、動作可能にリンクされてもよい。例えば、そのような電子通信リンクは、少なくとも部分的に、インターネットおよび／または他のネットワーク等のネットワークを介して、確立されてもよい。これは、限定することを意図するものではなく、本開示の範囲は、その中でコンピューティングプラットフォーム６０２、遠隔プラットフォーム６０４、および／または外部リソース６１６が、ある他の通信媒体を介して、動作可能にリンクされ得る、実装を含むことを理解されたい。
【0317】
所与の遠隔プラットフォーム６０４は、コンピュータプログラムモジュールを実行するように構成される、１つまたはそれを上回るプロセッサを含んでもよい。コンピュータプログラムモジュールは、所与の遠隔プラットフォーム６０４と関連付けられる、専門家またはユーザが、システム６００および／または外部リソース６１６とインターフェースをとり、および／または本明細書に帰属する他の機能性を遠隔プラットフォーム６０４に提供することを可能にするように構成されてもよい。非限定的実施例として、所与の遠隔プラットフォーム６０４および／または所与のコンピューティングプラットフォーム６０２は、サーバ、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、タブレットコンピューティングプラットフォーム、ネットブック、スマートフォン、外科手術用器具、および／または他のコンピューティングプラットフォームのうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
【0318】
外部リソース６１６は、システム６００外の情報源、システム６００と関与する外部エンティティ、および／または他のリソースを含んでもよい。いくつかの実装では、外部リソース６１６に対する本明細書に帰属する機能性のいくつかまたは全ては、システム６００内に含まれるリソースによって提供されてもよい。
【0319】
コンピューティングプラットフォーム６０２は、電子ストレージ６１８、１つまたはそれを上回るプロセッサ６２０、および／または他の構成要素を含んでもよい。コンピューティングプラットフォーム６０２は、通信ラインまたはポートを含み、ネットワークおよび／または他のコンピューティングプラットフォームとの情報の交換を可能にしてもよい。図６におけるコンピューティングプラットフォーム６０２の例証は、限定することを意図するものではない。コンピューティングプラットフォーム６０２は、ともに動作し、本明細書に帰属する機能性をコンピューティングプラットフォーム６０２に提供する、複数のハードウェア、ソフトウェア、および／またはファームウェア構成要素を含んでもよい。例えば、コンピューティングプラットフォーム６０２は、コンピューティングプラットフォーム６０２としてともに動作する、コンピューティングプラットフォームのクラウドによって実装されてもよい。
【0320】
電子ストレージ６１８は、情報を電子的に記憶する、非一過性記憶媒体を備えてもよい。電子ストレージ６１８の電子記憶媒体は、コンピューティングプラットフォーム６０２と一体的に提供される（すなわち、実質的に非リムーバブル）、システムストレージ、および／または、例えば、ポート（例えば、ＵＳＢポート、ファイヤワイヤポート等）またはドライブ（例えば、ディスクドライブ等）を介して、コンピューティングプラットフォーム６０２にリムーバブルに接続可能である、リムーバブルストレージの一方または両方を含んでもよい。電子ストレージ６１８は、光学的に可読記憶媒体（例えば、光学ディスク等）、磁気的に可読記憶媒体（例えば、磁気テープ、磁気ハードドライブ、フロッピー（登録商標）ドライブ等）、電気充電ベースの記憶媒体（例えば、ＥＥＰＲＯＭ、ＲＡＭ等）、ソリッドステート記憶媒体（例えば、フラッシュドライブ等）、および／または他の電子的に可読記憶媒体のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。電子ストレージ６１８は、１つまたはそれを上回る仮想記憶リソース（例えば、クラウドストレージ、仮想プライベートネットワーク、および／または他の仮想記憶リソース）を含んでもよい。電子ストレージ６１８は、ソフトウェアアルゴリズム、プロセッサ６２０によって決定される情報、コンピューティングプラットフォーム６０２から受信される情報、遠隔プラットフォーム６０４から受信される情報、および／またはコンピューティングプラットフォーム６０２が本明細書に説明されるように機能することを可能にする、他の情報を記憶してもよい。
【0321】
プロセッサ６２０は、コンピューティングプラットフォーム６０２内で情報処理能力を提供するように構成されてもよい。したがって、プロセッサ６２０は、デジタルプロセッサ、アナログプロセッサ、情報を処理するように設計されるデジタル回路、情報を処理するように設計されるアナログ回路、状態機械、および／または情報を電子的に処理するための他の機構のうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。プロセッサ６２０は、単一エンティティとして図６に示されるが、これは、例証目的のためのものにすぎない。いくつかの実装では、プロセッサ６２０は、複数の処理ユニットを含んでもよい。これらの処理ユニットは、同一デバイス内に物理的に位置してもよい、またはプロセッサ６２０は、協調して動作する複数のデバイスの処理機能性を表してもよい。プロセッサ６２０は、モジュール６０８、６１０、６１２、および／または６１４、および／または他のモジュールを実行するように構成されてもよい。プロセッサ６２０は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、ハードウェア、および／またはファームウェアのある組み合わせ、および／またはプロセッサ６２０上で処理能力を構成するための他の機構によって、モジュール６０８、６１０、６１２、および／または６１４、および／または他のモジュールを実行するように構成されてもよい。本明細書で使用されるように、用語「モジュール」は、モジュールに属する機能性を実施する、任意の構成要素または構成要素のセットを指し得る。これは、プロセッサ可読命令、プロセッサ可読命令、回路網、ハードウェア、記憶媒体、または任意の他の構成要素の実行の間の１つまたはそれを上回る物理的プロセッサを含んでもよい。
【0322】
モジュール６０８、６１０、６１２、および／または６１４は、単一処理ユニット内に実装されているように図６に図示されるが、その中でプロセッサ６２０が複数の処理ユニットを含む、実装では、モジュール６０８、６１０、６１２、および／または６１４のうちの１つまたはそれを上回るものは、他のモジュールから遠隔で実装されてもよいことを理解されたい。例証目的のために下記に説明される、異なるモジュール６０８、６１０、６１２、および／または６１４によって提供される機能性の説明は、限定することを意図するものではなく、モジュール６０８、６１０、６１２、および／または６１４のいずれかは、説明されるものより多いまたはより少ない機能性を提供してもよい。例えば、モジュール６０８、６１０、６１２、および／または６１４のうちの１つまたはそれを上回るものは、排除されてもよく、その機能性のいくつかまたは全ては、モジュール６０８、６１０、６１２、および／または６１４の他のものによって提供されてもよい。別の実施例として、プロセッサ６２０は、下記のモジュール６０８、６１０、６１２、および／または６１４のうちの１つに属する機能性のうちのいくつかまたは全てを実施し得る、１つまたはそれを上回る付加的モジュールを実行するように構成されてもよい。
【0323】
図７Ａおよび／または７Ｂは、１つまたはそれを上回る実装による、ロボット補助レーザ骨切除術のための方法７００を図示する。下記に提示される、方法７００の動作は、例証であることが意図される。いくつかの実装では、方法７００は、説明されない１つまたはそれを上回る付加的動作を伴って、および／または議論される動作のうちの１つまたはそれを上回るものを伴わずに、遂行されてもよい。加えて、方法７００の動作が、図７Ａおよび／または７Ｂに図示され、下記に説明される、順序は、限定することを意図するものではない。
【0324】
いくつかの実装では、方法７００は、１つまたはそれを上回る処理デバイス（例えば、デジタルプロセッサ、アナログプロセッサ、情報を処理するように設計されるデジタル回路、情報を処理するように設計されるアナログ回路、状態機械、および／または情報を電子的に処理するための他の機構）内に実装されてもよい。１つまたはそれを上回る処理デバイスは、電子記憶媒体上に電子的に記憶される命令に応答して、方法７００のいくつかまたは全ての動作を実行する、１つまたはそれを上回るデバイスを含んでもよい。１つまたはそれを上回る処理デバイスは、ハードウェア、ファームウェア、および／またはソフトウェアを通して、方法７００の動作のうちの１つまたはそれを上回るものの実行のために具体的に設計されるように構成される、１つまたはそれを上回るデバイスを含んでもよい。
【0325】
図７Ａは、１つまたはそれを上回る実装による、方法７００を図示する。
【0326】
ステップ７０２は、ロボット補助レーザ骨切除術と関連して取得される、骨切除術データを受信するステップを含んでもよい。骨切除術データは、デバイスデータ、医療データ、および／または転帰データのうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。ステップ７０２は、１つまたはそれを上回る実装による、データ受信モジュール６０８と同一または類似する、モジュールを含む、機械可読命令によって構成される、１つまたはそれを上回るハードウェアプロセッサによって実施されてもよい。
【0327】
ステップ７０４は、骨切除術データを分析し、骨切除術と関連付けられる、１つまたはそれを上回る属性を決定するステップを含んでもよい。ステップ７０４は、１つまたはそれを上回る実装による、データ分析モジュール６１０と同一または類似する、モジュールを含む、機械可読命令によって構成される、１つまたはそれを上回るハードウェアプロセッサによって実施されてもよい。
【0328】
ステップ７０６は、１つまたはそれを上回る属性に基づいて、骨切除術と関連付けられる、１つまたはそれを上回る機能を決定するステップを含んでもよい。１つまたはそれを上回る機能は、術中機能および／または術後機能の一方または両方を含んでもよい。ステップ７０６は、１つまたはそれを上回る実装による、機能決定モジュール６１２と同一または類似する、モジュールを含む、機械可読命令によって構成される、１つまたはそれを上回るハードウェアプロセッサによって実施されてもよい。
【0329】
図７Ｂは、１つまたはそれを上回る実装による、方法７００を図示する。
【0330】
ステップ７０８はさらに、ネットワークを介して、遠隔コンピューティングプラットフォームに、１つまたはそれを上回る機能を実施するための１つまたはそれを上回る命令を伝送するステップを含んでもよい。１つまたはそれを上回る機能は、遠隔コンピューティングプラットフォーム上のハードウェアプロセッサによって、解釈および実行されてもよい。ステップ７０８は、１つまたはそれを上回る実装による、命令伝送モジュール６１４と同一または類似する、モジュールを含む、機械可読命令によって構成される、１つまたはそれを上回るハードウェアプロセッサによって実施されてもよい。
【0331】
本明細書に開示される実施形態は、図８に示されるもの等のコンピューティングデバイス／コンピュータシステム８００を使用して実装されてもよく、プロセスは、コンピューティングデバイス８００内で実行可能な１つまたはそれを上回るアプリケーションプログラム等のソフトウェアとして実装されてもよい。特に、図１－４に描写される方法のステップは、コンピュータシステム８００内で実行される、ソフトウェア内の命令によってもたらされる。命令は、それぞれ、１つまたはそれを上回る特定のタスクを実施するための１つまたはそれを上回るコードモジュールとして形成されてもよい。ソフトウェアはまた、２つの別個の部分に分割されてもよく、第１の部分および対応するコードモジュールは、説明される方法を実施し、第２の部分および対応するコードモジュールは、第１の部分とユーザとの間のユーザインターフェースを管理する。ソフトウェアは、例えば、下記に説明される、記憶デバイスを含む、コンピュータ可読媒体内に記憶されてもよい。ソフトウェアは、コンピュータシステム８００の中にコンピュータ可読媒体からロードされ、次いで、コンピュータシステム８００によって実行される。その上に記録されるそのようなソフトウェアまたはコンピュータプログラムを有する、コンピュータ可読媒体は、コンピュータプログラム製品である。コンピュータシステム８００内のコンピュータプログラム製品の使用は、好ましくは、整形外科手術手技の術後処置および評価を含む、ロボット補助レーザ骨切除術のための有利な装置をもたらす。
【0332】
図８を参照すると、例示的コンピューティングデバイス８００が、図示される。例示的コンピューティングデバイス８００は、限定ではないが、１つまたはそれを上回るプロセッサ８０２を備える、１つまたはそれを上回る中央処理ユニット（ＣＰＵ）８０１と、システムメモリ８０３と、システムメモリ８０３を含む種々のシステムコンポーネントを処理ユニット８０１に結合する、システムバス８０４とを含むことができる。システムバス８０４は、種々のバスアーキテクチャのいずれかを使用する、メモリバスまたはメモリコントローラ、周辺バス、およびローカルバスを含む、いくつかのタイプのバス構造のいずれかであってもよい。
【0333】
コンピューティングデバイス８００はまた、典型的には、コンピュータ可読媒体を含み、これは、コンピューティングデバイス８００によってアクセスされ、揮発性および不揮発性媒体ならびにリムーバブルおよび非リムーバブル媒体の両方を含み得る、任意の利用可能な媒体を含むことができる。一例として、限定ではなく、コンピュータ可読媒体は、コンピュータ記憶媒体および通信媒体を備えてもよい。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータ等の情報の記憶のための任意の方法または技術で実装される媒体を含む。コンピュータ記憶媒体は、限定ではないが、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリまたは他のメモリ技術、ＣＤ－ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）または他の光ディスク記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置または他の磁気記憶デバイス、または所望の情報を記憶するために使用され得、コンピューティングデバイス８００によってアクセスされ得る、任意の他の媒体を含む。通信媒体は、典型的には、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータを搬送波または他の搬送機構等の変調されたデータ信号内に具現化し、任意の情報送達媒体を含む。一例として、限定ではなく、通信媒体は、有線ネットワークまたは直接有線接続等の有線媒体ならびに音響、ＲＦ、赤外線、および他の無線媒体等の無線媒体を含む。上記のいずれかの組み合わせもまた、コンピュータ可読媒体の範囲内に含まれるべきである。
【0334】
システムメモリ８０３は、読取専用メモリ（ＲＯＭ）８０５およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）８０６等の揮発性および／または不揮発性メモリの形態における、コンピュータ記憶媒体を含む。始動の間等、コンピューティングデバイス８００内の要素間で情報を転送することに役立つ、基本ルーチンを含有する、基本入／出力システム８０７（ＢＩＯＳ）は、典型的には、ＲＯＭ８０５内に記憶される。ＲＡＭ８０６は、典型的には、処理ユニット８０１にアクセス直ちに可能であって、および／または現在その上で動作されている、データおよび／またはプログラムモジュールを含有する。一例として、限定ではなく、図８は、オペレーティングシステム８０８、他のプログラムモジュール８０９、およびプログラムデータ８１０を図示する。
【0335】
コンピューティングデバイス８００はまた、他のリムーバブル／非リムーバブルの揮発性／不揮発性コンピュータ記憶媒体を含んでもよい。一例にすぎないが、図８は、非リムーバブル不揮発性磁気媒体から読み取る、またはそこに書き込む、ハードディスクドライブ８１１を図示する。例示的コンピューティングデバイスと併用され得る、他のリムーバブル／非リムーバブルの揮発性／不揮発性コンピュータ記憶媒体は、限定ではないが、磁気テープカセット、フラッシュメモリカード、デジタル多用途ディスク、デジタルビデオテープ、ソリッドステートＲＡＭ、ソリッドステートＲＯＭ、および同等物を含む。ハードディスクドライブ８１１は、典型的には、インターフェース８１２等の非リムーバブルメモリインターフェースを通して、システムバス８０４に接続される。
【0336】
上記に議論され、図８に図示される、ドライブおよびその関連付けられるコンピュータ記憶媒体は、コンピューティングデバイス８００のためのコンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、および他のデータの記憶を提供する。図８では、例えば、ハードディスクドライブ８１１は、オペレーティングシステム８１３、他のプログラムモジュール８１４、およびプログラムデータ８１５を記憶するように図示される。これらのコンポーネントは、オペレーティングシステム８０８、他のプログラムモジュール８０９、およびプログラムデータ８１０と同一であるか、または異なるかのいずれかであることができることに留意されたい。それに対して異なる数を与えられる、オペレーティングシステム８１３、他のプログラムモジュール８１４、およびプログラムデータ８１５は、最低でも、それらが異なるコピーであることを図示する。
【0337】
コンピューティングデバイスはまた、ビデオディスプレイ８３４およびラウドスピーカ８３５のうちの１つまたはそれを上回るものを含む、出力デバイスに結合される、オーディオ－ビデオインターフェースを含む、システムバス８０４に接続される、１つまたはそれを上回る入／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース８３０を含む。入／出力インターフェース８３０はまた、例えば、マウス８３１、キーボード８３２、または、例えば、スマートフォンまたはタブレットデバイス等のタッチセンサ式デバイス８３３を含む、１つまたはそれを上回る入力デバイスに結合される。
【0338】
下記の説明に関連して、コンピューティングデバイス８００は、１つまたはそれを上回る遠隔コンピュータへの論理接続を使用して、ネットワーク化された環境内で動作し得る。例証の便宜上、コンピューティングデバイス８００は、任意の特定のネットワークまたはネットワーキングプロトコルに限定されないが、例えば、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、またはＩＥＥＥ８０２．Ｘ無線プロトコルを含み得る、ネットワーク８２０に接続されるように図８に示される。図１４に描写される論理接続は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）または他のネットワーク、例えば、インターネットであり得る、一般的ネットワーク接続８２１である。コンピューティングデバイス８００は、ネットワークインターフェースまたはアダプタ８２２を通して、一般的ネットワーク接続８２１に接続され、これは、ひいては、システムバス８０４に接続される。ネットワーク化された環境では、コンピューティングデバイス８００またはその一部または周辺機器に関して描写されるプログラムモジュールは、一般的ネットワーク接続８２１を通してコンピューティングデバイス８００に通信可能に結合される、１つまたはそれを上回る他のコンピューティングデバイスのメモリ内に記憶されてもよい。示されるネットワーク接続は、例示であって、通信リンクをコンピューティングデバイス間に確立する他の手段が、使用されてもよいことを理解されたい。
【0339】
本明細書に提示される特徴およびそれらが含有する異なるプロセスは、必ずしも、説明される順序で実施される必要があるわけではなく、またはそれらは、特定の環境または状況を要求するわけではないことを理解されたい。その順序、本質、準備、および実行は、典型的には、医療的に適用可能な発明または方法に該当するような多数の状況に依存し得る。
【0340】
本明細書に説明される本発明の変形例および修正が、その精神ならびに範囲から逸脱することなく明白となるであろうことが、当業者によって理解されるであろう。当業者に明白となるであろうような変形例および修正は、本明細書に記載されるような本発明の広範な範囲ならびに領域内に該当すると見なされる。
【0341】
将来的特許出願が、本願に基づいて、またはそこからの優先権を主張するために、豪州または海外で出願され得る。以下の暫定的請求項は、一例のみとして提供され、任意のそのような将来的出願において請求され得る内容の範囲を限定することを意図するものではないことを理解されたい。特徴は、発明または複数の発明をさらに定義または再定義するように、後日、暫定的請求項に追加される、またはそこから省略されてもよい。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5A】
【図5B】
【図5C】
【図6】
【図7A】
【図7B】
【図8】
【国際調査報告】