JP2018538037A - 訓練又は支援機能を有する手術システム - Google Patents
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Abstract
Description
本願は、2016年8月12日に出願された米国仮特許出願第62/374,670号について優先権の利益を主張し、及び2015年11月12日に出願された米国仮特許出願第62/254,556号について優先権の利益を主張するものであり、これら各文献の全体が参照により本明細書に組み込まれる。
assistance)を送信する支援レンダリング・エンジンとを含む。状況に関連した支援は、外科的処置に段階同期(stage-synchronized)される。段階同期(stage synchronization)とは、厳密な時間的整合ではなく、手術プロセスフローに関する整合を指す。いくつかの実施形態では、段階同期は、外科的処置の今後の段階のために外科医又は外科チームを用意するための支援が提供されるように、段階オフセット(stage-offsetting)をサポートする。
遠隔操作とは、遠隔における機械の操作を指す。低侵襲性遠隔操作医療システムでは、外科医は、カメラを含む内視鏡を使用して患者の体内の手術部位を見ることができる。いくつかの実施形態では、外科的処置中に深さの知覚を可能にする立体画像を取り込むことができる。
図8は、例示的な手術計画システム800の概略図を示す。一態様では、手術計画ツール800は、電子カルテデータベース830とデータ通信するTSS850を含む。ここに示されるTSS850は、図4に示されるTSS50と同様である。一態様では、電子カルテデータベース830は、特定の病院又は複数の病院で治療を受けた患者の医療記録を含む。データベース830は、病院の構内に位置するサーバ上に実装することができる。データベース830に含まれる医療記録エントリは、病院のコンピュータからイントラネット・ネットワークを介してアクセスすることができる。あるいはまた、データベース830は、例えば、多数のクラウドデータストレージサービスの1つを使用して、病院から離れて位置する遠隔サーバ上に実装することができる。この場合に、データベース830の医療記録エントリは、クラウドサーバ上に格納され、コンピュータシステムによってインターネットアクセスを用いてアクセスすることができる。
場合によっては、医療従事者は、所与の患者に対して行われた過去の外科的処置のビデオ録画を見ることができることが望ましい。一態様では、病状を治療するために以前に第1の外科的処置を受けた患者は、その後、同じ病状の再発を治療するために、又は第1の外科的処置の手術部位の近くに位置する解剖学的構造を治療するために、第2の外科的処置を必要とする。一態様では、第1の外科的処置の手術部位のイベントが手術部位ビデオ録画に取り込まれ、ビデオ録画は患者の電子カルテの一部としてデータベース830に保管された。関連する実施形態では、第1の外科的処置は、処置のタイプに従ってインデックス付けされ得る。患者に対して第2の外科的処置を行う前に、医療従事者は、データベース830の検索を行って、患者の以前の外科的処置のビデオ録画を見つけることができる。
一態様では、データベース830は、クラウドデータストレージサービスを使用して遠隔サーバに実装され、複数のヘルスケアプロバイダによってアクセス可能である。図8を参照すると、破線で示されるように、手術計画ツール800は、オプションで、TSS850(破線で示す)及びパーソナルコンピュータ装置840(破線で示す)を含む。一態様では、TSS850はTSS850と同様であり、パーソナルコンピュータ装置840は、TSS850及びパーソナルコンピュータ装置820が第1のヘルスケアプロバイダに位置しており、TSS850及びパーソナルコンピュータ装置840が第2の位置に位置している又は第2のヘルスケアプロバイダと共にあることを除いて、パーソナルコンピュータ装置820と同様である。一態様では、第1の患者は、病状の外科的処置を必要とし、第1のヘルスケアプロバイダでTSS850を使用して外科的処置を受ける。外科的処置のビデオ録画は、データベース830に保管される。後になって、第2の患者は、同じ病状の外科的治療を必要とし、第2のヘルスケアプロバイダでTSS850を使用して外科的治療を受ける予定である。第2の患者に対して外科的処置を行う前に、医療従事者は、安全なインターネット接続を介してデータベース830にアクセスし、同様の処置の手術部位ビデオ録画をデータベース830で検索する。一態様では、第2の患者を治療する医療従事者は、第1の患者の身元の知識を得ることなく、第1の患者の外科的処置のビデオ録画をデータベース830から検索することができる。このようにして、第1の患者のプライバシーが維持される。一態様では、第1の患者の外科的処置のビデオ録画は、第1の患者を治療した医療従事者によって行われた強調表示及び/又は注釈を含む。
手術計画ツール800は、コンピュータ実行可能コードの形態で実装されるパターンマッチング及び解析アルゴリズムを含むことができる。一態様では、パターンマッチング及び解析アルゴリズムは、手術計画ツール800の不揮発性メモリ装置に記憶され、データベース830に保管されたビデオ録画を解析するように構成される。前述したように、データベースに保管された各ビデオ録画830は、特定のメタデータ情報でタグ付け及び/又はその情報を埋め込むことができる。このメタデータ情報は、患者の年齢、性別、及び患者の健康又は病歴を記述する他の情報等の患者情報を含むことができる。さらに、前述したように、メタデータ情報は、医療従事者によってなされた強調表示又は注釈を含むことができる。一態様では、これらの強調表示及び注釈は、ビデオ録画に埋め込まれ、ビデオと共にデータベース830に保管される。
TSSは、実施されている外科的処置のビデオを外科医の入力と共に、制御コンソールを介して記録することができる。一般に、このように収集されたデータを使用して外科医を訓練し支援することが望ましい。しかしながら、システム設計者は、膨大な量の収集データを管理し、データの関連部分を抽出し、外科医が歓迎する有用で控えめな支援を提供する際に多くの課題に直面する。
assessment)のための2つのクラス(すなわち、リアルタイム・セグメント評価器1200及び後処理ベースのセグメント評価器1220)のアルゴリズムのうちの1つを選択的に適用するように構成される。
Fernando De la Torre, Jessica K. Hodgins, “Hierarchical aligned cluster
analysis for temporal clustering of human motion,” IEEE Transactions on Pattern
Analysis and Machine Intelligence 35, no. 3(2013): 582-596に一致するHACAアルゴリズムを実行する。
図14は、一実施形態による、外科医評価器908の動作要素及びそれらの相互作用をより詳細に示す図である。外科医評価器908の心臓部には、制御入力シグナリング、並びにジェスチャ評価器1104(利用可能な場合)、タスク評価器1108、及びセグメンタ1004による評価を解析して、TSS950の制御入力を操作する外科医の外科的処置の質を表す評価又はスコアを生成するようにプログラムされた、又は他の方法で構成された外科的手法評価器1402があり、これらは、外科的処置中に、又は練習又は訓練のシミュレーション中に使用してもよい。
dissection)、マッチボード(match board)、針標的決定、ペグボード(peg board)、ピックアンドプレース(pick and
place)、リング及びレール、リングウォーキング、スケーリング、縫合、スポンジ、スレッドリング及びチューブ)を表す複数の練習の各々について測定した検討を行った。練習の結果は、カメラ制御時間に基づいて外科医のスキルレベルのベンチマークを作成するために使用される。この検討によると、熟練した外科医は、一般に、新人の外科医よりもはるかに迅速にカメラ制御を行うことが分かった。中級の外科医は、新人の外科医よりもはるかに速く練習を行うことが多い。しかしながら、この検討では、中級の外科医と熟練した外科医との間で練習の完了時間に有意な差がないことが分かった。
図15は、例示的な実施形態によるデータ記録システム906の動作要素及びそれらの相互作用を示す図である。インデクサ(indexer)1502は、入来データを他の関連データと関連させてデータ検索を容易にするようにプログラムされるか、又は他の方法で構成される。図示の例では、様々なデータが外科的処置中に記録され得る。例えば、取り込まれたビデオ及び追加された注釈1504、評価された入力ログ1506、評価されたタスクログ1508、シミュレーションログ1510、及び実行中の(running)外科的手法評価ログ1512が記録され得る。データの各項目は、その取込みの日付及び時刻、患者、外科医、TSS、手術のタイプ、及び他の関連データにさらに関連し得る。
図16は、いくつかの実施形態による、アシストエンジン910の動作要素及びそれらの相互作用を示す図である。図示されるように、アシストエンジン910は、外科医支援のための要請を検出するようにプログラムされるか、又は他の方法で構成された支援要請検出器1600を含む。いくつかの実施形態では、支援要請検出器1600、処置能力センサ1602、及びTSSユーザインターフェイス(UI)1604、これらのエンジンのいずれかが、それぞれの入力に応答してアシストエンジン910の支援動作を開始することができる。処置能力センサ1602は、VSE904及び外科医評価器908の動作を監視する。例えば、実行中の外科的手法評価(例えば、データベース1512に記録されている)と重ねられたセグメンタ1004の出力は、外科的処置の段階、及びその段階での外科医の測定された能力に関する情報を提供する。
from instrument)が、器具に変更したもの(the changed
to instrument)とは異なる手術シーン内の異なる位置に位置付けされると仮定する。この場合に、左及び右のハンドグリップ制御入力36,38の外科医のグリップは変わらないが、現在外科医の制御下にある手術シーン内の手術器具の位置及び向きが変更される。制御設定アジャスタ1620は、手術器具の精度及び制御を改善又は最適化するために、左及び右のハンドグリップ制御入力36,38上で手術シーン内の現在外科医制御下の器具の視点を外科医の手の位置と調和させるように、手術シーンの水平線の調整を提供することができる。
図20は、システム900等のTSSサポートシステムを動作させる例示的な方法2000を示すプロセスフロー図である。方法2000は、説明目的のために様々な異なる動作を組み合わせる十分に特徴付けられた実施形態であることに留意されたい。図20に示す例は実際的な実施形態であってもよいが、様々な他の実施形態では、特定の動作を修正、省略、又は再順序付けできることが理解されるだろう。
実施例1は、外科医入力インターフェイスを含む遠隔操作手術システム(TSS)のための手術支援システムであって、外科医入力インターフェイスは、電気機械手術システムを有効にして外科的処置を行うための手術制御入力を受け取り、この手術支援システムは、仮想手術環境エンジンと、アシストエンジンと、を有しており、
仮想手術環境エンジンは、TSSの監視されるイベントを含む手術入力を受信する手術入力評価エンジンと;手術入力に基づいて、外科的処置の現在の段階を決定するセグメント化エンジンと;を実装するように動作可能に構成されたコンピュータ・ハードウェアを含み、
アシストエンジンは、TSSの外科医入力インターフェイスに通信可能に結合されるTSSインターフェイスと;外科医支援のための要請を検出する支援要請検出器と;外科医支援のための要請に応答して、TSSインターフェイスを介して状況に関連した支援(context-related
assistance)を開始する支援レンダリング・エンジンと;を実装するように動作可能に構成されたコンピュータ・ハードウェアを含み、
状況に関連した支援は、外科的処置に段階同期される。
実施例3では、実施例1〜2のいずれか1つ又は複数の主題はオプションで以下を含み、仮想手術環境エンジンは、TSSの手術入力に基づいて、外科的処置の計算モデルを処理するシミュレータ・エンジンを実装するようにさらに構成される。
実施例4では、実施例3の主題はオプションで以下を含み、シミュレータ・エンジンは、仮想手術環境におけるTSSを計算上表現するためのTSSモデルと;患者の身体的特徴に基づく患者、及びTSSモデルの操作によって影響を受ける患者への変化を計算上表現するための患者モデルとを含む。
実施例6では、実施例3〜5のいずれか1つ又は複数の主題はオプションで以下を含み、手術入力評価エンジンによって受信された手術入力は、シミュレータ・エンジンの計算モデルからのTSS制御入力のシミュレートされた効果(simulated
effects:シュミレート後の効果)を含む。
実施例7では、実施例3〜6のいずれか1つ又は複数の主題はオプションで以下を含み、シミュレータ・エンジンは、現在の段階の決定に基づいて、外科的処置の特定の段階をシミュレートするように構成され、このシミュレーションを開始する。
実施例9では、実施例1〜8のいずれか1つ又は複数の主題はオプションで以下を含み、監視されるイベントは、TSSの電気機械手術システムのシミュレーションを制御するTSS制御入力を含む。
実施例10では、実施例1〜9のいずれか1つ又は複数の主題はオプションで以下を含み、監視されるイベントは、手術アシスタントによるTSS検出動作を含む。
実施例12では、実施例11の主題はオプションで以下を含み、信頼度スコアは、セグメント化エンジンのディープラーニング・エンジンを訓練するための手術入力の対応するシーケンスの適合性を示す。
実施例13では、実施例1〜12のいずれか1つ又は複数の主題はオプションで以下を含み、セグメント化エンジンは、外科的処置中に手術入力の一部を処理する訓練される(trained)ニューラルネットワークを実装するように構成されたリアルタイム・セグメント評価器を含む。
実施例14では、実施例13の主題はオプションで以下を含み、セグメント化エンジンは、手術入力の一部を処理するクラスタ化アルゴリズムを実施するように構成された後処理セグメント評価器をさらに含む。
実施例16では、実施例13〜15のいずれか1つ又は複数の主題はオプションで以下を含み、訓練されるニューラルネットワークは、先行してシミュレートされた複数の外科的処置からの先の手術入力に基づいて訓練される。
実施例17では、実施例1〜16のいずれか1つ又は複数の主題はオプションで以下を含み、手術入力評価エンジンは、手術入力に基づいて、行われている現在の外科的タスクを決定するように構成されたタスク評価エンジンを含み、現在の外科的タスクは、規定された外科的効果を生じさせる一連のイベントを含み、セグメント化エンジンは、現在の外科的タスクにさらに基づいて、外科的処置の現在の段階を決定する。
実施例19では、実施例18の主題はオプションで以下を含み、外科的手法評価器は、時間的及び空間的なメトリックと、外科的処置の専門家によって行われる段階に基づく基準メトリックとの間の比較を行うようにさらに構成され、能力スコアは比較の結果に基づく。
実施例20では、実施例18〜19のいずれか1つ又は複数の主題はオプションで以下を含み、外科的手法評価器は、セグメント化エンジンによる正確なセグメント決定の確率を表す信頼度スコアにアクセスし、信頼度スコアにさらに基づいて、能力スコアを生成するようにさらに構成される。
実施例22では、実施例18〜21のいずれか1つ又は複数の主題はオプションで以下を含み、支援要請検出器は、能力スコアに基づいて、外科医支援の要請を検出するように構成される。
実施例23では、実施例1〜22のいずれか1つ又は複数の主題はオプションで以下を含み、状況に関連した支援は、実施されている外科的処置の段階特有部分のデモンストレーションを含む専門家ビデオセグメントを含む。
実施例25では、実施例1〜24のいずれか1つ又は複数の主題はオプションで以下を含み、状況に関連した支援は、制御設定の調整を含む。
実施例27では、実施例26の主題は、オプションで、TSSの手術入力に基づいて、外科的処置を計算モデルとしてシミュレートすることを含む。
実施例29では、実施例27〜28のいずれか1つ又は複数の主題はオプションで以下を含み、シミュレーションは、TSSを介して実施される実際の外科的処置と並行して行われ、TSSへの手術制御入力は、計算モデルにおいて仮想効果を生じさせる。
実施例30では、実施例27〜29のいずれか1つ又は複数の主題はオプションで以下を含み、手術入力は、計算モデルからのTSS制御入力のシミュレート後の効果を含む。
実施例32では、実施例26〜31のいずれか1つ又は複数の主題はオプションで以下を含み、監視されるイベントは、TSSの電気機械手術システムを制御するTSS制御入力を含む。
実施例33では、実施例26〜32のいずれか1つ又は複数の主題はオプションで以下を含み、監視されるイベントは、TSSの電気機械手術システムのシミュレーションを制御するTSS制御入力を含む。
実施例35では、実施例26〜34のいずれか1つ又は複数の主題は、オプションで、正確なセグメント決定の確率を表す信頼度スコアを決定するステップを含む。
実施例36では、実施例35の主題はオプションで以下を含み、信頼度スコアは、ディープラーニング・アルゴリズムを訓練するための手術入力の対応するシーケンスの適合性を示す。
実施例38では、実施例37の主題はオプションで以下を含み、外科的処置の現在の段階を決定する際に、クラスタ化アルゴリズムが、手術入力の一部を処理するために実施される。
実施例39では、実施例37〜38のいずれか1つ又は複数の主題はオプションで以下を含み、訓練されるニューラルネットワークは、先行する複数の外科的処置からの先の手術入力に基づいて訓練される。
実施例41では、実施例26〜40のいずれか1つ又は複数の主題は、オプションで、手術入力に基づいて、行われている現在の外科的タスクを決定するステップを含み、現在の外科的タスクは、規定された外科的効果を生じさせる一連のイベントを含み、外科的処置の現在の段階を決定するステップは、現在の外科的タスクにさらに基づく。
実施例42では、実施例26〜41のいずれか1つ又は複数の主題は、オプションで、現在の段階を含む外科的処置の複数の異なる段階に対応する手術入力の複数の時間的及び空間的なメトリックを計算するステップと;手術制御入力を生じさせる外科医の外科的能力の質を表す手術段階特有の能力スコアを生成するステップと;を含む。
実施例44では、実施例42〜43のいずれか1つ又は複数の主題は、オプションで、正確なセグメント決定の確率を表す信頼度スコアにさらに基づいて、能力スコアを生成するステップを含む。
実施例45では、実施例42〜44のいずれか1つ又は複数の主題はオプションで以下を含み、能力スコアは、外科的処置中ずっと更新されるランニングスコアである。
実施例47では、実施例26〜46のいずれか1つ又は複数の主題はオプションで以下を含み、状況に関連した支援は、実施されている外科的処置の段階特有部分のデモンストレーションを含む専門家ビデオセグメントを含む。
実施例48では、実施例26〜47のいずれか1つ又は複数の主題はオプションで以下を含み、状況に関連した支援は、外科的処置の段階特有のシミュレーションの構成及び開始を含む。
実施例49では、実施例26〜48のいずれか1つ又は複数の主題はオプションで以下を含み、状況に関連した支援は、制御設定の調整を含む。
実施例52では、実施例51の主題はオプションで以下を含み、外科的処置をシミュレートするための命令は、仮想手術環境におけるTSSを計算モデルの一部として計算上表現するための命令と;患者の身体的特徴に基づく患者、及び計算モデルにおいて計算上表現されたTSSのモデル化された操作によって影響を受ける患者への変化を計算上表現するための命令と;を含む。
実施例53では、実施例51〜52のいずれか1つ又は複数の主題はオプションで以下を含み、シミュレーションは、TSSを介して実施される実際の外科的処置と並行して行われ、TSSへの手術制御入力は、計算モデルにおいて仮想効果を生じさせる。
実施例55では、実施例51〜54のいずれか1つ又は複数の主題は、オプションで、現在の段階の決定に基づいて、計算モデルを使用して外科的処置の特定の段階をシミュレートするための命令を含む。
実施例56では、実施例50〜55のいずれか1つ又は複数の主題はオプションで以下を含み、監視されるイベントは、TSSの電気機械手術システムを制御するTSS制御入力を含む。
実施例58では、実施例50〜57のいずれか1つ又は複数の主題はオプションで以下を含み、監視されるイベントは、手術アシスタントによるTSS検出動作を含む。
実施例59では、実施例50〜58のいずれか1つ又は複数の主題は、オプションで、正確なセグメント決定の確率を表す信頼度スコアを決定するための命令を含む。
実施例61では、実施例50〜60のいずれか1つ又は複数の主題はオプションで以下を含み、外科的処置の現在の段階を決定するための命令は、訓練されるニューラルネットワークに、外科的処置中に手術入力の一部を処理するように実施させる。
実施例62では、実施例61の主題はオプションで以下を含み、外科的処置の現在の段階を決定するための命令は、クラスタ化アルゴリズムに、手術入力の一部を処理するように実施させる。
実施例64では、実施例61〜63のいずれか1つ又は複数の主題はオプションで以下を含み、訓練されるニューラルネットワークは、先行してシミュレートされた複数の外科的処置からの先の手術入力に基づいて訓練される。
実施例65では、実施例50〜64のいずれか1つ又は複数の主題は、オプションで、手術入力に基づいて、行われている現在の外科的タスクを決定するための命令を含み、現在の外科的タスクは、規定された外科的効果を生じさせる一連のイベントを含み、外科的処置の現在の段階を決定するための命令は、現在の外科的タスクの決定に基づく。
実施例67では、実施例66の主題は、オプションで、時間的及び空間的なメトリックと、外科的処置の専門家によって行われる段階に基づく基準メトリックとの間の比較を行うための命令を含み、能力スコアは比較の結果に基づく。
実施例68では、実施例66〜67のいずれか1つ又は複数の主題は、オプションで、正確なセグメント決定の確率を表す信頼度スコアにさらに基づいて、能力スコアを生成するための命令を含む。
実施例70では、実施例66〜69のいずれか1つ又は複数の主題はオプションで以下を含み、外科医支援のための要請は、能力スコアに基づく。
実施例71では、実施例50〜70のいずれか1つ又は複数の主題はオプションで以下を含み、状況に関連した支援は、実施されている外科的処置の段階特有部分のデモンストレーションを含む専門家ビデオセグメントを含む。
実施例73では、実施例50〜72のいずれか1つ又は複数の主題はオプションで以下を含み、状況に関連した支援は、制御設定の調整を含む。
Claims (55)
- 外科医入力インターフェイスを含む遠隔操作手術システム(TSS)のための手術支援システムであって、前記外科医入力インターフェイスは、電気機械手術システムを有効にして外科的処置を行うための手術制御入力を受け取り、当該手術支援システムは、
仮想手術環境エンジンと、アシストエンジンと、を有しており、
前記仮想手術環境エンジンは、
前記TSSの監視されるイベントを含む手術入力を受信する手術入力評価エンジンと、
前記手術入力に基づいて、前記外科的処置の現在の段階を決定するセグメント化エンジンと、を実装するように動作可能に構成されたコンピュータ・ハードウェアを含み、
前記アシストエンジンは、
前記TSSの前記外科医入力インターフェイスに通信可能に結合されるTSSインターフェイスと、
外科医支援のための要請を検出する支援要請検出器と、
前記外科医支援のための要請に応答して、前記TSSインターフェイスを介して状況に関連した支援を開始する支援レンダリング・エンジンと、を実装するように動作可能に構成されたコンピュータ・ハードウェアを含む、
手術支援システム。 - 前記TSSをさらに有する、請求項1に記載の手術支援システム。
- 前記仮想手術環境エンジンは、前記TSSの前記手術入力に基づいて、外科的処置の計算モデルを処理するシミュレータ・エンジンを実装するようにさらに構成される、請求項1に記載の手術支援システム。
- 前記シミュレータ・エンジンは、
仮想手術環境における前記TSSを計算上表現するためのTSSモデルと、
患者の身体的特徴に基づく前記患者、及び前記TSSモデルの操作によって影響を受ける前記患者への変化を計算上表現するための患者モデルと、を含む、請求項3に記載の手術支援システム。 - 前記シミュレータ・エンジンは、前記TSSを介して行われている実際の外科的処置と並行して動作するように構成され、前記TSSへの手術制御入力は、前記シミュレータ・エンジンの前記計算モデルに仮想効果を生じさせる、請求項3に記載の手術支援システム。
- 前記手術入力評価エンジンによって受信された前記手術入力は、前記シミュレータ・エンジンの前記計算モデルからのTSS制御入力のシミュレートされた効果を含む、請求項3に記載の手術支援システム。
- 前記シミュレータ・エンジンは、前記現在の段階の決定に基づいて、外科的処置の特定の段階をシミュレートするように構成され、該シミュレートを開始する、請求項3に記載の手術支援システム。
- 前記監視されるイベントは、前記TSSの電気機械手術システムを制御するTSS制御入力を含む、請求項1に記載の手術支援システム。
- 前記監視されるイベントは、前記TSSの電気機械手術システムのシミュレーションを制御するTSS制御入力を含む、請求項1に記載の手術支援システム。
- 前記監視されるイベントは、手術アシスタントによるTSS検出動作を含む、請求項1に記載の手術支援システム。
- 前記セグメント化エンジンは、正確なセグメント決定の確率を表す信頼度スコアを決定する信頼度測定エンジンを含む、請求項1に記載の手術支援システム。
- 前記信頼度スコアは、前記セグメント化エンジンのディープラーニング・エンジンを訓練するための手術入力の対応するシーケンスの適合性を示す、請求項11に記載の手術支援システム。
- 前記セグメント化エンジンは、前記外科的処置中に前記手術入力の一部を処理する訓練されるニューラルネットワークを実装するように構成されたリアルタイム・セグメント評価器を含む、請求項1に記載の手術支援システム。
- 前記セグメント化エンジンは、前記手術入力の一部を処理するクラスタ化アルゴリズムを実施するように構成された後処理セグメント評価器をさらに含む、請求項13に記載の手術支援システム。
- 前記訓練されるニューラルネットワークは、先行する複数の外科的処置からの先の手術入力に基づいて訓練される、請求項13に記載の手術支援システム。
- 前記訓練されるニューラルネットワークは、先行してシミュレートされた複数の外科的処置からの先の手術入力に基づいて訓練される、請求項13に記載の手術支援システム。
- 前記手術入力評価エンジンは、前記手術入力に基づいて、行われている現在の外科的タスクを決定するように構成されたタスク評価エンジンを含み、前記現在の外科的タスクは、規定された外科的効果を生じさせる一連のイベントを含み、
前記セグメント化エンジンは、前記現在の外科的タスクにさらに基づいて、前記外科的処置の現在の段階を決定する、請求項1に記載の手術支援システム。 - 外科的手法評価エンジンを実装するように動作可能に構成されたコンピュータ・ハードウェアを含む外科医評価エンジンをさらに有しており、前記外科的手法評価エンジンは、
前記手術入力及び前記外科的処置の現在の段階にアクセスし、
前記現在の段階を含む前記外科的処置の複数の異なる段階に対応する前記手術入力の複数の時間的及び空間的なメトリックを計算し、
前記手術制御入力を生じさせる外科医の外科的能力の質を表す手術段階特有の能力スコアを生成する、ように構成される、請求項1に記載の手術支援システム。 - 外科的手法評価器は、前記時間的及び空間的なメトリックと、前記外科的処置の専門家によって行われる段階に基づく基準メトリックとの間の比較を行うようにさらに構成され、
前記能力スコアは前記比較の結果に基づく、請求項18に記載の手術支援システム。 - 外科的手法評価器は、
前記セグメント化エンジンによる正確なセグメント決定の確率を表す信頼度スコアにアクセスし、
前記信頼度スコアにさらに基づいて、前記能力スコアを生成するようにさらに構成される、請求項18に記載の手術支援システム。 - 前記能力スコアは、前記外科的処置中に更新されるランニングスコアである、請求項18に記載の手術支援システム。
- 前記支援要請検出器は、前記能力スコアに基づいて、外科医支援のための要請を検出するように構成される、請求項18に記載の手術支援システム。
- 前記状況に関連した支援は、実施されている外科的処置の段階特有部分のデモンストレーションを含む専門家ビデオセグメントを含む、請求項1に記載の手術支援システム。
- 前記状況に関連した支援は、前記外科的処置の段階特有のシミュレーションの構成及び開始を含む、請求項1に記載の手術支援システム。
- 前記状況に関連した支援は、制御設定の調整を含む、請求項1に記載の手術支援システム。
- 前記状況に関連した支援は、前記外科的処置に段階同期される、請求項1に記載の手術支援システム。
- 外科的手法評価エンジンを実装するように動作可能に構成されたコンピュータ・ハードウェアを含む外科医評価エンジンをさらに有しており、
前記外科的手法評価エンジンは、
カメラ制御入力にアクセスし、
カメラ制御入力の複数の時間的及び空間的なメトリックを計算し、
前記カメラ制御入力を生じさせる外科医のカメラ制御の質を表すカメラ能力スコアを生成するように構成される、請求項1に記載の手術支援システム。 - 前記状況に関連した支援は、手術シーンの視覚ディスプレイの水平線の向きの変化、手術シーンの視覚ディスプレイ内に示される2次元領域の変化、及び手術シーンの視覚ディスプレイのズームレベルの変化のうちの少なくとも1つを含む、請求項1に記載の手術支援システム。
- 外科医入力インターフェイスを含む遠隔操作手術システム(TSS)をサポートするための機械実施方法であって、前記外科医入力インターフェイスは、電気機械手術システムを有効にして外科的処置を行うための手術制御入力を受け取り、当該方法は、
前記TSSの監視されるイベントを含む手術入力を受信するステップと、
前記手術入力に基づいて、前記外科的処置の現在の段階を決定するステップと、
外科医支援のための要請を検出するステップと、
前記外科医支援のための要請に応答して、前記外科医入力インターフェイスに対して状況に関連した支援を開始するステップと、を含み、
前記状況に関連した支援は前記外科的処置に段階同期される、
方法。 - 前記TSSの前記手術入力に基づいて、前記外科的処置を計算モデルとしてシミュレートするステップをさらに含む、請求項29に記載の方法。
- 前記外科的処置をシミュレートするステップは、
仮想手術環境における前記TSSを前記計算モデルの一部として計算上表現するステップと、
患者の身体的特徴に基づく前記患者、及び計算モデルにおいて計算上表現された前記TSSのモデル化された操作によって影響を受ける患者への変化を計算上表現するステップと、を含む、請求項30に記載の方法。 - 前記シミュレートするステップは、前記TSSを介して実施される実際の外科的処置と並行して行われ、前記TSSへの手術制御入力は、前記計算モデルにおいて仮想効果を生じさせる、請求項30に記載の方法。
- 前記手術入力は、前記計算モデルからのTSS制御入力のシミュレートされた効果を含む、請求項30に記載の方法。
- 前記現在の段階の決定に基づいて、前記計算モデルを使用して前記外科的処置の特定の段階をシミュレートするステップをさらに含む、請求項30に記載の方法。
- 前記監視されるイベントは、前記TSSの電気機械手術システムを制御するTSS制御入力を含む、請求項29に記載の方法。
- 前記監視されるイベントは、前記TSSの電気機械手術システムのシミュレーションを制御するTSS制御入力を含む、請求項29に記載の方法。
- 前記監視されるイベントは、手術アシスタントによるTSS検出動作を含む、請求項29に記載の方法。
- 正確なセグメント決定の確率を表す信頼度スコアを決定するステップをさらに含む、請求項29に記載の方法。
- 前記信頼度スコアは、ディープラーニング・アルゴリズムを訓練するための手術入力の対応するシーケンスの適合性を示す、請求項38に記載の方法。
- 前記外科的処置の前記現在の段階を決定する際に、訓練されるニューラルネットワークが、前記外科的処置中に前記手術入力の一部を処理するように実装される、請求項29に記載の方法。
- 前記外科的処置の前記現在の段階を決定する際に、クラスタ化アルゴリズムが、前記手術入力の一部を処理するために実施される、請求項40に記載の方法。
- 前記訓練されるニューラルネットワークは、先行する複数の外科的処置からの先の手術入力に基づいて訓練される、請求項40に記載の方法。
- 前記訓練されるニューラルネットワークは、先行してシミュレートされた複数の外科的処置からの先の手術入力に基づいて訓練される、請求項40に記載の方法。
- 前記手術入力に基づいて、行われている現在の外科的タスクを決定するステップであって、前記現在の外科的タスクは、規定された外科的効果を生じさせる一連のイベントを含む、決定するステップをさらに含み、
前記外科的処置の現在の段階を決定するステップは、前記現在の外科的タスクにさらに基づく、請求項29に記載の方法。 - 前記現在の段階を含む前記外科的処置の複数の異なる段階に対応する前記手術入力の複数の時間的及び空間的なメトリックを計算するステップと、
前記手術制御入力を生じさせる外科医の外科的能力の質を表す手術段階特有の能力スコアを生成するステップと、をさらに含む、請求項29に記載の方法。 - 前記時間的及び空間的なメトリックと、前記外科的処置の専門家によって行われる段階に基づく基準メトリックとの間の比較を行うステップをさらに含み、
前記能力スコアは前記比較の結果に基づく、請求項45に記載の方法。 - 正確なセグメント決定の確率を表す信頼度スコアにさらに基づいて、前記能力スコアを生成するステップをさらに含む、請求項45に記載の方法。
- 前記能力スコアは、前記外科的処置中に更新されるランニングスコアである、請求項45に記載の方法。
- 前記外科医支援のための要請は、前記能力スコアに基づく、請求項45に記載の方法。
- 前記状況に関連した支援は、実施されている前記外科的処置の段階特有部分のデモンストレーションを含む専門家ビデオセグメントを含む、請求項29に記載の方法。
- 前記状況に関連した支援は、前記外科的処置の段階特有のシミュレーションの構成及び開始を含む、請求項29に記載の方法。
- 前記状況に関連した支援は、制御設定の調整を含む、請求項29に記載の方法。
- 前記状況に関連した支援は、前記外科的処置に段階同期される、請求項29に記載の方法。
- カメラ制御入力の複数の時間的及び空間的なメトリックを計算するステップと、
前記カメラ制御入力を生じさせる外科医のカメラ制御の質を表すカメラ能力スコアを生成するステップと、をさらに含む、請求項29に記載の方法。 - 前記状況に関連した支援は、手術シーンの視覚ディスプレイの水平線の向きの変化、手術シーンの視覚ディスプレイ内に示される2次元領域の変化、及び前記手術シーンの視覚ディスプレイのズームレベルの変化のうちの少なくとも1つを含む、請求項29に記載の方法。
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