JP2020036708A - 手術支援装置及び手術ナビゲーションシステム - Google Patents
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Abstract
Description
より詳細には、手術用ナビゲーションシステムは、例えば、CTやMRIなどの医用画像撮影装置によって術前に取得された医用画像上に、位置計測装置等のセンサを用いて検出した術具等の各種医療機器の実空間における位置情報を重畳して表示させることにより、術者に対して術具の位置を提示して手術の支援を行うシステムである。
図11に、脳腫瘍を摘出する施術を行う際に、介入前後でブレインシフトが生じたことを表す医用画像、つまり、介入前後の脳の断層像の例を示す。具体的には、図11(A)は、介入前すなわち開頭前の脳の断層像を示し、図11(B)は介入後すなわち開頭後の脳の断層像を示している。
本発明の一態様は、対象物に対する介入前後のデータを解析することにより、介入に起因して変形する前記対象物の変形規則を学習した人工知能アルゴリズムを記憶する記憶装置と、前記人工知能アルゴリズムを用いて、介入前のデータに基づいて介入後の前記対象物の形状を予測した予測データを生成する予測データ生成部と、を備えた手術支援装置を提供する。
また、本発明の他の態様は、上記手術支援装置を備えた手術ナビゲーションシステムを提供する。
記憶装置313は、対象物に対する介入前後のデータを解析することにより、介入に起因して変形する対象物の変形規則を学習した人工知能アルゴリズムを記憶している。言い換えると、記憶装置313は、何らかの処置や手術等を含む介入によって変形する臓器等の対象物について、介入前及び介入後の形状や位置、介入の手法や条件等のデータを解析することにより、対象物である臓器等の変形規則を学習した手術支援に係る人工知能アルゴリズムを予め生成し、記憶している。
コントローラ315は、マウス308の状態を検出して、表示装置306上のマウスポインタの位置を取得し、取得した位置情報等を処理装置2へ出力する。ネットワークアダプタ316は、手術支援装置301をLAN(Local Area Network)、電話回線及びインターネット等から構成されるネットワーク303に接続させる。
記憶装置313には、上述のように、介入に起因して変形する対象物の変形規則を学習した人工知能アルゴリズムが記憶されている。この手術支援に係る人工知能アルゴリズムは、何らかの処置や手術等を含む介入によって変形する臓器等の対象物について、介入前及び介入後の形状や位置、介入の手法や条件等のデータを解析し、対象物である臓器等の変形規則を学習した学習済み人工知能アルゴリズムであり、例えば、図3に示すフローチャートに示す手順に従って生成する。
以下、本実施形態に係る手術支援装置において人工知能アルゴリズムを用いて予測データを生成する処理について、図4のフローチャートに従って説明する。なお、本実施形態で生成する予測データは、介入後、すなわち開頭後の脳の変形を表す医用画像である。
以下の説明で用いる位置情報には、計測対象の空間座標における位置及び向き、姿勢等の情報を含む。
図7は、本実施形態に係る手術ナビゲーションシステムによって生成されたナビゲーション画像をディスプレイ302に表示させた表示画面の他の例である。図7に示すように、表示画面701は、ナビゲーション画像として、被検体601の手術部位の直交3断面画像であるアキシャル断面711、サジタル断面712及びコロナル断面713と、3次元レンダリング画像714に、位置合わせ情報に従って形成された仮想術具表示715が重ねて表示されている。
図8は、本実施形態に係る手術ナビゲーションシステムによって生成されたナビゲーション画像をディスプレイ302に表示させた表示画面の他の例である。図8の例は、介入前の医用画像すなわち術前画像に、介入後の予測医用画像すなわちブレインシフト予測画像を重畳表示させたものである。
本実施形態の変形例1に係る手術支援ナビゲーションシステムについて説明する。本変形例では、記憶装置313に記憶された手術支援に係る学習済み人工知能アルゴリズムを用いて生成された予測医用画像を必要に応じて補正する。すなわち、手術支援装置301によって生成される予測データとしての予測医用画像を、術具604によって実際の被検体601の臓器の位置を計測することによって随時補正する。以下、図9のフローチャートに従って本変形例における予測医用画像の補正処理の流れを説明する。
本実施形態に係る手術支援ナビゲーションシステムの参考例について説明する。本参考例では、学習済み人工知能アルゴリズムを用いた予測画像に代えて、術中の位置情報計測によって予測画像を生成、つまり、特徴点の位置計測によって介入前の医用画像を補正する。以下、参考例に係る補正処理について図10のフローチャートに従って説明する。
Claims (9)
- 対象物に対する介入前後のデータを解析することにより、介入に起因して変形する前記対象物の変形規則を学習した人工知能アルゴリズムを記憶する記憶装置と、
前記人工知能アルゴリズムを用いて、介入前のデータに基づいて介入後の前記対象物の形状を予測した予測データを生成する予測データ生成部と、を備えた手術支援装置。 - 前記データが医用画像および/または前記対象物に対する手術関連情報である請求項1記載の手術支援装置。
- 前記データが画像処理によって抽出された、前記対象物を示す領域の画像又は前記対象物の特徴点を含む請求項1記載の手術支援装置。
- 前記予測データが、介入前の対象物と介入後の対象物を対応づける変位行列を含む請求項1記載の手術支援装置。
- 前記介入が開頭手術であり、前記対象物が脳である請求項1記載の手術支援装置。
- 前記介入が開腹手術であり、前記対象物が肝臓等の消化器である請求項1記載の手術支援装置。
- 前記介入が開胸手術であり、前記対象物が肺又は心臓である請求項1記載の手術支援装置。
- 請求項1乃至請求項7の何れか1項記載の手術支援装置と、
医用画像を表示する表示装置と、
被検体の位置情報及び術具の位置を計測する位置計測装置と、を備え、
前記手術支援装置によって生成された予測データと、前記位置計測装置によって計測された被検体及び術具の位置を重畳させて前記表示装置に表示させる手術ナビゲーションシステム。 - 前記位置計測装置によって前記被検体の特徴点の位置情報を計測し、該位置情報を用いて前記予測データを補正する請求項8記載の手術ナビゲーションシステム。
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