JP5442993B2 - 3d器具経路計画立案、シミュレーションおよび制御システム - Google Patents
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Description
512×512×240×36×36×36=2,935,341,711,360個の要素(約3×1012個)
を必要とする。各要素は20ないし30バイト含んでいるので、これは配位空間のためだけに60〜120テラバイトということである。これは、最速アクセスのために理想的にはRAMに記憶される。今日のコンピュータにとっての記憶要件は、これだけでも困難な仕事となる。
・あらゆる器具について:結果として得られる配向を3D空間内に保存することによる、3D配位空間での6D。
・カテーテル、気管支鏡およびベベルのある針が自動車のように、すなわち非ホロノミー的に振る舞う。
・近傍が異なる:自動車のように単一面ではなく多くの配向におけるスレッドをもつ3Dを有する。
・気管支鏡制御は自動車制御とは異なる:上/下、左/右、前ならびにあらゆる組み合わせおよびグラデーションを含む。
・カテーテル制御は自動車制御とは異なる:カテーテルはアルファ回転および前進のみをもつ。
・ベベルのある針の制御は自動車制御とは異なる:単一の「回転半径」をもつが、針の回転は、種々の方向に外れることを許容できる。一方、従来技術が教示するのは二次元環境すなわち平面内での曲がりである。制御は0または180度における針についてのみだったからである。
配位空間/システム・ステータス(status)
器具または自律システムは、離散化された形で記述できねばならない。すなわち、器具は、主要属性(またはパラメータ)によって特徴付けられ、各属性は一つまたは複数の有効な離散値の範囲をもつ。したがって、器具ステータスは、これらの属性のそれぞれについて一意的なセッティングを提供する。あらゆる可能なパラメータ範囲のスパンは、配位空間(configuration space)と呼ばれ、CSと略記される。時に、配位空間は、その中でアクションが実行される「タスク空間」または環境に一致する
ノード/状態(state)/イベント/遷移
離散化された空間なので、器具のステータスまたは「姿勢(pose)」は、グラフの「ノード」と考えることができる。さらに、システム内での、あるシステム状態(state)と別のシステム状態との間の変化を引き起こすことのできる任意のイベントは、ノード間の「遷移」と見ることができる。
器具の目的は、しばしば、最速、最短、最安価などといった成功の基準をもつ。多くの場合、これは、ノード間でのある特定の遷移について被られるコストに直接変換されることができる。ノード、遷移およびコストのセットは、配位空間のグラフをなすことができる。
ある範囲内で配位空間でのある状態から別の状態への変化または遷移を引き起こす許容される原子的なアクションは、「近傍(neighborhood)」としてカプセル化される。この近傍は、可能な後継者の集まりである。許されうる後継者は、ある種の動きをするための器具のコア機能を表す。これは通例、位置によっては変わらないので、効率のため、近傍は一度定義して任意の元の状態に関して使用することができる。近傍者(neighbor)はまた、「ゲーム規則」に基づいて決定されてもよい。それにより、制御される器具の特定の属性によって選択される若干の近傍者がありうる。
多くの応用について、器具は制約をもつ。制約とは、不正な器具状態を定義する。それはしばしば、機械的な限界、環境(すなわち障害物)との相互作用または課されている規則のためである。これらは、配位空間内のノードの禁止領域に変換されなければならない。いくつかのグラフでは、これらのノードへの遷移は、それらのノード自身とともに除去される。あるいはまた、それらのノードが不正とマークされてもよいし、あるいは該ノードへの遷移が∞と記される無限大の(達成不能で高い)コストを有していてもよい。これらの技法のそれぞれは、探索時に制約されたノードを回避させる。
器具「ゴール」位置は、離散化された配位空間における一つまたは複数の等価な「ゴール」ノードにマッピングされうる。システムを表現するパラメータの定式化が、システム「ゴール」を記述する二つ以上の解をもつことがありうるので、複数の「ゴール」ノードが存在しうる。(たとえば、左手の配位の腕でも右手の配位の腕でも同じ位置に到達できる。)システム「スタート」は、単に特定の「スタート」ノードに変換される。
現在システム・ノードから所望される「ゴール」まで導く最も望ましい一連のイベントを見出すことは、すべての不正ノードを回避しつつ被るコストが最小の、現在ノードから「ゴール」ノードまでの遷移の最適経路を見出すことと類似である。したがって、望ましい一連のイベントは、配位空間ノード、遷移、コスト、禁止領域および「ゴール」を使って経路を計画立案することによって、および「スタート」ノードを知ることによって見出すことができる。A*のようなグラフ探索法が、経路を決定するための効率的な機構を提供する。ひとたび構成要素がしかるべき位置に来たら(in place)、解を計算するためにA*アルゴリズムを使うことができる。
図1は気管支鏡を示している。好ましい実施形態では、気管支鏡は以下の枠組み構成要素をもつ。
ある好ましい実施形態では、気管支鏡の配位空間は、図2に示されるような3空間における気管支鏡の先端の位置として表される。先端の配向は、それぞれアルファ201、シータ202およびファイ203と呼ばれる、X軸、Y軸およびZ軸のまわりの回転で記述される。それぞれの角について正の方向があり、それぞれの角について負の方向がある。我々の例は、軸および関連する配向を同定するのに標準的な「右手則」系を使うが、他の系を使うこともできる。「スタート」、「ゴール」および進行の許されうる領域は、CT、MRIまたは3D超音波(3D電子または合成)を使って撮像され、配位空間の大きさを測る基礎として使用されることができる。先端はまた、3つの追加的な角を必要とする配向をもつ。図2参照。従来技術では、それぞれの角は、3つの位置および配向のそれぞれにおいて離散化される必要があり、6次元問題を生成するところである。この空間内で経路が計算できるが、これはただでさえ大きなデータセットをずっと大きくしてしまう。
512×512×295×360×360すなわち10,022,289,408,000個の状態
というボリュームになる。3つの配向の場合、ボリュームは
512×512×295×360×360×360個の状態すなわち3,608,024,186,880,000個
となる。より粗い離散化は配向の集合を縮小するが、誤差を加える。さらに、これらの超大ボリュームのデータは、多くの現行のコンピューティング機能を超えている。
このみかけの「6D」問題をより扱いやすい大きさに変換するために、いくつかの観察を述べておく:
配位空間内のいかなる特定の経路に沿っても、最適である器具先端の配向は一つしかない。したがって、それぞれの位置配位状態(すなわち、x,y,z)において一つだけのオプションを記憶するのが十分であることができる。これは問題を3次元に変換し、必要とされるのは(CT体積)のオーダーの記憶である。これは、配位空間の大きさを劇的に、4660万(360×360×360)倍以上も縮小する。
2)経路がたどられる際に制御パラメータの決定因(determinant)として。
配位空間内の各位置において、ノード・データ構造が主要な情報を保持する。下記は、気管支鏡のための配位の好ましい空間ノード・データ構造である:
float cost_to_goal;
struct csnode *best_parent_ptr;
unsigned int heap_location; //ヒープ(tree[i])へのインデックス
float alpha, theta, phi; // x,y,zのまわりの回転
short thread_number; // 任意的。半径および配向を推定。
ここで、
・cost_to_goalは、現在ノードから最も近い「ゴール」までのコストの値を記憶し、A*(または差分A*)法が空間を再計算したときに更新される。
・best_parent_pointerは、潜在的な近隣者の数が32または64を超え、アドレスを直接記憶するほうがスペース効率がよくなることがあるので、一つの「等価な」親をポイントし、ある好ましい実施形態では、最初の低コストの親へのポインタである。
follow_path_from (n)
{
if(best_parent ! = NULL) // 経路が存在
While (n != seed) // まだ未到達
{
append_to_path(n)
n=n.best_parent // 一連のうち次のノードまでたどる
}
if(n==seed) // シードに到達またはシードからスタート
append_to_path(n)
else // best_parentがヌルだった、すなわちnからシードまでの経路が存在しなかった
printf("nからシードまでの経路なし");
}
B.4 基準/コスト
気管支鏡の実施形態については、気管支鏡先端の最小距離が最適化の基準となるであろう。したがって、先端が進む距離が、「回転半径」によって定義される曲率(まっすぐか曲がっているか)によって打たれる弧によって測定される。これは、次のセクション内の各名目近傍者について計算される。他の基準が使われてもよいことは明らかである。たとえば、より安全な経路を奨励するために、気管支の境界近くでは重み付けされているものなどである。
気管支鏡の先端はいくつかの基本的機能がある。まっすぐにセットされ、右/左に曲がり、上/下に曲がることができるのである。気管支鏡が進むにつれて、のちのスコープ本体が先端によって設定された経路をたどる。ここで図3を参照すると、近傍の一部が図示されている。小さな単位方向(たとえばX)301に沿った可能なまっすぐの動きの集合を示している。直線301を含むそれぞれの弧はスレッドと呼ばれる。スレッドの概念は、訪問可能な点の優先を表す。換言すれば、ホーム位置からより遠い点は、途中の点が遮られる(たとえばコストが無限大になる)と到達できない。Y方向に掃引する生成された弧も計算され、302で示されている。弧は、約90度掃引して、指定された回転半径をもつ円になる。90度が要求される最大である。したがって、近傍者の数は半径の大きさに関係している。すなわち、より大きな半径は、完全な90度の弧をカバーするために、より多くの近傍者を必要とするのである。
本発明への入力は、CTなどからのセグメント化された3D画像を含む。これは、組織の自由空間領域(すなわち、動きが許可される領域)および不正領域を定義する。自由空間のノードは「コスト付け未」に設定される。これは、自由に更新されうることを意味する。不正領域は「無限大」という特殊な(高い)値に設定される。これは、その経路が通ってはならないという指示でもある。
「スタート」および「ゴール」の概念が使用できるいくつかの方法がある。現実には、経路の計算は、いずれの方向にスタートして行なってもよく、任意の方向コストを適正に計算するよう注意を払って行なうことができる。たとえば、一方通行の通りを逆方向に運転することは許されない。
「シード」ノードがヒープに入れられて、コスト波伝搬(cost wave propagation)すなわちA*が開始される。ヒープは、ルートのところに最低コスト値を維持する均衡した二分木である。図7の諸ステップが行われる。
1.ヒープが空
2.現在(「ホーム」)ノードのcost_to_goal値が(「シード」でない)「スタート」または「ゴール」より大きい。これは、空間全体が埋められる前に探索が終了することを可能にするが、それでも「スタート」と「ゴール」の間の最適経路を与える。
「停止基準」が満たされたら、プロセスはステップ713で矢印711をたどって終了する。「停止基準」が満たされない場合、プロセスは712を介してステップ730に進む。
制御または感知誤差のいずれかがありそうな場合、近傍を、理論的に可能なよりも狭く定義することが好ましい。たとえば、回転半径は可能な最小値よりも大きくされる。これは、手順の間のわずかな過剰修正によって引き起こされる予期しない制御または感知誤差を埋め合わせしうる。
図7のステップ713での探索完了後、ある好ましい実施形態では、いくつかのプロセスが生起できる。
カテーテルは、脈管構造内の遠位において動作を実行するために使われる。そのような手順の例は、血管形成および心臓カテーテル法である。心臓手順は、大腿動脈から心臓まで入れられるカテーテルを使う。ただし、時には心臓へのアクセスは腕または手首の動脈を介する。例示的なカテーテルが図10に示されている。カテーテルのもう一つの用途は心臓アブレーション(ablation)のためである。この場合、心臓の不適正な電気経路を選択的にアブレーションすることによって心臓リズムが回復できる。FDAウェブサイト(www.fda.gov)からの図11は、従来技術に基づいて心臓中でどのようにアブレーション・カテーテル1101が使われるかを示している。ここで、カテーテルは画像ガイダンスのもとに手動で制御される。従来技術では心臓カテーテル制御のために利用可能な自動化された制御がないので、心臓血管における適正な位置が達成されるまで手順は何時間もかかることがある。
ある好ましい実施形態では、カテーテルの配位空間は、3空間におけるカテーテルの先端の位置として表される。「スタート」、「ゴール」および進行の許されうる領域は、CT、MRIまたは3D超音波(3D電子または合成)を使って撮像され、配位空間の大きさを測る基礎として使用されることができる。先端はまた、図2に示されるような3つの追加的な角を必要とする配向をもつ。
512×512×295×360×360×360個のノードすなわち3,608,024,186,880,000個のノード
となる。
このみかけの「6D」配位空間問題をより扱いやすい大きさに変換するために、いくつかの観察を述べておく:
配位空間内のいかなる特定の経路に沿っても、最適である器具先端の配向は一つしかない。したがって、それぞれの位置配位状態(すなわち、x,y,z)において一つだけのオプションを記憶するのが十分であることができる。これは問題を3次元に変換し、必要とされるのは(CT体積)のオーダーの記憶である。これは、配位空間の大きさを劇的に、4660万(360×360×360)倍以上も縮小する。
2)経路がたどられる際に制御パラメータの決定因(determinant)として。
気管支鏡の実施形態におけるのとちょうど同じように、カテーテルの配位空間内の各位置において、データ構造が必要な情報を保持する。下記は、カテーテルのための好ましい配位空間ノード・データ構造である:
float cost_to_goal;
struct csnode *best_parent_ptr;
unsigned int heap_location; //ヒープ(tree[i])へのインデックス
float alpha, theta, phi; // x,y,zのまわりの回転
short neighbor_number; // 任意的。半径および配向を推定できる。
これらの変数のそれぞれについて次により詳細に述べる:
・cost_to_goalは、現在ノードから最も近い「ゴール」までのコストの値を記憶し、A*(または差分A*)法が空間を再計算したときに更新される。
・best_parent_pointerは、潜在的な近隣者の数が32または64を超え、アドレスを直接記憶するほうがスペース効率がよくなることがあるので、一つの「等価な」親をポイントし、ある好ましい実施形態では、最初の低コストの親へのポインタである。
カテーテルの例については、最も簡単な経路が望まれる。カテーテルはしばしば柔軟だが曲がっているので、カテーテルは血管の壁面の内側に留まって壁面に圧力を加える。目的は壁面に沿った圧力を最小化することである。これは、ピーク圧力を検査するとともに最も応力のない形を通過のために使うことによって操縦の困難を最小化することにより、破裂の危険を最小化するためである。カテーテル先端についての曲率の最小限の逸脱が最適化基準となる。ただし、カットオフ最大値も課される。これを達成するため、先端が進む距離は、「通常の」応力がかかっていないカテーテル形状からの逸脱によって重みをかけられる。重みは、先端における応力に比例することができ、あるいは指数関数であることもできる。たとえば、重みは図12に示されるようなものでありうる。グラフ化の簡単のため、二つの重み付けられた弧しか示さない。一つは重み1の28mm半径の近傍者および重み7の14mm半径。
カテーテルの先端は二つの制御機能しかない。回転されることができ、押し込まれたり出されたりできる。カテーテルの末端を定義する弧は、気管支鏡と同じ型の回転半径によって近似でき、図13の同じコードがスレッドを生成するために使える。ただし、重みは先のセクションで述べたメトリックに従って重みが調節される。気管支鏡の例の場合と同様、各「スレッド」について近傍が計算される。カテーテルが進むにつれて、のちのカテーテル本体が先端によって設定された経路をたどる。カテーテルの基本機能を記述する名目近傍についてのデータ点および値の例は、付録Bで与えられる。この名目近傍は、各近傍者について、デフォルト(すなわち、アルファ、シータおよびファイの(0,0,0)配向)からのX,YおよびZにおける相対位置を同定する。名目近傍は一度、スタートアップ時に計算されるものとする。この近傍についてのデータの例が図13にグラフ化されている。
このシステムへの入力は、CTなどからのセグメント化された3D画像を含む。これは、組織の自由空間領域(すなわち、動きが許可される領域)および不正領域を定義する。自由空間のノードは「コスト付け未」に設定できる。これは、自由に更新されることを意味する。不正領域は「無限大」という特殊な(高い)値に設定される。これは、その経路が通ってはならないという指示でもある。
「スタート」および「ゴール」の概念が使用できるいくつかの方法がある。現実には、経路の計算は、いずれの方向にスタートして行なってもよく、任意の方向コストを適正に計算するよう注意を払って行なうことができる。たとえば、一方通行の通りを逆方向に運転することは許されない。
カテーテルについても、コアのコスト波伝搬の点で、気管支鏡についてと同じプロセスがたどられる。上記のB.8の議論を参照。
制御または感知誤差のいずれかがありそうな場合、近傍を、理論的に可能なよりも狭く定義することが好ましい。たとえば、回転半径は可能な最小値よりも大きくされる。これは、手順の間のわずかな過剰修正による予期しない制御または感知誤差を埋め合わせしうる。
図7のステップ713での探索完了後、いくつかのプロセスが生起できる。
図15に示すもののようなベベルのある針は、曲がった経路を打つことが知られている(たとえば、Robert J. Webster III, Noah J. Cowan, Gregory S. Chirikjian, and Allison M. Okamura, “Nonholonomic Modeling of Needle Steering”, International Symposium of Experimental Robotics, Singapore, June, 2004およびRobert J. Webster III, Jasenka Memisevic, and Allison M. Okamura, “Design Considerations for Robotic Needle Steering”, IEEE International Conference on Robotics and Automation, Barcelona, April 2005を参照)。臨床的な目的は、そのような針を障害物および敏感な領域をよけて操縦するよう使うことである。従来技術の方法では、ベベルのある針についての計画は2次元に制限され、針は単一の平面内に留まるために0度または180度回転することが要求される。本発明のシステム、装置および方法は、6次元の配位空間を必要とすることなく、配向を含めて3次元での計画立案を可能にする。ある好ましい実施形態では、本発明は、ベベルのある針を体内に挿入することによってできる曲率を表す単一の弧近傍をもって使われる。好ましいはいる方向とともに目標が選択される。計画立案器(planner)は次いで本発明を使って、はいる領域から目標(「ゴール」)までの最適経路を生成する。探索を駆動し、短縮するためにヒューリスティックが使われない場合、表面から到達可能ないくつかの等価な「最適」経路があることがある。これは、他の装置およびアシスタントといった外的な障害物が与えられたもとで外科医に手順の際に「スタート」ノードを選ぶ柔軟性を与えるので、貴重である。種々の組織との針の相互作用は、種々の型の曲がり、さらには(たとえば骨からの)偏移さえもを引き起こすことができる。本発明におけるように組織の型を先験的に検出できてはじめて、結果として得られる曲がりが計画立案されることができる。
介入ガイダンス(interventional guidance)はしばしば、破局的な誤りのリスクを最小化しつつ最小のダメージを生成する最良のアクセスを決定するために、CTまたはMRI画像による事前計画立案を要求する。事前計画立案は、医師が、可能性のある問題についてリハーサルをし、そうした問題を回避するための器具を組み込むことを可能にする。提案される器具は、血管壁への応力のような不相応なコストなしでは「ゴール」位置に到達できないことがありうる。この場合、本発明を使うことで、利用可能なさまざまな器具のそれぞれについてのコストを提供し、所与の「スタート」および「ゴール」について最低コストをもつ器具を同定することができる。これは、本発明を使って、所与の体の中での各器具の使用をシミュレートすることにあたる。
本システムは、制御のための指令を含め最良経路を提案するので、手術を練習するためのフィードバックとして使われることもできる。ある好ましい実施形態では、これは器具の先端におけるありそうな画像をレンダリングすることによって達成される。画像はスコープまたはカテーテルに対する直交画像であってもよいし、あるいはスコープまたはカテーテルを囲む画像であってもよい。
器具のための制御コマンドは、現在の配位状態に従って、器具を進め、スコープについてはスコープの角度設定ダイヤルを回す医師および自動化システムに向けられることができる。
動物実験におけるように迅速かつ反復可能な制御が望まれる場合、この応用のために小さなスコープが使用され、制御されうる。
特定の腫瘍またはその他の病変を標本採取するための最良のアプローチを決定するためにDNA情報を使うことができる。これは、望ましい目標選択、はいる角度またはコスト重み付けがDNA指標に基づいて適応されうるよう、組み込まれうる。たとえば、DNAにより脈管構造を介した癌の転移のより高い可能性が示されるいくつかの病変については、血管はより高い重みを有することができる。結果として得られる生検または摘出経路は、病変の支持(supporting)脈管構造を切断する経路を最小化することになる。
ここで図16を参照すると、方向付け可能な(directable)先端1605をもつ器具1604をガイドするシステムが示されている。システム1600は、図17に示される、最適経路決定のための装置1700を含む。装置1700は、所与の姿勢のあらゆる到達可能な近傍者を生成する近傍生成モジュール730と、前記所与の姿勢から各近傍者への遷移のコストを計算する遷移コストt(n)計算モジュール1603と、ゴールから前記所与の姿勢までコスト波を伝搬させるコスト波伝搬モジュール770と、最低コスト近傍者を選択する経路決定モジュール700とを含む。最適経路1606は、コスト(またはコスト決定因として作用する他の何らかの目的関数)の最小化に基づいて決定され、デジタル・データ処理ユニット1601によってメモリ1608内に保存され、デジタル・データ処理ユニット1601によって介入者(interventionalist)1602または器具コントローラ・システム1607のいずれかに利用可能にされる。最適経路および中間的な候補姿勢はメモリ1608内に保存され、ある好ましい実施形態では、経路決定の間のいかなる所与の時点においても最小コストの候補がヒープの一番上にくるよう、候補姿勢をコストによって順序付けるために、ヒープが使われる。デジタル・データ処理ユニット1601は装置1700のさまざまなモジュールを最適経路の決定において指揮し、中間的および最終的な経路をメモリおよびヒープ1608に保存するとともに、以前にメモリ1608中に保存された決定された最適経路を、指示されるのに応じて、コントローラ・システム1607および介入者ワークステーション1602に提供する。
Claims (15)
- 方向付け可能な先端をもつ物理的な器具のための少なくとも一つの経路を決定するシステムであって、前記物理的な器具の制御される自由度は前記物理的な器具の全自由度より少なく、当該システムは:
複数のノードの物理的な姿勢情報を記憶するメモリであって、各ノードは物理的なタスク空間中の異なる離散位置にあり、前記複数のノードは少なくとも一つのゴール・ノードを含んでおり、該ゴール・ノードは、前記物理的な器具の前記方向付け可能な先端が該ゴール・ノードに位置されるときの前記物理的な器具の前記方向付け可能な先端の所望の物理的なゴール姿勢に対応するものである、メモリと;
物理的タスク空間ノードの少なくとも一つの近傍ノードを含む、物理的タスク空間ノードの近傍であって、前記物理的タスク空間ノードと近傍ノードとの間に少なくとも一つの許容される遷移方向がある、近傍を生成し、前記メモリ中に記憶する近傍生成モジュールと;
前記物理的タスク空間ノードから前記少なくとも一つの生成された近傍ノードまでの前記少なくとも一つの許容される遷移方向に沿ったコストを計算し、前記メモリ中に記憶する遷移コスト計算モジュールと;
前記少なくとも一つのゴール・ノードから少なくとも一つの計算されたコスト波を伝搬させ、前記方向付け可能な先端の、前記物理的タスク空間ノードに対応する物理的な姿勢から前記物理的ゴール姿勢までの物理的な最小コスト経路に対応するコスト値および遷移方向を各物理的タスク空間ノードに割り当て、前記メモリに記憶するコスト波伝搬モジュールと;
前記物理的な最小コスト経路に沿った物理的タスク空間ノードの系列を含む経路であって、スタート位置における前記物理的な器具の前記方向付け可能な先端の物理的な自然な/静止した姿勢に対応する、物理的タスク空間ノードを含むスタート姿勢で始まり、そこから前記許容される遷移方向に前記物理的な最小コスト経路を、前記スタート・ノードから該経路の一連のノード、前記ゴール・ノードへとたどる経路の決定および同定のための経路決定モジュール、
とを有するシステム。 - 前記物理的な器具の前記方向付け可能な先端がさらに、前記スタート位置における静止姿勢から前記ゴール・ノードにおけるゴール姿勢まで前記系列中の各物理的タスク空間ノードの姿勢をとりながら、前記系列の物理的タスク空間ノード間を逐次遷移していくことにより、前記メモリに記憶されている前記決定された経路をたどるよう構成されている、請求項1記載のシステム。
- 前記近傍生成モジュールがさらに:前記少なくとも一つの近傍ノードが、3つの位置の値および3つの配向の値を含む6つの次元を有し、
前記少なくとも一つの近傍ノードが、前記メモリ中に、あるノードから該近傍ノードへの前記3つの位置の値および3つの配向の変化として記憶されるよう構成されている、請求項1記載のシステム。 - 物理的タスク空間ノードの前記系列を、前記メモリ中に記憶された物理的経路に沿った前記器具の動きとしてシミュレートするようさらに構成されており、各ノードは前記器具の方向付け可能な先端の姿勢である、請求項1記載のシステム。
- シード・ノードがスタート・ノードである、請求項1記載のシステム。
- シード・ノードがゴール・ノードである、請求項1記載のシステム。
- 前記器具がカテーテルであり;
物理的タスク空間ノードの前記系列が、患者の形態論から導出される血管位置の系列に対応する、
請求項1記載のシステム。 - 前記器具が、内視鏡、気管支鏡、カテーテル、心臓アブレーション・カテーテルおよびベベルのある針からなる群から選択されるものであり;
物理的タスク空間ノードの前記系列が、患者の形態論から導出される通路位置の系列に対応する、
請求項1記載のシステム。 - 当該システムがさらに、前記系列を前記器具を操作する介入者に伝送する手段を有する、請求項1記載のシステム。
- 当該システムがさらに、前記系列を前記器具を自動操作する自動化コントローラに伝送する手段を有する、請求項1記載のシステム。
- 方向付け可能な先端をもつ物理的な器具のための物理的な最小コスト経路を計画する装置であって、前記物理的な器具の制御される自由度は前記物理的な器具の全自由度より少なく、当該装置は:
前記物理的な器具の方向付け可能な先端の位置を取り囲む物理的なタスク空間の離散化されたデータ構造表現を具現する情報を記憶する少なくとも一つのコンピュータ可読記憶媒体であって、前記物理的なタスク空間内で前記方向付け可能な先端がとることのできる姿勢を含んでおり、該姿勢は、前記物理的なタスク空間における3つの位置の値および3つの配向として表現され、そのそれぞれの到達可能な隣接者を、到達可能な隣接者への遷移に必要とされる前記方向付け可能な先端の3つの位置の値および3つの配向の変化を含む変化として表現する、媒体と;
前記物理的なタスク空間での前記方向付け可能な先端の所与の位置の少なくとも一つの隣接位置に、前記離散化されたデータ構造表現内での位置に従って変わる指標に基づいて、前記物理的なタスク空間の少なくとも一つの物理的側面に対応するコストを割り当て、それにより前記少なくとも一つの隣接位置から前記所与の位置へのコストが確立されるようにする手段と;
あるスタート位置で前記割り当てる手段をスタートさせる手段と;
前記割り当てる手段に反復させて、あるゴール位置からシード位置に向かって伝搬する波において、前記離散化された表現内のすべての到達可能な位置がそれぞれのコストを割り当てられるようにする手段と;
前記の割り当てられたコストに基づいて、前記離散化された表現内の前記スタート位置と前記ゴール位置との間の最小コスト経路を同定する手段とを有する装置。 - 少なくとも一つのデジタル・データ処理ユニットおよび該少なくとも一つのデジタル・データ処理ユニットに含まれるかこれと結合された少なくとも一つのコンピュータ可読記憶媒体において実行される、方向付け可能な先端をもつ物理的な器具のための少なくとも一つの物理的な動き指定を決定する方法であって、前記物理的な器具の制御される自由度は前記物理的な器具の全自由度より少なく、当該方法は:
前記少なくとも一つのコンピュータ可読記憶媒体において、物理的な現実における前記方向付け可能な先端を取り囲む物理的なタスク空間を表現する配位空間データ構造を具現するステップであって、前記配位空間データ構造は、前記物理的なタスク空間において前記方向付け可能な先端の姿勢を3つの位置の値および3つの配向として表現する情報を含み、その到達可能な隣接者それぞれにおいて姿勢を、到達可能な隣接者への遷移に必要とされる前記方向付け可能な先端の3つの位置の値および3つの配向の変化を含む姿勢の変化として表現する、ステップと、
配位空間データ構造中でコスト波を伝搬させ、前記スタートとゴールとの間で配位空間データ構造の一部を、空間変化するメトリックに従って、前記方向付け可能な先端の物理的な動きに関する前記物理的なタスク空間の物理的諸側面を表すコスト値で埋めるステップとを有する、方法。 - 波を伝搬させる前記ステップがさらに、A*アルゴリズムのヒューリスティックによってガイドされるステップをさらに有する、請求項12記載の方法。
- 前記コスト値を使って前記配位空間データ構造内での方向付け可能な先端姿勢表現の系列を導出するステップであって、該表現は前記物理的なタスク空間においてスタート姿勢からゴール姿勢までの最小コスト経路を定義する物理的な姿勢を表すものである、ステップと;
前記器具が前記経路をたどるために使用可能な電子的な形で前記系列を提供するステップとをさらに有する、
請求項12記載の方法。 - 当該方法がさらに、前記方向付け可能な先端が前記最小コスト経路をたどるよう、自動制御および介入者からの入力のうち少なくとも一によって前記方向付け可能な先端の制御を決定するステップを有する、請求項14記載の方法。
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