(57)【要約】【解決手段】  サンプルタスク軌跡を分析する、コンピュータで実現される方法は、１以上のコンピュータで、サンプルタスク軌跡における器具の位置情報を取得する段階と、１以上のコンピュータで、サンプルタスク軌跡における器具の配向情報を取得する段階と、１以上のコンピュータで、サンプルタスク軌跡の位置情報および配向情報と、基準タスク軌跡における器具の基準位置情報および基準配向情報とを比較する段階と、１以上のコンピュータで、比較する段階に基づいて、サンプルタスク軌跡のスキル評価を決定する段階と、１以上のコンピュータで、サンプルタスク軌跡について決定したスキル評価を出力する段階とを備える。【選択図】  図１
2014520279.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
サンプルタスク軌跡を分析する、コンピュータで実現される方法であって、
１以上のコンピュータで、前記サンプルタスク軌跡における器具の位置情報を取得する段階と、
前記１以上のコンピュータで、前記サンプルタスク軌跡における前記器具の配向情報を取得する段階と、
前記１以上のコンピュータで、前記サンプルタスク軌跡の前記位置情報および前記配向情報と、基準タスク軌跡における前記器具の基準位置情報および基準配向情報とを比較する段階と、
前記１以上のコンピュータで、前記比較する段階に基づいて、前記サンプルタスク軌跡のスキル評価を決定する段階と、
前記１以上のコンピュータで、前記サンプルタスク軌跡について決定した前記スキル評価を出力する段階と
を備える、コンピュータで実現される方法。
【請求項２】
前記サンプルタスク軌跡は、外科手術タスクにおける前記器具の軌跡を含み、
前記器具は、外科手術ロボットのシミュレーションされた外科手術器具を含む、請求項１に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項３】
前記配向情報は、前記器具のローリング、ピッチングおよびヨーイングの情報を表す、請求項１または２に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項４】
前記器具の前記配向情報は、
従来の同次変換系における位置ベクトルおよび回転マトリクス、
標準的な軸−角表現方法で表現される位置ベクトルの３個の要素および３個の配向角、および、
らせん軸表現
のうち少なくとも１つを用いて表現される、請求項３に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項５】
前記比較する段階は、
前記器具の前記位置情報および前記器具の前記配向情報を、前記器具を含むロボットのカメラの前記サンプルタスク軌跡におけるカメラ視野に基づく座標系から、
前記基準タスク軌跡に基づく座標系、および、
ワールド空間に基づく座標系
のうち少なくとも１つに変換する段階を有する、請求項１から４のいずれか一項に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項６】
前記比較する段階は、
前記サンプルタスク軌跡における前記器具の器具軸に沿った線で画定される表面積を算出する段階と、
算出した前記表面積と、前記基準タスク軌跡において画定される対応する表面積とを比較する段階と
を有する、請求項１から５のいずれか一項に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項７】
前記表面積を算出する段階は、
時間間隔、
等しい器具先端距離、および、
等しい角度分離または配向分離
のうち１以上でサンプリングされた前記線で画定される複数の連続する四辺形の面積の合計を生成する段階
を含む、請求項６に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項８】
前記位置情報を取得する段階および前記配向情報を取得する段階は、前記位置情報および前記配向情報のタスク関連性または重要性を検出することに基づき、前記位置情報および前記配向情報をフィルタリングする段階を有する、請求項１から７のいずれか一項に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項９】
前記タスク関連性または重要性を検出することは、
前記サンプルタスク軌跡のうち視野外である部分を検出すること、および、
前記サンプルタスク軌跡のうちタスクに無関係の部分を特定すること
のうち少なくとも一つに基づく、請求項８に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項１０】
前記スキル評価を決定する段階は、前記比較する段階に基づき、外科手術ロボットのユーザについて、前記サンプルタスク軌跡を二値スキル分類に分類する段階を有する、請求項１から９のいずれか一項に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項１１】
前記サンプルタスク軌跡における前記器具の速度情報を取得する段階と、
前記サンプルタスク軌跡における前記器具の把持角情報を取得する段階と
をさらに備え、
前記比較する段階はさらに、前記速度情報および前記把持角情報と、前記基準タスク軌跡における前記器具の基準速度情報および基準把持角情報とを比較する段階を有する、請求項１から１０のいずれか一項に記載のコンピュータで実現される方法。
【請求項１２】
サンプルタスク軌跡を分析するシステムであって、
前記サンプルタスク軌跡に関し、器具について、ユーザから動き入力を受信するコントローラと、
受信した前記動き入力に基づき、表示を出力するディスプレイと、
プロセッサと
を備え、
前記プロセッサは、
前記受信した動き入力に基づき、前記サンプルタスク軌跡における前記器具の位置情報を取得し、
前記受信した動き入力に基づき、前記サンプルタスク軌跡における前記器具の配向情報を取得し、
前記サンプルタスク軌跡についての前記位置情報および前記配向情報と、基準タスク軌跡についての前記器具の基準位置情報および基準配向情報との比較を行い、
前記比較に基づいて、前記サンプルタスク軌跡についてスキル評価を決定し、
前記スキル評価を出力する、システム。
【請求項１３】
前記受信した動き入力に基づき外科手術タスクにおける前記サンプルタスク軌跡をシミュレーションし、前記サンプルタスク軌跡に基づき前記表示をシミュレーションするシミュレータをさらに備える、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記配向情報は、前記器具のローリング、ピッチングおよびヨーイングの情報を表す、請求項１２または１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記位置情報の前記比較は、
前記器具の前記位置情報および前記器具の前記配向情報を、前記器具を含むロボットのカメラの前記サンプルタスク軌跡におけるカメラ視野に基づく座標系から、
前記基準タスク軌跡に基づく座標系、および、
ワールド空間に基づく座標系
のうち少なくとも１つに変換することを含む、請求項１２から１４のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１６】
前記比較は、
前記サンプルタスク軌跡における前記器具の器具軸に沿った線で画定される表面積を算出することと、
算出した前記表面積と、前記基準タスク軌跡において画定される対応する表面積とを比較することと
を含む、請求項１２から１５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１７】
前記位置情報を取得すること、および、前記配向情報を取得することは、前記位置情報および前記配向情報のタスク関連性または重要性を検出することに基づき、前記位置情報および前記配向情報をフィルタリングすることを含む、請求項１２から１６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１８】
前記スキル評価を決定することは、前記比較に基づき、外科手術ロボットのユーザについて、前記サンプルタスク軌跡を二値スキル分類に分類することを含む、請求項１２から１７のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１９】
前記プロセッサはさらに、
前記サンプルタスク軌跡における前記器具の速度情報を取得し、
前記サンプルタスク軌跡における前記器具の把持角情報を取得し、
前記比較はさらに、
前記速度情報および前記把持角情報と、前記基準タスク軌跡における前記器具の基準速度情報および基準把持角情報とを比較することを含む、請求項１２から１８のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項２０】
コンピュータに、
サンプルタスク軌跡における器具の位置情報を取得する手順と、
前記サンプルタスク軌跡における前記器具の配向情報を取得する手順と、
前記サンプルタスク軌跡の前記位置情報および前記配向情報と、基準タスク軌跡における前記器具の基準位置情報および基準配向情報とを比較する手順と、
前記比較する手順に基づいて、前記サンプルタスク軌跡のスキル評価を決定する手順と、
前記サンプルタスク軌跡についての前記スキル評価を出力する手順と
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
＜関連出願＞
本願は、米国仮特許出願第６１／４８２，８３１号（出願日：２０１１年５月５日）に基づく優先権を主張する。当該仮出願の内容はすべて、参照により本願に組み込まれる。
【０００２】
本発明は、アメリカ国立衛生研究所（ＮＩＨ）が許可番号１Ｒ２１ＥＢ００９１４３−０１Ａ１号で与えた、および、アメリカ国立科学財団（ＮＳＦ）が許可番号第０９４１３６２号および第０９３１８０５号で与えた政府支援を受けて成された。米国政府は本発明に対して所定の権利を有する。
【０００３】
本発明は、軌跡の分析に関する。特に、タスク軌跡の分析に関する。
【背景技術】
【０００４】
本明細書で言及する全ての参照文献、つまり、記事、公開された特許出願および特許の内容は、参照により本願に組み込まれる。
【０００５】
ダ・ヴィンチ・サージカル（外科手術）システムは、泌尿器科［Boggess, J.F. Robotic surgery in gynecologic oncology: evolution of a new surgical paradigm. Journal of Robotic Surgery, 1(1):31-37, 2007; Chang, L. and Satava, RM and Pellegrini, CA and Sinanan, MN. Robotic surgery: identifying the learning curve through objective measurement of skill. Surgical endoscopy, 17(11): 1744-1748, 2003］、婦人科［Chitwood Jr, W.R. Current status of endoscopic and robotic mitral valve surgery. The Annals of thoracic surgery, 79(6):2248-2253, 2005］、心臓外科［Cohen, Jacob. A Coefficient of Agreement for Nominal Scales. Educational and Psychological Measurement, 20(1):37-46, 1960; Simon DiMaio and Chris Hasser. The da Vinci Research Interface. 2008 MICCAI Workshop - Systems and Architectures for Computer Assisted Interventions, Midas Journal, http://hdl.handle.net/1926/1464, 2008］、およびその他の科のロボット外科手術において、略２０００台と広く利用されており［Badani, KK and Kaul, S. and Menon, M. Evolution of robotic radical prostatectomy: assessment after 2766 procedures. Cancer, 110(9): 1951- 1958, 2007］、トレーニングの必要性、例えば、シミュレーションに基づいたトレーニングの必要性は、緊急課題である。ダ・ヴィンチ遠隔外科手術システムは、オートステレオスコピックディスプレイ、システム設定パネル、および、一組の患者側のマニピュレータに装着されている別の一組の使い捨て外科手術器具を制御するマスターマニピュレータを含むコンソールを備える。外科医は、器具マニピュレータのうち１つに装着されている内視鏡カメラの立体出力を見ながら、これらの器具を遠隔操作する。ダ・ヴィンチ外科手術システムは、複雑な構成の人間と機械とが協働するシステムである。どの複雑なシステムでもそうであるが、使いこなせるようになるまではかなりの練習およびトレーニングが必要になる。
【０００６】
これまでの研究によると、ロボット外科手術におけるトレーニングによって、腹腔鏡外科医は、ロボット外科手術タスクを、標準的な腹腔鏡検査よりも効率的に行えるようになり［Duda, Richard O. and Hart, Peter E. and Stork, David G. Pattern Classification (2nd Edition). Wiley-Interscience, 2000］、このロボット外科手術のスキル習得は、練習および評価に左右される［Grantcharov, TP and Kristiansen, VB and Bendix, J. and Bardram, L. and Rosenberg, J. and Funch-Jensen, P. Randomized clinical trial of virtual reality simulation for laparoscopic skills training. British Journal of Surgery, 91(2): 146-150, 2004］。参考文献によると、低侵襲外科手術についてのトレーニングおよび評価の方法を標準化する必要性が頻繁に提言されている［Hall, M and Frank, E and Holmes, G and Pfahringer, B and Reutemann, P and Witten, I.H. The WEKA Data Mining Software: An Update. SIGKDD Explorations, 11, 2009; Jog, A and Itkowitz, B and Liu, M and DiMaio, S and Hager, G and Curet, M and Kumar, R. Towards integrating task information in skills assessment for dexterous tasks in surgery and simulation. IEEE International Conference on Robotics and Automation, pages 5273-5278, 2011］。リアルモデルでのトレーニングに関する研究［Judkins, T.N. and Oleynikov, D. and Stergiou, N. Objective evaluation of expert and novice performance during robotic surgical training tasks. Surgical Endoscopy, 23(3):590- 597, 2009］によると、ロボット外科手術は、複雑であるが、新人およびベテランの腹腔鏡外科医にとっては、等しく習得が困難な新技術である。
【０００７】
シミュレーションおよびバーチャルリアリティに基づいたトレーニング［Kaul, S. and Shah, N.L. and Menon, M. Learning curve using robotic surgery. Current Urology Reports, 7(2): 125-129, 2006］が長い間、ロボット外科手術で利用されてきた。シミュレーションを利用したトレーニングおよび試験プログラムは既に、手術技術スキルを評価するために、そして、一部の診療科では技術以外のスキルを評価するために用いられている［Kaul, S. and Shah, N.L. and Menon, M. Learning curve using robotic surgery. Current Urology Reports, 7(2): 125-129, 2006; Kenney, P.A. and Wszolek, M.F. and Gould, J.J. and Libertino, J.A. and Moinzadeh, A. Face, content, and construct validity of dV-trainer, a novel virtual reality simulator for robotic surgery. Urology, 73(6): 1288-1292, 2009］。治療タスクを完全に網羅したバーチャルリアリティトレーナーを用いて、現実の治療のレベルのトレーニングをシミュレーションし、実際のタスクにおける動作を観察してトレーニングの効果を測定してきた［Kaul, S. and Shah, N.L. and Menon, M. Learning curve using robotic surgery. Current Urology Reports, 7(2): 125-129, 2006; Kumar, R and Jog, A and Malpani, A and Vagvolgyi, B and Yuh, D and Nguyen, H and Hager, G and Chen, CCG. System operation skills in robotic surgery trainees. The International Journal of Medical Robotics and Computer Assisted Surgery,: accepted, 2011; Lendvay, T.S. and Casale, P. and Sweet, R. and Peters, C. Initial validation of a virtual-reality robotic simulator. Journal of Robotic Surgery, 2(3): 145- 149, 2008; Lerner, M.A. and Ayalew, M. and Peine, W.J. and Sundaram, CP. Does Training on a Virtual Reality Robotic Simulator Improve Performance on the da Vinci Surgical System?. Journal of Endourology, 24(3) :467, 2010］。シミュレーションしたタスクを用いたトレーニングは、再現および反復が容易である。シミュレーションに基づくロボット外科手術トレーニングはさらに、実際の器具またはトレーニングポッドを必要としないので、相対的に費用効果性が高いトレーニングである。卓上スタンドアロンロボット外科手術トレーナーは現在、評価が高い［Lin, H.C. and Shafran, I. and Yuh, D. and Hager, G.D. Towards automatic skill evaluation: Detection and segmentation of robot-assisted surgical motions. Computer Aided Surgery, 11(5):220-230, 2006; Moorthy, K. and Munz, Y. and Dosis, A. and Hernandez, J. and Martin, S. and Bello, F. and Rockall, T. and Darzi, A. Dexterity enhancement with robotic surgery. Surgical Endoscopy, 18:790-795, 2004. 10.1007/s00464-003-8922-2］。インテュイティブ・サージカル・インコーポレーテッド（Intuitive Surgical Inc.）社はさらに、没入型仮想環境におけるシミュレーションタスクでのトレーニングを可能とするダ・ヴィンチ・スキルズ・シミュレータを開発した。
【０００８】
図１は、本発明の実施形態に係る、タスクのシミュレーションを行うシミュレータを、シミュレーションおよび対応する性能レポートの表示と共に示す図である。シミュレータは、器具およびトレーニング環境をシミュレーションするためのソフトウェア一式と一体化しているダ・ヴィンチシステムの外科医用コンソールを利用している。トレーニング練習は、難易度をさまざまなレベルに設定することができる。タスクが完了すると、ユーザは性能メトリックを記載したレポートを受け取り、これらのメトリックに基づいて総合スコアが算出される。
【０００９】
手の動きおよび器具の動きはすべて、実地ロボットトレーニングおよびシミュレーションロボットトレーニングのどちらでも捕捉されるので、対応する基本的なタスク統計値、例えば、タスク完了までにかかる時間、器具および手の移動距離、および、手または器具の移動量を一般的な性能メトリックとして用いている［Lin, H.C. and Shafran, I. and Yuh, D. and Hager, G.D. Towards automatic skill evaluation: Detection and segmentation of robot-assisted surgical motions. Computer Aided Surgery, 11(5):220- 230, 2006］この動きデータは、タスクを完了するまでの器具の軌跡に対応するとしてよい。この動きデータは、アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）によって評価することができる［Munz, Y. and Kumar, B. D. and Moorthy, K. and Bann, S. and Darzi, A. Laparoscopic virtual reality and box trainers: is one superior to the other?. Surgical Endoscopy, 18:485-494, 2004. 10.1007/s00464-003-9043-7］。ＡＰＩは、システム内の全てのマニピュレータの関節座標、デカルト座標およびトルクに関するデータを含む動き変数をリアルタイムでストリーミングするイーサネット（登録商標）インターフェースである。データストリーミングレートは、設定可能であり、１００Ｈｚに上るとしてよい。ダ・ヴィンチシステムはさらに、余分な出力から立体内視鏡ビデオデータの取得を可能にするとしてよい。
【００１０】
これまでの評価方法に関する研究は主に、このような動きデータに基づいたシミュレータの評価システムによって報告される簡単な統計値の表面的妥当性、内容妥当性および構成概念妥当性に重点を置いていた［Quinlan, J. Ross. C4.5: Programs for Machine Learning. Morgan Kaufmann Publishers Inc., San Francisco, CA, USA, 1993; Reiley, Carol and Lin, Henry and Yuh, David and Hager, Gregory. Review of methods for objective surgical skill evaluation. Surgical Endoscopy, : 1-11 , 2010. 10.1007/s00464-010-l 190-z］。これらの統計値は、タスク実行との間には関連があるが、個々のタスク実行について何らかの考察を与えるものではなく、または、２つのタスク実行について有効な比較方法を提供するものでもない。また、具体的または詳細なユーザフィードバックを提供する上で有用でもない。尚、例えば、タスク完了にかかる時間は、トレーニングメトリックとして適切ではない。トレーニングで重点を置くべきことは、タスクの結果または質である。
【００１１】
このため、タスク軌跡の分析を改善することが必要である。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００１２】
サンプルタスク軌跡を分析する、コンピュータで実現される方法は、１以上のコンピュータで、サンプルタスク軌跡における器具の位置情報を取得する段階と、１以上のコンピュータで、サンプルタスク軌跡における器具の配向情報を取得する段階と、１以上のコンピュータで、サンプルタスク軌跡の位置情報および配向情報と、基準タスク軌跡における器具の基準位置情報および基準配向情報とを比較する段階と、１以上のコンピュータで、比較する段階に基づいて、サンプルタスク軌跡のスキル評価を決定する段階と、１以上のコンピュータで、サンプルタスク軌跡について決定したスキル評価を出力する段階とを備える。
【００１３】
サンプルタスク軌跡を分析するシステムは、サンプルタスク軌跡について、器具に関して、ユーザから動き入力を受信するコントローラと、受信した動き入力に基づき、表示を出力するディスプレイとを備える。システムはさらに、プロセッサを備える。当該プロセッサは、受信した動き入力に基づき、サンプルタスク軌跡における器具の位置情報を取得し、受信した動き入力に基づき、サンプルタスク軌跡における器具の配向情報を取得し、サンプルタスク軌跡についての位置情報および配向情報と、基準タスク軌跡についての器具の基準位置情報および基準配向情報との比較を行い、比較に基づいて、サンプルタスク軌跡についてスキル評価を決定し、スキル評価を出力する。
【００１４】
１以上の有形で非一時的なコンピュータ可読格納媒体であって、処理ロジックで実行可能なコンピュータ実行可能命令を格納するコンピュータ可読格納媒体である。コンピュータ可読格納媒体は、１以上の命令を格納している。１以上の命令は、サンプルタスク軌跡における器具の位置情報を取得する手順と、サンプルタスク軌跡における器具の配向情報を取得する手順と、サンプルタスク軌跡の位置情報および配向情報と、基準タスク軌跡における器具の基準位置情報および基準配向情報とを比較する手順と、比較する手順に基づいて、サンプルタスク軌跡のスキル評価を決定する手順と、サンプルタスク軌跡についてのスキル評価を出力する手順とを実行させる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
その他の目的および利点は、以下の説明、図面および例を参照することで明らかになる。
【００１６】
【図１】本発明の実施形態に係る、シミュレーションおよび対応する性能レポートの表示と共に、タスクをシミュレーションするシミュレータを示す図である。
【００１７】
【図２】本発明の実施形態に係るシステムを示すブロック図である。
【００１８】
【図３】本発明の実施形態に係るサンプルタスク軌跡を分析するプロセスの一例を示すフローチャートである。
【００１９】
【図４】本発明の実施形態に係る器具によって画定される表面積を示す図である。
【００２０】
【図５Ａ】本発明の実施形態に係るベテランのタスク軌跡を示す図である。
【図５Ｂ】本発明の実施形態に係る新人のタスク軌跡を示す図である。
【００２１】
【図６】本発明の実施形態に係るペグボードタスクを示す図である。
【００２２】
【図７】本発明の実施形態に係るリングウォークタスクを示す図である。
【００２３】
【図８】本発明の実施形態に係る、リングウォークタスク時のタスク軌跡を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
本発明の一部の実施形態について、以下で詳細に説明する。実施形態を説明する際、分かり易いように具体的な用語を用いる。しかし、本発明は選択した具体的な用語に限定されるものではない。当業者であれば、本発明の広義の概念から逸脱することなく、他の均等な構成要素を利用可能であり、他の方法を考案可能であるものと認められたい。本明細書で参照する参考文献は全て、個別に組み込んだ場合と同様に、参照により本願に組み込まれる。
【００２５】
図２は、本発明の実施形態に係るシステム２００を示すブロック図である。システム２００は、コントローラ２０２、ディスプレイ２０４、シミュレータ２０６およびプロセッサ２０８を備える。
【００２６】
コントローラ２０２は、ユーザから動き入力を受信するとしてよい。動き入力は、動きに関する入力を含むとしてよい。動きには、器具の３次元での動きが含まれるとしてよい。器具は、タスクのために用いられるツールを含むとしてよい。ツールは、外科手術器具を含むとしてよく、タスクは、外科手術タスクを含むとしてよい。例えば、コントローラ２０２は、ダ・ヴィンチ遠隔外科手術システムのマスターマニピュレータであってよい。コントローラ２０２を利用して、ユーザは、外科手術器具を含むシステムの器具マニピュレータについての入力を提供するとしてよい。動き入力は、サンプルタスク軌跡のための入力であってよい。サンプルタスク軌跡は、動き入力に基づくタスク中の器具の軌跡であってよい。尚、軌跡は分析すべきサンプルである。
【００２７】
ディスプレイ２０４は、受信した動き入力に基づいて、表示を出力するとしてよい。例えば、ディスプレイ２０４は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）デバイスであってよい。ディスプレイ２０４上に出力される表示は、受信した動き入力を利用したタスクのシミュレーションに基づく表示であるとしてよい。
【００２８】
シミュレータ２０６は、コントローラ２０２から動き入力を受信し、動き入力に基づいてサンプルタスク軌跡をシミュレーションするとしてよい。シミュレータ２０６はさらに、受信した動き入力に基づいて表示を生成するとしてよい。例えば、シミュレータ２０６は、受信した動き入力に基づき、外科手術タスクにおける器具の表示を生成するとしてよい。シミュレータ２０６は、表示をディスプレイ２０４に供給して、当該表示を出力するとしてよい。
【００２９】
プロセッサ２０８は、受信した動き入力に基づき、サンプルタスク軌跡における器具の位置情報を取得するプロセッシングユニットであってよい。プロセッシングユニットは、コンピューティングデバイスであってよく、例えば、コンピュータであってよい。位置情報は、三次元座標系における器具の位置に関する情報であってよい。位置情報はさらに、器具が当該位置に存在する時刻を特定するタイムスタンプを含むとしてよい。プロセッサ２０８は、動き入力を受信して位置情報を算出するとしてよい。または、プロセッサ２０８は、シミュレータ２０６から位置情報を受信するとしてよい。
【００３０】
プロセッサ２０８はさらに、受信した動き入力に基づいて、サンプルタスク軌跡における器具の配向情報を取得するとしてよい。配向情報は、三次元座標系における器具の配向に関する情報を含むとしてよい。配向情報は、器具のローリング、ピッチングおよびヨーイングに関する情報に対応するとしてよい。ローリング、ピッチングおよびヨーイングに関する情報は、器具の直近の自由度に沿ったラインに対応するとしてよい。配向情報は、従来の同次変換系における位置ベクトルおよび回転マトリクス、標準的な軸−角表現方法における位置ベクトルの３個の要素および３個の配向角、または、らせん軸表現方法のうち少なくとも１つを用いて表現されるとしてよい。配向情報はさらに、器具が当該配向を取る時刻を特定するタイムスタンプを含むとしてよい。プロセッサ２０８は、動き入力を受信して配向情報を算出するとしてよい。または、プロセッサ２０８は、シミュレータ２０６から配向情報を受信するとしてよい。
【００３１】
プロセッサ２０８はさらに、サンプルタスク軌跡についての位置情報および配向情報を、基準タスク軌跡の場合の器具の基準位置情報および基準配向情報と比較するとしてよい。基準タスク軌跡は、サンプル軌跡と比較されるべき基準の軌跡が描かれるタスクにおける器具の軌跡であってよい。例えば、基準タスク軌跡は、ベテランが描く軌跡であってよい。プロセッサ２０８は、この比較結果に基づいてサンプルタスク軌跡についてスキル評価を決定し、スキル評価を出力するとしてよい。スキル評価は、スコアおよび／または分類であってよい。分類は、新人とベテランとを分類する二値分類であってよい。
【００３２】
図３は、本発明の実施形態に係る、サンプルタスク軌跡を分析するプロセスの一例を示すフローチャート３００である。最初に、プロセッサ２０８は、サンプルタスク軌跡における器具の位置情報を取得して（ブロック３０２）、サンプルタスク軌跡における器具の配向情報を取得するとしてよい（ブロック３０４）。説明したように、プロセッサ２０８は、動き入力を受信して位置情報および配向情報を算出するとしてよい。または、プロセッサ２０８は、シミュレータ２０６から位置情報および配向情報を受信するとしてよい。
【００３３】
位置情報および配向情報を取得する際、プロセッサ２０８はさらに、位置情報および配向情報をフィルタリングするとしてよい。例えば、プロセッサ２０８は、重要でない動きに対応する情報を除外するとしてよい。プロセッサ２０８は、ユーザの視野の外部に位置するサンプルタスク軌跡の一部分を検出すること、または、タスクに無関係のサンプルタスク軌跡の一部分を特定することに基づき、位置情報および配向情報の重要性またはタスク関連性を検出するとしてよい。例えば、プロセッサ２０８は、ディスプレイ２０４上の視野内に器具を持ってくるための移動を除外するとしてよい。これは、この動きはタスク実行の質に関して重要でないためである。プロセッサ２０８はさらに、器具が組織に接触しているタイミングに関する情報を、関連する情報として見なすとしてよい。
【００３４】
プロセッサ２０８は、サンプルタスク軌跡に関する位置情報および配向情報を、基準位置情報および基準配向情報と比較するとしてよい（ブロック３０６）。
【００３５】
サンプルタスク軌跡に関する器具の位置情報および配向情報は、カメラの対応する配向および位置に基づいているとしてよい。例えば、位置情報および配向情報は、器具を含むロボットのカメラの位置および配向に基づく座標系で得られる情報であってよい。比較の際、プロセッサ２０８は、器具の位置情報および器具の配向情報を、カメラに基づく座標系から基準タスク軌跡に基づく座標系に変換するとしてよい。例えば、プロセッサ２０８は、サンプルタスク軌跡における器具の位置情報と、基準タスク軌跡の基準位置情報とを対応させて、このように対応させた後、器具の配向情報と基準配向情報との間の差分を特定するとしてよい。
【００３６】
軌跡点同士は、動的時間伸縮法等の方法を用いて対応させるとしてもよい。
【００３７】
これに代えて、プロセッサ２０８は、器具の位置情報および器具の配向情報を、カメラに基づく座標系からワールド座標系へと変換するとしてもよい。ワールド座標系は、不動位置をゼロ点と設定して、当該不動位置と相対的に座標を設定するとしてよい。器具の基準位置情報および器具の基準配向情報もまた、ワールド座標系に変換するとしてよい。プロセッサ２０８は、ワールド座標系における器具の位置情報および器具の配向情報と、ワールド座標系における器具の基準位置情報および基準配向情報とを比較するとしてよい。別の例を挙げると、プロセッサ２０８は、動的な点に基づく座標系に変換するとしてもよい。例えば、このような座標系は、患者上の点に基づいた座標系であるとしてよく、当該点は患者が移動すると移動する。
【００３８】
比較する際、プロセッサ２０８はさらに、タスクの進行具合に基づいて、サンプルタスク軌跡と、基準タスク軌跡とを対応させるとしてよい。例えば、プロセッサ２０８は、サンプルタスク軌跡においてタスクの５０％が完了した時点、および、基準タスク軌跡においてタスクの５０％が完了した時点を特定するとしてよい。進行具合に基づいて対応させることで、タスク中の軌跡の差分に対処するとしてよい。例えば、プロセッサ２０８は、サンプルタスク軌跡の実行速度は、基準タスク軌跡の実行速度の５０％であると判断するとしてよい。したがって、プロセッサ２０８は、サンプルタスク軌跡におけるタスクの５０％完了時点に対応する位置情報および配向情報と、基準タスク軌跡におけるタスクの５０％完了時点に対応する基準位置情報および基準配向情報とを比較するとしてよい。
【００３９】
比較の際、プロセッサ２０８はさらに、サンプルタスク軌跡における、器具の器具軸に沿った線で画定される表面積に基づき、比較を行うとしてよい。プロセッサ２０８は、算出した表面積と、基準タスク軌跡における対応する表面積とを比較するとしてよい。プロセッサ２０８は、所与の時間間隔、等しい器具先端距離、または、等しい角度分離または配向分離のうち１以上でサンプリングされる、上記の線で画定されている連続する四辺形の面積の合計を生成することに基づいて、表面積を算出するとしてよい。
【００４０】
プロセッサ２０８は、比較結果に基づいてサンプルタスク軌跡のスキル評価を決定するとしてよい（ブロック３０８）。スキル評価を決定する際、プロセッサ２０８は、比較結果に基づいて、外科手術ロボットのユーザについてサンプルタスク軌跡を二値でスキル分類するとしてよい。例えば、プロセッサ２０８は、サンプルタスク軌跡が未熟ユーザまたは熟練ユーザのどちらに対応するかを決定するとしてよい。これに代えて、プロセッサ２０８は、スキル評価は９０％というスコアであると決定するとしてもよい。
【００４１】
スキル評価を決定する際、プロセッサ２０８は、器具軸に沿った線で画定される総表面、総時間、過剰な力、器具の衝突、視野外に器具が移動した総量、動き入力の範囲、および、重大なミスのうち１以上の要素に基づきメトリックを算出して重み付けするとしてよい。これらのメトリックは、重みを等しくするとしてもよいし、または、重みを異ならせるとしてもよい。さらに、分類については、適応型のしきい値を決定するとしてもよい。例えば、プロセッサ２０８には、熟練ユーザに対応すると特定されたタスク軌跡、および、未熟ユーザに対応すると特定されたタスク軌跡が供給されるとしてよい。プロセッサ２０８はこの後、既知の軌跡の識別情報に基づいて軌跡を正しく分類するしきい値およびメトリック用の重みを、適応的に決定するとしてよい。
【００４２】
プロセスを示すフローチャート３００はさらに、速度情報および把持角情報に基づいてサンプルタスク軌跡を分析するとしてよい。プロセッサ２０８は、サンプルタスク軌跡における器具の速度情報を取得するとしてよく、サンプル軌跡における器具の把持角情報を取得するとしてよい。プロセッサ２０８が位置情報および配向情報を比較する場合、プロセッサ２０８はさらに、速度情報および把持角情報と、基準タスク軌跡の器具の基準速度情報および基準把持角情報とを比較するとしてよい。
【００４３】
プロセッサ２０８は、サンプルタスク軌跡について決定したスキル評価を出力するとしてよい（ブロック３１０）。プロセッサ２０８は、出力デバイスを用いて、決定したスキル評価を出力するとしてよい。出力デバイスは、ディスプレイ１０４、プリンタ、スピーカ等のうち少なくとも１つを含むとしてよい。
【００４４】
タスクでは、それぞれ別個にユーザが制御する複数の器具を利用することもあるとしてよい。したがって、タスクは、複数の軌跡が描かれ、各軌跡が当該タスクで利用された一の器具に対応する場合があるとしてよい。プロセッサ２０８は、タスクにおける複数のサンプル軌跡について位置情報および配向情報を取得し、タスクにおける複数の基準軌跡について基準位置情報および基準配向情報を取得し、比較を行って、タスクについてのスキル評価を決定するとしてよい。
【００４５】
図４は、本発明の実施形態に係る、器具が画定する表面積を示す図である。図示されているように、器具の軸に沿って点ｐｉおよびｑｉで線が画定されているとしてよい。点ｑｉは、器具の運動学的先端に対応するとしてよく、点ｑｉは、器具の把持部上の点に対応するとしてよい。サンプルタスク軌跡における第１のサンプル時刻と、当該サンプルタスク軌跡における第２のサンプル時刻との間の線によって囲まれる面積に基づき、表面積が画定されるとしてよい。図４に示すように、表面積Ａｉは、点ｑｉ、ｐｉ、ｑｉ＋１およびｐｉ＋１によって画定される四辺形である。
【００４６】
図５Ａは、本発明の実施形態に係る、ベテランのタスク軌跡を示す図であり、図５Ｂは、本発明の実施形態に係る、新人のタスク軌跡を示す図である。図示しているタスク軌跡は、タスク軌跡において器具の器具軸に沿った線で画定される表面積に対応するとしてよい。どちらの軌跡も、共有基準系（例えば、ロボット系または「ワールド」系）に変換して比較できるようにしており、対応関係を見る。器具で画定される表面積（または「帯状領域」）は、さまざまなスキルのユーザを区別することを目的として、タスク、タスク時間、または、ユーザの好みに応じて設定可能であるとしてよい。
【００４７】
＜例＞
＜Ｉ．概論＞
公開されている研究では、トレーニングポッドに対して実行されるトレーニングタスクに関して、ダ・ヴィンチＡＰＩから得られた運動データを用いるスキル評価について検討している［Judkins, T.N. and Oleynikov, D. and Stergiou, N. Objective evaluation of expert and novice performance during robotic surgical training tasks. Surgical Endoscopy, 23(3):590- 597, 2009; Lin, H.C. and Shafran, I. and Yuh, D. and Hager, G.D. Towards automatic skill evaluation: Detection and segmentation of robot-assisted surgical motions. Computer Aided Surgery, 11(5):220-230, 2006; Sarle, R. and Tewari, A. and Shrivastava, A. and Peabody, J. and Menon, M. Surgical robotics and laparoscopic training drills. Journal of Endourology, 18(1):63--67, 2004］。Ｊｕｄｋｉｎｓ  ｅｔ  ａｌ［Judkins, T.N. and Oleynikov, D. and Stergiou, N. Objective evaluation of expert and novice performance during robotic surgical training tasks. Surgical Endoscopy, 23(3):590-597, 2009］では、タスク完了までにかかる時間、移動距離、速度、および、曲率を用いて、１０人の被験者について、簡単なタスクに関してベテランか新人かを区別した。新人は、数回練習した後であれば、ベテランと同様に上手く実行できた。Ｌｉｎ  ｅｔ  ａｌ［Lin, H.C. and Shafran, I. and Yuh, D. and Hager, G.D. Towards automatic skill evaluation: Detection and segmentation of robot-assisted surgical motions. Computer Aided Surgery, 11(5):220-230, 2006］では、７２個の運動変数を用いて、一連の外科手術分類に分解される４撚りかけ（ｆｏｕｒ  ｔｈｒｏｗ）縫合タスクについてスキルを分類した。他の分析では、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）および標識付与外科手術ジェスチャを含む動きデータ等のデータ駆動型モデルを利用して、外科手術スキルを評価した［Reiley, Carol and Lin, Henry and Yuh, David and Hager, Gregory. Review of methods for objective surgical skill evaluation. Surgical Endoscopy, : 1-11, 2010. 10.1007/s00464-010-1190-z; Varadarajan, Balakrishnan and Reiley, Carol and Lin, Henry and Khudanpur, Sanjeev and Hager, Gregory. Data-Derived Models for Segmentation with Application to Surgical Assessment and Training. In Yang, Guang-Zhong and Hawkes, David and Rueckert, Daniel and Noble, Alison and Taylor, Chris, editors, Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention （ａにサーカムフレックスが付いた文字）（ユーロ通貨記号）" MICCAI 2009 in Lecture Notes in Computer Science, pages 426-434. Springer Berlin/Heidelberg, 2009］。
【００４８】
ロボット外科手術の動きデータは、スキルの分類、学習曲線の構築およびトレーニングカリキュラムの開発を目的として分析されてきた［Jog, A and Itkowitz, B and Liu,M and DiMaio,S and Hager,G and Curet,M and Kumar,R. Towards integrating task information in skills assessment for dexterous tasks in surgery and simulation. IEEE International Conference on Robotics and Automation, pages 5273-5278, 2011; Kumar, R and Jog, A and Malpani, A and Vagvolgyi, B and Yuh, D and Nguyen, H and Hager, G and Chen, CCG. System operation skills in robotic surgery trainees. The International Journal of Medical Robotics and Computer Assisted Surgery, :accepted, 2011; Yuh, DD and Jog, A and Kumar, R. Automated Skill Assessment for Robotic Surgical Training. 47th Annual Meeting of the Society of Thoracic Surgeons, San Diego, CA, pages poster, 2011］。
【００４９】
タスク環境およびさまざまな被験者のタスク実行結果が多様性に富んでいること、ならびに、環境モデルが存在しないことまたは実際のタスクポッドを利用するトレーニングについてのタスク品質評価が存在しないことは、これまでの分析ではベテランのタスク実行結果のばらつきが小さいことを証明すること、および、ユークリッド空間におけるユーザの軌跡に基づきユーザを分類していたことに充填を置いていたことを意味する。これらの限界については、複数の専門家による体系的な評価を得ることによって［Yuh, DD and Jog, A and Kumar, R. Automated Skill Assessment for Robotic Surgical Training. 47 th Annual Meeting of the Society of Thoracic Surgeons, San Diego, CA, pages poster, 2011］、そして、基準に基づいて環境を体系化して自動的に器具／環境の相互作用を取得することによって、ある程度対処される。
【００５０】
これとは対照的に、シミュレーションされた環境によれば、タスク環境状態およびタスク／環境の相互作用の両方に関する情報は全て手に入る。シミュレーションされた環境は、再現性があるので、複数のユーザの実行結果を比較するように調整される。タスクは容易に繰り返すことができるので、研修中の人は、監督者無しで何度も練習する可能性が高くなり、性能メトリックに基づき、許容水準以上の熟練度に達しているか否か、または、特定のトレーニングタスクをさらに繰り返すことが有益であるか否かを判断することが必要になる。上述したメトリックは、進行度合を測定するが、熟練度を評価するために十分な情報は含んでいない。
【００５１】
本例によると、シミュレーションされたロボット外科手術トレーニングタスクについてのスキル熟練度の分類を試みる。シミュレーションされた環境で得られた動きデータを考えると、特定の練習における性能を表す新しいメトリックは、スキル分類方法用の別のワークスペースと共に説明される。最後に、この別のワークスペースで統計学的分類方法を適用すると、簡単なロボット外科手術トレーニングタスクおよび複雑なロボット外科手術トレーニングタスクの両方について、習熟度分類を実現することが期待できる。
【００５２】
＜ＩＩ．方法＞
ＭＩＭＩＣ  ｄＶ−Ｔｒａｉｎｅｒ［Kenney, P.A. and Wszolek, M.F. and Gould, J.J. and Libertino, J.A. and Moinzadeh, A. Face, content, and construct validity of dV-trainer, a novel virtual reality simulator for robotic surgery. Urology, 73(6): 1288-1292, 2009; Lendvay, T.S. and Casale, P. and Sweet, R. and Peters, C. Initial validation of a virtual-reality robotic simulator. Journal of Robotic Surgery, 2(3): 145-149, 2008; Lerner, M.A. and Ayalew, M. and Peine, W.J. and Sundaram, CP. Does Training on a Virtual Reality Robotic Simulator Improve Performance on the da Vinci Surgical System?. Journal of Endourology, 24(3):467, 2010］と呼ばれるロボット外科手術シミュレータ（ＭＩＭＩＣ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，Ｉｎｃ．，社、米国ワシントン州シアトル）は、低コストの卓上コンソールを備えるダ・ヴィンチ外科手術システム用の仮想タスクトレーナーである。このコンソールは、卓上トレーニングに適したものであるが、実際のダ・ヴィンチコンソールが持つ人間と機械とをつなぐインターフェースを持たない。ダ・ヴィンチ・スキルズ・シミュレータは、シミュレーションしたタスク環境と、ダ・ヴィンチＳｉシステムのマスターコンソールとを組み合わせて、この問題を解決する。仮想器具は、実際のシステムと同様にマスターマニピュレータを用いて操作される。
【００５３】
シミュレーション環境によって、ダ・ヴィンチ外科手術システムで得られるＡＰＩストリームと同様の動きデータが得られる［Simon DiMaio and Chris Hasser. The da Vinci Research Interface. 2008 MICCAI Workshop - Systems and Architectures for Computer Assisted Interventions, Midas Journal, http://hdl.handle.net/1926/1464, 2008］。動きデータは、仮想器具、マスターハンドルおよびカメラの動きを表すデータである。得られた動きパラメータは、デカルト配向、線速度および角速度、把持角および結合位置を含む。ＡＰＩは、器具マニピュレータ毎、および、内視鏡カメラマニピュレータ毎に、１０次元ベクトルで抽出される実験およびタイムスタンプ（１次元）、器具のデカルト位置（３次元）、配向（３次元）、速度（３次元）、ならびに、把持位置（１次元）について、２０Ｈｚでサンプリングされるとしてよい。
【００５４】
器具の配向はカメラ座標系で表現され、内視鏡カメラ系による等長変換によって静的な「ワールド」系に変換され得る。この基準系は全ての練習および操作している仮想環境モデルで共有されるので、システムの再設定および練習の全てにおいて軌跡を分析するとしてよい。
【００５５】
所与の軌跡について、ｐｔおよびｐｔ＋１を２つの連続した３Ｄ点とする。移動した線距離ｐＤを以下の式に基づいて算出する。
【数１】
2014520279.tif 000003
【００５６】
式中、ｄ（・・・）は、二点間のユークリッド距離である。対応するタスク完了時間ｐＴもまた、タイムスタンプから直接測定することができる。シミュレータは、練習終了時にこれらの測定値、例えば、軌跡において蓄積される線距離を、動き効率の測定値として報告する［Lendvay, T.S. and Casale, P. and Sweet, R. and Peters, C. Initial validation of a virtual-reality robotic simulator. Journal of Robotic Surgery, 2(3): 145-149, 2008］。
【００５７】
線距離は、器具先端位置のみを利用するとしてよく、６ＤＯＦ配向を全て利用しないとしてよい。再配向（器具の動きとしては最も一般的）を含む熟練した動きの場合、先端の軌跡のみを利用するだけでは、スキルの差異を特定するには不十分である。配向を把握する場合、時刻ｔのツールＵ字型結合点ｐｔ、および、Ｕ字型結合部から器具軸に沿って１ｍｍの距離にある別の点ｑｔで構成される「ブラシ」によって生成される表面を追跡する。ｐｔ、ｑｔ、ｐｔ＋１およびｑｔ＋１で画定される四辺形の面積がＡｔである場合、軌跡全体の表面積ＲＡは以下の式で算出される。
【数２】
2014520279.tif 000004
【００５８】
この測定値は「帯状」領域測定値と呼ばれ、トレーニングタスクにおいて効率的に配向を管理できているか否かを示す指標となる。上述した単純な統計学的測定値に対して適応型しきい値を利用するスキル分類方法によっても、基本的な熟練度の分類が実現される。
【００５９】
適応型しきい値は、Ｃ４．５アルゴリズムを利用して［Quinlan, J. Ross. C4.5: Programs for Machine Learning. Morgan Kaufmann Publishers Inc., San Francisco, CA, USA, 1993］、２つの子ノードを持つ一のルート決定木ノードを作成することで算出されるとしてよい。ｎ回の練習に対応するｎ個のメトリック値（ｘ）および各練習の所与の熟練度ラベルについて、決定木分類子は、一次元データｘ１、ｘ２、・・・、ｘｎおよび対応付けられている二値属性ラベルデータｍ１、ｍ２、・・・、ｍｎ（ここで、０−研修中または１−熟練）に対して演算を行う。入力データは、正規化情報ゲインを最大限まで高くする、この属性に対するしきい値ｘｔｈに基づいて分割される。こうして、左ノードは、ｘｉ≦ｘｔｈのサンプルをすべて含み、右ノードはｘｉ＞ｘｔｈの全てのサンプルを含む。
【００６０】
＜統計学的分類＞
統計学的に熟練度を分類するべく、左器具および右器具（それぞれ１０次元）の器具軌跡（Ｌ）を通常の距離間隔でサンプリングするとしてよい。結果として得られた２０次元ベクトルは、全てのサンプル点にわたって連結して、複数のユーザにわたって一定のサイズの特徴ベクトルを得るとしてよい。例えば、ｋ個のサンプル点について、軌跡サンプルはＬ／ｋメートル毎に取得される。これらのサンプルを連結して、さらに分析を行うべく、サイズがｋ＊２０の特徴ベクトルｆｉを作成する。
【００６１】
先行技術［Chang, L. and Satava, RM and Pellegrini, CA and Sinanan, MN. Robotic surgery: identifying the learning curve through objective measurement of skill. Surgical endoscopy, 17(11): 1744- 1748, 2003; Kaul, S. and Shah, N.L. and Menon, M. Learning curve using robotic surgery. Current Urology Reports, 7(2): 125-129, 2006; Lin, H.C. and Shafran, I. and Yuh, D. and Hager, G.D. Towards automatic skill evaluation: Detection and segmentation of robot-assisted surgical motions. Computer Aided Surgery, 11(5):220- 230, 2006; Roberts, K.E. and Bell, R.L. and Duffy, A.J. Evolution of surgical skills training. World Journal of Gastroenterology, 12(20):3219, 2006］は常に、さらに統計学的分析を行う場合でもカメラ基準系で動きデータを利用している。これは、他の選択肢が無いためである。同じ空間内で互いに対応する軌跡、タスク制約および仮想モデルを利用できれば、任意のその他の選択された練習において、任意の所与のサンプル点において、実験データを基準系に変換することが可能になる。この基準系を構成する軸の１つは、軌跡の局所的接平面に沿って並び、他の２つの軸は、固定直交平面内に位置する。これによって、タスク実行結果を、固定内視鏡カメラ系または全練習にわたる静的なワールド系とではなく、選択された練習からサンプル点までの距離と関連付ける「軌跡空間」が形成される。
【００６２】
軌跡候補ｅ＝｛ｅ１，ｅ２，・・・，ｅｋ｝は、基準軌跡として選択されるとしてもよい。任意のその他の軌跡ｕを考え、対応する点ｅｉおよびｕｉのそれぞれの対について、同次変換Ｔ＝＜Ｒｉ，ｐｉ＞を以下の式に基づいて算出するとしてよい。
【数３】
2014520279.tif 000005
【００６３】
同様に、サンプルｉにおける速度は以下の式に基づいて算出された。
【数４】
2014520279.tif 000006
【００６４】
最後に、把持角ｇｕｉを、ｇｕｉ−ｇｅｉと調整した。軌跡空間では、各器具の１０次元特徴ベクトルが、｛ｐｉ，ｒｉ，ｖｕｉ，ｇｉ｝で構成される。軌跡候補ｅは、ベテランが練習した結果であってもよく、または、特定のシミュレーションされたタスクについて利用可能な最適なグラウンドトルースの軌跡であってよく、実験データについて算出するとしてよい。最適な軌跡は現在練習している熟練した技術とは何の関係もないので、本明細書で報告した実験におけるベテランの練習結果を用いた。練習は、監視下での統計学的分類のために被験者のスキルレベルを記した。
【００６５】
複数の二値分類子を実験データでトレーニングするとしてよい。固定サイズで均一にサンプリングされた特徴ベクトルによれば、所定範囲の監視下における分類が可能になる。サポートベクターマシン（ＳＶＭ）［Duda, Richard O. and Hart, Peter E. and Stork, David G. Pattern Classification (2nd Edition). Wiley-Interscience, 2000］を利用するとしてよい。ＳＶＭは、観察結果を２つのクラス（熟練と研修中）に分類するために一般的に用いられている。
【００６６】
ＳＶＭ分類では、カーネル関数を利用して入力データを変換し、最適化ステップを利用し、最大分離となる分離面を推定する。特徴ベクトル（ｘ）で表される練習を、トレーニング群および試験群に分ける。トレーニング群を用いて、最適化方法（Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ  Ｍｉｎｉｍａｌ  Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＳＭＯ））を利用して、分類エラーを最小限に抑え、幾何マージンを最大限に大きくするサポートベクトルｓｊ、重みαｉおよびバイアスｂを特定する。分類は、試験群に属する練習の特徴ベクトルであるｘについてｃを算出することによって、行われる。
【数５】
2014520279.tif 000007
【００６７】
式中、ｋはカーネルである。一般的に用いられるガウス放射基底関数（ＲＢＦ）カーネルを利用するとしてよい。
【００６８】
トレーニングされた分類子を考えると、その性能は取得された試験データに基づいて評価されるとしてよく、一般的な性能の測定値は、以下の式で算出され得る。
【数６】
2014520279.tif 000008
【数７】
2014520279.tif 000009
【数８】
2014520279.tif 000010
【００６９】
式中、ｔｐは真に正であり（熟練ユーザが熟練と分類される）、ｔｎは真に負であり、ｆｐは、偽に正であり、ｆｎは偽に負である。
【００７０】
シミュレータは新たなトレーニング環境であるので、熟練ユーザについて有効な定義が無い。練習のためのスキルレベルを割り当てる方法は、さまざまなものが検討された。これらのさまざまな格付け方式の結果は一致するものなのか調べるべく、評価方式同士の一致度を示す統計学的測定値であるコーヘンのカッパ係数を算出した［Cohen, Jacob. A Coefficient of Agreement for Nominal Scales. Educational and Psychological Measurement, 20(1):37- 46, 1960］。以下のように算出される。
【数９】
2014520279.tif 000011
【００７１】
式中、Ｐｒ（ａ）は、評価方式間で相対的に観察された一致度であり、Ｐｒ（ｅ）は、一致の可能性の仮説上の確率である。評価方式同士が完全に一致すれば、カッパは１である。一致していなければ、カッパ≦０である。カッパは、グラウンドトルースと仮定される自己申告されるスキルレベルと、上述した方法が生成する分類結果とについて算出された。
【００７２】
Ｗｅｋａ（Waikato Environment for Knowledge Analysis、ニュージーランドワイカト大学）オープンソースＪａｖａ（登録商標）ツールボックス［Hall,M and Frank,E and Holmes,G and Pfahringer,B and Reutemann, P and Witten, I.H. The WEKA Data Mining Software: An Update. SIGKDD Explorations, 11, 2009］におけるＣ４．５決定木アルゴリズムおよびＳＶＭ実装を以下の実験で用いるとしてよい。全ての処理は、４ＧＢのＲＡＭを持つデュアルコアワークステーションで実行された。
【００７３】
＜ＩＩＩ．実験＞
これらの方法は、外科手術検査をシミュレーションするタスクであって、成功させるためには何度もシステム調整を行い大きく配向を変更する必要がある、熟練した技能を必要とするタスクを分析するために用いられるとしてよい。これらのタスクは、熟練ユーザと未熟ユーザとを区別し易いタスクであるためである。シミュレーション一式は、多岐にわたる熟練トレーニングおよび外科手術アナログタスクを含む。
【００７４】
「ペグボードリング操作」タスクは、一般的なピックアンドプレースタスクであり、「リングウォーク」タスクは、以下の実験のためのシミュレーション一式による外科手術における血管検査をシミュレーションするタスクである。両タスクを選択する。
【００７５】
図６は、本発明の実施形態に係るペグボードタスクを説明するための図である。ダ・ヴィンチスキルズシミュレータでペグボードタスクを実行する場合、一連のリングを複数のターゲットまで移動させる必要がある。ユーザは、一連のリングを順次、シミュレーションされたタスクボード上の一連の垂直ペグから、タスクボードの壁部から延伸している水平ペグまで移動させる必要がある。当該タスクは、ソースペグおよびターゲットペグは共に各タスクステップで拘束された（そして、ターゲットとして提示されている）状態で、特定の順序で実行される。第２の難易度（レベル２）を用いるとしてよい。
【００７６】
図７は、本発明の実施形態に係るリングウォークタスクを説明するための図である。ダ・ヴィンチスキルズシミュレータでリングウォークタスクを実行する場合、シミュレーションされた血管に沿ってリングを複数のターゲットまで移動させる必要がある。ユーザは、シミュレーションされた血管の周囲に配置されたリングを、障害物を回避しつつ、シミュレーションされた血管に沿って提示されたターゲットまで移動させる必要がある。タスクを成功させるためには、障害物を操作する必要がある。ユーザがリングを最終ターゲットまで導くと、タスクが終了する。このタスクの難易度は幾つかのレベルに設定できるが、レベルが上がる毎に複雑な経路になる。最も高い難易度（レベル３）を利用するとしてよい。
【００７７】
図８は、本発明の実施形態に係るリングウォークタスクにおけるタスク軌跡を示す図である。グレイの構造は、シミュレーションされた血管である。他の軌跡は、３つの器具の動きを表す。第３の器具は、障害物を移動させるためだけに用いられたとしてよい。このため、左器具および右器具のみが、統計学的分析で考慮されるとしてよい。
【００７８】
実験データは、これらのタスクを複数回練習した際に１７人の被験者から収集されたものである。実験の被験者は、ロボット外科手術システムおよびシミュレーション環境に対する経験値がさまざまであるメーカーの従業員であった。各被験者は、６回のトレーニングタスクを実行し、難易度を１段階ずつ上げていった。ペグボードタスクは２番目に実行され、最も難しいリングウォークタスクは最後に実行された。６回の練習に与えられた合計時間は一定であったので、全ての被験者が６回の練習全てを完了させることはできなかった。
【００７９】
各被験者には、最初のスキル評価に基づいて熟練レベルが割り当てられた。システム経験値が合計で４０時間未満のユーザ（１７人のうち９人、シミュレーションプラットフォームおよびロボット外科手術システム）は、未熟ユーザとした。残りの被験者は、熟練度および医療経験がさまざまであるが、熟練ユーザと見なした。これがまだ評価中の新しいシステムであることを考えると、「熟練」ユーザのスキルレベルには議論の余地がある。関連する研究では、シミュレータおよび実際のロボット外科手術データに関する熟練ユーザとユーザを分類する別の方法が検討された。例えば、上記で用いられた自己申告データの代わりに、熟練ユーザによってユーザの練習を体系的に評価した。
【００８０】
結果について重点を置いているのは、分類子のトレーニングではなく、別の変換空間を利用してスキルを分類することである。このため、グラウンドトルースを確立することは、本明細書で提案する方法の弱点ではないとしてよい。分類子のトレーニングにおいて、スキルレベルを割り当てる任意の方法を利用するとしてよい。先行技術における報告、例えば、［Judkins, T.N. and Oleynikov, D. and Stergiou, N. Objective evaluation of expert and novice performance during robotic surgical training tasks. Surgical Endoscopy, 23(3):590- 597, 2009］は、最初からトレーニングタスクで有能と認められるために必要なトレーニング期間は比較的短いとしている。しかし、この結論は、用いたメトリックが決定力を持たなかったため、または、実験タスクの複雑性が十分でなかったためとも考えられ得る。
【００８１】
【表１】
2014520279.tif 000012
【００８２】
第一に、ダ・ヴィンチスキルズシミュレータに一体化されたスコア決定システムのメトリックについて検討する。メトリックのリストには、以下の値が含まれる。
動きの無駄の無さ（器具の総移動距離）
総時間
過剰な力
器具の衝突
器具の視野外への移動の総量
マスターの動きの範囲（マスターマニピュレータの境界球面の直径）
重大なミス（リング落下等）
【００８３】
上記の個々のメトリックに基づき許容可能な正確度（タスク全体で＞８５％）でベテランと新人とを区別し得る適応型のしきい値は無かった。Ｍ個のメトリックｍ１、ｍ２、・・・、ｍＭについて値ｓ１、ｓ２、・・・、ｓＭユニットを考える。シミュレータは最初に、各メトリックについてスケーリングされたスコアｆｊを算出する。
【数１０】
2014520279.tif 000013
【００８４】
式中、上限および下限は、開発者の最も有力な推測結果に基づいており、ｕｊおよびｌｊである。最終重み付けスコアｆは以下の式で表される。
【数１１】
2014520279.tif 000014
【００８５】
現在のスコア決定システムでは、全ての重みは等しく、以下の式が成り立つ。
【数１２】
2014520279.tif 000015
目的の一つは、ベテランと新人との区別をより良く行うようにスコア決定システムを改善することであった。
【００８６】
各メトリックに割り当てられる重みを、未熟ユーザ平均および熟練ユーザ平均の分離として算出される相対的な重要性に基づき、異ならせるとしてもよい。特定のメトリックについて、データから算出された熟練平均値および新人平均値を以下とする。
【数１３】
2014520279.tif 000016
熟練ユーザの標準偏差を以下に表す。
【数１４】
2014520279.tif 000017
割り当てられる新しい重みを以下の式で表す。
【数１５】
2014520279.tif 000018
【００８７】
上記に示す新しい重みを、数１２が成立するように正規化した。性能の上限は、このメトリックについて熟練ユーザの方が高い値を持つと期待される場合、以下の式で表す値に修正された。
【数１６】
2014520279.tif 000019
【００８８】
そうでない場合には、以下の式で表される値に修正される。
【数１７】
2014520279.tif 000020
【００８９】
同様に、このメトリックについて熟練ユーザの方が高い値を持つと期待される場合、下限は以下の値に修正された。
【数１８】
2014520279.tif 000021
【００９０】
そうでない場合には、以下の式で表される値に修正される。
【数１９】
2014520279.tif 000022
【００９１】
現在のシステムを含むこの重み付けスコア決定システムの性能は、熟練ユーザと未熟ユーザとの区別がどの程度良好であるかを比較することで、比較するとしてよい。現在の方式に基づく分類方法の能力は、新しいスコア決定システムの能力と共に、表２に示している。改善したスコア決定システムは簡単なタスク（ペグボード）について許容可能なレベルであるが、正確性（ａｃｃｕｒａｃｙ、７７％）は、リングウォーク等の複雑なタスクについては依然として適切ではなかった。
【００９２】
【表２】
2014520279.tif 000023
【００９３】
適応型しきい値の算出は、一部の基本的なメトリックについても有用であった。これには、熟練平均値および未熟平均値が良好に分離されたので、動きの無駄の無さ、および、総時間が含まれていた。しかし、表３および表４からは、距離および時間は、スキルレベルを識別するメトリックとしては有用でないことが分かる。
【００９４】
【表３】
2014520279.tif 000024
【００９５】
【表４】
2014520279.tif 000025
【００９６】
帯状領域測定値ＲＡも算出する。この配向メトリックに対する適応型しきい値は、スキル分類のための上述した簡単なメトリックに対する適応型しきい値よりも能力が高い。表５および表６は、この基準となる性能を報告している。
【００９７】
【表５】
2014520279.tif 000026
【００９８】
【表６】
2014520279.tif 000027
【００９９】
コーヘンのカッパ係数［Cohen, Jacob. A Coefficient of Agreement for Nominal Scales. Educational and Psychological Measurement, 20(1):37- 46, 1960］もまた、グラウンドトルース分類結果と一致するか否かを特定するべくスキル分類のために算出した。結果によると、帯状領域メトリックはグラウンドトルース分類結果との一致度が最も高く（表６）、距離および時間はあまり一致度が高くない。リングウォークのｐ１Ｄ−時間およびｐ２Ｄ−時間の場合の値は、分類結果はどちらの基準についても同じなので、定義されていない。
【０１００】
【表７】
2014520279.tif 000028
【０１０１】
【表８】
2014520279.tif 000029
【０１０２】
＜統計学的分類＞
各ＡＰＩ動き軌跡（固定ワールド系）は、ｋ＝｛３２，６４，１２８｝ポイントでサンプリングされた。その結果、６４０、１２８０、２５６０次元の特徴ベクトルｆｉが得られた。１７人の被験者で、リングウォークについて４１回の練習、ペグボードタスクについて５１回の練習が実行された。
【０１０３】
二値ＳＶＭ分類子は、ガウス放射基底関数カーネルを用いてトレーニングし、トレーニングした分類子でｋ分割交差検証を行って、精度、再現度および正確度を算出した。表９から、静的なワールド系における分類結果が、基準となる帯状領域メトリック算出による結果に劣ることが分かる。
【０１０４】
【表９】
2014520279.tif 000030
【０１０５】
「軌跡」空間特徴ベクトルを用いた二値ＳＶＭ分類子は、全てのその他のメトリックよりも性能が高かった。表８には、これらの分類結果も示す。軌跡空間は、実際のロボット外科手術システムの動きデータについて、３２個のサンプルの場合に熟練ユーザと未熟ユーザとを８７．５％の正確度で識別した（再現度は８４．２％と高い）。これは関連技術分野と同等のレベルである［Rosen, J. and Hannaford, B. and Richards, C.G. and Sinanan, M.N. Markov modeling of minimally invasive surgery based on tool/tissue interaction and force/torque signatures for evaluating surgical skills. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 48(5):579-591, 2001］。サンプル数が多くなると、ばらつきが大きくなるので、この性能は低くなる。同様の小さな性能の変化は、別の軌跡候補を選択しても見られる。
【０１０６】
＜ＩＶ．結論および今後の研究について＞
シミュレーションを利用するロボット外科手術トレーニングは、複数のトレーニングプラットフォームが利用可能となり、急速に採用されるようになっている。シミュレーション環境におけるロボット外科手術トレーニングで得られる動きデータに基づき、熟練度を分類する（熟練ユーザと未熟ユーザとを分類する）ための新たなメトリックおよび方法が報告されている。このような試験は、被験者が十分なスキルを取得したことを報告するために必要であり、現在の一定時間または練習カウントを利用するトレーニングパラダイムに代えて、より効率的でカスタマイズ可能な熟練度に応じたトレーニングを実現できるようになる。
【０１０７】
未加工の器具動きデータを用いた場合の分類正確度が６７．５％であることに比べて、配向の「帯状領域」メトリックに対する決定木に基づくしきい値法では基準として８０％という正確度が実現される。熟練ユーザの軌跡空間における動作はさらに、これらの結果を８７．５％まで改善する。これらの結果は、他の動きデータを含む関連技術分野で報告されているスキル分類方法の正確度と同等である（例えば、［Rosen, J. and Hannaford, B. and Richards, C.G. and Sinanan, M.N. Markov modeling of minimally invasive surgery based on tool/tissue interaction and force/torque signatures for evaluating surgical skills. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 48(5):579- 591, 2001］）。
【０１０８】
実際の環境とは対照的に、環境についてのグラウンドトルースはシミュレータで正確に把握されている。シミュレーションされた血管のグラウンドトルースな位置を、熟練ユーザの軌跡空間結果と共に利用するまでに、研究を拡張するとしてよい。説明した研究はさらに、メーカーの従業員から得られた実験データの一部を利用した。
【０１０９】
全タスク軌跡に対する二値分類子を利用するが、スキルレベルがさまざまなユーザを区別することは、曲率／熟練度が高いタスク部分において重要視される。高いスキルを必要とする部分を強調する別の分類方法および別の軌跡分割をさらに利用するとしてもよい。データはさらに、分割正確度をさらに改善するべく分割するとしてもよい。
【０１１０】
最後に、実際のダ・ヴィンチ外科手術システムの動きデータに関する関連研究において、別の関連研究に基づき、人間−機械の相互作用を評価するとしてよい［Kumar, R and Jog, A and Malpani, A and Vagvolgyi, B and Yuh, D and Nguyen, H and Hager, G and Chen, CCG. System operation skills in robotic surgery trainees. The International Journal of Medical Robotics and Computer Assisted Surgery,: accepted, 2011; Yuh, DD and Jog, A and Kumar, R. Automated Skill Assessment for Robotic Surgical Training. 47th Annual Meeting of the Society of Thoracic Surgeons, San Diego, CA, pages poster, 2011］。シミュレーションしたデータについて、別の同様のデータ分割、分析および分類の方法も現在、開発中である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【国際調査報告】
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