(57)【要約】  器具の追跡およびナビゲーションの方法およびシステムについて説明する。一実施形態では、システムは、管腔ネットワーク内に位置する器具を追跡する少なくとも１つの位置センサからの位置センサデータを受信し、センサデータから導出される位置センサに基づく推定状態を特定する。システムは、位置センサデータと少なくとも１つの他の種類の位置データとに基づいて器具の組み合わされた推定状態を特定する。システムは、組み合わされた推定状態と位置センサに基づく推定状態とに基づいて、位置変換を特定し、位置変換によって調整された位置センサに基づく推定状態に基づいて器具の推定状態を出力する。
2021506439.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
命令が記憶された非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令は、実行されると、装置のプロセッサに少なくとも、
管腔ネットワーク内に位置する器具を追跡する少なくとも１つの位置センサから位置センサデータを受信することと、
前記センサデータから導出される位置センサに基づく推定状態を特定することと、
前記位置センサデータおよび少なくとも１つの他の種類の位置データに基づいて、前記器具の組み合わせられた推定状態を特定することと、
前記組み合わせられた推定状態および前記位置センサに基づく推定状態に基づいて、位置変換を特定することと、
前記位置変換によって調整された前記位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の推定位置を出力することと、
を実行させることを特徴とする非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２】
前記命令は、実行されると、前記プロセッサに、
前記管腔ネットワークの第１の部分と前記管腔ネットワークの第２の部分との間の変換点における前記位置変換を特定することと、
前記器具が前記管腔ネットワークの前記第２の部分内に位置する場合に、前記位置変換によって調整された前記位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の前記推定状態を出力することと、
を実行させることを特徴とする請求項１に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項３】
前記命令は、実行されると、前記プロセッサに、
前記管腔ネットワークの第１の部分と前記管腔ネットワークの第２の部分との間の変換点よりも前の部分の範囲にわたる前記位置変換を特定することと、
前記器具が前記管腔ネットワークの前記第２の部分内に位置する場合に、前記位置変換によって調整された前記位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の前記推定状態を出力することと、
を実行させることを特徴とする請求項１に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項４】
前記命令は、実行されると、前記プロセッサに、
前記器具が前記管腔ネットワークの前記第１の部分内に位置する場合に、前記組み合わされた推定状態を出力すること、
を実行させることを特徴とする請求項２に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項５】
前記命令は、実行されると、前記プロセッサに、
前記管腔ネットワークのマッピングされた部分に対応する術前モデルデータを取得することと、
前記術前モデルデータに基づいて前記変換点を特定することと、
を実行させることを特徴とする請求項２に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項６】
前記変換点は、前記術前モデルの最後のセグメントの閾値長さにおける位置に決まることを特徴とする請求項５に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項７】
前記変換点は、前記術前モデルの最後のセグメントの遠位端における位置に決まることを特徴とする請求項５に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項８】
前記位置変換はオフセットを有することを特徴とする請求項１に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項９】
前記オフセットはベクトルを有することを特徴とする請求項８に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１０】
前記ベクトルは、前記変換点における前記組み合わされた推定状態および前記センサベースの推定状態との間の相違を示すことを特徴とする請求項９に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１１】
前記位置変換は関数を有することを特徴とする請求項１に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１２】
前記組み合わされた推定状態は、
前記器具に関する、セグメントの識別子、前記セグメント内の深さ、および回転情報と、
３自由度の位置と、
６自由度の位置と、
の１つまたは複数を有することを特徴とする請求項１に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１３】
前記位置センサに基づく推定状態は、
３自由度の位置と、
６自由度の位置と、
の１つまたは複数を有することを特徴とする請求項１に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１４】
前記命令は、実行されると、前記プロセッサに、
前記調整された位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の前記推定状態とターゲットの結節との相違を特定すること、
を実行させることを特徴とする請求項２に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１５】
前記命令は、実行されると、前記プロセッサに、
ディスプレイに、前記調整された位置センサに基づく推定状態の視覚的な指標を表示すること、
を実行させることを特徴とする請求項１に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１６】
前記命令は、実行されると、前記プロセッサに、
前記調整された位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の先端の向きを特定することと、
ディスプレイに、前記先端の向きを表示することと、
を実行させることを特徴とする請求項１に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１７】
前記命令は、実行されると、前記プロセッサに、
前記器具が前記第２の部分内に位置している間、前記特定された位置変換を固定すること、
を実行させることを特徴とする請求項１に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１８】
ロボットシステムであって、
細長い本体と、前記細長い本体上に配置された少なくとも１つの位置センサとを有する器具と、
前記器具に取り付けられ、前記器具を移動させる器具位置決め装置と、
実行可能な命令を記憶する少なくとも１つのコンピュータ可読メモリと、
前記少なくとも１つのコンピュータ可読メモリと通信する１つまたは複数のプロセッサであって、前記命令を実行して前記システムに少なくとも、
前記少なくとも１つの位置センサから位置センサデータを受信することと、
前記位置センサデータから導出される位置センサに基づく推定状態を特定することと、
前記位置センサデータおよび少なくとも１つの他の種類の位置データに基づいて、前記器具の組み合わせられた推定状態を特定することと、
前記組み合わせられた推定状態および前記位置センサに基づく推定状態に基づいて、位置変換を特定することと、
前記位置変換によって調整された前記位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の推定位置を出力することと、
を実行させる１つまたは複数のプロセッサと、
を有することを特徴とするロボットシステム。
前記器具は、内視鏡を含むことを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
前記器具位置決め装置は、ロボットアームを含むことを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
【請求項１９】
前記少なくとも１つの位置センサは、電磁センサを含むことを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
前記少なくとも１つの位置センサは、形状感知ファイバ、加速度計、ジャイロスコープ、または超音波センサを含むことを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
【請求項２１】
前記命令は、実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、
前記管腔ネットワークの第１の部分と前記管腔ネットワークの第２の部分との間の変換点における前記位置変換を特定することと、
前記器具が前記管腔ネットワークの前記第２の部分内に位置する場合に、前記位置変換によって調整された前記位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の前記推定状態を出力することと、
を実行させることを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
【請求項２２】
前記命令は、実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、
前記管腔ネットワークの第１の部分と前記管腔ネットワークの第２の部分との間の変換点よりも前の部分の範囲にわたる前記位置変換を特定することと、
前記器具が前記管腔ネットワークの前記第２の部分内に位置する場合に、前記位置変換によって調整された前記位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の前記推定状態を出力することと、
を実行させることを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
【請求項２３】
前記命令は、実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、
前記器具が前記管腔ネットワークの前記第１の部分内に位置する場合に、前記組み合わされた推定状態を出力すること、
を実行させることを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
【請求項２４】
前記命令は、実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、
前記管腔ネットワークのマッピングされた部分に対応する術前モデルデータを取得することと、
前記術前モデルデータに基づいて前記変換点を特定することと、
を実行させることを特徴とする請求項２２に記載のシステム。
【請求項２５】
前記変換点は、前記術前モデルの最後のセグメントの閾値長さにおける位置に決まることを特徴とする請求項２４に記載のシステム。
【請求項２６】
前記変換点は、前記術前モデルの最後のセグメントの遠位端における位置に決まることを特徴とする請求項２４に記載のシステム。
【請求項２７】
前記位置変換はオフセットを有することを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
【請求項２８】
前記オフセットはベクトルを有することを特徴とする請求項２７に記載のシステム。
【請求項２９】
前記ベクトルは、前記変換点における前記組み合わされた推定状態および前記センサベースの推定状態との間の相違を示すことを特徴とする請求項２８に記載のシステム。
【請求項３０】
前記位置変換は関数を有することを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
【請求項３１】
前記組み合わされた推定状態は、
前記器具に関する、セグメントの識別子、前記セグメント内の深さ、および回転情報と、
３自由度の位置と、
６自由度の位置と、
の１つまたは複数を有することを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
【請求項３２】
前記位置センサに基づく推定状態は、
３自由度の位置と、
６自由度の位置と、
の１つまたは複数を有することを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
【請求項３３】
前記命令は、実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、
前記調整された位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の前記推定状態とターゲットの結節との相違を特定すること、
を実行させることを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
【請求項３４】
前記命令は、実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、
ディスプレイに、前記調整された位置センサに基づく推定状態の視覚的な指標を表示すること、
を実行させることを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
【請求項３５】
前記命令は、実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、
前記調整された位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の先端の向きを特定することと、
ディスプレイに、前記先端の向きを表示することと、
を実行させることを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
【請求項３６】
前記命令は、実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、
前記器具が前記第２の部分内に位置している間、前記特定された位置変換を固定すること、
を実行させることを特徴とする請求項１８に記載のシステム。
【請求項３７】
身体の管腔ネットワーク内で器具をナビゲートする方法であって、
管腔ネットワーク内に位置する器具を追跡する少なくとも１つの位置センサから位置センサデータを受信することと、
前記センサデータから導出される位置センサに基づく推定状態を特定することと、
前記位置センサデータおよび少なくとも１つの他の種類の位置データに基づいて、前記器具の組み合わせられた推定状態を特定することと、
前記組み合わせられた推定状態および前記位置センサに基づく推定状態に基づいて、位置変換を特定することと、
前記位置変換によって調整された前記位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の推定位置を出力することと、
を含む方法。
【請求項３８】
前記管腔ネットワークの第１の部分と前記管腔ネットワークの第２の部分との間の変換点における前記位置変換を特定することと、
前記器具が前記管腔ネットワークの前記第２の部分内に位置する場合に、前記位置変換によって調整された前記位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の前記推定状態を出力することと、
をさらに含むことを特徴とする請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
前記管腔ネットワークの第１の部分と前記管腔ネットワークの第２の部分との間の変換点よりも前の部分の範囲にわたる前記位置変換を特定することと、
前記器具が前記管腔ネットワークの前記第２の部分内に位置する場合に、前記位置変換によって調整された前記位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の前記推定状態を出力することと、
をさらに含むことを特徴とする請求項３７に記載の方法。
【請求項４０】
前記器具が前記管腔ネットワークの前記第１の部分内に位置する場合に、前記組み合わされた推定状態を出力すること、
をさらに含むことを特徴とする請求項３８に記載の方法。
【請求項４１】
前記管腔ネットワークのマッピングされた部分に対応する術前モデルデータを取得することと、
前記術前モデルデータに基づいて前記変換点を特定することと、
を実行させることを特徴とする請求項３８に記載の方法。
【請求項４２】
前記変換点は、前記術前モデルの最後のセグメントの閾値長さにおける位置に決まることを特徴とする請求項４１に記載の方法。
【請求項４３】
前記変換点は、前記術前モデルの最後のセグメントの遠位端における位置に決まることを特徴とする請求項４１に記載の方法。
【請求項４４】
前記位置変換はオフセットを有することを特徴とする請求項３７に記載の方法。
【請求項４５】
前記オフセットはベクトルを有することを特徴とする請求項４４に記載の方法。
【請求項４６】
前記ベクトルは、前記変換点における前記組み合わされた推定状態および前記位置センサに基づく推定状態との間の相違を示すことを特徴とする請求項４５に記載の方法。
【請求項４７】
前記位置変換は関数を有することを特徴とする請求項３７に記載の方法。
【請求項４８】
前記組み合わされた推定状態は、
前記器具に関する、セグメントの識別子、前記セグメント内の深さ、および回転情報と、
３自由度の位置と、
６自由度の位置と、
の１つまたは複数を有することを特徴とする請求項３７に記載の方法。
【請求項４９】
前記位置センサに基づく推定状態は、
３自由度の位置と、
６自由度の位置と、
の１つまたは複数を有することを特徴とする請求項３７に記載の方法。
【請求項５０】
前記調整された位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の前記推定状態とターゲットの結節との相違を特定すること、
をさらに含むことを特徴とする請求項３７に記載の方法。
【請求項５１】
ディスプレイに、前記調整された位置センサに基づく推定状態の視覚的な指標を表示すること、
をさらに含むことを特徴とする請求項３７に記載の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項５２】
前記調整された位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の先端の向きを特定することと、
ディスプレイに、前記先端の向きを表示することと、
をさらに含むことを特徴とする請求項３７に記載の方法。
【請求項５３】
前記器具が前記第２の部分内に位置している間、前記特定された位置変換を固定すること、
をさらに含むことを特徴とする請求項３８に記載の方法。
【請求項５４】
身体の管腔ネットワーク内で器具をナビゲートする方法であって、
管腔ネットワーク内に位置する器具を追跡する少なくとも１つの位置センサから位置センサデータを受信することと、
前記位置センサデータから導出される位置センサに基づく推定状態を特定することと、
少なくとも１つの他の種類の位置データに基づいて、前記器具の追加の推定状態を特定することと、
前記追加の推定状態および前記位置センサに基づく推定状態に基づいて、位置変換を特定することと、
前記位置変換によって調整された前記位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の推定位置を出力することと、
を含む方法。
【請求項５５】
前記管腔ネットワークの第１の部分と前記管腔ネットワークの第２の部分との間の変換点における前記位置変換を特定することと、
前記器具が前記管腔ネットワークの前記第２の部分内に位置する場合に、前記位置変換によって調整された前記位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の前記推定状態を出力することと、
をさらに含むことを特徴とする請求項５４に記載の方法。
【請求項５６】
前記管腔ネットワークの第１の部分と前記管腔ネットワークの第２の部分との間の変換
点よりも前の部分の範囲にわたる前記位置変換を特定することと、
前記器具が前記管腔ネットワークの前記第２の部分内に位置する場合に、前記位置変換によって調整された前記位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の前記推定状態を出力することと、
をさらに含むことを特徴とする請求項５４に記載の方法。
【請求項５７】
前記器具が前記管腔ネットワークの前記第１の部分内に位置する場合に、前記追加の推定状態を出力すること、
をさらに含むことを特徴とする請求項５５に記載の方法。
【請求項５８】
前記管腔ネットワークのマッピングされた部分に対応する術前モデルを表現する術前モデルデータを取得することと、
前記術前モデルデータに基づいて前記変換点を特定することと、
をさらに含むことを特徴とする請求項５５に記載の方法。
【請求項５９】
前記変換点は、前記術前モデルの最後のセグメントの閾値長さにおける位置に決まることを特徴とする請求項５８に記載の方法。
【請求項６０】
前記変換点は、前記術前モデルの最後のセグメントの遠位端における位置に決まることを特徴とする請求項５８に記載の方法。
【請求項６１】
前記位置変換はオフセットを有することを特徴とする請求項５５に記載の方法。
【請求項６２】
前記オフセットはベクトルを有することを特徴とする請求項６１に記載の方法。
【請求項６３】
前記ベクトルは、前記変換点における前記追加の推定状態および前記センサベースの推定状態との間の相違を示すことを特徴とする請求項６２に記載の方法。
【請求項６４】
前記位置変換は関数を有することを特徴とする請求項５５に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、医療器具の追跡およびナビゲーションの方法およびシステムに関し、より具体的には、管腔ネットワーク内におけるロボット対応医療器具の追跡およびナビゲーションの方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
内視鏡検査（例えば、気管支鏡検査）などの医療手技には、診断目的または治療目的で患者の管腔ネットワーク（例えば、気道）内にアクセスおよび視覚化することが含まれる。
【０００３】
気管支鏡検査は、医師が気管支や細気管支などの患者の肺気道の内部状態を検査できる医療手技である。医療手技中に、気管支鏡として知られる薄くて柔軟な管状の道具を患者の口に挿入し、患者の喉から肺気道を経由して、後続の診断と治療のために識別された組織部位に向けて通すことができる。
【０００４】
特定の医療手技では、手術具の挿入および／または操作を制御するためにロボット対応医療システムが使用される。ロボット対応医療システムは、１つのロボットアームや、手技中に手術具の位置決め制御に使用するマニピュレータアセンブリなどのその他の器具位置決め装置を有することができる。
【発明の概要】
【０００５】
ロボット対応利用システムは、医療手技や手術手技において器具の追跡およびナビゲーション用に構成することができる。また、ロボット対応医療システムは、腹腔鏡手技などの低侵襲手技や内視鏡手技などの非侵襲手技を含む種々の医療手技を行うために使用することができる。内視鏡手技においては、気管支鏡検査、尿管鏡検査、消化器検査などを実行するためにロボット対応医療システムを使用することができる。これらの手技においては、施術者は、患者の管腔ネットワークを通って医療器具をナビゲートすることができる。管腔ネットワークには、複数の分岐を有する管腔（気管支ネットワークや腎臓部のネットワークなど）や単一の管腔（胃腸管など）が含まれる。
【０００６】
ロボット対応医療システムは、管腔ネットワーク内における医療器具の位置特定および／ガイドを行う位置特定システム（ナビゲーションシステムとも称する）を有することができる。いくつかの実施形態では、位置特定システムは、器具の位置を特定または推定することができる。位置特定システムは、種々の種類の位置データを受信および処理し、器具の位置を特定することができる。例えば、位置特定システムは、位置センサデータ、ロボット挿入データ、および／または視覚データを処理して、器具の位置を特定することができる。位置特定システムは、これらのデータ入力のいずれかまたは組み合わせたものから、器具の位置を導出または推定することができる。
【０００７】
いくつかの例では、位置特定システムは、器具が管腔ネットワーク内を移動する際に、器具の位置を特定するために使用するデータ入力の組み合わせを変更することもできる。例えば、位置特定システムは、あるデータ入力またはデータ入力の組み合わせの使用から、異なるデータ入力、データ入力の組み合わせのサブセット、または異なる組み合わせのデータ入力の使用に切り替えることもできる。この場合、位置特定システムが使用する変更後のデータ入力によって、特定される器具の位置が変化する可能性がある。特定された位置が施術者に表示される場合は、施術者には、位置特定システムが器具の位置を特定す
るために使用するデータ入力を変更した際に、位置が突然変わったりジャンプしたりする可能性がある。このようなことは、施術者の手技に支障をきたしたり施術者が方向を見失ったりすることになり、望ましくないことがある。
【０００８】
位置特定システムがデータ入力を変更して器具の位置を特定する１つの状況の例は、器具が術前モデルによって表現される管腔ネットワークのある位置から、術前モデルでは表現されない管腔ネットワークの別の位置に移動する場合である。いくつかの状況では、位置特定システムは、管腔ネットワークの術前モデルに少なくとも部分的に基づいて、器具の位置を特定することができる。いくつかの例では、器具が術前モデルによって表現される管腔ネットワークの位置にある場合に、特定のデータ入力を使用して器具の位置を特定することができる。そして、器具が術前モデルによって表現されない管腔ネットワーク内の位置に移動した場合は、データ入力のサブセットや異なるデータ入力を使用して、器具の位置を特定することができる。器具の位置を特定するために使用するデータ入力が異なると、特定された位置が突然変化したりジャンプしたりする結果となる場合がある。この場合でも、特定された位置が施術者に表示される場合は、そのような位置の突然の変化やジャンプによって、施術者の手技に支障をきたしたり施術者が方向を見失ったりすることになる可能性がある。
【０００９】
本件開示の追跡およびナビゲーションの方法およびシステムを用いることで、例えば、このような突然の変化やジャンプの可能性を低減したり防止したりすることができる。これは、例えば、位置特定システムが位置を特定するために使用するデータ入力を変更する変換点における位置の変動を特定することで実現できる。また、位置の変動を用いて、今後の特定される位置を調整して、位置の突然の変化やジャンプを低減または排除することもできる。位置の変動を基に調整された特定された位置は、ユーザに表示されてもよい。これにより、施術者のユーザエクスペリエンスが向上し、ロボット対応医療システムの制御を向上させることができる。以下では、追跡およびナビゲーションの方法およびシステムの特定の側面および特徴についてまとめるが、本件開示のシステム、方法、装置には、それぞれいくつかの革新的な側面があり、いずれも本明細書に開示する所望の特徴を単独で担うものではない。
【００１０】
第１の側面では、命令が記憶された非一時的なコンピュータ可読記憶媒体について説明する。前記命令は、実行されると、装置のプロセッサに少なくとも、管腔ネットワーク内に位置する器具を追跡する少なくとも１つの位置センサから位置センサデータを受信することと、前記センサデータから導出される位置センサに基づく推定状態を特定することと、前記位置センサデータおよび少なくとも１つの他の種類の位置データに基づいて、前記器具の組み合わせられた推定状態を特定することと、前記組み合わせられた推定状態および前記位置センサに基づく推定状態に基づいて、位置変換を特定することと、前記位置変換によって調整された前記位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の推定位置を出力することと、を実行させる。
【００１１】
また、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、以下の１つまたは複数の特徴を任意に組み合わせてもよい。（ａ）前記命令は、実行されると、前記プロセッサに、前記管腔ネットワークの第１の部分と前記管腔ネットワークの第２の部分との間の変換点における前記位置変換を特定することと、前記器具が前記管腔ネットワークの前記第２の部分内に位置する場合に、前記位置変換によって調整された前記位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の前記推定状態を出力することと、を実行させる。（ｂ）前記命令は、実行されると、前記プロセッサに、前記管腔ネットワークの第１の部分と前記管腔ネットワークの第２の部分との間の変換点よりも前の部分の範囲にわたる前記位置変換を特定することと、前記器具が前記管腔ネットワークの前記第２の部分内に位置する場合に、前記位置変換によって調整された前記位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の前記
推定状態を出力することと、を実行させる。（ｃ）前記命令は、実行されると、前記プロセッサに、前記器具が前記管腔ネットワークの前記第１の部分内に位置する場合に、前記組み合わされた推定状態を出力すること、を実行させる。（ｄ）前記命令は、実行されると、前記プロセッサに、前記管腔ネットワークのマッピングされた部分に対応する術前モデルデータを取得することと、前記術前モデルデータに基づいて前記変換点を特定することと、を実行させる。（ｅ）前記変換点は、前記術前モデルの最後のセグメントの閾値長さにおける位置に決まる。（ｆ）前記変換点は、前記術前モデルの最後のセグメントの遠位端における位置に決まる。（ｇ）前記位置変換はオフセットを有する。（ｈ）前記オフセットはベクトルを有する。（ｉ）前記ベクトルは、前記変換点における前記組み合わされた推定状態および前記センサベースの推定状態との間の相違を示す。（ｊ）前記位置変換は関数を有する。（ｋ）前記組み合わされた推定状態は、前記器具に関する、セグメントの識別子、前記セグメント内の深さ、および回転情報と、３自由度の位置と、６自由度の位置と、の１つまたは複数を有する。（ｌ）前記位置センサに基づく推定状態は、３自由度の位置と、６自由度の位置と、の１つまたは複数を有する。（ｍ）前記命令は、実行されると、前記プロセッサに、前記調整された位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の前記推定状態とターゲットの結節との相違を特定することを実行させる。（ｎ）前記命令は、実行されると、前記プロセッサに、ディスプレイに、前記調整された位置センサに基づく推定状態の視覚的な指標を表示すること、を実行させる。（ｏ）前記命令は、実行されると、前記プロセッサに、前記調整された位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の先端の向きを特定することと、ディスプレイに、前記先端の向きを表示することと、を実行させる。（ｐ）前記命令は、実行されると、前記プロセッサに、前記器具が前記第２の部分内に位置している間、前記特定された位置変換を固定すること、を実行させる。
【００１２】
別の側面では、ロボットシステムについて説明する。ロボットシステムは、細長い本体と、前記細長い本体上に配置された少なくとも１つの位置センサとを有する器具と、前記器具に取り付けられ、前記器具を移動させる器具位置決め装置と、実行可能な命令を記憶する少なくとも１つのコンピュータ可読メモリと、前記少なくとも１つのコンピュータ可読メモリと通信する１つまたは複数のプロセッサを有する。前記命令は、実行されると、前記システムに少なくとも、前記少なくとも１つの位置センサから位置センサデータを受信することと、前記位置センサデータから導出される位置センサに基づく推定状態を特定することと、前記位置センサデータおよび少なくとも１つの他の種類の位置データに基づいて、前記器具の組み合わせられた推定状態を特定することと、前記組み合わせられた推定状態および前記位置センサに基づく推定状態に基づいて、位置変換を特定することと、前記位置変換によって調整された前記位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の推定位置を出力することと、を実行させる。
【００１３】
また、システムは、以下の１つまたは複数の特徴を任意に組み合わせてもよい。（ａ）前記器具位置決め装置は、ロボットアームを含む。（ｂ）前記少なくとも１つの位置センサは、電磁センサを含む。（ｃ）前記少なくとも１つの位置センサは、形状感知ファイバ、加速度計、ジャイロスコープ、または超音波センサを含む。（ｄ）前記命令は、実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、前記管腔ネットワークの第１の部分と前記管腔ネットワークの第２の部分との間の変換点における前記位置変換を特定することと、前記器具が前記管腔ネットワークの前記第２の部分内に位置する場合に、前記位置変換によって調整された前記位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の前記推定状態を出力することと、を実行させる。（ｅ）前記命令は、実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、前記管腔ネットワークの第１の部分と前記管腔ネットワークの第２の部分との間の変換点よりも前の部分の範囲にわたる前記位置変換を特定することと、前記器具が前記管腔ネットワークの前記第２の部分内に位置する場合に、前記位置変換によって調整された前記位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の前記推定状態を出
力することと、を実行させる。（ｆ）前記命令は、実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、前記器具が前記管腔ネットワークの前記第１の部分内に位置する場合に、前記組み合わされた推定状態を出力すること、を実行させる。（ｇ）前記命令は、実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、前記管腔ネットワークのマッピングされた部分に対応する術前モデルデータを取得することと、前記術前モデルデータに基づいて前記変換点を特定することと、を実行させる。（ｈ）前記変換点は、前記術前モデルの最後のセグメントの閾値長さにおける位置に決まる。（ｉ）前記変換点は、前記術前モデルの最後のセグメントの遠位端における位置に決まる。（ｊ）前記位置変換はオフセットを有する。（ｋ）前記オフセットはベクトルを有する。（ｌ）前記ベクトルは、前記変換点における前記組み合わされた推定状態および前記センサベースの推定状態との間の相違を示す。（ｍ）前記位置変換は関数を有する。（ｎ）前記組み合わされた推定状態は、前記器具に関する、セグメントの識別子、前記セグメント内の深さ、および回転情報と、３自由度の位置と、６自由度の位置と、の１つまたは複数を有する。（ｏ）前記位置センサに基づく推定状態は、３自由度の位置と、６自由度の位置と、の１つまたは複数を有する。（ｐ）前記命令は、実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、前記調整された位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の前記推定状態とターゲットの結節との相違を特定すること、を実行させる。（ｑ）前記命令は、実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、ディスプレイに、前記調整された位置センサに基づく推定状態の視覚的な指標を表示すること、を実行させる。（ｒ）前記命令は、実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、前記調整された位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の先端の向きを特定することと、ディスプレイに、前記先端の向きを表示することと、を実行させる。（ｓ）前記命令は、実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、前記器具が前記第２の部分内に位置している間、前記特定された位置変換を固定すること、を実行させる。
【００１４】
別の側面では、身体の管腔ネットワーク内で器具をナビゲートする方法について説明する。この方法は、管腔ネットワーク内に位置する器具を追跡する少なくとも１つの位置センサから位置センサデータを受信することと、前記センサデータから導出される位置センサに基づく推定状態を特定することと、前記位置センサデータおよび少なくとも１つの他の種類の位置データに基づいて、前記器具の組み合わせられた推定状態を特定することと、前記組み合わせられた推定状態および前記位置センサに基づく推定状態に基づいて、位置変換を特定することと、前記位置変換によって調整された前記位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の推定位置を出力することと、を含む。
【００１５】
また、方法は、以下の１つまたは複数の特徴を任意に組み合わせてもよい。（ａ）前記管腔ネットワークの第１の部分と前記管腔ネットワークの第２の部分との間の変換点における前記位置変換を特定することと、前記器具が前記管腔ネットワークの前記第２の部分内に位置する場合に、前記位置変換によって調整された前記位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の前記推定状態を出力することと、をさらに含む。（ｂ）前記管腔ネットワークの第１の部分と前記管腔ネットワークの第２の部分との間の変換点よりも前の部分の範囲にわたる前記位置変換を特定することと、前記器具が前記管腔ネットワークの前記第２の部分内に位置する場合に、前記位置変換によって調整された前記位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の前記推定状態を出力することと、をさらに含む。（ｃ）前記器具が前記管腔ネットワークの前記第１の部分内に位置する場合に、前記組み合わされた推定状態を出力すること、をさらに含む。（ｄ）前記管腔ネットワークのマッピングされた部分に対応する術前モデルデータを取得することと、前記術前モデルデータに基づいて前記変換点を特定することと、を実行させる。（ｅ）前記変換点は、前記術前モデルの最後のセグメントの閾値長さにおける位置に決まる。（ｆ）前記変換点は、前記術前モデルの最後のセグメントの遠位端における位置に決まる。（ｇ）前記位置変換はオフセットを有する。（ｈ）前記オフセットはベクトルを有する。（ｉ）前記ベクトルは
、前記変換点における前記組み合わされた推定状態および前記位置センサに基づく推定状態との間の相違を示す。（ｊ）前記位置変換は関数を有する。（ｋ）前記組み合わされた推定状態は、前記器具に関する、セグメントの識別子、前記セグメント内の深さ、および回転情報と、３自由度の位置と、６自由度の位置と、の１つまたは複数を有する。（ｌ）前記位置センサに基づく推定状態は、３自由度の位置と、６自由度の位置と、の１つまたは複数を有する。（ｍ）前記調整された位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の前記推定状態とターゲットの結節との相違を特定すること、をさらに含む。（ｎ）ディスプレイに、前記調整された位置センサに基づく推定状態の視覚的な指標を表示すること、をさらに含む。（ｏ）前記調整された位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の先端の向きを特定することと、ディスプレイに、前記先端の向きを表示することと、をさらに含む。（ｐ）前記器具が前記第２の部分内に位置している間、前記特定された位置変換を固定すること、をさらに含む。
【００１６】
別の側面では、身体の管腔ネットワーク内で器具をナビゲートする方法について説明する。この方法は、管腔ネットワーク内に位置する器具を追跡する少なくとも１つの位置センサから位置センサデータを受信することと、前記位置センサデータから導出される位置センサに基づく推定状態を特定することと、少なくとも１つの他の種類の位置データに基づいて、前記器具の追加の推定状態を特定することと、前記追加の推定状態および前記位置センサに基づく推定状態に基づいて、位置変換を特定することと、前記位置変換によって調整された前記位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の推定位置を出力することと、を含む。
【００１７】
また、方法は、以下の１つまたは複数の特徴を任意に組み合わせてもよい。（ａ）前記管腔ネットワークの第１の部分と前記管腔ネットワークの第２の部分との間の変換点における前記位置変換を特定することと、前記器具が前記管腔ネットワークの前記第２の部分内に位置する場合に、前記位置変換によって調整された前記位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の前記推定状態を出力することと、をさらに含む。（ｂ）前記管腔ネットワークの第１の部分と前記管腔ネットワークの第２の部分との間の変換点よりも前の部分の範囲にわたる前記位置変換を特定することと、前記器具が前記管腔ネットワークの前記第２の部分内に位置する場合に、前記位置変換によって調整された前記位置センサに基づく推定状態に基づいて、前記器具の前記推定状態を出力することと、をさらに含む。（ｃ）前記器具が前記管腔ネットワークの前記第１の部分内に位置する場合に、前記追加の推定状態を出力すること、をさらに含む。（ｄ）前記管腔ネットワークのマッピングされた部分に対応する術前モデルを表現する術前モデルデータを取得することと、前記術前モデルデータに基づいて前記変換点を特定することと、をさらに含む。（ｅ）前記変換点は、前記術前モデルの最後のセグメントの閾値長さにおける位置に決まる。（ｆ）前記変換点は、前記術前モデルの最後のセグメントの遠位端における位置に決まる。（ｇ）前記位置変換はオフセットを有する。（ｈ）前記オフセットはベクトルを有する。（ｉ）前記ベクトルは、前記変換点における前記追加の推定状態および前記センサベースの推定状態との間の相違を示す。（ｊ）前記位置変換は関数を有する。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
本件開示の側面について、添付の図面および表と共に以下に説明するが、例示であって開示の側面を限定するものではなく、同様の構成要素には同様の名称を付す。
【００１９】
【図１】気管支鏡検査手技の診断および／または治療用に構成されたカートベースのロボットシステムの一実施形態を示す図である。
【図２】図１のロボットシステムの別の側面を示す図である。
【図３】尿管鏡検査用に構成された図１のロボットシステムの一実施形態を示す図である。
【図４】血管手技用に構成された図１のロボットシステムの一実施形態を示す図である。
【図５】気管支鏡検査手技用に構成されたテーブルベースのロボットシステムの一実施形態を示す図である。
【図６】図５のロボットシステムの代替の図である。
【図７】ロボットアームを収容するように構成されたシステムの一例を示す図である。
【図８】尿管鏡検査用に構成されたテーブルベースのロボットシステムの一実施形態を示す図である。
【図９】腹腔鏡検査用に構成されたテーブルベースのロボットシステムの一実施形態を示す図である。
【図１０】ピッチ調整または傾き調整された図５〜９のテーブルベースのロボットシステムの一実施形態を示す図である。
【図１１】図５〜１０のテーブルベースのロボットシステムのテーブルとカラムとの間のインタフェースの詳細図である。
【図１２】例示的な器具駆動部を示す図である。
【図１３】組になった器具駆動部を有する例示的な医療器具を示す図である。
【図１４】駆動ユニットの軸が器具の細長いシャフトの軸と平行である、器具駆動部および器具の代替の設計を示す図である。
【図１５】実施形態の一例における、図１３や１４の器具の位置など、図１〜１０のロボットシステム１つまたは複数の要素の位置を推定する位置決めシステムを示すブロック図である。
【図１６】管腔ネットワーク内をナビゲートされる医療器具の一例を示す図である。
【図１７】医療器具の一例の遠位端の詳細図を示す図である。
【図１８】一実施形態における、医療ロボットシステムの一例のディスプレイを有するコマンドコンソールの一例を示す図である。
【図１９Ａ】ロボット制御される医療器具のナビゲートを行うことができる管腔ネットワークの一例を示す図である。
【図１９Ｂ】図１９Ａの管腔ネットワークの術前モデルの一例を示す図である。
【図１９Ｃ】図１９Ａの管腔ネットワークに重畳される図１９Ｂの術前モデルのビューを示し、術前モデルが管腔ネットワークのマッピングされた部分に対応することを示す図である。
【図２０Ａ】図２０Ａ〜図２０Ｆは、位置変換を用いたナビゲーションおよび追跡の一例を示す図であり、図２０Ａは、術前モデルによって表現される管腔ネットワークの一部における組み合わせられた位置の推定状態を示す図である。
【図２０Ｂ】変換点における位置変換の一例の特定を示す図である。
【図２０Ｃ】位置変換によって調整された推定状態を示す図である。
【図２０Ｄ】後続の推定状態が位置変換によって調整可能であることを示す図である。
【図２０Ｅ】調整された推定状態を用いて、術前モデルによって表現される部分を超える部分の管腔ネットワークの表現を提供することができることを示す図である。
【図２１】特定のロボットシステムに実装可能なナビゲーションおよび追跡方法の一例を示すフローチャートである。
【図２２】特定のロボットシステムに実行可能なナビゲーションおよび追跡方法の別の例を示すフローチャートである。
【図２３】特定のロボットシステムに実行可能なナビゲーションおよび追跡方法の別の例を示すフローチャートである。
【図２４】本件開示のナビゲーションおよび追跡方法を実装するロボットシステムの一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
（１．はじめに）
本件開示の側面は、腹腔鏡検査などの低侵襲の手技や内視鏡検査などの非侵襲の手技を含む種々の医療手技を実行可能なロボット対応医療システムに組み込むことができる。内視鏡検査の手技においては、本システムは、気管支鏡検査、尿管鏡検査、消化器病検査などを実行することができる。
【００２１】
本システムは、さまざまな手技を実行できることに加えて、術者を支援する強化された画像取得や誘導など、追加の利点を提供することができる。また、本システムは、扱いにくいアームの動きや位置などに対応する必要なく、人工工学による位置から手技を行うことが可能な機能を術者に提供することができる。さらに、本システムは、システムの１つまたは複数の器具を１人のユーザで制御可能な使いやすさが向上した手技を行うことが可能な機能を術者に提供することができる。
【００２２】
以下に、例示目的の図面とともに種々の実施形態について説明する。開示の技術的思想のその他多数の実装が可能であり、さまざまな利点が開示の実装と共に得られる。また、ここには、参照用および多数の節の位置がわかるように見出しが含まれている。これらの見出しは、見出しが示す技術思想の範囲を制限するものではない。それぞれの技術思想は本明細書全体にわたって適用されてよい。
【００２３】
（Ａ．ロボットシステム−カート）
ロボット対応医療システムは、特定手技に応じてさまざまに構成することができる。図１は、気管支鏡検査の診断手技および／または治療樹技用に配置されたカートベースのロボット対応システム１０の一実施形態を示す。気管支検査時に、システム１０は、気管支鏡検査用の手技に特化した気管支鏡を自然開口のアクセスポイント（この例ではテーブルに配置された患者の口など）に操作可能な内視鏡１３などの医療器具を搬送して診断用の道具および／または治療用の道具を搬送するための、１つまたは複数のロボットアーム１２を有するカート１１を備える。図に示すように、カート１１は、当該アクセスポイントにアクセスするために、患者の上半身に近い位置に配置されている。同様に、ロボットアーム１２は、当該アクセスポイントに対して気管支鏡を配置するように作動可能である。図１に示す配置は、胃腸に関する（ＧＩ；gastro-intestinal）手技用の特別な内視鏡で
ある胃鏡を用いた胃腸に関する手技を行うときにも使用できる。図２は、カートの一例である実施形態をより詳細に示す。
【００２４】
引き続き図１を参照すると、カート１１が適切に位置決めされると、ロボットアーム１２は操縦可能な内視鏡１３を患者に、ロボットにより、手動により、またはそれらの組み合わせにより挿入することができる。図示のように、操縦可能な内視鏡１３は内側リーダ部分および外部シース部分などの少なくとも２つの入れ子式部分を備えることができ、各部分は器具ドライバ２８のセットから別個の器具ドライバに結合され、各器具ドライバは個々のロボットアームの遠位端に結合される。リーダ部分をシース部分と同軸に位置合わせすることを容易にする、器具ドライバ２８のこの線形配置は、１つ以上のロボットアーム１２を異なる角度および／または位置に操作することによって、空間内で再配置され得る「仮想レール」２９を作成する。本明細書で説明する仮想レールは破線を使用して図示され、したがって、破線はシステムのいかなる物理的構造も示さない。仮想レール２９に沿った器具ドライバ２８の移動は外部シース部分に対して内側リーダ部分を入れ子式にし、または内視鏡１３を患者から前進または後退させる。仮想レール２９の角度は、臨床用途または医師の好みに基づいて、調整、移動、および旋回されてもよい。例えば、気管支鏡検査では、図示のような仮想レール２９の角度および位置が内視鏡１３を患者の口内に曲げることに起因する摩擦を最小限に抑えながら、内視鏡１３への医師のアクセスを提供することの折衷案を表す。
【００２５】
内視鏡１３は、挿入後、ロボットシステムからの正確なコマンドを使用して、目標位置または手術部位に到達するまで、患者の気管および肺に向けられ得る。患者の肺ネットワークを通るナビゲーションを強化し、かつ／または所望の標的に到達するために、内視鏡１３を操作して、外部シース部分から内側リーダ部分を入れ子式に延ばして、関節動作を強化し、曲げ半径を大きくすることができる。別個の器具ドライバ２８の使用はまた、リーダ部分およびシース部分が、互いに独立して駆動されることを可能にする。
【００２６】
例えば、内視鏡１３は例えば、患者の肺内の病変または結節などの標的に生検針を送達するように指示されてもよい。針は病理学者によって解析されるべき組織サンプルを得るために、内視鏡の長さにわたるワーキングチャネルに沿って展開され得る。病理学的結果に応じて、追加のツールが追加の生検のために、内視鏡のワーキングチャネルの下方に配置されてもよい。悪性である結節を同定した後、内視鏡１３は、潜在的に癌性の組織を切除するためのツールを内視鏡的に送達し得る。いくつかの例において、診断および治療手技は、別々の手技で送達される必要があり得る。これらの状況では、内視鏡１３はまた、基準を送達して、対象結節の位置を「マーキング」するために使用され得る。他の例において、診断および治療手技は、同じ手順の間に送達され得る。
【００２７】
システム１０はまた、可動タワー３０を含むことができ、このタワー３０は、支持ケーブルを介してカート１１に接続されて、カート１１に対する制御、電子機器、流体工学、光学系、センサ、および／または電力のためのサポートを提供することができる。このような機能をタワー３０内に配置することにより、より小さなフォームファクタのカート１１が可能になり、これは、手術医師およびそのスタッフによって、より容易に調整および／または再配置され得る。さらに、カート／テーブルと支持タワー３０との間の機能の分割は手術室の混乱を低減し、臨床作業の流れを改善することを容易にする。カート１１を患者の近くに配置することができるが、タワー３０は手技中に邪魔にならないように離れた場所に収容することができる。
【００２８】
上述のロボットシステムのサポートにおいて、タワー３０はコンピュータプログラム命令を、例えば、永続的磁気記憶ドライブ、ソリッドステートドライブなどの非一時的コンピュータ可読記憶媒体内に記憶するコンピュータベースの制御システムの構成要素を含むことができる。これらの命令の実行は、実行がタワー３０またはカート１１内で行われるかどうかにかかわらず、システム全体またはそのサブシステムを制御することができる。例えば、コンピュータシステムのプロセッサによって実行される場合、命令はロボットシステムの構成要素に、関連するキャリッジおよびアームマウントを作動させ、ロボットアームを作動させ、医療器具を制御させることができる。例えば、制御信号の受信に応じて、ロボットアームのジョイント内のモータは、アームを特定の姿勢に位置決めすることができる。
【００２９】
タワー３０はまた、内視鏡１３を通して展開され得るシステムに制御された潅注および吸引能力を提供するために、ポンプ、流量計、弁制御、および／または流体アクセスを含む。これらの構成要素は、タワー３０のコンピュータシステムを使用して制御することもできる。いくつかの実施形態では、洗浄および吸引能力が別個のケーブルを介して内視鏡１３に直接送達されてもよい。
【００３０】
タワー３０はカート１１にフィルタされ保護された電力を供給するように設計された電圧およびサージプロテクタを含むことができ、それによって、カート１１内に電力変圧器および他の補助電力部品を配置することが回避され、その結果、より小さく、より可動性の高いカート１１が得られる。
【００３１】
タワー３０はまた、ロボットシステム１０全体に展開されるセンサのための支持装置を含むことができる。例えば、タワー３０はロボットシステム１０全体にわたって光学センサまたはカメラから受信したデータを検出し、受信し、処理するための光電子機器を含むことができる。制御システムと組み合わせて、このような光電子機器を使用して、タワー３０を含むシステム全体に配置された任意の数のコンソールに表示するためのリアルタイム画像を生成することができる。同様に、タワー３０は配置された電磁（ＥＭ；Electromagnetic）センサから受信された信号を受信し、処理するための電子サブシステムも含む
ことができる。タワー３０はまた、医療器具内または医療器具上の電磁センサによる検出のために電磁場発生器を収容し、位置決めするために使用されてもよい。
【００３２】
タワー３０は、システムの残りの部分で利用可能な他のコンソール、例えばカートの頂部に取り付けられたコンソールに加えて、コンソール３１を含むこともできる。コンソール３１は、ユーザインタフェースと、医師の操作者のためのタッチスクリーンなどの表示画面とを含むことができる。システム１０内のコンソールは一般に、ロボット制御と、内視鏡１３のナビゲーションおよび位置決め情報などの手術前およびリアルタイム情報との両方を提供するように設計される。コンソール３１が医師が利用できる唯一のコンソールではない場合、看護師のような第二の操作者によって、患者の健康状態や活動状態とシステムの動作を監視し、ナビゲーションおよび位置決め情報などの手技固有のデータを提供するために使用することができる。他の実施形態では、コンソール３０は、タワー３０とは別の筐体内に格納されている。
【００３３】
タワー３０は、１つまたは複数のケーブルまたは接続部（図示せず）を介してカート１１および内視鏡１３に結合することができる。いくつかの実施形態では、タワー３０からのサポート機能が単一のケーブルを介してカート１１に提供されてもよく、手術室を単純化し、混乱を解消する。他の実施形態では、特定の機能が別個のケーブル配線および接続で結合されてもよい。例えば、単一の電力ケーブルを介してカートに電力を供給することができるが、制御、光学、流体、および／またはナビゲーションのための支持体は別個のケーブルを介して提供することができる。
【００３４】
図２は、図１に示されたカートベースのロボット使用可能システムからのカートの実施形態の詳細図を提供する。カート１１は全体として、細長い支持構造１４（しばしば「カラム」と呼ばれる）、カート基部１５、およびカラム１４の上端部にコンソール１６を含む。カラム１４は、１つまたは複数のロボットアーム１２（図２には３つが示されている）の展開を支持するためのキャリッジ１７（あるいは「アーム支持体」）などの１つまたは複数のキャリッジを含むことができる。キャリッジ１７は、患者に対してより良好に位置決めするためにロボットアーム１２の基部を調整するために垂直軸に沿って回転する個別に構成可能なアームマウントを含むことができる。キャリッジ１７はまた、キャリッジ１７がカラム１４に沿って垂直に移動することを可能にするキャリッジインタフェース１９を含む。
【００３５】
キャリッジインタフェース１９は、キャリッジ１７の垂直方向の移動を案内するためにカラム１４の両側に配置されたスロット２０のようなスロットを介してカラム１４に接続されている。スロット２０はキャリッジをカート基部１５に対して種々の垂直高さに位置決めし、保持するための垂直移動インタフェースを含む。キャリッジ１７の垂直移動は、カート１１が様々なテーブル高さ、患者サイズ、および医師の好みに合うようにロボットアーム１２の到達範囲を調整することを可能にする。同様に、キャリッジ１７上の個々に構成可能なアームマウントは、ロボットアーム１２のロボットアームベース２１が様々な構成で角度付けされることを可能にする。
【００３６】
いくつかの実施形態では、スロット２０がキャリッジ１７が垂直に移動するときに、カ
ラム１４の内部チャンバおよび垂直移動インタフェース内への汚れおよび流体の進入を防止するために、スロット表面と面一であり、かつ平行であるスロットカバーで補足されてもよい。スロットカバーは、スロット２０の縦上端部および底部の近くに配置されたバネスプールの対を通して展開されてもよい。カバーはキャリッジ１７が垂直に上下に平行移動するときに、展開されてそれらのコイル状態から伸縮するまで、スプール内でコイル状に巻かれる。スプールのばね荷重はキャリッジ１７がスプールに向かって移動するときにカバーをスプール内に引っ込める力を提供し、一方、キャリッジ１７がスプールから離れるように移動するときにも緊密な捺印を維持する。カバーは例えば、キャリッジ１７が移動するときにカバーの適切な伸縮を確実にするために、キャリッジインタフェース１９内のブラケットを使用して、キャリッジ１７に接続されてもよい。
【００３７】
カラム１４はユーザ入力、例えばコンソール１６からの入力に応答して生成される制御信号に応答して機械的な方法でキャリッジ１７を移動させるために、垂直に位置合わせされた親ねじを使用するように設計された、歯車およびモータなどの機構を内部に備えることができる。
【００３８】
ロボットアーム１２は一般に、一連のジョイント２４によって接続された一連のリンク機構２３によって分離されたロボットアーム基部２１およびエンドエフェクタ２２を備えることができ、各ジョイントは独立したアクチュエータを備え、各アクチュエータは独立して制御可能なモータを備える。各独立して制御可能なジョイントは、ロボットアームに利用可能な独立した自由度を表す。アーム１２のそれぞれは７つのジョイントを有し、したがって、７つの自由度を提供する。多数のジョイントは多数の自由度をもたらし、「冗長である」自由度を可能にする。冗長な自由度は、ロボットアーム１２が異なる結合位置および関節角を使用して、空間内の特定の位置、向き、および軌道にそれぞれのエンドエフェクタ２２を位置決めすることを可能にする。これにより、システムは医師が腕の関節を患者から離れた臨床的に有利な位置に移動させて、腕の衝突を回避して、より広いアクセス範囲を実現しながら、空間内の所望の位置から医療器具を位置決めしたり方向付けたりすることが可能になる。
【００３９】
カート基部１５は、床上のカラム１４、キャリッジ１７、およびアーム１２の重量を釣り合わせる。したがって、カート基部１５は、電子機器、モータ、電源などのより重い構成要素、ならびにカートの移動および／または固定のいずれかを可能にする構成要素を収容する。例えば、カート基部１５は、手技の前にカートが部屋の周りを容易に移動することを可能にする、回転可能なホイール形状のキャスタ２５を含む。適切な位置に到達した後、キャスタ２５は、手技中にカート１１を所定の位置に保持するためにホイールロックを使用して固定されてもよい。
【００４０】
コンソール１６はカラム１４の垂直端部に配置されているので、ユーザ入力を受け取るためのユーザインタフェースと、医師ユーザに手術前および手術中の両方のデータを提供するための表示画面（または、例えば、タッチスクリーン２６などの二目的用装置）との両方を可能にする。タッチスクリーン２６上の潜在的な術前データは、術前計画、術前コンピュータ断層撮影（ＣＴ）スキャンから導出されたナビゲーションおよびマッピングデータ、および／または術前患者インタビューからの注を含むことができる。ディスプレイ上の手術中データは、器具から提供される光学情報、センサおよびセンサからの座標情報、ならびに呼吸、心拍数、および／または脈拍などの患者の活動統計を含むことができる。コンソール１６は医師がキャリッジ１７の反対側のカラム１４の側からコンソールにアクセスすることができるように、配置され、傾斜されてもよい。この位置から、医師はカート１１の背後からコンソール１６を操作しながら、コンソール１６、ロボットアーム１２、および患者を見ることができる。図示のように、コンソール１６はまた、カート１１の操縦および安定化を補助するためのハンドル２７を含む。
【００４１】
図３は、尿管鏡検査のために配置されたロボット使用可能システム１０の実施形態を示す。尿管鏡手技では、カート１１が患者の尿道および尿管を横切るように設計された手技特有の内視鏡である尿管鏡３２を患者の下腹部領域に送達するように配置されてもよい。尿管鏡検査では、尿管鏡３２を患者の尿道と直接位置合わせして、領域内の繊細な解剖学的構造に対する摩擦および力を低減することが望ましい場合がある。図に示されるように、カート１１はロボットアーム１２が患者の尿道への直接的な線形アクセスのために尿管鏡３２を位置決めすることを可能にするために、テーブルの足に位置合わせすることができる。テーブルの足から、ロボットアーム１２は、尿管鏡３２を仮想レール３３に沿って尿道を通して患者の下腹部に直接挿入することができる。
【００４２】
尿道への挿入後、気管支鏡検査におけるのと同様の制御手法を使用して、尿管鏡３２は診断および／または治療用途のために、膀胱、尿管、および／または腎臓内にナビゲートされ得る。例えば、尿管鏡３２は、尿管鏡３２のワーキングチャネルの下に配置されたレーザまたは超音波砕石装置を用いて、尿管および腎臓に向けられて、腎結石の蓄積を破壊することができる。砕石術が完了した後、得られた結石断片は、尿管鏡３２の下方に配置されたバスケットを用いて除去され得る。
【００４３】
図４は、血管手技のために同様に配置されたロボット使用可能システムの実施形態を示す。血管手技では、システム１０がカート１１が操縦可能なカテーテルなどの医療器具３４を患者の脚の大腿動脈内のアクセスポイントに送ることができるように構成することができる。大腿動脈はナビゲーションのためのより大きな直径と、患者の心臓への比較的遠回りで曲がりくねった経路との両方の特徴があり、このためナビゲーションを単純化できる。尿管鏡手技におけるように、カート１１は、ロボットアーム１２が患者の大腿／股関節領域における大腿動脈アクセスポイントへの直接的な線形アクセスを有する仮想レール３５を提供することを可能にするように、患者の脚および下腹部に向かって配置され得る。動脈内への挿入後、医療器具３４は、器具ドライバ２８を移動させることによって方向付けられ、挿入されてもよい。あるいは、カートが例えば、肩および手首の近くの頸動脈および上腕動脈などの代替の血管アクセスポイントに到達するために、患者の上腹部の周りに配置されてもよい。
【００４４】
（Ｂ.ロボットシステム−テーブル）
ロボット対応医療システムの実施形態はまた、患者のテーブルを組み込んでもよい。テーブルを組み込むことにより、カートを取り外すことによって手術室内の資本設備の量が減少し、患者へのアクセスがより大きくなる。図５は、気管支鏡検査手順のために配置されたそのようなロボット使用可能システムの実施形態を示す。システム３６は、床の上にプラットフォーム３８（「テーブル」または「ベッド」として示される）を支持するための支持構造または支柱３７を含む。カートベースのシステムと同様に、システム３６のロボットアーム３９のエンドエフェクタは、図５の気管支鏡４０などの細長い医療器具を、器具ドライバ４２の直線的な位置合わせから形成された仮想レール４１を通して、またはそれに沿って操作するように設計された器具ドライバ４２を備える。実際には、Ｘ線透視画像を提供するためのＣアームがテーブル３８の周りにエミッタおよび検出器を配置することによって、患者の上腹部領域の上に配置され得る。
【００４５】
図６は、説明のため患者および医療器具を除いたシステム３６の代替図を示す。図示されているように、カラム３７はシステム３６内にリング形状として示されている１つ以上のキャリッジ４３を含むことができ、このキャリッジを基に１つ以上のロボットアーム３９を構成することができる。キャリッジ４３はロボットアーム３９が患者に到達するように配置され得る異なる視点を提供するために、カラム３７の長さに沿って延びる垂直カラムインタフェース４４に沿って移動してもよい。キャリッジ４３は、カラム３７内に配置
された機械的モータを使用してカラム３７の周りを回転して、ロボットアーム３９がテーブル３８の複数の側、例えば患者の両側にアクセスできるようにすることができる。複数のキャリッジを有する実施形態では、キャリッジがカラム上に個別に配置されてもよく、他のキャリッジとは独立して移動および／または回転してもよい。キャリッジ４３はカラム３７を取り囲む必要はなく、または円形である必要もないが、図示されるようなリング形状は構造的バランスを維持しながら、カラム３７の周りのキャリッジ４３の回転を容易にする。キャリッジ４３の回転および移動により、システムは、内視鏡および腹腔鏡のような医療器具を患者の異なるアクセスポイントに位置合わせすることができる。他の実施形態（図示せず）では、システム３６は、調節可能なアーム支持部を有する患者テーブルまたはベッドを備えてもよく、アーム支持部はテーブルまたはベッドに沿って延伸するバーやレールの形態として設けることができる。１つまたは複数のロボットアーム３９（肘関節を有する肩部を介するなどによる）は、上記の調節可能なアーム支持部を垂直方向に調整して取り付けることができる。垂直方向の調整ができることで、ロボットアーム３９は、患者テーブルまたは別途の下にコンパクトに収容でき、後で手技時に引き上げることができる。
【００４６】
アーム３９は、ロボットアーム３９に追加の構成要素を提供するために個別に回転および／または入れ子式に延在することができる一連のジョイントを備える一組のアームマウント４５を介してキャリッジに取り付けることができる。さらに、アームマウント４５は、キャリッジ４３が適切に回転されたときに、アームマウント４５がテーブル３８の同じ側（図６に示す）、テーブル３８の反対側（図９に示す）、またはテーブル３８の隣接する側（図示せず）のいずれかに配置されるように、キャリッジ４３上に配置されてもよい。
【００４７】
カラム３７は構造的に、テーブル３８を支持し、キャリッジを垂直方向に移動させるための経路を提供する。内部においては、カラム３７がキャリッジの垂直移動を案内するためのリードスクリューと、リードスクリューに基づいて前記キャリッジの移動を機械化するためのモータとを備えることができる。カラム３７はまた、キャリッジ４３およびその上に取り付けられたロボットアーム３９に電力および制御信号を伝達することができる。
【００４８】
テーブル基部４６は図２に示すカート１１のカート基部１５と同様の機能を果たし、テーブル／ベッド３８、カラム３７、キャリッジ４３、およびロボットアーム３９をバランスさせるためのより重い構成要素を収容する。テーブル基部４６はまた、手技中の安定性を提供するために、硬性キャスタを組み込んでもよい。キャスタはテーブル基部４６の下端から展開されて、基部４６の両側で反対方向に延在し、システム３６を移動させる必要があるときに後退することができる。
【００４９】
引き続き図６を参照すると、システム３６は、テーブルとタワーとの間でシステム３６の機能を分割してテーブルのフォームファクタおよびバルクを低減するタワー（図示せず）を含むこともできる。上記の実施形態と同様に、タワーは、処理、計算、および制御能力、電力、流体工学、ならびに／または光学およびセンサ処理などの様々なサポート機能をテーブルに提供することができる。タワーはまた、医師のアクセスを改善し、手術室を煩雑にしないようにするために、患者から離れて配置されるように移動可能であってもよい。さらに、タワー内に部品を配置することにより、ロボットアームの潜在的な収納のためのテーブル基部内のより大きい収納スペースが実現する。タワーはまた、キーボードおよび／またはペンダントなどのユーザ入力のためのユーザインタフェースと、リアルタイム画像、ナビゲーション、および追跡情報などの術前および術中情報のための表示画面（またはタッチスクリーン）との両方を提供するコンソールを含むことができる。
【００５０】
いくつかの実施形態では、テーブル基部が使用されていないときにロボットアームを収
納し、格納することができる。図７は、テーブルベースのシステムの一実施形態においてロボットアームを収容するシステム４７を示す。システム４７では、キャリッジ４８がロボットアーム５０、アームマウント５１、およびキャリッジ４８を基部４９内に収容するために、基部４９内に垂直に移動させることができる。基地カバー５２は、キャリッジ４８、アームマウント５１、およびアーム５０を列５３の近辺に展開するために移動されて開閉され、使用されていないときにそれらを保護するために閉じられてもよい。基部カバー５２は、その開口の縁部に沿って膜５４で封止されて、閉鎖時の汚れおよび流体の進入を防止することができる。
【００５１】
図８は、尿管鏡検査手順のために構成されたロボット使用可能なテーブルベースのシステムの実施形態を示す。尿管鏡検査では、テーブル３８が患者をカラム３７およびテーブル基部４６から外れた角度に位置決めするための旋回部分５５を含むことができる。旋回部分５５は旋回部分５５の下端を支柱３７から離して位置決めするために、旋回点（例えば、患者の頭部の下に位置する）の周りで回転または旋回してもよい。例えば、旋回部分５５の旋回は、Ｃアーム（図示せず）がテーブル３８の下のカラム（図示せず）と空間を競合することなく、患者の下腹部の上に配置されることを可能にする。キャリッジ３５（図示せず）を支柱３７の周りに回転させることによって、ロボットアーム３９は、尿管鏡５６を仮想レール５７に沿って患者の鼠径部に直接挿入して尿道に到達させることができる。尿管鏡検査では、手技中に患者の脚の位置を支持し、患者の鼠径部への明確なアクセスを可能にするために、スターラップ５８をテーブル３８の旋回部分５５に固定することもできる。
【００５２】
腹腔鏡手技では、患者の腹壁の小さな切開を通して、最小侵襲性器具（１つ以上の切開のサイズに適応するように細長い形状）が患者の解剖学的構造に挿入され得る。患者の腹腔を膨張させた後、しばしば腹腔鏡と呼ばれる器具は把持、切断、切除、縫合などの手術タスクや医療タスクを実行するように指示されてもよく、図９は腹腔鏡手技のために構成されたロボット使用可能なテーブルベースのシステムの実施形態を示す。図９に示されるように、システム３６のキャリッジ４３はテーブル３８の両側にロボットアーム３９の対を位置決めするように回転され、垂直に調整され、その結果、腹腔鏡５９は患者の腹腔に到達するために患者の両側の最小切開部を通過するようにアームマウント４５を使用して位置決めされ得る。
【００５３】
腹腔鏡手技に適応するために、ロボット使用可能テーブルシステムは、プラットフォームを所望の角度に傾斜させることもできる。図１０は、ピッチまたはチルト調整を有するロボット使用可能医療システムの実施形態を示す。図１０に示すように、システム３６は、テーブル３８の傾斜に適応して、テーブルの一部分を床から他の部分よりも大きな距離に位置決めすることができる。さらに、アームマウント４５はアーム３９がテーブル３８と同じ平面関係を維持するように、傾きに合わせて回転することができる。より急勾配の角度に適応するために、カラム３７は、カラム３７の垂直延長部がテーブル３８が床に触れたり基部４６と衝突したりしないようにする入れ子式部分６０を含むこともできる。
【００５４】
図１１は、テーブル３８とカラム３７との間のインタフェースの詳細を示す。ピッチ回転機構６１は、欄３７に対するテーブル３８のピッチ角を複数の自由度で変更するように構成されてもよい。ピッチ回転機構６１はカラム・テーブル・インタフェースにおける直交軸１、２の位置決めによって可能にすることができ、各軸は、電気的なピッチ角コマンドに応答して各軸が別個のモータ３、４によって作動される。一方のねじ５に沿った回転は一方の軸１における傾斜調整を可能にし、他方のねじ６に沿った回転は、他方の軸２に沿った傾斜調整を可能にする。いくつかの実施形態では、ボールジョイントを用いて、複数の自由度でカラム３７に対する相対的なテーブル３８のピッチ角を変更することができる。
【００５５】
例えば、ピッチ調整は下腹部手術のために、テーブルをトレンデレンブルグ位置に位置決めしようとするとき、すなわち、患者の下腹部を患者の下腹部よりも床から高い位置に位置決めしようとするとき、特に有用である。トレンデレンブルグ位置は患者の内部器官を重力によって患者の上腹部に向かってスライドさせ、腹腔鏡前立腺切除術などの下腹部の手術手技や医療手技を開始して実行するための最小侵襲性ツール（minimally invasive
tool）のために腹腔の空間を空ける。
【００５６】
（Ｃ.器具ドライバとインタフェース）
システムのロボットアームのエンドエフェクタは、（１）医療器具を作動させるための電気機械的手段を組み込む器具ドライバ（あるいは「器具駆動機構」または「器具装置マニピュレータ（ＩＤＭ；instrument device manipulator）」と呼ばれる）と、（２）モ
ータなどの任意の電気機械的構成要素を削除できる取り外し可能または取り外し可能な医療器具とを備える。この二分法は、医療手技に使用される医療器具を滅菌する必要性、およびそれらの複雑な機械的アセンブリおよび繊細な電子機器のために高価な資本設備を適切に滅菌することができないことが起因となりうる。したがって、医療器具は医師または医師のスタッフによる個々の滅菌または廃棄のために、器具ドライバ（したがってシステム）から取り外し、取り外し、および交換されるように設計されてもよい。対照的に、器具ドライバは、交換または滅菌される必要はなく、保護のためにドレープで覆われてもよい。
【００５７】
図１２は、例示的な器具ドライバを示す。ロボットアームの遠位端に配置された器具ドライバ６２は駆動シャフト６４を介して医療器具に制御されたトルクを提供するために、平行軸に配置された１つ以上の駆動ユニット６３を備える。各駆動ユニット６３は器具と相互作用するための個々の駆動シャフト６４と、モータシャフトの回転を所望のトルクに変換するためのギアヘッド６５と、駆動トルクを生成するためのモータ６６と、モータシャフトの速度を測定し、制御回路にフィードバックを提供するためのエンコーダ６７と、制御信号を受信し、駆動ユニットを作動させるための制御回路６８とを備える。各駆動ユニット６３は独立して制御され、電動化されており、器具ドライバ６２は、医療器具に複数（図１２に示すように４つ）の独立した駆動出力を提供することができる。動作中、制御回路６８は制御信号を受信し、モータ信号をモータ６６に送信し、エンコーダ６７によって測定された結果のモータ速度を所望の速度と比較し、モータ信号を変調して所望のトルクを生成する。
【００５８】
無菌環境を必要とする手技では、ロボットシステムが器具ドライバと医療器具との間に位置する、無菌ドレープに接続された無菌アダプタなどの駆動インタフェースを組み込むことができる。無菌アダプタの主な目的は駆動シャフトと駆動入力との間の物理的分離、したがって無菌性を維持しながら、器具ドライバの駆動シャフトから器具の駆動入力に角運動を伝達することである。したがって、例示的な無菌アダプタは、器具ドライバの駆動シャフトおよび器具上の駆動入力と嵌合されることが意図される一連の回転入力および出力を備えてもよい。滅菌アダプタに接続された滅菌ドレープは透明または半透明プラスチックなどの薄い軟性材料からなり、器具ドライバ、ロボットアーム、およびカート（カートベースのシステム内）またはテーブル（テーブルベースのシステム内）などの資本設備を覆うように設計される。ドレープの使用は滅菌を必要としない領域（すなわち、非滅菌領域）に依然として配置されている間に、患者の近くに資本設備を配置することを可能にする。滅菌ドレープの反対側では、医療器具が滅菌を必要とする領域（すなわち、滅菌野）において患者と接触することができる。
【００５９】
（Ｄ.医療器具）
図１３は、組になった器具ドライバを有する例示的な医療器具を示す。ロボットシステ
ムと共に使用するように設計された他の器具と同様に、医療器具７０は、細長いシャフト７１（または細長い本体）および器具基部７２を備える。医師による手動操作向けの設計として「器具ハンドル」とも呼ばれる器具基部７２は、全体として、ロボットアーム７６の遠位端で器具ドライバ７５上の駆動インタフェースを通って延びる駆動出力７４と嵌合するように設計された、回転可能な駆動入力７３、例えば、レセプタクル、プーリ、またはスプールを備えてもよい。物理的に接続され、ラッチされ、および／または結合されると、器具基部７２の嵌合された駆動入力７３は器具ドライバ７５内の駆動出力７４と回転軸を共有し、駆動出力７４から駆動入力７３へのトルクの伝達が可能になる。いくつかの実施形態では、駆動出力７４が駆動入力７３上のレセプタクルと嵌合するように設計されたスプラインを備えてもよい。
【００６０】
細長いシャフト７１は例えば、内視鏡検査におけるように、解剖学的な開口またはルーメン、または、例えば、腹腔鏡検査におけるように、最小侵襲性切開のいずれかを介して送られるように設計される。細長いシャフト６６は軟性（例えば、内視鏡と同様の特性を有する）または硬性（例えば、腹腔鏡と同様の特性を有する）のいずれかであり得るか、または軟性部分および硬性部分の両方のカスタマイズされた組み合わせを含む。腹腔鏡検査用に設計される場合、硬性の細長いシャフトの遠位端は回転軸を有するＵリンクと、器具ドライバ７５の駆動出力７４から受け取ったトルクに応じて駆動入力が回転するときにテンドンからの力に基づいて作動され得る、例えば、１つまたは複数の把持器などの手術用ツールや医療器具とから形成される接合手首を備えるエンドエフェクタに接続されてもよい。内視鏡検査用に設計される場合、可撓性の細長いシャフトの遠位端は、器具ドライバ７５の駆動出力７４から受け取られるトルクに基づいて関節動作および屈曲され得る、操縦可能または制御可能な屈曲部を含む。
【００６１】
器具ドライバ７５からのトルクは、シャフト７１内のテンドンを使用して細長いシャフト７１に伝達される。プルワイヤなどのこれらの個々のテンドンは、器具ハンドル７２内の個々の駆動入力７３に個々に固定することができる。ハンドル７２から、テンドンは、細長いシャフト７１内の１つ以上のプルルーメンに向けられ、細長いシャフト７１の遠位部分に固定される。腹腔鏡検査では、これらのテンドンが手首、把持器、またはさみなどの遠位に取り付けられたエンドエフェクタに結合されてもよい。このような構成の下では、駆動入力７３に及ぼされるトルクがテンドンに表面張力を伝達し、それによってエンドエフェクタを何らかの方法で作動させる。腹腔鏡検査では、テンドンは関節を軸の周りに回転させ、それによってエンドエフェクタを一指示または別の指示に移動させることができる。あるいはテンドンは細長いシャフト７１の遠位端において、把持器の１つ以上の顎に接続され得、ここで、テンドンからの張力によって把持器が閉じる。
【００６２】
内視鏡検査では、テンドンは接着剤、制御リング、または他の機械的固定を介して、細長いシャフト７１に沿って（例えば、遠位端で）配置された屈曲または関節動作部に結合されてもよい。屈曲部の遠位端に固定して取り付けられると、駆動入力７３に及ぼされるトルクがテンドンに伝達され、より柔軟性のある屈曲部（関節部または関節動作領域と呼ばれることもある）を屈曲または関節動作させる。非屈曲部に沿って、個々のテンドンを内視鏡シャフトの壁に沿って（または内側に）向ける個々のプルルーメンを螺旋状または螺旋状にして、プルワイヤの表面張力から生じる半径方向の力を釣り合わせることが効果的であり得る。スパイラルの角度および／またはそれらの間の間隔は特定の目的のために変更または設計されてもよく、スパイラルを緊密にすると荷重力下でのシャフト圧縮が小さくなり、一方、スパイラルを少なくすると荷重力下でのシャフト圧縮が大きくなるが限界曲げとなる。スペクトルの他端では、プルルーメンが細長いシャフト７１の長手方向軸に平行に向けられて、所望の屈曲または関節動作可能な部分における制御された関節動作が可能となる。
【００６３】
内視鏡検査では、細長いシャフト７１がロボットシステム手技を補助するために、いくつかの構成要素を収容する。シャフトは、シャフト７１の遠位端における手術領域に手術用ツール（または医療器具）、潅注、および／または吸引を展開するためのワーキングチャネルを備えてもよい。シャフト７１はまた、ワイヤおよび／または光ファイバを収容して、光学カメラを含む遠位先端の光学アセンブリへ／から信号を伝達し得る。シャフト７１はまた、光ファイバを収容して、発光ダイオードなどの近位に位置する光源からシャフトの遠位端に光を運ぶことができる。
【００６４】
器具７０の遠位端において、遠位先端はまた、診断および／または治療、潅注、および吸引のためのツールを手術部位に送達するためのワーキングチャネルの開口を備え得る。遠位先端はまた、内部解剖学的空間の画像を取得するために、ファイバースコープまたはデジタルカメラなどのカメラのためのポートを含んでもよい。関連して、遠位先端はまた、カメラを使用するときに解剖学的空間を照明するための光源のためのポートを含む。
【００６５】
図１３の例では駆動シャフト軸、したがって駆動入力軸は細長いシャフトの軸に直交する。しかしながら、この配置では、細長いシャフト７１の回転機能が複雑になる。駆動入力７３を静止状態に保ちながら、細長いシャフト７１をその軸に沿って回転させると、テンドンが駆動入力７３から延出して細長いシャフト７１内のプルルーメンに入るときに、テンドンの望ましくない絡み合いが生じる。そのようなテンドンによって生じる絡み合いは、内視鏡手技時に可撓性の細長いシャフトの移動を予測することを目的とする任意の制御アルゴリズムの障害となり得る。
【００６６】
図１４は器具ドライバおよび器具の代替設計を示し、駆動ユニットの軸が器具の細長いシャフトの軸に平行である。図示のように、円形の器具ドライバ８０は、ロボットアーム８２の端部に平行に位置合わせされた駆動出力８１を有する４つの駆動ユニットを備える。駆動ユニットおよびそれぞれの駆動出力８１は、アセンブリ８３内の駆動ユニットのうちの１つによって駆動される器具ドライバ８０の回転アセンブリ８３内に収容される。回転駆動ユニットによって提供されるトルクに応じて、回転アセンブリ８３は、回転アセンブリ８３を器具ドライバの非回転部分８４に接続する円形ベアリングに沿って回転する。電気接点を介して器具ドライバ８０の非回転部分８４から回転アセンブリ８３に電力および制御信号を伝達することができ、この信号は、ブラシ付きスリップリング接続（図示せず）による回転によって維持することができる。他の実施形態では、回転アセンブリ８３が非回転部分８４に一体化され、したがって他の駆動ユニットと平行ではない別個の駆動ユニットに応答することができる。回転機構８３は、器具ドライバ８０が器具ドライバ軸８５の周りに単一のユニットとして、駆動ユニットおよびそれぞれの駆動出力８１を回転させることができる。
【００６７】
上記に開示した実施形態と同様に、器具８６は、細長いシャフト部分８８と、器具ドライバ８０内の駆動出力８１を受けるように構成された複数の駆動入力８９（レセプタクル、プーリ、およびスプールなど）を備える器具基部８７（説明のために透明な外皮と共に示されている）とを備えることができる。先に開示された実施形態とは異なり、器具シャフト８８は、図１３の設計におけるように直交するのではなく、駆動入力８９の軸に実質的に平行な軸を有する器具基部８７の中心から延伸する。
【００６８】
器具ドライバ８０の回転アセンブリ８３に結合されると、器具基部８７および器具シャフト８８を備える医療器具８６は、器具ドライバ軸８５の周りで回転アセンブリ８３と組み合わせて回転する。器具シャフト８８は器具基部８７の中心に配置されているので、器具シャフト８８は取り付けられたとき、器具ドライバ軸８５と同軸である。したがって、回転アセンブリ８３の回転は、器具シャフト８８をそれ自体の前後軸の周りに回転させる。さらに、器具基部８７が器具シャフト８８と共に回転するとき、器具基部８７の駆動入
力８９に接続されたテンドンは、回転中に絡み合わない。したがって、駆動出力８１、駆動入力８９、および器具シャフト８８の軸の平行性は、任意の制御テンドンの絡み合いを発生させることなく、シャフトを回転させることができる。
【００６９】
（Ｅ.ナビゲーションと制御）
従来の内視鏡検査には、Ｘ線透視法（例えば、Ｃアームを介して送達され得るよう）および他の形態の放射線ベースの画像化モダリティの使用が含まれ、操作者の医師に管腔内ガイダンスが提供される。一方、本件開示によって実現されるロボットシステムは、放射線に対する医師の曝露を低減し、手術室内の器具の数を減らすために、非放射線ベースのナビゲーションおよび位置決め手段を提供する。本明細書で使用されるように、用語「位置決め」は、基準座標系における物体の位置を特定および／または監視することを指すことができる。術前マッピング、コンピュータ視覚、リアルタイム電磁追跡、およびロボットコマンドデータなどの技術は放射線を用いない運用環境を達成するために、個別に、または組み合わせて使用されてもよい。放射線ベースの画像モダリティが依然として使用される他の場合には、術前マッピング、コンピュータ視覚、リアルタイム電磁追跡、およびロボットコマンドデータは放射線ベースの画像モダリティによってのみ得られる情報を改善するために、個別に、または組み合わせて使用されてもよい。
【００７０】
図１５は、例示的な実施形態による、器具の位置など、ロボットシステムの１つまたは複数の要素の位置を推定する位置決めシステム９０を示すブロック図である。位置決めシステム９０は、１つまたは複数の命令を実行するように構成された１つまたは複数の計算装置のセットとすることができる。計算装置は、上述の１つまたは複数の構成要素内のプロセッサ（または複数のプロセッサ）およびコンピュータ可読メモリによって具現化され得る。限定ではなく例示として、計算装置は、図１に示すタワー３０内や、図１〜４に示すカート内や、図５〜１０に示すベッド内などに配置されてよい。
【００７１】
図１５に示すように、位置決めシステム９０は、入力データ９１〜９４を処理して医療器具の遠位先端の位置データ９６を生成する位置決めモジュール９５を含むことができる。位置データ９６は、基準系に対する器具の遠位端の位置および／または向きを表すデータまたはロジックであってもよい。基準系は、患者の解剖学的構造、または電磁場発生器（電磁場発生器については以下の説明を参照）などの既知の物体に対する基準系とすることができる。
【００７２】
ここで、さまざまな入力データ９１〜９４についてより詳細に説明する。術前マッピングは、低線量ＣＴスキャンの収集を使用することによって達成することができる。術前ＣＴスキャンは２次元画像を生成し、各画像は、患者の内部解剖学的構造の破断図の「スライス」を表す。集合体で解析される場合、患者の肺ネットワークなどの患者の解剖学的構造の解剖学的空洞、空間、および構造のための画像ベースのモデルが生成され得る。中心線ジオメトリのような手法は、ＣＴ画像から決定され、近似されて、モデルデータ９１と呼ばれる（術前ＣＴスキャンにのみ用いられる場合は「術前モデルデータ」とも呼ばれる）患者の解剖学的構造の３次元ボリュームを展開することができる。中心線ジオメトリの使用については、米国特許第１４／５２３，７６０号に記載されており、その内容の全体を本願に援用する。また、ネットワークトポロジーモデルは、ＣＴ画像から導出されてもよく、気管支鏡検査に特に適している。
【００７３】
いくつかの実施形態では、器具が視覚データ９２を提供するためにカメラを装備することができる。位置決めモジュール９５は１つまたは複数の視覚ベースの位置追跡を可能にするために、視覚データを処理することができる。例えば、手術前モデルデータは医療器具（例えば、内視鏡または内視鏡のワーキングチャネルを通る器具の前進）のコンピュータ視覚ベースの追跡を可能にするために、視覚データ９２と共に使用されてもよい。例え
ば、手術前モデルデータ９１を使用して、ロボットシステムは内視鏡の予想される移動経路に基づいてモデルから予想される内視鏡画像のライブラリを生成することができ、各画像はモデル内の位置にリンクされる。手術中に、このライブラリはカメラ（例えば、内視鏡の遠位端にあるカメラ）で取得されたリアルタイム画像を画像ライブラリ内の画像と比較して位置決めを補助するために、ロボットシステムによって参照されてもよい。
【００７４】
他のコンピュータ視覚ベースの追跡技術は、カメラ、したがって内視鏡の動きを特定するために特徴追跡を使用する。位置決めモジュール９５のいくつかの特徴は解剖学的な管腔に対応する手術前モデルデータ９１内の円形の幾何学的形状を識別し、それらの幾何学的形状の変化を追跡して、どの解剖学的な管腔が選択されたかや、カメラの相対的な回転および／または移動運動を特定することができる。トポロジーマップの使用によって、視覚ベースのアルゴリズムまたは方法をさらに強化することができる。
【００７５】
別のコンピュータ視覚ベースの技術であるオプティカルフローはカメラの動きを推測するために、視覚データ９２のビデオシーケンス内の画像画素の変位および移動を解析することができる。複数の反復にわたる複数のフレームの比較によって、カメラ（したがって、内視鏡）の移動および位置を特定することができる。
【００７６】
位置決めモジュール９５は、リアルタイム電磁追跡を使用して、手術前モデルによって表される患者の解剖学的構造に位置合わせすることができるグローバル座標系における内視鏡のリアルタイム位置を生成し得る。電磁追跡では医療器具（例えば、内視鏡ツール）の１つ以上の位置および向きに埋め込まれた１つ以上のセンサコイルを備える電磁センサ（トラッカ）は既知の位置に配置された１つ以上の静的電磁場発生器によって生成された電磁場の変動を測定する。電磁センサによって検出された位置情報は、電磁データ記憶される。電磁場発生器（または送信機）は埋め込まれたセンサが検出し得る低強度磁場を生成するために、患者の近くに配置され得る。磁界は電磁センサコイルに小さな電流をガイドし、この電流は、電磁センサと電磁界発生器との間の距離および角度を特定するために解析され得る。これらの距離および向きは、座標系内の単一の位置を患者の解剖学的構造の手術前モデル内の位置と位置合わせさせる幾何学的変換を特定するために、患者の解剖学的構造（例えば、手術前モデル）に対して手術中に「位置合わせ」されてもよい。一旦位置合わせされると、医療器具の１つ以上の位置（例えば、内視鏡の遠位先端）に埋め込まれた電磁追跡装置は、患者の解剖学的構造を通る医療器具の進歩のリアルタイムの指示を提供し得る。
【００７７】
ロボットコマンドおよび運動学データ９４はまた、ロボットシステムのための位置決めデータ９６を提供するために、位置決めモジュール９５によって使用されてもよい、関節動作コマンドから生じる装置ピッチおよびヨーは、手術前較正中に特定され得る。手術中に、これらの較正計量値は器具の位置を推定するために、既知の挿入デプス情報と組み合わせて使用されてもよい。あるいは、これらの計算がネットワーク内の医療器具の位置を推定するために、電磁、視覚、および／またはトポロジーモデリングと組み合わせて解析されてもよい。
【００７８】
図１５に示すように、多数の他の入力データを位置決めモジュール９５によって使用することができる。例えば、図１５には示されていないが、形状感知ファイバを用いる器具は、位置決めモジュール９５が器具の位置および形状を特定するために使用する形状データを提供することができる。
【００７９】
位置決めモジュール９５は、入力データ９１〜９４を組み合わせて使用することができる。場合によっては、このような組み合わせは位置決めモジュール９５が入力データ９１〜９４のそれぞれから特定された位置に信頼性重みを割り当てる確率的アプローチを使用
することができる。したがって、電磁データが信頼できない場合（電磁干渉がある場合のように）、電磁データによって特定される位置の信頼性は低下する可能性があり、位置決めモジュール９５は、視覚データ９２および／またはロボットコマンドおよび運動学データ９４により依存する可能性がある。
【００８０】
上記の通り、本明細書で説明するロボットシステムは、上記の技術のうちの１つまたは複数の組み合わせを組み込むように設計することができる。タワー、ベッドおよび／またはカートに基づくロボットシステムのコンピュータベースの制御システムはコンピュータプログラム命令を、例えば、永続的磁気記憶ドライブ、ソリッドステートドライブなどの非一時的コンピュータ可読記憶媒体内に記憶することができ、これは、実行時に、システムにセンサデータおよびユーザコマンドを受信および解析させ、システム全体の制御信号を生成させ、グローバル座標系内の器具の位置、解剖学的マップなどのナビゲーションおよび位置決めデータを表示させる。
【００８１】
（２．器具の追跡およびナビゲーション）
図１〜１５を参照して説明したロボット対応医療システムは、医療手技または手術手技において、器具の追跡およびナビゲーション用に構成することができる。この手技は、例えば、内視鏡的手技または腹腔鏡的手技である。手技時に、医師は、患者の管腔ネットワークを介して器具をガイドまたは移動することができる。医師を支援することを目的として、例えば、患者の解剖学的構造に対する器具の位置を特定し、ユーザに表示することができる。
【００８２】
ロボットに対応医療システムは、図１５の位置決めシステム９０を有することができる。位置決めシステム９０は、種々の入力データを受信および処理して、器具の位置を特定することができる。例えば、位置決めシステム９０は、位置センサデータ（例えば、電磁データ、ロボット挿入データ（例えば、ロボットコマンドおよび運動学データ９４）、視覚データ（例えば、視覚データ９２）、および／または術前モデルデータ９１を処理して、器具の位置を特定することができる。位置決めシステム９０は、位置決めデータ９６を出力することができる。
【００８３】
位置決めデータ９６は、器具の「状態」を含むことができ、本明細書で使用する場合、器具の「状態」は、（とりわけ）器具の位置および／または向きに関する種々の情報を含む。例えば、器具の状態は、基準座標系に対してｘ，ｙ，ｚの位置を含む。別の例として、器具の状態は、術前モデルに対する器具の位置を示す情報、例えば、器具が位置決めされている現在のセグメントおよびそのセグメント内の器具の深さを示す情報を含む。別の例として、器具の状態は、器具のピッチ、ヨー、ロールに関する情報など、器具の向きに関する情報を含む。
【００８４】
本開示において、器具の状態は、「推定」状態として説明される場合がある。これは、位置決めシステム９０が、少なくとも部分的に１つ以上の入力データ（例えば、入力データ９１〜９４）に基づいて、器具の位置または状態を推定するためである。器具の推定状態は、位置決めシステム９０によって出力され、器具の実際の位置とは異なることがある。しかしながら、ここで説明するさまざまな追跡方法およびナビゲーション方法およびシステムの目標は、推定状態と器具の実際の位置との間の差を最小化または排除することでもある。
【００８５】
以下でより詳細に説明するように、場合によっては、位置決めシステム９０は、手技時に器具が管腔ネットワークを通って移動するときに、器具の推定状態を特定するために使用される入力データの組み合わせを変更することができる。例えば、位置決めシステム９０は、入力データ９１〜９４のいずれかあるいは組み合わせたデータの使用から、異なる
１つのデータの使用や、入力データ９１〜９４の組み合わせのサブセットのデータの使用や、入力データ９１〜９４の異なる組み合わせのデータの使用に切り替えて、器具の推定状態を特定することもできる。この場合、器具の推定状態は、推定状態を導出するために位置決めシステム９０によって使用される入力データの変更に起因して変動する場合がある。例えば、入力データ９１〜９４のある１つの組み合わせによって特定される器具の状態が、入力データ９１〜９４の別の組み合わせによって特定される推定状態から若干変化することがある。推定状態が医師に表示される場合、医師には、表示された器具の位置が突然変化したりジャンプしたりするように見える場合がある。これは、医師に支障をきたしたり、医師が方向感覚を失ったりする可能性があるため、望ましくないといえる。
【００８６】
位置決めシステム９０は、器具の推定状態を特定するために使用される入力データの組み合わせを変更する場合の一例として、器具が術前モデルによって表現される管腔ネットワークの一部から術前モデルでは表現されない管腔ネットワークの別の部分に移動する場合が挙げられる。
【００８７】
以下により詳細に説明するように、位置決めシステム９０は、器具が術前モデルによって表現される管腔ネットワークの部分内にある場合、入力データの特定の種類または組み合わせ、および器具が術前モデルによって表現されない管腔ネットワークの部分内に位置する場合、入力データまたは異なる種類の入力データの組み合わせのサブセットのデータを使用することができる。いくつかの例では、位置決めシステム９０は、入力データ９１〜９４の組み合わせを使用して、器具が術前モデルによって表現される管腔ネットワークの一部内にある場合に推定状態を導出し、電磁データを使用して、器具が術前モデルによって表現されない管腔ネットワークの一部内に位置する場合の推定状態を特定することができる。位置決めシステム９０によって使用される入力データの変更の結果、器具の推定状態が、突然変化したりジャンプしたりする可能性がある。この場合も、特定された位置が医師に表示される場合は、医師に支障をきたしたり、医師が方向感覚を失ったりする可能性がある。
【００８８】
本明細書で説明するナビゲーションおよび追跡方法およびシステムは、この突然の変化やジャンプを低減または排除するために使用することができる。これは、ナビゲーションシステムが推定状態を特定するために使用するデータ入力を変更する変換点における位置変換を特定することによって達成できる。位置変換は、突然の変化やジャンプを低減または排除するために、未来の推定状態を調整するために使用することができる。位置変換によって調整された推定状態が、ユーザに表示されてもよい。これにより、医師の追跡およびナビゲーションのユーザエクスペリエンスが向上し、制御を改善することができる。追跡およびナビゲーションのシステムおよび方法の上記の特徴および利点や他の特徴および利点については、図１６〜２４を参照しながら非限定的な例について以下に説明する。
【００８９】
（Ａ．医療器具を用いた管腔ネットワークのナビゲーションの例）
図１６は、一例としての管腔ネットワーク１３０内をナビゲートされる医療器具１００（例えば、内視鏡）の一例を示す。図に示す実施形態では、管腔ネットワーク１３０は、患者の肺内の気道の気管支ネットワークである。図に示すように、管腔ネットワーク１３０は、分岐構造に配置された複数の管腔１３２を含む。他の例では、管腔ネットワーク１３０は、単一の管腔１３２（すなわち、分枝のない構造）のみを含んでもよい。説明を容易にするために、図１６は、２次元構造としての管腔ネットワーク１３０を示すが、これは、本開示を２次元の管腔ネットワークに限定するものと解釈すべきではない。管腔ネットワーク１３０は、概して３次元構造を含み得る。
【００９０】
図１６に示される管腔ネットワーク１３０は肺であるが、本明細書で説明する器具の追跡およびナビゲーションの方法およびシステムは、他の種類の管腔ネットワークにおいて
も実施することができる。そのような管腔ネットワーク１３０としては、例えば、気管支ネットワーク、腎臓ネットワーク、循環器ネットワーク（例えば、動脈および静脈）、胃腸管、尿路等が挙げられる。
【００９１】
図に示す例では、医療器具１００は、シース１１５およびリーダ１４５を含む。シース１１５はワーキングチャネルを含み、リーダ１４５はシース１１５のワーキングチャネルを介して挿入される。器具１００（シース１１５および／またはリーダ１４５）は、上記の通り操縦可能であってもよい。図に示すように、器具１００は、診断および／または治療のために、管腔ネットワーク１３０を通って関心領域（例えば、結節１５５）に向かってナビゲーションすることができる（例えば、向き変更、ガイド、移動など）。この例では、結節１５５は、管腔ネットワーク１３０の周辺に位置している。
【００９２】
いくつかの実施態様において、器具１００のシース１１５は、その全体が結節１５５内に進むには大きい第１の直径を有する場合がある。例えば、シース１１５の遠位端が、結節１５５の周りにある直径が小さい気道を通過できない場合がある。この場合、リーダ１４５は、シース１１５の第１の直径よりも小さい第２の直径を有するため、シース１１５のワーキングチャネルから、結節１５５に至る残りの距離を伸長することができる。
【００９３】
リーダ１４５は、生検針、細胞診ブラシ、組織サンプリング鉗子等の器具を結節１５５のターゲットの組織部位に通すことができるワーキングチャネルを有する。
【００９４】
図１７は、医療器具１００の実施形態の遠位端の詳細図を示す。図１７の器具１００は、図１６のシース１１５またはリーダ１４５、または図１の内視鏡１３、図３の尿管鏡３２、図９の腹腔鏡５９など、本開示全体において記載される他の医療器具のいずれかを代表するものである。図１７に示すように、器具１００の遠位端は、画像処理装置１０２、１つ以上の位置センサ（電磁位置センサを形成する電磁センサコイル１０４として図示）、および器具の遠位端付近の領域へのアクセスを可能にするために、生検針、細胞診ブラシ、鉗子、カテーテル、リーダ等の手術（または医療）器具を挿入できるワーキングチャネル１０６の開口を有してもよい。
【００９５】
電磁コイル１０４（電磁センサ１０４または位置センサとも呼ぶ）は、器具１００の位置および向きを検出するために、電磁追跡システムとともに使用されてもよい。いくつかの実施形態では、電磁コイル１０４は、異なる軸に沿った電磁場に感応性を与えるように角度付けることができ、本件開示のナビゲーションシステムに、３つの位置自由度（ＤｏＦ）(例えば、ｘ，ｙ，ｚ位置）および３つの角度ＤｏＦ(例えば、ピッチ、ロール、ヨー）の完全な６ＤｏＦを計測する能力を与える。他の実施形態では、単一の電磁コイル１０４が遠位端上または遠位端内に配置され、その軸が器具シャフトに沿った方向を向くように構成することができる。このようなシステムには回転対称性があるため、当該軸の周りの回転に対する感応性がなく、この実装においては５自由度のみが検出される。電磁コイル１０４は、電磁データ９３（図１５を参照）を提供するように構成することができ、位置確認システム９０は、電磁データから器具１００の推定状態を特定できる。いくつかの実施形態では、電磁コイル１０４は、位置決めシステム９０に入力データを提供するため、および／または器具１００の位置を検出するため、および／または器具１００の推定状態を特定するために、他の種類の位置センサ（例えば、形状感知ファイバ、加速度計、ジャイロスコープ、超音波センサなど）と置き換えることができ、あるいはこれに加えて使用することができる。
【００９６】
電磁追跡システムは、電磁場発生器を有してもよい。電磁追跡システムは、電磁センサコイル、例えば、電磁コイル１０４に埋め込まれるか、または電磁センサコイルを備える電磁場内の物体の位置を決定することができる。電磁場は、電磁場発生器の座標系に対し
て定義されてもよい。術前モデル（例えば、後述する図１９Ｂの術前モデル１５０）の座標系は、電磁場の座標系にマッピング（または位置合わせ）することができる。したがって、電磁場内の電磁センサの位置によって特定される器具１００の位置は、術前モデルの座標系において特定することができる。
【００９７】
器具１００は、解剖学的空間の一部を照明する光を提供する照明源１０３（例えば、発光ダイオード）を含むことができる。器具１００の撮像デバイス１０２は、受光を表すエネルギーを電気信号に変換するように構成された任意の感光性基板または構造、例えば、電荷結合素子または相補型金属酸化膜半導体撮像素子を含むことができる。いくつかの例では、撮像素子１０２は、１つ以上の光ファイバを含むことができる。例えば、撮像装置１０２は、器具１００の遠位端からの画像を表す光を、アイピースおよび／またはイメージセンサーに、またはモニタ上での使用に表示するためのシステムに透過させるように構成された光ファイバーバンドルであってもよい（図１８のディスプレイ２０２のようである）。次いで、撮像装置１０２によって捕捉された画像は、個々のフレームまたは一連の連続フレーム（例えば、ビデオ）として、記憶または表示のためのコンピュータシステムに送信され得る。撮像装置１０２によって撮像された画像は、位置確認システム９０によって視覚データ９２として使用され、器具推定状態を決定することができる。
【００９８】
図１８は、本明細書に記載されるロボットシステムのいくつかの実装と共に使用することができる例示的なコマンドコンソール２００を示す。図示のように、コマンドコンソール２００は、ディスプレイ２０２（例えば、モニタ）、および１つ以上の制御モジュールまたは入力２０３（例えば、コントローラ、キーボード、ジョイスティック等）を含むことができる。ユーザ２０１（例えば、医師）は、コマンドコンソール２００を使用してロボット対応医療システムを遠隔操作することができる。例えば、ユーザ２０１は、図１６に示すように、管腔ネットワーク１３０内で器具１００をナビゲートするためにコマンドコンソール２００を使用することができる。コマンドコンソール２００は、手技中にユーザ２０１に種々の情報を表示することができる。
【００９９】
ディスプレイ２０２は、電子モニタ（例えば、液晶ディスプレイ、ＬＥＤディスプレイ、タッチセンシティブディスプレイ）、仮想現実（ＶＲ）表示装置（例えば、ゴーグルまたはメガネ）、および／または他の表示装置を含む。いくつかの実施形態では、１つまたは複数のディスプレイ２０２は、管腔ネットワーク１３０の術前モデルを表示してもよい。管腔ネットワーク１３０内の器具１００の位置または推定状態も、ユーザ２０１に表示することができる。また、ディスプレイ２０２は、画像処理装置１０２から受信した画像情報を表示することができる（図１７）。いくつかの実施形態では、器具１００のモデルまたは表現もディスプレイ２０２に描画される。
【０１００】
（Ｂ．管腔ネットワークおよび術前モデルの例）
上記の通り、管腔ネットワーク１３０（またはその一部）は、管腔ネットワーク１３０のナビゲーション中に医師および／または位置決めシステム９０によって使用可能な術前モデルによって表現することができる。
【０１０１】
図１９Ａは、例示的な管腔ネットワーク１３０の一部を示す。上記の通り、管腔ネットワーク１３０は、複数の管腔１３２を有する。図１９Ｂは、図１６の管腔ネットワーク１３０の例示的な術前モデル１５０を示す。術前モデル１５０は、上記の種々の術前画像化およびマッピング技術の１つ以上を使用して、管腔ネットワーク１３０のナビゲーションの前に生成されてもよい。一例として、術前マッピングは、低線量ＣＴスキャンの集合を用いて実現できる。
【０１０２】
図に示す実施形態では、術前モデル１５０は、複数の分岐１５２を有する。分岐１５２
は、管腔ネットワーク１３０の管腔１３２の少なくとも一部分に対応する。したがって、管腔ネットワーク１３０が分岐された管腔１３２の配置を含む場合、術前モデル１５０は、対応する分岐１５２の配置を含む。管腔ネットワーク１３０が単一の管腔１３２を含む場合、術前モデル１５０は、対応する単一の分岐１５２を含む。一般に、術前モデル１５０は、管腔ネットワーク１３０の少なくとも一部に対応する３次元形状を含む。図１９Ｂでは、説明の都合上、２次元形状としての術前モデル１５０を示す。場合によっては、３次元術前モデル１５０の断面を２次元ディスプレイ（例えば、ディスプレイ２０２）に表示することができる。
【０１０３】
図１９Ｂに示すように、術前モデル１５０は、１つ以上のセグメント１５４を含むスケルトン１５３を含むか、またはそれを導出するために使用することができる。図では、スケルトン１５３およびセグメント１５４は破線で示されている。セグメント１５４のそれぞれは、分岐１５２のうちの１つと対応し、その中心線を表す。各セグメント１５２は、セグメントを識別する対応付けられたセグメントＩＤ、ならびに対応付けられた長さおよび／または向きを有してもよい。また、セグメント１５２は、スケルトン１５４を形成することができ、スケルトン１５４は、管腔ネットワーク１３０の一部を線構造（例えば、３次元線構造）として表すことができる。
【０１０４】
図１９Ａの管腔ネットワーク１３０と図１９Ｂの術前モデル１５０とを比較すると、いくつかの例において、術前モデル１５０は管腔ネットワーク１３０の一部のみを表すか、または一部のみに対応する場合がある。これは、図１９Ｃにさらに示すように、管腔ネットワーク１３０上に術前モデル１５０が重畳されている。いくつかの例では、術前モデル１５０を生成するために使用される術前画像およびマッピング技術に伴う制限が、管腔ネットワーク１３０全体に対応するモデルの生成を妨げる場合がある。例えば、管腔ネットワーク１３０の一定の管腔１３２は、一般的な術前画像化およびマッピング技術では明確に描写および分析できないほど小さい場合がある。したがって、術前モデル１５０は、管腔ネットワーク１３０の完全な表現を提供することができない。図に示すように、管腔ネットワーク１３０の種々の部分が、マッピングされていない、および／または術前モデル１５０によって表現されていない場合がある。したがって、術前モデル１５０は、管腔ネットワーク１３０のマッピングされた部分１５３に対応する。また、管腔ネットワーク１３０のマッピングされていない部分１３３は、術前モデル１５０によって表現されていないが、マッピングされた部分１５３を越えて延在する。
【０１０５】
場合によっては、医師は、器具１００を管腔ネットワーク１３０の１つ以上のマッピングされていない部分１３３にナビゲートすることを希望する場合がある。例えば、図１６に示す例では、結節１５５は、管腔ネットワーク１３０の周辺に位置している。結節１５５は、管腔ネットワーク１３０のマッピングされていない部分１３３内にあることもある。以下に説明するように、本明細書で説明するナビゲーションおよび追跡の方法およびシステムによれば、マッピングされた部分１５３からマッピングされていない部分１３３へナビゲーションされる際に、器具１００の追跡を可能にし、容易にし、または改善することができる。
【０１０６】
（Ｃ．器具の推定状態の特定）
上記の通り、位置決めシステム９０（図１５）は、出力として位置決めデータ９６を提供するために、１つ以上の入力データ９１〜９４を処理することができる。位置決めデータ９６は、器具の推定状態を含むことができる。
【０１０７】
位置決めシステム９０は、器具１００が管腔ネットワーク１３０のマッピングされた部分１５３内にあるときに、特定の種類あるいは組み合わせの入力データ９１〜９４を使用することができる。例えば、器具１００が管腔ネットワーク１３０のマッピングされた部
分１５３内にある場合、位置決めシステム９０は、術前モデルデータ９１、視覚データ９２、電磁データ９３、ロボットコマンドおよび運動学データ９４から器具の推定状態を導出することができる。いくつかの実施形態では、器具１００が管腔ネットワーク１３０のマッピングされた部分１５３内にあるとき、器具１００の推定状態を特定するために、これらの入力データの集合の一部のみを使用してもよい。また、いくつかの実施形態では、追加または他の種類の入力データを使用してもよい。
【０１０８】
いくつかの実施形態において、入力データ９１〜９４のいずれかは、器具１００が管腔ネットワークのマッピングされた部分１５３内に位置する場合にのみ使用可能としてもよい。例えば、術前モデルデータ９１は、器具１００がマッピングされた部分１５３内に位置するときの推定状態を特定するための入力としてのみ使用することができる。
【０１０９】
別の例として、いくつかの実施形態では、視覚データ９２を、器具１００がマッピングされた部分１５３内に位置決めされたときにのみ、器具１００の推定状態を特定するための入力として使用することができる。これは、いくつかの実施形態では、視力データ９２に基づいて推定状態を特定することが、術前モデルデータ９１に部分的に依存するためである。一例として、視力データ９２を術前モデルデータ９１と比較して位置の推定状態を特定することができる。
【０１１０】
一方、いくつかの実施形態では、器具１００が、管腔ネットワーク１３０のマッピングされた部分１５３またはマッピングされていない部分１３３内に配置されているかどうかにかかわらず、器具１００の推定状態を特定するために、ある一定のデータ入力が利用可能である。例えば、器具１００がマッピングされた部分１５３とマッピングされていない部分１３３のどちらに位置するかに関係なく、電磁データ９３を器具１００の推定状態を特定するための入力として使用することができる。これは、術前モデル１５０の座標系に位置合わせされることとは別に、電磁データ９３に基づく位置特定を、他の種類の入力データとは独立して行うことができるためである。すなわち、器具１００の推定状態を導出するために、電磁データ９３を他の種類の入力データと組み合わせる必要がないといえる。電磁データ９３は、術前モデルデータ９１に依存することなく、器具１００についての推定状態を生成することができるので、器具１００がマッピングされた部分１５３とマッピングされていない部分１３３のいずれに位置するかに関係なく、電磁データ９３を位置決めシステム９０の入力として使用することができる。位置センサに基づく他の種類の入力データ（例えば、形状感知ファイバ、加速度計、ジャイロスコープ、超音波センサなどからのデータ）も、器具１００がマッピングされた部分１５３とマッピングされていない部分１３３のいずれに位置するかに関係なく、使用することができる。
【０１１１】
いくつかの実施形態では、器具１００がマッピングされた部分１５３とマッピングされていない部分１３３のいずれに位置するかに関係なく、器具１００の推定状態を特定するための入力として、視覚データ９２、ロボットコマンドおよび運動学データ９４を使用することができる。例えば、視覚アルゴリズムまたは視覚モジュールは、器具１００上の画像処理装置１０２から受信した画像を分析して、管腔の開口を検出することができる。ロボットコマンドおよび運動学アルゴリズムまたはモジュールは、器具の移動距離を推定するために、器具１００の管腔内における移動を分析することができる。したがって、これらのモダリティを組み合わせて、術前モデル１５０に基づかない器具１００の推定状態を提供することができる。
【０１１２】
データ入力の組み合わせから導出された推定状態は、組み合わせられた推定状態と呼ぶことができる。一例として、電磁データ９３と少なくとも１つの追加データ入力（例えば、術前モデルデータ９１、視覚データ９２、ロボットコマンドおよび運動学データ９４など）とから、組み合わせられた推定状態を導出することができる。別の例として、組み合
わせられた推定状態は、術前モデルデータ９１と少なくとも１つの追加データ入力（例えば、視覚データ９２、電磁データ、ロボットコマンドおよび運動学データ９４など）とから導出することができる。
【０１１３】
いくつかの実施形態では、位置決めシステム９０は、器具１００が管腔ネットワーク１３０のマッピングされた部分１５３に位置するときに、組み合わせられた推定状態を出力する。これは、例えば、術前モデルデータ９１を別の種類の入力データと組み合わせて、器具１００がマッピングされた部分１５３に位置するときの推定状態を特定することができるためである。
【０１１４】
位置センサデータ入力のみから導出された推定状態は、位置センサに基づく推定状態と呼ぶことができる。いくつかの実施形態では、位置決めシステム９０は、器具１００が管腔ネットワーク１３０のマッピングされていない部分１３３に位置するときに、位置センサに基づく推定状態を出力する。これは、例えば、器具１００が上記のようにマッピングされていない部分１３３に位置するときに、電磁データ９３（または他の位置センサデータ）のみが使用可能であるためである。
【０１１５】
位置決めシステム９０の出力が、組み合わせられた推定状態から位置センサに基づく推定状態に変更される場合（例えば、器具１００が、マッピングされた部分１５３から管腔ネットワーク１０３のマッピングされていない部分１３３に移動する場合）、推定状態の位置が、突然変更されたりジャンプしたりすることがある。これは、組み合わされた推定状態と位置センサに基づく推定状態が若干異なることによるものである。上記の通り、推定状態が表示される場合は、医師にはジャンプや突然の変化を見ることで、管腔ネットワーク１００内の器具１００の追跡またはナビゲーションに支障をきたす可能性がある。
【０１１６】
（Ｄ．位置変換を使用したナビゲーションとトラッキングの概要と例）
以下でより詳細に説明するように、位置変換を用いて、医療器具の追跡およびナビゲーションを可能にし、容易にし、または改善することができる。位置変換は、位置決めシステムが推定状態を出力するために使用する入力データの数または種類の変化によって生じる器具１００の推定状態の突然の変化を低減または除去するために使用することができる。例えば、位置変換は、器具１００がマッピングされた部分１５３から管腔ネットワーク１３０のマッピングされていない部分１３３に移動するときに、組み合わせられた推定状態から位置センサに基づく推定状態への変更によって生じる推定状態の突然の変化を最小化または排除するために使用することができる。
【０１１７】
図２０Ａ〜図２０Ｆは、位置変換を使用する器具１００のナビゲーションおよび追跡の例を示す。図２０Ａは、管腔ネットワーク１３０（図１９Ａ）の術前モデル１５０（図１９Ｂ）の一部を示す。図に示すように、術前モデル１５０は、３つの分岐１５２ａ、１５２ｂ、１５２ｃを含む。術前モデル１５０はまた、３つのセグメント１５４ａ、１５４ｂ、１５４ｃを有するスケルトン１５３を含む。３つのセグメント１５４ａ、１５４ｂ、１５４ｃのそれぞれは、対応する分岐１５２ａ、１５２ｂ、１５２ｃの中心線を表す。セグメントＩＤは、長さと同様に、セグメントを識別するが、セグメント１５４ａ、１５４ｂ、１５４ｃのそれぞれに対応付けられる。
【０１１８】
図示の例では、器具１００の推定位置を表す組み合わせられた推定状態１９２が灰色の円で示されている。上記の通り、組み合わせられた推定状態１９２は、例えば、入力データ９１〜９４の組み合わせに基づいて、位置決めシステム９０によって特定されてもよい。組み合わせられた推定状態１９２は、器具が管腔ネットワークの分岐１５２ａによって表される管腔ネットワーク１３０の管腔１３２に位置することを示す。図に示すように、組み合わせられた推定状態１９２は、セグメント１５４ａに沿った長さのほぼ半分の位置
に位置するように示される。
【０１１９】
また、図２０Ａは、変換点１８０を示す。変換点１８０は図中のＸで示されている。以下に説明するように、変換点１８０は、位置変換が特定される点を表す。図に示す例では、変換点１８０は、セグメント１５４ｂの端部付近に示されている。変換点１８０の図示された位置は、例示的な例としてのみ提供され、以下に説明するように、変換点１８０は、術前モデル１５０内の種々の位置として特定される。さらに、図２０Ａには単一の変換点１８０のみが示されているが、いくつかの実施形態では、複数の変換点１８０が含まれてもよい。例えば、変換点１８０は、術前モデル１５０の各終端セグメントに含まれてもよい。
【０１２０】
いくつかの実施形態において、図２０Ａの特定の特徴が、器具１００の追跡およびナビゲーションを容易にするために、医師に（例えば、図１８のディスプレイ２０２に）表示されてもよい。例えば、術前モデル１５０および／またはスケルトン１５４は、組み合わせられた推定状態１９２と同様に表示されてもよい。いくつかの実施形態では、器具１００も表示することができる（図２０Ａには図示されていない）。いくつかの実施態様において、変換点１８０は表示されなくてもよい。
【０１２１】
図２０Ｂにおいて、器具１００は、分岐１５２ｂ内をナビゲーションされている。図に示すように、組み合わされた推定状態１９２は、器具１００が変換点１８０に位置していることを示す。また、図２０Ｂは、位置センサに基づく推定状態１９４（黒丸で示す）を示す。位置センサに基づく推定状態１９４は、例えば、上述したように、電磁データ９３（または他の位置センサからのデータ）から特定できる。図に示すように、位置センサに基づく推定状態１９４は、組み合わせられた推定状態１９２とは異なる。すなわち、位置センサに基づく推定状態１９４と推定状態１９２との組み合わせは、器具１００の異なる位置を示す。
【０１２２】
図２０Ｂに示すように、器具１００は、術前モデル１５０の端部に近づいている。管腔ネットワーク１３０のマッピングされていない部分１３３は、管腔ネットワークのマッピングされた部分１５３を越えて延びており、医師は、マッピングされていない部分１３３にナビゲートすることを希望する場合がある。上記の通り、器具１００が術前モデル１５０の外部にナビゲートされる場合、位置決めシステム９０ではある種のデータ入力が利用できなくなる場合がある。これは、いくつかの場合において、組み合わせられた推定状態１９２（利用できなくなる可能性のある１つ以上のデータ入力に基づいて決定される）も利用できなくなる可能性がある。術前モデル１５０の外部では、器具１００の位置が、組み合わされた推定状態１９２の代わりに位置センサに基づく推定状態１９４によって特定されてもよい。これは、上記の通り、位置センサに基づく推定状態１９４と、図２０Ｂにおける組み合わされた推定状態１９２との間の相違による、上記で図を参照しながら説明した、突然の変化やジャンプを引き起こし得る。
【０１２３】
この突然の変化を低減または除去するために（以下でより詳細に説明するように）、器具１００が変換点１８０に位置するときに、位置変換１９５（破線で示す）を特定することができる。位置変換１９５は、位置センサに基づく推定状態１９４と組み合わせられた推定状態１９２との間の相違を示す。この相違は、位置センサに基づく推定状態１９４と推定状態１９２との間の相違を表す。位置変換１９５のいくつかの実施例の詳細について、以下に説明する。
【０１２４】
図２０Ｂでは、いくつかの実施形態において、位置センサに基づく推定状態１９４および位置変換１９５は、医者に表示されない。図２０Ｂでは、これらの特徴は、単に概念の理解を助けるために説明する。
【０１２５】
図２０Ｃは、変換点１８０において、位置変換１９５が特定された後、推定状態１９６（白丸で示す）を表す。いくつかの実施態様において、推定状態１９６の視覚的な指標が表示される。推定状態１９６は、位置変換１９５によって調整された位置センサに基づく推定状態１９４を含む。図に示すように、いくつかの実施形態では、位置センサに基づく推定状態１９４が位置変換１９５によって調整されると、組み合わされた推定状態１９２とほぼあるいは全く同じ位置を示す推定状態１９６が生成される。しかしながら、推定状態１９６は、組み合わせられた推定状態１９２とは異なる方法で特定されてもよいことが理解されるべきである（たとえ、これら２つの推定状態が変換点１８０における実質的に同じ位置を示していても）。例えば、上記の通り、組み合わせられた推定状態１９２は、入力データ９１〜９４の組み合わせから特定することができる。一方で、推定状態１９６は、位置変換１９５によって位置センサに基づく推定状態１９４を調整することで特定することができる。
【０１２６】
図２０Ｄは、器具１００が変換点１８０を越えて移動するときに、追加の推定状態１９６が特定および表示されることを示す。いくつかの実施形態では、推定状態１９６がプロットされて、器具１００が移動する経路を可視化することができる。図２０Ｄに示すように、後続の推定状態１９６のそれぞれは、変換点１８０で特定された位置変換１９５によって位置センサに基づく推定状態１９４を調整することで特定される。
【０１２７】
図２０Ｄは、推定状態１９６により、いくつかの実施形態において、術前モデル１５０に対して実質的に平滑な経路を形成することができることを示す。一方で、位置センサに基づく推定状態１９４では、術前モデル１５０に対して実質的に平滑な経路を形成できない可能性がある。図に示すように、位置センサに基づく推定状態１９４によって形成された経路は、変換点１８０の後に術前モデルの上方に突然ジャンプする。位置センサに基づく推定状態１９４が表示される場合、医師には一が突然変化したように見える可能性がある。このことは、器具１００の追跡およびナビゲーションに支障をきたす可能性がある。推定状態１９６（位置変換によって調整された位置センサに基づく推定状態１９４）を表示することで、突然の位置の変化またはジャンプを低減または排除することができ、これにより追跡およびナビゲーションが支援される。
【０１２８】
いくつかの実施形態では、位置センサに基づく推定状態１９４および位置変換１９５は表示されなくてもよい。位置センサに基づく推定状態１９４および位置変換１９５は、本明細書で説明する技術的思想を示す補助として図２０Ｄに示されるものである。
【０１２９】
図２０Ｅは、推定状態１９６がプロットされて表示されることを示す。図に示す例では、推定状態１９６をグループ化して術前モデル１５０を伸長することができる。例えば、システムは、管腔に対応する推定状態１９６のストリングを識別し、管状構造１９８を推定状態１９６のストリングに適合させて、術前モデル１５０を伸長することができる。管状構造１９８の直径は、管腔内の視覚データまたは他の方法を用いて特定できる。したがって、管状構造１９８は、術前モデル１５０を、術前モデル１５０によってマッピングされていない管腔ネットワーク１３０の一部に伸長することができる。伸長された術前モデルは、例えば、現在または将来の手技で使用するために、コンピュータ可読メモリに記憶することができる。
【０１３０】
図２０Ｆは、推定状態１９６が器具１００の向き情報を含むことができることを示す。推定状態１９６は、位置変換１９５によって調整された位置センサに基づく推定１９４に基づいて特定される。位置センサに基づく推定１９４は、向き情報（例えば、ピッチ、ロール、ヨー等）を含み、この向き情報を推定状態１９６に適用することができる。図に示す例では、向き情報は、器具１００の先端の向き１９９を特定するために使用される。先
端の向き１９９は、ユーザに表示することもできる。
【０１３１】
（Ｅ．ナビゲーションおよび追跡の方法およびシステムの例）
図２１〜図２３は、それぞれ、例示的なナビゲーションおよび追跡の方法４００、４２０、４４０を示すフローチャートである。方法４００、４２０、４４０は、図１〜図１５などに示すロボットシステムなどの、特定のロボットシステムに実装することができる。方法４００、４２０、４４０は、図１５の位置決めシステム９０においてまたは位置決めシステム９０によって実装することができる。いくつかの実施形態において、１つ以上の計算装置は、方法４００、４２０、４４０を実行するように構成することができる。計算装置は、上記の１つ以上の構成要素内のプロセッサ（または複数のプロセッサ）およびコンピュータ可読メモリによって実装されてもよい。コンピュータ可読メモリは、方法４００、４２０、４４０を実行するためにプロセッサによって実行可能な命令を記憶してもよい。命令は、１つ以上のソフトウェアモジュールを含むことができる。限定ではなく例示として、計算装置は、図１に示すタワー３０内、図１〜図４に示すカート内、図５〜図１０に示すベッド、図１８に示すコマンドコンソール２００内などに設けることができる。
【０１３２】
方法４００、４２０、４４０は、例えば、医療器具１００が、図１６に示すように、管腔ネットワーク１３０内をナビゲートされる際に実行されてもよい。方法４００、４２０、４４０は、いくつかの実施形態において、医療器具１００が管腔ネットワーク１３０に導入されるときに開始されてもよい。いくつかの実施形態では、方法４００、４２０、４４０は自動的に開始されてもよい。いくつかの実施形態では、方法４００、４２０、４４０は、例えば、ユーザ入力またはコマンドが受信されたときに、手動で開始されてもよい。上記の通り、方法４００、４２０、４４０は、分岐のある管腔ネットワーク（気管支ネットワーク、腎臓ネットワーク、循環器ネットワーク（例えば、動脈および静脈）など）および分岐のない管腔ネットワーク（例えば、胃腸管、尿管など）を含む、種々の管腔ネットワークにおける器具１００のナビゲーションおよび追跡用に実装することができる。
【０１３３】
図２１は、特定のロボットシステムに実装可能な例示的なナビゲーションおよび追跡の方法４００を示すフローチャートである。方法４００は、ブロック４０１から開始する。ブロック４０１では、位置センサデータが受信される。位置センサデータ（例えば、電磁データ９３）は、少なくとも１つの位置センサから受信することができる。位置センサは、電磁位置センサであってもよい。一実施形態では、形状感知ファイバ、加速度計、ジャイロスコープ、超音波センサなどの他の種類の位置センサを使用することができる。１つまたは複数の位置センサは、器具上に配置されてもよい。１つ以上の位置センサが、器具の遠位先端に配置されてもよい。いくつかの実施形態では、位置センサは、器具の近位端またはロボットアームのモータパック上のトルクセンサのように、器具の遠位端に配置されていなくてもよい。位置センサの他の例は、医療ロボットによって命令される移動データを含み、これは、医療器具の推定姿勢をモデル化するために使用することができる。
【０１３４】
ブロック４０３において、方法４００は、位置センサデータから導出された位置センサに基づく推定状態を特定する。位置センサは、器具を追跡するために使用されてもよい。器具は、管腔ネットワーク内に配置されていてもよい。位置センサデータは、位置センサに基づく推定状態を（例えば、位置決めシステム９０によって）提供するように、または処理されてもよい。位置センサに基づく推定状態は、位置の指標を含んでもよい。位置の指標は、基準座標系に対して提供されてもよい。基準座標系は、位置センサに基づく推定状態が術前モデルの座標系内の位置の指標を提供するように、上記の術前モデルの座標系に位置合わせすることができる。位置センサに基づく推定状態は、例えば、ｘ、ｙ、ｚ座標を含んでもよい。いくつかの実施形態では、他の座標系を使用することができる。また、位置センサに基づく推定状態は、センサの向きに関する情報を提供してもよい。例えば、向き情報は、ピッチ、ロール、ヨー情報を含む。いくつかの実施形態では、位置センサ
に基づく推定状態は、３自由度位置または６自由度位置である。
【０１３５】
ブロック４０５において、方法４００は、位置センサデータ（ブロック４０１で受信）および少なくとも１つの他の種類の位置データに基づいて、組み合わせられた推定状態を特定するステップを含む。少なくとも１つの他の種類の位置データは、例えば、術前モデルデータ９１、視覚データ９２、および／または上記のロボットコマンドおよび運動学データ９４を含む。したがって、いくつかの例では、組み合わせられた推定状態は、位置センサデータ（例えば、電磁データ９３）と、術前モデルデータ９１、視覚データ９２、ロボットコマンドおよび運動学データ９４、追加の種類の位置データのうちの１つ以上のデータとに基づいて特定される。
【０１３６】
いくつかの実施形態では、ブロック４０５は、器具が術前モデル（例えば、管腔ネットワークのマッピングされた部分）によって表現される管腔ネットワークの一部に配置されているときに実行される。これは、上記の通り、器具が管腔ネットワークのマッピングされた部分の外部に位置するときに、少なくとも１つの他の種類の位置データのうちの１つ以上のデータが利用できないためである可能性がある。
【０１３７】
組み合わせられた推定状態は、位置決めシステム９０の出力とすることができる。組み合わせられた推定状態によって、位置の指標を提供することができる。いくつかの実施形態において、位置の指標は、術前モデルについて（例えば、術前モデルのスケルトンについて）提供される。組み合わせられた推定状態は、ｘ、ｙ、ｚ座標を含み得る。いくつかの実施形態では、他の座標系を使用することができる。また、組み合わされた推定状態は、センサの向きに関する情報を提供してもよい。例えば、向き情報は、ピッチ、ロール、ヨー情報を含む。いくつかの例では、組み合わせられた推定状態は、セグメントの識別子、セグメント内の深さ、および器具の回転情報のいずれかや、３自由度位置や、６自由度位置を含む。
【０１３８】
いくつかの実施態様において、ブロック４０１、４０３、４０５の順番は変更することができる。いくつかの実施態様において、ブロック４０１、４０３、４０５の２つ以上は、実質的に同時に実行してもよい。
【０１３９】
ブロック４０７において、方法４００は、位置変換を特定することを含む。位置変換は、組み合わされた推定状態（ブロック４０５）および位置センサに基づく推定状態（ブロック４０３）に基づいて特定されてもよい。ある実装においては、位置変換は変換点として特定される。例えば、変換点は、術前モデルの、１つ以上の端部の（例えば、最後の）セグメントの長さに沿った先端、終端、または任意の位置であってもよく、最後から２番目のセグメントの長さに沿った１つ以上の位置、最後から３番目のセグメントの長さに沿った１つ以上の位置、最後から４番目のセグメントの長さに沿った１つ以上の位置、などであってもよい。この長さに沿った位置は、例えば、セグメントの終端から測ったセグメントの長さの所定の割合（例えば、約５％、約１０％、約２５％、約３３％、約５０％）や、セグメントの終端からの所定の距離（例えば、約１ｍｍ、約２．５ｍｍ、約５ｍ、約１０ｍｍ、約２５ｍｍ等）などの閾値であってもよい。他の例では、セグメントの先端に対して位置を特定することができる。いくつかの実施形態では、変換点は、マッピングされた部分と管腔ネットワーク１３０のマッピングされていない部分との間の境界に位置する。いくつかの実施形態では、変換点は、管腔ネットワーク１３０内の器具の経路（例えば、あらかじめ計画された経路）に基づいて特定される。例えば、変換点は、経路全体の閾値に、または経路内の所定のセグメントに基づく位置とすることができる。いくつかの実施形態では、変換点は、あらかじめ計画された経路（例えば、管腔ネットワークを通ってターゲットの結節までのあらかじめ計画された経路）に基づいて特定することができる。このような場合、変換点は、経路上の最後のセグメントの長さに沿った最初の位置、終
端の位置、または任意の位置、または（上記の実施例と同様に）経路上の最後から２番目のセグメントに沿った位置とすることもできる。
【０１４０】
変換点は、術前モデル内の任意の位置とすることができる。また、変換点は、管腔ネットワークを第１の部分と第２の部分に分割することができる。いくつかの実施形態において、第１の部分は、概して、管腔ネットワークのマッピングされた部分（すなわち、術前モデルによって表現される部分）に対応することができ、第２の部分は、概して、管腔ネットワークのマッピングされていない部分に対応することができる。より一般的には、第１の部分は、器具の位置が組み合わされた推定状態によって特定される管腔ネットワークの一部を表し、第２の部分は、器具の位置が組み合わされた推定状態によって特定されない管腔ネットワークの一部を表すことができる。
【０１４１】
上記の通り、位置センサに基づく推定状態と組み合わせられた推定状態は、それらを特定するために使用される異なる入力データと、そのようなデータを解釈するために使用されるアルゴリズムとによって異なる場合がある。位置変換は、位置センサに基づく推定状態と組み合わせられた推定状態との間の相違であり得る（または相違を表し得る）。
【０１４２】
いくつかの実施形態では、位置変換は、位置センサに基づく推定状態と変換点における組み合わされた推定状態との間の相違であり得る（または相違を表し得る）。例えば、位置変換は、位置センサに基づく推定状態と変換点での組み合わされた推定状態に基づいて特定することができる。別の例では、位置変換は、センサに基づく推定状態および変換点に先行する位置の組み合わせられた推定状態の所定の範囲において特定することができる。所定の範囲において特定される場合は、位置変換は、これら推定状態の相違の特徴（例えば、位置センサに基づく推定状態と組み合わされた推定状態との相違の中央値、平均、または加重平均）に基づいて特定することができる。
【０１４３】
一例として、位置変換はオフセットを含みうる。例えば、位置変換は、位置センサに基づく推定状態と組み合わせられた推定状態との間の相違を示す単一の値であってもよい。
【０１４４】
別の例として、位置変換は、多次元の値（３次元の値など）またはベクトルを含みうる。例えば、ベクトルは、位置センサに基づく推定状態と組み合わせられた推定状態との間の距離と向きを表すことができる。
【０１４５】
別の例として、位置変換は関数を含みうる。例えば、組み合わせられた推定状態と位置センサベース推定状態との相違を経時的に追跡することに基づいて、関数を構築あるいはモデル化することができる。追跡された相違を用いることで、システムは、医療器具がスケルトンベースの位置のナビゲーションを終了するときに、組み合わされた推定状態と位置センサに基づく推定状態との間の相違を予測するために使用することができる関数に偏差を適合させることができる。このような手法は、組み合わされた推定状態と位置センサに基づく推定状態との間の相違が、距離または時間の関数として表され、そのような関数が距離または時間の関数の表現をモデル化することができるか、または任意の他の適切なパラメータとしてモデル化することができる場合に有用であり得る。位置センサに基づく推定状態と組み合わされた推定状態との間の経時的な相違を用いる関数について説明したが、いくつかの実施形態では、他の種類の関数を用いてもよいことが理解されるべきである。この場合は、異なる位置の状態の相違のモデルが先験的に得られていてよい。
【０１４６】
別の例として、位置変換は変換行列であり得る。例えば、変換行列は、蓄積された位置センサに基づく推定状態の経時的な行列と、器具の最後の数セグメントまたは全体にわたって蓄積された組み合わせられた推定状態の経時的な行列とに基づいて計算することができる。これら２つの経時的な行列の間で変換行列を計算することができる。いくつかの実
装では、３自由度の値（すなわち、位置）を返すことができる上記のオフセットに対して、変換行列は６自由度の値（すなわち、位置および向き）を返すことができる。
【０１４７】
いくつかの実装では、位置変換は、器具が変換点を通過するときに固定または設定される。すなわち、位置変換は変換点で特定され、器具が変換点を越えてナビゲートされるときには、特定されるそれぞれの位置センサに基づく推定状態に連続的に適用できる。いくつかの実装では、器具が変換点を越えるか通過するたびに、位置変換が再度特定される。
【０１４８】
ブロック４０９において、方法４００は、位置変換によって調整された位置センサに基づく推定状態に基づいて、器具の推定状態を出力するステップを含む。いくつかの実装では、推定状態を出力することは、推定状態を表示すること、または推定状態を記憶することを含む。いくつかの実装では、推定状態の視覚的な指標を医師に表示できる。推定状態は、（例えば、図２０Ａ〜図２０Ｆを参照して説明したように）位置変換によって調整される位置センサに基づく推定状態とすることができる。これは位置変換で位置センサに基づく推定状態を修正することを含む。例えば、位置変換がベクトルである場合、位置センサに基づく推定状態からベクトルを加算または減算することができる。
【０１４９】
位置変換によって位置センサに基づく推定状態を調整することによって、組み合わされた推定状態と実質的にあるいは正確に一致する推定状態を生成することができる。これは、器具を追跡またはナビゲートするユーザに対して表示される推定状態が突然変化することを低減または排除することができる。
【０１５０】
いくつかの実施形態では、ブロック４０９は、装置が変換点を越えて位置決めされるときに生じる。例えば、ブロック４０９は、器具が管腔ネットワークの第２の部分または管腔ネットワークのマッピングされていない部分に配置されるときに発生することができる。方法４００はまた、器具が管腔ネットワークの第１の部分内に位置決めされたときに、組み合わされた推定状態を出力する（例えば、表示または記憶する）ことを含むことができる。
【０１５１】
また、方法４００は、器具の推定状態（ブロック４０９での出力）と、調整された位置センサに基づく推定状態に基づくターゲットの結節との間の距離を決定することを含んでもよい。また、方法４００は、調整された位置センサに基づく推定状態（図２０Ｆ）に基づいて、器具の先端の向きを特定するステップを含んでもよい。先端の向きがユーザに表示されてもよい。
【０１５２】
図２２は、特定のロボットシステムに実装可能な別の例のナビゲーションおよび追跡の方法４２０を示すフローチャートである。方法４２０は、ブロック４２１から開始する。ブロック４２１において、方法４２０は、管腔ネットワークの第１の部分と管腔ネットワークの第２の部分との間の変換点を特定する。変換点の位置は、上記の通り、種々の位置で特定することができる。
【０１５３】
ブロック４２３において、方法４２０は、管腔ネットワーク内に配置された器具をナビゲートすることを含む。ブロック４２５において、器具が変換点にあるとき、方法４２５は位置変換を特定する。上記の通り、位置変換は、組み合わせられた推定状態と位置センサに基づく推定状態との間の相違を表すことができる。位置変換が特定されると、方法４２０はブロック４２７に移動し、再び器具が管腔ネットワーク内で移動される。
【０１５４】
方法４２０は、特定ブロック４２９に進み、そこで、器具が管腔ネットワークの第１または第２の部分内に位置するか否かが特定される。器具が管腔ネットワークの第１の部分内にあると特定されると、方法４２０はブロック４３１に進む。ブロック４３１は、組み
合わせられた推定状態を出力することを含む。器具が管腔ネットワークの第２の部分内にあると特定されると、方法４２０はブロック４３３に進む。ブロック４３３は、位置変換によって調整された位置センサに基づく推定状態を出力するステップを含む。
【０１５５】
方法４２０は、位置変換によって位置センサに基づく推定状態を調整して、組み合わせられた推定状態と位置センサに基づく推定状態との間の相違を最小化または排除することによって、出力される推定状態の突然の変化を低減することができる。このことから、推定状態の視覚的な指標によって、円滑で連続的な追跡とナビゲーションを提供することができる。
【０１５６】
図２３は、特定のロボットシステムに実装可能な別の例のナビゲーションおよび追跡の方法４４０を示すフローチャートである。いくつかの点において、方法４４０は、上記の方法４００と類似しており、方法４００の特徴に類似する方法４４０の特徴の説明は、説明を簡潔にするために省略する。位置センサに基づく推定状態と組み合わされた推定状態（部分的に位置センサに基づく推定状態に基づく）とを用いて位置変換を特定する方法４００とは対照的に、方法４４０は、位置センサに基づく推定状態と追加の推定状態（後述するように、位置センサに基づく推定状態から独立した状態であってもよい）に基づいて位置変換を特定する。
【０１５７】
方法４４０は、ブロック４４１で開始し、位置センサデータが受信される。ブロック４４３において、方法４４０は、例えば、位置センサデータから位置センサに基づく推定状態を特定することを含む。
【０１５８】
ブロック４４５において、方法４４０は、少なくとも別の種類の位置データに基づいて追加の推定状態を特定することを含む。このブロックは、位置センサデータに基づいて追加の推定状態が特定されない点以外は、方法４００のブロック４０５と同様である。方法４４０では、位置センサデータを使用せずに、追加の推定状態が特定される。例えば、ブロック４４５は、器具上に配置された画像処理装置から受信した視覚データ、器具の物理的な移動および操作に関するロボットシステムコマンドおよび運動学データ、術前モデルデータ、またはこれらの任意の組み合わせに基づいて、追加の推定状態を特定することを含むことができる。推定状態を特定するためのこれらの追加のモダリティのいずれも、いくつかの実装においては、ブロック４４３で使用される位置センサに基づくモダリティとは独立したものとすることができる。
【０１５９】
ブロック４４７において、方法４４０は、追加の推定状態および位置センサに基づく推定状態に基づいて、位置変換を特定するステップを含む。方法４００のブロック４０７と同様に、位置変換は、２つの推定状態の間の相違を表すことができる。最後に、ブロック４４９において、方法４４０は、位置変換によって調整された位置センサに基づく推定状態に基づいて、推定状態を出力する。
【０１６０】
図２４は、本明細書で説明するナビゲーションおよび追跡の方法を実装するように構成される、例示的なロボットシステム５００を示すブロック図である。システム５００は、プロセッサ５１０およびメモリ５１２を有する。メモリ５１２は、例えば、上記の方法４００、４２０、および／または４４０を実行するようにプロセッサ５１０を構成または指示する命令を記憶することができる。
【０１６１】
また、システム５００は、器具５０２を有する。器具５０２は、管腔ネットワークをナビゲートするように構成することができる。器具５０２は、とりわけ、位置センサ５０４および画像処理装置５０６を有してもよい。器具５０２は、器具５０２を操作し、移動させるように構成された器具位置決め装置５０８に取り付けることができる。器具位置決め
装置５０８は、いくつかの実施形態においては、プロセッサ５１０によって制御することができる。
【０１６２】
図示のように、データストレージ５１４は、位置センサデータ５１６、視覚データ５１８、ロボットコマンドおよび運動学データ５２０、および術前モデルデータ５２２を記憶することができる。位置センサデータ５１６は、位置センサ５０４から受信することができる。視覚データ５１８は、画像処理装置５０６から受信することができる。ロボットコマンドおよび運動学データ５２０は、器具位置決め装置５０８から受信ことができる。
【０１６３】
位置センサデータ５１６、視覚データ５１８、ロボットコマンド、運動学データ５２０、および／または術前モデルデータ５２２は、プロセッサ５１０へのデータ入力として提供することができる。プロセッサ５１０は、器具５０２の推定状態５２６に関する情報を特定して出力するために、本明細書で説明する方法を実行することができる。図に示す実施形態では、推定状態５２６に関する情報は、ディスプレイ５２４に出力される。いくつかの実施形態では、推定状態５２６も記憶されてもよい。
【０１６４】
（３．システムの実装および用語）
本明細書に開示される実施形態は、医療器具のナビゲーションおよび追跡のためのシステム、方法、および装置を提供する。ここで説明する種々の実装により、管腔ネットワークのナビゲーションおよび追跡の向上が実現する。
【０１６５】
本明細書で使用される用語「結合する」、「結合する」、「結合される」、または単語対の他の変更は間接接続または直接接続のいずれかを示すことができ、例えば、第１の構成要素が第２の構成要素に「結合される」場合、第１の構成要素は、別の構成要素を介して第２の構成要素に間接的に接続されるか、または第２の構成要素に直接接続されることができることに留意されたい。
【０１６６】
本明細書で説明する特徴類似度計算、位置推定、およびロボット動作作動機能は、プロセッサ可読媒体またはコンピュータ可読媒体上に１つまたは複数の命令として格納することができる。用語「コンピュータ可読媒体」は、コンピュータまたはプロセッサによってアクセスされ得る任意の利用可能な媒体を指す。限定ではなく例として、そのような媒体は、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、ＲＯＭ（リードオンリメモリ）、ＥＥＰＲＯＭ（電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ）、フラッシュメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ（コンパクトディスクリードオンリ）または他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージまたは他の磁気ストレージデバイス、あるいは命令またはデータ構造の様式で所望のプログラムコードを格納するために使用され得、コンピュータによってアクセスされ得る任意の他の媒体を備えることができる。コンピュータ可読媒体は、有形かつ非一時的であり得ることに留意されたい。本明細書で使用されるように、用語「コード」は、計算装置またはプロセッサによって実行可能なソフトウェア、命令、コード、またはデータを指すことができる。
【０１６７】
本明細書で開示される方法は、説明される方法を達成するための１つまたは複数のステップまたはアクションを備える。方法のステップおよび／またはアクションは、代替形態の範囲から逸脱することなく、互いに交換することができる。言い換えれば、ステップまたはアクションの特定の命令が説明されている方法の適切な動作のために必要とされない限り、特定のステップおよび／またはアクションの命令および／または使用は、代替の範囲から逸脱することなく修正され得る。
【０１６８】
本明細書で使用される場合、用語「複数」は２つ以上を意味する。例えば、複数の構成要素は２つ以上の構成要素を示す。用語「特定すること」が多種多様なアクションを包含
し、したがって、「特定すること」は計算すること、計算すること、処理すること、導出すること、調査すること、参照すること（例えば、テーブル、データベース、または別のデータ構造を参照すること）、確認することなどを含むことができ、「特定すること」は受信すること（例えば、情報を受信すること）、アクセスすること（例えば、メモリ内のデータにアクセスすること）などを含むことができる。また、「特定すること」は、解決すること、選択すること、選ぶこと、確立することなどを含むことができる。
【０１６９】
「に基づく」という語句は特に断らない限り、「のみに基づく」という意味ではない。言い換えれば、「に基づく」という語句は、「のみに基づく」および「少なくともに基づく」の両方を表す。
【０１７０】
本明細書で使用される場合、用語「約」は長さ、厚さ、数量、時間、その他の計測値の計測範囲を意味する。この計測範囲には、指定された値に対する＋１０％〜−１０％あるいはそれ以下の変動、好ましくは＋５％〜−５％あるいはそれ以下の変動、より好ましくは＋１％〜−１％あるいはそれ以下の変動、さらに好ましくは＋０．１％〜−０．１％あるいはそれ以下の変動を含み、本明細書に記載する装置、システム、手法が機能する適切な程度においてこれらの変動が許容される。
【０１７１】
開示された実施形態の上記の説明は、当業者が本件開示を実現または使用することを可能にするために提供される。これらの実装に対する様々な修正は当業者には容易に明らかであり、本明細書で定義される一般的な原理は、本件開示の範囲から逸脱することなく、他の実装に適用することができる。例えば、当業者は、工具構成要素を固定、取り付け、結合、または係合する等価な方法、特定の作動運動を生成するための等価な機構、および電気エネルギーを送達するための等価な機構などの、いくつかの対応する代替的および等価な構造的詳細を採用することができることが理解されるのであろう。したがって、本件開示は、本明細書に示される実装に限定されることを意図するものではなく、本明細書に開示される原理および新規な特徴と一致する最も広い範囲を与えられるべきである。
【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５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９Ａ】
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【図１９Ｂ】
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【図１９Ｃ】
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【図２０Ａ】
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【図２０Ｂ】
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【図２０Ｃ】
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【図２０Ｄ】
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【図２０Ｅ】
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【図２０Ｆ】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【国際調査報告】
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