(57)【要約】  解剖学的領域１００の離散化された配置空間を表す配置空間ノード構造のための、構造損傷評価技術１１２及び／又は幾何学的拡張技術１１３を含む、外科的応用による経路計画のための方法である。構造損傷評価技術１１２は、解剖学的領域１００の一つ以上の致命的な解剖学的エリアへの可能性のある損傷の評価を示す構造損傷評価の生成を含む。幾何学的拡張技術１１３は、代理シードノードとしての機能を果たすターゲットノードに幾何学的に隣接する一つ以上の自由空間配置ノードを含む配置空間ノード構造の増加を含む。
2012513789.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
外科的応用による経路計画のための方法であって：
データ記憶媒体内で配置空間ノード構造を構成するノード構造構成段階であって、
前記配置空間ノード構造は、本体の解剖学的領域の離散化された配置空間を表す自由空間配置ノード及び禁止配置ノードを含む、ノード構造構成段階；及び
各自由空間配置ノードのために構造損傷評価を生成する評価生成段階であって、
前記構造損傷評価は、前記禁止配置ノードによって表される前記解剖学的領域の致命的な解剖学的エリアの少なくとも一つへの可能性のある損傷の評価を示し、
各禁止配置ノードは無限の構造損傷評価コストを有する、評価生成段階；
を有する、方法。
【請求項２】
前記自由空間配置ノードは：
構造損傷評価コストがゼロである安全な自由空間配置ノード；
有限の構造損傷評価コストを有するリスクのある自由空間配置ノード；及び
無限の構造損傷評価コストを有するリスクのある自由空間配置ノード；
のうち少なくとも一つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記少なくとも一つの致命的な解剖学的エリアは：
前記解剖学的領域内の致命的な解剖学的構造；及び
前記解剖学的領域への脆弱なエントリーポイント；
のうち少なくとも一つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記評価生成段階は：
前記解剖学的領域の少なくとも一つの禁止エリアを含む前記解剖学的領域のラベル付けされた画像を生成する画像生成段階；及び
前記ラベル付けされた画像に関連する各自由空間配置ノードの構造損傷評価コストを計算するコスト計算段階；
を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記画像生成段階は：
前記解剖学的領域の地図とともに、前記解剖学的領域の患者の少なくとも一つの画像を位置合わせする位置合わせ段階；
を有する、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記コスト計算段階は：
前記ラベル付けされた画像に関連する前記解剖学的領域の各禁止エリアに由来する基本障害地図を生成する基本障害地図生成段階であって、
前記基本障害地図の各自由空間配置ノードは、無限未満の構造損傷評価コストを有する、基本障害地図生成段階；
を有する、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記コスト計算段階は：
前記解剖学的領域の各禁止エリア周辺に設けられる少なくとも一つの安全地帯に由来する拡張された基本障害地図を生成する拡張基本障害地図生成段階であって、
前記少なくとも一つの安全地帯内の前記拡張された基本障害地図の各自由空間配置ノードは、無限の構造損傷評価コストを有する、拡張基本障害地図生成段階；
をさらに有する、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記コスト計算段階は：
前記解剖学的領域の最も近い禁止エリアへの距離に由来する障害距離地図を生成する障害距離地図生成段階；
をさらに有する、請求項４に記載の方法。
【請求項９】
前記コスト計算段階は：
前記ラベル付けされた画像に関連する前記解剖学的領域の各禁止エリアの経験的な物理的感度に由来する経験による重み付けされた地図を生成する経験的重み付け地図生成段階；
をさらに有する、請求項４に記載の方法。
【請求項１０】
前記配置空間ノード構造の各ノードを定量化する構造損傷評価値を有する前記データ記憶媒体内に構成される前記配置空間ノード構造を増加させる構造増加段階；
をさらに有する、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記構造増加段階は、
経路に従うノード間の累積的な遷移の総距離のコスト関数を含む、
請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記構造増加段階は、
外科的応用に関連する器具の少なくとも一つの次元を含む前記器具のコスト関数を含む、
請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記構造増加段階は、
代理シードノードとしての機能を果たす、ターゲットノードに幾何学的に隣接する少なくとも一つの自由空間配置ノードを含む前記ターゲットノードの幾何学的拡張を含む、
請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
外科的応用による経路計画のためのシステムであって、前記システムは：
データ記憶媒体；及び
前記データ記憶媒体内の配置空間ノード構造を構成するために、前記データ記憶媒体と電気的に通信する、データ処理装置
を有し、
前記配置空間ノード構造は、本体の解剖学的領域の離散化された配置空間を表す自由空間配置ノード及び禁止配置ノードを含み、
前記データ処理装置は、各自由空間配置ノードのために構造損傷評価を生成するよう作動し、
前記構造損傷評価は、前記禁止配置ノードによって表される致命的な解剖学的エリアの少なくとも一つへの可能性のある損傷の評価を示し、
各禁止配置ノードは、無限の構造損傷評価コストを有する、
システム。
【請求項１５】
前記データ処理装置は、前記解剖学的領域のターゲットノード及び挿入エリアに従う前記配置空間ノード構造の各ノードを定量化するパラメータ値を有する前記データ記憶媒体内に構成されるよう、前記構成空間ノード構造を増加するようさらに機能し、
前記配置空間ノード構造の増加は、代理シードノードとしての機能を果たす前記ターゲットノードに幾何学的に隣接する少なくとも一つの自由空間配置ノードを含む前記ターゲットノードの幾何学的拡張を含む、
請求項１４に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、致命的な構造を避け、かつ、構造への損傷を最小化しながら、ターゲットへ到達するための低侵襲な装置のための経路を計算する方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
この経路は、装置（例えば、気管支鏡又は傾斜つき針（ｂｅｖｅｌｅｄ  ｎｅｅｄｌｅ））を制御するため、又は装置（例えば、入れ子式カニューレ（ｎｅｓｔｅｄ  ｃａｎｎｕｌａ））を構成するためのどちらかに用いられることができる。
【０００３】
そのような経路計画応用（ｐａｔｈ  ｐｌａｎｎｉｎｇ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）は、Ｋａｒｅｎ  Ｉ．  Ｔｒｏｖａｔｏによる、１９９６年のアムステルダム大学の「Ａ  ＊  Ｐｌａｎｎｉｎｇ  ｉｎ  Ｄｉｓｃｒｅｔｅ  Ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ  Ｓｐａｃｅｓ  ｏｆ  Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ  Ｓｙｓｔｅｍ」によるフレームワークを用いて実行されることができる。
【０００４】
特に、経路計画応用は、キーとなるパラメータのセットによって特徴づけられなければならない。それぞれのパラメータは、コンピュータ計算をより容易にするために離散化された、有効なパラメータ値の一つ以上の範囲を有する。全ての可能性のあるパラメータ範囲の組み合わせは配置空間（Ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ  ｓｐａｃｅ）と呼ばれ、それぞれの配置空間の状態は、これらのパラメータのそれぞれのための一意の設定を提供する。配置空間は離散化された空間であるため、それぞれの設定空間の状態は、Ｎ次元グラフ（多くはＮ＝２又は３であるが、時により高い値）における‘ノード（ｎｏｄｅ）’とみなせる。‘状態（Ｓｔａｔｅ）’および‘ノード’は同じ意味で用いられる。近傍（ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ）は、典型的には、ある範囲内で、システム又はデバイスの主な能力に基く、潜在的な遷移のセットを含む。配置空間の一つの状態から別の‘隣接する（ｎｅｉｇｈｂｏｒｉｎｇ）’状態への遷移は、イベント又は物理的な動作によって引き起こされる。‘近傍’は、物理学又は‘ゲーム理論’に基づいて決定されることもできる。したがって、近傍は、空のチェス盤におけるナイトの一回の行動範囲内の全ての位置を含むことができる。
【０００５】
それぞれの遷移に割り当てられるのは、‘ホーム（ｈｏｍｅ）’状態と隣接する状態の間の変化により課されるコストである。したがって、それらの間の近傍の遷移を含む配置空間における状態の組み合わせは、ノードとしての状態及びコスト−重み付け、有向辺（ｄｉｒｅｃｔｅｄ  ｅｄｇｅｓ）としての遷移を含むグラフとして推測されることができる。
【０００６】
多数の経路計画応用のために、しばしば機械的な制限、障害との相互作用又は強制的なルールにより、不正な状態を定義する制約が存在する。したがって、配置空間内で識別可能なノードの禁止領域（ｆｏｒｂｉｄｄｅｎ  ｒｅｇｉｏｎ）が存在し得る。これは、多数の方法において取得することができる。例えば、禁止配置ノード（ｆｏｒｂｉｄｄｅｎ  ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ  ｎｏｄｅ）への遷移は、不正な移動を示しながら取り除かれることができる。また、ノードは不正なものとしてマークされることができる。又は、ノードへの遷移は、［無限］によって示される、無限（達成不能かつ高い）のコストを有することができる。それぞれの技術は、障害物を回避するよう経路を定める。
【０００７】
不正な状態は、下流エフェクト（ｄｏｗｎｓｔｒｅａｍ  ｅｆｆｅｃｔ）もまた有する。例えば、車（ｃａｒ）のための動作の近傍は、四分の一回転における前方への移動（ｔｒａｖｅｌ）の弧であることができる。曲線に沿った状態が角（障害物）によって妨げられたとき、次に、角への遷移が禁止されるだけでなく、角を越えた遷移も禁止される。
【０００８】
‘ゴール’（又はターゲット）位置は、離散化された配置空間における一つ以上の‘ゴール’に相当するノードへとマッピングされることができる。複数の‘ゴール’が存在することができる。なぜならば、システムを表現するパラメータの構築は、システム‘ゴール’を記述する一つ以上の解を有することができるためである。たとえば、腕の左手の設定及び右手の設定はともに同じ位置へと到達することができる。システムの‘スタート’は、しばしばシステム又は装置の現在の状態（すなわち、ステータス）である、特定のスタートノードへと単純に変換される。
【０００９】
現在のシステムノード（スタート）から所望の‘ゴール’へ通じるイベントの最も望ましい一組を発見することは、全ての不正なノードを避けながら最小限のコストを負う、現在のノードから‘ゴール’ノードへの遷移の最適経路を発見することに類似している。経路は、スタートからゴールへ、又はゴールからスタートへ、どちらかにより計算することができることも知られている。両方のケースにおいて、遷移の接続により結果としての経路を生じる。経路計画は、空間変形メトリック（ｓｐａｃｅ  ｖａｒｉａｎｔ  ｍｅｔｒｉｃ）、コストメトリック又は目的関数（例えば、最速、最短、最も安価、など）と時々呼ばれる、成功のための基準をしばしば有する。望ましいイベントの一組は、したがって、配置空間ノード、遷移の近傍、コスト、禁止領域及び‘ゴール’を用いて経路を計画し、かつ、‘スタートノード’を定義又は設定することにより、発見することができる。Ａ＊のようなグラフ探索方法は、最適経路を決定するために効率的なメカニズムを提供する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
さらなる説明が以下でなされるように、本発明は、構造損傷定量化メトリック（評価基準）およびＴｒｏｖａｔｏによる主題のフレームワークの利用を拡張するターゲットノードの幾何学的拡張を提供する。例えば、運動学的に適した入れ子式カニューレのセットは、低侵襲手術中の致命的な構造への損傷を最小化する、装置の最適経路に基づいて計算されることができる。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の第一の形態は、構造損傷評価技術を取り入れた外科的応用による経路を計画する方法である。本方法は、データ記憶媒体内の配置空間構造の構造を含む。配置空間構造は本体の解剖学的領域（ａｎａｔｏｍｉｃａｌ  ｒｅｇｉｏｎ）の、自由空間（ｆｒｅｅ−ｓｐａｃｅ）配置ノード及び禁止配置ノードを含む離散化された配置空間を表す。本方法は、それぞれの自由空間配置ノードのために構造損傷評価の生成をさらに含む。構造損傷評価は、無限の構造評価コストを有する禁止配置ノードによって表現される解剖学的領域の一つ以上の解剖学的エリア（ａｎａｔｏｍｉｃａｌ  ａｒｅａ）への可能性のある損傷の損傷評価を示す。
【００１２】
本発明の第二の形態は、計画方法が幾何学的拡張技術を取りこむ。特に、方法は、配置空間ノード構造のそれぞれのノードを定量化するパラメータ値を有するデータ記憶媒体内で構成されるように、配置空間ノード構造の増加をさらに含む。配置空間ノード構造の増加は、代理シードノード（ｓｕｒｒｏｇａｔｅ  ｓｅｅｄ  ｎｏｄｅ）としての機能を果たす、幾何学的にターゲットノードに隣接する一つ以上の自由空間配置ノードを含む、ターゲットノードの幾何学的拡張を含む。
【００１３】
本発明の様々な機能及び利点と同様、本発明の先述の形態及び他の形態は、添付される図面とともに読まれる本発明の様々な実施形態に関する次の詳細な説明からさらに明らかになるであろう。詳細な説明及び図面は、制限というより単に本発明の説明にすぎず、本発明の範囲は添付のクレーム及びその均等物によって定義される。
【発明の効果】
【００１４】
本発明は、致命的な構造を避け、かつ、構造への損傷を最小化しながら、ターゲットへ到達するための低侵襲な装置のための経路を計算する方法及びシステムを提供する。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本技術分野で周知である例示的なブロードマンの脳地図（Ｂｒｏｄｍａｎｎ  ａｒｅａｓ  ｏｆ  ｂｒａｉｎ）を表す。
【図２】本技術分野で周知である入れ子式カニューレの例示的な非ホロノミックな近傍を表す。
【図３】本発明による致命的構造損傷評価技術及びターゲットノードの幾何学的拡張技術のブロック図を表す。
【図４】本発明による経路計画方法を表現するフローチャートを表す。
【図５】本技術分野で周知である例示的な脳血管系及び脳室を表す。
【図６】本発明による脳内の致命的な構造の例示的な検出を表す。
【図７】本発明による重み計算方法を表現するフローチャートを表す。
【図８】本発明による例示的な重み付けされた基準を表す。
【図９】本発明による例示的な障害地図を表す。
【図１０】本発明による例示的な拡張された障害地図を表す。
【図１１】本発明による例示的な障害距離地図を表す。
【図１２】本発明による例示的な、経験による重み付けされた地図を表す。
【図１３】本発明による例示的な構造損傷評価地図を表す。
【図１４】本発明によるターゲットノードの幾何学的拡張方法を表現するフローチャートを表す。
【図１５】本発明によるターゲットノードの例示的な二次元の幾何学的拡張を表す。
【図１６】本発明による、状態パラメータを使用して‘シード’ノードから‘ゴール’ノードへの最適経路の決定のためのＡ＊アルゴリズムを表現するフローチャートを表す。
【図１７】本技術分野で周知である脳生検の“安全な”エントリーポイント（ｅｎｔｒｙ  ｐｏｉｎｔｓ）の例示的なセットを表す。
【図１８】本発明によるシステムのブロック図を著す。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明は、３つの主たる発明の方式に基づいている。
【００１７】
第一に、低侵襲手術に関連する経路計画応用のために離散化された配置空間は、‘構造損傷評価’を作ることによって拡張されることができる。構造損傷評価は、特定の解剖学的エリア（例えば、解剖学的領域領域及びその解剖学的領域への脆弱なエントリーポイント内の致命的な身体構造上の構造物）を横切ることにより生じるコスト見積もり又は罰則コストを提供する。これは、配置空間そのものに保存されることもできる。あるいは、望ましくは分離した構造内又は機能として保存される。構造損傷評価は、全体の損傷を最小化する解剖学的領域内での経路計画を容易にするだろう。
【００１８】
例えば、脳外科手術に関して、頭蓋骨（例えば、こめかみ）に沿った脆弱なエントリーポイントを通った移動は、その移動経路が後続の再建手術を必要とするので、望ましくない。さらに、脳（例えば、血管、脳室、下垂体、視神経）の致命的な構造へのいかなる損傷は、死亡又は重要な生活機能を失うことを意味し得る。それらはたとえ小さなエリアでも、とても高いコストを有することができる。構造損傷評価の利用は、致命的な構造及び脆弱なエントリーポイントへのいかなるダメージを、防ぐまではいかなくても、最小化することにより、低侵襲手術を支援する。さらに説明されるように、Ａ＊アルゴリズムのために、構造損傷評価値は、障害物を回避すると同時にそのような障害物からの安全空間を維持する離散化された配置空間を通じて探索するため、コストメトリック及び発見的パラメータ値と連動して用いられることができる。
【００１９】
第二に、望ましいエントリーポイント又はエリアは、例えば図１に示されるブロードマンの脳地図のようなターゲット及び構造損傷評価を与えられて、強調されることができる。脳の計画と同様のケースにおいて、多数の位置において穿頭孔が作られるとき、現在のツールを用いて達成可能を用いても全体の損傷を最小化するような、ターゲットに基づいて適切な開始位置を特定することは重要である。
【００２０】
第三に、先行する経路計画応用は、入れ子式カニューレ、可動式針（ｓｔｅｅｒａｂｌｅ  ｎｅｅｄｌｅｓ）及び気管支鏡を含む装置のために定義されている。入れ子式カニューレは、最大から最小まで連続して拡張し、遠い組織へ到達するよう異なる方向に曲げられる。これらの装置を設定するための方法は、Ｋａｒｅｎ  Ｉ．  Ｔｒａｖａｔｏによる“Ａｃｔｉｖｅ  Ｃａｎｎｕｌａ  Ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｍｉｎｉｍａｌｌｙ  Ｉｎｖａｓｉｖｅ  Ｓｕｒｇｅｒｙ”と題される国際公開ＷＯ２００８／０３２２３０において記載されている。入れ子式カニューレは、それらの丈にそって電動の結合部を持たず、そしてまた制御のための“操り糸”も持たないので、とても小さく作られることができ、他の多くの低侵襲手術と同様に脳応用にとても有益である。気管支鏡及び傾斜つき針のような他の装置の操縦は、Ｋａｒｅｎ  Ｉ．  Ｔｒｏｖａｔｏらの“３Ｄ  Ｔｏｏｌ  Ｐａｔｈ  Ｐｌａｎｎｉｎｇ，  Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｓｙｓｔｅｍ”と題される国際公開ＷＯ  ２００７／０４２９８６において記載されている。他の装置及び応用のためのターゲットへの近似幾何学的配置（ａｐｐｒｏａｃｈ  ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ）は、容易に識別不可能又は選択不可能であり得る。
【００２１】
共通する課題は、例えば、腫瘍の中央のようなターゲットへの複数の近似幾何学的配置を、６Ｄ計画のために３Ｄ配置空間を維持している間、退屈な手入力なしに、作成する方法である。単純な例において、近似幾何学的配置は、隣接した近傍からシードノードへの方向によって生成されることができる。探索方向は、したがって、（シードから隣接する近傍へと）反対方向へセットされる。この“幾何学的拡張”は、全ての周囲の方向をカバーすると同時に、単純で達成可能な様々な幾何学的配置を提供する。これらの近傍がターゲットを表すために許容できる正確性の範囲内であるとき、それらは、禁止又は無限のコスト位置の中にない限りは、ゼロのコストを有し、かつ、Ａ＊探索を開始するための定義された幾何学的配置を有する代理‘シード’として用いられることができる。明らかに、多くの形状又はサイズの幾何学的な近傍を用いることができ、単に直接に隣接しているものに限られない。しかしながら、それらは実行可能な最終動作又は行動を定義しなければならない。最終的に、代理シードの幾何学的配置をセットするために用いられる幾何学的な近傍は、Ａ＊探索中に用いられる近傍に一致させる必要はない。
【００２２】
例えば、図２は、本技術分野で周知の解剖学的領域内のターゲット位置に到達するための一連の入れ子式カニューレを計算するために利用されることのできる弧の非ホロノミックな近傍１０１を表す。近傍１０１の探索は、単一のターゲットノードに通じる単一の幾何学的配置に基づくＡ＊アルゴリズムにおいて、一般的に拡張される。しかしながら、本発明の幾何学的拡張は、単一のターゲットノードの周囲の複数の方向付けに基づくＡ＊アルゴリズムにおける近傍の探索を容易にするであろう。結果は、ターゲットノードと最適な許容されるエントリポイントとの間に通じる解剖学的領域を通じた曲線状の経路になるであろう。それらの本技術分野での一般的な技術により、前述の構造損傷評価とともに、この幾何学的拡張が、装置（例えば、気管支鏡又は傾斜つき針）及び低侵襲手術中に傷つきやすい構造又は脆弱なエントリーポイントへの損傷を最小化する運動学的に実行可能な入れ子式カニューレの構造のための運動学的な実行可能経路を生成することを、理解されるであろう。
【００２３】
当業者であれば、次の図３ないし１８の記載は、具体的でありその上直接的な例とともに一般論として先述の本発明に関する発明の原理の説明の目的を提供し、そのような発明の原理の慣習を制限するものでないことを理解するべきである。特に、既知の機能及び操作の不要な詳細は、本発明を曖昧にしないよう、本発明の原理の説明からは取り除かれるであろう。それにもかかわらず、熟練者は、本発明の発明の原理をいかなる種類の経路計画応用（すなわち、手術道具経路計画、乗用車経路計画、経済システム経路計画等）へも実践する方法を理解し、さらに本発明の精神及び添付されたクレームの範囲を逸脱しない多数の例が存在することを理解するであろう。
【００２４】
図３は、あらゆる種類の経路計画応用のための、特に、低侵襲的外科手術の間の患者内の器具のための外科的な経路を計画するための、又は入れ子式カニューレの構造を計画するための、セットアップ段階１１０及び経路計画段階１１１を示す。一般論として、セットアップ段階１１０は、最低限、（１）一つ以上のパラメータによって特徴付けられる複数の状態（ノード）を含む離散化された配置空間を表す配置空間ノード構造の構成、（２）離散化された配置空間における状態（ノード）の間の変化又は遷移を起こす許可された全ての動作を含む近傍の識別子、および（３）‘近傍’によって定義されるような一つの状態から隣接する状態へと遷移するためのコストを表すメトリックの形成、を含むことができる。さらに、一般論として、経路計画段階１１１は、最低限、（１）離散化された配置空間内の識別又はシードノードの定義、および（２）スタートノードとゴールノードの間の最も望ましいイベントを発見するためのメトリックに基づく配置空間ノード構造を通じたコストの波の伝播を開始するためのシードノードの利用、を含むことができる。
【００２５】
本発明は、個々に又は共同で、セットアップ段階１１０及び経路計画応用の経路計画段階１１１に組み込まれる構造損傷評価技術１１２及び幾何学的拡張技術１１３を説明する。一般論では、配置空間ノード構造は、パラメータにより特徴付けられるような離散化された配置空間における異なる離散位置において存在する各ノードを有する多数のノードを含む。かつ、技術１１３は、離散化された配置空間の自由空間を通じた探索の実行中に代理シードノードとしてターゲットノードの幾何学的に隣接する自由空間の一つ以上の近傍の利用を提供するとともに、技術１１２は、本体の解剖学的領域の解剖学的構造への潜在的な損傷に関する損傷評価を明確に定量化する構造損傷評価値の利用を提供する。
【００２６】
図４ないし１８に示される技術１１２及び１１３の例示的な実施形態は、当業者であれば本発明の様々な恩恵を認めるであろう本発明の発明の原理のさらなる理解を容易にする目的で示される。
【００２７】
（構造リスク評価及び幾何学的拡張を具体化する経路計画方法）
図４は、本発明の経路計画方法を表現するフローチャート１２０を示す。この方法の目的は、経路計画応用の経路計画段階１１１（図３）での最適検索を容易にするために、経路計画応用のセットアップ段階１１０（図３）で離散化された配置空間の状態の、コスト値の実用的なセットを取得することである。この目的は、本発明の構造損傷評価技術１１２及び幾何学的拡張技術１１３の取り込むことの関連で、後に説明される。したがって、段階１１０及び１１１で実行される既知の経路計画過程の説明は、本発明の技術１１２及び１１３の理解を容易にするために必要な場合にのみ提供される。
【００２８】
図４に関して、セットアップ段階１１０は、フローチャート１２０のステージＳ１２１及びステージ１２２を有する。
【００２９】
ステージ１２１は、本体の解剖学的領域内の解剖学的エリアの検出を含む。解剖学的領域のための構造へのあらゆる損傷を最小化する又は防ぐことは重要である。これらの致命的なエリアは、解剖学的な領域への脆弱なエントリーポイント、及び、例えば、図５に示される脳血管系／脳室１３０などの、前記領域における低侵襲手術の間に器具から損傷を受けやすい解剖学的領域内の脆弱な構造を含むが、これらに限定されない。ステージＳ１２１の一つの実施形態において、致命的なエリアの検出は、手動（ｍａｎｕａｌ）で、又は地図（ａｔｌａｓ）を基礎にして、解剖学的領域の画像から取得され得る。例えば、手動に基づく検出は、コンピュータ断層撮影（ｃｏｍｐｕｔｅｄ  ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、磁気共鳴（ｍａｇｎｅｔｉｃ  ｒｅｓｏｎａｎｃｅ）又は手動で領域分割された（ｓｅｇｍｅｎｔｅｄ）画像と同様のもの、若しくは外形を描くために単純な致命的な構造の適度な数を考慮した既知の半自動アルゴリズムを用いた画像と同様のものを含むことができる。
【００３０】
逆に言えば、画像化により検出できない致命的なエリアのために、領域分割された患者固有のデータと解剖学的な／機能的な地図との間のレジストレーション（位置合わせ）が用いられることができる。図６は、例示的な脳の画像の一枚の領域分割及びレジストレーションを表す。特に、脳外科手術においては、ＭＲＩは、診断及び計画の両方のために通常用いられる。自動化アルゴリズム又は手動の領域分割は、例えば白い脳膜（ｗｈｉｔｅ  ｍａｔｅｒ）、灰色の脳膜（ｇｒｅｙ  ｍａｔｅｒ）、硬膜（ｄｕｒａ  ｍａｔｅｒ）、血管、脳脊髄液、頭蓋骨及び皮膚などの主要な組織の種類を検出することができる。しかしながら、低侵襲な経路のためには、図１に示されるブロードマンの脳地図１００のようなＭＲＩでは見えない他の構造は、機能障害を引き起こす構造損傷を定義するために用いられることができる。この目的を達成するために、人間の脳の断面のＭＲＩ画像１４０内の可視エリアの手動又は（半）自動の領域分割は、ラベル付けされたイメージ（ｌａｂｅｌｅｄ  ｉｍａｇｅ）１４２を生成するための人間の脳の既知の詳細な断面地図１４３により位置合わせされる、領域分割された画像１４１をもたらす。そのような一つの既知の地図は、脳地図の全ての画素を像ラベル付けする、１００４の異なる神経学的なラベルのセットである、タライラッハアトラスである（参照：Ｌａｎｃａｓｔｅｒ  ＪＬ，  Ｗｏｌｄｏｒｆｆ  ＭＧ，  Ｐａｒｓｏｎｓ  ＬＭ，  Ｌｉｏｔｔｉ  Ｍ，  Ｆｒｅｉｔａｓ  ＣＳ，  Ｒａｉｎｅｙ  Ｌ，  Ｋｏｃｈｕｎｏｖ  ＰＶ，  Ｎｉｃｋｅｒｓｏｎ  Ｄ，  Ｍｉｋｉｔｅｎ  ＳＡ，  Ｆｏｘ  ＰＴ，“Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  Ｔａｌａｉｒａｃｈ  Ａｔｌａｓ  ｌａｂｅｌｓ  ｆｏｒ  ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  ｂｒａｉｎ  ｍａｐｐｉｎｇ”，Ｈｕｍａｎ  Ｂｒａｉｎ  Ｍａｐｐｉｎｇ  １０：  １２０−１３１，  ２０００）。地図１４３及び領域分割された１４１の間のレジストレーションが実行されると、患者の画像１４１内の各ボクセル（ｖｏｘｅｌ）と地図モデル１４３の各ボクセルとの間の変換が確立される。したがって、患者の画像１４１の各要素は、その神経学的機能に基づいてラベル付けされる。非神経学的構造（例えば、ＣＳＦ又は血管）は、領域分割過程においてラベル付けされる。
【００３１】
ステージＳ１２２は、安全又はリスクのあるものとして、解剖学的領域の致命的でないエリアを表すそれぞれの自由空間配置ノードのための構造損傷評価を含む。一般論として、解剖学的領域の検出された致命的なエリア（障害及び脆弱なエントリーポイント）を表すそれぞれの禁止配置ノードのコストは、無限のリスクコストを有する致命的な解剖学的エリアに対応する。逆に言えば、それぞれのリスクのある自由空間配置ノードは、ゼロでない有限のコストから無限のコストまでの範囲の構造損傷の見積もられたリスクを有するが、それぞれの安全な自由空間配置ノードのリスクコストは、構造損傷のゼロリスクを有する。要約すれば、禁止配置ノードのコストはＣ＝［無限］、安全な自由空間配置ノードのコストはＣ＝０、およびリスクの有る自由空間配置ノードのコストはＣ＜［無限］である。
【００３２】
ステージＳ１２２の一つの実施形態において、それぞれの自由空間配置ノードに関連付けられるコストは、禁止配置ノード又は個々にセットされたコスト及び禁止配置ノードとの組み合わせに由来して、ユーザによってセットされることができ、あるいは、例えば自動の領域分割過程から、コンピュータプログラムによってセットされることができる。例えば、神経学的応用のために、結合コスト（ｊｏｉｎｔ  ｃｏｓｔｓ）は、ａ）致命的な場所又はエリア（例えば、致命的な解剖学的エリアからの距離）に隣接するコスト、及びｂ）禁止されない、リスクのあるコスト、との組み合わせ（例えば、加算又は平均）によって形成されることができる。
【００３３】
図７は、本発明のコスト計算方法を表現するフローチャート１５０を示す。図７は、ラベル付けされた画像（例えば、図６において示されるラベル付けされた画像１４２）の単純化された２Ｄの例、及び、図８において白で色付けされるゼロから黒で色付けされる無限までの範囲の色分けされるコストの基準として説明されるであろう。フローチャート１５０のステージＳ１５１は、例えば禁止エリアに関連付けられる無限の黒で色付けされるノードを有する図９に示される障害地図のような、ラベル付けされた画像の禁止配置ノードから導かれる基本障害地図の生成を含む。フローチャート１５０のステージＳ１５２は、禁止エリアの周辺に設けられる安全地帯から導かれる拡張された障害地図の生成を含む。例えば、禁止エリアに関連付けられる無限の黒で色づけされる安全ノードを有する図１０に表される拡張された障害地図１６１は、最初の禁止配置ノードの周りの無限のコストの自由空間配置ノードの追加のバッファを有する。最初の禁止配置ノードの周りの白い境界は、最初の禁止配置ノードから新しく追加された無限のコストの自由空間配置ノードを視覚的に分離することを支援するためにのみ存在する。フローチャート１５０のステージＳ１５３は、最も近い無限のコストのエリアへの距離から導かれる障害距離地図の生成を含む。例えば、図１１に示される障害距離地図１６２は、自由空間配置ノードがあらゆるバッファされる致命的なゾーンからより遠く位置するために値が低下している有限のグレーで色付けされるノードを有する。
【００３４】
フローチャート１５０のステージＳ１５４は、外部刺激（手術の器具／ツール）へのそれぞれの致命的な解剖学的エリア（障害及び脆弱なエントリーポイント）の物理的感度を示す経験的なデータと共にラベル付けされる画像から、経験的なデータ地図を生成することを含む。例えば、経験による重み付けされた地図１６３は、ユーザ又は自動領域分割過程により実験的に確かめられるような、それぞれの自由空間配置ノードにおける物理的感度に対応する、ゼロ又は有限のグレーで色づけされるノードを有する図１２に示される。
【００３５】
フローチャート１５０のステージＳ１５５は、整合するノードの組み合わせ（例えば、総和及び／又は平均）に基づく障害距離地図及び経験に基づくデータ地図の組み合わせを含む。例えば、図１３において、コスト地図１６４は、禁止エリアに関連付けられる解剖学的領域へのあらゆる構造損傷を防ぐまではいかなくとも、最小化するために最大限に禁止エリアを回避する方法で、禁止エリア及び経験的データから共同で導かれる値を用いて色分けされるエリアを有する。
【００３６】
当業者であれば、フローチャート１５０は禁止場所及び禁止エリアに対してとても高い安全性を容易にすることを理解するが、次に、実際に実装されることができる、フローチャート１５０の別の実施形態について説明する。
【００３７】
フローチャート１５０の第一の別の実施形態において、拡張された障害地図作製ステージＳ１５２は、基本障害地図作製ステージＳ１５１から障害距離地図作製ステージＳ１５３に通じる破線矢印により示されるように、省略されることができる。
【００３８】
フローチャート１５０の第二の別の実施形態において、障害距離地図作製ステージＳ１５３は、拡張された障害地図作製ステージＳ１５２から地図作成組み合わせステージＳ１５５に通じる破線矢印により示されるように、省略されることができる。
【００３９】
フローチャート１５０の第三の別の実施形態において、拡張された障害地図作製ステージＳ１５２及び障害距離地図作製ステージＳ１５３は、基本障害地図作製ステージＳ１５１から地図作製組み合わせステージＳ１５５に通じる破線矢印により示されるように、省略されることができる。
【００４０】
フローチャート１５０の第四の別の実施形態において、障害地図作製ステージＳ１５１ないしＳ１５３は、経験による重み付けされた地図作製ステージＳ１５４が構造損傷評価コスト計算のために専ら使用されることにより、省略されることができる。
【００４１】
フローチャート１５０の第五の別の実施形態において、経験による重み付けされた地図作製ステージＳ１５４は、単独で、又は一つ以上の障害地図作製ステージＳ１５１ないしＳ１５３とともに、省略されることができ、残った障害地図作製ステージは、構造障害評価コスト計算に利用される。
【００４２】
図４を再度参照すると、経路計画段階１１１は、フローチャート１２０のステージＳ１２３ないしＳ１２６を有する。
【００４３】
ステージＳ１２３は、ユーザ又はコンピュータにより識別された、腫瘍の中心位置のようなターゲット位置、及びユーザ又はコンピュータにより識別された一つ以上の容認できるツール、すなわち適用できる外科的処置のための挿入位置／エリアのセットを含む。例えば、肺の手術器具（例えば、入れ子式カニューレ）のための単一の挿入エリアは、特定の一枚のＣＴにおける気管の横断面であり得る。さらに、頭蓋骨の脆弱でないあらゆるエリアからの手術器具の入口のために、一つ以上の挿入エリアが選択されることができる。実行可能な経路は、その入口からターゲットへ到達することが可能であるとき、容認できる全体のコストとともにのみ存在する。リスクと恩恵を評価する医師は、‘容認性’の限界を決定しなければならない。
【００４４】
ステージＳ１２４は、Ａ＊アルゴリズムを通じたターゲット位置から挿入位置及び又は挿入エリアへの伝播を含む。ステージＳ１２４の実施形態において、図１４で示されるフローチャート１７０及び図１６で示されるフローチャート１９０が実行される。
【００４５】
図１４は、フローチャート１７０は、本発明の幾何学的拡張方法を表す。フローチャート１７０のステージＳ１７１は、解剖学的領域内の選択されたターゲット位置に対応するターゲットノードの識別を含む。さらに、フローチャート１７０のステージ１７２は、幾何学的に隣接する自由空間配置ノードを識別するためのターゲットノードの幾何学的拡張を含む。これらの幾何学的に隣接する一つ以上の自由空間配置ノードは、次に説明されるように、フローチャート１９０の実行においてターゲットノードと幾何学的に隣接する自由空間配置ノードとの間で形成される角度による幾何学的配置のセットと共に、代理シードノードとしての機能を果たすことができる。
【００４６】
図１５は、一つの点及び一つの幾何学的配置（例えば、−５０［ｄｅｇ．］、０［ｄｅｇ．］、０［ｄｅｇ．］）によって定義される単純な二次元（“２Ｄ”）空間において、中心のターゲットノードの標準の初期条件１８０を示す。さらに、ターゲットノードは、一つの点、一つの幾何学的配置、一つのスレッド（ｔｈｒｅａｄ）及び一つのコストにより定義される、幾何学的に隣接する自由空間の近傍の夫々を有する中心のターゲットノードに関する拡張された初期状態１８１へ変換される、探索の方向をセットするためにそれぞれのノードが外側を指しているとき、ターゲットノードは、幾何学的に隣接する自由空間配置ノードのセットによって置き換えられることができる。
【００４７】
図１６を参照すると、フローチャート１９０は、図２に示されるような、暗黙的あるいは望ましくは明確な近傍１０１に基づく離散的なパラメータ値を利用して、それぞれの拡張された‘シード’ノードから挿入位置／エリア‘ゴール’への最適経路の決定するためのＡ＊アルゴリズムを表す。幾何学的な拡張技術のために、各‘シード’ノードは、無限より小さい構造損傷評価コスト又は無限より小さい致命的な損傷閾値を有するターゲットノードに幾何学的に隣接する自由空間の代理ノードである。
【００４８】
実行時、最初の拡張された‘シード’ノードは、コストの波の伝播のために、又はＡ＊のために、ヒープへと入れられる。ヒープは、根における最も低いコスト値を保持する平衡二分木である。フローチャート１９０のステップＳ１９１において、ヒープから取り出される最も低いコストノードは、‘ホーム’と呼ばれる。以前のロボット光学及び経路計画応用において、経路は、シードノードのように、ゴールを用いてしばしば生成されていた。それらの応用では、ノードのコスト（ｇ（ｎ）、後述される）は、‘ゴールへのコスト’と呼ばれていた。この応用において、我々はその用語を、より一般的であるが同等とみなされるべき‘シードへのコスト’へと訂正する。ヒープを含む、ソートの構造を管理する良く知られたアルゴリズムが存在する。
【００４９】
ステップＳ１９１は、‘ホーム’ノードの詳細な配置空間情報、望ましくはホームノードの明確な離散的なパラメータ値の取得をさらに含む。これは、フローチャート１９０を実行するシステムの速度及びメモリ容量にいかなる否定的な影響を与えることなく、コストの波の伝播にとって好ましい優位をもたらす。
【００５０】
フローチャート１９０のステップＳ１９２は、“停止基準”の検証を含む。過程が停止できるかどうかを決定するために実行されることができる多くの検証が存在する。“停止基準”は、（１）ヒープが空であるかどうかの検証、（２）現在（“ホーム”）のノードは、識別された挿入位置の一つかどうか、又は挿入エリアの一つに属するかどうかの検証を含むことができるが、これに限定されない。この停止基準は、挿入とターゲットとの間の実行可能な接続が存在し、その値はその位置における最小値であることを保証する。これは、探索が、全ての空間が埋められる前に終了することを可能にするが、それにも関わらず‘スタート’と‘ゴール’との間の最適な経路を与える。本発明のためにカスタマイズされた第三の停止基準は、ユーザによる入口位置の選択は‘スタート’と‘ゴール’との間の最適経路の選択とみなすよう、前もって挿入位置又は挿入エリアに到達するためのコストに基づいてユーザによって選択された、到達した挿入位置又は挿入エリアの色分けされた表面の提示を含む。
【００５１】
‘停止基準’が満たされると、次に、フローチャート１９０は終了する。そうでなければ、‘停止基準’が満たされないと、次に、フローチャート１９０のステップＳ１９３は、許容される遷移の近傍の生成を含む。‘ホーム’ノードの近傍は、その‘ホーム’のｘ、ｙ、ｚ位置と同様にそのアルファ、シータ及びファイによって得られる‘ホーム’ノードの幾何学的配置に基づいて計算される。その近傍は、アルファ、シータ及びファイによる名目上の近傍（ｎｏｍｉｎａｌ  ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ）を回転（ｒｏｔａｔｉｎｇ）し、次に‘ホーム’ノードのｘ、ｙ、ｚ位置と相対的な既に回転された近傍を平行移動（ｔｒａｎｓｌａｔｉｎｇ）することに由来する。点の回転及び平行移動の方法は、当業者により良く知られている。
【００５２】
もたらされた近傍は、次に、現在拡張されているノードの位置へ平行移動され、回転される。
【００５３】
現在の‘ホーム’ノードの近傍が一度計算されると、フローチャート１９０は、ステップＳ１９４へと進む。ステップＳ１９４では、その近傍の次のスレッド（Ｔ）が、もしあれば選択される。もしそれ以上スレッドがなければ、次にフローチャート１９０はステップＳ１９１へと戻る。そうでなければ、スレッド（Ｔ）が存在すると、次に、フローチャート１９０は、スレッド（Ｔ）に従って、もしあれば次の近傍（ｎ＜１＞）を選択する。近傍ｎ’の位置及び幾何学的配置は、現在得られたスレッドの‘ホーム’ノードの位置及び幾何学的配置と相対的に計算される。
【００５４】
このスレッド（Ｔ）に従う近傍がそれ以上存在しないとき、次にフローチャート１９０は、ステップＳ１９４へと戻る。別の近傍（ｎ）が存在するとき、次にフローチャート１９０はその近傍のコスト値を検証するためにステップ１９６へと進む。そのコストが無限であるとき、又はその近傍が基準を満たさない別の指示が存在するとき、次にフローチャートはステップＳ１９４へと戻る。別の指示とは、近傍が、無限には満たないが合格とするには高すぎる、いくつかの所定の閾値より高いコスト値を有することであり得る。この閾値は、例えば、（‘ホーム’ノードにおける）現在の移動距離の機能であることができる。
【００５５】
近傍が無限のコストを有さず、かつ、基準を満たすとき、フローチャート１９０は、新しい近傍ｎ’のために提案される新しいコストｇ（ｎ’）を計算するために、ステップＳ１９７へと進む。Ａ＊アルゴリズムにおいて、二つのコストが計算される。最初のコストは、‘ｇ（ｎ’）’と呼ばれる。これは、よくプライム記号（’）なしにｎとして表される、‘ホームノード’又は‘親ノード’から、到着するノードｎ’への最適経路（今までのところ）のコストである。関数ｇ（ｎ’）は、ホームノードに到達するためのコストに、ホームノードからｎ’への遷移コストを加え、ホームからｎ’への遷移に起因するあらゆる構造損傷を加えたものを含む。入れ子式カニューレの経路を計画するとき、経路の長さはしばしば遷移コストである。ホームからｎ’への移動から招かれる構造損傷は、（ｎは既に数えられているため）ｎを越えた状態を数えながら、ｎ’を通じて、かつ、ｎ’を含んで、それぞれの中間の状態の構造損傷コストの合計として計算されることができる。これは、例えば、それがそれぞれのボクセル（体積の要素）を横断するように全体の構造損傷はチューブのサイズとみなすとき、チューブによって流される積分量が様々な構造損傷領域により重み付けされるように、別の方法で計算されることもできる。それゆえ、３ｍｍ直径のチューブは、１．５ｍｍ直径のチューブの倍の損傷を生成すると予測されることができる。最も重要なコストが、距離に関わらず、全体の構造損傷であるとき、別の代替案が存在し得る。この場合、距離についてのコストは被らず、遷移コストは構造損傷の見積もりのみであり得る。
【００５６】
Ａ＊において計算される二つ目の値はｆ（ｎ’）である。ｆ（ｎ’）は、簡潔に言うと、最初に‘ホーム’（シードから到着するいずれかの経路による）を通って、次にｎ’（ペナルティを含む）を通って、最後にヒューリスティック関数ｈ（ｎ’）を用いて楽観的に（直接に）エントリーポイントへ行く経路のための‘ベストケースシナリオ’である。当業者には知られているように、多数の発見的問題解決法が存在し得る。例えば発見的問題解決のための楽観的なコストはゼロであり得るが、この無知な発見的問題解決法は探索のためのアドバイスを提供しない。別の共通で用いられる発見的問題解決法は、‘カラスが飛ぶように’又は言い換えると‘行くべき距離’である直線距離又はユークリッド距離である。さらに別の見積もりは、現在形成されるチューブとの残りの距離についての全体の構造損傷コストであることができる。楽観的である発見的問題解決法を選択することにより、ｆ（ｎ’）の全体のコストはｎ’を通って行く経路の正味の望ましい能力を表す。要約すると、
ｇ（ｎ’）＝ｇ（‘ホーム’）＋遷移（‘ホーム’，ｎ’）＋Ｃ（‘ホーム’，ｎ’）
ｆ（ｎ’）＝ｇ（ｎ’）＋ｈ（ｎ’）
ｇ（ｎ’）及びｆ（ｎ’）のコストは、ノードｎ’のほかのデータとともにしばしば保存される。
【００５７】
フローチャート１９０は、その後、新しく計算されたコストＦ（ｎ’）と、ｎ’における既存のコストであるＦ（ｎ’）とを比較するためにステップＳ１９８へと進む。新しく計算されたＦ（ｎ’）が既存のコストＦ（ｎ’）より大きいとき、これまでに決定されたものより、（すなわち、改善がない）‘ホーム’ノードを経由してｎへ到達するためによりコストが高く、フローチャートはステップＳ１９５へと進む。計算されたコストＦ（ｎ’）が既存のコストＦ（ｎ’）より小さいとき、この値は事前の方向について改善されており、それによってフローチャート１９０はステップＳ１９８からステップＳ１９９へと進む。ステップＳ１９９は、近傍ノードを次に開く（拡張する）ための可能性の有るノードのセットへ加える。例えばこのセットはヒープに保存され、そのセットはヒープソートによりソートされる。近傍ノードが既にヒープにあるとき、次にノードの値は更新され、ヒープは再度ソートされる。最も低いコストｆ（ｘ）を有するノードｘは、したがって、次に探索する（拡張する）ための最も望ましいノードを識別する。
【００５８】
ステップＳ１９９は、特定の位置（例えば、ｘ，ｙ，ｚ）及び幾何学的配置（例えば、アルファ、シータ及びファイ）と同様に、新しいコストをｎへのシードへ割り振ることを含む。６Ｄ空間において、位置と幾何学的配置は、３Ｄ位置（ｘ，ｙ，ｚ）及び３つの角度（アルファ、シータ、ファイ）で表される。許容される動作のセットが、離散的な角変位とともに近傍の構造において取得されると、６番目の次元は近傍により取得されるため、問題は５Ｄへと減少する。したがって、ポーズ（ｐｏｓｅ）は、３Ｄ位置（ｘ，ｙ，ｚ）及び２つの角度（シータ、ファイ）によって定義される。修正されたベクトルは、‘ホーム’へのポインタが割り当てられる。なぜならば、それは‘シード’ノードへの最善の方法を導くためである。任意であるが、望ましくはスレッドの数及び種類もまた保存される。これは、曲率オプション（ｃｕｒｖａｔｕｒｅ  ｏｐｔｉｏｎｓ）と同様に、障害を回避するため、チューブの次元を決定するために用いられる。さらに、そのスレッドの数は、気管支鏡のような制御装置のために用いられる制御パラメータへ直接マップする。あるいは、そのスレッドの数は、チューブ及びその隣接する入れ子式チューブへの相対的な幾何学的配置の選択へとマップする。
【００５９】
図４に戻って、ステージＳ１２５は、例えば、図１７に示され、かつ、脳生検のための典型的な“安全な”エントリーポイントのセットによって示される、エントリーポイント２４０−２５０のような、医師が望ましいエントリーポイントを選択できるよう最適な位置の特別な識別を含むエントリー位置のセットの提供を含む。
出展：Ｓｅｋｈａｒ，ＦｅｓｓｌｅｒによるＡｔｌａｓ  ｏｆ  Ｎｅｕｒｏｓｕｒｇｉｃａｌ  Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ．  Ｃｈａｐｔｅｒ  ３３：Ｓｔｅｒｅｏｔａｃｔｉｃ  Ｂｉｏｐｓｙ（Ｓｃｈｗａｒｔｚ  ａｎｄ  Ｓｉｓｔｉ），４２２−４２９ページ
例えば、計画された経路は、ターゲットと頭蓋骨上の４つの等価な最小コストのエントリーポイントとの間を提供することができる。強調された１０個の他の位置が、それぞれより高いコストとともに存在することができる。医師は、これらの場所の一つを選択することができる。その場所は、適切な停止位置でなくてはならず、あるいは、停止基準の影響下になければならない。
【００６０】
選択された場所に基づいて、制御パラメータのセット、又は装置の設定、又は選択された場所からターゲットへの所望の経路を決定する、経路が抽出されるだろう。任意で、この経路はステージＳ１２６で解剖学的領域の３Ｄ画像内で提示されることができる。
【００６１】
（Ｂ．構造リスク評価及び／又は幾何学的拡張を含む経路計画システム）
図１８を参照すると、システム２００が本発明に従う経路計画応用のために示されている。システム２００は、データ処理装置２１０及びデータ記憶媒体２２０を有する。データ処理装置２１０は、図３ないし１７に関して既に説明した本発明の構造損傷評価技術及び／又は幾何学的拡張技術を実装するための、物理的に分離する又は統合された部分である、セットアップ部２１１及び計画部２１２を用いる。一般論として、セットアップ部２１１は、配置空間データ構造（“ＣＳＤＳ”）及びあらゆる種類のデータ記憶媒体２２０（例えば、ＲＡＭ）内で特定の経路計画応用に適している構造／機能を構成するために必要な全てのタスクを実行する。さらに、計画部２１２は、特定の経路計画応用に望まれる本発明の構造損傷評価及び／又は幾何学的拡張機能に従うパラメータ値の機能として、配置空間ノード構造をコスト値で埋めるために必要とされるコストの波を伝播する。結果は、特定の経路計画応用に適合する形式における最適な経路２３０である。
【００６２】
本方法又はシステムは、経路を作成するために用いられる。この経路は、複数の方法で用いられることができる。この経路は、気管支鏡又は傾斜つき針のような制御を行うことができる。さらに、入れ子式カニューレのような装置を構成するために用いられることもできる。最終的に、それはスクリーン上に表示されることができるか、又は３Ｄ画像内で重ねあわされ、３Ｄゴーグル内に表示されることができる。
【００６３】
本発明の様々な実施形態が示され記述されているが、当業者は、記述された方法及びシステムは説明に役立つものに過ぎず、本発明の真の範囲を逸脱しない範囲で、様々な変更や修正がなされ、均等物が要素の代わりになることができることを理解するだろう。さらに、多数の改良が、中心の範囲から逸脱せずに、本発明の教示を実在する経路計画に適合させるために行われることができる。したがって、本発明は、本発明を実行することを考慮されたベストモードとして開示される特定の実施形態に制限されず、本発明は添付されたクレームの範囲内に含まれる全ての実施形態を含むものである。
【符号の説明】
【００６４】
１００  解剖学的領域
１１２  構造損傷評価技術
１１３  幾何学的拡張技術
【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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【国際調査報告】
2012513789.tif 000021
2012513789.tif 000022
2012513789.tif 000023