解剖学的表面の支援型自動データ収集方法であって、-前記解剖学的表面の第一の先行的なデータ収集を実施して、第一のデジタルモデル2の形で三次元表示を作成し;-前記表面の走査による第二の術中データ収集を実施して、第二のデジタルモデル3の形で三次元表示を作成し;前記走査は、前記表面の座標の位置決め手段を用いて実施されるものであり、前記手段はロボットアームにより支持されており;-前記第一のモデル2および第二のモデル3をレジストレーションにより対応付けする方法であって、前記走査が、-注目すべき点の領域で、前記ロボットアームに支援されて前記位置決め手段を手動式に移動させることにより前記解剖学的表面の前記注目すべき点の座標の予備的位置決めを実施して、基準を構築し、前記解剖学的表面の走査ゾーンを決定するステップと;-前記基準および前記注目すべき点のうちの少なくとも一つから、中間モデルを作成するステップ;-前記第二のモデル3を用いて前記第一のモデル2の予備的レジストレーションを実施するステップ;-決定されたゾーンの自動走査を実施するステップ、とからなることを特徴とする方法。-少なくとも三つの注目すべき点の座標の位置決めを実施するステップと;-前記三つの注目すべき点のうちの一つに基づいて、前記注目すべき点のうちの他の二つの点を通る軸の対称位置にある第四の点を決定するステップと;-自動走査の軌道の計算用基準を決定するステップであって、なおこの前記基準は、前記四つ注目すべき点の対を各々含む少なくとも二本の軸A-A’、B-B’により構成されているステップ、とからなることを特徴とする、請求項1に記載のデータ収集方法。少なくとも一つの中心点8の座標の位置決めを実施するステップからなり、前記中心点が前記軸A-A’、B-B’の交差点にあることを特徴とする、請求項2に記載のデータ収集方法。第一のモデル2の領域で前記中心点8を記録するステップからなること;および、前記予備的レジストレーションが、前記中心点8と少なくとも一つの他の注目すべき点との整合によって行なわれることを特徴とする、請求項3に記載のデータ収集方法。前記軸A-A’、B-B’の整合により、前記中間モデルと前記第一のモデル2とを対応付けするステップからなることを特徴とする、請求項4に記載のデータ収集方法。前記解剖学的表面が顔1に対応すること、および前記軸A-A’、B-B’が少なくとも部分的に鼻梁および額線に沿っていることを特徴とする、請求項3~5のいずれか一つに記載のデータ収集方法。前記ロボットアーム上に中心をおく参照用基準を決定するステップからなることを特徴とする、請求項1~6のいずれか一つに記載のデータ収集方法。本発明の目的は、多数の点のデータ収集を可能にしながら、ロボットアームにより支援される走査の精確さと手動走査の適応性とを組み合わせる、解剖学的表面の支援型自動データ収集方法を提供することによって、当該技術分野の現状が有する欠点を補うことにある。詳細には、本発明は、一方では後に全自動式走査を行うための特定ゾーンを決定し、他方では第一の表面レジストレーションを実施して最終的表面レジストレーションの精度を向上させることを可能にする、前記ロボットアームにより支持される出力装置を用いた、施術者によって手動操作される予備的走査を実施することを想定している。このため、このような方法においては、-前記解剖学的表面の第一の先行的データ収集を実施して、第一のデジタルモデルの形で三次元表示を作成し;-前記表面の走査によって第二の術中データ収集を実施して、第二のデジタルモデルの形で三次元表示を作成し;前記走査は、前記表面の座標の位置決め手段を用いて実施され、該手段がロボットアームにより支持されているものであって;-前記第一のモデルおよび第二のモデルをレジストレーションによって対応付けする。前記方法は、前記走査が、-注目すべき点の領域で前記位置決め手段を、前記ロボットアームに支援されて手動式に移動させることによって前記解剖学的表面の前記注目すべき点の座標の予備的位置決めを実施して、基準を構築し、前記解剖学的表面の走査ゾーンを決定するステップ;-前記基準および前記注目すべき点のうちの少なくとも一つから、中間モデルを作成するステップ;-前記第二のモデルを用いて前記第一のモデルの予備的レジストレーションを実施するステップ;-決定されたゾーンの自動走査を実施するステップ;からなることを特徴とする。こうして、本発明に係る方法は、オペレータによる初期操作を介して、手動式で適応性があるという特性を加えながら、軌道の精度が自動化され再現性のある状態で、実施される走査における精度の改善および関係するゾーンのより多くの解剖学的点の位置決めを提供する。本発明の別の利点は、この場合参照用基準として役立つロボットアームの利用にある。走査すべき解剖学的ゾーンそしてこのデータ収集から抽出されるモデルは、この参照用基準との関係において位置特定され、こうして、引き続きレジストレーションの後に、ロボットアームの同じ参照用基準は、手術を目的とした外科用機器を位置付けするのに役立つ。他の特徴によると、前記方法は、-少なくとも三つの注目すべき点の座標の位置決めを実施するステップ;-前記三つの注目すべき点のうちの一つに基づいて、前記注目すべき点のうちの他の二つの点を通る軸の対称の位置にある第四の点を決定するステップ;および-自動走査の軌道の計算用基準を決定するステップであって、なおこの基準は、前記四つの注目すべき点の対を各々含む少なくとも二本の軸により構成されているステップ、からなる。有利には、前記方法は、少なくとも一つの中心点の座標の位置決めを実施するステップからなり、前記中心点は前記軸の交差点にある。一実施形態によると、本方法は、第一のモデルの領域で前記中心点を記録するステップからなり;前記予備的レジストレーションは、前記中心点と、少なくとも一つの別の注目すべき点との整合によって行なわれる。別の実施形態によると、本方法は、前記軸の整合により、前記中間モデルと前記第一のモデルとを対応付けするステップからなる。好ましい応用によると、前記解剖学的表面は顔に対応し、前記軸は少なくとも部分的に鼻梁および額線に沿っている。別の任意の特徴によると、本方法は、前記ロボットアーム上に中心をおく参照用基準を決定するステップからなる。本発明の他の特徴および利点は、添付図面を参照して、本発明の非限定的実施形態についての以下の詳細な説明から明らかになるものである。本発明は、解剖学的表面の支援型自動データ収集方法に関する。より厳密には、このような方法は、手動式の介入を、ロボット支援さらにはロボット化された全自動操作と組み合わせる。ここで、本発明における解剖学的表面とは、患者の身体のあらゆる部分を含み得るということを指摘しておきたい。好ましい実施形態による、図面に示されている実施例では、前記解剖学的表面は前記患者の顔1に対応している。第一段階においては、手術に先立ち、患者の前記解剖学的表面の第一の事前データ収集が実施される。このような事前データ収集は、あらゆるタイプの手段によって、特にスキャナまたはMRIを介して得ることができる。この事前データ収集に基づいて、第一のデジタルモデル2の形で三次元表示が作成される。その後、術中段階において、前記解剖学的表面の走査により第二のデータ収集が実施される。この第二のデータ収集に基づいて、第二のデジタルモデル3の形で三次元表示が作成される。最後に、こうして得られた前記第一のモデル2と第二のモデル3の表面レジストレーションにより対応付けを実施する。要するに、前記モデル2およびモデル3の重ね合わせが実施されて、第二のモデル3は前記第一のモデル2を覆うことにより、二つの表示が整合される。このレジストレーションステップは、図5~図7に表わされており、図5は第二のモデル3を表わし、一方図6および図7は、それぞれ、関係する解剖学的表面すなわち患者の頭部の側面図および正面図に沿った、前記第一のモデル2上の第二のモデル3の重ね合わせを表わしている。より詳細には、前記レジストレーションは、ICPiterativeclosestpointの略と呼ばれる3次元データのレジストレーションアルゴリズムに基づくものであり得る。一般に、ICPアルゴリズムは、3次元基準内のその座標によって定義づけされたデータの二つの集合を最もうまくレジストレーションする剛体変換行列回転および並進運動を反復的に計算することからなる。有利には、本発明の本質的な特徴は、前記走査が、前記解剖学的表面の座標の位置決め手段により実施されるという点にある。詳細には、これらの位置決め手段は、空間内で測定を行い、前記表面の点の座標を一つの座標系との関係において決定することができる。好ましくは、前記位置決め手段は、ロボットアームにより支持されている。このロボットアームは可動であるように想定されており、三次元の運動自由度が付与されるような形で制御されている。したがって、前記解剖学的表面の点の座標を測定する基準となる前記座標系は、前記ロボットアームによって決定される。このとき、患者は、台座との関係において固定されていて、その台座の上に前記ロボットアームが載置され動く、という点に留意されたい。このような理由で、前記ロボットアームは、データ収集中と同様に、その後の他の手術のためにも、参照用基準として用いられる。詳細には、前記ロボットアームに結びつけられた情報処理手段および計算機は、患者の体の空間的位置決めだけでなく、前記アームの端部に位置付けされた出力装置のような解剖学的表面のデータ収集および走査に必要なツール、また同様に手術段階に介入する外科手術用ツールを集中処理することができる。したがって、この参照用基準は、患者、点のみならずデータ収集および手術用のツールの情報および座標を、術前イメージングとの関係においてレジストレーションすることを可能にする。要するに、ロボットアームは、上述の複数の異なる要素を、リアルタイムで、空間内で位置決めし一元化することを可能にする一つの固有の座標系を提供する。実際、ロボットアームの台座との関係における患者の体の不動性によってならびに、ロボットアームが担持するツールの端部に至るまでのアーム自体によって構成されるモデル化された連続動作は、空間において、基準内でモデル化された連続動作を構成する要素の各々の位置決めを行うことを保証するのにそれ自体で十分である。このような結果を得るためには、特に構成要素を位置決めすることにより、このような連続動作を初期化する必要がある。このような初期化操作は、データ収集に先立って、およびデータ収集中のみならず、データ収集後もならびに手術の間も、前記連続動作の更新ステップを通して実施可能である。これらの更新は、前記ロボットアームと一体化されている、使用されるツールおよび要素の位置付けに応じて自動的に行われる。したがって、ツールおよび要素の位置付けおよび移動には反復性が介入し、一方、施術者が完全に手動で作業する場合には、これらの位置付けおよび移動はオペレータに依存するものになるため、この再現性という面は企図不能あるいは不可能であった。さらに、ロボットアームおよびその台座から患者の体を独立させることも同様に可能である。したがって、前記患者の位置のリアルタイムでのデータ収集を行うことにより、その変化を正確に知り、それに対し適応していくことが好適である。最後に、ロボットアームの端部も同様に、データ収集のための必要な手段と手術のためのツールを同時に担持することができる。実際、このとき、小型化されたツールおよび要素を介して、特に外科手術用の道具一式に結合された、レーザー、超音波、カメラ、機械的ツールもしくは表面または経皮の遠隔計測のための要素などの位置特定技術を組込むことが可能である。このとき、これらの要素のいずれかの位置付けおよび移動をリアルタイムで知ることができ、データ収集および三次元での表面レジストレーションと組み合わせた、これらの要素の各々の運動および軌道の自動化が可能になる。一実施形態によると、前記位置決め手段は、非接触で、遠隔センサーに結合された、レーザービームのような、放射線出力装置、例えば光線の出力装置の形で想定され得る。より詳細には、前記位置決め手段は、レーザー距離計の形を呈することができる。光ビーム、超音波などの音波あるいはラジオ波を用いた他の出力装置も企図することができる。こうして、前記ロボットアームの可動端部に位置されたこのような位置決め手段は、走査すべき解剖学的表面のまわりを移動できる。このような理由で、本発明の本質的な特徴は、走査が連続する二つのステップに分割されているという点にある。第一の走査ステップは、注目すべき点の領域で前記位置決め手段を前記ロボットアームに支援されて手動式に移動させることにより、前記解剖学的表面の前記注目すべき点の座標の予備的位置決めを実施することからなる。この予備的位置決めにより、前記解剖学的表面の走査ゾーンを決定することができる。要するに、施術者自身が、つねに前記ロボットアームと一体化されている位置決め手段の移動を操縦して、これらの手段を位置付けし、解剖学的表面の特定の点の座標を測定する。このステップは、オペレータに依存したものであるが、前記注目すべき点の座標の充分な精度と再現性を保証するのに充分な程度に実施が容易である。第二のステップは、ロボットアームだけを介して、前記注目すべき点により決定されたゾーンの自動走査を実施することからなる。こうして、手動式位置決めにより、座標がその中で測定されるであろうゾーンを限定し画定することによって自動走査を改善し、精度を高め、外挿によるリスクを制限し、解剖学的表面の形態学的な差異に本発明を適応させる能力を提供することが可能になる。特定の一実施形態によると、前記手動式位置決めは、一つの基準を構築するために、4、5、6または7のうちの少なくとも三つの注目すべき点の座標を記録する。すでにターゲットにされた他の三つの点との関係における対称により、第四の点を決定することができる。詳細には、顔の場合、前記第四の点は、前記三つの注目すべき点のうちの二つを通過する軸との関係における対称により、前記三つの注目すべき点の一つから得ることができる。関係する解剖学的表面の形態および症例に応じて、施術者が他の注目すべき中間点を手動式に位置決めすることができる。その後、自動走査の軌跡の計算用基準が決定されるのだが、前記基準は少なくとも二本の軸A-A’および軸B-B’で構成され、各々前記四つの注目すべき対の点4、5および対の点6、7を含む。図1~図3に表わされた実施例において、前記解剖学的表面は顔1に対応する。また、前記軸A-A’および軸B-B’はそれぞれ、少なくとも部分的に鼻梁および額線に沿っており、鼻梁はほぼ実質的に垂直であり、一方額線はほぼ実質的に水平である。このとき前記注目すべき点は、点4は額の中央に対応し、点5は鼻骨の端部に対応し、点6は額の左端部の点に対応し、点7はその反対側の端部に対応する。点4および点5は、走査すべきゾーンの高さを決定し、一方顔1の各側面に位置する点6および点7は前記ゾーンの幅を決定できるようにする、ということに留意されたい。さらに、本発明は、このように定義された前記基準を用いた第一の対応付けを実施することを想定している。このために、本発明は、少なくとも一つの中心点8の座標の位置決めを実施することからなる。特に、前記中心点8は、前記軸A-A’および軸B-B’の交差点にある。前記中心点8は、この予備的表面レジストレーションを実施するための中心として役立つものである。これを達成するためには、第一のモデル2の領域で、すなわち術前に実施されるイメージング上で、前記中心点8を記録することが好適である。その後、デジタル中間モデルの形で3次元の中間表示が作成される。要するに、この中間モデルは、注目すべき点4~7のいずれか一点および/または他の点、ならびに中心点8および/または軸A-A’および軸B-B’を含むことができる。その後、前記中心点8と少なくとも一つの他の注目すべき点4~7の整合により、予備的レジストレーションによる前記第一のモデル2の前記中間モデルとの対応付けが実施される。この中間対応付けは、前記軸A-A’と軸B-B’の整合により、このように定義された前記基準を用いて実施されることもできる。こうして、この事前レジストレーションによって、最終レジストレーションの際にモデル1および2をより有効に調整できるようにする。前記予備的レジストレーションおよび付随する情報処理計算時間は同様に、自動走査ステップ中に介入することもできる。以上のことから、走査ゾーンがひとたび決定されたならば、前記ゾーンの中で位置決めされた点の数および分布を最適化するために、走査軌道が計算される。これに限定されるものではないが、軌道の一例は、図4に概略的に示されている。ここで、軌道が基準の上部部分で点6から点7に向かって軸B-B’をたどっており、その後、点4の下側から点5まで、上から下に向かって対称的に軸A-A’をたどることになるということがわかる。この実施例においては、移動は鋸歯状で連続した軌道の形で実施されるということがわかる。しかしながら、関係する解剖学的ゾーンの形態に応じて適合された、連続的なまたは不連続の様々な曲線に沿って、あらゆるタイプの移動が可能である。その上、本発明における全てのデジタルデータモデル、座標またはアルゴリズムまたはその使用記録、修正または視覚化は、適合された情報処理手段を介して操作される。前記ロボットアームのプログラミングおよびデジタル制御についても同様のことが言える。本発明に係る非接触データ収集方法は、施術者およびその医学的経験に応じた適応性による改善を保ちながら、オペレータに因る誤差の無い、精確な結果を得るための、あらゆる施術者にとって使用が容易で迅速かつ信頼性の高い再現性ある方法論を提供する。特に、オペレータは、初期軌道を補正し、ロボットによるオートメーションシステムのロバスト性および精度によってもたらされる利点に対し、インテリジェントでかつ共働的な相のみならず融通性をも付与することができる。当然のことながら、本発明は、以上で図示され記述された例に限定されず、本発明の枠内から逸脱することなく種々の変更を行うことができる。