取得した術前の患者の骨の医用画像から、関節鏡検査に対する少なくとも1つの術前ポータルを自動的に決定する方法であって、i前記骨の3D画像から前記骨の3D表面を構築するステップと、ii前記3D表面から前記骨の解剖学的標識点を決定するステップと、iii前記解剖学的標識点から骨基準座標系を決定するステップと、iv基準人物の骨を表す3Dモデル上で事前に画定される所定のポータルの位置のデータベース内で、少なくとも1つの所定のポータルを選択するステップと、v前記骨基準座標系内で表される前記患者の前記骨とモデル座標系内で表される前記基準人物の前記骨とが寸法、位置、およびまたは形状において整合されるように、前記骨基準座標系と前記モデル座標系との間の変換を決定するステップと、vi前記変換および前記少なくとも1つの所定のポータルから前記術前ポータルを推論するステップと、を含む方法。手術前に関節鏡画像をシミュレートする方法であって、請求項1に記載の方法によって少なくとも1つの術前ポータルを決定するステップと、前記術前ポータルに仮想関節鏡を配置するステップと、前記仮想関節鏡によって得られる前記手術領域の仮想関節鏡画像を演算するステップと、を含む方法。前記術前ポータルが、器具の入口点および方向によって画定される関節鏡ポータルである、請求項1または2に記載の方法。前記モデル座標系から前記骨基準座標系への前記変換から、血管または神経を含む危険領域を推論するステップをさらに含む、請求項1から3のいずれか一項に記載の方法。前記変換が、分析およびまたは幾何学的処理を通じて決定される、請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。前記変換が、前記モデル座標系から前記骨基準座標系への連続関数として決定される、請求項1から5のいずれか一項に記載の方法。前記変換が、画像間または表面間の非剛性の位置合わせアルゴリズムを通じて決定される、請求項6に記載の方法。前記術前ポータルが、器具の入口点および方向によって画定される関節鏡ポータルであり、前記関節鏡ポータルから仮想関節鏡画像が構築される、請求項2に記載の方法。計画情報を生成するステップと、前記計画情報を前記仮想関節鏡画像上へ重ね合わせるステップと、をさらに含む、請求項8に記載の方法。計画情報が、除去すべき骨の量を表すカラーマップである、請求項9に記載の方法。計画情報が、前記骨の上へ構築すべき最適の表面の予測である、請求項9に記載の方法。前記骨の本当の関節鏡画像に対して前記仮想関節鏡画像を調整して位置合わせすることによって、調整された仮想関節鏡画像を生成するステップをさらに含む、請求項8から11のいずれか一項に記載の方法。前記骨の本当の関節鏡画像に対して前記仮想関節鏡画像を位置合わせすることが、i前記推論されるポータル位置を使用することによって、最初に位置合わせするステップと、ii画像間の位置合わせを使用して位置合わせを調整するステップと、を含む、請求項12に記載の方法。計画情報を生成するステップと、前記計画情報を前記調整された仮想関節鏡画像上へ重ね合わせることによって、重ね合わせた画像を生成するステップと、をさらに含む、請求項12に記載の方法。計画情報を生成するステップと、計画情報および前記調整された仮想関節鏡画像を前記骨の前記本当の関節鏡画像上へ重ね合わせるステップと、をさらに含む、請求項12に記載の方法。前記重ね合わせた画像と前記本当の関節鏡画像とを横に並べて表示するステップをさらに含む、請求項14に記載の方法。最初の演算位置の周りで前記術前ポータルを人為的に修正するステップをさらに含む、請求項1から16のいずれか一項に記載の方法。上記の問題から、診断および術前計画から実際の手術行為まで、股関節鏡検査医の問題および必要に応えるために、新しい特有のデバイスおよび方法が必要とされていることを、容易に理解することができる。本発明は、取得した術前の患者の骨の医用画像から、関節鏡検査に対する少なくとも1つの術前ポータルを自動的に決定する方法を提供し、この方法は、i骨の3D画像から骨の3D表面を構築するステップと、ii3D表面から骨の解剖学的標識点を決定するステップと、iii解剖学的標識点から骨基準座標系を決定するステップと、iv基準人物の骨を表す3Dモデル上で事前に画定される所定のポータルの位置のデータベース内で、少なくとも1つの所定のポータルを選択するステップと、v骨基準座標系内で表される患者の骨とモデル座標系内で表される基準人物の骨とが寸法、位置、およびまたは形状において整合されるように、骨基準座標系とモデル座標系との間の変換を決定するステップと、vi変換および少なくとも1つの所定のポータルから術前ポータルを推論するステップと、を含む。本発明の別の目的は、手術前に関節鏡画像をシミュレートする方法であって、請求項1に記載の方法によって少なくとも1つの術前ポータルを決定するステップと、前記術前ポータルに仮想関節鏡を配置するステップと、仮想関節鏡によって得られる手術領域の仮想関節鏡画像を演算するステップと、を含む方法である。術前ポータルは、器具の入口点および方向によって画定される関節鏡ポータルであることが好ましい。本発明の有利な実施形態によれば、この方法は、モデル座標系から骨基準座標系への変換を通じて、血管または神経を含む危険領域を推論するステップを含む。変換は、分析およびまたは幾何学的処理を通じて決定することができる。変換は、モデル座標系から骨基準座標系への連続関数として決定することができる。特に、変換は、画像間または表面間の非剛性の位置合わせアルゴリズムを通じて決定することができる。本発明によるシミュレーション方法では、術前ポータルは、器具の入口点および方向によって画定される関節鏡ポータルとすることができ、したがって関節鏡ポータルから仮想関節鏡画像を構築することができる。前記方法は、計画情報を生成するステップと、計画情報を仮想関節鏡画像上へ重ね合わせるステップとをさらに含むことができる。一実施形態によれば、計画情報は、除去すべき骨の量を表すカラーマップである。別の実施形態によれば、計画情報は、骨の上へ構築すべき最適の表面の予測である。さらに、前記方法は、骨の本当の関節鏡画像に対して仮想関節鏡画像を調整して位置合わせすることによって、調整された仮想関節鏡画像を生成するステップをさらに含むことができる。骨の本当の関節鏡画像に対して仮想関節鏡画像を位置合わせすることは、好ましくは、i推論されるポータル位置を使用することによって、最初に位置合わせするステップと、ii画像間の位置合わせを使用して位置合わせを調整するステップと、を含む。この方法は、計画情報を生成するステップと、計画情報を調整された仮想関節鏡画像上へ重ね合わせることによって、重ね合わせた画像を生成するステップとをさらに含むことができる。一実施形態によれば、この方法は、計画情報を生成するステップと、計画情報および調整された仮想関節鏡画像を骨の本当の関節鏡画像上へ重ね合わせるステップと、を含む。この方法は、有利には、重ね合わせた画像と本当の関節鏡画像とを横に並べて表示するステップを含むことができる。好ましくは、この方法は、最初の演算位置の周りで術前ポータルを人為的に修正するステップを含む。以下の説明はCT画像の使用を対象とするが、MR画像などの他の3D画像にも容易に拡大することができる。本発明の目的は、使用者が術前3D画像を使用して関節鏡手順に対するポータルおよび安全なアクセス領域を正確かつ自動的に決定するのを助け、また標的データに加えて手術中に使用できる関連関節鏡画像を計画する方法およびデバイスを提供することである。本発明は、非常に簡単で速い手術の予行ツールまたはシミュレーションを提供するものとする。さらに、本発明は、外科医が手術中に事前定義されたポータルおよび安全なアクセス領域の位置を特定して使用するための支援を提供する。見やすいように、本発明の方法の一例に関して、FAI症状の場合の股関節鏡検査手順中の大腿骨および骨盤骨について説明するが、たとえば膝の前十字靱帯の治療または肩の回旋腱板の治療の場合など、それ自体または隣接する靱帯、腱、および筋肉が異常を呈し、関節鏡手順を実行しなければならない任意の他の人間または動物の骨に適用することもできる。患者の3D画像から、皮質表面または軟骨表面を示す骨の外部の3D表面モデルSが再構築される。これは、様々な方法を使用して、たとえば簡単な閾値処理を伴う従来の区分化技法に続いて従来の数学的形態アルゴリズムを使用することによって、実現することができる。周知のマーチングキューブアルゴリズムまたはディバイディングキューブアルゴリズムを使用することが可能である。MR画像では、最も基本的な方法は、マウスを使用する輪郭の描写およびスネークを使用する能動的な輪郭調整である。スネークとは、たとえば画像勾配の方向に力を生成する関数をいくつかの制御点に適用することよって制御されるスプラインまたはベジエ曲線のような曲線であり、したがって、局所的には輪郭に適合するが、全体的には制御点を移動させるために使用者からの支援を必要とする。特定の骨表面Sおよび3D画像から、危険な幾何学的基準要素を表す解剖学的標識点を決定することが可能である。図1に示すように、大腿骨の場合、大腿骨頭の中心Hおよび大腿骨頭に最もよく近似する球の半径Rが、本発明の方法の使用に先行するステップで決定されている。同様に、頸部軸に最もよく近似する軸AXが決定されている。より正確には、本当の頸部軸AX1は必ずしも頭部中心Hを通過するわけではなく、したがって本発明者らは、頸部軸AXを、Hを通過し、本当の頸部軸に平行な軸として定義する。同様に、3D画像上では、上顆E1およびE2をつなぐ線とすることができる内側外側軸MLとともに、大腿骨の膝中心Kが決定されており、または別の定義MLは、最後部の点P1およびP2をつなぐ線である。それらの標識点を決定する基本的な方法は単に、マウスを使用する3D画像上の対話式の描写であり、困難な場合に一般に実行される。しかし、球、頸部、標識点などの検出に専用のアルゴリズムを使用して、自動方法を適用することもできる。本発明は、解剖学的標識点を得る方法が何であっても実施することができる。解剖学的標識点から、図2に示すように、以下の方法に従って、大腿骨に対して骨基準座標系Rboneが決定される。好ましい実施形態では、大腿骨基準座標系の原点OFは点Hである。XF方向は、臀部中心Hと膝中心Kとの間の線である。XFとAXとの間の正規化ベクトル積が、ベクトルZFを画定する。ZFとXFとの間のベクトル積が、ベクトルYFを画定する。次いで、大腿骨基準座標系Rboneが完全に画定される。別の実施形態では、同じ方法が適用されるが、頸部軸AXは内側外側軸MLまたはMLに置き換えられる。別の例は、図3および図4に示すように、骨盤骨に関するものである。骨盤側では、骨基準座標系は、恥骨結合PS、左側前上部腸骨棘ASISLおよび右側前上部腸骨棘ASISR、ならびに寛骨臼球の中心Aという4つの解剖学的標識点から構築される。本発明者らのプロトコルでは、腸骨棘のレベルでいくつかのCTスライスを取得する必要があり、これは通常、標準的なDICOM形式の別個のファイル内に含まれるが、3D画像の下位体積を構成するすべてのファイルに対して同じ座標を有する。本発明者らの処理は、ASISLおよびASISR点を自動的に識別する。3D画像の左側および右側の最前部の点の検出は、3D画像内でそれらの点を検索することによって実行される。恥骨結合PSはまた、ASISLおよびASISRを通過し、それらの2つの点によって形成される軸の周りを回転する平面が、ASISLおよびASISRの周り2センチメートルの近傍の外側で最前部の点PSに当たるまで検索することによって、自動的に検出することができる。点Aを中心とする寛骨臼球は、大腿骨に関して先に演算される大腿骨頭球Hから得られる最初の推定から演算される。たとえば、大腿骨頭球は、平均軟骨厚さ5mmだけ拡張させることができ、次いで、このとき骨盤3D表面内で最も近い表面点が検索され、新しい1群の点を形成する。この新しい1群の点から、新しい最良適合球が演算される。新しい最良適合球の中心が、寛骨臼中心点Aを画定する。これらは単なる例にすぎず、これらの解剖学的標識点を自動的に、または対話によって検出する他の方法も可能である。これらの4つの点から、骨盤基準座標系が以下の方法で構築される。原点は寛骨臼球の中心点Aであり、YP軸は、両腸骨棘を通過する線として画定され、XP軸は、腸骨棘軸に直交し、恥骨結合PSを通過する線として画定され、ZP軸は、XPにYPを掛けたベクトル積として構築される。Rboneが、骨盤基準座標系を決定する。上述した方法を使用して特有の骨基準座標系Rboneが骨に取り付けられた後、次のステップは、いくつかの所定のアクセス要素を患者データに割り当てることである。準備および並行ステップでは、3Dモデルの座標系内の所定のアクセス要素の位置を記憶するデータベースが構築される。この3Dモデルはアトラスと呼ばれ、人為的に構築できるが困難である。好ましい実施形態では、その集団を代表する特定の基準人物の3D画像ATLASが選択される。その患者に関して上述したものとちょうど同じ方法を使用して、モデル座標系Ratlasが構築され、特定の基準人物画像から構築された骨表面モデルに取り付けられる。特有のアクセス要素が、Ratlasで決定される。アクセス要素は、ポータルまたは危険領域とすることができる。これらは、アクセス要素のデータベースDBを構成する。そのようなデータベースDBは、専門家の知識を使用して構築することができ、専門家の知識の進展に従って修正することができる。好ましい実施形態では、データベースは、ポータルのパターンを含む。ポータルのパターンとは、N個の要素のリストであり、各要素は、特有の幾何学的法則を使用して決定される標的点Gおよび方向Dを画定する。好ましい実施形態では、FAI手術の場合、ポータルのパターンは、3つの要素、、のリストであり、ここでGAntは前部ポータルの標的点であり、DAntは前部ポータルの方向ベクトルである。GAntLatは前外側ポータルの標的点であり、DAntLatは前外側ポータルの方向ベクトルである。GPostLatは後外側ポータルの標的点であり、DPostLatは後外側ポータルの方向ベクトルである。医療専門家によって構築されたポータルの特有のパターンの一例について、図4および図5に表すように以下に説明する。これは単なる一例にすぎず、本発明は、あるパターンを別のパターンより推奨することを目的とするものではない。このパターンでは、3つすべてのポータルの標的点GAnt、GAntLat、GPostLatは、大腿骨のモデル座標系の平面に平行であり、より大きい転子の上部先端を通過する軸方向の平面PAX内に位置する。すべての方向ベクトルDiは、1対の角によって画定され、ここでαiは、矢状面PSag内で測定される角であり、βiは、軸ZFに対して軸方向の平面PAX内で測定される角である。前部ポータルを決定するために、前部方向ベクトルDAntは、角αAnt45°およびβAnt30°によって画定され、GAntは、平面PAXと、骨盤モデル座標系のXp軸に平行で当該臀部側の前上部腸骨棘ASISを通過する直線との交差として画定される。前外側ポータルを決定するために、前外側方向ベクトルDAntLatは、DAntに平行と画定され、GAntLatは、平面PAXと、より大きい転子の前部面に接する方向ベクトルDAntLatの線との交差として画定される。後外側ポータルを決定するために、後外側方向ベクトルDAntPostは、角αPostLat135°、βPostLat30°によって画定され、GPostLatは、平面PAXと、より大きい転子の後部面に接する方向ベクトルDPostLatの線との交差として画定される。これは単なる一例にすぎず、他のパターンを画定して他の標的点Giおよび方向ベクトルDiを示すこともできる。ポータルのパターンは、1つまたは2つまたは3つまたはそれ以上の要素を含むことができる。同一の方法で、寛骨臼モデル座標系に対して、または大腿骨と寛骨臼の両方のモデル座標系の基準の組合せから、ポータルを画定することができる。この方法の次のステップは、患者に対するアトラス内に構築される所定のアクセス要素を推論することである。これは、RboneとRatlasとの間の変換Tを構築することによって実現される。対応する3D画像からRatlasとRboneを決定するのに同じ方法が使用されるため、変換Tを識別変換に割り当てることができる。しかし、好ましい実施形態では、アトラスと患者との間の著しいばらつきを考慮するために、寸法係数が割り当てられる。本発明者らは、患者とアトラスの両方に対して大腿骨頭の半径が決定されたと仮定し、患者に対する半径をRと示し、アトラスに対する半径をRと示す。比の値RRが演算され、係数kとして記憶される。次いで、変換Tは比kのスケーリング行列に割り当てられ、したがってxFkxFおよびyFkyFおよびzFkzFを使用して、Rboneの点の座標がRatlasの点の座標から演繹される。RboneとRatlasはどちらも、対応する臀部中心HおよびHを中心とするため、この変換Tは臀部中心を一定に維持し、単に換算係数を適用して両大腿骨頭を整合させる。したがって、Ratlasで画定される標的点Gは、非常に簡単で速い方法で、Rboneの標的点Gに変換される。この方法によって、アトラスの大腿骨頭表面上に位置する標的点は、患者の骨の上の大腿骨頭表面上に位置する点に変換される。次いで、標識点が、本当の値であるはずのものの近傍に位置する標識点に変換されると仮定される。方向ベクトルDは、正規化された場合、ベクトルDと同一のままである。アトラスのポータルのパターンは、非常に簡単で、速く、自動かつロバストな方法で、患者の座標系Rboneに推論される。したがって、専門家でない使用者は、専門家によって設計されたポータルパターンに基づく最適のポータルの決定から利益を得ることができる。別の実施形態では、変換Tは、スケーリング変換より複雑になる可能性がある。3D骨表面モデルまたは直接患者の3D画像をそれぞれアトラスのモデルまたは画像に整合させるために、RatlasからRboneまでの連続関数として、非剛性の変換Tが構築される。標準的な画像間または表面間の非剛性の位置合わせアルゴリズムを使用することができる。選択した事前定義されたアトラスRatlasから実際の患者Rboneへの全体的な変換は、周知の弾性表面整合アルゴリズムを使用して、事前定義されたモデルの表面と患者データから抽出された表面との間の変形可能で平滑かつ最小の変換の計算によって実現することができる。図7に示すように、1つの技法は、患者モデルを整合させるために、事前定義されたモデルの体積に適用される3Dメッシュの変形を計算することからなる。この方法は、同一の定義を使用して同様にRboneおよびRatlasが決定されているため、識別行列を使用して初期化される。次いで、LevenbergMarquardtアルゴリズムを使用して、アトラス表面モデルと患者表面モデルとの間の距離の2乗和が最小化され、その結果、メッシュの変位ベクトルを決定する。別の実施形態では、アトラスの3D画像と患者の3D画像は、相互エントロピー、関節の相関係数、または画像位置合わせの文献に記載されている他の周知の基準から構築される画像の類似性関数を最大化することによって、直接位置合わせされる。この実施形態の利点は、アトラスから任意の場所で解剖学的標識点を推論しながら、結果の正確な位置をなお維持することである。この方法によって推論できる別の特徴的な要素は、関節鏡検査部位に血管が存在する潜在的なリスクを伴う領域である。たとえば、解剖学的知識から、支帯動脈は大腿骨頭部頸部接合部の厳密な後部領域内に位置する骨性構造に血液を供給していることが知られている。この領域は、関節鏡手順における大腿骨頭部頸部領域の粉砕中に回避しなければならない。図8に示すように、この領域を決定する方法は、Ratlasで危険領域の中心点Vおよび危険領域の範囲を画定する半径Rvを推定することからなる。これにより、Vを中心とし、半径Rvを有する仮想球を決定し、この仮想球に対して、骨表面との交差が危険領域の表面パッチを画定する。この領域は、アトラスモデル座標系Ratlasで画定される。先に定義した方法を使用して、点Vは患者基準座標系Rboneの危険領域点Vに変換され、スケーリング変換Tが使用される場合、半径Rvにはk係数が掛けられ、したがってRvkRvである。これは、使用者が回避しなければならない新しい危険領域を画定する。変形可能なメッシュを使用して変換Tを画定する場合、危険領域を画定する表面パッチはTによって変換され、新しい危険領域は患者基準座標系内で画定される。この方法は推論される領域の精度および正確さを保証するものではないため、これは単に有用な指示および警告にすぎない。より一般的には、上記で定義した方法を使用して大腿骨または骨盤基準座標系内の標的、危険領域、アクセス領域を推論するために、特徴的な解剖学的要素を識別すると知られている何らかの幾何学的な構造規則を使用することができる。特徴的なアクセス要素は、アトラスに取り付けられるモデル座標系内で幾何学的な法則によって画定されれば十分である。上記の方法を使用して決定されるポータルおよび危険領域は、あらゆる使用者がポータルの最初の決定と見なすことができる信頼性が高い基本を構成する。上述した方法は、外科医、医療従事者、学生、またはさらには患者を含む使用者に、予行および訓練ツールを提供するのに有用である。実際には、3D画像内でポータルを決定した後、次にシミュレートされた関節鏡画像を演算して、関節鏡がポータル位置で正確に位置決めされた場合に関節鏡によって見えるものを示す理論上の視覚を使用者に提供する。手術中、本当の関節鏡1が本当の関節鏡画像2を作成する。次いで、仮想モデル4を作成して既存の関節鏡1を示す。関節鏡は、幾何形状全体が分かっていると仮定する。従来の較正方法を使用して、関節鏡のパラメータを測定することができる。図9に示すように、関節鏡の先端はEであり、その軸方向はDEである。光軸方向ADは分かっているものとし、必ずしも関節鏡の機械軸DEに一致するわけではない。関節鏡の視野角AAも分かっている。標的点Gおよび方向Dによって画定される特定のポータルに対応する関節鏡画像をシミュレートするために、仮想関節鏡4の機械軸DEが、上記で画定したポータル方向Dに位置合わせされる。関節鏡先端Eは、上記で画定した標的点Gから所与の距離dのところでポータル方向Dに配置される。距離dは、関節鏡先端と骨との間の距離のシミュレーションを表す可変のパラメータとすることができる。関節鏡画像の垂直方向Uは、任意に選択される。実際には、使用者は、関節鏡上のホイールを回して関節鏡画像の垂直方向Uを変動させることが多い。次いで、骨Sの表面モデルに適用される従来のレイトレーシング視覚化方法を使用して、この構成に対応する骨の仮想関節鏡画像3を3D画像から演算することが可能である。仮想関節鏡画像は、骨表面モデルおよびモデルに取り付けられるあらゆる他の特徴の予測を含めて、関節鏡が見るはずのもののシミュレーションを示す。光源は1つだけであり、先端Eから発光し、それによって簡単かつ効率的な照明の演算を行う。所与のポータルに対して、使用者は、ズームのような働きをする距離パラメータdおよび軸DEの周りの回転を使用して、見えるものをシミュレートし、手術領域の良好な視認性が得られたことを確認することができる。これにより、有用な訓練および教育ツールだけでなく、手術前の予行ツールを提供する。好ましい実施形態では、手術標的領域が患者画像内で画定される。FAI手順では、手術標的とは、骨の正常な表面を再現するために粉砕する必要のある切除体積である。手術標的を最適の表面として決定する方法は、手順および最適化基準に固有であるため、本発明の範囲内ではない。最適の3D切除体積が画定されたと仮定され、これは、たとえば0~1mmに緑色、1~2mmの深さに黄色、2~3mmにオレンジなど、粉砕すべき骨の深さに対応して異なる色を有するカラーマップ5によって表すことができる。このカラーマップ5は、骨表面モデルSに重ねられる。図10に示すように、仮想関節鏡画像3は、表面モデルの予測だけでなく、カラーマップ5の予測も含む。したがって、使用者は、ポータルの配置が手術標的領域の良好な視覚化をもたらすことを確認することができる。この処理は、すべてのポータルに対して繰り返される。上記の自動化された方法を使用して画定されるポータルが手術標的領域の十分な視認性を提供していない場合、使用者が最初の位置の周りでマウスを使用することによって、対話によってポータル配置が修正される。このとき、ポータルの選択は非常に慎重な扱いを要する手順であるため、誤った変位が実行された場合は常に、再び最初の位置に切り換えることが可能である。上記の方法は、外科医の診察室のデスクトップ上で予行ツールとして手術前に仮想画像を計算および表示するために使用することができる。しかしこのシミュレーションのメモリは、外科医が手術室へ入ると部分的に失われる。好ましい実施形態では、仮想関節鏡画像3は、手術手順中、本当の関節鏡画像2と横に並べて表示される。本当の関節鏡画像と仮想関節鏡画像とを横に並べて表示するには、2つの専用のモニタが使用される。使用者は、ポータル方向Dおよび標的Gをモニタの1つの上に注意として表示できるため、各仮想画像に対応するポータルの知識を有することができる。使用者がポータルを配置するとき、使用者はモニタ上に表示される選択位置に従ってポータルを配置することが推奨される。本当の関節鏡画像にかなり類似している仮想関節鏡画像上の手術標的領域の視覚化により、手術中に著しい情報が外科医に与えられる。本当の画像と仮想画像との差は、使用者が頭の中で解釈することができ、使用者は、仮想関節鏡画像に整合するまで、本当の関節鏡を動かしてみることができる。しかし、患者の皮膚上にいかなる正確な標識点もないことから配置がおおよそのものであるため、本当のポータルおよび関節鏡方向1は、仮想関節鏡4の所望の位置に正確に到達しないことがある。仮想関節鏡画像と本当の関節鏡画像との差は、フラストレーションを招く可能性がある。好ましい実施形態では、このとき、仮想関節鏡4の変位を決定するデバイスが追加される。そのようなデバイスは、最初の軸の周りで仮想関節鏡の回転を生じさせる2つの方向の運動、および画像平面内で仮想関節鏡画像3の平行移動を生じさせる2つの方向の別の運動、ならびにズーム作用を生成する別の運動を生成するための、マウス、ジョイスティック、タッチパッド、またはタッチスクリーン上のボタンなどの任意のデバイスとすることができる。画像の中心の周りの回転は、従来の関節鏡上で画像の回転Uを制御するホイールを使用することによって、本当の関節鏡画像上で実現することができる。使用者は、たとえば無菌の透明布の下で無菌である場合、それらのボタンを操作することができ、または、本当の関節鏡が静止している間に仮想関節鏡画像を本当の関節鏡画像に整合させるようにそれらのパラメータを調整することを助手に求めることができる。別の実施形態では、仮想の関節鏡画像および本当の関節鏡画像の調整は、自動的に実行される。本当の関節鏡画像は、コンピュータビデオフレームグラバー内で、リアルタイムでデジタル化される。その段階で、上記の方法のため、本当の関節鏡画像と仮想関節鏡画像はかなり類似している。これは、画像の位置合わせにとって良好な最初の位置を構成するため、極めて重要である。次いで、本当の関節鏡画像および仮想関節鏡画像がエントロピーまたは相互情報などの最適の基準を有するまで、従来の3Dから2Dへの画像位置合わせアルゴリズムを使用して、仮想関節鏡の位置および向きパラメータを調整することができる。それらのアルゴリズムは、位置合わせの最初の位置が遠すぎて画像が互いに異なりすぎる場合、著しい頻繁な誤りを受けやすい。本発明は、大部分の標準的な3Dから2Dへの位置合わせアルゴリズムの収束領域内である最初の位置合わせ変換を生成する手段を生じる。通常、本当の画像と仮想画像との間の類似性関数に基づく基準は、3D画像の座標系に対する仮想関節鏡の位置を画定する6つのパラメータに従って最適化される。そのような基準は、相互情報、エントロピー、相関係数などとすることができる。本当の画像と仮想画像との間で良好な最初の変換を有することはまた、仮想画像が本当の画像をリアルタイムで追跡できるのに十分なほど処理を速くするためにも重要である。そうでなければ、アルゴリズムは画像を位置合わせするが時間が長くかかりすぎ、その間に使用者は関節鏡を動かしてしまい、したがって本当の画像と仮想画像はともに位置合わせされない。位置合わせが第1の画像に対してうまく実行された後、その結果得られる位置は、第2の位置合わせに対する最初の位置として使用され、この方法が反復される。追跡が失われた場合、上記で定義した方法を使用して演算される最初の変換が、定位置として再び使用される。位置合わせした後、図11に示すように、本当の関節鏡画像と仮想関節鏡画像とを重ね合わせることが可能である。したがって、手術標的は、本当の関節鏡画像に重ねられる。本当の関節鏡画像は器具を図示するため、ここで器具の先端部が手術標的に重ねられる。重合せは、可変の透明作用を使用して実施することができる。この方法は、いかなるナビゲーションデバイスも必要としないことに留意することが重要である。ビデオフレームグラバーを備える従来のコンピュータで十分である。別の実施形態では、図12に示すように、切除後に実現される単色表面パッチ6によって、手術標的領域が直接表される。単色表面パッチ6は、手術後に粉砕すべき最適の表面を表し、粉砕すべき領域のみが着色される。次いで患者の表面モデルは、上記の方法で、この最適に粉砕された表面に置き換えられる。好ましい実施形態では、本当の関節鏡画像2と仮想関節鏡画像3は横に並べて表示され、したがって使用者は、縁部の比較を行い、両画像が類似するまで骨を粉砕することができる。この方法は、上記のカラーマップ方法の代わりに使用することができ、したがって使用者は、最適に粉砕された表面によって表される対象、およびカラーマップによって表される対象に到達するための経路を、いつでも見ることができる。さらに、術中、多数の画像案内による手術位置合わせ方法の1つを使用して、患者の画像が患者の座標系に位置合わせされた場合、Rboneで構築された特徴的要素が、術中の患者座標系Rop内で決定される。患者座標系Ropは通常、光学または磁気システムを使用して3次元で局所化された追跡装置に取り付けられる。ナビゲーション、触覚、またはロボットデバイスを使用して、使用者は、手術器具に対するそのような特徴的要素の位置を使用して、危険領域を回避しながら、正確に画定されたポータル位置に器具を配置することができる。さらに、この方法で術中データを使用して、特徴的要素の位置の正確さを高めることもできる。そのような術中データは、患者の位置合わせが実行された後、手術手順中にナビゲーションシステムを使用して収集される標識点とすることができる。利点公開した本方法の利点は、患者の3D画像から特徴的なアクセス要素を正確かつ自動的に決定することである。これらの要素は、関節鏡検査手順の場合に有用な手術アクセス計画要素である。この方法は、手術の予行ならびに訓練および教育の目的で有用である。さらに、この方法により、仮想関節鏡画像と本当の関節鏡画像とを位置合わせすることが可能になり、したがって、高価なナビゲーションデバイスを使用しなくても、3D画像上で画定される手術標的を本当の画像上で見ることができる。