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CN117769399A - 基于工作体积映射的路径规划 - Google Patents

基于工作体积映射的路径规划 Download PDF

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CN117769399A
CN117769399A CN202280048990.9A CN202280048990A CN117769399A CN 117769399 A CN117769399 A CN 117769399A CN 202280048990 A CN202280048990 A CN 202280048990A CN 117769399 A CN117769399 A CN 117769399A
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D·朱尼奥
M·肖汉姆
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Mazor Robotics Ltd
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Mazor Robotics Ltd
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Abstract

提供了用于规划路径的系统、方法和装置。可映射工作体积和一个或多个禁飞区。该工作体积可限定机器人可访问的体积，并该一个或多个禁飞区中的每个禁飞区可限定机器人被限制访问的至少一个体积。可接收关于至少一个器械的位置的信息，并可基于该至少一个器械的该位置来计算空隙体积。该工作体积可被更新来包含该空隙体积以产生更新的工作体积。可为机器人的机器人臂计算从患者解剖结构之外到该患者解剖结构内的路径，该路径在该更新的工作体积内并避开该一个或多个禁飞区。

Description

基于工作体积映射的路径规划
技术领域
本技术整体涉及路径规划，并且更具体地涉及基于映射的工作体积和禁飞区的路径规划。
背景技术
外科手术机器人可辅助外科医生或其他医疗提供者执行外科手术，或者可自主完成一个或多个外科手术。外科手术机器人可被配置为在外科手术期间定向端部执行器和/或工具。
发明内容
本公开的示例性方面包括：
根据本公开的至少一个实施方案的用于规划路径的方法包括：映射工作体积和一个或多个禁飞区，该工作体积限定机器人能够访问的体积，并且该一个或多个禁飞区中的每个禁飞区限定机器人被限制访问的至少一个体积；接收关于至少一个器械的位置的信息；基于该至少一个器械的该位置来计算空隙体积；更新该工作体积来包含该空隙体积以产生更新的工作体积；以及计算机器人的机器人臂从患者解剖结构之外到该患者解剖结构内的路径，该路径在该更新的工作体积内并且避开该一个或多个禁飞区。
本文的方面中的任一者，其中从导航相机、电磁导航系统或激光雷达导航系统中的至少一者接收关于该至少一个器械的该位置的该信息。
本文的方面中的任一者，其中该至少一个器械为牵开器。
本文的方面中的任一者，其中该至少一个器械是端口和管状牵开器中的至少一者。
本文的方面中的任一者，其中确定该空隙体积进一步基于该至少一个器械的已知尺寸。
本文的方面中的任一者，其中限定该空隙体积的空隙包括切口。
本文的方面中的任一者还包括：接收关于外科手术室的信息，其中该信息是图像、传感器数据、电磁数据或激光雷达数据中的至少一者；识别该图像中的一个或多个障碍物；以及基于所识别的一个或多个障碍物来限定该一个或多个禁飞区。
本文的方面中的任一者，其中限定该一个或多个禁飞区包括确定一个或多个对象的外边界。
本文的方面中的任一者，其中计算该路径进一步基于一个或多个参数，并且其中该方法还包括为该一个或多个参数中的每个参数分配权重。
本文的方面中的任一者，其中人工智能使用一个或多个数据模型来分配该权重。
本文的方面中的任一者还包括：接收关于该至少一个器械的更新的位置的更新的信息；基于该至少一个器械的该更新的位置来计算更新的空隙体积和该空隙体积的更新的位置中的至少一者；以及基于该更新的空隙体积和该空隙体积的该更新的位置中的至少一个来更新该更新的工作体积。
本文的各方面中的任一者还包括：使该机器人臂沿着该路径移动。
本文的方面中的任一者还包括：基于避开该一个或多个禁飞区来确定对目标解剖元素的切割角度，其中计算该路径进一步基于所确定的切割角度。
本文的方面中的任一者，其中该一个或多个禁飞区包括该至少一个器械。
一种根据本公开的至少一个实施方案的用于规划路径的装置包括：至少一个处理器；和存储器，该存储器存储用于由该至少一个处理器处理的数据，该数据在被处理时使该至少一个处理器：映射工作体积和一个或多个禁飞区，该工作体积限定机器人能够访问的体积，并且该一个或多个禁飞区中的每个禁飞区限定机器人被限制访问的至少一个体积；接收关于至少一个器械的位置和切口的维尺寸的信息；基于该至少一个器械的该位置和该切口的该等尺寸来计算空隙体积；更新该一个或多个禁飞区以移除该空隙体积；以及计算机器人的机器人臂从患者解剖结构之外到该患者解剖结构内的路径，该路径避开该一个或多个禁飞区。
本文的方面中的任一者，其中一个或多个标记附接于该至少一个器械，并且从被配置为检测该一个或多个标记的位置的导航相机接收关于该至少一个器械的该位置的该信息。
本文的方面中的任一者，其中该存储器存储用于由该处理器处理的另外的数据，该另外的数据在被处理时使该处理器：接收该切口的图像；以及从该图像确定该切口的该等尺寸。
本文的方面中的任一者，其中该存储器存储用于由该处理器处理的另外的数据，该另外的数据在被处理时使该处理器：接收关于该至少一个器械的更新的位置的更新的信息；基于该至少一个器械的该更新的位置来计算更新的空隙体积和该空隙体积的更新的位置中的至少一者；以及基于该更新的空隙体积和该空隙体积的该更新的位置中的至少一者来更新该更新的工作体积。
本文的方面中的任一者，其中确定该空隙体积进一步基于该至少一个器械的已知尺寸。
一种根据本公开的至少一个实施方案的用于定向机器人臂的系统包括：机器人臂；至少一个处理器；和存储器，该存储器存储用于由该至少一个处理器处理的数据，该数据在被处理时使该至少一个处理器：映射工作体积和一个或多个禁飞区，该工作体积限定机器人能够访问的体积，并且该一个或多个禁飞区中的每个禁飞区限定机器人被限制访问的至少一个体积；接收关于至少一个器械的位置的信息；基于该至少一个器械的该位置来计算空隙体积；更新该工作体积来包含该空隙体积以产生更新的工作体积；基于该更新的工作体积来计算机器人的机器人臂从患者解剖结构之外到该患者解剖结构内的路径，并且该路径避开该一个或多个禁飞区；以及使该机器人臂沿着该路径移动。
任何方面与任一个或多个其他方面组合。
本文所公开特征中的任一者或多者。
本文大体上公开特征中的任一者或多者。
本文大体上公开的特征中的任一者或多者与本文大体上公开的任一个或多个其他特征组合。
方面/特征/实施方案中的任一者与任一个或多个其他方面/特征/实施方案组合。
使用本文所公开的方面或特征中的任一者或多者。
应当理解，本文所述的任何特征可与如本文所述的任何其他特征组合来要求保护，而不管特征是否来自同一描述的实施方案。
本公开的一个或多个方面的细节在以下附图和说明书中示出。根据说明书和附图以及权利要求书，本公开中描述的技术的其他特征、目的和优点将是显而易见的。
短语“至少一个”、“一个或多个”以及“和/或”是在操作中具有连接性和分离性两者的开放式表述。例如，表述“A、B和C中的至少一个”、“A、B或C中的至少一个”、“A、B和C中的一个或多个”、“A、B或C中的一个或多个”以及“A、B和/或C”中的每个意指仅A、仅B、仅C、A和B一起、A和C一起、B和C一起，或A、B和C一起。当上述表述中的A、B和C中的每一者都指诸如X、Y和Z的一个元素或诸如X1-Xn、Y1-Ym和Z1-Zo的一类元素时，短语意图指选自X、Y和Z的单个元素、选自同一类的元素(例如，X1和X2)的组合以及选自两类或更多类的元素(例如，Y1和Zo)的组合。
术语“一”实体是指一个或多个该实体。因此，术语“一”、“一个或多个”和“至少一者”在本文中可以可互换地使用。还应当注意，术语“包括”、“包含”和“具有”可以可互换地使用。
前述内容是本公开的简化概述以提供对本公开的一些方面的理解。本发明内容既不是对本公开及其各个方面、实施方案和配置的广泛性概述也不是详尽性概述。其既不意图确定本公开的关键或重要元素，也不意图划定本公开的范围，而是以简化形式呈现本公开的选定概念，作为对下文呈现的更详细描述的介绍。如应当理解的，本公开的其他方面、实施方案和配置可能单独或组合地利用上文所阐述或下文所详细描述的特征中的一个或多个特征。
在考虑下文提供的实施方案描述之后，本发明的许多额外特征和优点对于本领域技术人员将变得显而易见。
附图说明
附图并入并形成本说明书的一部分以示出本公开的几个示例。这些附图连同描述一起解释本公开的原理。附图仅示出如何实施和使用本公开的优选和替代示例，并且这些示例不应解释为仅将本公开限制于所示出和所描述的示例。另外的特征和优点将根据以下对本公开的各个方面、实施方案和配置的更详细的描述变得显而易见，如通过以下参考的附图所示出。
图1是根据本公开的至少一个实施方案的系统的框图；
图2是根据本公开的至少一个实施方案的流程图；并且
图3是根据本公开的至少一个实施方案的流程图。
具体实施方式
应当理解，本文所公开的各个方面可与说明书和附图中具体呈现的组合不同的组合进行组合。还应当理解，取决于示例或实施方案，本文所述的任何过程或方法的某些动作或事件可以不同的顺序执行，和/或可添加、合并或完全省略(例如，根据本公开的不同实施方案，实行所公开技术可能不需要所有描述的动作或事件)。此外，虽然为了清楚起见，本公开的某些方面被描述为由单个模块或单元执行，但应当理解，本公开的技术可由与例如计算装置和/或医疗装置相关联的单元或模块的组合执行。
在一个或多个示例中，所描述的方法、过程和技术可在硬件、软件、固件或它们的任何组合中实施。如果在软件中实施，则功能可作为一个或多个指令或代码存储在计算机可读介质上并且由基于硬件的处理单元执行。另选地或另外地，功能可使用机器学习模型、神经网络、人工神经网络或它们的组合(单独地或组合指令)来实施。计算机可读介质可包括非暂时性计算机可读介质，其对应于有形介质，诸如数据存储介质(例如，RAM、ROM、EEPROM、闪存存储器，或可用于存储指令或数据结构形式的期望程序代码并且可由计算机访问的任何其他介质)。
指令可由一个或多个处理器执行，诸如一个或多个数字信号处理器(DSP)、通用微处理器(例如，Intel Core i3、i5、i7或i9处理器；Intel Celeron处理器；Intel Xeon处理器；Intel Pentium处理器；AMD Ryzen处理器；AMD Athlon处理器；AMD Phenom处理器；Apple A10或10X Fusion处理器；Apple A11、A12、A12X、A12Z或A13 Bionic处理器；或任何其他通用微处理器)、图形处理单元(例如，Nvidia GeForce RTX 2000系列处理器、NvidiaGeForce RTX 3000系列处理器、AMD Radeon RX 5000系列处理器、AMD Radeon RX 6000系列处理器或任何其他图形处理单元)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程逻辑阵列(FPGA)或其他等效的集成或离散逻辑电路系统。因此，如本文所用的术语“处理器”可指前述结构或适合于实施所描述的技术的任何其他物理结构中的任一种。另外，本技术可在一个或多个电路或逻辑元件中完全实现。
在详细地解释本公开的任何实施方案之前，应当理解，本公开在其应用方面不限于以下描述中阐述或附图中示出的构造细节和部件布置。本公开能够具有其他实施方案并且能够以各种方式实践或实行。另外，应当理解，本文所用的措词和术语是出于描述的目的，而不应被视为是限制性的。本文中使用“包括”、或“具有”及其变化形式意在涵盖其后列出的项目及其等效物，以及额外项目。此外，本公开可使用示例来示出其一个或多个方面。除非另有明确说明，否则使用或列出一个或多个示例(其可由“例如”、“借助于示例”、“诸如”或类似语言指示)不意图且并不限制本公开的范围。
术语近侧和远侧在本公开中以其常规医学含义使用，近侧更靠近系统的操作者或使用者并且更远离患者中或患者上的手术关注区，而远侧更靠近患者中或患者上的手术关注区并且更远离系统的操作者或使用者。
当使用完全自主的机器人在患者的解剖结构内执行外科手术或任务(诸如骨切割或钻孔)时，用于此类手术或任务的路径规划可考虑额外考虑因素。例如，额外考虑因素可包括考虑在外科医生或助手插入手术工具期间可能悬停在“禁飞”区之外的机器人。
在完全自主的手术中，机器人的路径可能复杂得多。虽然到患者的解剖结构的大约位置的初始运动可使用“禁飞”区来执行，并且路径或运动的最后部分(其为实际骨切割)可在知道工具尖端将必然与患者的解剖结构碰撞或切割脊柱的特定区段的情况下执行，但两个运动之间的运动可能更复杂。其间的运动可包括在“禁飞”区上方悬停的机器人相对于实际切割运动的初始、远离位置。在其间的这种运动中，要避免骨解剖结构、螺杆塔部、螺杆郁金香或仍存在的其他主要软组织。而在该步骤中，可关闭主动切割工具。
在本公开的至少一个实施方案中，可使用以下参数中的一个或多个来组合待用作“运动中”路径规划的基线考虑因素的不同参数：
(1)在路径规划中可考虑从例如CT或MRI扫描检测到的现有螺杆。在路径规划中也可考虑在手术期间放置的螺杆(假设它们处于适当位置或者使用导航系统保存螺杆的位置)。
(2)在路径规划中也可考虑在手术期间放置的塔部(假设它们处于适当位置或者使用导航系统保存螺杆的位置)。
(3)可考虑在例如图像中检测到的骨解剖结构。可考虑骨以确保路径不与骨碰撞。
(4)在路径规划中可考虑基于例如MRI的软组织信息。例如，可考虑器官以确保路径不与器官碰撞。
(5)在路径规划中可考虑现有切口。例如，利用3D映射能力(或其他类似功能性)，切口的边界可被检测并且考虑到在接近期望路径时最小化切口的宽度而被使用。
(6)在路径规划中可考虑骨切割角度。更具体地，可考虑骨切割方向本身，使得切割工具需要在“禁飞”区内执行的运动量最小化。
考虑到上述考虑因素，软件可执行“中间”路径规划的计算，以便根据不同参数的加权来优化路径。可使用参数加权、机器学习、人工智能或其他方法对参数进行加权。
本公开提供了一种基本块，该基本块将支持机器人自主地执行诸如例如切割的手术并且能够自主地移动到切口和从切口移动(而无需在每次切割之间移除切割工具)的手术。
本公开的实施方案提供了针对以下问题中的一个或多个的技术解决方案：(1)自主机器人移动，(2)自主机器人臂的路径规划，(3)限定工作体积，(4)增加患者安全性。
首先转向图1，示出了根据本公开的至少一个实施方案的系统100的框图。系统100可用于规划机器人臂的路径和/或实行本文公开方法中的一个或多个的一个或多个其他方面。系统100包括计算装置102、一个或多个成像装置112、机器人114、导航系统118、数据库130和/或云或其他网络134。根据本公开的其他实施方案的系统可包括比系统100更多或更少的部件。例如，系统100可不包括成像装置112、机器人114、导航系统118、计算装置102的一个或多个部件、数据库130和/或云134。
计算装置102包括处理器104、存储器106、通信接口108和用户界面110。根据本公开的其他实施方案的计算装置可包括比计算装置102更多或更少的部件。
计算装置102的处理器104可为本文所述的任何处理器或任何类似的处理器。处理器104可被配置为执行存储在存储器106中的指令，这些指令可使处理器104利用或基于从成像装置112、机器人114、导航系统118、数据库130和/或云134接收的数据来实行一个或多个计算步骤。
存储器106可为或包括RAM、DRAM、SDRAM、其他固态存储器、本文所述的任何存储器或用于存储计算机可读数据和/或指令的任何其他有形的非暂时性存储器。存储器106可存储用于完成例如本文所述的方法200和/或300或任何其他方法的任何步骤的信息或数据。存储器106可存储例如一个或多个算法120和/或一个或多个手术规划122。在一些实施方案中，此类算法可被组织成一个或多个应用程序、模块、包、层或引擎。另选地或另外地，存储器106可存储可由处理器104处理以实行本文所述的各种方法和特征的其他类型的数据(例如，机器学习模式、人工神经网络等)。尽管将存储器106的各种部件描述为指令，但应当理解，可通过使用指令、算法和/或机器学习模型来实现本文所述的功能性。数据、算法和/或指令可使处理器104操纵存储在存储器106中和/或从或经由成像装置112、机器人114、数据库130和/或云134接收的数据。
计算装置102也可包括通信接口108。通信接口108可用于从外部源(诸如成像装置112、机器人114、导航系统118、数据库130、云134和/或不是系统100的部分的任何其他系统或部件)接收图像数据或其他信息，并且/或者用于将指令、图像或其他信息传输到外部系统或装置(例如，另一计算装置102、成像装置112、机器人114、导航系统118、数据库130、云134和/或不是系统100的部分的任何其他系统或部件)。通信接口108可以包括一个或多个有线接口(例如，USB端口、以太网端口、火线端口)和/或一个或多个无线收发器或接口(被配置为例如经由诸如802.11a/b/g/n、蓝牙、NFC、ZigBee等一个或多个无线通信协议发射和/或接收信息)。在一些实施方案中，通信接口108可用于使得装置102能够与一个或多个其他处理器104或计算装置102通信，无论是减少完成计算密集型任务所需的时间还是出于任何其他原因。
计算装置102也可包括一个或多个用户界面110。用户界面110可以是或包括键盘、鼠标、轨迹球、监测器、电视、屏幕、触摸屏和/或用于从用户接收信息和/或用于向用户提供信息的任何其他装置。用户界面110可用于例如接收关于本文所描述的任何方法的任何步骤的用户选择或其他用户输入。尽管如此，本文所描述的任何方法的任何步骤的任何所需输入可由系统100(例如，由处理器104或系统100的另一部件)自动生成或由系统100从系统100外部的源接收。在一些实施方案中，用户界面110可用于允许外科医生或其他用户根据本公开的一个或多个实施方案修改将由处理器104执行的指令，并且/或者修改或调整显示在用户界面110上或与其相对应的其他信息的设定。
尽管用户界面110被示出为计算装置102的一部分，但在一些实施方案中，计算装置102可利用与计算装置102的一个或多个剩余部件分开容纳的用户界面110。在一些实施方案中，用户界面110可以位于计算装置102的一个或多个其他部件附近，而在其他实施方案中，用户界面110可以位于远离计算机装置102的一个或多个其他部件之处。
成像装置112可操作以对一个或多个对象(例如，工具、器械、部件等)、解剖特征(例如，骨、静脉、组织等)和/或患者解剖结构的其他方面进行成像以产生图像数据(例如，描绘或对应于骨、静脉、组织、对象、工具、器械等的图像数据)。如本文所用的“图像数据”是指由成像装置112生成或捕获的数据，包括呈机器可读形式、图形/视觉形式和呈任何其他形式的数据。在不同示例中，图像数据可包括对应于患者的解剖特征或其一部分的数据。图像数据可为或包括术前图像、术中图像、术后图像、或独立于任何外科手术拍摄的图像。
在一些实施方案中，第一成像装置112可用于在第一时间获得第一图像数据(例如，第一图像)，并且第二成像装置112可用于在第一时间之后的第二时间获得第二图像数据(例如，第二图像)。成像装置112可能够拍摄2D图像或3D图像以产生图像数据。成像装置112可为或包括例如深度相机、超声扫描仪(其可包括例如物理分开的换能器和接收器，或单个超声收发器)、O形臂、C形臂、G形臂或利用基于X射线的成像的任何其他装置(例如，荧光镜、CT扫描仪或其他X射线机)、磁共振成像(MRI)扫描仪、光学相干断层扫描(OCT)扫描仪、内窥镜、显微镜、光学相机、热成像相机(例如，红外相机)、雷达系统(其可包括例如传输器、接收器、处理器和一个或多个天线)，或适于获得患者或一个或多个对象的解剖特征的图像的任何其他成像装置112。成像装置112可完全包含在单个外壳内，或可包括在单独外壳中或以其他方式物理分开的传输器/发射器和接收器/检测器。
在一些实施方案中，成像装置112可包括多于一个成像装置112。例如，第一成像装置可提供第一图像数据和/或第一图像，并且第二成像装置可提供第二图像数据和/或第二图像。在再一些其他实施方案中，同一成像装置可用于提供第一图像数据和第二图像数据两者和/或本文所述的任何其他图像数据。成像装置112可操作以生成图像数据流。例如，成像装置112可被配置为在快门打开的情况下操作，或者在快门在打开与关闭之间连续交替的情况下操作，以便捕获连续图像。出于本公开的目的，除非另有指明，否则如果图像数据表示每秒两个或更多个帧，则可将图像数据视为连续的并且/或者提供为图像数据流。
机器人114可为任何外科手术机器人或外科手术机器人系统。机器人114可以是或包括例如Mazor XTM隐形版机器人引导系统。机器人114可被配置为将工具定位在一个或多个精确位置和取向，和/或在稍后时间点将工具返回到相同位置和取向。机器人114可另外地或另选地被配置为操纵诸如成像装置112的成像装置(无论是否基于来自导航系统118的引导)以完成或辅助外壳手术任务。在一些实施方案中，机器人114可以被配置成在外科手术期间或结合外科手术而保持和/或操纵解剖元素。
机器人114可包括一个或多个机器人臂116。在一些实施方案中，机器人臂116可以包括第一机器人臂和第二机器人臂，但机器人114可以包括多于两个机器人臂。在一些实施方案中，机器人臂116中的一个或多个可用于保持和/或操纵工具、成像装置112和/或解剖元素。在成像装置112包括两个或更多个物理分开的部件(例如，传输器和接收器)的实施方案中，一个机器人臂116可保持一个此类部件，并且另一机器人臂116可保持另一此类部件。每个机器人臂116可以独立于其他机器人臂定位。可以在单个共享坐标空间中或在单独坐标空间中控制机器人臂。
机器人114连同机器人臂116可以具有例如一个、两个、三个、四个、五个、六个、七个或更多个自由度。进一步地，机器人臂116可以以任何位姿、平面和/或焦点定位或可定位。该位姿包含位置和取向。因此，由机器人114(或更具体地说，由机器人臂116)保持的成像装置112、外科手术工具或其他对象可被精确定位在一个或多个所需且特定的位置和取向上。
机器人臂116可以包括一个或多个传感器，其使得处理器104(或机器人114的处理器)能够确定机器人臂(以及由机器人臂保持或固定到机器人臂的任何对象或元件)在空间中的精确位姿。
在一些实施方案中，参考标记(即，导航标记)可放置在机器人114(包括例如在机器人臂116上)、成像装置112或外科手术空间中的任何其他对象上。参考标记可由导航系统118跟踪，并且跟踪的结果可由机器人114和/或由系统100或其任何部件的操作者使用。在一些实施方案中，导航系统118可用于跟踪系统的其他部件(例如，成像装置112)，并且系统可在不使用机器人114的情况下操作(例如，外科医生例如基于由导航系统118生成的信息和/或指令来手动操纵成像装置112和/或一个或多个外科手术工具)。
在操作期间，导航系统118可为外科医生和/或外科手术机器人提供导航。导航系统118可以是任何已知的或未来开发的导航系统，包括例如美敦力公司(Medtronic)StealthStationTM S8手术导航系统或其任何后续产品。导航系统118可包括一个或多个相机或其他传感器，以用于跟踪手术室或系统100的部分或全部所在的其他房间内的一个或多个参考标记、导航跟踪器或其他对象。一个或多个相机可以是光学相机、深度相机、红外相机或其他相机。在一些实施方案中，导航系统可包括一个或多个电磁传感器。在各种实施方案中，导航系统118可用于跟踪成像装置112、机器人114和/或机器人臂116和/或一个或多个外科手术工具的位置和取向(即，位姿)(或更具体地说，用于跟踪直接或间接以固定关系附接到前述一者或多者的导航跟踪器的位姿)。导航系统118可包括用于显示来自外部源(例如，计算装置102、成像装置112或其他源)的一个或多个图像或用于显示来自导航系统118的一个或多个相机或其他传感器的图像和/或视频流的显示器。在一些实施方案中，系统100可以在不使用导航系统118的情况下操作。导航系统118可被配置为向外科医生或系统100或其部件的其他用户、向机器人114或向系统100的任何其他元件提供关于例如一个或多个解剖元素的位姿、工具是否处于恰当轨迹中和/或如何根据术前或其他手术规划(诸如手术规划122)将工具移动到恰当轨迹中以实行手术任务的引导。
数据库130可存储将一个坐标系关联到另一坐标系(例如，将一个或多个机器人坐标系关联到患者坐标系和/或导航坐标系)的信息。数据库130可另外地或另选地存储例如一个或多个手术规划122(包括例如关于目标的位姿信息和/或关于手术部位处和/或附近的患者的解剖结构的图像信息，以供机器人114、导航系统118和/或计算装置102或系统100的用户使用)；结合由系统100的一个或多个其他部件完成的或在这些部件的协助下完成的外科手术的一个或多个有用的图像；和/或任何其他有用的信息。数据库130可被配置为将任何此类信息提供到计算装置102或系统100的任何其他装置或系统100外部的任何其他装置，无论直接地或通过云134。在一些实施方案中，数据库130可以是或包括医院图像存储系统的一部分，诸如图片存档与通信系统(PACS)、健康信息系统(HIS)和/或用于收集、存储、管理和/或传输包括图像数据的电子医疗记录的另一系统。
云134可以是或表示互联网或任何其他广域网。计算装置102可经由通信接口108使用有线连接、无线连接或两者连接到云134。在一些实施方案中，计算装置102可经由云134与数据库130和/或外部装置(例如，计算装置)通信。
系统100或类似系统可例如用于实行本文所述的方法200和300中的任一种的一个或多个方面。系统100或类似系统还可用于其他目的。
图2描绘了可用于例如为机器人臂规划路径的方法200。
方法200(和/或其一个或多个步骤)可例如由至少一个处理器实行或以其他方式执行。至少一个处理器可与上文所述的计算装置102的处理器104相同或相似。至少一个处理器可以为机器人(诸如机器人114)的一部分或导航系统(诸如导航系统118)的一部分。除了本文所述的任何处理器之外的处理器也可用于执行方法200。至少一个处理器可通过执行存储在诸如存储器106的存储器中的指令来执行方法200。这些指令可对应于下文所述的方法200的一个或多个步骤。这些指令可使处理器执行一种或多种算法，诸如算法120。
方法200包括映射工作体积和一个或多个禁飞区(步骤204)。工作体积限定了围绕患者的空间体积，机器人臂可进入该空间体积中。一个或多个禁飞区中的每个禁飞区可限定至少一个体积，在该体积中，诸如机器人臂116的机器人臂和/或诸如机器人114的机器人的任何部分被限制进入。换句话讲，机器人臂可能够访问至少一个体积，但是通过例如控制信令来防止这样做。在这种情况下，机器人臂和/或机器人的任何部分可使用控制信令在一个或多个禁飞区中的每个禁飞区的边界处停止。控制信令可例如使一个或多个马达在禁飞区的边界处停止机器人臂和/或机器人的移动。控制信令还可以是一个或多个马达，以将机器人臂和/或机器人移动远离禁飞区的边界。在其他示例中，控制信令可使制动器向一个或多个马达施加制动力，以防止机器人臂和/或机器人移动到一个或多个禁飞区中。
在一些实施例中，可通过限定手术室的体积并且从该体积减去一个或多个禁飞区来限定工作体积。手术室的体积可由例如处理器(诸如处理器104)基于关于手术室的信息来确定。该信息可以是例如图像、传感器数据、激光雷达数据和/或电磁数据。在其他情况下，手术室的体积可根据房间的尺寸计算。可在下文所述的方法300的步骤308中确定一个或多个禁飞区。
工作体积可由诸如处理器104的处理器自动映射。在一些实施方案中，可基于工作体积而生成3D模型。在其他实施方案中，工作体积可以是或包括或基于经由诸如用户界面110的用户界面接收的外科医生输入。在另外的实施方案中，工作体积可由处理器自动映射，并且此后可由外科医生或其他用户查看和批准(或修改)。
方法200还包括接收关于至少一个器械的信息(步骤208)。该至少一个器械可以是任何器械，诸如例如牵开器、管状牵开器或端口。
在一些实施方案中，关于至少一个器械的信息可包括位置数据。在一些实施方案中，可从诸如位置传感器的传感器接收位置数据。在一些实施方案中，可从诸如导航系统118的导航系统的导航相机接收位置数据。在此类实施方案中，该至少一个器械可包含能由导航系统检测到的参考标记。在其它实施方案中，位置数据可从诸如定向或支撑至少一个器械的机器人臂116的机器人臂接收。在再一些其他实施方案中，位置数据可作为来自用户(诸如例如外科医生)的输入被接收。
在其他实施方案中，信息可包括关于至少一个器械的尺寸。尺寸可以是至少一个器械的尺寸。例如，尺寸可包括至少一个器械的宽度、长度、深度、厚度和/或直径。尺寸还可包括至少一个器械的相对尺寸。例如，尺寸可包括至少一个器械的两个部件之间的距离，诸如例如牵开器的两个臂之间的距离。在一些实施方案中，尺寸可作为来自用户的输入被接收。在其他实施方案中，尺寸可从诸如数据库130的数据库接收。在再一些其他实施方案中，尺寸可由例如用户或导航系统在术前或术中测量。
方法200还包括计算空隙体积(步骤212)。空隙体积可至少基于至少一个器械的位置而计算。在一些实施方案中，空隙体积可基于至少一个器械的尺寸而计算。在其他实施方案中，空隙体积可基于通过例如由诸如成像装置112的成像装置确定的空隙体积的尺寸而计算，如将关于方法300更详细地描述。
在一些实施方案中，空隙体积对应于在外科手术期间在患者体内最近形成的切口中或附近的空间体积。在此类实施方案中，空隙体积可在外科手术期间通过计算由至少一个器械在患者体内产生的开口的体积来实时计算。在至少一个器械是牵开器的示例中，空隙体积可基于牵开器在患者体内的深度和牵开器的每个臂之间的距离而计算。在至少一个器械是端口的示例中，空隙体积可基于端口在患者体内的深度和端口的直径而计算。在至少一个器械是管状牵开器的示例中，空隙体积可基于管状牵开器在患者体内的深度和管状牵开器的直径而计算。
方法200还包括更新工作体积(步骤216)。在一些实施方案中，更新工作体积可包括通过例如处理器将空隙体积添加到工作体积。在工作体积由3D模型表示的实施方案中，可再现空隙体积并且将其添加到3D模型。在其他实施方案中，更新工作体积可包括通过例如处理器从一个或多个禁飞区移除空隙体积。更新工作体积产生更新的工作体积。
方法200还包括为一个或多个参数分配权重(步骤220)。当在下文所述的步骤228中计算诸如机器人臂116的机器人臂的路径时，可使用一个或多个参数。一个或多个参数可从诸如手术规划122的手术规划获得，或者作为来自诸如例如外科医生或医疗提供者的用户的输入获得。在一些实施方案中，一个或多个参数可基于历史数据或病例。
该一个或多个参数可以是例如患者体内或定位在患者身上的现有工具(例如，脊柱螺杆和/或塔部)、骨解剖结构、软组织、现有或先前切口或骨切割角度。在一些实施方案中，基于用户输入而为一个或多个参数分配权重。在其它实施方案中，人工智能可使用一个或多个数据模型来分配权重。可使用一个或多个训练数据集来训练该一个或多个数据模型。训练数据集可包括例如器械和/或患者的历史数据(诸如例如历史参数)、手术规划(无论是过去还是现在，或两者)、用户偏好(例如外科医生的偏好)和/或图像(无论是3D还是2D，或两者)。
方法200还包括确定对目标解剖元素的切割角度(步骤224)。确定对目标解剖元素的切割角度可基于例如在步骤208中映射的工作体积和一个或多个禁飞区以及在步骤216中计算的空隙体积。切割角度可基于对工具或器械进行定向，使得工具或器械在以切割角度设置时和在以切割角度定位时避开一个或多个禁飞区。在一些实施方案中，目标解剖元素可为椎骨。在此类实施方案中，工具或器械可以是脊柱螺杆，并且脊柱螺杆相对于椎骨的切割角度可基于在将脊柱螺杆定向到椎骨时避开一个或多个禁飞区。在其他实施方案中，工具或器械可以是在外科手术期间使用的任何工具或器械。
方法200还包括计算机器人臂的路径(步骤228)。该路径可从患者解剖结构之外延伸到患者解剖结构内。该路径也被设置在更新的工作体积内，并且避开一个或多个禁飞区。该路径还可确保机器人的任何部分避开一个或多个禁飞区。在一些实施方案中，该路径可进一步基于在步骤224中描述的一个或多个参数(无论是否被分配权重)。在其他实施方案中，路径可进一步基于在步骤228中确定的切割角度。应当理解，该路径可简单地基于更新的工作体积和一个或多个禁飞区。
方法200还包括使机器人臂沿着该路径移动(步骤232)。在一些实施方案中，使机器人臂沿着该路径移动的指令可由例如处理器生成并且传输到机器人臂(或其控制器)。在其他实施方案中，将机器人臂定向在一个或多个位姿的指令可由例如处理器生成并且显示在诸如用户界面110的用户界面上。
方法200包括接收关于该至少一个器械的更新的信息(步骤236)。步骤234可与上述步骤208相同或类似。在一些实施方案中，更新的信息包括至少一个器械的更新的位置。在其他实施方案中，更新的信息包括至少一个器械的更新的尺寸。例如，当牵开器臂移动时，牵开器臂之间的宽度可增大或减小。
方法200还包括计算更新的空隙体积和该空隙体积的更新的位置中的至少一者(步骤240)。关于计算更新的空隙体积，步骤238可与步骤212相同或类似。空隙体积的更新的位置可基于至少一个器械的更新的位置。例如，端口可被移动到新位置，并且因此空隙体积的更新的位置可对应于端口的新位置。
方法200还包括更新更新的工作体积(步骤244)。步骤242可与上述步骤216相同或类似。更新更新的工作体积可基于从步骤238计算的更新的空隙体积和/或该空隙体积的更新的位置。在一些实施方案中，初始空隙体积可在用更新的空隙体积更新更新的工作体积之前被删除或移除(例如，从3D模型)。
应当理解，可重复步骤236至244。例如，步骤236至244可在至少一个器械被移动和/或调整的任何时候重复。在另一示例中，当额外器械被插入患者体内时，可重复步骤236至244以基于额外器械计算额外空隙体积。在再另一示例中，当用新器械替换初始器械时，可重复步骤236至244，并且因此，可基于新器械而计算新空隙体积。
还应当理解，可在步骤236至244之后重复步骤228和232。换句话讲，可基于在步骤244中更新的后继更新的工作体积经由步骤228重新计算机器人臂的路径。
本公开涵盖方法200的实施方案，这些实施方案包括比上文所述的步骤更多或更少的步骤和/或与上文所述的步骤不同的一个或多个步骤。
图3描绘了可用于例如计算空隙体积的方法300。
方法300(和/或其一个或多个步骤)可例如由至少一个处理器实行或以其他方式执行。至少一个处理器可与上文所述的计算装置102的处理器104相同或相似。至少一个处理器可以为机器人(诸如机器人114)的一部分或导航系统(诸如导航系统118)的一部分。除了本文所述的任何处理器之外的处理器也可用于执行方法300。至少一个处理器可通过执行存储在诸如存储器106的存储器中的指令来执行方法300。这些指令可对应于下文所述的方法300中的一个或多个步骤。这些指令可使处理器执行一种或多种算法，诸如算法120。
方法300包括接收图像(步骤304)。可从诸如成像装置112的成像装置接收或获得图像，该成像装置可为任何成像装置，诸如相机、深度相机、基于X射线的成像装置或超声成像装置。图像可包括一个或多个2D图像、一个或多个3D图像或一个或多个2D图像与一个或多个3D图像的组合。在一些实施方案中，可使用一个成像装置来获得图像。在其他实施方案中，可使用多个成像装置来获得图像。在接收多于一个图像或使用多个图像来构建3D模型的示例中，第一成像装置可独立于获得图像中的第二图像的第二成像装置而获得图像中的第一图像。在另一示例中，图像中的至少第一图像可用第一成像装置获得，并且图像中的至少第二图像可用第二成像装置获得。在其他实施方案中，图像可经由诸如用户界面110的用户界面和/或经由诸如计算装置(诸如计算装置102)的通信接口108的通信接口来接收，并且可存储在诸如存储器106的存储器中。图像还可由系统100的任何其他部件生成和/或上传到系统的任何其他部件。在一些实施方案中，图像可间接地经由系统100的任何其他部件或系统100所连接的网络节点来接收。
该图像可描绘一个或多个对象和/或附接于外科手术室的一个或多个对象的参考标记。该图像还可描绘患者的切口。可使用图像处理算法来处理图像以识别一个或多个对象和/或切口。在一些实施方案中，特征辨识可用于识别一个或多个对象的特征。例如，可在图像中识别工具或器械。在其他实施方案中，图像处理算法可基于人工智能或机器学习。在此类实施方案中，可向诸如处理器104的处理器提供多个训练图像，并且每个训练图像可被注释为包括关于图像中的对象或切口的识别信息。执行存储在诸如存储器106的存储器或另一存储器中的指令的处理器可使用机器学习算法来分析图像，并且基于该分析生成用于识别图像中的对象或切口的一个或多个图像处理算法。此类图像处理算法然后可如上文所述应用于在步骤304中接收的图像。
方法300包括界定一个或多个禁飞区(步骤308)。一个或多个禁飞区中的每个禁飞区限定至少一个体积，在该体积中，诸如机器人臂116的机器人臂和/或诸如机器人114的机器人的任何部分被限制进入。在一些实施方案中，可使用人工智能和使用训练数据(例如，历史病例)训练的模型来自动地限定一个或多个禁飞区。在其他实施方案中，一个或多个禁飞区可以是或包括或基于经由用户界面接收的外科医生输入。在另外的实施方案中，一个或多个禁飞区可使用人工智能自动限定，并且此后可由外科医生或其他用户查看和批准(或修改)。
更具体地，该一个或多个禁飞区可基于在外科手术室中识别的一个或多个对象。一个或多个对象可以是例如器械、工具、设备、夹具、患者或用于外科手术的任何部件。该一个或多个对象可在患者外部或内部。该一个或多个对象可例如由诸如导航系统118的导航系统识别。在其他实施方案中，诸如成像装置112的成像装置可获得手术室的图像，并且诸如处理器104的处理器可识别图像中的一个或多个对象，如上文关于步骤304所述。
该一个或多个禁飞区可由一个或多个对象中的每个对象的外边界限定。基于该图像，该一个或多个对象的外边界可由例如处理器或用户确定。在导航系统识别一个或多个对象的实施方案中，每个对象的外边界可基于附接于该对象的标记而确定。在其他情况下，可使用如由导航系统确定的每个对象的已知尺寸和每个对象的位置来确定外边界。
方法300还包括基于图像而确定切口的尺寸(步骤312)。如上所述，可在步骤304中接收图像。例如，可由处理器使用图像处理算法来处理图像以识别切口。处理器还可使用图像处理算法来使用例如特征辨识来识别切口的边界。处理器还可基于例如所识别的边界而确定切口的宽度、长度、深度和/或体积。
方法300还包括计算空隙体积(步骤316)。步骤316可与上文所述的方法200的步骤212相同或类似。此外，计算空隙体积可基于上述步骤312中确定的切口的尺寸。
应当理解，方法300可与方法200结合使用。例如，关于限定一个或多个禁飞区的步骤308可在关于映射工作体积和一个或多个禁飞区的步骤204之前发生。在另一示例中，关于基于图像确定切口尺寸的步骤312可被步骤228用来计算机器人臂的路径。还应当理解，可重复步骤304至316。例如，当插入新器械时，可重复步骤304至316。在另一示例中，步骤304至316可在至少一个器械被重新定位或调整(例如，如果牵开器臂被调整)的情况下重复。在再另一示例中，当用新器械替换该至少一个器械时，可重复步骤304至316。
本公开涵盖方法300的实施方案，这些实施方案包括比上文所述的步骤更多或更少的步骤和/或与上文所述的步骤不同的一个或多个步骤。
如上所述，本公开涵盖具有比图2和图3(以及方法200和300的对应描述)中识别的所有步骤更少的步骤的方法，以及包括超出图2和图3(以及方法200和300的对应描述)中识别的步骤的额外步骤的方法。本公开还涵盖包括来自本文所描述的一种方法的一个或多个步骤和来自本文所描述的另一种方法的一个或多个步骤的方法。本文所描述的任何相关性可以是或包括配准或任何其他相关性。
前述内容并不意图将本公开限于本文所公开的一种或多种形式。在前述的具体实施方式中，例如，出于简化本公开的目的，将本公开的各种特征一起分组在一个或多个方面、实施方案和/或配置中。本公开的方面、实施方案和/或配置的特征可组合在除了上文所论述的那些之外的替代方面、实施方案和/或配置中。本公开的方法不应被解释为反映以下意图：权利要求需要比每项权利要求中明确叙述的特征更多的特征。相反，如以下权利要求书所反映，本发明方面在于少于单个前述公开的方面、实施方案和/或配置的全部特征。因此，以下权利要求特此并入这个具体实施方式中，其中每项权利要求作为本公开的单独的优选实施方案而独立存在。
此外，尽管前述已经包含对一个或多个方面、实施方案和/或配置以及某些变化和修改的描述，但在理解了本公开之后，其他变化、组合和修改在本公开的范围内，例如，可在本领域技术人员的技能和知识范围内。意图在准许的范围内获得包括替代方面、实施方案和/或配置的权利，包括所要求保护的那些的替代、可互换和/或等效的结构、功能、范围或步骤，而不管这些替代、可互换和/或等效的结构、功能、范围或步骤是否在本文中公开，而且不意图公开用于任何可获专利的主题。

Claims (20)

1.一种用于规划路径的方法，所述方法包括：
映射工作体积和一个或多个禁飞区，所述工作体积限定机器人能够访问的体积，并且所述一个或多个禁飞区中的每个禁飞区限定机器人被限制访问的至少一个体积；
接收关于至少一个器械的位置的信息；
基于所述至少一个器械的所述位置来计算空隙体积；
更新所述工作体积来包含所述空隙体积以产生更新的工作体积；以及
计算机器人的机器人臂从患者解剖结构之外到所述患者解剖结构内的路径，所述路径在所述更新的工作体积内并且避开所述一个或多个禁飞区。
2.根据权利要求1所述的方法，其中从导航相机、电磁导航系统或激光雷达导航系统中的至少一者接收关于所述至少一个器械的所述位置的所述信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述至少一个器械是牵开器。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述至少一个器械是端口和管状牵开器中的至少一者。
5.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述空隙体积进一步基于所述至少一个器械的已知尺寸。
6.根据权利要求1所述的方法，其中限定所述空隙体积的空隙包括切口。
7.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
接收关于外科手术室的信息，其中所述信息是图像、传感器数据、电磁数据或激光雷达数据中的至少一者；
识别所述图像中的一个或多个障碍物；以及
基于所识别的一个或多个障碍物来限定所述一个或多个禁飞区。
8.根据权利要求7所述的方法，其中限定所述一个或多个禁飞区包括确定一个或多个对象的外边界。
9.根据权利要求1所述的方法，其中计算所述路径进一步基于一个或多个参数，并且其中所述方法还包括为所述一个或多个参数中的每个参数分配权重。
10.根据权利要求9所述的方法，其中人工智能使用一个或多个数据模型来分配所述权重。
11.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
接收关于所述至少一个器械的更新的位置的更新的信息；
基于所述至少一个器械的所述更新的位置来计算更新的空隙体积和所述空隙体积的更新的位置中的至少一者；以及
基于所述更新的空隙体积和所述空隙体积的所述更新的位置中的至少一者来更新所述更新的工作体积。
12.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
使所述机器人臂沿着所述路径移动。
13.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
基于避开所述一个或多个禁飞区来确定对目标解剖元素的切割角度，其中计算所述路径进一步基于所确定的切割角度。
14.根据权利要求1所述的方法，其中所述一个或多个禁飞区包括所述至少一个器械。
15.一种用于规划路径的装置，所述装置包括：
至少一个处理器；和
存储器，所述存储器存储用于由所述至少一个处理器处理的数据，所述数据在被处理时使所述至少一个处理器：
映射工作体积和一个或多个禁飞区，所述工作体积限定机器人能够访问的体积，并且所述一个或多个禁飞区中的每个禁飞区限定机器人被限制访问的至少一个体积；
接收关于至少一个器械的位置和切口的尺寸的信息；
基于所述至少一个器械的所述位置和所述切口的所述尺寸来计算空隙体积；
更新所述一个或多个禁飞区以移除所述空隙体积；以及
计算机器人的机器人臂从患者解剖结构之外到所述患者解剖结构内的路径，所述路径避开所述一个或多个禁飞区。
16.根据权利要求15所述的装置，其中一个或多个标记附接于所述至少一个器械，并且从被配置为检测所述一个或多个标记的位置的导航相机接收关于所述至少一个器械的所述位置的所述信息。
17.根据权利要求15所述的装置，其中所述存储器存储用于由所述处理器处理的另外的数据，所述另外的数据在被处理时使所述处理器：
接收所述切口的图像；以及
从所述图像确定所述切口的所述尺寸。
18.根据权利要求15所述的装置，其中所述存储器存储用于由所述处理器处理的另外的数据，所述另外的数据在被处理时使所述处理器：
接收关于所述至少一个器械的更新的位置的更新的信息；
基于所述至少一个器械的所述更新的位置来计算更新的空隙体积和所述空隙体积的更新的位置中的至少一者；以及
基于所述更新的空隙体积和所述空隙体积的所述更新的位置中的至少一者来更新所述更新的工作体积。
19.根据权利要求15所述的装置，其中确定所述空隙体积进一步基于所述至少一个器械的已知尺寸。
20.一种用于定向机器人臂的系统，所述系统包括：
机器人臂；
至少一个处理器；和
存储器，所述存储器存储用于由所述至少一个处理器处理的数据，所述数据在被处理时使所述至少一个处理器：
映射工作体积和一个或多个禁飞区，所述工作体积限定机器人能够访问的体积，并且所述一个或多个禁飞区中的每个禁飞区限定机器人被限制访问的至少一个体积；
接收关于至少一个器械的位置的信息；
基于所述至少一个器械的所述位置来计算空隙体积；
更新所述工作体积来包含所述空隙体积以产生更新的工作体积；
基于所述更新的工作体积来计算机器人的机器人臂从患者解剖结构之外到所述患者解剖结构内的路径，并且所述路径避开所述一个或多个禁飞区；以及
使所述机器人臂沿着所述路径移动。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US12245823B2 (en) 2023-02-02 2025-03-11 Edda Technology, Inc. System and method for automated trocar and robot base location determination
US12496149B2 (en) 2023-02-02 2025-12-16 Edda Technology, Inc. System and method for automated simultaneous trocar and robot base location determination
US20240261045A1 (en) * 2023-02-02 2024-08-08 Edda Technology, Inc. System and method for automated determination of robot base location via trocar's accessibility map

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2959409B1 (fr) 2010-05-03 2012-06-29 Gen Electric Procede de determination d'un trajet d'insertion d'un outil dans une matricee tissulaire pouvant se deformer et systeme robotise mettant en oeuvre le procede
AU2014248758B2 (en) 2013-03-13 2018-04-12 Stryker Corporation System for establishing virtual constraint boundaries
US9600138B2 (en) 2013-03-15 2017-03-21 Synaptive Medical (Barbados) Inc. Planning, navigation and simulation systems and methods for minimally invasive therapy
CN105455901B (zh) 2015-11-20 2018-02-02 清华大学 针对手术机器人的避障规划方法和避障规划系统
CN109152615B (zh) 2016-05-23 2021-08-17 马科外科公司 在机器人手术过程期间识别和跟踪物理对象的系统和方法
US10517681B2 (en) * 2018-02-27 2019-12-31 NavLab, Inc. Artificial intelligence guidance system for robotic surgery
WO2020056279A1 (en) * 2018-09-13 2020-03-19 The Charles Stark Draper Laboratory, Inc. Manipulating fracturable and deformable materials using articulated manipulators
CA3141156A1 (en) 2019-05-20 2020-11-26 Icahn School Of Medicine At Mount Sinai A system and method for interaction and definition of tool pathways for a robotic cutting tool

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