JP5702861B2 - 解剖学的表面の支援型自動データ収集方法 - Google Patents

Description

本発明は、医療の分野、特に、外科手術の準備および実施に際しての手術方法論に関する。

本発明は、より詳細には、医療用イメージングおよび、術中段階における特に患者の頭部および顔である解剖学的表面の自動データ収集と、その後の、術前段階で記録した画像との関係における獲得した画像の表面レジストレーションに関する。

本発明は、解剖学的表面のデータ収集および表面レジストレーションのためのロボット支援型補助において応用されるものである。

このため、本発明の目的は、解剖学的表面の支援型自動データ収集方法にある。

既知の通り、患者に対する外科手術、特に患者の頭部領域の神経外科の枠内での手術に際して、医者は、特に外科的精度を向上させる支援を提供するシステムを援用している。このために、このようなシステムは、術中段階において手術の対象となる解剖学的表面のデータ収集を行うこと、それから、例えば放射線検査（ＣＴスキャン）またはＭＲＩ（磁気共鳴映像法）の間の術前段階で予め記録済みの画像との関係においてそれらのデータのレジストレーションを行うことを可能にする。こうして、医者は、手術を目的として、イメージングとの関係において患者を精確に位置特定することができる。

より詳細には、データ収集は、例えば機械式先端部、超音波またはレーザービームの形をしたポインタを用いて患者の解剖学的ゾーンの表面の走査を実施することによって、前記ゾーンの実際の位置を決定することからなる。このとき、システムは、手術時の患者の身体と実際の画像との対応付けを計算することによって、この位置決めと術前段階で予め記録された画像との間の比較の形で表面レジストレーションを実施する。要するに、位置決めされた各々の点について、獲得した散布図を予め記録された画像と対応付けする形で算定が行なわれる。

したがって、解剖学的表面のデータ収集ステップの実施方法は、後続する手術の精度に大きく影響する。現在、解剖学的表面の異なる位置決め技術を用いた複数のデータ収集システムが存在する。

第一の解決法は、データ収集すべきゾーンの異なる特定の場所に、皮膚上に直接貼着されるマスクまたはパッドの形をしたマーカーを位置付けすることからなる。これらのマーカーはその後、機械式先端部または特にレーザービームのような発信／受信ビームの走査により、空間内で位置決めされる。

このような走査の主たる欠点は、前記マーカーの位置特定の仕方ならびにその数および皮膚上でのその分布に依存することによる、精度不足という点にある。このとき、それに由来するレジストレーションは、信頼性の低いものであり、つまりマーカー間にある表面の領域で大きな変動およびずれが生じる。

その上、マーカーは、皮膚の弾力のために動き、さらには離脱する可能性がある。マーカーの取付けのために、頭頂部を剃毛する必要もある。

一つの代替的解決法は、特にカメラを介して、その座標が空間内に位置付けされているポインタを用いて解剖学的ゾーンをくまなく走査することからなる。

一実施形態によると、前記ポインタは、皮膚と直接接触する先端部を有するプローブの形を呈する機械式のものであり得る。前記先端部は、特に形態学的に注目すべき点の上を、そして関係するゾーンの特定の解剖学的ラインに沿って、点から点へ手動式に移動させられ、その一方で、そのさまざまな接触点および位置は、三次元で記録される。

ただし、この技術は、表面の比較的多数の点を位置決めできるようにはするものの、位置決めされる点の数はおよそ１００と限定されたものにとどまり、患者の生体構造の注目すべき特定のラインおよび特定の部分に位置決めを制限することが必要となる。オペレータの介入に起因するこの制限は、自動的に、後の表面レジストレーションの質に影響を及ぼす。その上、ポインタでの走査の際の皮膚の変形は、他の誤差要因となる。

一つの代替案は、より短時間で位置決めされる点の数を多くすることのできる非接触ポインタにある。このようなポインタは、レーザービームなどの光線出力装置の形を呈する。前記出力装置は、施術者が手に持ち、レーザーで解剖学的ゾーンを走査する。

公知の第一の装置は、空間内で位置および配向が常時決定されているレーザー距離計の形をした出力装置を含み、このレーザー距離計によって記録された各点の座標を得ることを可能にしている。

しかしながら、レーザー距離計の位置決めの精度は限定されたものにとどまる。このような理由で、出力されたレーザービームによる皮膚領域の照射を直接記録することが考案された。そのために、出力装置は、一方では、施術者が照射点と患者の解剖学的ゾーンの走査を視覚化できるようにするために可視光スペクトル内のレーザービームを出力し、他方では、特別なセンサーで感知する赤外線などの不可視光のビームを出力する。より厳密に言うと、照射点における赤外線の反射により、空間内の前記点の位置を精確に特定することが可能である。

レーザー距離計またはレーザービームの照射点の位置特定には、複数のカメラを用いた光学的三角測量原理が使用されるという点を指摘しておく。

これらの異なる進展にも関わらず、既存の位置決め用および走査用システムは、完全に満足のいくものではない。実際、走査はつねに手作業で行なわれ、そのため位置決めの精度のみならずその再現性を低下させる人的要因が作り出され、例えば、走査軌道は近似的でかつ完全に施術者に依存したものにとどまっている。

これらの欠点を補うため、出力装置をロボットに結合させることが考案された。このような解決法は、国際公開第２００９／０１３４０６号、国際公開第２００５／１２２９１６号および国際公開第２００５／０３２３９０号に記載されている。

詳細には、出力装置は、三次元の運動自由度を有するように連接されたロボットアームの端部に固定される。出力装置の位置および出力装置が記録するデータは、このとき前記ロボットアームの座標系との関係において、空間内で位置決めされる。

より詳細には、前記解剖学的表面の第一の先行的データ収集が実施されて、第一のデジタルモデルの形で三次元表示が作成され；次に前記表面の走査によって第二の術中データ収集が実施されて、第二のデジタルモデルの形で三次元表示が作成され；さらにここで前記走査は、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、前記手段がロボットアームにより支持されており；最後に前記第一のモデルおよび第二のモデルはレジストレーションにより対応付けされる。

したがって、それらのモデルのレジストレーションは最適なものでなく、モデル間で対応付けさせるためには情報処理オペレータの介入が必要となることは明らかである。不調の場合には、走査作業をくり返すことが必要であり、それだけ介入時間は長くなる。

さらに、このような装置は、きわめて高い再現性を伴って解剖学的表面の走査を自動化して、オペレータに対する依存からの解放を可能にするとしても、この自動化は、解剖学的ゾーン、特に患者の形態学的な差異に対するこれらの装置の適応能力を著しく制限する。

その上、あらゆる場合において、既存の装置は、こうして獲得した画像から得られる三次元デジタルモデルの視覚化の中でナビゲーション手段を使用する。これらのナビゲーション手段には、必然的に、前述のような出力装置そしてその後、外科用機器の位置決めが必要となる。

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。

患者の顔に適用された本発明に係る方法の一つのステップの概略的正面図を表す。 患者の顔に適用された本発明に係る方法の一つのステップの概略的正面図を表す。 患者の顔に適用された本発明に係る方法の一つのステップの概略的正面図を表す。 本発明に係る自動走査ステップの詳細な可能性を概略的に表す。 本発明に係る方法の表面レジストレーションの図を概略的に表す。 本発明に係る方法の表面レジストレーションの図を概略的に表す。 本発明に係る方法の表面レジストレーションの図を概略的に表す。

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、ＩＣＰ（「ｉｔｅｒａｔｉｖｅ ｃｌｏｓｅｓｔ ｐｏｉｎｔ」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。

１ 患者の顔
２ 第一のデジタルモデル
３ 第二のデジタルモデル
４−７ 点
８ 中心点

国際公開第２００９／０１３４０６号 国際公開第２００５／１２２９１６号 国際公開第２００５／０３２３９０号

Claims (7)

1. 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；
   − 前記中間モデル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。
   
2. − 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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。
7. 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。

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