JP6040151B2 - ３ｄ患者画像からアクセス領域を決定する方法 - Google Patents

Description

本発明は、コンピュータ援用手術の分野に関し、より詳細には、関節鏡検査のためのポータルを決定する方法に関する。

人体の関節は、非常に複雑なシステムであることが多く、関節ごとの多様性をすべて捉える精密で包括的なモデルは存在しない。したがって、治療または診断を容易にする技法、デバイス、および方法を開発するための関連情報を得るには、特有の医用画像または1組のデジタル患者データを使用することが必要である。本発明者らの説明では寛骨臼と近位大腿部との間の股関節に焦点を合わせるが、たとえば肩などの他の関節にも容易に拡張することができる。

臀部の形態における構造上の異常は、運動を制限する可能性があり、また近位大腿骨頸部が寛骨臼唇およびそれに隣接する軟骨に繰返し衝撃を与える可能性がある。大腿寛骨臼インピンジメント(FAI)とは、大腿骨の頭部-頸部のオフセットの低減(カム作用)、骨性臼蓋の過成長(ピンサー作用)、過度の寛骨臼後傾もしくは過度の大腿骨前傾、またはこれらの奇形の組合せに起因する可能性のある病状である。カムインピンジメントは通常、大腿骨頭部-頸部接合部の前上部面に位置する骨の過成長を特徴とし、これは大腿骨頭の球形の形状を破壊する。ピンサーインピンジメントは通常、寛骨臼縁の前部面に位置するオーバーカバレッジ(overcoverage)を特徴とする。しかし、特に微妙な奇形を取り扱うとき、この病状の正確で完全な診断を下すのは容易ではない。初期診断には標準的な放射線写真用のX線が使用され、次いで、FAIの病状が疑われる場合は通常、3次元(3D)コンピュータ断層撮影法(CT)走査または磁気共鳴撮像(MRI)試験が実行される。3D画像の処理はやはり手間のかかる手作業であり、正確さおよび再現性を確保することはできず、場合によっては、診断または外科的な指示を誤らせる可能性がある。さらに、そのような試験から3D情報を抽出できる場合でも、再構築された骨の体積は静的なままであり、臀部の授動中に生じるインピンジメントの正確な位置を確実に予測することができない。

FAIの外科的治療は、過度の骨を除去することによって、骨性カムの損傷のレベルで大腿骨頭に正常な球形の形状を回復すること、およびピンサーの損傷のレベルで寛骨臼縁の正常なカバー率を回復することを目的とする。この骨性の整形の結果、インピンジメントを伴うことなく、臀部のより大きい運動範囲が回復する。従来、骨の完全な露出および治療すべき解剖学的構造への直接アクセスを提供するため、最初のうちは外科的な切開手法が採用されていた。しかし、低侵襲手順が患者の痛み、罹病率、および回復時間を低減させることによって人気を博してきたため、FAIの関節鏡治療が過去10年で研究されてきたが、これには様々なタイプのカニューレを通過できる内視鏡カメラおよび特殊な小型の器具を使用する必要がある。利点には、股関節、周辺の区画、および関連する軟組織への低侵襲アクセスが含まれる。さらに、関節鏡検査は、害を与える損傷の動的な術中評価および補正を可能にする。しかし、関節の深さならびに視認性およびアクセスの低減のため、これらの股関節鏡検査手順は実行するのが困難であり、すべての外科医がこの技法の採用に関して快適さを感じているわけではない。そのような関節鏡による干渉の成功は、非常に綿密な術中評価、および大腿骨側と寛骨臼側の両方のインピンジメント損傷の徹底的かつ正確な補正に依拠し、これは多くの場合、手間のかかる習熟曲線の後でしか実現することができない。FAIに対する関節鏡手順の失敗は、骨性損傷の不完全な減圧に関連することが最も一般的である。FAIに対する関節鏡手順の別の負の側面は、X線画像による内視鏡カメラからの視覚制御を増すために、術中透視撮像システムを集中的に使用することである。透視制御は、器具をよりよく局所化し、現在の補正を評価することができるが、患者およびOR職員にとって高い放射線被ばくを伴う。

整形外科の手術では、これまで20年以上にわたって、外科医がよりよい正確さおよび再現性で手術を実行するのを助けるために、コンピュータ援用手術の手順が使用されてきた。コンピュータ援用手術、特に手術ナビゲーションの主な原理は、患者の解剖学的構造に対して手術器具を追跡して外科医を案内し、高精度の標的を実現することである。通常、手術ナビゲーションシステムは、局所化デバイス、少なくとも1つの追跡装置、および処理装置を含む。局所化デバイスまたは追跡装置内には、1つまたは複数の発光体が埋め込まれる。局所化デバイスまたは追跡装置の他方には、1つまたは複数の受信器が埋め込まれ、発光体によって放出される信号を検出する。これらの信号は処理装置に伝送され、処理装置は局所化データを演算し、追跡装置および局所化デバイスの相対的な位置および向きを検出する。一般に、追跡装置の平行移動成分に対して3つの自由度が決定され、回転成分に対して3つの自由度が決定される。手術ナビゲーションシステムの局所化デバイスは、手術環境に適合している大部分の適当な技術に応じて、光学、電磁、超音波などのいくつかのタイプの信号を使用できることが知られている。最も一般的には、受動反射マーカが追跡装置を構成し、追跡装置は局所化デバイスを構成する1対の立体カメラによって観察される。他の標準的なシステムでは、発光体は赤外LEDから形成され、円柱レンズを有する少なくとも3つの線形CCDカメラによって観察される。電磁技術を使用することも一般的であり、1つまたはいくつかの発光体コイルが局所化デバイスを構成し、いくつかの小型コイルが追跡装置を構成し、追跡装置は器具に、または直接骨に取り付けることができ、小型コイルは、固体の6つすべての自由度を追跡することができ、または減らした場合、5つの自由度(点の位置および軸の向き)のみを追跡することができる。通常、整形外科のナビゲーション手術では、少なくとも1つの追跡装置が、通常はブローチまたはピン機構によって、手術手順を受けている患者の解剖学的構造、たとえば骨に堅く取り付けられる。また少なくとも1つの追跡装置が手術器具に取り付けられ、それに対して追跡すべき部分、たとえばドリルの先端部が較正される。局所化デバイスおよび追跡装置はコンピュータ処理装置にリンクされ、このコンピュータ処理装置上ではソフトウェアが、追跡装置の位置を記録し、患者データを登録し、器具の軌道を演算するために動作している。

患者データは、基準モデルの統計的な変形から骨表面モデルを構築するために、たとえばコンピュータ断層撮影法(CT)走査もしくは磁気共鳴(MR)試験からの3D画像などの術前データ、または骨表面点のデジタル化などの解剖学的構造の術中デジタル化など、いくつかの供給源から得ることができる。ナビゲーションシステムのソフトウェアは患者データを処理し、特有の目標に応じて、手術器具、たとえば切断治具に対する最適化された軌道または位置を概略的に演算する。術中、追跡される器具は、患者の解剖学的構造に対して局所化する必要がある。術中の解剖学的構造のデジタル化から患者データが直接得られる場合、局所化デバイスを介して同じ座標系内で患者基準系と器具基準系の両方が分かり、器具を患者データに対して直接ナビゲートすることができる。しかし、関節鏡検査などの低侵襲(MIS)手順では、患者の解剖学的構造へのアクセスは概ね低減され、解剖学的構造を直接デジタル化することができない。通常そのような場合、透視X線または内視鏡画像などの術中画像を使用して術中データを得る。しかし、股関節鏡検査などの場合、2D画像情報は通常、必要な正確さを3次元で実現するには不十分であり、通常は術前3D画像が必要とされる。

患者データが術前の取得から得られる場合、患者データに対して器具をナビゲートする前に、中間処理を実行する必要がある。これを位置合わせと呼び、患者の術前データを、手術に入った実際の患者の基準系に整合させる。この知られている手順は、様々な異なる方法で実行することができる。これには、術中の患者データの取得を術前の患者データと整合させる必要がある。位置合わせ処理は、術前データ内で識別される解剖学的な点または基準点であり、術中にデジタル化される同じ点と整合される特有の点の対に基づいて行うことができる。位置合わせはまた、たとえばエントロピー、相互情報、または相関係数の最大化を使用して、術前の画像体積と術中の透視画像との間の画像の類似性測定に基づいて行うことができる。術中の画像取得の場合、撮像システムは、ナビゲーションシステムの処理装置にリンクさせ、局所化デバイスによって追跡する必要がある。

CTまたはMRの3D画像などの患者データの術前取得の場合、このデータには通常、解剖学的構造とすることができる標的を識別し、たとえば器具の軌道または骨性切断平面もしくは軸を決定する処理が適用される。位置合わせ処理の目的は、術前に画定された標的に従って実際の手術部位で手術器具を追跡できるようにすることである。上述したすべての場合において、手術器具はまた、手術器具の運動を制約するロボットまたは触覚デバイスの先端に取り付けることができる。

これらのコンピュータ援用手術またはナビゲーション概念を股関節鏡検査による手術手順に使用および適用することは、前述した問題に対して強力な解決策を提供するはずである。関節鏡検査医に最も適当な器具を提供し、最適の手術結果を実現するのを助けるために、股関節鏡検査環境および制約の特定性に適合する特有のコンピュータ援用手術デバイスおよび技法を作り出さなければならない。

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、
ii)3D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。

解剖学的標識点を有する大腿骨の部分の斜視図である。 解剖学的標識点を有する完全な大腿骨の斜視図である。 解剖学的標識点を有する完全な骨盤骨の斜視図である。 解剖学的標識点を有する完全な骨盤骨の斜視側面図である。 ポータルを有する大腿骨の斜視図である。 3つのポータルを有する大腿骨および骨盤の斜視図である。 格子変形の概略図である。 危険領域を有する大腿骨の斜視図である。 方法の一実施形態の概略図である。 仮想関節鏡画像を伴う、方法の別の実施形態の概略図である。 本当の関節鏡画像と仮想関節鏡画像とを重ね合わせた、方法の別の実施形態の概略図である。 本当の関節鏡画像と仮想関節鏡画像とを横に並べた、方法の別の実施形態の概略図である。

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(点および軸)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=(O_F,X_F,Y_F,Z_F)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O_Fは点Hである。X_F方向は、臀部中心Hと膝中心Kとの間の線(HK)である。X_FとAXとの間の正規化ベクトル積が、ベクトルZ_Fを画定する。Z_FとX_Fとの間のベクトル積が、ベクトルY_F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ASIS_Lおよび右側前上部腸骨棘ASIS_R、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(医療分野では周知である)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、ASIS_LおよびASIS_R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、ASIS_LおよびASIS_R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、ASIS_LおよびASIS_R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、Y_P軸は、両腸骨棘を通過する線として画定され、X_P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、Z_P軸は、X_PにY_Pを掛けたベクトル積として構築される。Rbone=(A,X_P,Y_P,Z_P)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=(O_F',X_F',Y_F',Z_F')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(G',D')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(G'_Ant,D'_Ant)、(G'_Ant-Lat,D'_Ant-Lat)、(G'_Post-Lat,D'_Post-Lat)のリストであり、ここでG'_Antは前部ポータルの標的点であり、D'_Antは前部ポータルの方向ベクトルである。G'_Ant-Latは前外側ポータルの標的点であり、D'_Ant-Latは前外側ポータルの方向ベクトルである。G'_Post-Latは後外側ポータルの標的点であり、D'_Post-Lat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G'_Ant、G'_Ant-Lat、G'_Post-Latは、大腿骨のモデル座標系の(Y'_FZ'_F)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P'_AX内に位置する。すべての方向ベクトルD'iは、1対の角(α'i、β'i)によって画定され、ここでα'iは、矢状面P'_Sag内で測定される角であり、β'iは、軸Z'_Fに対して軸方向の平面P'_AX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D'_Antは、角α'_Ant=45°およびβ'_Ant=30°によって画定され、G'_Antは、平面P'_AXと、骨盤モデル座標系のX'p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D'_Ant-Latは、D'_Ant(α'_Ant-Lat=45°、β'_Ant-Lat=30°)に平行と画定され、G'_Ant-Latは、平面P'_AXと、より大きい転子の前部面に接する方向ベクトルD'_Ant-Lat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D'_Ant-Postは、角α'_Post-Lat=135°、β'_Post-Lat=30°によって画定され、G'_Post-Latは、平面P'_AXと、より大きい転子の後部面に接する方向ベクトルD'_Post-Lat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G'_iおよび方向ベクトルD'_i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R/R'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x_F=k.x'_Fおよびy_F=k.y'_Fおよびz_F=k.z'_Fを使用して、Rboneの点の座標(x_F,y_F,z_F)がRatlasの点の座標(x'_F,y'_F,z'_F)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、Levenberg-Marquardt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R'vを推定することからなる。これにより、V'を中心とし、半径R'v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R'vにはk係数が掛けられ、したがってRv=k.R'v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(V,Rv)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=(G,E)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。

1 本当の関節鏡
2 本当の関節鏡画像
3 仮想関節鏡画像
4 仮想モデル、仮想関節鏡
5 カラーマップ
6 単色表面パッチ
A 寛骨臼球の中心
AA 視野角
AD 光軸方向
ASIS_L 左側前上部腸骨棘
ASIS_R 右側前上部腸骨棘
AX 頸部軸
AX1 頸部軸
D 方向
D' 方向
D'_Ant 前部ポータルの方向ベクトル
D'_Ant-Lat 前外側ポータルの方向ベクトル
D'_i 方向ベクトル
D'_Post-Lat 後外側ポータルの方向ベクトル
DE 関節鏡の機械軸
E 関節鏡の先端
E1 上顆
E2 上顆
G 標的点
G' 標的点
G'_Ant 前部ポータルの標的点
G'_Ant-Lat 前外側ポータルの標的点
G'_Post-Lat 後外側ポータルの標的点
H 大腿骨頭中心、臀部中心
H' 臀部中心
K 膝中心
ML 内側-外側軸
ML' 内側-外側軸
O_F 原点
P'_AX 軸方向の平面
P'_Sag 矢状面
P1 最後部の点
P2 最後部の点
PS 恥骨結合
R 半径
R'v 半径
S 3D表面モデル、骨表面モデル
U 関節鏡画像の垂直方向
V 危険領域の中心点

Claims (16)

1. 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、器具の入口点（Ｇ）および方向（Ｄ）によって画定される、少なくとも１つの術前ポータルを自動的に決定するための外科用コンピュータシステムの作動方法であって、
   前記システムは、
   前記画像を処理して、前記骨の３Ｄモデルを構築するとともに、ポータルデータベースと通信して前記データベース内の標的点（Ｇ’）及び方向（Ｄ’）によって画定される最適な術前ポータルを選択するソフトウェアを作動させるプロセッサと、
   選択された前記最適な術前ポータルを可視化するためのディスプレーと、
   を備える、方法において、
   ｉ）術前の前記医用画像の前記骨の３Ｄ画像から前記骨の３Ｄ表面（Ｓ）を構築するように前記プロセッサに前記ソフトウェアを作動させるステップと、
   ｉｉ）前記３Ｄ表面から前記骨の解剖学的標識点を決定するように前記プロセッサに前記ソフトウェアを作動させるステップと、
   ｉｉｉ）前記解剖学的標識点から骨基準座標系（Ｒｂｏｎｅ）を決定するように前記プロセッサに前記ソフトウェアを作動させるステップと、
   ｉｖ）モデル座標系システム（Ｒａｔｌａｓ）内において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前記データベース内で、標的点（Ｇ’）及び方向（Ｄ’）によって画定される少なくとも１つの所定のポータルを決定するように前記プロセッサに前記ソフトウェアを作動させ、決定された前記ポータルを前記ディスプレーに表示させるステップと、
   ｖ）前記骨基準座標系内で表される前記患者の前記骨の３Ｄモデルとモデル座標系内で表される前記基準人物の前記骨の３Ｄモデルとが寸法、位置、および／または形状において整合するように、前記骨基準座標系（Ｒｂｏｎｅ）と前記モデル座標系（Ｒａｔｌａｓ）との間の変換を決定するように前記プロセッサに前記ソフトウェアを作動させるステップと、
   ｖｉ）前記変換および前記少なくとも１つの標的点（Ｇ’）及び方向（Ｄ’）によって決定された少なくとも１つのポータルから、標的点（Ｇ）及び方向（Ｄ）によって画定される術前ポータルを決定するように前記プロセッサに前記ソフトウェアを作動させ、前記決定された術前ポータルを前記ディスプレーに表示させるステップと、
   を含む方法。
2. 手術前に関節鏡画像をシミュレートするための外科用コンピュータシステムの作動方法であって、
   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ように前記プロセッサに前記ソフトウェアを作動させるステップと、
   前記術前ポータルに仮想関節鏡を配置するように前記プロセッサに前記ソフトウェアを作動させるステップと、
   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ように前記プロセッサに前記ソフトウェアを作動させるステップと、
   を含む方法。
3. 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。
4. 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決定するように前記プロセッサに前記ソフトウェアを作動させ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。
5. 前記変換が、前記ソフトウェアを前記プロセッサで作動させることによる分析および／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。
6. 前記変換が、前記ソフトウェアを前記プロセッサで作動させることによる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。
7. 前記変換が、前記プロセッサに前記ソフトウェアを作動させることによる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。
8. 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。
9. 計画情報を生成し、前記計画情報を前記仮想関節鏡画像上へ重ね合わせるように前記プロセッサに前記ソフトウェアを作動させるステップをさらに含む、請求項８に記載の方法。
10. 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。
11. 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。
12. 前記プロセッサに記憶された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ように前記プロセッサに前記ソフトウェアを作動させ、それによって調整された仮想関節鏡画像を生成するように前記プロセッサに前記ソフトウェアを作動させ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。
13. 前記プロセッサに記憶された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ように前記プロセッサに前記ソフトウェアを作動させるステップが、
    ｉ）前記決定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ように前記プロセッサに前記ソフトウェアを作動させるステップと、
    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ように前記プロセッサに前記ソフトウェアを作動させるステップと、
    を含む、請求項１２に記載の方法。
14. 計画情報を生成するように前記プロセッサに前記ソフトウェアを作動させるステップと、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ように前記プロセッサに前記ソフトウェアを作動させ、生成された、重ね合わせた画像を前記ディスプレーに表示するように前記プロセッサに前記ソフトウェアを作動させるステップと、をさらに含む、請求項１２に記載の方法。
15. 計画情報を生成するように前記プロセッサに前記ソフトウェアを作動させるステップと、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ように前記プロセッサに前記ソフトウェアを作動させるステップと、をさらに含む、請求項１２に記載の方法。
16. 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前記ディスプレーに表示させるステップをさらに含む、請求項１４に記載の方法。

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