JP7535517B2 - 軟組織付着点を使用した手術計画のためのシステム及び方法 - Google Patents

Description

関連出願の相互参照
本出願は、２０１８年１２月２７日に出願された米国仮特許出願第６２／７８５，４２７号の利益及び優先権を主張する。当該仮特許出願の全開示は、参照することにより本明細書に組み込まれる。

本開示は、概して、コンピュータ支援及びロボット支援の外科手術のためのシステム及び方法の分野に関し、より具体的には、関節再建手術、例えば、人工膝関節全置換術（ＴＫＡ）のためのコンピュータ支援及びロボット支援の手術システムの分野に関する。ＴＫＡは、膝の解剖学的構造の一部を補綴コンポーネントで置き換えることにより、変形性膝関節症及び他の患者の膝関節の損傷の治療に広く用いられる。人工膝関節全置換術では、患者の大腿骨及び脛骨は、通常、骨の表面を整えるための一連の平面的な切断を用いて、補綴に結合するように修正される。次いで補綴インプラントがその骨に結合され、人工関節が形成される。

コンピュータ支援の手術システムは、骨の修正及び骨へのインプラントのアライメントを支援するＴＫＡ手術の計画及び実行を容易にする。しかしながら、従来のコンピュータ支援の手術システムは、多くの場合、軟組織、例えば、後十字靱帯（ＰＣＬ）及び前十字靱帯（ＡＣＬ）等の靭帯に関する問題に対処しておらず、手術の計画を立てる際に軟組織を考慮することもない。これにより、軟組織の医原性損傷、骨と軟組織間の付着点の弱化、インプラントコンポーネントによる靭帯の衝突、及び他の合併症が生じ得る。

本開示の１つの実装形態は、手術システムである。該手術システムは、ロボット装置、該ロボット装置に搭載される手術ツール、及び処理回路を具備する。該処理回路は、生体構造の画像データを受け取り、該画像データに基づいて仮想骨モデルを生成し、該仮想骨モデルの軟組織付着点を識別し、該軟組織付着点に基づいてインプラントの配置を計画し、該インプラントの配置に基づいて制御対象を生成し、該ロボット装置を制御して、該手術ツールを該制御対象内に制限するように構成される。

いくつかの実施形態では、該軟組織付着点は、後十字靭帯または前十字靭帯が大腿骨または脛骨に付着する部位に相当する。いくつかの実施形態では、該処理回路は、該軟組織付着点に基づいて、該インプラントの軸を該軟組織付着点の内側縁と合わせることによって、該インプラントの配置を計画するように構成される。

いくつかの実施形態では、該処理回路は、さらに、グラフィカル・ユーザ・インタフェースを生成するように構成される。該グラフィカル・ユーザ・インタフェースは、該仮想骨モデル、インプラント、及び軟組織付着点の視覚化を含む。いくつかの実施形態では、該グラフィカル・ユーザ・インタフェースは、該制御対象の視覚化を含む。いくつかの実施形態では、該処理回路は、該制御対象に対して該軟組織付着点の含有を制限するように構成される。

本開示の別の実装形態は、方法である。該方法は、生体構造の画像データを受け取ること、該画像データに基づいて仮想骨モデルを生成すること、該仮想骨モデルの軟組織付着点を識別すること、該軟組織付着点に基づいてインプラントのサイズ及び配置を特定すること、該インプラントのサイズ及び配置に基づいて制御対象を生成すること、該制御対象に基づいてロボット装置に搭載された手術ツールを制約または制御することを含む。

いくつかの実施形態では、該画像データは、コンピュータ断層画像を含み、この場合、該方法はまた、該コンピュータ断層画像を分割し、該画像内で１つ以上の骨を識別することを含む。いくつかの実施形態では、該軟組織付着点は、後十字靭帯または前十字靭帯が大腿骨または脛骨に付着する部位に相当する。該軟組織付着点は、膝蓋靱帯が脛骨に付着する部位に相当し得る。いくつかの実施形態では、インプラントの配置の特定は、該インプラントの軸を該軟組織付着点の内側縁と合わせることを含む。

いくつかの実施形態では、該方法はまた、該仮想骨モデル、インプラント、及び軟組織付着点を視覚化するグラフィカル・ユーザ・インタフェースを生成することを含む。該グラフィカル・ユーザ・インタフェースは、さらに、該制御対象を視覚化し得る。いくつかの実施形態では、該方法は、該軟組織付着点に基づいて靭帯の作用線を予測すること、該仮想骨モデルを該インプラントの仮想インプラントモデルで増強すること、該靭帯の作用線が該仮想インプラントモデルと交差するかどうかを特定すること、及び、該靭帯の作用線が該仮想インプラントモデルと交差することの特定に応じて、ユーザに注意を喚起することを含む。該方法は、該制御対象に対して該軟組織付着点の含有を制限することを含み得る。

本開示の別の実装形態は、１つ以上のプロセッサによって実行される場合、該１つ以上のプロセッサに操作を実行させるプログラム命令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体である。該操作には、生体構造の画像データを受け取ること、該画像データに基づいて仮想骨モデルを生成すること、該仮想骨モデルの軟組織付着点を識別すること、該軟組織付着点に基づいてインプラントのサイズ及び配置を特定すること、該インプラントのサイズ及び配置に基づいて制御対象を生成すること、及び該制御対象に基づいてロボット装置に搭載された手術ツールを制約または制御することが含まれる。

いくつかの実施形態では、該操作には、該制御対象に対して該軟組織付着点の含有を制限することが含まれる。いくつかの実施形態では、該操作には、該軟組織付着点に基づいて靭帯の作用線を予測すること、該仮想骨モデルを該インプラントの仮想インプラントモデルで増強すること、該靭帯の作用線が該仮想インプラントモデルと交差するかどうかを特定すること、及び、該靭帯の作用線が該仮想インプラントモデルと交差することの特定に応じて、ユーザに注意を喚起することが含まれる。いくつかの実施形態では、インプラントの配置の特定には、該インプラントの軸を該軟組織付着点の内側縁と合わせることが含まれる。

本概要は、例示に過ぎず、いかなる方法によっても限定することを意図しない。本明細書に記載の装置またはプロセスの他の態様、発明の特徴、及び利点は、添付の図面と合わせて本明細書に記載する発明を実施する形態で明らかになるであろう。該図面では、同様の参照番号は同様の要素を指す。

例示的な実施形態による、ロボット支援の手術システムの図である。 例示的な実施形態による、図１の手術システムの処理回路のブロック図である。 例示的な実施形態による、関節の関節鏡視下手術を容易にするためのプロセスのフローチャートである。 例示的な実施形態による、膝関節鏡視下手術における衝突を防ぐためのプロセスのフローチャートである。 例示的な実施形態による、膝関節鏡視下手術における衝突を回避するインプラントの配置を計画するための骨の画像を使用する図である。 例示的な実施形態による、図２の処理回路によって生成されるグラフィカル・ユーザ・インタフェースの第一の図である。 例示的な実施形態による、図２の処理回路によって生成されるグラフィカル・ユーザ・インタフェースの第二の図である。 例示的な実施形態による、図２の処理回路によって生成されるグラフィカル・ユーザ・インタフェースの第三の図である。 例示的な実施形態による、図２の処理回路によって生成されるグラフィカル・ユーザ・インタフェースの第四の図である。 例示的な実施形態による、図２の処理回路によって生成されるグラフィカル・ユーザ・インタフェースの第五の図である。 例示的な実施形態による、図２の処理回路によって生成されるグラフィカル・ユーザ・インタフェースの第六の図である。 例示的な実施形態による、図２の処理回路によって生成されるグラフィカル・ユーザ・インタフェースの第七の図である。 例示的な実施形態による、図２の処理回路によって生成されるグラフィカル・ユーザ・インタフェースの第八の図である。 例示的な実施形態による、インプラントコンポーネントの回旋アライメントを特定するためのプロセスのフローチャートである。 例示的な実施形態による、図１０のプロセスの一部の図である。 例示的な実施形態による、図１０のプロセスの一部の図である。 例示的な実施形態による、図２の処理回路によって生成されるグラフィカル・ユーザ・インタフェースの第五の図である。

ここで図１を参照すると、例示的な実施形態による、整形外科手術のための手術システム１００が示されている。一般に、手術システム１００は、外科手術の計画及び実行を容易にするように構成される。手術システム１００は、患者の解剖学的構造、例えば、図１に示すように、テーブル１０５に座ったまたは横たわった状態の患者１０４の脚１０２を治療するように構成される。脚１０２は、大腿骨１０６及び脛骨１０８を含み、全膝関節鏡視下手術では、その間に人工膝インプラントが埋め込まれる。手術システム１００は、さらにまたは代替的に部分的膝関節鏡視下手術、全及び／または部分的股関節鏡視下手術、他の関節手術、脊髄手術、及び任意の他の外科手術（例えば、脳神経外科、整形外科、泌尿器、婦人科、歯科、ＥＮＴ、腫瘍）の計画及び実行を容易にするように構成され得る。該手術を容易にするため、手術システム１００は、ロボット装置１２０、追跡システム１２２、及びコンピュータシステム１２４を含む。

ロボット装置１２０は、コンピュータシステム１２４の制御下、患者の解剖学的構造（例えば、患者１０４の大腿骨１０６）を修正するように構成される。ロボット装置１２０の１つの実施形態は、ハプティック装置である。「ハプティック」とは、触覚を指し、ハプティックの分野は、とりわけ、オペレータに対してフィードバックを返すヒューマン・インタラクティブ装置に関する。フィードバックには、触感、例えば、振動等が含まれ得る。フィードバックにはまた、ユーザに対して力、例えば、正の力または運動に対する抵抗を与えることが含まれ得る。ハプティックの使用法の１つは、該装置のユーザに対して、その装置の操作に対する誘導または制限を与えることである。例えば、ハプティック装置は、外科医が外科手術を行うために操作することができる手術ツールと結合される場合がある。該手術ツールの外科医による操作は、該手術ツールの操作の過程で該外科医にフィードバックを返すハプティックの使用を介して誘導される場合も制限される場合もある。

ロボット装置１２０の別の実施形態は、自律ロボットまたは半自律ロボットである。「自律」とは、その状況に関する情報を集めること、一連の行動を特定すること、及びその一連の行動を自動的に行うことにより、人による制御から独立してまたは半ば独立して行動するロボット装置の能力を指す。例えば、かかる実施形態では、ロボット装置１２０は、追跡システム１２２及びコンピュータシステム１２４と通信して、患者の骨または軟組織における一連の切断を直接的な人の介入なしで自律的に完了し得る。様々な実施形態によれば、ロボット装置１２０は、無制限の外科医が制御する動作、触覚的に制約される動作、及び／または自動的もしくは自律的なロボット動作の様々な組み合わせを行い得る。

ロボット装置１２０は、ベース１３０、ロボットアーム１３２、及び手術ツール１３４を具備し、コンピュータシステム１２４及び追跡システム１２２に通信可能に結合される。ベース１３０は、ロボットアーム１３２のための可動基盤を提供し、ロボットアーム１３２及び手術ツール１３４が、必要に応じて患者１０４及びテーブル１０５に対して再配置されるようにする。ベース１３０はまた、下記のロボットアーム１３２及び手術ツール１３４の機能に必要な電力系統、演算器、モータ、及び他の電子または機械システムを含み得る。

ロボットアーム１３２は、手術ツール１３４を支持するように、及びコンピュータシステム１２４が指示するフィードバックを返すように構成される。いくつかの実施形態では、ロボットアーム１３２は、ユーザが手術ツール１３４を操作できるようにし、該ユーザに力のフィードバックを返す。かかる実施形態では、ロボットアーム１３２は、関節１３６及びマウント１３８を具備し、これらは、ユーザが、ロボットアーム１３２及び手術ツール１３４を、許容可能な姿勢を介して自由に移動及び回転することができるように構成されたモータ、アクチュエータ、または他の機構を具備すると同時に、コンピュータシステム１２４が指示する通りに、ロボットアーム１３２及び手術ツール１３４の動きの一部を制約または阻止する力のフィードバックを返す。以下で詳細に説明するように、ロボットアーム１３２は、それにより、制御対象の境界に沿って力のフィードバック（例えば、振動、該境界への進出を防ぐまたはそれに抵抗する力）を返しながら、外科医が、その対象内で手術ツール１３４を完全に制御することができるようにする。いくつかの実施形態では、ロボットアーム１３２は、ロボットアーム１３２を必要に応じて配置するため及び／またはある特定の手術タスク、例えば、大腿骨１０６の切断等を完了するため、手術ツール１３４を、直接的なユーザの操作なしで、コンピュータシステム１２４が指示する通り、自動的に新たな姿勢に移動するように構成される。

代替的な実施形態では、ロボット装置１２０は、ハンドヘルドロボット装置または他のタイプのロボットである。ハンドヘルドロボット装置では、該ハンドヘルドロボット装置の一部（例えば、エンドエフェクタ、手術ツール）は、該ハンドヘルドロボット装置の本体に対してロボット制御／作動され得る。ユーザは、必要に応じて該ハンドヘルドロボット装置を保持、支持、及び操作すると同時に、該ロボット作動部分は、該外科医の外科手術の実行を容易にするように制御される。例えば、該ハンドヘルドロボット装置は、手術用切断ツールを後退させ、ユーザが安全でない領域で該手術用切断ツールを操作するのを防ぐように制御可能であり得る。本明細書に記載のシステム及び方法は、様々なタイプ、デザイン、構成等の様々なロボット装置で実行され得ることを理解されたい。

示される実施形態では、手術ツール１３４は、骨を切断、研磨、ドリルでの穴開け、部分切除、再形成、及び／または他の方法で修正するように構成される。例えば、手術ツール１３４は、大腿骨１０６に一連の切断を行い、インプラントを受け入れるように大腿骨１０６及びまたは脛骨１０８を整えるように構成されてもよい。手術ツール１３４は、任意の適切なツールでよく、ロボット装置１２０に交換可能に接続できる複数のツールの１つでもよい。例えば、図１に示すように、手術ツール１３４は、球状のバーである。手術ツール１３４は、例えば、ツールの軸と平行にまたはツールの軸と垂直に配列した刃を備えた矢状鋸でもよい。他の実施形態では、手術ツール１３４は、１つ以上の様々な他の医療タスク（例えば、軟組織の修正、補綴の移植、画像の生成、データの収集、後退または張力を加えること）を実行するように構成され得る。

追跡システム１２２は、患者の解剖学的構造（例えば、大腿骨１０６及び脛骨１０８）及びロボット装置１２０（すなわち、手術ツール１３４及び／またはロボットアーム１３２）を追跡し、ロボットアーム１３２に結合された手術ツール１３４の制御を可能にして、該患者の解剖学的構造に対して手術ツール１３４が遂行する動作の位置及び方向を特定するように、ならびに大腿骨１０６、脛骨１０８、手術ツール１３４、及び／またはロボット装置１２０をコンピュータシステム１２４のディスプレイ上でユーザに見えるようにするように構成される。より具体的には、追跡システム１２２は、座標系に対して対象（例えば、手術ツール１３４、大腿骨１０６）の位置及び方向（すなわち、姿勢）を特定し、外科手術の間、該対象の姿勢を追跡する（すなわち、連続して特定する）。様々な実施形態によれば、追跡システム１２２は、任意のタイプのナビゲーションシステム、すなわち、非機械的追跡システム（例えば、光学追跡システム）、機械的追跡システム（例えば、ロボットアーム１３２の関節１３６の相対角度の測定に基づく追跡）、または非機械的及び機械的追跡システムの任意の組み合わせ等であり得る。

図１に示す実施形態では、追跡システム１２２は、光学追跡システムを具備する。従って、追跡システム１２２は、脛骨１０８に結合された第一のフィデューシャルツリー１４０、大腿骨１０６に結合された第二のフィデューシャルツリー１４１、ベース１３０に結合された第三のフィデューシャルツリー１４２、手術ツール１３４に結合された１つ以上のフィデューシャル１４４、及びフィデューシャル（すなわち、フィデューシャルツリー１４０～１４２のマーカー）の三次元位置を検出するように構成される検出装置１４６を具備する。図１に示すように、検出装置１４６は、１対のカメラ１４８を立体視的配置で具備する。フィデューシャルツリー１４０～１４２は、カメラ１４８に明瞭に現れるように、及び／またはカメラ１４８からのデータを使用して画像処理システムによって、例えば、赤外線放射（例えば、追跡システム１２２の要素から放出される）に対する反射率が高いことにより、容易に検出可能であるように構成されたマーカーであるフィデューシャルを含む。検出装置１４６のカメラ１４８の立体視的配置により、各フィデューシャルの位置が、三角測量法を介して３Ｄ空間で特定される。各フィデューシャルは、対応する対象と幾何学的関係を有するため、該フィデューシャルの追跡により、該対象の追跡が可能になり（例えば、第二のフィデューシャルツリー１４１の追跡により、追跡システム１２２が大腿骨１０６を追跡することができるようになる）、追跡システム１２２は、この幾何学的関係を特定または検証するためのレジストレーション処理を実行するように構成され得る。フィデューシャルツリー１４０～１４２のフィデューシャルの特有の配置（すなわち、第一のフィデューシャルツリー１４０のフィデューシャルは、第二のフィデューシャルツリー１４１のフィデューシャルとは異なる形状で配置される）により、該フィデューシャルツリー、ひいては追跡される対象を互いに区別することが可能になる。

図１の追跡システム１２２、または手術ナビゲーション及び追跡に対するいくつかの他のアプローチを使用して、患者の解剖学的構造の特徴に切断を行うため、または該解剖学的構造の特徴を修正するために、手術ツール１３４を使用する際、手術システム１００は、該解剖学的構造の特徴、例えば、大腿骨１０６に対する手術ツール１３４の位置を特定することができる。

コンピュータシステム１２４は、医用画像または他のデータに基づいて手術計画を立て、手術ツール１３４及び患者の解剖学的構造の位置に関するデータを受け取り、該手術計画に従ってロボット装置１２０を制御するように構成される。特に、本明細書に記載の様々な実施形態によれば、コンピュータシステム１２４は、軟組織の位置及び付着点に基づいて患者に特異的な手術計画を立て、該手術計画に従う患者特異的な制御対象を用いてロボット装置１２０を制御するように構成される。従って、コンピュータシステム１２４は、追跡システム１２２及びロボット装置１２０に通信可能に結合され、ロボット装置１２０、追跡システム１２２、及びコンピュータシステム１２４の間の電子通信を容易にする。さらに、コンピュータシステム１２４は、ネットワークに接続される場合もあり、例えば、電子カルテシステムにアクセスすることによって、患者の病歴または他の患者のプロファイル情報、医用画像、手術計画、外科手術に関する情報を受け取り、外科手術の実施に関する様々な機能を果たす。コンピュータシステム１２４は、処理回路１６０及び入力／出力装置１６２を含む。いくつかの実施形態では、コンピュータシステム１２４の第一のコンピュータ装置（例えば、外科医のオフィスに配置され、遠隔サーバで操作される）は、術前の特徴を提供し、コンピュータシステム１２４の第二のコンピュータ装置（例えば、手術室に配置される）は、ロボット装置１２０を制御し、術中の特徴を提供する。様々な実施形態によれば、本明細書でコンピュータシステム１２４に帰する特徴及び機能は、１つ以上の装置、サーバ、クラウドベースのコンピューティング資源等の任意の組み合わせまたはそれらの間の分散を用いて実装され得る。

入力／出力装置１６２は、本明細書に記載の機能及びプロセスのために必要に応じてユーザの入力を受け取り、出力を表示するように構成される。図１に示すように、入力／出力装置１６２は、ディスプレイ１６４及びキーボード１６６を具備する。ディスプレイ１６４は、処理回路１６０によって生成されるグラフィカル・ユーザ・インタフェースを表示するように構成され、これには、例えば、手術計画に関する情報、医用画像、手術システム１００の設定及び他の選択肢、追跡システム１２２及びロボット装置１２０に関する状況情報、ならびに追跡システム１２２によって提供されるデータに基づく追跡の視覚化が含まれる。キーボード１６６は、これらのグラフィカル・ユーザ・インタフェースへのユーザの入力を受け取り、手術システム１００の１つ以上の機能を制御するように構成される。

処理回路１６０は、外科手術に先立つ術前の手術計画の作成を容易にし、該手術計画の実行の際のコンピュータ支援及びロボット支援を容易にするように構成される。処理回路１６０の例示的な実施形態を図２に示すとともに、それを参照して以下で詳細に説明する。

さらに図１を参照すると、いくつかの実施形態によれば、本明細書では「仮想骨モデル」とも呼ばれる患者の解剖学的構造の三次元表現を使用して、術前の手術計画が患者に特異的であるように開発される。「仮想骨モデル」は、骨に加えて軟骨または他の組織の仮想表現を含んでもよい。仮想骨モデルを得るため、処理回路１６０は、外科手術が行われる患者の解剖学的構造（例えば、大腿骨１０６）の画像データを受け取る。該画像データは、関連する解剖学的特徴を画像化するコンピュータ断層撮影（ＣＴ）、磁気共鳴画像法（ＭＲＩ）、及び／または超音波を含めた任意の適切な医用画像技術を使用して作成され得る。該画像データは、その後分割され（すなわち、異なる解剖学的特徴に対応する画像の領域が区別される）、仮想骨モデルが得られる。例えば、特定の骨、靭帯、軟骨、及び他の組織を区別するために膝のＭＲＩベースのスキャンデータが分割され、画像化された解剖学的構造の三次元モデルを得るために処理される。

別の方法として、該仮想骨モデルは、骨モデルのデータベースまたはライブラリから三次元モデルを選択することによって得てもよい。１つの実施形態では、ユーザは、入力／出力装置１６２を使用して適切なモデルを選択してもよい。別の実施形態では、処理回路１６０は、格納された命令を実行し、患者に関する画像または他の情報に基づいて適切なモデルを選択する。データベースから選択された骨モデル（複数可）をその後、特定の患者の特徴に基づいて変形し、本明細書に記載の手術計画及び実施に用いる仮想骨モデルを作成する。

術前の手術計画を次いで該仮想骨モデルに基づいて作成することができる。該手術計画は、処理回路１６０によって自動的に生成される場合もあれば、入力／出力装置１６２を介してユーザによって入力される場合も、これら２者のなんらかの組み合わせの場合もある（例えば、処理回路１６０は、ユーザが作成した計画の一部の特徴を制限する、ユーザが修正することができる計画を生成する等）。

該術前の手術計画には、手術システム１００を使用して作成されるべき患者の解剖学的構造に対する所望の切断、穴、または他の修正が含まれる。例えば、本明細書に記載の全膝関節鏡視下手術の場合、該術前の計画には、補綴の移植を容易にするための大腿骨１０６及び脛骨１０８の表面を形成するのに必要な切断が含まれる。従って、処理回路１６０は、手術計画の生成を容易にするため、補綴のモデルを受け取る場合、これにアクセスする場合、及び／またはこれを格納する場合がある。

処理回路１６０は、さらに、手術計画に従ってロボット装置１２０の制御対象を生成するように構成される。本明細書に記載のいくつかの実施形態では、該制御対象は、軟組織の位置及び付着点に基づいて患者に特異的である。該制御対象は、様々なタイプの可能なロボット装置（例えば、ハプティック、自律等）に応じて様々な形態をとり得る。例えば、いくつかの実施形態では、該制御対象は、ロボット装置１２０が該制御対象内を移動するように制御するためのロボット装置１２０に関する指示を定義する（すなわち、追跡システム１２２からのフィードバックによって誘導される手術計画の１つ以上の切断を自律的に行うように）。いくつかの実施形態では、該制御対象は、ディスプレイ１６４での手術計画及びロボット装置１２０の視覚化を含み、手術ナビゲーションを容易にし、外科医が該手術計画に従うように誘導することを支援する（例えば、ロボット装置１２０の能動的制御も力のフィードバックもなく）。ロボット装置１２０がハプティック装置である実施形態では、該制御対象は、以下の節に記載するハプティック対象であり得る。

ロボット１２０がハプティック装置である実施形態では、処理回路１６０は、特に、軟組織の位置及び付着点を考慮して、術前の手術計画に基づいて１つ以上のハプティック対象を生成するようにさらに構成され、外科手術の間に手術ツール１３４の制約を可能にすることにより、該手術計画の実施の際に外科医を支援する。ハプティック対象は、一次元で形成されても、二次元で形成されても、三次元で形成されてもよい。例えば、ハプティック対象は、線でも、平面でも、三次元ボリュームでもよい。ハプティック対象は、曲面で曲がっている場合及び／または平面を有する場合があり、任意の形状、例えば、漏斗形であり得る。ハプティック対象は、外科手術の間の手術ツール１３４の動きに関する様々な所望の結果を表すために作成され得る。三次元ハプティック対象の境界の１つ以上は、骨の表面に作成されるべき１つ以上の修正、例えば、切断を表し得る。平面のハプティック対象は、骨の表面に作成されるべき修正、例えば、切断を表し得る（例えば、インプラントを受け入れることが意図された表面の作成に対応する）。

ロボット装置１２０がハプティック装置である実施形態では、処理回路１６０は、さらに、手術ツール１３４の仮想ツール表現を生成するように構成される。該仮想ツールには、１つ以上のハプティックインタラクションポイント（ＨＩＰ）が含まれ、これは、物理的な手術ツール１３４の位置を表し、これと関連している。手術ツール１３４が球状バーである実施形態では（例えば、図１に示すように）、ＨＩＰは、該球状バーの中心を表し得る。手術ツール１３４が不規則な形、例えば、矢状鋸の場合、該矢状鋸の仮想表現は、多数のＨＩＰを含み得る。手術ツールに対してハプティック力を生成するために複数のＨＩＰを使用することは、参照することにより全体として本明細書に組み込まれる、２０１１年１２月２８日に出願された米国出願第１３／３３９，３６９号、発明の名称「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｐｒｏｖｉｄｉｎｇ Ｓｕｂｓｔａｎｔｉａｌｌｙ Ｓｔａｂｌｅ Ｈａｐｔｉｃｓ」に記載されている。本発明の１つの実施形態では、矢状鋸を表す仮想ツールは、１１のＨＩＰを含む。本明細書で使用される、ＨＩＰへの言及は、「１つ以上のＨＩＰ」への言及も含むと見なされる。以下に記載の通り、ＨＩＰとハプティック対象の関係により、手術システム１００が手術ツール１３４を制約することができるようになる。

外科手術の遂行に先立って、患者の解剖学的構造（例えば、大腿骨１０６）は、任意の既知のレジストレーション技術により、患者の解剖学的構造の仮想骨モデルにレジストレーションされ得る。１つの可能なレジストレーション技術は、ポイントベースのレジストレーションであり、参照することにより全体として本明細書に組み込まれる、２０１１年８月３０日に付与された米国特許第８，０１０，１８０号、発明の名称「Ｈａｐｔｉｃ Ｇｕｉｄａｎｃｅ Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ」に記載されている。別の方法として、レジストレーションは、ハンドヘルド放射線画像装置を使用する２Ｄ／３Ｄレジストレーションにより達成される場合があり、参照することにより全体として本明細書に組み込まれる２０１２年７月３０日に出願された米国出願第１３／５６２，１６３号、発明の名称「Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｉｃ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｄｅｖｉｃｅ」に記載されている。レジストレーションはまた、手術ツール１３４の仮想ツール表現への手術ツール１３４のレジストレーションも含み、それにより、手術システム１００が患者に対する（すなわち、大腿骨１０６に対する）手術ツール１３４の姿勢を特定及び監視することができる。レジストレーションにより、正確なナビゲーション、制御、及び／または力のフィードバックが外科手術の間に可能になる。

処理回路１６０は、患者の骨（例えば、大腿骨１０６）の実世界の位置、手術ツール１３４、及びロボット装置１２０によって生成される力によって定義される１つ以上の線、平面、または三次元空間に対応する仮想ツール表現、仮想骨モデル、及び制御対象（例えば、仮想ハプティック対象）の仮想位置を監視するように構成される。例えば、追跡システム１２２によって追跡される外科手術の間に患者の解剖学的構造が移動する場合、処理回路１６０は、該仮想骨モデルをそれに応じて移動させる。該仮想骨モデルはそれ故、患者の実際の（すなわち、物理的な）解剖学的構造ならびに実際の／物理的な空間におけるその解剖学的構造の位置及び方向に対応するか、または関連付けられる。同様に、任意のハプティック対象、制御対象、またはその解剖学的構造に対してなされる切断、修正等に連結される手術計画の間に生成されるロボット装置１２０の他の計画された自動的動作もまた、患者の解剖学的構造と一致して動く。いくつかの実施形態では、手術システム１００は、大腿骨１０６の動きを追跡及び処理する必要性を最小限に抑えるために、大腿骨１０６を実質的に固定するためのクランプまたはブレースを含む。

ロボット装置１２０がハプティック装置である実施形態の場合、手術システム１００は、ＨＩＰとハプティック対象の間の関係に基づいて手術ツール１３４を制約するように構成される。すなわち、処理回路１６０が追跡システム１２２によって供給されるデータを使用して、ユーザが、ＨＩＰをハプティック対象と仮想接触させるように手術ツール１３４を操作していることを検出する場合、処理回路１６０は、ロボットアーム１３２に対して制御信号を発生させ、手術ツール１３４の動きに対して制約を伝えるための触覚フィードバック（例えば、力、振動）をユーザに返す。一般に、本明細書で使用される、「制約する」という用語は、動きを制限する傾向を示すために使用される。しかしながら、手術ツール１３４に与えられる制約の形態は、関連するハプティック対象の形態に依存する。ハプティック対象は、任意の所望の形状または解剖学的構造で形成され得る。上記のように、３つの例示的な実施形態としては、線、平面、または三次元ボリュームが挙げられる。１つの実施形態では、手術ツール１３４のＨＩＰは、直線的なハプティック対象に沿った動きに制限されるため、手術ツール１３４は制約される。別の実施形態では、該ハプティック対象は、三次元ボリュームであり、手術ツール１３４は、該三次元ハプティック対象の壁によって囲まれたボリュームの外側のＨＩＰの動きを実質的に阻止することによって制約され得る。別の実施形態では、平面のハプティック対象は、該平面の外側及び該平面のハプティック対象の境界の外側のＨＩＰの動きを実質的に阻止するため、手術ツール１３４は制約される。例えば、処理回路１６０は、計画された大腿骨１０６の平面的遠位切断に対応する平面のハプティック対象を確立し、該計画された遠位切断を実行するために必要な平面に手術ツール１３４を実質的に限定することができる。

ロボット装置１２０が自律装置である実施形態の場合、手術システム１００は、手術ツール１３４を該制御対象に応じて自律的に移動及び操作するように構成される。例えば、該制御対象は、切断が行われるべき大腿骨１０６に関連する領域を定義し得る。かかる場合には、ロボットアーム１３２の１つ以上のモータ、アクチュエータ、及び／または他の機構ならびに手術ツール１３４は、計画された切断を行うため、例えば、追跡システム１２２からの追跡データを使用して、手術ツール１３４を該制御対象内で必要に応じて移動及び操作させるように制御可能であり、閉ループ制御を可能にする。

ここで図２を参照すると、例示的な実施形態による処理回路１６０の詳細なブロック図が示されている。処理回路１６０は、プロセッサ２００及びメモリ２０２を具備する。プロセッサ２００は、汎用プロセッサとして、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）として、１つ以上のフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）として、一群の処理コンポーネントとして、または他の適切な電子的処理コンポーネントとして実装され得る。メモリ２０２（例えば、メモリ、メモリ装置、記憶装置等）は、本出願に記載の様々なプロセス及び機能を完了するまたは容易にするためのデータ及び／またはコンピュータコードを格納するための１つ以上の装置（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラシュメモリ、ハードディスク記憶装置等）を具備する。メモリ２０２は、揮発性メモリを具備する場合もあれば、非揮発性メモリを具備する場合もある。メモリ２０２は、本出願に記載の様々な動作及び情報構造を支援するためのデータベースコンポーネント、オブジェクトコードコンポーネント、スクリプトコンポーネント、または任意の他のタイプの情報構造を具備し得る。例示的な実施形態によれば、メモリ２０２は、処理回路１６０を介してプロセッサ２００に通信可能に接続され、本明細書に記載の１つ以上の処理を実行する（例えば、処理回路１６０及び／またはプロセッサ２００により）ためのコンピュータコードを具備する。

図２に示すように、処理回路１６０はまた、ユーザ・インタフェース回路２０４、分割回路２０６、付着点識別回路２０８、インプラント配置回路２１０、手術計画回路２１２、術中制御回路２１４、及び通信用インタフェース２１６も具備する。様々な回路２０４～２１６は互いに、プロセッサ２００及びメモリ２０２、ならびに通信用インタフェース２１６に通信可能に結合される。図２には統合された装置として示すが、いくつかの実施形態では、処理回路１６０及びその要素（すなわち、プロセッサ２００、メモリ２０２、回路２０４～２１４、及び通信用インタフェース２１６）は、複数のコンピュータ装置、サーバ、ロボット、クラウドリソース等に分散される場合もある。

通信用インタフェース２１６は、図１の処理回路１６０と、入力／出力装置１６２、追跡システム１２２、及びロボット装置１２０間の通信を容易にする。通信用インタフェース２１６はまた、処理回路１６０と、術前の画像システム２１８または患者の解剖学的構造の術前の医用画像を処理回路１６０に提供するように構成された他のシステム（例えば、電子カルテ、患者情報データベース）の間の通信を容易にする。通信用インタフェース２１６は、暗号及び暗号化の能力を含んで安全な通信セッションを確立し、サイバーセキュリティのリスクを阻止または実質的に軽減し、患者のカルテのプライバシー法及び規制を順守してもよい。

ユーザ・インタフェース回路２０４は、一人以上のユーザに対して入力／出力装置１６２を介して提供するための様々なグラフィカル・ユーザ・インタフェースを生成し、入力／出力装置１６２へのユーザ入力を受け取り、解析し、解釈するように構成される。例示的なグラフィカル・ユーザ・インタフェースを図６～９に示すとともに、それを参照して詳細に説明する。以下で詳細に説明するように、ユーザ・インタフェース回路２０４は、様々な回路２０６～２１４に通信可能に結合され、回路２０６～２１４からのグラフィカル・ユーザ・インタフェースの表示のための情報を受け取り、回路２０６～２１４にユーザ入力を提供する。

分割回路２０６は、術前の画像システム２１８から医用画像を受け取り、該医用画像を分割し、該医用画像に基づいて三次元仮想骨モデルを生成するように構成される。様々な実施形態では、医用画像は、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）、磁気共鳴画像法（ＭＲＩ）、超音波等を含めた様々な画像技術の１つ以上を使用してキャプチャしてもよい。本明細書に記載の実施形態では、分割回路２０６は、主にＣＴ画像を受け取りかつ利用するとともに、以下の説明は、ＣＴ画像／画像化に言及する。しかしながら、様々な他の実施形態では、処理回路１６０は、ＣＴ画像に加えてまたはそれとは別の方法として、様々な他のタイプの医用画像、例えば、磁気共鳴画像法（ＭＲＩ）、超音波、及び／または二次元ｘ線／蛍光透視像からの三次元再構成／モデリングを含めたｘ線を使用してもよいことを理解されたい。

分割回路２０６が受け取るＣＴ画像は、患者の大腿骨１０６及び／または脛骨１０８の複数の表示をキャプチャする。該複数の表示は、一連のスライス、すなわち、患者の脚に沿った複数の位置の各々での断面図であり得る。各ＣＴ画像はそれ故、所与の位置での患者の脚の二次元スライスを示し得る。ＣＴ画像の位置及び順序は既知であり得る。

分割回路２０６は、ＣＴ画像に示される周囲組織、液体等から骨（例えば、大腿骨１０６及び脛骨１０８）を区別するために分割するように構成される。例えば、分割回路２０６は、各ＣＴ画像に示される骨の境界を特定し得る。いくつかの実施形態では、分割回路２０６は、自動画像処理技術（自動分割）を使用して該境界を自動的に特定する。他の実施形態では、分割回路２０６は、各画像の境界の表示を入力するようにユーザに指示するグラフィカル・ユーザ・インタフェースへの組み込み用のＣＴ画像をユーザ・インタフェース回路２０４に提供する。すべての画像を完全に分割するユーザ入力が受け取られる場合もあれば、ユーザ入力と自動分割のなんらかの組み合わせが使用される場合もある。例えば、ユーザは、自動分割の精度を確認し、必要に応じて調整するように指示される場合もある。

分割回路２０６は、さらに、分割されたＣＴ画像に基づいて仮想骨モデル（すなわち、三次元モデル）を生成するように構成される。示される実施形態では、分割回路２０６は、大腿骨１０６及び脛骨１０８の仮想骨モデルを生成する。分割回路２０６は、分割の過程で定義された各ＣＴ画像スライスにおける骨の境界を使用し、画像スライスを重ねて該境界を順番に既知の間隔で離して編成し、該境界と一致する表面を生成してもよい。分割回路２０６は、それにより、三次元表面、ボクセルの集合、または所与の座標系におけるなんらかの他の表現として定義される仮想骨モデルを生成し得る。

付着点識別回路２０８は、分割回路２０６から仮想骨モデルを受け取り、該仮想骨モデル上の１つ以上の軟組織付着点を識別する。軟組織付着点とは、骨に軟組織が付着する骨の部位、例えば、靭帯が骨に付着する点または領域の仮想骨モデルの座標系における表現である。様々な実施形態によれば、また、様々な軟組織及び／または手術の場合、軟組織付着点は、点、線、表面、ボクセルもしくはボクセルの集合、またはなんらかの他の表現として定義され得る。

本明細書で示される実施形態では、付着点識別回路２０８は、患者の後十字靭帯（ＰＣＬ）が患者の脛骨１０８に付着する部位に相当するＰＣＬ付着点を識別する。いくつかの実施形態では、付着点識別回路２０８はまた、患者の前十字靭帯（ＡＣＬ）が患者の脛骨１０８に付着する部位に相当するＡＣＬ付着点も識別する。付着点識別回路２０８はまた、ＡＣＬ及びＰＣＬが大腿骨１０６に付着する部位に相当する靭帯付着点も識別し得る。様々な他の軟組織付着点もまた識別され得る。

いくつかの実施形態では、付着点識別回路２０８は、軟組織付着点を自動的に識別する。例えば、付着点識別回路２０８は、該仮想骨モデルの表面の極値、変曲点、または他の識別可能な特徴を特定し得る。別の例として、付着点識別回路２０８は、機械学習を介して訓練されたニューラルネットワークを動作させて、軟組織付着点を識別する。

いくつかの実施形態では、付着点識別回路２０８は、ユーザ・インタフェース回路２０４に対して、該仮想骨モデルの軟組織付着点を選択するようにユーザに指示するグラフィカル・ユーザ・インタフェースを生成するように指示することにより、軟組織付着点を識別する。ユーザ・インタフェース回路２０４は、該仮想骨モデルを視覚化し、入力／出力装置１６２を用いて該仮想骨モデルの点（複数可）を選択するためのツールを提供するグラフィカル・ユーザ・インタフェースを生成し得る。付着点識別回路２０８は、該ユーザ入力を受け取り、該ユーザ入力に基づいて１つ以上の軟組織付着点を定義し得る。

インプラント配置回路２１０は、手術用インプラントのサイズ及び配置を、該仮想骨モデル及び軟組織付着点に基づいて特定するように構成される。いくつかの実施形態では、インプラント配置回路２１０は、脛骨１０８のＰＣＬ付着点に基づいて、全膝関節鏡視下手術の場合に脛骨インプラント及び大腿骨インプラントの配置を特定するように構成される。かかる実施形態では、インプラント配置回路２１０は、脛骨１０８の仮想骨モデルに仮想脛骨インプラントを重ね合わせ、大腿骨１０６の仮想骨モデルに仮想大腿骨インプラントを重ね合わせる。インプラント配置回路２１０は、ＰＣＬ付着点に基づいて該仮想骨モデルに該仮想脛骨インプラントを配置する（例えば、該ＰＣＬ付着点の干渉を回避するため、該ＰＣＬ付着点に基づいて回旋及び被覆率を最適化するため）。図５は、靭帯の衝突が生じ得るかどうかを特定するため、骨モデルのＰＣＬ付着点を識別するための画像の使用（フレームＡ及びＢ）ならびに骨モデルへのインプラントモデルの配置（フレームＣ）、ならびにＰＣＬに対するインプラントの計画された配置の関係を視覚的に描写するための画像の使用（フレームＤ）を示す。このアライメントを示すグラフィカル・ユーザ・インタフェースを図６～７に示す。

いくつかの実施形態では、インプラント配置回路２１０は、大腿骨１０６及び脛骨１０８上のＰＣＬ付着点ならびにＰＣＬ及びＡＣＬのＡＣＬ付着点に基づいてＡＣＬ及びＰＣＬの作用線を予測するように構成される。すなわち、インプラント配置回路２１０は、脛骨１０８及び大腿骨１０６の間でＡＣＬ及びＰＣＬの位置を予測する仮想ＡＣＬモデル及び仮想ＰＣＬモデルを生成するように構成される。インプラント配置回路２１０は次いで、膝の全可動域を通して該仮想脛骨インプラント及び仮想大腿骨インプラントによる仮想ＡＣＬモデル及び仮想ＰＣＬモデルの衝突（すなわち、妨害、挟み込み、制限等）を避けるように該仮想脛骨インプラント及び仮想大腿骨インプラントを配置し得る。インプラント配置回路２１０は、それにより、インプラントコンポーネントによるＡＣＬまたはＰＣＬの衝突の阻止を容易にし得る。

いくつかの実施形態では、ユーザ・インタフェース回路２０４は、例えば、図６～９に示すように、及びそれを参照して詳細に説明されるように、仮想骨モデルに重ね合わされた仮想インプラントの配置を示すグラフィカル・ユーザ・インタフェースを生成する。該グラフィカル・ユーザ・インタフェースにより、ユーザが該仮想インプラントの配置を調整することができるようになり得る。かかる実施形態では、インプラント配置回路２１０は、ユーザが利用可能な配置の選択肢を制限し、該ユーザが該仮想インプラントを付着点と干渉するようにまたはＡＣＬもしくはＰＣＬに衝突するように配置することを阻止する場合がある。他の実施形態では、インプラント配置回路２１０は、入力／出力装置１６２に対して提供される注意または警告（例えば、テキストメッセージ、警報）を発し、該ユーザに対して該干渉または衝突を知らせつつ、かかる配置の選択をユーザに許可する場合がある。

手術計画回路２１２は、インプラント配置回路２１０から、仮想インプラントが配置された仮想骨モデルを受け取る。手術計画回路２１２は、大腿骨１０６及び脛骨１０８を整えてインプラント配置回路２１０によって特定された位置に該インプラントを受け入れるために必要な大腿骨１０６及び脛骨１０８に対する切断を計画するように構成される。すなわち、手術計画回路２１２は、インプラント配置回路２１０によって、該仮想大腿骨及び脛骨インプラントが該仮想骨モデルに配置される位置と同じ位置に、大腿骨及び脛骨インプラントを大腿骨１０６及び脛骨１０８に配置することができるように、大腿骨１０６及び脛骨１０８がどのように修正される必要があるかを特定する。手術計画回路２１２は、大腿骨１０６及び脛骨１０８になされるべき一連の計画された平面的な切断を含む手術計画を決定し得る。

手術計画回路２１２は、１つ以上の軟組織付着点に基づいて、計画された切断を調整するように構成され得る。例えば、手術計画回路２１２は、計画された切断が軟組織付着点と交差することも、軟組織付着点を弱化することも、軟組織付着点に付着した軟組織と交差することも、なんらかの他の方法で軟組織を傷つける危険を及ぼすこともないことを保証するように構成され得る。インプラント配置回路２１０によって特定された位置にインプラントを配置するためにかかる切断が必要とされる場合、手術計画回路２１２は、インプラント配置回路２１０に対してエラーまたは警告メッセージを送信し、インプラント配置回路２１０が該インプラント配置を見直すことを要求する場合がある。

計画された切断に基づいて、手術計画回路２１２は、計画された切断の各々に対して制御対象（例えば、仮想ハプティック対象）を生成し、これらは、該１つ以上の軟組織付着点に基づく。従って、手術計画回路２１２は、該軟組織付着点を使用して、患者に特異的な制御対象を生成する。すなわち、手術計画回路２１２は、該制御対象の１つ以上を定義して、該手術ツールが１つ以上の軟組織付着点に影響を与えることを制約する。例えば、ある制御対象は、脛骨１０８の遠位面に行われるべき平面的な切断に対応し得る。手術計画回路２１２は、該制御対象が脛骨のＰＣＬ付着点と交差しないように該制御対象を成形し得る。図８～９は、かかる制御対象の図を示すとともに、それを参照して以下に詳細に説明する。

術中制御回路２１４は、手術計画回路２１２によって生成された手術計画の実施を容易にするように構成される。術中制御回路２１４は、追跡システム１２２及びロボット装置１２０と通信可能であり、レジストレーション、ナビゲーション、及び追跡を、例えば、図１を参照して上記で説明した通りに行う。術中制御回路２１４は、１つ以上の軟組織付着点をレジストレーション及び追跡し得る。術中制御回路２１４はまた、手術計画回路２１２によって生成された制御対象に基づいてロボット装置１２０を制御するように構成される。ロボット装置１２０がハプティック装置である実施形態では、術中制御回路２１４は、手術ツール１３４を該制御対象に、例えば、図１を参照して上記で説明した通りに限定するようにロボット装置１２０を制御する。ロボット装置１２０が自律的または自動的ロボット装置である実施形態では、術中制御回路２１４は、手術ツール１３４を、切断（複数可）を実行するために、例えば、図１を参照して上記で説明した通りに制御対象内で移動させるようにロボット装置１２０を制御する。術中制御回路２１４は、それにより、手術計画回路２１２によって生成された制御対象に従って、ロボット装置１２０を制御することにより、該外科手術の間に１つ以上の軟組織付着点を保護し得る。

ここで図３を参照すると、例示的な実施形態による、１つ以上の軟組織付着点の位置を使用して関節の関節鏡視下手術を容易にするためのプロセス３００のフローチャートが示されている。プロセス３００は、図１の手術システム１００及び図２の処理回路１６０によって実行することができ、以下の説明ではこれらを参照する。以下に説明するように、プロセス３００は、全膝関節鏡視下手術を容易にする。しかしながら、プロセス３００は、様々な他のシステムで実行される場合もあること、ならびに他の手術の中でも特に、部分的膝関節鏡視下手術、両十字靭帯温存人工膝関節全置換術、部分的股関節鏡視下手術、及び全股関節鏡視下手術、再再建膝及び股関節手術を含めた様々な他の手術に適用される場合もあることを理解されたい。

ステップ３０２では、処理回路１６０は、目的の解剖学的構造、例えば、患者１０４の脚１０２の脛骨１０８及び大腿骨１０６のコンピュータ断層撮影（ＣＴ）画像を受け取る。該ＣＴ画像は、処理回路１６０と通信可能な術前画像システム２１８（例えば、ＣＴスキャナ）によってキャプチャしてもよい。該ＣＴ画像は、脚１０２に沿った様々な位置での脚１０２の断面スライスを示す二次元画像の集合を含み得る。

ステップ３０４では、該ＣＴ画像は、該画像に示される様々な組織及び構造を区別するために分割される。例えば、各ＣＴ画像における脛骨１０８または大腿骨１０６に対応する領域が特定され得る。各ＣＴ画像における脛骨１０８または大腿骨１０６の輪郭を描く境界線が定義及び保存され得る。いくつかの実施形態では、処理回路１６０は、脛骨１０８または大腿骨１０６に対応する領域を残りの画像（すなわち、軟組織または他の解剖学的構造を示す画像の一部）から区別するために該ＣＴ画像を自動的に分割する。他の実施形態では、処理回路１６０は、各ＣＴ画像において脛骨１０８または大腿骨１０６の境界の表示をユーザが手動で入力できるようにするグラフィカル・ユーザ・インタフェースを生成する。さらに他の実施形態では、自動分割及びユーザ入力のなんらかの組み合わせを使用して、該分割プロセスの効率及び精度を高める。処理回路１６０は、それにより、脛骨１０８に沿った様々な層で脛骨１０８及び／または大腿骨１０６の形状／境界を示す分割ＣＴ画像を取得する。

ステップ３０６では、処理回路１６０は、該分割ＣＴ画像に基づいて脛骨１０８及び／または大腿骨１０６の仮想骨モデルを生成する。すなわち、各分割ＣＴ画像で定義された脛骨１０８及び／または大腿骨１０６の境界を、各ＣＴ画像間の分離が既知の状態で重ねる。画像の積み重ねをその後処理して、脛骨１０８及び／または大腿骨１０６を表す三次元仮想骨モデル（例えば、仮想脛骨モデル及び仮想大腿骨モデル）を生成し得る。

ステップ３０８では、１つ以上の軟組織付着点を該仮想骨モデル上で識別する。すなわち、脛骨１０８または大腿骨１０６に軟組織が付着する１つ以上の部位が、該仮想骨モデル及び／または該ＣＴ画像から特定される。該仮想骨モデルの座標系における該部位の座標が特定され、軟組織付着点として定義される。例えば、ＰＣＬが脛骨１０８に付着する部位に相当するＰＣＬ付着点は、この方法で識別及び定義され得る。いくつかの実施形態では、処理回路１６０は、１つ以上の軟組織付着点の位置をユーザが表示または調整することができるようにするグラフィカル・ユーザ・インタフェースを生成する。かかるグラフィカル・ユーザ・インタフェースの例を図６～７に示すとともに、それを参照して詳細に説明する。いくつかの実施形態では、処理回路１６０は、１つ以上の軟組織付着点を自動的に識別するように構成される。

いくつかの実施形態では、軟組織付着点は、該ＣＴ画像に現れる骨密度情報を使用して識別される。例えば、軟組織に付着する骨の部位は、骨の他の領域より密度が高い場合がある。これらの高密度領域は、ＣＴ画像から区別される可能性があり、例えば、ＣＴ画像ではより不透明に見える場合もより明るく見える場合もある。処理回路１６０は、画像認識技術または自動分割法を用いて、高骨密度と関連するＣＴ画像内の１つ以上の領域を識別し、それらの領域を軟組織付着点と関連付ける場合もある。処理回路１６０は、それにより、軟組織付着点をＣＴ画像によってキャプチャされた骨密度情報に基づいて自動的に識別し得る。

ステップ３１０では、インプラントのサイズ及び配置が、識別された軟組織付着点に基づいて決定される。例えば、処理回路１６０は、脛骨インプラント及び大腿骨インプラントの仮想インプラントモデルを生成し得る。処理回路１６０は、その後、該仮想インプラントモデルを該仮想骨モデルに重ね合わせ、サイズ決定、配置、方向、アライメント等を評価する場合がある。該仮想骨モデルに重ね合わされた仮想インプラントモデルを示すグラフィカル・ユーザ・インタフェースの例を図６～７に示すとともに、それを参照して詳細に説明する。

処理回路１６０は、インプラントモデルが１つ以上の軟組織付着点に、該付着点を覆うこと、該付着点の除去または弱化を必要とすること、または該インプラントによる腱の衝突を引き起こすことによって干渉しないことを保証し得る。一例として、処理回路１６０は、脛骨１０８のＰＣＬ付着点に基づいて膝インプラントの脛骨コンポーネントのサイズ、位置、及び／または回旋を決定し得る。

いくつかの実施形態では、処理回路１６０は、ＰＣＬ及び膝蓋靱帯に対応する該脛骨コンポーネントベースの付着点の回旋または方向を特定する。より具体的には、該ＰＣＬ付着点と該膝蓋靱帯付着点を接続する線を使用して、脛骨コンポーネントの回旋が設定され得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の軟組織付着点は、回旋が定義または操作され得る目印として使用される。

ステップ３１２では、処理回路１６０は、ステップ３１０で特定されたインプラントのサイズ及び配置に基づいて、ならびに１つ以上の軟組織付着点に基づいて患者に特異的な制御対象を生成する。該制御対象は、手術ツール１３４による大腿骨１０６及び脛骨１０８に対する切断または他の修正を容易にし、ステップ３１０で特定された位置に該大腿骨及び脛骨インプラントを受け入れるように大腿骨１０６及び脛骨１０８を整えるように構成される。該制御対象は、該軟組織付着点との交差または他の干渉を回避するように成形及び配置され得る。

ステップ３１４では、該制御対象に基づいて手術ツール１３４が制御及び／または制約される。ロボット装置１２０が自律ロボットシステムである実施形態では、手術ツール１３４は、大腿骨１０６及び／または脛骨１０８を修正するために１つ以上の制御対象を介して自律的に移動するように制御される。該制御対象は、該仮想骨モデル上の１つ以上の軟組織付着点を回避するように成形されるため、該ロボット装置は、実際の大腿骨１０６もしくは脛骨１０８上の対応する付着部位または該付着部位に付着する靭帯もしくは他の組織と接触しないように制御される。ロボット装置１２０がハプティック装置である実施形態では、処理回路１６０は、手術ツール１３４を該制御対象内に制約するようにロボット装置１２０を制御する。手術ツール１３４は、それにより、該靭帯または他の組織が１つ以上の付着部位に付着する該付着部位との接触が制約される。一連の外科的切断は、それにより、靭帯または他の軟組織を医原性損傷から保護し、弱化した付着点に伴う合併症のリスクを制限しつつ行われ得る。

ここで図４を参照すると、例示的な実施形態による、インプラントコンポーネントによる患者のＡＣＬ及び／またはＰＣＬの衝突を阻止するためのプロセス４００が示されている。プロセス４００は、図１の手術システム１００により、図２に示す処理回路１６０で行われ得る。人工膝関節全置換術への応用を本明細書では記載するが、プロセス４００は、部分的膝関節形成術、早期介入膝手術等にも使用され得る。プロセス４００は、特に、両十字靭帯温存膝関節形成術に適合し得る。プロセス４００は、図３に示すプロセス３００のステップ３１０の例であり得る。

ステップ４０２では、処理回路１６０は、ＣＴ画像に基づいてＡＣＬ／ＰＣＬの作用線を予測する。該ＣＴ画像、該仮想骨モデル、及び／または識別された大腿骨１０６及び脛骨１０８のＡＣＬ及びＰＣＬの付着点に基づいて、処理回路１６０は、該ＡＣＬ及びＰＣＬが膝の全可動域に広がる空間を予測する。例えば、処理回路１６０は、ＡＣＬ及び／またはＰＣＬのモデルを生成して、該仮想骨モデルに追加し得る。

ステップ４０４では、処理回路１６０は、該インプラントによるＡＣＬまたはＰＣＬの衝突の可能性を特定する。処理回路１６０は、仮想インプラントモデルを生成し、図３を参照して上記で説明した通り、該仮想骨モデルに該仮想インプラントモデルを重ね合わせる場合がある。該ＡＣＬ／ＰＣＬモデルもまた含まれ得る。処理回路１６０は、それにより、仮想骨モデル、仮想インプラントモデル、及び仮想靭帯モデルを含む仮想モデルを獲得し得る。処理回路１６０は、全可動域にわたって該仮想モデルを調べ、衝突の可能性を示す該仮想インプラントモデルと該仮想靭帯モデル間の任意の重なりを検出し得る。該仮想インプラントモデルと該仮想靭帯モデル間の重なりは、該インプラントが、表されるように該モデルに取り付けられる場合に衝突が起こり得ることを示す。

ステップ４０６では、処理回路１６０は、衝突の可能性に基づいて、該インプラントのサイズ及び位置を選択する。すなわち、処理回路１６０は、衝突の可能性を排除する、または衝突のリスクを最小限に抑えるためのインプラントのサイズ及び位置を選択する。例えば、処理回路１６０は、該仮想モデルが、該仮想インプラントモデルと該仮想靭帯モデル間に重なりを生成することなく全可動域にわたって調べられ得るように、該インプラントのサイズ及び位置を変更し得る。処理回路１６０は、図５を参照して上記で説明した通り、画像を使用して衝突を回避するための該インプラントの適切なサイズ及び位置を特定する。グラフィカル・ユーザ・インタフェースが提供され、これが、計画されたインプラントのサイズ及び位置をユーザが変更することができるようにする実施形態では、処理回路１６０は、提案された計画インプラント位置が、衝突を引き起こすと予測されることをユーザに示す警告または注意を生成する場合がある。処理回路１６０はまた、衝突が予測される選択肢または衝突のリスクが閾値を超える選択肢をユーザが選択することを阻止する場合もある。

ステップ４０８では、処理回路１６０は、ＭＲＩ画像を用いて該仮想モデル及び該衝突予測を検証する。処理回路１６０は、術前画像システム２１８からＭＲＩ画像を受け取り得る。該ＭＲＩ画像は、膝における大腿骨、脛骨、膝蓋骨、軟骨、及び靭帯（例えば、ＡＣＬ、ＰＣＬ、膝蓋靭帯）を区別するように分割され得る。骨、靭帯、及び軟骨の１つ以上の三次元モデルを、例えば、上記のＣＴ画像に関して記載した方法と同じ方法を使用して生成してもよい。計画されたインプラントの仮想モデルを、該ＭＲＩベースの三次元モデルに配置してもよい。これらのモデルを次いで使用し、ＣＴベースのモデルが正確に衝突または非衝突を予測したことを検証し得る。例えば、該ＭＲＩベースのモデルが非衝突を予測し、該ＣＴベースのモデルが非衝突を予測する場合、該ＭＲＩベースのモデルが該ＣＴベースのモデルを検証し、該インプラントの計画された位置が承認され得る。該プロセスは、プロセス３００のステップ３１２及び３１４に関して上記で説明した通り、軟組織の衝突の可能性を阻止するように選択されたがインプラントのサイズ及び位置に基づいて、患者に特異的な制御対象の生成を続け得る。

ここで図６～９を参照すると、例示的な実施形態による、処理回路１６０によって（例えば、ユーザ・インタフェース回路２０４によって）生成され、入力／出力装置１６２によって表示される（すなわち、ディスプレイ１６４に示される）グラフィカル・ユーザ・インタフェース５００の様々な図が示されている。図６～９の各々では、グラフィカル・ユーザ・インタフェース５００は、大腿骨１０６の仮想骨モデル（仮想大腿骨モデル５５０）の視覚化を示す上段５０２及び脛骨１０８の仮想骨モデル（仮想脛骨モデル５５２）の視覚化を示す下段５０４を含む。グラフィカル・ユーザ・インタフェース５００はまた、仮想大腿骨モデル５５０と仮想脛骨モデル５５２の３組の視覚化に対応する３列も含む。第一列５０６は、仮想大腿骨モデル５５０及び仮想脛骨モデル５５２の正面図を示し、第二列５０８は、仮想大腿骨モデル５５０及び仮想脛骨モデル５５２の遠位図を示し、第三列５１０は、仮想大腿骨モデル５５０及び仮想脛骨モデル５５２の側面図を示す。さらに、図６、７、８Ａ、及び９は、仮想大腿骨インプラント５５４の視覚化及び仮想脛骨インプラント５５６の視覚化を含む。グラフィカル・ユーザ・インタフェース５００は、それにより、計画されたインプラントの配置をユーザに対して表示する。

図６に示される構成では、グラフィカル・ユーザ・インタフェース５００は、仮想大腿骨モデル５５０、仮想大腿骨インプラント５５４、仮想脛骨モデル５５２、及び仮想脛骨インプラント５５６の断面図を示す。円５５８は、仮想脛骨モデル５５２のＰＣＬ付着点を取り囲む（例えば、それを中心とする）。いくつかの実施形態では、円５５８の位置は、該ＰＣＬ付着点の位置の定義を変更するようにユーザによって調整可能である。破線５６０は、該ＰＣＬ付着点と関連する高さまたは平面を示す。いくつかの実施形態では、破線５６０は、該ＰＣＬ付着点の位置を移動するようにユーザによって調整可能である。図６に示すように、仮想脛骨インプラント５５６は、該ＰＣＬ付着点と干渉しないように配置される。

図６に示される構成では、グラフィカル・ユーザ・インタフェース５００は、仮想大腿骨モデル５５０、仮想大腿骨インプラント５５４、仮想脛骨モデル５５２、及び仮想脛骨インプラント５５６の三次元レンダリングを示す。仮想大腿骨モデル５５０及び仮想脛骨モデル５５２は、大腿骨１０６及び脛骨１０８に対して計画された切断の効果を示すように修正される。すなわち、手術中に除去されるべき大腿骨１０６及び脛骨１０８の部分は、仮想大腿骨モデル５５０及び仮想脛骨モデル５５２からも除去されている。ユーザは、その後、計画された切断が、１つ以上の軟組織付着点に変更、損傷、交差、干渉、またはその他の方法で影響を与えるかどうかを確認してもよい。グラフィカル・ユーザ・インタフェース５００は、矢印ボタン６００を具備し、これにより、ユーザが、仮想大腿骨インプラント５５４及び仮想脛骨インプラント５５６の位置、サイズ、回旋等を調整することができるようになる。

図８Ａに示される構成では、グラフィカル・ユーザ・インタフェース５００は、仮想大腿骨モデル５５０、仮想大腿骨インプラント５５４、仮想脛骨モデル５５２、及び仮想脛骨インプラント５５６の断面図を示す。図８Ａでは、仮想境界７００は、制御対象の境界を示す。仮想境界７００は、手術ツール１３４が該制御対象及びロボット装置１２０によって交差することを制限される境界を定義する。図８に示すように、仮想境界７００は、凹型のノッチ７０２を含み、そこで仮想境界７００は、強調表示７０４が示すＰＣＬ付着点に沿って曲がる。仮想境界７００は、それにより、該制御対象が、手術ツール１３４を該ＰＣＬ付着点への到達から制限するように構成されることを示す。

図８Ｂ～Ｃに示される構成では、グラフィカル・ユーザ・インタフェース５００は、計画された脛骨の切断に対応する仮想境界７００を含む仮想大腿骨モデル５５０及び仮想脛骨モデル５５２の断面図を示す。図８Ｂは、右膝の図を示し、図８Ｃは、左膝の図を示す。図８Ｂ～Ｃに示すように、仮想大腿骨モデル５５０及び仮想脛骨モデル５５２は、患者の大腿骨及び脛骨の様々な領域の骨密度を示すＣＴ画像及び／または他の医用画像を含むように可視化され得る。これは、ユーザにとって、１つ以上の軟組織付着点を識別する際、インプラントとの係合に適した強い骨の領域を識別する際、及び／または他の計画もしくは診断目的に有用であり得る。図８Ｂ～Ｃに示すように、仮想大腿骨インプラント５５４及び仮想脛骨インプラント５５６は、グラフィカル・ユーザ・インタフェース５００からは見えず、簡易化された図を提示しており、それにより、仮想境界７００により容易にされる計画された切断をユーザがはっきりと見えるようになる。

図８Ｄ～Ｅに示すように、より高密度の骨の領域は、色分けされた領域、陰影領域、または他の区分によって示される領域としてグラフィカル・ユーザ・インタフェース５００に示され得る。示される例では、区分７５０は、骨の高密度領域を示す。点７５２は、該骨の高密度領域の質量中心を示す。領域７５４は、ＰＣＬ及び／またはＰＣＬ付着点に対応する。区分７５０、点７５２、及び／または領域７５４は、インプラント計画を容易にし得る。例えば、外科医（ユーザ）は、仮想脛骨インプラント５５６の溝を点７５２に合わせ（図８Ｅに示すように）、内／外旋を最適化することができる。別の例として、外科医は、脛骨切除の内反／外反回旋を調整し、切断面の密度を最適化することができる。様々なさらなる有利なアライメント及び計画は、区分７５０、点７５２、及び／または領域７５４をグラフィカル・ユーザ・インタフェース５００に含めることによって容易にされ得る。

図９に示される構成では、グラフィカル・ユーザ・インタフェース５００は、仮想大腿骨モデル５５０、仮想大腿骨インプラント５５４、仮想脛骨モデル５５２、及び仮想脛骨インプラント５５６の三次元レンダリングを示す。図９はまた、仮想境界７００も示す。示される実施形態では、該制御対象は、平面制御対象であり、仮想境界７００が第二列５０８の遠位図からのみ見えるように配向される。グラフィカル・ユーザ・インタフェース５００は、矢印ボタン６００を具備し、これにより、ユーザが、仮想大腿骨インプラント５５４及び仮想脛骨インプラント５５６の位置、サイズ、回旋等を調整することができるようになる。仮想脛骨インプラント５５６の位置、サイズ、回旋等を調整するためのユーザ入力に応じて、処理回路１６０は、該制御対象を適切に合わせる。グラフィカル・ユーザ・インタフェース５００の仮想境界７００は、同様に更新される。従って、該ユーザは、仮想脛骨インプラント５５６の位置、サイズ、回旋等を調整することにより、必要に応じて仮想境界７００を調整してもよい。

ここで図１０～１２を参照すると、例示的な実施形態による、膝蓋靭帯の脛骨への付着に基づくインプラントの回旋アライメントを特定するプロセス１０００が図示されている。図１０は、プロセス１０００のフローチャートを示す。図１１～１２は、プロセス１０００の説明に有用な図を示す。プロセス１０００は、図１の処理回路１６０によって実行することができる。プロセス１０００は、図３のプロセス３００の実施形態の一部、例えば、図３のステップ３０４～３１０として含まれ得る。

ステップ１００２では、膝蓋靭帯付着点（脛骨結節）を識別するために脛骨及び膝蓋靭帯がＣＴ画像から識別される。すなわち、該ＣＴ画像は、該脛骨結節及び／または膝蓋靭帯に対応するＣＴ画像のピクセルまたは座標を定義するように分割される。該画像を分割して膝蓋靭帯及び脛骨を識別することにより、膝蓋靭帯が脛骨に付着する（例えば、分割された領域が互いに隣接する）領域の識別が容易になる。いくつかの実施形態では、処理回路１６０は、自動的に、該ＣＴ画像において脛骨結節及び／または膝蓋靭帯を識別する（すなわち、自動分割）。他の実施形態では、処理回路１６０は、グラフィカル・ユーザ・インタフェースを生成し、これがユーザに、膝蓋靭帯及び／または脛骨結節の位置の表示（例えば、輪郭、領域）の入力を指示する。処理回路１６０は、ユーザ入力を受け取り、該ユーザ入力に基づいて、脛骨結節及び／または膝蓋靭帯の位置を識別し得る。例えば、図１０は、脛骨結節での膝蓋靭帯の外側境界として識別される分割境界１００８を示す。

ステップ１００４では、脛骨結節での膝蓋靭帯の内側縁が識別される。換言すれば、処理回路１６０は、膝蓋靭帯が脛骨に付着する脛骨結節での膝蓋靭帯の最内側点（すなわち、図１１の最も内側の点１１１０）を特定する。この点を識別するためには、膝蓋靭帯と脛骨間の付着を示す脛骨結節の高さでのＣＴ画像の「スライス」が選択される（例えば、図１１のＣＴ画像１１０１）。その高さでは、脛骨結節及び／または膝蓋靭帯の最内側点が、ステップ１００２からの分割データに基づいて、例えば、膝蓋靭帯に対応する分割された領域から、該ＣＴ画像の内側境界に最も近い点を選択することにより特定される。処理回路１６０は、それにより、脛骨結節及び／または膝蓋靭帯の内側縁と関連する座標を特定する。

ステップ１００６では、人工インプラントの脛骨コンポーネントの回旋が、該脛骨コンポーネントの軸と脛骨結節及び／または膝蓋靭帯の内側縁を（すなわち、脛骨上の膝蓋靭帯の付着領域の最内側を）合わせることによって特定される。処理回路１６０は、仮想骨モデルに対して合わせるための該脛骨コンポーネントの仮想インプラントモデル（例えば、仮想脛骨インプラント５５６）を生成する（例えば、プロセス３００のステップ３０６で生成されるように）。該仮想インプラントモデルのいくつかの表示において、例えば、図１１に示すように、該仮想インプラントモデルは、該仮想インプラントモデルの１つ以上の回旋を定義する２本以上の軸の表現１１００を含み得る。より具体的には、表現１１００は、脛骨１０８のＣＴ画像１００１に重ね合わせた仮想脛骨インプラントの回旋アライメントを示す。

図１１に示すように、表現１１００の第一の軸１１０２は、実質的に端から端（すなわち、内側から外側）に延在し得るとともに、第二の軸１００４は、該ＣＴ画像の平面（すなわち、脛骨の長さと実質的に平行な法線ベクトルによって定義される平面）において第一の軸１１０２と垂直な向きであり得る。該仮想インプラントモデルの回旋アライメントは、該ＣＴ画像の平面における第一の軸１１０２と第二の軸１１０４の交点１１０６の周りで、第一の軸１１０２及び第二の軸１１０４を回旋させることによって調整され得る。

ステップ１００６では、処理回路１６０は、第二の軸１１０４が、膝蓋靭帯と脛骨の間の付着点／領域で膝蓋靭帯の内側縁と交差するように該仮想脛骨モデルの回旋を定義する。図１１に示すように、第二の軸１１０４は、膝蓋靭帯に対応する分割境界１１０８の最内側点１１１０を通って延在する。換言すれば、該仮想脛骨インプラントの回旋は、図１１に示される第二の軸１１０４が、ステップ１００４で識別された最内側座標を確実に通過するように設定される。

ステップ１００８では、該仮想脛骨インプラントの回旋アライメントは、インプラントの大腿骨コンポーネントの仮想モデル（例えば、仮想大腿骨インプラント５５４）の回旋アライメントを特定するために使用される。例えば、該仮想脛骨インプラントの回旋アライメント及び該仮想大腿骨インプラントの回旋アライメントは、予め設定された幾何学的関係を有する場合があり、これは、処理回路１６０によって、該仮想脛骨インプラントの回旋アライメントに基づいて該仮想大腿骨インプラントの回旋アライメントを特定するために使用され得る。図１２は、大腿骨上の仮想大腿骨インプラントの配置（すなわち、大腿骨のＣＴ画像１２０２に重ね合わせた）の表現１２００を示す。図１２に示すように、該仮想大腿骨インプラントのアライメントの表現１２００は、該仮想脛骨インプラントのアライメントの表現１１００と一致する。

処理回路１６０は、それにより、該インプラントの回旋アライメントを、脛骨の膝蓋靭帯の付着点に基づいて特定する。

上記のように、プロセス１０００は、プロセス３００の下位部分として実行され得る。従って、ステップ１００８の後、処理回路１６０は、該インプラントの他のサイズ決定または配置の特徴を特定し（すなわち、ステップ３１０）、特定されたインプラントの配置及び脛骨への膝蓋靭帯の付着点に基づいて制御対象を生成し（すなわち、ステップ３１２）、該制御対象に基づいて手術ツール１３４を制約または制御し得る（すなわち、ステップ３１４）。

いくつかの実施形態では、プロセス１０００はさらに、溝の密度を軸平面、冠状面、及び矢状面での脛骨ベースプレートの方向を特定するのに使用して、中立インプラントアライメントを達成するステップを含む。いくつかの実施形態では、冠状及び矢状密度プロファイルを使用して、最適なインプラントの固定のための良好なボーンストック（ｂｏｎｅ ｓｔｏｃｋ）が特定され得る。

ここで図１３を参照すると、例示的な実施形態による、グラフィカル・ユーザ・インタフェース１３００が示されている。グラフィカル・ユーザ・インタフェース１３００は、処理回路１６０により（例えば、ユーザ・インタフェース回路２０４により）生成され、入力／出力装置１６２によって表示される（すなわち、ディスプレイ１６４に示される）。いくつかの実施形態では、グラフィカル・ユーザ・インタフェース１３００は、グラフィカル・ユーザ・インタフェース５００の一部、例えば、図７の第二列５０８及び下段５０４に見られる部分に対応する。

図１３の実施形態では、手術ツール１３４のツール可視化１３０２が、仮想脛骨モデル５５２の断面端面図に重ね合わされる（例えば、ＣＴ画像によって示される脛骨上）。ツール可視化１３０２の位置は、リアルタイムで更新され、実際の脛骨１０８に対する手術ツール１３４の実際の位置を、例えば、追跡システム１２２によって生成される追跡／ナビゲーションデータに基づいて示し得る。グラフィカル・ユーザ・インタフェース１３００はまた、仮想境界７００及び該ＰＣＬ付着点の位置を強調表示するインジケータ１３０４も含む。ユーザ（例えば、外科医）は、それにより、外科手術の間に、手術ツール１３４、仮想境界７００、及びグラフィカル・ユーザ・インタフェース１３００上でインジケータ１３０４によって示される付着点の相対位置を見る場合がある。該ユーザは、それにより、該付着点に対して手術ツール１３４を使用して行われる切断の適切な配置及び／または方向合わせが支援され得る。

本開示は、ＰＣＬ及びＡＣＬに焦点を合わせているが、本明細書に記載のシステム及び方法は、内側側副靱帯（ＭＣＬ）等の他の軟組織の識別及び保護に適応し得る。様々なかかる可能性が本開示に企図される。

本明細書で使用される、「回路」という用語は、本明細書に記載の機能を実行するように構造化されたハードウェアを含み得る。いくつかの実施形態では、それぞれの「回路」は、本明細書に記載の機能を実行するように該ハードウェアを構成するための機械可読媒体を含み得る。該回路は、処理、電気回路、ネットワーク・インタフェース、周辺機器、入力装置、出力装置、センサー等が挙げられるがこれらに限定されない１つ以上の電気回路コンポーネントとして具体化され得る。いくつかの実施形態では、回路は、１つ以上のアナログ回路、電子回路（例えば、集積回路（ＩＣ）、ディスクリート回路、システム・オン・チップ（ＳＯＣ）回路等）、電気通信回路、ハイブリッド回路、及び任意の他のタイプの「回路」の形態をとり得る。この関連で、該「回路」は、本明細書に記載の操作を達成するためまたは達成を容易にするための任意のタイプのコンポーネントを含み得る。例えば、本明細書に記載の回路は、１つ以上のトランジスタ、論理ゲート（例えば、ＮＡＮＤ、ＡＮＤ、ＮＯＲ、ＯＲ、ＸＯＲ、ＮＯＴ、ＸＮＯＲ等）、抵抗器、マルチプレクサ、レジスタ、コンデンサ、インダクタ、ダイオード、配線等を含み得る。

該「回路」はまた、１つ以上のメモリまたは記憶装置に通信可能に結合された１つ以上のプロセッサを含み得る。この関連で、該１つ以上のプロセッサは、該メモリに格納された命令を実行する場合もあれば、該１つ以上のプロセッサに他の方法でアクセス可能な命令を実行する場合もある。いくつかの実施形態では、該１つ以上のプロセッサは、様々な方法で具体化され得る。該１つ以上のプロセッサは、少なくとも本明細書に記載の操作を行うのに十分な形で構築され得る。いくつかの実施形態では、該１つ以上のプロセッサは、複数の回路によって共有され得る（例えば、回路Ａ及び回路Ｂは、いくつかの例示的な実施形態では、メモリの異なる領域によって格納される、または他の方法でアクセスされる命令を実行し得る同じプロセッサを含む場合もあれば、共有する場合もある）。代替的にまたはさらに、該１つ以上のプロセッサは、１つ以上のコプロセッサとは独立してある特定の操作を行うようにまたは他の方法で実行するように構造化され得る。他の例示的な実施形態では、２つ以上のプロセッサがバスを介して結合され、独立、並列、パイプライン、またはマルチスレッドの命令実行を可能にし得る。各プロセッサは、１つ以上の汎用プロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル・シグナル・プロセッサ（ＤＳＰ）、またはメモリによって提供される命令を実行するように構造化された他の適切な電子データ処理コンポーネントとして実装され得る。該１つ以上のプロセッサは、シングルコア・プロセッサ、マルチコア・プロセッサ（例えば、デュアルコア・プロセッサ、トリプルコア・プロセッサ、クアドコア・プロセッサ等）、マイクロプロセッサ等の形をとり得る。いくつかの実施形態では、該１つ以上のプロセッサは、当該装置の外側であってもよく、例えば、該１つ以上のプロセッサは、遠隔プロセッサ（例えば、クラウドベースのプロセッサ）でもよい。代替的にまたはさらに、該１つ以上のプロセッサは、当該装置の内部及び／またはローカルであり得る。この関連で、所与の回路またはそのコンポーネントは、ローカルに（例えば、ローカルサーバ、ローカルコンピュータシステム等の一部として）配置される場合もあれば、遠隔に（例えば、クラウドベースのサーバ等のリモート・サーバの一部として）配置される場合もある。その目的で、本明細書に記載の「回路」は、１つ以上の位置にわたって分散されたコンポーネントを含み得る。

これら様々な例示的な実施形態に示すシステム及び方法の構築及び配置は例示に過ぎない。本開示では、ほんのわずかな実施形態を詳細に記載してきたが、多くの修正が可能である（例えば、様々な要素のサイズ、寸法、、形状及び比率、パラメータ値、材料の使用、色、方向等の変動）。例えば、要素の位置を逆にしてもよいし、他の方法で変更してもよく、個別の要素または位置の性質または数を変更しても変化させてもよい。従って、すべてのかかる修正は、本開示の範囲に含まれることが意図される。任意のプロセスまたは方法のステップの順序または配列は、変化させてもよいし、代替的な実施形態に応じて並べ直してもよい。他の置換、修正、変更、及び省略は、本開示の範囲から逸脱することなく例示的な実施形態の設計、操作条件及び配置においてなされ得る。

Claims (18)

1. ロボット装置、
   前記ロボット装置に搭載される手術ツール、及び
   処理回路を具備する手術システムであって、
   前記処理回路は、
   インプラントの軸を仮想骨モデルの軟組織付着点の内側縁と合わせることによって、前記インプラントと軟組織付着点との衝突を避けるように前記インプラントの配置を計画し、
   前記インプラントの前記配置に基づいて前記手術ツールが軟組織付着点に影響を与えないように制御対象を生成し、
   前記ロボット装置を制御して、前記手術ツールを前記制御対象内に制限する、
   ように構成される、前記手術システム。
2. 前記軟組織付着点が、後十字靭帯または前十字靭帯が大腿骨または脛骨に付着する部位に相当する、請求項１に記載の手術システム。
3. 前記軟組織付着点が、膝蓋靭帯が脛骨に付着する部位に相当する、請求項１に記載の手術システム。
4. 前記処理回路は、更に、前記インプラントのサイズに基づいて制御対象を生成する、請求項１に記載の手術システム。
5. 前記処理回路が、さらに、グラフィカル・ユーザ・インタフェースを生成するように構成され、
   前記グラフィカル・ユーザ・インタフェースは、前記仮想骨モデル、前記インプラント、及び前記軟組織付着点の視覚化を含む、請求項１に記載の手術システム。
6. 前記グラフィカル・ユーザ・インタフェースが、さらに、前記制御対象の視覚化を含む、請求項５に記載の手術システム。
7. 前記処理回路が、さらに、前記制御対象に対して前記軟組織付着点の含有を制限するように構成される、請求項１に記載の手術システム。
8. コンピュータ支援の手術システムの作動方法であって、
   前記コンピュータ支援の手術システムに包含されるプロセッサが仮想骨モデルの軟組織付着点を識別するステップと、
   前記軟組織付着点の内側縁とインプラントの軸を合わせることによって、前記インプラントと軟組織付着点との衝突を避けるように前記プロセッサがインプラントの配置を計画するステップと、
   前記インプラントの前記配置に基づいてロボット装置に搭載された手術ツールが軟組織付着点に影響を与えないように前記プロセッサが制御対象を生成するステップと、ならびに
   前記制御対象に基づいて前記手術ツールを制約するために前記プロセッサが前記ロボット装置を制御するステップと、を含む作動方法。
9. 前記プロセッサが前記軟組織付着点を識別する画像データを使用し、
   前記画像データが、コンピュータ断層画像を含み、
   前記コンピュータ断層画像を分割し、前記コンピュータ断層画像における１つ以上の骨を識別することをさらに含む、請求項８に記載の作動方法。
10. 前記軟組織付着点が、後十字靭帯または前十字靭帯が大腿骨または脛骨に付着する部位に相当する、請求項８に記載の作動方法。
11. 前記軟組織付着点が、膝蓋靭帯が脛骨に付着する部位に相当する、請求項８に記載の作動方法。
12. 前記仮想骨モデル、前記インプラント、及び前記軟組織付着点を視覚化するグラフィカル・ユーザ・インタフェースを前記プロセッサが生成するステップをさらに含む、請求項８に記載の作動方法。
13. 前記グラフィカル・ユーザ・インタフェースが、さらに、前記制御対象を視覚化する、請求項１２に記載の作動方法。
14. 前記プロセッサが前記軟組織付着点に基づいて靭帯の作用線を予測するステップと、
    前記プロセッサが前記仮想骨モデルを前記インプラントの仮想インプラントモデルで増強するステップと、
    前記プロセッサが前記靭帯の前記作用線が前記仮想インプラントモデルと交差するかどうかを特定するステップと、及び、
    前記プロセッサが前記靭帯の前記作用線が前記仮想インプラントモデルと交差することの特定に応じて、ユーザに注意を喚起するステップと、
    をさらに含む、請求項８に記載の作動方法。
15. 前記プロセッサが前記制御対象に対して前記軟組織付着点の含有を制限するステップをさらに含む、請求項８に記載の作動方法。
16. １つ以上のプロセッサによって実行される場合、前記１つ以上のプロセッサに操作を実行させるプログラム命令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記操作が、
    仮想骨モデルの軟組織付着点を識別すること、
    インプラントの軸を前記軟組織付着点の内側縁と合わせることによって、前記インプラントと軟組織付着点との衝突を避けるように前記インプラントの配置を特定すること、
    前記インプラントの前記配置に基づいてロボット装置に搭載された手術ツールが軟組織付着点に影響を与えないように制御対象を生成すること、ならびに
    前記制御対象に基づいて前記手術ツールを制約または制御すること、
    を含む、前記非一時的コンピュータ可読媒体。
17. 前記操作が、前記制御対象に対して前記軟組織付着点の含有を制限することを含む、請求項１６に記載のコンピュータ可読媒体。
18. 前記操作が、
    前記軟組織付着点に基づいて靭帯の作用線を予測すること、
    前記仮想骨モデルを前記インプラントの仮想インプラントモデルで増強すること、
    前記靭帯の前記作用線が前記仮想インプラントモデルと交差するかどうかを特定すること、及び、
    前記靭帯の前記作用線が前記仮想インプラントモデルと交差することの特定に応じて、ユーザに注意を喚起すること、
    を含む、請求項１６に記載のコンピュータ可読媒体。