【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】管状网络的基于路径的导航相关申请的交叉引用本申请要求于2018年5月31日提交的美国临时申请第62/678,970号的权益，该临时申请的全部内容通过引用并入本文中。
本文中公开的系统和方法涉及手术机器人，并且更具体地涉及至少部分地基于路径的医疗器械在患者身体的管状网络内的导航。
技术介绍
支气管镜检查是允许医师检查患者肺气道例如支气管和细支气管的内部状况的医疗过程。肺气道将空气从气管(trachea)或嗓门(windpipe)带到肺部。在该医疗过程期间，已知为支气管镜的细柔性管状工具可以被插入到患者口中并向下穿过患者喉咙进入到他/她的肺气道，并且患者通常被麻醉以放松他们的喉咙和肺腔来在该医疗过程期间进行手术检查和操作。在相关技术中，支气管镜可以包括使得医师能够检查患者的嗓门和气道的光源和小型摄像装置，并且出于手术目的，例如，当患者肺部中存在大量出血时或者当大型物体阻塞患者喉咙时，可以结合支气管镜使用硬管。当使用硬管时，患者通常被麻醉。伴随着其他先进医疗设备的兴起，机器人支气管镜的使用日益成为现实。机器人支气管镜在穿过管状网络的导航方面提供了巨大优势。它们易于使用，并且即使在支气管镜检查阶段也使得能够方便地实施治疗和活检。除了机械设备或平台例如上述机器人支气管镜以外，还可以使用各种方法和软件模型来帮助手术操作。作为示例，通常在手术检查的术前期间进行患者肺部的计算机层析成像(CT)扫描。来自CT扫描的数据可以用于生成患者肺部的气道的三维(3D)模型，并且所生成的3D模型使得医师能够获取在手...
【技术保护点】
1.一种医疗机器人系统，包括：/n一组处理器，所述一组处理器包括一个或更多个处理器；以及/n至少一个计算机可读存储器，其与所述一组处理器通信，并且所述至少一个计算机可读存储器上存储有患者的腔网络的模型、目标相对于所述模型的位置以及从进入点到所述目标沿着所述模型的至少一部分的路径，所述存储器上还存储有用于使所述一组处理器执行以下操作的计算机可执行指令：/n从一组位置传感器和一组机器人命令输入中的至少一个接收位置数据，所述位置数据指示被配置成驱动通过所述腔网络的器械的位置，/n基于所述位置数据来确定所述器械在第一时间的位置的第一估计，/n基于所述路径来确定所述器械在所述第一时间的位置的第二估计，以及/n基于所述第一估计和所述第二估计来确定所述器械在所述第一时间的位置。/n
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20180531 US 62/678,9701.一种医疗机器人系统，包括：
一组处理器，所述一组处理器包括一个或更多个处理器；以及
至少一个计算机可读存储器，其与所述一组处理器通信，并且所述至少一个计算机可读存储器上存储有患者的腔网络的模型、目标相对于所述模型的位置以及从进入点到所述目标沿着所述模型的至少一部分的路径，所述存储器上还存储有用于使所述一组处理器执行以下操作的计算机可执行指令：
从一组位置传感器和一组机器人命令输入中的至少一个接收位置数据，所述位置数据指示被配置成驱动通过所述腔网络的器械的位置，
基于所述位置数据来确定所述器械在第一时间的位置的第一估计，
基于所述路径来确定所述器械在所述第一时间的位置的第二估计，以及
基于所述第一估计和所述第二估计来确定所述器械在所述第一时间的位置。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述存储器上还存储有用于使所述一组处理器执行以下操作的计算机可执行指令：
确定与所述第二估计相关联的权重，
其中，所述器械的位置的确定还基于所述权重。
3.根据权利要求2所述的系统，其中：
所述模型包括多个段，每个段与代数相关联，所述代数基于所述腔网络中位于相应段与所述进入点之间的分支数目来确定，
所述存储器上还存储有用于使所述一组处理器执行以下操作的计算机可执行指令：
识别所述段中的所述器械所位于的第一段，以及
基于所述第一段的代数来确定用于所述第二估计的权重。
4.根据权利要求3所述的系统，其中，用于所述第二估计的权重的值随着代数增加而减小。
5.根据权利要求3所述的系统，其中，所述存储器上还存储有用于使所述一组处理器执行以下操作的计算机可执行指令：
确定所述第一段的代数大于阈值代数，以及
响应于确定所述第一段的代数大于所述阈值代数，将所述权重设置为零。
6.根据权利要求2所述的系统，其中，所述存储器上还存储有用于使所述一组处理器执行以下操作的计算机可执行指令：
确定所述器械的位置与所述进入点之间的距离，以及
基于所述距离来确定用于所述第二估计的权重。
7.根据权利要求2所述的系统，其中：
所述模型包括多个段，
所述存储器上还存储有用于使所述一组处理器执行以下操作的计算机可执行指令：
识别所述段中的所述器械所位于的第一段，
确定所述第一段的直径，以及
基于所述第一段的直径来确定用于所述第二估计的权重。
8.根据权利要求1所述的系统，其中：
所述一组位置传感器包括：
位于所述器械的远端处的摄像装置，所述摄像装置被配置成生成图像数据，以及
位于所述器械的所述远端处的一组电磁(EM)传感器，所述一组电磁(EM)传感器被配置成生成EM数据，所述一组电磁(EM)传感器包括一个或更多个电磁(EM)传感器，
所述存储器上还存储有用于使所述一组处理器执行以下操作的计算机可执行指令：基于所述机器人命令输入来确定指示所述器械的位置的机器人数据，以及
所述器械的位置的所述第一估计的确定还基于所述图像数据和所述EM数据。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有指令，所述指令在被执行时使至少一个计算设备执行以下操作：
从一组位置传感器和一组机器人命令输入中的至少一个接收位置数据，所述位置数据指示被配置成驱动通过患者的腔网络的器械的位置；
基于所述位置数据来确定所述器械在第一时间的位置的第一估计；
基于存储在至少一个计算机可读存储器上的路径来确定所述器械在所述第一时间的位置的第二估计，所述非暂态计算机可读存储介质上还存储有所述腔网络的模型、目标相对于所述模型的位置以及所述路径，所述路径被限定为从进入点到所述目标沿着所述模型的至少一部分；以及
基于所述第一估计和所述第二估计来确定所述器械在所述第一时间的位置。
10.根据权利要求9所述的非暂态计算机可读存储介质，其上还存储有指令，所述指令在被执行时使所述至少一个计算设备执行以下操作：
确定与所述第二估计相关联的权重，
其中，所述器械的位置的确定还基于所述权重。
11.根据权利要求10所述的非暂态计算机可读存储介质，其中：
所述模型包括多个段，每个段与代数相关联，所述代数基于所述腔网络中位于相应段与所述进入点之间的分支数目来确定，
所述非暂态计算机可读存储介质上还存储有指令，所述指令在被执行时使所述至少一个计算设备执行以下操作：
识别所述段中的所述器械所位于的第一段，以及
基于所述第一段的代数来确定用于所述第二估计的权重。
12.根据权利要求11所述的非暂态计算机可读存储介质，其中，用于所述第二估计的权重的值随着代数增加而减小。
13.根据权利要求11所述的非暂态计算机可读存储介质，其上还存储有指令，所述指令在被执行时使所述至少一个计算设备执行以下操作：
确定所述第一段的代数大于阈值代数，以及
响应于确定所述第一段的代数大于所述阈值代数，将所述权重设置为零。
14.根据权利要求10所述的非暂态计算机可读存储介质，其上还存储有指令，所述指令在被执行时使所述至少一个计算设备执行以下操作：
确定所述器械的位置与所述进入点之间的距离，以及
基于所述距离来确定用于所述第二估计的权重。
15.根据权利要求10所述的非暂态计算机可读存储介质，其中：
所述模型包括多个段，
所述非暂态计算机可读存储介质上还存储有指令，所述指令在被执行时使所述至少一个计算设备执行以下操作：
识别所述段中的所述器械所位于的第一段，
确定所述第一段的直径，以及
基于所述第一段的直径来确定用于所述第二估计的权重。
16.根据权利要求9所述的非暂态计算机可读存储介质，其中：
所述一组位置传感器包括：
位于所述器械的远端处的摄像装置，所述摄像装置被配置成生成图像数据，以及
位于所述器械的所述远端处的一组电磁(EM)传感器，所述一组电磁(EM)传感器被配置成生成EM数据，所述一组电磁(EM)传感器包括一个或更多个电磁(EM)传感器，
所述非暂态计算机可读存储介质上还存储有指令，所述指令在被执行时使所述至少一个计算设备执行以下操作：基于所述机器人命令输入来确定指示所述器械的位置的机器人数据，以及
所述器械的位置的所述第一估计的确定还基于所述图像数据和所述EM数据。
17.一种估计器械的位置的方法，包括：
从一组位置传感器和一组机器人命令输入中的至少一个接收位置数据，所述位置数据指示被配置成驱动通过患者的腔网络的器械的位置；
基于所述位置数据来确定所述器械在第一时间的位置的第一估计；
基于存储在至少一个计算机可读存储器上的路径来确定所述器械在所述第一时间的位置的第二估计，至少一个计算机可读存储器上存储有所述腔网络的模型、目标相对于所述模型的位置以及所述路径，所述路径被限定为从进入点到所述目标沿着所述模型的至少一部分；以及
基于所述第一估计和所述第二估计来确定所述器械在所述第一时间的位置。
18.根据权利要求17所述的方法，还包括：
确定与所述第二估计相关联的权重，
其中，所述器械的位置的确定还基于所述权重。
19.根据权利要求18所述的方法，其中：
所述模型包括多个段，每个段与代数相关联，所述代数基于所述腔网络中位于相应段与所述进入点之间的分支数目来确定，
所述方法还包括：
识别所述段中的所述器械所位于的第一段，以及
基于所述第一段的代数来确定用于所述第二估计的权重。
20.根据权利要求19所述的方法，其中，用于所述第二估计的权重的值随着代数增加而减小。
21.根据权利要求19所述的方法，还包括：
确定所述第一段的代数大于阈值代数，以及
响应于确定所述第一段的代数大于所述阈值代数，将所述权重设置为零。
22.根据权利要求18所述的方法，还包括：
确定所述器械的位置与所述进入点之间的距离，以及
基于所述距离来确定用于所述第二估计的权重。
23.根据权利要求18所述的方法，其中：
所述模型包括多个段，
所述方法还包括：
识别所述段中的所述器械所位于的第一段，
确定所述第一段的直径，以及
基于所述第一段的直径来确定用于所述第二估计的权重。
24.根据权利要求17所述的方法，其中：
所述一组位置传感器包括：
位于所述器械的远端处的摄像装置，所述摄像装置被配置成生成图像数据，以及
位于所述器械的所述远端处的一组电磁(EM)传感器，所述一组电磁(EM)传感器被配置成生成EM数据，所述一组电磁(EM)传感器包括一个或更多个电磁(EM)传感器，
所述方法还包括：基于所述机器人命令输入来确定指示所述器械的位置的机器人数据，以及
所述器械的位置的所述第一估计的确定还基于所述图像数据和所述EM数据。
25.一种医疗机器人系统，包括：
一组处理器，所述一组处理器包括一个或更多个处理器；以及
至少一个计算机可读存储器，其与所述一组处理器通信，并且所述至少一个计算机可读存储器上存储有患者的腔网络的映射部分的模型、目标相对于所述模型的位置以及从进入点到所述目标沿着所述模型的至少一部分的路径，所述存储器上还存储有用于使所述一组处理器执行以下操作的计算机可执行指令：
确定所述路径在到达所述目标之前离开所述腔网络的所述映射部分，
经由至少第一模态来显示器械的当前位置，所述第一模态基于从一组位置传感器接收到的位置数据和所述模型的所述映射部分推导出位置，所述器械被配置成驱动通过所述腔网络，所述一组位置传感器包括一个或更多个位置传感器，
基于所述当前位置来确定所述器械的远端位于所述路径离开所述腔网络的所述映射部分所在的点的阈值范围内，以及
响应于确定所述器械的所述远端位于所述点的所述阈值范围内，基于赋予所述第一模态的权重的减小来更新所述器械的当前位置。
26.根据权利要求25所述的系统，其中：
所述模型包括多个段，
确定所述路径在到达所述目标之前离开所述腔网络的所述映射部分包括根据所述模型的第一段来确定所述路径离开所述腔网络的所述映射部分，以及
所述存储器上还存储有用于使所述一组处理器执行以下操作的计算机可执行指令：确定所述器械位于邻近所述第一段并且沿着所述路径定位的第二段内，以及
基于赋予所述第一模态的减小的权重来更新所述器械的当前位置还响应于确定所述器械位于所述第二段内。
27.根据权利要求26所述的系统，其中：
确定所述路径在到达所述目标之前离开所述腔网络的所述映射部分还包括确定所述器械在距所述第二段阈值距离内，以及
基于赋予所述第一模态的减小的权重来更新所述器械的当前位置还响应于确定所述器械在距所述第二段所述阈值距离内。
28.根据权利要求26所述的系统，其中，所述存储器上还存储有用于使所述一组处理器执行以下操作的计算机可执行指令：
基于所述当前位置来确定所述器械的所述远端已经从所述腔网络的所述映射部分的外部返回至所述腔网络的所述映射部分，以及
响应于确定所述器械的所述远端已经从所述腔网络的所述映射部分的外部返回至所述腔网络的所述映射部分，基于赋予所述第一模态的权重的增加来更新所述器械的当前位置。
29.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：苏巴西尼·斯里尼瓦桑，赫德耶·拉菲塔里，里特维克·乌马拉内尼，大卫·保罗·努南，普拉桑特·吉万，
申请(专利权)人：奥瑞斯健康公司，
类型：发明
国别省市：美国;US
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