用于机器人骨切削的安全机构的制作方法

1.本公开描述了涉及机器人矫形外科手术领域的技术，尤其是涉及在对骨进行机器人切削或钻削时的安全机构。


背景技术：

2.在手动或机器人执行的矫形手术中，使用切削或钻削工具，无论是传统工具还是超声刀。超声动力工具已经成为许多矫形手术的首选工具，尤其是用于敏感区域中(诸如脊柱上)的精细工作。此类手术中的重要挑战之一是需要将多个安全层施加到系统以防止对下面的或周围的组织的损伤。该要求在机器人执行的手术中是重要的，因为如果组织在手术期间经历意外的位置变化，则基于术中机器人坐标系统与术前三维图像的初始配准的对解剖特征结构的预计位置的依赖可能受到损害。例如，当切削工具在邻近软组织的骨中使用较大的力进行操作时，软组织可能意外地移位或者被压缩超过预期程度，因此应当尽可能地避免在切削或锯削骨组织时使用的力。然而，此类护理不能在所有情况下得以维持，并且因此出现如何避免由于软组织运动而损害系统配准的问题。此外，当对骨组织进行切削或以其他方式在骨组织上进行手术时，应当使对骨组织周围区域造成损伤的危险最小化。
3.参考以下文献，这些文献描述了此类骨切削手术的特征：
[0004]“use of an ultrasonic osteotome device in spine surgery:experience from the first 128patients(超声骨凿装置在脊柱手术中的使用：来自前128名患者的体验)”，hu x、ohnmeiss dd和lieberman ih，eur spine j.2013年12月；22(12):2845-2849。
[0005]“sound analysis in drilling,frequency,and time domains(钻削、频域和时域中的声音分析)”；parsian a、magnevall m、beno t和eynian m.procepia cirp 58(2017)411-415。
[0006]
234786 1pwcn
[0007]
授予voic d的us 2014/0276849“method for ultrasonic tissue excision with tissue selectivity(具有组织选择性的超声组织切除方法)”，公布于2014年9月18日并转让给misonix公司。
[0008]
本部分和本说明书的其他部分中提及的出版物中的每个出版物的公开内容均以引用方式全文并入本文。


技术实现要素：

[0009]
本公开描述了用于安全机构的新的示例性系统，以防止通过钻削、铣削工具或锯削穿骨对组织的附带损伤。所公开的系统的实施方式利用多个传感器中的至少一个传感器来向系统给出关于工具正在横穿的组织的特性的反馈。
[0010]
在机器人控制的外科手术中，用于由手术机器人系统执行的术前计划通常基于手术区域的三维术前图像集。基于这些图像来计算手术工具的计划轨迹。在手术中，通常使用如下所描述的配准程序，通过根据术前图像对工具末端进行定位来实现工具的实际轨迹。
在脊柱手术中，椎体、椎弓根和其他感兴趣的解剖特征结构的已知测量结果可以用于向系统或向人类操作者提供关于工具末端在三维中的位置的信息。手术区域的术前图像与对象的术中解剖结构之间的这种配准允许确定工具的进展，包括例如直到锯子的边缘或手术工具的末端到达其将对患者造成危险的位置为止剩余的距离。
[0011]
然而，即使根据基于与机器人定位的工具末端配准的术前图像的手术计划来执行手术，较深组织相对于表面的小移位也可能在解剖特征结构的位置相对于工具的实际位置引入小但显著的变化。换句话说，工具所穿过的组织可能不是系统根据原始手术计划计算的工具应当处于的组织，无论是由于横向移位还是由于遇到组织的深度的移位。即使在基于术中ct图像(术中ct图像可以反映骨和周围组织的更新的位置)计算手术计划和工具轨迹的那些程序中，由于各种外科手术，即使根据术中生成的手术计划，在术中仍可能发生骨和组织的运动，并且此类运动既而可能导致工具正在其上操作的实际组织与预计在该位置处的组织之间的差异。
[0012]
因此，自动化机器人外科手术，尤其是诸如骨切削、铣削或钻削的手术中的挑战之一是需要可靠的安全机构来提供如下警告：手术工具的位置已经相对于手术工具被计算为在其中操作的组织已经改变，或者工具正在接近或侵入工具在其中操作将是危险的组织。特别地，应当提供以下警告：手术工具已经意外地或即将从骨组织传递到周围软组织或器官。另外，从皮质骨到松质骨或从松质骨到皮质骨的传递也可能需要向操作者提供警告或至少通知。此外，即使当导航跟踪用于直接跟踪工具正在其上执行手术程序的骨的姿势，使得可以考虑骨的运动时，光学跟踪光束的视线的无意阻挡的可能性也可能需要额外的非依赖性保护层以用于安全执行程序。
[0013]
本公开描述了减少此类错误的可能性的新的示例性安全机制。此类方法和系统基于使用传感器来检测根据手术工具在其中操作的组织而改变的参数。不仅不同的组织具有不同的密度和特性，而且一些组织(特别是骨性组织)的外部区域可以具有与内部区域不同的特性。因此，由传感器收集的信息应当提供手术工具是否已经进入其计划路径中的以下组织的指示：该组织具有与针对计划路径所预计的特性不同的特性。此外，该信息还应当优选地给出关于手术工具是否正在接近以下组织的指示：根据手术计划，即使在工具到达边界之前，该工具也不意图横穿该组织。
[0014]
由传感器收集的信息可以包括以下项中的至少一些：
[0015]
(i)由钻削或切削过程发出的声音。
[0016]
(ii)由手术工具或由机器人汲取的电功率。
[0017]
(iii)由工具马达在其进展期间发出的声音。
[0018]
(iv)当手术工具执行其任务时，手术工具通过手术工具与组织尤其是与骨的反作用而经历的机械力。
[0019]
(v)当工具行进穿过骨时工具所经受的机械振动。
[0020]
(vi)在手术工具末端与对象身体之间感测的电阻抗。
[0021]
由传感器收集的上述信息可以用于帮助确定手术工具正在其中操作的组织特性。上述系统可以包括数据库，该数据库存储当手术工具穿过皮质骨、松质骨和各种软组织时针对每一个相关传感器装置预期的传感器响应的类型和/或水平。上述系统被配置为基于与术前图像的配准来识别工具相对于其所穿过的组织的位置。因此，系统可以将所产生的
实际传感器输出与存储在数据库中的用于计划工具路径的预计传感器输出的数据进行比较，从而提供识别手术工具实际正在其中操作的组织的信息，并且在工具已经显著地偏离其预计轨迹的情况下提供警告。这种偏离可以在实际测量的传感器输出与从手术工具与假定手术工具所位于的组织(如通过手术工具在其机器人轨迹中的已知位置所确定)的相互作用所预计的输出不一致的情况下确定。这种一致性的缺乏可以以多种方式来表现，最常见的是通过所测量的效果的水平或量值，但也可以通过其他效果来表现，诸如如通过所测量的效果的频率来表现，或者通过暗示在预计效果与实际测量效果之间缺乏匹配或差异的任何其他测量不一致来表现。
[0022]
组织特性不仅在组织的类型之间(诸如在骨组织与软组织之间)不同，而且还可以基于其他因素(诸如手术人员的年龄)而不同。例如，80岁的骨质疏松妇女的皮质骨的密度与松质骨的密度之间的差异预计小于30岁的男性。上述系统可以有利地使用机器学习和大数据来通过分析从各种源收集的数据来计算患者体内不同位置的预计传感器响应。这些源可以包括以下项中的至少一些：患者的临床病史、从术前图像和其他成像模态(诸如骨密度扫描)收集的信息、从之前已经经历类似外科手术的其他患者收集的临床和术后结果数据。然后，将在操作期间记录的实际传感器响应与预计响应进行比较，以提供工具行进穿过的组织特性的指示。
[0023]
当不同的手术工具横穿不同的组织时，可以在手术中采用人工智能来分析传感器输出的特定模式和行为。因此，系统可以学习识别工具何时横穿非预计的解剖结构或者甚至在偏离原始手术计划中所指示的位置或深度的非预计位置或深度处的解剖结构。因此，当前公开的方法提供对人工智能方法进行应用以分析与工具移动有关的传感器输出参数(与工具位置相关)，从而即使没有关于工具位置本身的直接视觉或感官反馈也提供用于工具的机器人操作的安全机制。
[0024]
使用预计传感器输出值的数据库来给出工具在一个组织与另一组织之间转变的指示的额外或替代方式是将系统配置为在传感器输出值改变超过预定量的情况下作出响应，从而指示对对象的危险。该量可以是由传感器测量的参数的绝对截止值、或相对增加或减小、或增加或减小的速率的变化。传感器输出值的显著变化表示工具已经转变或正在转变到具有与工具先前操作的组织特性不同的组织特性的组织。这种变化在期望的情况下是可接受的；然而，如果工具的所检测到的组织位置不同于由手术计划针对计划轨迹的该点计算的组织位置，则上述系统可以触发来自系统的警告或响应。安全机构的主要用途是用于：监测和确保工具末端在工具应当在其中操作的组织内的位置；以及防止意外地从该组织(诸如骨)进入邻近的、可受损的组织中。
[0025]
使用传感器输出，系统可以是能够提供关于工具穿透组织的深度的信息的。这种情况在传感器输出根据距当前监测的组织的外边缘的距离提供不同的输出时存在。因此，如果手术工具错误地朝向允许区域的边缘前进，超过该边缘，手术工具将撞击在工具被禁止操作的区域上，诸如椎管或软组织，则应当向外科医生或机器人控制器提供接近边界的前进警告。
[0026]
除了上述系统避免手术工具意外地脱离骨并损伤敏感软组织的基本目的之外，上述系统的额外优点是使用传感器输出以使得能够比最初计划更多地利用对象的骨深度。例如，一个示例是能够将椎弓根螺钉插入到更大的深度。除传感器检测对禁止区域的接近之
外或作为传感器检测对禁止区域的接近的补充，这些传感器还可以用于检测仍然保持距禁止区域的距离，从而允许钻具进一步穿透到骨中并且使用骨的全部可用扩展区域。
[0027]
椎弓根螺钉孔的钻削可以用作当前公开的系统的关键性和需求的示例。椎弓根是椎体与棘突之间的狭窄的骨桥，并且关于对准钻具的误差裕量在该点处是狭窄的，使得小的误差可能具有严重的后果。尤其是对于机器人执行的手术，系统需要被配置为具有除了由基于术前三维图像的手术计划供应给机器人的指令集之外的附加安全层。因为机器人缺乏人类操作者会感觉到的感官反馈，所以需要额外的安全机制来防止对椎管内的神经组织、椎骨外部上的脊柱旁肌肉、或外周神经和血管的无意损伤。
[0028]
如果，或当系统感测到锯子、钻具或铣削工具接近撞击在禁止区域上，或感测到锯子、钻具或铣削工具偏离计划轨迹超过一定量时，系统可以采用多个选项来避免组织损伤或防止工具进入其不被允许的区域。控制器可以关闭对工具的供电或减慢工具的速度；或者控制器可以通过机器人控制来改变工具的轨迹；或者控制器可以选择关闭机器人，从而可以检查工具进展。
[0029]
当前的骨切削器或锯子采用刀片的超声振动来实现切削。由于在具有不同密度的组织中的不同切削能力，此类工具具有固有的安全机制。已知的是，超声切削刀片能够与软组织进行初始接触，而不会将可能导致切削组织的能量水平耦合到组织中。相反，工具将相当简单地使软组织偏转。这与将导致切削动作的同一刀片以相同功率与硬组织的接触形成对比。然而，软组织上的更大正压通常会导致对软组织的损伤。因此，添加另一安全层将是有利的，因为在手术期间，术野中的解剖特征结构可以相对于已经执行配准的表面水平位置移位或滑动。
[0030]
当前公开的方法提供对人工智能方法进行应用以分析与工具移动有关的传感器输出参数(与工具位置相关)，从而即使没有关于工具位置本身的直接视觉或感官反馈也提供用于工具的机器人操作的安全机制。
[0031]
因此，根据本公开中所描述的装置的示例性实施方式提供了一种机器人手术系统，该机器人手术系统包括：
[0032]
(a)控制器，该控制器被配置为根据计划轨迹控制手术工具的位置，
[0033]
该计划轨迹经过不同的组织，和
[0034]
(b)至少一个传感器，该至少一个传感器适于根据手术工具与手术工具正在其上操作的组织的相互作用而输出信号，
[0035]
其中该控制器被进一步配置为：
[0036]
(i)确定与手术工具在计划轨迹中的已知位置相对应的预计组织，
[0037]
(ii)从包括组织特异性传感器输出信号的数据集识别来自该至少一个传感器的预计信号输出，该预计信号输出由手术工具与预计组织的相互作用产生，
[0038]
(iii)将来自该至少一个传感器的预计信号输出与来自该至少一个传感器的测量信号输出进行比较，该测量信号输出由手术工具与手术工具正在其上操作的组织的相互作用产生，以及
[0039]
(iv)如果测量信号输出与来自手术工具正在其上操作的预计组织的预计信号输出不一致，则断定手术工具未遵循其计划轨迹。
[0040]
在上文描述的机器人手术系统中，该至少一个传感器可以适于感测以下项中的任
一项：
[0041]
(i)由手术过程发出的声音，
[0042]
(ii)由手术工具或由机器人汲取的电功率，
[0043]
(iii)由手术工具的马达在其进展期间发出的声音，
[0044]
(iv)由手术工具与组织的反作用而经历的机械力，
[0045]
(v)手术工具在其行进穿过组织时所经受的机械振动，以及
[0046]
(vi)工具正在其中操作的组织的电阻抗。
[0047]
此外，在此类机器人手术系统中，如果确定手术工具未遵循其计划轨迹，则控制器可以被配置为指示执行以下项中的至少一项：
[0048]
(i)停止工具沿着计划轨迹的运动，
[0049]
(ii)降低手术工具的前进速度，
[0050]
(iii)降低手术工具的加工能力，
[0051]
(iv)关闭对手术工具的供电，以及
[0052]
(v)向系统的操作者发出警告。
[0053]
另外，在上文描述的机器人手术系统中的任一个机器人手术系统中，手术工具可以适于执行骨组织的切削、铣削、钻削和锯削中的至少一者。此外，手术工具的已知位置可以包括沿着计划轨迹的工具路径的距离。此外，计划轨迹可以包括骨组织中的手术，并且与计划轨迹偏离因此可以包括手术工具从骨组织离开。
[0054]
在上文描述的机器人手术系统中的任一个机器人手术系统中，如果确定手术工具未遵循其计划轨迹，则控制器可以被进一步配置为防止手术工具进入不符合计划轨迹的组织。在此类情况下，控制器可以进一步适于使用至少一个传感器的输出来确定骨组织内的手术的剩余深度。然后，如果被确定为骨组织内剩余的深度大于从计划轨迹所预计的深度，则控制器可以进一步适于指示骨组织中的手术继续进行至比计划轨迹所指示的深度更深的深度。
[0055]
根据本公开的机器人手术系统的又一些实施方式，可以对从至少一个传感器中的任一个传感器预计的信号输出进行调整以反映以下项中的至少一项：对象的骨密度、年龄、性别、骨骼肌肉状况、通过z评分测量的骨质疏松症以及任何伴随疾病。另外，由控制器执行的动作可以包括保持手术工具的机器人臂的受控移动。此外，组织特定传感器输出信号的数据集可以包括由手术工具穿过皮质骨、松质骨和不同类型的软组织中的任一种产生的传感器输出信号的预期值。
[0056]
根据本公开中描述的另一个实施方式进一步提供了一种用于监测机器人引导的手术工具沿着通过不同组织的预定路径的进展的方法，该方法包括：
[0057]
(i)从手术工具沿着预定路径的已知位置确定手术工具预计要横穿的组织，
[0058]
(ii)检测由手术工具与被手术工具横穿的组织的相互作用产生的至少一个传感器输出，
[0059]
(iii)将该至少一个传感器输出与来自手术工具与手术工具预计要横穿的组织的相互作用的预计传感器输出进行比较，以及
[0060]
(iv)如果该比较显示该至少一个传感器输出有意义地不同于预计传感器输出，则确定手术工具正在偏离预定路径。
[0061]
在此类方法中，该至少一个传感器可以检测以下项中的至少一项：
[0062]
(i)由手术过程发出的声音，
[0063]
(ii)由手术工具或由机器人汲取的电功率，
[0064]
(iii)由手术工具的马达在其进展期间发出的声音，
[0065]
(iv)手术工具通过手术工具与组织的反作用而经历的机械力，
[0066]
(v)手术工具在其行进穿过组织时所经受的机械振动，以及
[0067]
(vi)工具正在横穿的组织的电阻抗。
[0068]
此外，在这些方法的任一种中，如果发现手术工具偏离预定路径，则执行以下项中的至少一项：
[0069]
(i)停止工具沿着计划轨迹的运动，
[0070]
(ii)降低手术工具的前进速度，
[0071]
(iii)降低手术工具的加工能力，
[0072]
(iv)关闭对手术工具的供电，以及
[0073]
(v)向系统的操作者发出警告。
[0074]
在上述方法中的任一种中，经过不同组织的预定路径可以包括骨组织中的手术，并且与预定路径偏离可以包括手术工具从骨组织离开。这些方法可以进一步包括使用人工智能来分析该至少一个传感器输出是否落在预计的传感器输出的预定正常范围之外。此外，如果确定工具正在偏离预定路径，则该方法可以指示执行以下项中的至少一项：禁用对工具的供电、降低工具的功率、或改变工具的轨迹。
[0075]
最后，根据本技术中描述的系统的又一个实施方式，提出了一种机器人手术系统，该机器人手术系统包括：
[0076]
(i)控制器，该控制器被配置为根据手术计划控制机器人控制的手术工具的移动，以及
[0077]
(ii)至少一个传感器，该至少一个传感器中的每个传感器适于检测由工具与对象的组织的相互作用产生的输出，并且适于将检测到的工具-组织相互作用输出传送到控制器，
[0078]
其中，如果工具-组织相互作用输出中的至少一个工具-组织相互作用输出与从根据手术计划与手术工具相互作用的组织预计的工具-组织相互作用输出偏离超过预定正常范围，则断定手术工具已经偏离手术计划。
[0079]
在此类系统中，工具-组织相互作用输出可以包括以下项中的至少一项：
[0080]
(i)由手术过程发出的声音，
[0081]
(ii)由手术工具或由机器人汲取的电功率，
[0082]
(iii)由手术工具的马达在其进展期间发出的声音，
[0083]
(iv)当手术工具执行其任务时，手术工具通过手术工具与组织的反作用而经历的机械力，
[0084]
(v)手术工具在其行进穿过组织时所经受的机械振动，以及
[0085]
(vi)在手术工具末端与对象的组织之间感测的电阻抗。
[0086]
在上述系统中的任一个系统中，从与手术工具相互作用的组织所预计的工具-组织相互作用输出可以从针对一系列组织和针对一系列手术工具条件的预测工具-组织相互
作用输出的数据库获得。另外，工具-组织相互作用输出中的至少一个工具-组织相互作用输出可以包括与至少一种组织类型相匹配的多个工具-组织相互作用输出。此外，在这些系统中，控制器可以适于使用由手术过程在骨组织中发出的声音来提供对手术工具在骨组织内定位的深度的指示。此外，如果由手术过程发出的声音正在经历音调的增加，则系统可以被配置为将这识别为手术工具正在接近骨组织的端部边界的指示。在这些系统中，由至少一个传感器检测到的声音可以包括由工具与对象的组织的相互作用产生的频率和音量中的任一者或两者。
[0087]
根据此类系统的进一步实施方案，以下至少项中的至少一项可以用于提供对手术工具正在横穿的组织的柔软度或密度中的至少一者的指示：
[0088]
(i)由手术工具的马达汲取的功率，
[0089]
(ii)由手术工具的马达产生的声波的音调，
[0090]
(iii)手术工具在其行进穿过组织时所经受的机械振动，以及
[0091]
(iv)手术工具横穿组织所需的机械力。
[0092]
另外，在这些系统中的任一个系统中，控制器可以适于执行以下项中的至少一项：(i)终止对工具的供电，(ii)降低工具的功率，(iii)改变工具的轨迹，或(iv)如果至少一个工具-组织相互作用输出与从根据手术计划预计要被工具横穿的组织预计的输出偏离超过预定限制，则向系统操作者发出警告。
[0093]
本公开中描述的另一示例性实施方案涉及一种用于通过机器人控制的手术工具对对象执行外科手术的安全系统，该系统包括：
[0094]
(a)控制器，该控制器被配置为根据计划轨迹控制机器人控制的手术工具的移动，以及
[0095]
(b)至少一个传感器，该至少一个传感器适于根据手术工具与手术工具正在其上操作的组织的相互作用而输出信号，
[0096]
其中该控制器被进一步配置为：
[0097]
(i)从计划轨迹确定被估计为手术工具正在其上操作的解剖特征结构，
[0098]
(ii)接收由该至少一个传感器传送的输出信号，以及
[0099]
(iii)如果出现以下项中的至少一项，则提供手术工具已经偏离计划轨迹的指示：
[0100]
(c)由于工具横穿手术工具正在其上操作的组织，至少一个传感器信号在针对传感器信号所预计的预定范围之外，
[0101]
(d)从至少一个传感器接收传感器信号的行为模式，该行为模式与工具横穿计划轨迹所预计的模式相差超过预定程度，或者
[0102]
(e)至少两个传感器信号中的每个传感器信号在预定范围之外，在该预定范围内，每一个传感器信号被预计作为工具横穿计划轨迹的结果。
[0103]
本技术的方法的另一实施方式是用于在机器人控制下的骨加工工具的安全机构，该安全机构包括：
[0104]
(i)当通过机器人控制使骨加工工具移动时，使用至少一个传感器来检测至少一个可量化参数的变化，在与邻近骨的软组织相比时，当骨加工工具运动通过骨时至少一个可量化参数变化，以及
[0105]
(ii)基于该至少一个可量化参数的变化，向机器人控制发送指令以采取动作来对
邻近骨的软组织提供保护。
[0106]
在上文描述的方法中，由机器人控制采取的用以保护邻近骨的软组织的动作可以包括以下项中的至少一项：
[0107]
(i)停止骨加工工具的运动，
[0108]
(ii)降低骨加工工具的前进速度，
[0109]
(iii)降低骨加工工具的加工能力，
[0110]
(iv)关闭对骨加工工具的供电，以及
[0111]
(v)向使用骨加工工具的系统的操作者发出警告。
[0112]
在该方法中，可量化参数可以包括以下项中的至少一项：
[0113]
(i)由骨加工工具的操作发出的声音，
[0114]
(ii)由骨加工工具汲取的电功率，
[0115]
(iii)在骨加工工具运动期间由骨加工工具的马达发出的声音，
[0116]
(iv)骨加工工具通过其与骨或邻近组织的反作用而经历的机械力，
[0117]
(v)在机器人控制使骨加工工具移动时骨加工工具所经受的机械振动，以及
[0118]
(vi)骨加工工具正在横穿的组织的电阻抗。
[0119]
定义
[0120]
在本技术的上下文中，分段跟踪是对诸如超声的实时成像的术中使用，以测量工具相对于组织特征的位置。
[0121]
边缘学习是使用工具末端进行学习的过程；在手术中，这通过接触不同组织并记录来自该组织的信息来完成。
附图说明
[0122]
根据结合附图的以下详细说明，本发明将被更彻底地理解和认识，在附图中：
[0123]
图1示出了使用用于检测手术工具正经过的组织类型的传感器的示例性手术机器人系统；
[0124]
图2a至图2d展示了通过测量与操作中的手术钻具相关的各种感测输出的安全机构的操作；
[0125]
图3a和图3b图示了用于颅切口的超声骨切削刀片的使用；
[0126]
图4和图5是概述在可以与图1的系统一起使用的方法的两个替代说明性实施方案中执行的步骤的流程图；并且
[0127]
图6图示了结合到用于实施安全机构的系统的控制器的示例性框图的结构性部件。
具体实施方式
[0128]
现在参考图1，其示意性地示出了具有控制器101和至少一个机器人控制的臂104的示例性手术机器人系统。控制器通常被供应有或计算用于患者的手术计划，该手术计划可以基于从术前或术中图像收集的信息。机器人的坐标系应当被配准到用于生成手术计划的图像，使得当控制器向机器人104提供指令以使得机器人能够使用一个或多个手术工具105执行手术计划时，手术工具末端105相对于患者的解剖结构的位置的预测位置可以由控
制器计算或为控制器所知。
[0129]
在典型的实施方式中，手术工具105可以是锯子、钻具或铣削头，这些工具中的任一种可以是传统的，或者可以是能够穿透骨组织的超声切削工具。在图1所示的示例性手相术的情况下，所展示的外科手术是脊柱融合手术，并且工具是被设计为形成用于将椎弓根螺钉插入椎骨108中的孔的钻具。在系统的操作期间，由控制器101操作的机器人臂104使手术工具105移动以执行手术的步骤；在该示例性情况下，从椎骨的后面向椎弓根中钻孔。
[0130]
为了确认手术工具105遵循由手术计划所指示的轨迹，如由控制器所记录的坐标所指示的，并且为了确保该手术工具不接近或进入非预计区域，多个传感器107a、107b、107c、107d和107e向控制器101提供关于手术工具105正在其中运动的组织的特性的信息，每个传感器检测这些特性。为了附图清楚起见，图1未示出传感器信息到控制器的所有路径。
[0131]
根据组织的特性，控制器可以确定手术工具105是否正在接近或已经进入非预计区域，诸如软组织。在系统的一个实施方案中，传感器107a-e的响应用于确定手术工具是否在由手术计划描绘的轨迹所预计的组织中操作。如果不是，则控制器101使用这些传感器输出中的至少一些传感器输出来调整机器人动作，通常通过停止工具的向前运动，或者通过停止切削动作，并且通过向外科医生提供警告，如下面进一步讨论的。
[0132]
对于在骨上操作的示例，传感器可以包括以下项中的任一项或组合：
[0133]
(i)声音传感器107e，该声音传感器适于收集关于由手术过程本身发出的声音的频率和强度的数据。
[0134]
(ii)功率传感器107b，该功率传感器适于收集关于由手术工具的马达消耗的电功率量的数据。
[0135]
(iii)传感器107c，该传感器适于收集关于工具马达在其进展期间发出的振动的频率和强度的数据。
[0136]
(iv)力传感器107d，该力传感器适于检测工具在其行进穿过骨时遇到的机械力。
[0137]
(v)机械振动传感器107a，该机械振动传感器适于收集关于工具在其行进穿过组织时发出的机械振动的数据。
[0138]
(vi)电极107f，该电极适于收集关于工具末端的区域中的组织的电阻抗的数据，如在手术工具末端与对象的身体之间感测到的。
[0139]
传感器都将它们的输出信号提供给控制器101，该控制器的处理器分析输出并且根据从手术计划轨迹和程序所预计的数据计算任何不一致的数据。如果经历数据与预计数据的这种偏离，则机器人系统应当相应地调整机器人动作，并且同时向主治外科医生发出警告，该主治外科医生然后能够检查手术情况以确保机器人动作以安全方式被校正或者机器人动作的进展被中止。
[0140]
在图1中，已经示意性地示出了每个传感器的相对位置，但是应当理解，每个传感器将位于该传感器能够检测其意图测量的特定参数的位置中。因此，例如，功率传感器107b可以位于系统控制器101中，而不是位于机器人本身内的电路上，并且工具机械振动传感器107a可以优选地靠近工具保持器定位。
[0141]
振动传感器107a适于检测钻具或其它手术工具105在行进穿过组织时所经受的机械振动。不同的材料将导致不同的振动，因为柔软度、密度和其他组织特性可以导致钻具在
不同的材料中不同地振动。
[0142]
钻具马达用于将钻具钻头插入穿过较硬或较致密组织的功率以及该过程所需的机械载荷或力都显著大于推进钻具钻头穿过较软或较不致密组织所需的机械载荷或力。因此，功率传感器107b可以用于测量由手术工具105的马达汲取的功率量，并且与钻具成一直线定位的力传感器107d可以用于测量推进钻具穿过组织所需的力。
[0143]
对由钻具使用的功率的间接测量可以通过由钻具马达产生的声波的音调获得。因此，适于测量由钻具马达发出的声音的频率的频率传感器107c可以用于给出对正被钻削的组织的密度和柔软度的指示。
[0144]
当由手术工具钻削或以其他方式工作时对组织的振动的测量可以提供检测组织特征的附加手段。不同的组织发出具有不同频率的声音，因为钻削所产生的振动对于钻削穿过不同材料而言是不同的。也许甚至更有用的是，此类声音可以给出对组织厚度的指示，因为被钻削、锯削或被接触的材料越厚，由手术工具与组织的接触而产生的声音的频率就越低。因此，不仅声音传感器107e可以给出对正被钻削的组织类型的指示，而且由用于给定材料的传感器检测到的音调也可以指示手术工具定位在该组织中的何处。例如，当工具末端接近骨的边缘时，甚至在工具末端穿透之前，所发出的声音预计经历音调的增加。
[0145]
在一些实施方式中，系统使用传感器输出以使得椎弓根螺钉能够插入到比手术计划所预测的更深的深度。传感器可以检测到，与来自术前外科手术计划的预计情况相反，工具尚未接近禁止区域，并且额外的骨可用于工具的前进。这允许工具的进一步穿透、以及对骨的全部可用扩展区域的使用，从而扩展了原始手术计划的效用和准确性。
[0146]
电阻抗是组织的特性、并且在皮质骨中与在松质骨中相比是不同的、并且在骨中与在流体填充的空间或空的空间(诸如椎管)中相比是不同的、或者在皮质骨中与在肌肉中相比是不同的。每个组织具有由其组成决定的不同电阻抗。一些材料具有高电阻抗，而其它材料具有低电阻抗。因此，经由定位在组织中的电极107f测量钻具末端部位处的组织阻抗可以用于确定组织的类型，并且在一些情况下，用于确定钻具在组织内的位置。
[0147]
除了最后提到的阻抗传感器之外，这些参数中的每个参数都受到锯子或钻具的操作的影响，并且信号随着工具从一种组织类型进展到另一种组织类型而改变。理想参数是在锯子或钻具到达骨的边缘或其它危险区域之前开始改变的参数，或者在钻具钻头从一个组织转变到另一个组织之前发出迫近危险的警告的参数。下文更详细地讨论了这些参数中的每个参数。
[0148]
尽管不是所有的传感器都用于每个系统或每个外科手术，但是所采用的一个或多个传感器107a-107f的输出被输入到控制系统101中，该控制系统分析每个被监测的传感器的输出信号。控制器另外被供应有用于解剖结构的特定参数的预期值，其中控制器根据手术计划计算或估计手术工具105正在操作。这些预期传感器输出值可以存储在控制器101能够访问的数据库中。如果控制器接收到与预计的传感器输出相比变化超过预定量的传感器输出，则控制器可以向机器人控制的臂104提供信号以减慢工具前进的速度、切断对工具的供电、暂时停止工具的运动进展、或者改变工具轨迹以避免对周围组织的损伤。附加地或替代地，控制器可以向人类操作者发出警告。
[0149]
使用上述控制器响应中的一些响应或全部响应的组合的安全机制可以具有防止附带损害的良好潜力。该系统可以被配置为允许使用任何单个参数来向人类操作者提供警
告信号、改变工具的速度或轨迹、或断开对手术工具的供电。所选择的一个或多个控制器安全响应可以由系统基于给定工具、外科手术或患者特征来选择。这种灵活性通过针对给定情况对接近进行个性化来提供最大的安全裕度。优选地，该系统可以被配置为根据手术工具的固有特性和组织特性两者来使用传感器输出的组合，以及将手术中的实际距离和角度测量结果与从术前成像研究取得的对应测量结果进行比较以向钻削过程提供更高水平的安全性。
[0150]
在替代实施方案中，控制器不使用预计传感器输出的数据库来确定手术工具是否正在接近禁止区域。相反，检测到传感器输出强度的突然增大或减小是手术工具正在组织之间转变或已经转变的指示，提示控制器采取上文描述的动作中的一个动作。
[0151]
对椎弓根螺钉孔的钻削可以用作当前公开的系统的关键性和需求的示例。因为椎弓根是椎体与棘突之间的狭窄的骨桥，并且对准钻具所需的准确度非常高，并且小的误差可能具有严重的后果。尤其是对于机器人执行的手术，系统需要被配置为具有除了由基于术前三维图像的手术计划向机器人提供的指令之外的附加安全层。该系统必须提供人类操作者将感觉到的感觉反馈并且是机器人系统，可以提供更进一步的安全机制以防止对椎管内的神经组织、椎骨外部的椎旁肌肉或外周神经和血管的无意损伤。
[0152]
如果或当系统通过系统传感器输出107a-107f中的任一个系统传感器输出感测到锯子、钻具或铣削工具接近撞击在禁止区域上时，或者如果传感器从传感器检测到的工具正在其上操作的组织类型暗示工具已经偏离计划轨迹超过一定量，则系统可以采用多个选项来避免组织损伤或防止工具进入不被允许的区域。
[0153]
所提出的解决方案适用于手术骨切削和铣削的使用传统钻具或锯子或高功率超声外科刀片的最常见方法。不同的传感器可以用于不同的外科手术，并且所使用的传感器的类型可以针对外科手术而定制。对于钻削应用，其中可以使用传统的机械旋转动作，期望的传感器输出参数中的一些传感器输出参数可以不同于在超声切削过程中使用的那些传感器输出参数。
[0154]
现在参照图2a至图2d，展示了图1中描述的安全机构如何被设计成通过给出关于手术计划是否如预计的那样被遵循的指示来保护患者的组织免受损伤。在图2a中，示出了旨在遵循在手术计划中描绘的轨迹209的手术工具的示例，在图2a的示例性图示中，该轨迹是横穿脊柱板和椎弓根进入椎体206的轨迹。在图2a所示的椎骨的右侧是在手术工具末端的坐标系与患者解剖结构的图未正确对准的情况下手术工具可能采取的非预计轨迹的两个示例。钻具钻头201a遵循轨迹211a，以椎弓根内侧的角度进入椎骨，导致钻具钻头穿透到椎管208中。钻具钻头201b遵循轨迹211b，从而导致钻具进入邻近的脊柱旁肌肉207。考虑到手术工具的角度在正确轨迹209与不正确轨迹201a、201b之间的小差异，需要安全机构来确保工具的正确插入。
[0155]
现在参考图2b，其示出了当钻具钻头沿着正确的轨迹209前进穿过椎骨时测量参数的变化，该轨迹沿着x轴表示为皮质骨205、松质骨206，如果路径继续，则再次穿过皮质骨205。测量由迹线220和221表示的两个示例性参数，这两个示例性参数各自的相对强度示出于y轴上。这些参数仅用于说明目的，并且可以是上面图1中讨论的任何参数，这些参数随着钻头穿过各种解剖结构而变化。传感器输出迹线的强度被标记在曲线图的纵坐标上，使得图2b的示例性曲线图示出传感器输出的强度如何在x轴上展示的轨迹209上受到影响。
[0156]
迹线220示出了传感器输出，该传感器输出将通过比如当钻具沿着轨迹209行进时钻具的声级或振动或所汲取的功率来获得。随着钻具末端进入皮质骨，传感器输出急剧上升，随着钻具行进穿过皮质骨厚度，传感器输出略有上升，这是因为旋转钻具上的摩擦力增加，当遇到松质骨时传感器输出下降，而在相反的皮质骨层中传感器输出再次上升。这种行为是从旋转钻具所预计的行为，而超声波切割工具的行为略有不同。图2a中的迹线221展示了另一个代表性参数，该参数随着钻具进入骨而更加逐渐地增加，但是当钻具离开骨时，该参数具有更急剧的减小。每个参数可以遵循不同且独特的曲线，一些曲线示出与其它曲线相反的路径，诸如在进入骨时减小。这些参数中的每个参数随着钻具而改变。如果允许，则穿过解剖结构205和206并再次穿过解剖结构205。在典型的实施方式中，控制系统接收诸如220和221的传感器输出并分析输出信号。这些参数值220和221中的任一个参数值的突然增大或减小可以向控制器指示钻具已经经过组织边界或界面，并且控制器应当使用其预编程例程来确定要采取什么动作(如果有的话)。
[0157]
对于患者解剖结构的其中控制器计算要操作手术工具的部分，可以附加地对控制器供应传感器输出的预期值。这些预期传感器输出值可以存储在控制器可以访问的数据库中。每个组织参数的预期阈值可以基于给定患者的骨密度、年龄、性别、骨骼肌肉状况、通过z评分测量的骨质疏松症以及可能影响测量参数的安全阈值的任何伴随疾病而不同。另外，预期用于不同组织的传感器输出可以取决于手术工具105的角度、手术工具105的进入速率、以及手术工具105在患者的组织内或离皮肤的深度而不同。因此，实际的传感器输出可以提供工具的移动的反映，并且因此提供工具相对于给定组织或在给定组织内的空间位置的反映。人工智能的算法和方法(诸如深度学习和机器学习)可以用于在空间和时间上分析该信息，以开发用于给定组织中的特定工具的预计传感器输出的准确图。
[0158]
系统可以使用人工智能和/或机器学习来微调传感器反馈系统的一种此类方式是利用实验研究或实际的先前外科外科手术的传感器输出来分析当不同的外科手术工具横穿不同的组织时传感器输出如何受到影响。因此，当工具横穿给定解剖结构时，系统可以学习识别传感器响应输出的特定模式和行为。例如，比如由手术过程发出的声音强度和振动以及可能的频率的减小，与穿过给定骨特征所需的功率和力的减小相结合，可以用于提供工具正在从皮质骨转变到或已经转变到松质骨的指示。如示例性图2b中所展示，比如钻具201b的振动强度以及由钻具施加的力的减小在钻具从皮质骨205穿过到松质骨206时发生。一旦钻具已经转变为运动穿过松质骨206，比如钻具的振动和由钻具施加的力都存在整体下降。该分析和其他相关临床信息可以被输入到数据库中，和/或被存储为数据集，其中不同的传感器输出模式被标记为指示不同的组织，以在工具横穿给定解剖特征结构时帮助定义预计的参数测量。因此，测量的特异性允许对在特定解剖特征结构(诸如椎骨)上操作的特定工具的给定深度或位置处的给定参数的预计测量进行更大定义。
[0159]
使用预期传感器输出值的数据库的另一个优点可以是，当工具在诸如肌肉、韧带和疏松结缔组织之类的软组织类型中操作并在其之间通过时，人工智能能够区分传感器输出行为中的细微差异。该系统还可以通过将工具接触到不同的组织来采用边缘学习，以学习该特定患者中每个组织的特性。此类技术尤其适用于超声动力工具。
[0160]
附加地和替代地，可以在外科手术期间使用存储数据的人工智能分析，以基于测量的参数向系统或外科医生提供位置信息。在操作本身期间，系统可以结合限定相对于其
他组织特征的工具位置的参数的实时测量。这种分段跟踪提供了与工具在组织中的位置相关的附加信息源，并且可以与变化的参数整合以增强安全机制的准确性。
[0161]
在图2c中，示出了当钻具钻头沿着轨迹211a行进穿过皮质骨205、松质骨206、再次通过皮质骨205并且如果没有停止则最终进入椎管208中时的示例性功率迹线222c。在图2d中，示出了另一不正确轨迹211b的迹线223，除了钻具进入具有比脊柱管208的潜在空间相对更大的密度的肌肉组织207之外，与图2c的区域208相比，该更大的密度可被辨别为区域207中的曲线223的测量参数的不同水平。这些示例仅用于说明，因为安全机构的激活被设计成防止钻具钻头穿透超过皮质骨的第二部分。与单个参数的测量相比，使用参数的组合形成传感器的组合提供了更高水平的安全性。
[0162]
现在参考图3a和图3b，展示了所公开的方法的另一示例性实施方式，该实施方式提供了用于在颅骨手术中使用的超声骨切削器的安全机构。在图3a中，骨切削器301用于在颅骨中产生骨瓣302。骨的超声切削是通过将电信号放大并转换成钝刀片的超声振动来实现的，该超声振动的频率为几十khz量级，22,500khz是一种常用的频率；反复的冲击粉碎结晶骨结构，而更柔顺的邻近软组织受到超声振荡的影响较小。参照图3b，由于骨头303与覆盖神经组织305的下面的脑膜304之间的不同组织密度，超声切削器在接触硬脑膜时可以压下硬脑膜骨，但是在正常操作条件下不穿透硬脑膜骨。因此，此类超声动力切削工具对于在神经组织附近的骨中进行操作特别有用，诸如在图3a和图3b的情况下用于切削颅骨的工具，或者在保留下面的神经组织至关重要的操作中用于在椎骨中形成截骨。然而，这种方法可能导致脑膜的热损伤和撕裂；因此，需要额外的安全机制来防止组织损伤。
[0163]
通过基于术前三维图像的手术的机器人控制，超声刀可以精确地插入到椎骨、颅骨或其它骨的深度，以在任何给定位置中进行切削。然而，即使可以在手术工具301的位置与患者的解剖结构之间执行先前的配准，组织平面中相对于表面的小的解剖移位也可以在工具的实际位置中引入小的但显著的变化。因此，由本技术的各种传感器实施方案提供的附加安全措施和信息在帮助确保安全操作程序方面是非常重要的。
[0164]
现在参考图4，其示出了说明可以与图1的系统一起使用的示例性方法的实施方式中所涉及的步骤的流程图。在步骤401中，建立手术计划，该手术计划限定机器人臂104的路径以沿着计划轨迹引导手术工具105。在步骤402中，使用工具与各种类型的组织的相互作用的知识和要遵循的路径的知识，确定工具沿着在步骤401中限定的路径预计经历的组织密度的预计变化。在步骤403中，机器人控制器101向操作手术工具105的机器人臂104提供引导。在步骤404中，工具105与工具所经过的各种组织的相互作用从传感器107a-107f中的至少一些传感器产生输出，并且这些输出被输入到控制器101中。传感器输出与工具操作相关，使得传感器输出提供关于工具正在移动通过的组织类型的信息。在步骤405中，系统相对于从步骤402所预计的预期传感器输出来分析传感器的这些输出。该分析可以是由传感器107a-107f测量的实际传感器值相比于系统计算出的手术工具105正在横穿的给定组织的预期传感器输出之间的简单比较。然而，如图2b中所描述的，该系统可以另外采用人工智能以通过分析随着过程进展的传感器输出中的变化的模式和行为来给出正被手术的组织是否具有预计的组织特性的指示。在所展示的示例性程序的步骤406中，系统使用在步骤405中执行的分析的结果来确定工具轨迹是否已经比如由于组织运动而从规划路径转向，并且从轨迹的历史确定该偏离是否大于可允许距离，或者工具是否已经进入其中工具被禁
止操作的区域的组织，或者系统是否已经从特定传感器输出确定工具将要进入禁止区域。如果没有发现从手术计划的此类转向，则传感器107a-107f在步骤404中继续进行，以在手术根据手术计划进行时测量感兴趣的(一个或多个)参数。
[0165]
另一方面，如果发现与手术计划偏离，则在步骤408中，系统确定要采取哪个动作。系统可以具有内置的默认响应，使得如果有的话，或者如果传感器输出值的组合超过预定阈值，则系统做出响应。或者，系统可以运行可以结合机器学习、深度学习或人工智能的其它技术的算法，以确定要采取哪个动作。该决定可以基于由控制系统接收的特定传感器输出以及在步骤405中执行的分析。系统可以使用以下步骤中的任何一个步骤来响应：
[0166]
(i)步骤409a：关闭对工具的供电。
[0167]
(ii)步骤409b：降低钻具旋转的速度、超声振动的频率或工具操作的其它方面。
[0168]
(iii)步骤409c：通过机器人控制104改变工具105的轨迹。
[0169]
(iv)步骤409d：关闭机器人。
[0170]
另外，在任一步骤中，都可以向操作者发出警告。
[0171]
现在参考图5，其是展示涉及与图1的系统有关的方法的替代示例性实现方式的步骤的流程图。在步骤501中，向控制器供应关于针对与各种解剖特征结构反应的各种传感器的传感器输出的预测图案的数据。该数据可以来自已知的外部数据库或者来自从先前执行的实验导出的数据库，以从正在使用的机器人系统中使用的特定手术工具设置获得期望的响应。在步骤502中，为机器人控制的手术工具提供从手术工具的已知起始位置到期望的最终目标位置所遵循的计划手术路径。在步骤503中，机器人控制器101指示机器人臂104开始实施502的手术路径。在步骤504中，当实施手术路径时，传感器107a-107f向控制器提供输出。在步骤505中，控制器使用步骤501的标记数据分析传感器输出。在所展示的示例性程序的步骤506中，系统使用在步骤505中执行的分析的结果来确定在504中由控制器接收的传感器输出是否指示手术工具正在横穿在步骤502中决定的手术路径。如果工具在预定偏离限度内沿着计划路径行进，则在步骤507中，系统确定工具是否已经完成横穿手术路径，并且如果是，则在步骤508中，方法结束。另一方面，如果在步骤506中确定工具不在预计的路径上，则在步骤509中系统中止手术工具的当前路径，并且返回到步骤502以重新计算工具位置和新的手术路径，并且重新开始其实施。
[0172]
如果确定与预计路径的偏离是由于手术区域中组织的移位，则控制器可以发出指令以执行术中成像以在计划新的手术路径之前确定当前组织部署，并且然后考虑到组织移位而沿着修改的路径从原始路径停止的点继续，或者重新开始新的手术路径的实施。
[0173]
现在参考图6，其示意了用于执行所公开的方法的代表性实施方式的说明性系统的部件。控制系统600包括存储器单元601、处理器602、用户接口603、一个或多个数据库504、一个或多个测量装置605和网络接口606。存储器(ram)501用于存储以下各项中的至少一些：(i)术前计划607，(ii)由测量装置605获得的实时测量结果608，以及(iii)用于所测量的参数的预定截止值609。处理器602包括用于执行诸如机器学习和深度学习等人工智能的可选算法的控制器。系统600与包括图1中示意性示出的部件的外科手术机器人系统610通信，该外科手术机器人系统包括控制器101，该控制器操作至少一个机器人控制的臂104，该臂保持并控制外科手术工具105。
[0174]
在本公开中，术语系统可以指以下者、是以下者的一部分或包括以下者：专用集成
电路(asic)；数字、模拟或混合模拟/数字分立电路；数字、模拟或混合模拟/数字集成电路；组合逻辑电路；现场可编程门阵列(fpga)；执行代码的处理器(共享、专用或成组)；存储由处理器执行的代码的存储器(共享、专用或成组)；提供所描述功能的其他合适的硬件部件，例如光、磁或固态硬盘；或者上述各者的一些或全部的组合，例如在片上系统中。如上所述，术语代码可以包括软件、固件和/或微代码，并且可以指代程序、例程、函数、类和/或对象。术语共享处理器涵盖执行来自多个模块的某些或所有代码的单个处理器。术语成组处理器涵盖结合另外的处理器来执行来自一个或多个模块的某些或所有代码的处理器。术语共享存储器涵盖存储来自多个模块的某些或所有代码的单个存储器。术语成组存储器涵盖结合另外的存储器来存储来自一个或多个模块的某些或所有代码的存储器。术语存储器可以是术语计算机可读介质的子集。术语计算机可读介质不涵盖通过介质传播的暂时性电和电磁信号，并且因此可以被认为是有形的和非暂时性的。非暂时性有形计算机可读介质的非限制性示例包括非易失性存储器、易失性存储器、磁存储装置和光学存储装置。
[0175]
本公开中描述的设备和方法可以部分或全部由一个或多个计算机程序实施，该一个或多个计算机程序由一个或多个处理器执行。计算机程序包括存储在至少一个非暂时性有形计算机可读介质上的处理器可执行指令。计算机程序还可以包括和/或依赖于所存储的数据。
[0176]
提供了示例性实施方案，使得本公开将是彻底的，并且将向本领域技术人员充分传达本公开的范围。阐述了许多具体细节，诸如特定部件、装置和方法的示例，以提供对本公开的实施方案的透彻理解。对于本领域技术人员显而易见的是，不需要采用特定细节，示例性实施方案可能以许多不同的形式体现，并且不应被解释为限制本公开的范围。
[0177]
本领域的技术人员应当理解，本发明不限于上文已经具体示出和描述的内容。相反，本发明的范围包括上文描述的各种特征的组合和子组合以及本领域技术人员在阅读以上描述时将想到的并且不在现有技术中的对其的变化和修改。

技术特征：
1.一种机器人手术系统，所述机器人手术系统包括：控制器，所述控制器被配置为根据计划轨迹控制手术工具的位置，所述计划轨迹经过不同的组织；和至少一个传感器，所述至少一个传感器适于根据所述手术工具与所述手术工具正在其上操作的组织的相互作用而输出信号；其中所述控制器被进一步配置为：(i)确定与所述手术工具在所述计划轨迹中的已知位置相对应的预计组织；(ii)从包括组织特异性传感器输出信号的数据集识别来自至少一个传感器的预计信号输出，所述预计信号输出由所述手术工具与所述预计组织的相互作用产生；(iii)将来自所述至少一个传感器的所述预计信号输出与来自所述至少一个传感器的测量信号输出进行比较，所述测量信号输出由所述手术工具与所述手术工具正在其上操作的所述组织的相互作用产生；以及(iv)如果所述测量信号输出与来自所述手术工具正在其中操作的所述预计组织的所述预计信号输出不一致，则断定所述手术工具未遵循其计划轨迹。2.根据权利要求1所述的机器人手术系统，其中，所述至少一个传感器适于感测以下项中的任一项：(i)由手术过程发出的声音；(ii)由所述手术工具或由所述机器人汲取的电功率；(iii)由所述手术工具的马达在其进展期间发出的声音；(iv)由所述手术工具与所述组织的反作用而经历的机械力；(v)所述手术工具在其行进穿过所述组织时所经受的机械振动；以及(vi)所述工具正在其中操作的所述组织的电阻抗。234786 1pwcn3.根据前述权利要求中任一项所述的机器人手术系统，其中，如果所述控制器确定所述手术工具未遵循其计划轨迹，则所述控制器被配置为指示执行以下项中的至少一项：(i)停止所述工具沿着所述计划轨迹的运动；(ii)降低所述手术工具的前进速度；(iii)降低所述手术工具的加工能力；(iv)关闭对所述手术工具的供电；以及(v)向所述系统的操作者发出警告。4.根据前述权利要求中任一项所述的机器人手术系统，其中，所述手术工具适于执行对骨组织的切削、铣削、钻削和锯削中的至少一者。5.根据前述权利要求中任一项所述的机器人手术系统，其中，所述手术工具的所述已知位置包括沿着所述计划轨迹的工具路径的距离。6.根据前述权利要求中任一项所述的机器人手术系统，其中，所述计划轨迹包括骨组织中的手术，并且与所述计划轨迹偏离包括所述手术工具从所述骨组织离开。7.根据前述权利要求中任一项所述的机器人手术系统，其中，如果确定所述手术工具未遵循其计划轨迹，则所述控制器被进一步配置为防止所述手术工具进入不符合所述计划轨迹的组织。
8.根据权利要求6所述的机器人手术系统，其中，所述控制器进一步适于使用至少一个传感器的输出来确定所述手术在所述骨组织内的剩余深度。9.根据权利要求8所述的机器人手术系统，其中，所述控制器进一步适于：如果被确定为所述骨组织内的剩余深度大于从所述计划轨迹预计的深度，则指示在所述骨组织中继续进行所述手术至比所述计划轨迹所指示的深度更深的深度。10.根据前述权利要求中任一项所述的机器人手术系统，其中，调整从所述至少一个传感器中的任一个传感器预计的信号输出以反映以下项中的至少一项：对象的骨密度、年龄、性别、骨骼肌肉状况、通过z评分测量的骨质疏松症以及任何伴随疾病。11.根据前述权利要求中任一项所述的机器人手术系统，其中，由所述控制器执行的动作包括保持所述手术工具的机器人臂的受控移动。12.根据前述权利要求中任一项所述的机器人手术系统，其中，所述数据集包括由所述手术工具穿过皮质骨、松质骨和不同类型的软组织中的任一者产生的传感器输出信号的预期值。13.一种用于监测机器人引导的手术工具沿着预定路径穿过不同组织的进展的方法，所述方法包括：(a)从所述手术工具沿着所述预定路径的已知位置确定所述手术工具预计要横穿的组织；(b)检测由所述手术工具与被所述手术工具横穿的所述组织的相互作用产生的至少一个传感器输出；(c)将所述至少一个传感器输出与来自所述手术工具与所述手术工具预计要横穿的所述组织的相互作用的预计传感器输出进行比较；以及(d)如果所述比较显示所述至少一个传感器输出有意义地不同于所述预计传感器输出，则确定所述手术工具正在偏离所述预定路径。14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述至少一个传感器检测以下项中的至少一项：(i)由手术过程发出的声音；(ii)由所述手术工具或由所述机器人汲取的电功率；(iii)由所述手术工具的马达在其进展期间发出的声音；(iv)由所述手术工具通过所述手术工具与所述组织的反作用而经历的机械力；(v)所述手术工具在其行进穿过所述组织时所经受的机械振动；以及(vi)所述工具正在横穿的所述组织的电阻抗。15.根据权利要求13和14中任一项所述的方法，其中，如果发现所述手术工具偏离所述预定路径，则执行以下项中的至少一项：(i)停止所述工具沿着所述计划轨迹的运动；(ii)降低所述手术工具的前进速度；(iii)降低所述手术工具的加工能力；(iv)关闭对所述手术工具的供电；以及(v)向所述系统的操作者发出警告。16.根据权利要求13至15中任一项所述的方法，其中，穿过不同组织的预定路径包括骨
组织中的手术，并且与所述预定路径偏离包括所述手术工具从所述骨组织离开。17.根据权利要求13至16中任一项所述的方法，还包括使用人工智能来分析所述至少一个传感器输出是否落在所述预计传感器输出的预定正常范围之外。18.根据权利要求13至17中任一项所述的方法，其中，如果确定所述工具正在偏离所述预定路径，则执行以下项中的至少一项：禁用对所述工具的供电、降低所述工具的功率、或者改变所述工具的轨迹。19.一种机器人手术系统，所述机器人手术系统包括：控制器，所述控制器被配置为根据手术计划控制机器人控制的手术工具的移动；和至少一个传感器，所述至少一个传感器中的每个传感器适于检测由所述工具与对象的组织的相互作用产生的输出，并将所检测到的工具-组织相互作用输出传送到所述控制器，其中，如果所述工具-组织相互作用输出中的至少一个工具-组织相互作用输出与从根据手术计划与所述手术工具相互作用的所述组织预计的工具-组织相互作用输出偏离超过预定正常范围，则断定所述手术工具已经偏离所述手术计划。20.根据权利要求19所述的机器人手术系统，其中，所述工具-组织相互作用输出包括以下项中的至少一项：(i)由手术过程发出的声音；(ii)由所述手术工具或由所述机器人汲取的电功率；(iii)由所述手术工具的马达在其进展期间发出的声音；(iv)当所述手术工具执行其任务时，所述手术工具通过所述手术工具与所述组织的反作用而经历的机械力；(v)所述手术工具在其行进穿过所述组织时所经受的机械振动；以及(vi)在所述手术工具末端与所述对象的组织之间感测的电阻抗。21.根据权利要求19和20中任一项所述的系统，其中，从与所述手术工具相互作用的所述组织预计的所述工具-组织相互作用输出是从针对一定范围的组织和针对一定范围的手术工具条件的预测工具-组织相互作用输出的数据库获得的。22.根据权利要求19至21中任一项所述的系统，其中，所述工具-组织相互作用输出中的至少一个工具-组织相互作用输出包括与至少一种组织类型相匹配的多个工具-组织相互作用输出。23.根据权利要求19至22中任一项所述的系统，其中，所述控制器适于使用由所述手术过程在骨组织中发出的声音来提供对所述手术工具在所述骨组织内定位的深度的指示。24.根据权利要求23所述的系统，其中，经历音调增加的所述手术过程发出的所述声音提供所述手术工具正在接近所述骨组织的端部边界的指示。25.根据权利要求20至24中任一项所述的系统，其中，由所述至少一个传感器检测到的声音包括以下项中的至少一项：(i)频率以及(ii)音量，所述声音由所述工具与所述对象的组织的相互作用产生。26.根据权利要求19至25中任一项所述的系统，其中，以下项中的至少一项用于提供对所述手术工具正在横穿的所述组织的柔软度或密度中的至少一者的指示：(i)由所述手术工具的马达汲取的功率；(ii)由所述手术工具的马达产生的声波的音调；
(iii)所述手术工具在其行进穿过所述组织时所经受的机械振动；以及(iv)所述手术工具横穿组织所需的机械力。27.根据权利要求19至26中任一项所述的系统，其中，所述控制器适于执行以下项中的至少一项：(i)终止对所述工具的供电，(ii)降低所述工具的功率，(iii)改变所述工具的轨迹，或者(iv)如果至少一个工具-组织相互作用输出与从根据所述手术计划预计被所述工具横穿的所述组织预计的输出偏离超过预定限制，则向所述系统操作者发出警告。28.一种用于通过机器人控制的手术工具对对象执行外科手术的安全系统，所述系统包括：控制器，所述控制器被配置为根据计划轨迹控制所述机器人控制的手术工具的移动；和至少一个传感器，所述至少一个传感器适于根据所述手术工具与所述手术工具正在其上操作的组织的相互作用而输出信号；其中所述控制器被进一步配置为：(i)从所述计划轨迹确定估计所述手术工具要在其中操作的解剖特征结构；(ii)接收由至少一个传感器发送的输出信号；以及(iii)如果出现以下项中的至少一项，则提供所述手术工具已经偏离所述计划轨迹的指示：(a)由于所述工具横穿所述手术工具正在其上操作的所述组织，至少一个传感器信号在针对传感器信号所预计的预定范围之外；(b)从至少一个传感器接收传感器信号的行为模式，所述行为模式与所述工具横穿所述计划轨迹所预计的模式相差超过预定程度；或者(c)至少两个传感器信号中的每个传感器信号在预定范围之外，在所述预定范围内，每个传感器信号被预计作为所述工具横穿所述计划轨迹的结果。29.一种用于在机器人控制下为骨加工工具提供安全机构的方法，所述方法包括：使用至少一个传感器，以在所述骨加工工具通过所述机器人控制移动时检测至少一个可量化参数的变化，与邻近骨的软组织相比，当所述骨加工工具移动穿过所述骨时，所述至少一个可量化参数变化，以及基于所述至少一个可量化参数的所述变化，向所述机器人控制发送指令以采取动作来对邻近所述骨的所述软组织提供保护。30.根据权利要求29所述的方法，其中，由所述机器人控制采取的保护邻近所述骨的所述软组织的所述动作包括以下项中的至少一项：(i)停止所述骨加工工具的运动；(ii)降低所述骨加工工具的行进速度；(iii)降低所述骨加工工具的加工能力；(iv)关闭对所述骨加工工具的供电；以及(v)向使用所述骨加工工具的系统的操作者发出警告。31.根据权利要求29或30所述的方法，其中，所述可量化参数包括以下项中的至少一项：(i)由所述骨加工工具的操作发出的声音；
(ii)由所述骨加工工具汲取的电功率；(iii)由所述骨加工工具的马达在其运动期间发出的声音；(iv)所述骨加工工具通过其与所述骨或邻近组织的反作用而经历的机械力；(v)在所述机器人控制使所述骨加工工具移动时所述骨加工工具经受的机械振动；以及(vi)所述骨加工工具正在横穿的所述组织的电阻抗。

技术总结
用于为机器人控制的手术工具提供安全机构的方法和系统。这些方法的实施方案使用传感器来检测随手术工具所横穿的组织而变化的参数。传感器检测由手术工具与组织的相互作用产生的信号并将该信息提供给机器人控制器。例如，在钻削期间，传感器可以根据对用于计划工具轨迹的三维图像集的术前测量来测量功率、振动、声音频率、机械载荷、电阻抗以及所横穿的距离。通过将所检测到的输出与针对基于计划轨迹的工具位置所预计的输出进行比较，所识别的输出差异将指示工具已经从计划轨迹转向。机器人控制器既而可改变工具轨迹，改变工具的速度或者中断对工具的供电，从而防止对下面的组织的损伤。损伤。损伤。


技术研发人员：D
受保护的技术使用者：马佐尔机器人有限公司
技术研发日：2022.01.09
技术公布日：2023/9/7