内窥镜手术的多目的地手术规划和引导的制作方法

本发明一般涉及外科手术规划和引导，特别是涉及一种多目的地路线规划方法和引导方法，适用于引导内窥镜检查和其他领域。

背景技术：

1、许多外科手术，尤其是那些需要使用内窥镜穿过中空管状解剖结构(如气道)或中空区域(如胃)的外科手术，需要对解剖区域中的多个分布部位进行全面检查、活检、诊断或治疗。文献[17、20、23、27、37、55、56、61、63]中讨论了此类应用的示例，包括：

2、1.胸内淋巴结的分期。

3、2.检查横跨双肺的气道，以便治疗哮喘、癌症和其他疾病。

4、3.重复进行双侧肺气道检查，以监测疾病并在不同时间进行的检查中进行随访(例如，监测肺肿瘤发展或移植排斥)。

5、4.引导胸腔内多发性粘膜(气道壁)病变。此类病变可能是癌症形成或起源的早期指标(生物标志物)。

6、5.检查器官内的血管系统，以确定狭窄的血管的位置。心脏、大脑、肝脏和肾脏等器官具有广泛的血管网络。例如，患病(狭窄)的血管可能预示着心脏病发作或中风的高风险。

7、6.检查并对结肠内的多个疑似癌性息肉进行活检。

8、7.使用腹腔镜检查腹部、胃部或盆腔内的多个诊断部位并进行治疗。

9、这种综合性手术——即需要大量手术部位(“目的地”)才能令人满意地完成的手术——目前从未进行过，因为它们太复杂或不切实际。两个问题导致了这种情况。首先，医生的技能各不相同，导致各种手术的表现范围很广。其次，不存在有效规划和完成此类手术所需的工具。此外，尽管即使在最好的情况下，人类执行此类手术也可能总是相当困难，但合适的自动化机器人可能能够更有效地执行此类手术，而无需依赖医生的技能。遗憾的是，即使对于机器人应用，目前也不存在规划和引导此类复杂手术的方法。

10、就某一特定领域而言，肺癌是美国所有癌症相关死亡病例中20％以上的死因[62]。对于有患肺癌风险的患者，医生会分两个步骤对疾病进行诊断和分期[56，63]。首先，医生会根据患者的胸部计算机断层扫描(ct)成像扫描结果以及(如果可用)正电子发射断层扫描(pet)扫描结果，通过识别出疑似转移性肺肿瘤和任何可疑胸部淋巴结来离线规划手术。接下来，在手术过程中，医生会利用成像观察结果来引导支气管镜通过肺部气道对肿瘤和选定的淋巴结进行活检[20]。肿瘤活检有助于确认疾病诊断，而淋巴结活检可确定疾病分期或疾病扩散情况。

11、请注意，准确的疾病分期至关重要，因为它决定了后续治疗方案和疾病预后[56，63]。例如，1a1期患者的五年生存率为92％，而iiib期患者的五年生存率仅为26％[8]。因此，不完整或不确定的淋巴结分期手术可能导致治疗规划不充分，并对患者的生存产生毁灭性影响。遗憾的是，医生通常无法规划和执行足够完整的淋巴结分期手术以确保准确的疾病分期[49，70]。

12、遗憾的是，肺癌的高死亡率持续存在，因为很大比例的患者往往被诊断为晚期3-4期疾病[19]。为了解决这一问题，目前全球范围内正在努力推广基于ct的肺癌筛查计划，这正在推动向检测早期可治疗疾病的重大转变[52，65]。然而，这一令人兴奋的发展大大增加了对胸部淋巴结准确分期的需求[56，63]。遗憾的是，miller等人发现许多医生不会执行适当的淋巴结分期[49]。

13、作为确定疾病分期的标准辅助手段，国际肺癌研究协会(iaslc)制定了tnm肺癌分期系统[8，26，60]。医生使用tnm系统得出“txnymz”疾病类别来确定疾病分期，其中t、n和m描述符分别指原发性肿瘤、淋巴结受累和胸腔外的远处转移。“x”、“y”和“z”子描述符有助于对三个解剖区域内的疾病扩散进行分层。tnm系统将胸腔划分为一组不同的淋巴结站点，如iaslc淋巴结图所示[8，15]。淋巴结站点依次分配到分期区n1至n3，在较高编号区域中检测到阳性转移性淋巴结意味着疾病分期更晚[56，60]。

14、目前的临床指南建议至少对可见淋巴结(考虑≥6个站点)进行完整取样，以准确确定疾病分期[9，20，34，63]。该建议的分期策略包括首先检查最高n3级淋巴结站点中的淋巴结，然后检查n2级淋巴结，最后检查n1级淋巴结，最高分期区中的阳性淋巴结确定描述符“ny”[26，34]。

15、遗憾的是，研究表明，大多数分期手术并不充分，医生通常采用所谓的“选择性取样”方法，只取少数几个站点的明显淋巴结，甚至只取一个肿大的淋巴结[9，20，34，38，49]。(zhong等人推测，必须检查≥11-16个淋巴结才能得出明确的分期评估[70])。到目前为止，参与ost等人的大型多中心分期研究的医生平均每位患者仅活检2.18个淋巴结，66％的患者仅取样1-2个淋巴结站点[54]。因此，肺癌的死亡率仍然很高，因为很大比例的患者往往在诊断时已处于3-4期晚期[19]。

16、医生技能的局限性是造成这种情况的主要原因。考虑到这些局限性，医生必须首先查看患者的三维(3d)ct成像扫描，以规划通往每个已确定诊断部位的肺部气道路线，并决定淋巴结采样顺序[10，51]。接下来，在手术室中，医生必须在脑海中将制定的规划转化为支气管镜检查期间看到的现场气道观察结果。遗憾的是，医生在根据ct观察构建气道路线的能力和执行支气管镜检查的技能方面存在很大差异[10，47，50]。虽然医生确实接受过支气管镜检查培训，但这些计划取决于如何执行最少数量的手术，而不是获得必要的技术技能[16，20，21，34]。

17、除此之外，研究人员还发现，如果医生必须进行完整的淋巴结分期，他们还会面临两个额外的负担[9]。首先，他们必须将支气管镜导航到胸腔内许多相距较远的淋巴结站点。其次，他们必须具备在脑海中将iaslc淋巴结图从3d ct观察结果转化为现场支气管镜检查的技能。理想的手术规划包括对所有指定淋巴结的气道进行有效的“巡视(tour)”，巡视顺序符合临床分期指南。

18、推导这一有效巡视的任务是旅行商问题(traveling salesman problem)[31]的一个例子。旅行商问题被认为是np难题；也就是说，保证上述图搜索最佳解的最佳算法具有指数时间最坏情况下的复杂度[22，31]。由于这在实践中是不可行的，所以我们需要一种能够快速找到近乎最佳解的方法。最近邻搜索[59]、局部图搜索启发式[7，40]、贪婪搜索[3]以及遗传和进化算法[39，66]等方法已被应用于此问题。它们的成功程度各不相同，一些方法容易受到局部最小值或低质量结果的影响。

19、旅行商问题虽然在工业应用中很常见，但在生物医学中的应用却很少，例如生物体研究[58]和手术工具选择[53]。对于外科手术，goyette和riviere应用线性优化来最大限度地缩短手术机器人到达心脏心包表面各点的行走时间[27]。madeira等人优化了有限元模型来矫正脊柱侧弯[45]。falcone等人模拟了一项与腹腔镜手术相关的任务[17]。burrows等人模拟了针头转向，以便通过一次切口对多个位置进行活检[4]。与此相关，gayle等人严格制定了路径规划任务，以引导柔性机器人穿过肝脏复杂的脉管系统，但没有考虑到访问多个目的地的需要[23]。值得注意的是，这些研究通常没有使用真实数据，也没有直接应用于图像引导手术或支气管镜检查。

20、另一方面，对于周边肿瘤活检的相关肺癌管理任务，最近推出的图像引导支气管镜系统大大缓解了上述一些支气管镜检查技能问题[5，6]。具体来说，它们使用基于计算机的图像分析来得出通向目标肿瘤的最佳气道路线，并在支气管镜检查期间沿得出的路线提供现场图像引导[2，24，57]。因此，这些系统已被证明几乎消除了医生在规划和执行周边肿瘤活检的支气管镜检查方面的技能差异，同时还提高了活检成功率[1，24，47]。

21、遗憾的是，这些系统仅针对每个诊断部位提供单独的气道路线，而没有为多个部位提供协调引导。到目前为止，它们无法提供按照临床指南推荐的准确全面淋巴结分期的方法，例如：1)对所有所需淋巴结和淋巴站点进行一次协调巡视；2)将iaslc淋巴结图从ct转换为手术规划，从而能够按分期区对淋巴结进行排序。

22、总之，目前尚未实施需要穿越复杂中空管状解剖区域或一般中空区域的综合内窥镜/外科手术，因为这些手术太复杂或不切实际，而许多重要的医疗任务都需要这些手术。虽然可以为单个诊断部位制定手术规划，但没有办法有效地规划涉及许多分布式诊断部位(“目的地”)的综合手术。此外，也没有办法使用创建的多目的地手术规划(“巡视”)进行后续的现场手术引导。

技术实现思路

1、本发明的实施例提供了一种用于规划和引导复杂的多目的地外科手术的方法，这些外科手术需要使用由操作者(例如医生)操作的内窥镜穿过复杂的、分支的、中空的、管状的器官系统或其他中空器官(例如腹部、胃部等)。具体而言，此类手术需要医生检查、诊断、活检或治疗解剖区域内目标感兴趣区域的多个分布部位。

2、首先，将提供患者中空器官系统的3d放射成像扫描，并将其作为主要输入。将识别感兴趣区域，并可以从3d术前成像扫描中得出中空器官系统的3d虚拟空间。3d成像扫描可以是ct扫描或mri扫描。

3、中空器官系统可以是肺气道、心脏、大脑、肝脏、肾脏中的脉管系统或结肠、胃部、膀胱或骨盆/腹部中的中空区域。内窥镜可以是支气管镜、结肠镜、腹腔镜、血管镜或膀胱镜。目标诊断部位可以是淋巴结、可疑病变或治疗递送部位。

4、例如，该方法利用患者的3d成像扫描得出患者特定的多目的地巡视，以便高效导航到所有预选淋巴结。路线可以包括一组内窥镜装置姿势，这些姿势跨越一对淋巴结或目标诊断部位之间的中空器官系统的至少一部分。每个姿势由其在3d虚拟空间中的坐标和一组指示穿过中空器官系统的行进方向的矢量组成。此外，每个淋巴结或目标诊断部位通过最小的连续姿势子集连接到其他每个淋巴结，表示淋巴结对之间的最小距离路线。姿势将所有淋巴结或目标诊断部位连接在一起。访问所有淋巴结或目标诊断部位的完整连续姿势集构成了一次巡视。一次巡视构成将所有预选淋巴结或诊断部位连接在一起的路线，使得每个部位仅被访问一次。最佳巡视定义为访问所有淋巴结或目标诊断部位一次且仅一次的最低成本对应的最短路线，其中成本表示内窥镜将每对淋巴结或诊断部位之间的连续姿势子集连接在一起所行进的距离。最小成本定义为连接每对淋巴结或诊断部位之间的最小连续姿势子集所行进的距离。最佳巡视对应于最低成本巡视，即，将所有预选淋巴结或诊断部位连接在一起的最小连续姿势集。

5、如果将每个诊断部位视为一个顶点，将连接两个顶点的距离视为一条边，则可以构建一个图形结构。该图形结构包括一个成本矩阵，其中每个成本条目表示从一个目标诊断部位到另一个目标诊断部位的行进距离。最佳巡视是顶点的最小成本序列，该序列访问每个顶点一次且仅一次。

6、如果目标诊断部位是淋巴结，则淋巴结属于某些(iaslc)解剖淋巴结站点并遵守iaslc指南。给定已知的癌症结节位置的情况下，标记的节点被映射到分期区。本方法在计算最短路线时进一步结合了分期区施加的约束。该方法确定了访问所有目标淋巴结的最佳或接近最佳的巡视，与全面淋巴结分期的推荐指南一致。

7、为了计算所需路线，本方法包括三个主要步骤：

8、1.成像扫描预处理：定义目标诊断部位和中空器官系统的3d模型(例如淋巴结、肿瘤、气道树结构、初步单节点气道路线和iaslc淋巴结站点)。

9、2.图形和分期区构建：设置路线计算所需的数据结构。

10、3.路线计算，计算后续图像引导内窥镜检查的最短路线。

11、可以根据最短路线制定手术规划，以引导后续的现场手术。

12、接下来，基于图像的方法使用手术规划来引导全面的、多目的地的医疗手术。

13、提供一系列图形工具，包括视觉提示和引导说明。例如，通过将3d虚拟空间中得到的虚拟内窥镜腔内视图与现场医疗手术真实空间内的中空器官系统的现场视频内窥镜视图相链接，将在3d虚拟空间中得到的规划数据链接到现场医疗手术的真实空间。

14、引导控制策略可有效引导医生或手术机器人到达每个手术部位。例如，提供到达每个诊断部位的建议装置操作。

15、在引导手术期间中，手术历史记录会跟踪所访问部位的所有引导和成像信息。对于每个部位，路径历史记录访问部位的时间、引导系统的状态以及部位的成像特征。手术历史记录会记录在现场医疗手术期间已访问过哪些部位以及尚未访问哪些部位。可以在后续手术期间调用手术历史记录，以便评估先前检查过的部位的治疗或疾病进展。

16、规划和引导方法都已作为交互式软件系统实施。规划系统接受适当的放射影像数据并输出由巡视和其他信息组成的手术规划，以便以最佳方式到达每个手术部位。引导系统接受手术规划作为输入并与手术内窥镜硬件交互以接受现场内窥镜信息。