CN114599301A - 手术环境中的物体检测和避开 - Google Patents

Abstract

一种手术机器人系统包含：具有机器人臂的机器人；处理器；和存储用于由所述处理器执行的指令的存储器。所述指令使所述处理器接收具有关于至少一个物体相对于患者解剖结构的计划位置的第一信息和关于手术目标的第二信息的手术计划，并且基于所述第一信息和所述第二信息来计算所述机器人臂的移动路径。

Description

手术环境中的物体检测和避开

技术领域

本公开一般涉及机器人手术，并且更具体地涉及在手术环境中控制机器人的同时维持态势感知。

背景技术

手术程序可完全手动、手动但在机器人辅助下进行，或者使用一个或多个机器人自主进行。在手术程序期间，手术环境可变得拥挤，其中一种或多种工具、器械、植入物或其它医疗装置、一名或多名医师或其他医务人员的一个或多个手臂、手和/或形象，和/或一个或多个机器人臂，以及患者解剖结构的至少一部分，全部定位在工作体积内或周围(并且在一些情况下，移入、移出工作体积和/或在其周围移动)以进行手术程序。

发明内容

本公开的实例方面包含：

一种手术机器人系统，其包括：包括机器人臂的机器人；至少一个处理器；和存储用于由至少一个处理器执行的指令的存储器。指令在执行时使至少一个处理器：接收包括关于至少一个物体相对于患者解剖结构的计划位置的第一信息和关于手术目标的第二信息的手术计划；和基于第一信息和第二信息来计算机器人臂的移动路径。

本文中的方面中的任一个，其中存储器存储用于由至少一个处理器执行的额外指令，其在执行时另外使至少一个处理器接收对应于至少一个物体的数字模型；其中计算另外基于数字模型。

本文中的方面中的任一个，其中存储器存储用于由至少一个处理器执行的额外指令，其在执行时另外使至少一个处理器基于计算的移动路径来控制机器人臂。

本文中的方面中的任一个，其中存储器存储用于由至少一个处理器执行的额外指令，其在执行时另外使至少一个处理器：从传感器接收关于包括至少一个物体的手术环境的第三信息；和基于第三信息来识别至少一个物体的实际位置。

本文中的方面中的任一个，其中存储器存储用于由至少一个处理器执行的额外指令，其在执行时另外使至少一个处理器基于识别的实际位置来修改计算的移动路径。

本文中的方面中的任一个，其中存储器存储用于由至少一个处理器执行的额外指令，其在执行时另外使至少一个处理器识别至少一个物体所需的移动以清除机器人臂的移动路径。

本文中的方面中的任一个，其中存储器存储用于由至少一个处理器执行的额外指令，其在执行时另外使至少一个处理器：在第三信息中辨识至少一个物体；和确定是否必须避开至少一个物体。

本文中的方面中的任一个，其中第三信息是在第一时间接收的，并且存储器存储用于由至少一个处理器执行的额外指令，其在执行时另外使至少一个处理器：从传感器并且在第一时间之后的第二时间接收关于手术环境的第四信息；基于第三信息和第四信息的比较来确定至少一个物体的实际位置从第一时间到第二时间是否改变；和基于确定来控制机器人臂。

本文中的方面中的任一个，其中至少一个物体为切口。

本文中的方面中的任一个，其中至少一个物体为骨骼或附接到骨骼的标记。

本文中的方面中的任一个，其中至少一个物体为非解剖物体。

本文中的方面中的任一个，其中传感器固定到机器人臂。

一种手术验证系统，其包括：包括机器人臂的机器人；可由机器人臂移动的传感器；至少一个处理器；和存储用于由至少一个处理器执行的指令的存储器。指令在执行时使至少一个处理器：接收包括关于至少一个物体相对于患者解剖结构的预期位置的第一信息的手术计划；基于手术计划来确定从其中捕获验证图像的相对于患者解剖结构的至少一个姿势；使机器人臂将传感器移动到至少一个姿势；激活传感器以获得验证图像；和基于验证图像来确定至少一个物体的实际位置。

本文中的方面中的任一个，其中至少一个物体包括至少一个螺钉，并且存储器存储用于由至少一个处理器执行的额外指令，其在执行时使至少一个处理器：基于至少一个螺钉的实际位置来确定杆轮廓。

一种手术避撞系统，其包括：包括机器人臂的机器人；可由机器人臂移动的传感器；至少一个处理器；和存储用于由至少一个处理器执行的指令的存储器。指令在执行时使至少一个处理器：接收包括以下的手术计划：关于患者的解剖部分的解剖信息，关于涉及患者的解剖部分的计划手术程序的程序信息，和关于在计划手术程序期间要在感兴趣体积内计划的一个或多个物体的环境信息。指令在执行时另外使至少一个处理器：接收对应于感兴趣体积的传感器信息；在感兴趣体积中检测一个或多个障碍物；和控制机器人臂以避开检测的一个或多个障碍物。

本文中的方面中的任一个，其中存储器存储用于由至少一个处理器执行的额外指令，其在执行时另外使至少一个处理器：基于环境信息来识别检测的一个或多个障碍物中的至少一个。

本文中的方面中的任一个，其中一个或多个障碍物包括除患者以外的人的解剖特征。

本文中的方面中的任一个，其中一个或多个障碍物包括管或导管。

本文中的方面中的任一个，其中一个或多个物体包括患者体内的至少一个物体和患者体外的至少一个物体。

本文中的方面中的任一个，其中传感器信息为在第一时间接收的第一传感器信息，并且存储器存储用于由至少一个处理器执行的额外指令，其在执行时另外使至少一个处理器：在第一时间之后的第二时间接收第二传感器信息；和基于第一传感器信息和第二传感器信息的比较在感兴趣体积中检测任何新障碍物。

本文中的方面中的任一个，其中存储器存储用于由至少一个处理器执行的额外指令，其在执行时另外使至少一个处理器：响应于检测到一个或多个新障碍物而停止机器人臂的移动。

本文中的方面中的任一个，其中存储器存储用于由至少一个处理器执行的额外指令，其在执行时另外使至少一个处理器：至少部分地基于检测的一个或多个新障碍物来控制机器人臂。

本文中的方面中的任一个，其中存储器存储用于由至少一个处理器执行的额外指令，其在执行时另外使至少一个处理器：至少部分地基于手术计划来识别检测的新障碍物中的一个或多个。

一种手术机器人系统，其包括：包括机器人臂的机器人；固定到机器人臂的传感器；至少一个处理器；和存储用于由至少一个处理器执行的指令的存储器。指令在执行时使至少一个处理器：接收包括关于患者的解剖特征的信息的手术计划；从传感器接收对应于定位在患者附近的视觉标记的数据；在数据中检测视觉标记；和基于视觉标记的定向来确定解剖特征的对齐。

本文中的方面中的任一个，其中检测至少部分地基于来自机器人的关于机器人臂在传感器获得数据时的姿势的信息。

本文中的方面中的任一个，其中检测至少部分地基于关于视觉标记的尺寸和形状的信息。

本文中的方面中的任一个，其中视觉标记包括贴纸。

一种手术机器人系统，其包括：包括机器人臂的机器人；至少一个处理器；和存储用于由至少一个处理器执行的指令的存储器。指令在执行时使至少一个处理器：接收关于要使用机器人臂完成的手术程序的手术计划；接收关于患者的解剖特征的姿势的信息；接收固定到解剖特征的植入物的数字模型；基于手术计划、解剖特征的姿势和数字模型来确定植入物在机器人臂的工作体积内的姿势；和至少部分地基于确定的姿势来控制机器人臂。

本文中的方面中的任一个，其中存储器存储用于由至少一个处理器执行的额外指令，其在执行时使至少一个处理器：接收关于患者的解剖特征的更新姿势的信息；基于手术计划、解剖特征的更新姿势和数字模型来确定植入物在工作体积内的更新姿势；和至少部分地基于确定的更新姿势来控制机器人臂。

本文中的方面中的任一个，其中关于更新姿势的信息是从机器人臂上的传感器接收的。

尽管结合椎体终板边缘的自动检测来描述本公开的各方面，但是本公开的一些实施例可用于自动检测除椎体终板边缘之外的解剖结构。

在下文的附图和描述中阐述本公开的一个或多个方面的细节。本公开中所描述的技术的其它特征、目标和优点将从描述和图式且从权利要求书而显而易见。

短语“至少一个”、“一个或多个”以及“和/或”是在操作中具有连接性和分离性两者的开放式表述。举例来说，表述“A、B和C中的至少一个”、“A、B或C中的至少一个”、“A、B和C中的一个或多个”、“A、B或C中的一个或多个”以及“A、B和/或C”意指仅A、仅B、仅C、A和B一起、A和C一起、B和C一起，或A、B和C一起。当上述表述中的A、B和C中的每一个都指代如X、Y和Z的一个元素或如X₁-X_n、Y₁-Y_m和Z₁-Z_o的一类元素时，短语意指选自X、Y和Z的单个元素、选自同一类的元素(例如X₁和X₂)的组合以及选自两个或更多类的元素(例如Y₁和Z_o)的组合。

术语“一(a/an)”实体指所述实体中的一个或多个。如此，术语“一(a/an)”、“一个或多个”和“至少一个”在本文中可以可互换地使用。还应当注意，术语“包括”、“包含”和“具有”可以可互换地使用。

前述内容是本公开的简化概述以提供对本公开的一些方面的理解。本发明内容既不是对本公开和其各个方面、实施例和配置的广泛性概述也不是详尽性概述。其既不旨在识别本公开的关键或重要要素，也不旨在描绘本公开的范围，而是以简化形式呈现本公开的所选概念，作为对下文呈现的更详细描述的介绍。如应了解，本公开的其它方面、实施例和配置可能单独或以组合方式利用上文所阐述或下文所详细描述的特征中的一个或多个。

在考虑下文提供的实施例描述之后，本发明的许多额外特征和优点对于本领域技术人员将变得显而易见。

附图说明

附图并入并形成本说明书的一部分以示出本公开的几个实例。这些附图连同描述一起解释本公开的原理。附图简单地示出如何进行和使用本公开的优选和替代性实例，且不应解释为仅将本公开限制于所示出和所描述的实例。另外的特征和优点将根据以下对本公开的各个方面、实施例和配置的更详细描述变得显而易见，如通过以下所参考的图式所示出。

图1为根据本公开的至少一个实施例的系统的框图；

图2为根据本公开的至少一个实施例的方法的流程图；

图3为根据本公开的至少一个实施例的方法的另一个流程图；

图4为根据本公开的至少一个实施例的方法的另一个流程图；

图5为根据本公开的至少一个实施例的方法的另一个流程图；

图6A为根据本公开的至少一个实施例的方法的另一个流程图；

图6B为根据本公开的至少一个实施例的方法的另一个流程图；

图7为根据本公开的至少一个实施例的方法的另一个流程图；和

图8为根据本公开的至少一个实施例的方法的另一个流程图。

具体实施方式

应当理解，本文中所公开的各个方面可以与描述和附图中具体呈现的组合不同的组合进行组合。还应理解，取决于实例或实施例，本文中所描述的过程或方法中的任一个的某些动作或事件可以不同的序列执行，和/或可添加、合并或完全省略(例如，根据本公开的不同实施例，执行所公开技术可能不需要所有描述的动作或事件)。另外，出于清晰的目的，虽然本公开的某些方面被描述为由单个模块或单元执行，但应理解，本公开的技术可由与例如计算装置和/或医疗装置相关联的单元或模块的组合执行。

在一个或多个实例中，所描述方法、过程和技术可以硬件、软件、固件或其任何组合实施。如果以软件实施，则可将功能以一个或多个指令或代码的形式存储在计算机可读介质上且可由基于硬件的处理单元执行所述功能。计算机可读媒体可包含非暂时性计算机可读媒体，其对应于有形媒体，如数据存储媒体(例如，RAM、ROM、EEPROM、快闪存储器或可用于存储呈指令或数据结构形式的期望程序代码且可由计算机访问的任何其它媒体)。

指令可由一个或多个处理器执行，所述一个或多个处理器如一个或多个数字信号处理器(DSP)、通用微处理器(例如，英特尔酷睿(Intel Core)i3、i5、i7或i9处理器；英特尔赛扬(Intel Celeron)处理器；英特尔至强(Intel Xeon)处理器；英特尔奔腾(IntelPentium)处理器；AMD锐龙(AMD Ryzen)处理器；AMD速龙(AMD Athlon)处理器；AMD羿龙(AMDPhenom)处理器；苹果(Apple)A10或10X Fusion处理器；苹果A11、A12、A12X、A12Z或A13仿生处理器；或任何其它通用微处理器)、专用集成电路(ASIC)、场可编程逻辑阵列(FPGA)或其它等效集成或离散逻辑电路。因此，如本文中所使用的术语“处理器”可指前述结构或适合于实施所描述的技术的任何其它物理结构中的任一个。而且，所述技术可完全实施于一个或多个电路或逻辑元件中。

在详细地解释本公开的任何实施例之前，应当理解，本公开在其应用方面不限于以下描述中阐述或附图中示出的构造细节和组件布置。本公开能够具有其它实施例且能够以各种方式实践或进行。同样，应理解，本文中所使用的措词和术语是出于描述的目的且不应视为是限制性的。本文中使用“包含”、“包括”或“具有”以及其变化形式意在涵盖其后列出的项目和其等效物以及额外项目。此外，本公开可使用实例来示出其一个或多个方面。除非另有明确说明，否则使用或列出一个或多个实例(其可由“例如(for example)”、“借助于实例”、“例如(e.g.)”、“如”或类似语言指示)不旨在且并不限制本公开的范围。

骨科手术可需要外科医生执行高风险干预行动，如在非常敏感和脆弱的周围组织(脊神经、主要血管)内进行切割和钻孔，特别是在程序如脊柱融合程序(TLIF、PLIF、XLIF)、微创脊柱融合程序、骨减压程序和其它这类程序期间。在这类程序期间获得或维持的精度越高，可确保患者安全性越好并且临床程序成功的可能性越大。已开发如光学导航和手术机器人的技术解决方案，以改善在这类程序期间的精度。

当在手术工作环境内使用机器人系统时，机器人系统的一部分(例如，机器人臂)可在患者身体附近移动以改善准确性并且减少手术室内的占地面积。这潜在地在机器人系统与患者或机器人系统的工作环境内的任何固体物体(如但不限于骨骼与机器人对接工具或结构、手术工具和植入物)之间引入碰撞风险。

在机器人系统无法识别或分类工作环境内的不同物体的情况下，性能风险可与机器人的使用相关联。举例来说，系统可将自身定位在工作环境内而不与任何物体碰撞，然而，机器人臂可定义或遵循直接指向固体外来物体(错误地将固体外来物体视为患者解剖结构的一部分)如植入物或手术工具的轨迹。在这种情况下，在不首先移动固体外来物体或调整轨迹的情况下，外科医生可不能够进入手术期望的目标区域。

此外，感兴趣体积中的患者的一个或多个解剖特征和/或非解剖物体可在手术程序之前或期间但在确定其初始位置之后移动。换句话说，一个或多个物体在感兴趣体积或工作体积内的位置可在手术程序期间改变。

因此，需要一种可在机器人系统的工作环境内检测一个或多个结构或其它物体的系统。这类系统能够识别检测的物体的精确位置和/或对检测的物体进行分类以防止碰撞风险并且以其他方式避开中断或伤害临床程序的执行以及对患者造成任何伤害。这类系统还可被配置成基于在手术程序期间从一个或多个传感器收集的信息和/或基于定位在或计划定位在工作环境内的一个或多个物体的CAD模型来更新(例如，工作体积或感兴趣体积的)机器人系统的工作环境的模型。举例来说，在植入物塔固定到椎骨的情况下，一个或多个传感器(例如，用于分段跟踪脊柱或脊柱元件的传感器、O形臂2D长胶片扫描仪、用于椎骨/植入物位置检测的传感器或任何其它传感器)可用于检测椎骨姿势改变，并且植入物塔的CAD模型可与关于检测的椎骨姿势改变的信息一起利用以确定植入物塔的更新位置和/或定向。然后可利用此更新信息来计划或修改手术计划的一个或多个轨迹或其它方面。

本公开的实施例包括可基于几何性质或先验知识或如但不限于反射红外(IR)珠或几何形状的不同特征在工作环境内检测和分割特定固体元件的装置或系统。装置或系统可接收患者解剖结构的一部分的模型，其可包括关于定位在患者解剖结构内或附近(例如，在感兴趣体积内)的一个或多个外来物体的计划和/或实际位置的信息。装置或系统还可更新模型以包含关于一个或多个物体在患者解剖结构内或附近的计划或实际位置的信息。装置或系统可将此信息用于机器人运动控制和/或促进临床程序的执行。举例来说，这类信息可用于计划将不与感兴趣体积中的计划和/或检测的物体碰撞的临床植入物插入轨迹，和/或修改临床植入物插入轨迹以避开与感兴趣体积中计划或检测的物体碰撞，和/或识别临床植入物插入轨迹的路径中的一个或多个物体以及一个或多个物体清除轨迹所需的移动。

本公开的实施例可利用关于已知机器人工作体积的信息、关于由机器人臂和/或在导航系统引导的情况下插入的一个或多个植入物的信息(包含位置和/或定向信息)和/或注册信息中的一个或多个，以推断对工作体积存在干扰风险的物体的位置，并且基于注册信息或关于解剖特征、植入物和/或任何其它感兴趣物体的更新位置的其它信息来更新这类位置信息。举例来说，如果具有螺钉塔的螺钉已插入患者的椎骨中，并且脊柱随后发生移位(例如，在插入椎间体植入物期间)，并且已经执行另一次注册，那么本公开的实施例可被配置成基于例如关于塔的已知信息(例如，位置信息、尺寸和/或形状信息)以及塔从第一次注册到最近一次注册的位置差异来自动更新工作体积的模型。更新模型然后可用于计划和/或更新计划的机器人移动、轨迹或其它程序。

本公开的实施例还可有益地用于检测程序的感兴趣区域并且确定感兴趣区域内的一个或多个解剖元件的对齐或其它定向。这类实施例可利用放置在患者身上或患者覆盖物上的可见标记(在任一种情况下，无论是贴在其上还是用粘合剂或以其他方式固定到其上)，然后所述标记可由相机和/或相关联的处理器检测。标记检测算法、距离信息和/或关于标记的形状和尺寸的已知信息可用于在由相机获得的图像中检测标记。在一个这类实施例中，例如，在对脊柱侧凸患者的脊柱进行手术程序的情况下(例如，在脊柱病理性弯曲的情况下)，可将可见标记定位在患者身上以与感兴趣的解剖特征(例如，脊柱)对齐，然后所述标记可使用相机检测。标记的定向可被确定并且然后用于确定将在其上进行操作的脊柱区段的角度，所述确定的角度然后可用于正确定向一个或多个手术工具、植入物和/或其它医疗装置，和/或调整手术计划，和/或用于其它有用的目的。在一些实施例中，确定的位置或定向可用于定位和对齐机器人用于注册目的的基准标记和/或相对于感兴趣的解剖特征正确对齐或以其他方式定位机器人。

本公开的实施例可有益地减少或消除利用导航探头和/或接收用户输入以确定所讨论的一个或多个解剖元件的对齐或其它定向的需要。

本公开的实施例可利用一个或多个机械或电子输入来扫描/记录/成像手术工作环境。如相机(深度、红外、光学)、接近传感器、多普勒装置和/或激光器的装置可用于此目的。这些装置可位于手术环境中的位置，使得其将检测手术工作场。举例来说，这类装置可安装在机器人臂上，面向手术场，附接到定位导航相机，或附接到手术室光源。

举例来说，本公开的实施例可结合使用机器人用于操作切割工具以从患者身上移除骨骼或其它组织，以减少机器人将无意中移除或以其他方式损坏除目标组织以外的任何解剖特征或外来物体的可能性。

本公开为以下问题提供技术解决方案：(1)在手术环境中安全地操作机器人，所述手术环境包括可易于受到手术程序伤害或损坏和/或不旨在被修改或以其他方式影响的一个或多个物体；(2)在拥挤的手术环境中安全地操作机器人；(3)在一个或多个物体在手术程序的过程期间移动的手术环境中安全地操作机器人；(4)尽可能高效地完成用于手术程序的机器人系统的设置；和/或(5)验证在手术计划中识别的一个或多个物体实际上在手术环境中，和/或确定在手术计划中识别的一个或多个物体的实际位置。

首先转向图1，示出了根据本公开的至少一个实施例的系统100的框图。系统100可用于例如进行手术程序、在感兴趣体积中检测物体、识别这类物体、基于一个或多个检测的物体计划机器人臂的路径或轨迹、确定一个或多个这类物体所需的移动以清除路径或轨迹、基于一个或多个检测和/或识别的物体来更新手术计划、执行手术计划、进行本文公开的方法中的一种或多种的一个或多个步骤或其它方面，和/或用于任何其它有用的目的。系统100包括计算装置102、一个或多个传感器132、机器人136、导航系统144、数据库148和云152。尽管前述内容，根据本公开的其它实施例的系统可省略一个或多个传感器132、机器人136、导航系统144、数据库148和/或云152中的任何一个或多个。

计算装置102包括处理器104、通信接口108、用户接口112和存储器116。根据本公开的其它实施例的计算装置可省略通信接口108和用户接口112中的一个或两个。

计算装置102的处理器104可以是本文所描述的任何处理器或任何类似的处理器。处理器104可被配置成执行存储在存储器116中的指令，所述指令可使处理器104利用或基于例如从传感器132、机器人136、导航系统144、数据库148和/或云152接收的数据来进行一个或多个计算步骤。

计算装置102还可包括通信接口108。通信接口108可用于接收图像或其它数据或来自外部源(如，传感器132、机器人136、导航系统144、数据库148、云152和/或便携式存储介质(例如，USB驱动器、DVD、CD))的其它信息，和/或用于将指令、图像或其它信息传输到外部系统或装置(例如，另一计算装置102、传感器132、机器人136、导航系统144、数据库148、云152和/或便携式存储介质(例如，USB驱动器、DVD、CD))。通信接口108可包括一个或多个有线接口(例如，USB端口、以太网端口、火线(Firewire)端口)和/或一个或多个无线接口(被配置成例如经由一个或多个无线通信协议如802.11a/b/g/n、蓝牙、NFC、ZigBee、RF、GSM、LTE等传输信息)。在一些实施例中，通信接口108可用于使装置102能够与一个或多个其它处理器104或计算装置102进行通信，无论是缩短完成计算机密集任务所需的时间还是出于任何其它原因。

用户接口112可为或包括键盘、鼠标、轨迹球、监测器、电视、触摸屏、按钮、操纵杆、开关、杠杆和/或用于从用户接收信息和/或用于将信息提供到计算装置102的用户的任何其它装置。举例来说，用户接口112可用于接收结合本文所描述的任何方法的任何步骤的用户选择或其它用户输入；接收关于计算装置102和/或系统100的另一组件的一个或多个可配置设置的用户选择或其它用户输入；接收关于机器人136的期望移动的用户选择或其它用户输入；和/或接收关于手术目标的用户选择或其它用户输入；接收关于修改手术计划的用户选择或其它用户输入。尽管在系统100中包含用户接口112，但是系统100可自动地(例如，在没有经由用户接口112的任何输入的情况下或以其他方式)进行本文所描述的任何方法的步骤中的一个或多个或全部。

尽管用户接口112被示出为计算装置102的一部分，但是在一些实施例中，计算装置102可利用与计算装置102的一个或多个其余组件分开容纳的用户接口112。在一些实施例中，用户接口112可接近系统100的一个或多个其它组件定位，而在其它实施例中，用户接口112可远离系统100的一个或多个组件定位。

存储器116可为或包括硬盘驱动器、RAM、DRAM、SDRAM、其它固态存储器、本文所描述的任何存储器，或用于存储计算机可读数据和/或指令的任何其它有形的非暂时性存储器。存储器116可存储可用于完成例如本文所描述的方法200、300、400、500、600、650、700和/或800的任何步骤的指令、信息或数据。存储器116可存储例如一种或多种算法120(包含例如标记检测算法、特征辨识算法、图像处理算法、轨迹计算算法)、一个或多个模型124(包含例如一个或多个植入物、手术工具、其它医疗装置的一个或多个CAD模型，或提供例如关于物体的尺寸、物体的形状、物体的材料特性和/或物体的机械性质的信息的任何其它模型)和/或一个或多个手术计划128(其中的每一个可为或包括例如一个或多个模型或患者的解剖结构的一部分的其它三维图像)。在一些实施例中，这类指令、算法、标准和/或模板可被组织成一个或多个应用程序、模块、包、层或引擎，并且可使处理器104操纵存储在存储器116中和/或从系统100的另一组件接收的数据。

传感器132可为适合于获得关于手术环境和/或关于工作体积或其它感兴趣体积中的一个或多个物体的信息的任何传感器。传感器132可为或包括例如相机(包含可见光/光学相机、红外相机、深度相机或任何其它类型的相机)；接近传感器；和多普勒装置；一个或多个激光器；LIDAR装置(例如，光检测和测距装置，和/或激光成像、检测和测距装置)；扫描仪，如CT扫描仪、磁共振成像(MRI)扫描仪或光学相干断层扫描(OCT)扫描仪；O形臂(包含例如O形臂2D长胶片扫描仪)、C形臂、G形臂或利用基于X射线的成像的其它装置(例如荧光镜或其它X射线机)；用于分段跟踪脊柱或脊柱元件的传感器；用于椎骨/植入物位置检测的传感器；超声波探头；或适用于获得工作体积或感兴趣体积的图像的任何其它成像装置。传感器132可为可操作的以成像患者的解剖特征，如患者的脊柱或脊柱的一部分，以及定位在患者的解剖特征内、附近或以其他方式在其周围的一个或多个物体。传感器132能够拍摄2D图像或3D图像以生成图像数据。如本文所使用的“图像数据”指代由成像装置生成或捕获的数据，包含呈机器可读形式、图形形式和呈任何其它形式的数据。在一些实施例中，传感器132能够从多个角度或视点拍摄多个2D图像，并且能够通过组合或以其他方式操纵多个2D图像来生成3D图像。在一些实施例中，系统100可在不使用传感器132的情况下操作。

传感器132可为可操作的以实时成像工作体积或感兴趣体积(例如，以生成视频馈送或实况流)。在这类实施例中，传感器132可将更新图像和/或更新图像数据连续地提供给计算装置102，其可如本文结合方法200、300、400、500、600、650、700和/或800中的一个或多个所描述的那样连续地处理更新图像和/或更新图像数据。在一些实施例中，传感器132可包括多于一个的传感器132。举例来说，第一传感器132可提供患者的解剖特征的一个或多个术前图像(例如，其可用于生成示出患者的解剖特征以及插入或以其他方式定位在患者的解剖特征中或附近的一个或多个植入物或其它物体的手术计划)，并且第二传感器132可在手术程序期间提供包括患者的解剖特征(和/或一个或多个其它物体和/或解剖特征)的工作体积或其它感兴趣体积的一个或多个术中图像。在其它实施例中，相同的成像装置可用于提供一个或多个术前图像和一个或多个术中图像。

传感器132可被配置成在单个时间点捕获信息(例如，在某个时间点捕获静止图像或快照)，或实时捕获信息(例如，捕获视频信息和/或感知信息的实况流)。传感器132可位于手术环境中或附近，并且定位成以便能够检测手术工作场或感兴趣体积。传感器132可例如安装在机器人臂如机器人臂140上、附接到(例如，导航系统144的)导航相机、附接到手术室灯或由吊杆装置或其它支架保持。

机器人136可为任何手术机器人或手术机器人系统。机器人136可为或包括例如Mazor X^TM隐形版机器人引导系统。机器人136可包括一个或多个机器人臂140。在一些实施例中，机器人臂140可包括第一机器人臂和第二机器人臂。在其它实施例中，机器人126可包括一个机器人臂、两个机器人臂或两个以上机器人臂。在一些实施例中，机器人臂140可保持或以其他方式支撑传感器132。在一些实施例中，机器人臂140可协助手术程序(例如，通过在外科医生或其他用户操作工具时将工具保持在期望轨迹或姿势和/或支撑工具的重量，或以其他方式)和/或自动地进行手术程序。在一些实施例中，系统100可在不使用机器人136的情况下操作。

导航系统144可在操作期间为外科医生和/或手术机器人提供导航。导航系统144可为任何现在已知的或将来开发的导航系统，包含例如Medtronic StealthStation^TMS8手术导航系统。导航系统144可包含相机或者用于跟踪一个或多个参考标记的一个或多个其它传感器、导航跟踪器或在手术室或进行手术程序的其它房间内的其它物体。在各种实施例中，导航系统144可用于跟踪传感器132(或更具体地说，直接或间接以固定关系附接到传感器132的导航跟踪器)和/或机器人136(或机器人136的一个或多个机器人臂140)和/或手术环境中的任何其它物体的位置。导航系统144可包含用于显示来自外部源(例如，计算装置102、传感器132或其它源)的一个或多个图像或来自导航系统144的相机或其它传感器的视频流的显示器。在一些实施例中，系统100可在不使用导航系统144的情况下操作。

在一些实施例中，一个或多个参考标记(即，导航标记)可放置在机器人136、机器人臂140、传感器132或手术空间中的任何其它物体上。参考标记可由导航系统144跟踪，并且跟踪的结果可由机器人136和/或由系统100或其任何组件的操作者使用。在一些实施例中，导航系统144可用于跟踪系统100的其它组件(例如，传感器132)，并且系统可在不使用机器人136的情况下(例如，在外科医生基于来自导航系统144的引导来手动操纵可用于进行手术程序的任何物体的情况下)操作。

数据库148可存储由一个或多个传感器132拍摄的一个或多个图像，并且可被配置成无论是直接还是经由云152将一个或多个这类图像(例如，以电子方式、以图像数据的形式)提供给计算装置102(例如，以在用户接口112上或经由其显示，或供结合本文所描述的任何方法的处理器104使用)或任何其它装置。在一些实施例中，数据库148可为或包括医院图像存储系统的一部分，如图片存档与通信系统(PACS)、健康信息系统(HIS)和/或用于收集、存储、管理和/或传输包含图像数据的电子医疗记录的另一系统。数据库148可存储在存储器116中存储的相同信息中的任一个和/或任何类似信息。在一些实施例中，数据库148可含有存储在存储器116中的信息的备份或存档副本。

云152可为或表示因特网或任何其它广域网。计算装置102可使用有线连接、无线连接或两者经由通信接口108连接到云152。在一些实施例中，计算装置102可经由云152与数据库148和/或外部装置(例如，计算装置)通信。

现在转向图2，用于控制机器人臂的方法200可用于减少或消除机器人的机器人臂碰撞或以其他方式干扰定位在机器人的工作体积中的物体的可能性，或反之亦然。方法200有益地改善患者安全性、减少完成手术程序所需的时间(通过辨识和计划可另外需要额外时间来解决的潜在碰撞)，并且提供手术程序的高效完成。方法200可例如通过处理器(例如，处理器104)执行存储在存储器(例如，存储器116)中的指令来进行。

方法200包括接收具有关于手术目标的第一信息和关于至少一个物体的计划位置的第二信息的手术计划(步骤204)。手术计划可为手术计划128，并且可从存储器116或数据库148或任何其它源接收。手术目标可为或包括例如将植入物插入患者的解剖结构内的特定位置；从患者解剖结构中移除一定部分的骨组织；从患者解剖结构中移除一定部分的软组织；纠正患者解剖结构中的解剖缺陷；从患者身上移除解剖特征；或任何其它手术目标。在一些实施例中，手术目标可包括主要目标和一个或多个次要目标，或多个不相关的目标，或多个目标，当按序列完成时使得能够到达后续目标直到到达主要或主目标。

至少一个物体可为或包含计划与手术计划结合使用的任何物体，包含植入物、手术工具或其它医疗装置。在一些实施例中，至少一个物体可为外科医生、医师或其他主治人员的手臂、手和/或一根或多根手指(例如，用于在机器人辅助下要手动完成的手术程序)。计划位置可为单个计划位置(例如，植入物的最终位置)，或者计划位置可包括对应于至少一个物体在手术程序的不同阶段的不同位置的多个位置。

至少一个物体的计划位置可相对于一个或多个解剖元件的位置或相对于坐标系来定义。坐标系又可参考一个或多个解剖元件，或参考参考标记，或参考任何其它物体来定义。计划位置也可包括计划定向(例如，可为计划姿势)。

方法200还包括接收对应于至少一个物体的数字模型(步骤208)。数字模型可为存储在存储器116中或经由通信接口108或以其他方式从数据库148接收的模型124。可替代地，可从任何其它源接收数字模型。数字模型可包括至少一个物体的CAD模型，并且可用于确定医疗植入物的准确尺寸和/或形状。举例来说，在至少一个物体为医疗植入物的情况下，数字模型可包括医疗植入物的CAD模型。在一些实施例中，手术计划中的第二信息可包括关于至少一个物体与患者的解剖特征的连接点的信息，或关于至少一个物体的其它有限信息，但可不包括关于至少一个物体的尺寸和/或形状的完整信息。因此，可使用数字模型来补充第二信息，以便精确地确定机器人臂的工作体积的哪一部分将被至少一个物体填充。

方法200还包括基于手术计划来计算机器人臂的移动路径(步骤212)。机器人臂可为机器人136的机器人臂140。移动路径可为使机器人臂能够完成手术目标或完成先决步骤以完成手术目标的路径。在一些实施例中，移动路径可以不是沿其移动机器人臂的路径，而是由机器人臂(与例如由机器人臂保持的末端执行器或手术工具一起)定义并且将沿其移动手术器械以完成手术目标或完成先决步骤以完成手术目标的轨迹。

移动路径基于手术计划，并且更具体地基于关于手术目标的第一信息和关于至少一个物体的计划位置的第二信息两者来计算。计算移动路径以避开机器人臂(或将由机器人臂保持和/或引导的手术器械或工具)与至少一个物体之间的干扰，并且还确保满足手术目标(或实现满足手术目标的进展)。在一些实施例中，也可基于数字模型来计算移动路径。因此，例如，计算可包括基于手术计划和数字模型来确定至少一个物体的精确位置，并且然后计算避开至少一个物体和机器人臂(或由机器人臂保持的末端执行器或工具)之间的任何干扰(包含任何碰撞)的移动路径。

可使用例如一种或多种算法如算法120来计算移动路径。

方法200还包括基于计算的移动路径来控制机器人臂(步骤216)。举例来说，可以使机器人臂沿移动路径移动，或者可以使机器人臂定位工具引导件以便定义沿移动路径的轨迹，或者可以使机器人臂沿移动路径移动手术工具。控制可包括生成一个或多个命令信号并且将一个或多个命令信号传输到机器人136，无论是经由通信接口如通信接口108还是以其他方式。

本公开涵盖方法200的实施例，其包括比上述那些步骤更多或更少的步骤，和/或包括以与上述不同的顺序执行上述步骤。本公开还涵盖方法200的实施例，其包括除上述步骤之外的一个或多个步骤，包含本文所描述的方法300、400、500、600、650、700和/或800中的任一个的任何一个或多个步骤。

现在转向图3，用于确定物体在感兴趣体积内的位置是否已经改变的方法300可有益地用于降低机器人或其一部分(例如，机器人臂)与物体碰撞的可能性，因为物体已移出先前已知的位置。方法300的一个或多个方面可用于其它目的，以便识别物体在手术环境内的初始位置。方法300有益地改善患者安全性、减少完成手术程序所需的时间(通过辨识和计划可另外需要额外时间来解决的潜在碰撞)，并且提供手术程序的高效完成。方法300可例如通过处理器(例如，处理器104)执行存储在存储器(例如，存储器116)中的指令来进行。

方法300包括在第一时间接收关于包括至少一个物体的手术环境的信息(步骤304)。信息可从传感器如传感器132接收，并且可为或包括图像数据。信息可为或包括包含或基于图像数据的数字模型。信息可替代地包括由系统如系统100的用户提供的信息，并且可经由用户接口如用户接口112输入。第一时间可为在手术程序开始之前的时间(无论是紧接在术前会诊之前、还是在术前会诊期间或与术前会诊相关的时间)、在手术程序执行期间的时间、当患者处于手术室时的时间、当患者不在手术室时的时间或其他时间。

方法300还包括识别至少一个物体的实际位置(步骤308)。识别可基于在步骤304期间接收的关于手术环境的信息，并且可包括应用特征检测算法、特征辨识算法、边缘检测算法或其它算法120。识别可另外或替代地基于将关于手术环境的信息与坐标系如患者坐标系、机器人坐标系、全局坐标系或任何其它坐标系相关的导航信息和/或注册信息。在一些实施例中，识别可包括接收至少一个物体的数字模型(例如，CAD模型或其它模型124)，并且至少部分地基于数字模型来分析信息或者使用数字模型来补充信息。至少一个物体的实际位置可存储在存储器如存储器116或数据库148中，并且在一些实施例中可用于计划手术程序的轨迹或移动路径。

在一些实施例中，识别可至少部分地基于识别至少一个物体的预期或预测位置的手术计划。识别可另外包括根据手术计划将至少一个物体的实际位置与至少一个物体的预期或预测位置进行比较，和/或使用和/或基于至少一个物体的实际位置来更新手术计划。

方法300还包括在第一时间之后的第二时间接收关于手术环境的更新信息(步骤312)。在第二时间的接收可与在步骤304的第一时间的接收相同或基本上类似。更新信息可为来自在第一时间从其中接收信息的同一传感器或其它源的信息，或者更新信息可从不同的传感器或其它源接收。在一些实施例中，更新信息可为实时信息或者可从实时信息中选择或提取。

方法300还包括确定至少一个物体的实际位置从第一时间到第二时间是否改变(步骤316)。步骤316可包括基于更新信息来重复步骤308(或步骤308的变体)。换句话说，步骤316可包括基于更新信息来确定至少一个物体的实际位置，无论是以与在步骤308中识别至少一个物体的实际位置相同的方式，还是以类似的方式。

确定包括将对应于更新信息的至少一个物体的位置与在步骤308中确定的至少一个物体的实际位置进行比较。在一些实施例中，比较可包括将更新信息叠加在步骤304中接收的信息上，确定更新信息中的任何点是否不同于信息中的任何对应点，并且如果是的话，那么确定这类点是否对应于至少一个物体。

在其它实施例中，确定可包括基于更新信息来确定至少一个物体的实际位置(无论是以与上面关于步骤304描述的相同的方式、类似的方式还是不同的方式)，并且然后将更新信息中的至少一个物体的实际位置与步骤308中确定的至少一个物体的实际位置进行比较。

在一些实施例中，可基于确定的结果来更新手术计划。举例来说，如果至少一个物体的实际位置已经改变，那么可更新手术计划以反映至少一个物体的更新的实际位置。如果至少一个物体为或包含手术程序的障碍物，和/或如果至少一个物体为或包含手术程序的目标，那么机器人臂、手术工具或其它装置的一个或多个轨迹或移动路径可基于至少一个物体的更新的实际位置来计算和/或更新(例如，以避开机器人臂、手术工具或其它装置与至少一个物体之间的碰撞，和/或确保机器人臂、手术工具或其它装置正确指向目标)。

在至少一个物体被固定到另一个物体或以其他方式相对于另一个物体具有固定位置的情况下(例如，在至少一个物体为固定在椎骨中的椎弓根螺钉的情况下)，确定可包括确定至少一个物体固定到的物体的更新位置。

在第一时间在初始注册程序之后(在此期间，例如，患者的坐标空间与手术机器人和/或导航系统的坐标空间相关)的实施例中，确定至少一个物体的实际位置从第一时间到第二时间是否改变可包括确定由于至少一个物体的移动而需要重新注册。

同样在一些实施例中，步骤316可由至少一个物体的更新的实际位置的简单确定代替，而不参考至少一个物体的实际位置的任何先前确定。

方法300还包括基于确定来控制机器人臂(步骤320)。控制可包括沿基于步骤316中的确定和/或基于至少一个物体的更新的实际位置而生成的更新的移动路径移动机器人臂。控制可包括移动机器人臂以沿基于步骤316中的确定和/或基于至少一个物体的更新的实际位置而生成的轨迹来定位工具引导件或其它器械。控制可另外或替代地包括在确定至少一个物体的位置已经改变时停止机器人臂的移动。控制可与上述步骤216相同或类似。

本公开涵盖方法300的实施例，其包括比上述那些步骤更多或更少的步骤，和/或包括以与上述不同的顺序执行上述步骤。本公开还涵盖方法300的实施例，其包括除上述步骤之外的一个或多个步骤，包含本文所描述的方法200、400、500、600、650、700和/或800中的任一个的任何一个或多个步骤。

图4描述方法400，其用于减少或消除机器人的机器人臂碰撞或以其他方式干扰定位在机器人的工作体积中的物体的可能性，或反之亦然。方法400有益地改善患者安全性、减少完成手术程序所需的时间(通过辨识和计划可另外需要额外时间来解决的潜在碰撞)，并且提供手术程序的高效完成。方法400可例如通过处理器(例如，处理器104)执行存储在存储器(例如，存储器116)中的指令来进行。

方法400包括在关于手术环境的信息中辨识至少一个物体(步骤404)。辨识可包括接收关于手术环境的信息，无论是经由通信接口如通信接口108还是以其他方式。辨识可另外或替代地包括将特征检测算法、特征辨识算法、边缘检测算法或其它算法120应用于信息以检测至少一个物体。辨识可另外包括分别向和/或从包括关于一个或多个物体的信息的数据库发送和/或接收信息，以促进对至少一个物体的辨识。举例来说，辨识可包括使用关于在信息中检测的物品的一种或多种特性并且基于识别物品对应于查找表中描述的多个物体中的哪一个的特性来访问查找表。在一些实施例中，辨识可包括参考手术计划以确定哪些物体预期处于手术环境，以及在一些实施例中，一个或多个物体的计划或预期位置中。因此，例如，如果在关于手术环境的信息中检测的至少一个物体定位在与手术计划中识别的植入物相同的信息中，那么辨识可包括将检测的物体的一种或多种特性与手术计划中一个或多个物体的一个或多个对应特性进行比较，以确定它们是否是相同的物体。

在一些实施例中，辨识可包括参考解剖图谱以确定至少一个物体是否为解剖特征。在物体为解剖特征的情况下，一种或多种算法或一些其它逻辑可用于确定解剖特征是患者的解剖特征(例如，器官、动脉、神经、骨骼或在手术环境内的其它解剖特征)还是外科医生或其他手术室人员的解剖特征(例如，定位在手术环境中以协助手术程序的外科医生的手臂、手和/或手指)。

在一些实施例中，至少一个物体可为切口，通过所述切口将执行手术程序中的一些或全部，并且一个或多个手术器械或工具必须穿过所述切口以便进行手术程序。在这类实施例中，辨识可包括检测或以其他方式识别放置在切口中或附近的一个或多个标记，和/或用于保持切口打开的一种或多种工具，和/或切口自身。

方法400还包括确定是否必须移动或避开至少一个物体(步骤408)。确定可包括例如确定至少一个物体是目标(例如，要修改、固定或移除的解剖特征，或者要固定椎骨体的椎弓根螺钉)还是障碍物(例如，在手术程序期间需要保护以避开对其造成损坏的解剖特征；或必须保护或在预定轨迹上的机器人臂或工具存在碰撞风险的医疗器械或装置如管、导管、牵开器、植入物或其它器具；或外科医生或其他手术室人员的手臂、手和/或手指)。确定还可包括评估现有的计划移动路径或轨迹是与至少一个物体碰撞(例如，如果至少一个物体为障碍物的话)还是与至少一个物体相交或以其他方式到达至少一个物体(例如，如果至少一个物体为目标的话)。

在至少一个物体为目标的情况下，确定可包括断定既不应移动也不应避开至少一个物体。可替代地，确定可包括断定至少一个物体可由机器人臂或另一个手术工具移动。在至少一个物体为例如切口的情况下，确定可包括断定即使切口不精确地位于计划位置，无论是因为机器人将能够通过推动切口的边缘或侧面(并且因此“移动”切口，至少相对于患者的一个或多个内部特征)还是以其他方式来实现计划移动路径或轨迹，由机器人通过切口插入手术工具也将使得能够实现手术目标。在物体为障碍物的情况下，确定可包括评估障碍物是可移动的(例如，障碍物是可由机器人或手术工具还是以其他方式移动)还是必须简单地避开(例如，通过修改计划移动路径和/或轨迹)。在物体为可移动的但也可避开的情况下，然后确定可包括基于一个或多个预定标准和/或任何其它标准来评估是移动还是避开物体，所述预定标准可为或包含每个选项所需的时间量；哪种选项最不可能对患者造成创伤；哪种选项最有可能产生积极的手术结果。

方法400还包括在每种情况下基于确定来识别至少一个物体所需的移动或修改机器人臂的移动路径(步骤412)。举例来说，在至少一个物体被确定为可移动的障碍物的情况下，然后可识别至少一个物体从当前位置到新位置所需的移动，以便清除用于机器人臂或其它手术工具或与其相关联的移动路径或轨迹。在至少一个物体被确定为不可移动的障碍物的情况下，然后机器人臂或与其相关联的移动路径或计划轨迹可被修改为避开与至少一个物体的潜在碰撞。在至少一个物体被确定为可移动的目标的情况下，然后至少一个物体所需的移动可被确定为确保可成功到达至少一个物体(例如，使用预定的移动路径或轨迹)。在至少一个物体被确定为不可移动的目标的情况下，然后机器人臂或与其相关联的移动路径或轨迹可被修改为确保可成功到达至少一个物体。

在一些实施例中，识别或修改可至少部分地基于识别至少一个物体的预期或预测位置的手术计划。识别或修改可另外包括根据手术计划将至少一个物体的实际位置与至少一个物体的预期或预测位置进行比较，和/或使用和/或基于至少一个物体的实际位置来更新手术计划。

本公开涵盖方法400的实施例，其包括比上述那些步骤更多或更少的步骤，和/或包括以与上述不同的顺序执行上述步骤。本公开还涵盖方法400的实施例，其包括除上述步骤之外的一个或多个步骤，包含本文所描述的方法200、300、500、600、650、700和/或800中的任一个的任何一个或多个步骤。

图5描述用于验证物体相对于患者解剖结构的位置的方法500。方法500有益地改善患者安全性、减少完成手术程序所需的时间(通过辨识和计划可另外需要额外时间来解决的潜在碰撞)，并且提供手术程序的高效完成。方法500可例如通过处理器(例如，处理器104)执行存储在存储器(例如，存储器116)中的指令来进行。

方法500包括接收包括关于至少一个物体的预期位置的第一信息的手术计划(步骤504)。手术计划可为任何术前计划，包括关于手术程序的一个或多个计划步骤和/或关于患者解剖结构的一个或多个特征的信息。手术计划可与例如手术计划128相同或类似。手术计划可从存储器如存储器116、数据库如数据库148或任何其它源接收。手术计划可经由通信接口如通信接口108和/或云或其它网络如云152接收。在一些实施例中，手术计划可经由用户接口如用户接口112接收。

至少一个物体可为植入物、手术工具或器械或任何其它医疗装置。举例来说，至少一个物体可为椎骨螺钉或螺钉塔。至少一个物体可为患者的特定解剖特征，如椎骨或其它骨骼，或器官，或肿瘤。至少一个物体可为独立于对应于手术计划的手术程序而存在于患者体内的物体，或者为将插入患者体内或与对应于手术计划的手术程序结合使用的物体。

预期位置可相对于患者的解剖结构，并且可基于患者的一个或多个术前图像，所述图像可包括关于至少一个物体和/或关于在至少一个物体附近的患者解剖结构的信息。举例来说，在至少一个物体为椎骨的情况下，一个或多个术前图像可用于确定椎骨相对于患者的一个或多个其它椎骨和/或一个或多个其它解剖特征的预期位置。预期位置可为手术工具或器械的计划位置，其又可对应于计划手术程序的特定步骤。举例来说，在至少一个物体为牵开器的情况下，预期位置可为基于计划切口位置的牵开器的计划位置。在至少一个物体为植入物的情况下，预期位置可为计划插入植入物以实现医疗目标的位置。

关于至少一个物体的预期位置的第一信息可为例如坐标系中的一组坐标。坐标系可为患者坐标系，或机器人坐标系，或导航坐标系，或任何其它坐标系。第一信息可为或包括相对位置信息，如距一个或多个点(例如，一个或多个独特的解剖点)的一个或多个距离。第一信息可为或包括可从其中确定或计算至少一个物体的预期位置的信息。

方法500还包括确定从其中捕获验证图像的至少一个姿势(步骤508)。至少一个姿势可为将用于捕获验证图像的成像装置的姿势，并且可另外或替代地为或对应于被配置成保持这类成像装置的机器人臂的姿势。可使用一种或多种算法如算法120和/或使用一种或多种模型如模型124来确定至少一个姿势。至少一个姿势可被确定为确保至少一个物体以及一个或多个合适的参考点在验证图像内。至少一个姿势可另外或替代地被确定为确保将用于拍摄验证图像的成像装置对至少一个物体具有清晰的视线。至少一个姿势可被确定为确保可确定至少一个物体的位置和/或定向。

还可基于将用于获得验证图像的成像装置的一种或多种特性来确定至少一个姿势。举例来说，在成像装置为超声探头的情况下，至少一个姿势可为在患者皮肤的表面附近的姿势并且可被确定为确保至少一个物体例如不在骨骼的阴影中。在成像装置为光学相干断层扫描(OCT)相机的情况下，至少一个姿势可再次为在患者皮肤的表面附近的姿势。在成像装置为X射线成像装置的情况下，至少一个姿势可被确定为确保至少一个物体将被X射线成像装置正确成像，并且(在一些实施例中)避开不感兴趣的患者解剖结构的部分不必要地暴露于辐射中。

方法500还包括激活传感器以获得验证图像(步骤512)。传感器可与传感器132相同或类似。激活可包括向传感器传输命令，其使传感器获得验证图像，或以其他方式使传感器获得验证图像。在一些实施例中，步骤512可包括接收使用传感器获得或捕获的验证图像，而不是激活传感器以获得验证图像。验证图像可为单个验证图像或多个验证图像。举例来说，在步骤508产生多个姿势的确定的情况下，步骤512可包括激活传感器以在确定的姿势中的每一个处获得验证图像，或者接收由传感器在确定的姿势中的每一个中捕获或拍摄的验证图像。

方法500还包括基于验证图像来确定至少一个物体的实际位置(步骤516)。确定可包括利用一种或多种算法(例如，算法120)以在验证图像中检测至少一个物体，在验证图像中检测除了至少一个物体之外的一个或多个特征(例如，一个或多个解剖特征、参考标记或点或其它特征)，并且确定至少一个物体相对于验证图像中的一个或多个其它特征的位置。确定还可包括利用关于从其中拍摄验证图像的至少一个姿势的信息来确定至少一个物体的实际位置。至少一个物体的实际位置可为或包括关于使用验证图像确定的至少一个物体的任何位置信息和/或关于至少一个物体的当前状态的其它信息，而不是关于至少一个物体的计划位置(例如，来自手术计划)的信息。

方法500还包括基于至少一个物体的实际位置来调整手术计划(步骤520)。调整可包括例如将手术计划中的至少一个物体的表示从计划位置(例如，相对于患者解剖结构的一个或多个特征或一些其它参考)移动到实际位置。调整可包括更新切口位置、轨迹、要使用的工具、导航相机或其它传感器的位置、机器人的位置、机器人臂的计划姿势或手术计划的任何其它特征。在至少一个物体为螺钉塔或螺钉塔组的情况下，例如，调整可包括基于螺钉塔或螺钉塔组的实际位置来确定所需的椎骨体轮廓，使得椎骨体将穿过螺钉塔中的每一个，并且可固定到对应的螺钉上。

本公开涵盖方法500的实施例，其包括比上述那些步骤更多或更少的步骤，和/或包括以与上述不同的顺序执行上述步骤。本公开还涵盖方法500的实施例，其包括除上述步骤之外的一个或多个步骤，包含本文所描述的方法200、300、400、600、650、700和/或800中的任一个的任何一个或多个步骤。

图6A描述用于控制机器人臂以便避开一个或多个障碍物的方法600。方法600有益地改善患者安全性、减少完成手术程序所需的时间(通过辨识和计划可另外需要额外时间来解决的潜在碰撞)，并且提供手术程序的高效完成。方法600可例如通过处理器(例如，处理器104)执行存储在存储器(例如，存储器116)中的指令来进行。

方法600包括接收具有解剖信息、手术信息和环境信息的手术计划(步骤604)。手术计划可为例如存储在存储器如存储器116中的手术计划128。解剖信息可为或包括例如关于患者的解剖部分的信息，并且可包含关于一个或多个解剖特征的位置的信息，无论是相对于一个或多个其它解剖特征(例如，如在图像中)、一个或多个其它物体，还是一个或多个坐标系。解剖信息也可包括关于一种或多种解剖特征的一种或多种特性的信息。手术信息可为或包括例如关于一个或多个计划手术程序的信息，并且可包含关于用于插入一个或多个植入物的计划轨迹、一个或多个植入物的计划位置和/或定向、在手术程序期间计划使用的一个或多个工具或其它器械、切口的计划位置和定向、用于进行手术程序的一个或多个步骤的指令的信息和/或任何类似或相关信息。环境信息可包括关于预期在手术程序期间定位在患者附近或体内(例如，在手术环境内)的一个或多个物体的信息。环境信息可包括关于一个或多个医疗装置、植入物、手术工具或其它人造物体的信息。环境信息还可包括关于外科医生或其他手术室工作人员相对于患者的一个或多个计划移动的信息。举例来说，环境信息可包括关于在手术程序期间的一个或多个时间点外科医生或其他手术室工作人员的手臂、手或手指的预期位置的信息。

方法600还包括在第一时间接收关于感兴趣体积的第一传感器信息(步骤608)。传感器信息可从传感器如传感器132获得，并且可包括关于感兴趣体积的图像或其它图像数据或非图像数据。感兴趣体积可为或对应于手术计划中的解剖信息所涉及的患者的解剖部分。在一些实施例中，感兴趣体积可大于或小于手术计划中的解剖信息所涉及的患者的解剖部分。

方法600还包括在感兴趣体积中检测一个或多个障碍物(步骤612)。一个或多个障碍物可为或包含在手术计划的环境信息中引用的一个或多个物体。检测可包括利用特征辨识算法、边缘检测算法、使用机器学习生成的算法或任何其它算法(包含任何算法120)以在感兴趣体积中检测一个或多个障碍物。障碍物可为沿手术计划中识别的轨迹躺着的患者的解剖特征，或者是或可妨碍用于协助或进行手术计划中描述的手术程序的机器人臂的任何其它物体。举例来说，障碍物可为或包含外科医生或其他手术室工作人员的植入物、手术工具或其它医疗器械、管和/或解剖特征(例如，手、手指、手臂)。检测可包括将第一传感器信息与手术计划中的信息(例如，解剖信息、环境信息)进行比较，以识别在第一传感器信息中表示但不在手术计划中的一个或多个物体或其它物品。检测还可包括将第一传感器信息与手术计划中的信息进行比较，以识别一个或多个物体或其它物品，它们预期在感兴趣体积中，但仍然包括或构成移动机器人臂的障碍物或潜在障碍物。

方法600还包括基于环境信息来识别检测的一个或多个障碍物中的至少一个(步骤616)。识别可包括将一个或多个识别的障碍物中的每一个与环境信息中描述或以其他方式表示的物体相关。相关可基于以下中的一个或多个：检测的障碍物的位置(例如，相对于环境信息中反映的物体的计划或预期位置)、检测的障碍物的尺寸(例如，相对于环境信息中反映的物体的尺寸)、检测的障碍物的形状(例如，相对于环境信息中反映的物体的形状)和/或关于检测的障碍物的任何其它信息或特征以及关于环境信息中反映的物体的对应信息或特征。

在一些实施例中，识别还可包括利用一个或多个数字模型，如模型124。举例来说，在环境信息包括某个植入物或工具计划与手术程序结合使用的指示的情况下，所述信息可用于定位植入物或工具的模型，从其中可获得关于植入物或工具的信息(包含例如，关于植入物或工具的尺寸、形状和/或材料成分的信息)。然后可使用从模型中如此获得的信息，无论是单独存在还是与环境信息中含有的其它信息(例如，关于植入物或工具在感兴趣体积内的预期或计划位置的信息)一起存在，以促进一个或多个障碍物中的至少一个的识别。

障碍物的识别可有益地实现一个或多个额外确定，如障碍物无论是固定的还是可移动的(例如，通过对其施加外力)；障碍物是否可能在手术程序期间移动(无论是由于解剖特征或障碍物附接到的其它物体的移动，还是以其他方式)；和/或障碍物是否对损坏高度敏感(可使用哪些信息来确定，例如，机器人臂将停留在离障碍物多远的位置，和/或机器人臂在障碍物附近时将移动多快)。障碍物的识别还可有益地帮助避开将物体错误识别为障碍物(而不是例如目标)。

方法600还包括控制机器人臂以避开一个或多个障碍物(步骤620)。控制可包括基于一个或多个障碍物的已知位置来生成移动路径，并且然后使机器人臂沿移动路径移动。如果确定机器人臂不可接受地接近障碍物，那么控制还可包括停止机器人臂的移动，或者使机器人臂偏离当前移动路径以便避开碰撞或以其他方式撞击障碍物。控制可包括向包括机器人臂的机器人发送一个或多个信号，所述信号使机器人以特定方式移动机器人臂。控制还可包括打开机器人通过其接收电力的电力电路，以便立即停止机器人。控制可另外包括选择性地操作机器人臂中的一个或多个马达以使机器人臂沿期望路径移动。

本公开涵盖方法600的实施例，其包括比上述那些步骤更多或更少的步骤，和/或包括以与上述不同的顺序执行上述步骤。本公开还涵盖方法600的实施例，其包括除上述步骤之外的一个或多个步骤，包含本文所描述的方法200、300、400、500、650、700和/或800中的任一个的任何一个或多个步骤。

图6B描述用于在感兴趣体积中检测和避开新障碍物的方法650。如本文所述，方法650包括可结合方法600完成的额外步骤，尽管在一些实施例中方法650的一个或多个步骤可独立于方法600的一个或多个步骤完成。方法650有益地改善患者安全性、减少完成手术程序所需的时间(通过辨识和避开可另外需要额外时间来解决的潜在碰撞)，并且提供手术程序的高效完成。方法650可例如通过处理器(例如，处理器104)执行存储在存储器(例如，存储器116)中的指令来进行。

方法650包括在第一时间之后的第二时间接收关于感兴趣体积的第二传感器信息(步骤624)。除了在第一时间之后的第二时间接收第二传感器信息之外，第二传感器信息的接收可与如以上结合步骤608描述的第一传感器信息的接收相同或基本上类似。

方法650还包括基于第一传感器信息和第二传感器信息在感兴趣体积中检测任何新障碍物(步骤628)。检测可以与如以上结合方法600的步骤612描述的在感兴趣体积中检测一个或多个障碍物相同的方式或基本上类似的方式完成。在一些实施例中，检测可包括将第二传感器信息与第一传感器信息进行比较；忽略、删除或以其他方式从考虑中移除第二传感器信息中与第一传感器信息基本上相同的那些部分(例如，第二传感器信息中与第一传感器信息没有不同的部分；并且然后分析剩余的第二传感器信息以在其中检测任何新障碍物。因此，例如，如果第一传感器信息和第二传感器信息各自包括患者脊柱的一部分的图像，那么检测可包括将来自第二传感器信息的图像叠加在来自第一传感器信息的图像上，从考虑中移除来自第二传感器信息的图像中与来自第一传感器信息的图像相同的每个部分，并且然后分析图像的剩余部分以识别其中的任何新障碍物。分析尤其可以与如以上结合方法600的步骤612描述的在感兴趣体积中检测一个或多个障碍物相同的方式或基本上类似的方式完成。

方法650还包括响应于检测到一个或多个新障碍物而停止机器人臂的移动(步骤632)。停止可包括向包括机器人臂的机器人发送信号，其使机器人停止机器人臂的移动，或停止可包括切断对机器人的电力，使得机器人不能另外移动。仅当机器人臂处于与一个或多个新障碍物的碰撞过程中时才可发生停止，或者可在确定机器人臂处于与一个或多个新障碍物的碰撞过程中之前或未确定时发生停止。在一些实施例中，可发生停止使得可做出关于机器人臂是否处于与一个或多个新障碍物的碰撞过程中的确定。

方法650还包括至少部分地基于手术计划来识别检测的新障碍物中的一个或多个(步骤636)。识别可与如以上结合方法600的步骤616描述的识别检测的一个或多个障碍物中的至少一个相同或类似。

方法650还包括至少部分地基于检测的一个或多个新障碍物来控制机器人臂(步骤640)。控制可包括基于检测的一个或多个新障碍物的已知位置来生成移动路径，并且然后使机器人臂沿移动路径移动。如果确定机器人臂不可接受地接近检测的一个或多个新障碍物中的一个，那么控制还可包括停止机器人臂的移动，或者使机器人臂偏离当前移动路径以便避开碰撞或以其他方式撞击检测的一个或多个新障碍物中的一个。控制可包括向包括机器人臂的机器人发送一个或多个信号，所述信号使机器人以特定方式移动机器人臂。控制还可包括打开机器人通过其接收电力的电力电路，以便立即停止机器人。控制可另外包括选择性地操作机器人臂中的一个或多个马达以使机器人臂沿期望路径移动。

本公开涵盖方法650的实施例，其包括比上述那些步骤更多或更少的步骤，和/或包括以与上述不同的顺序执行上述步骤。本公开还涵盖方法650的实施例，其包括除上述步骤之外的一个或多个步骤，包含本文所描述的方法200、300、400、500、600、700和/或800中的任一个的任何一个或多个步骤。

图7描述用于确定患者的解剖特征的对齐的方法700。方法700有益地减少设置用于手术程序的手术机器人所需的时间量，以及与手术程序相关联的成本。通过消除在设置手术程序期间可以其他方式需要的一个或多个步骤，方法700还减少出错的机会并且有助于减少外科医生的疲劳，从而贡献于改善患者安全性。方法700可例如通过处理器(例如，处理器104)执行存储在存储器(例如，存储器116)中的指令来进行。

方法700包括接收具有关于患者的解剖特征的信息的手术计划(步骤704)。手术计划可为例如手术计划128。解剖特征可为患者的任何解剖特征，包含例如患者的脊柱(或其一部分)、患者的关节和/或患者的颅骨。解剖特征可为一种特征，其对齐在对患者进行视觉检查时为可见的(例如，不使用X射线或其它图像，并且不做出任何切口或以其他方式进入患者内部)。

手术计划可包括关于要进行的涉及患者的解剖特征的手术程序的信息。举例来说，手术计划可包括关于矫正严重脊柱侧凸的手术的信息。手术计划可另外包括对用于进行手术程序或协助其一个或多个方面的手术机器人有用或与其结合的信息。

方法700另外包括接收对应于定位在患者附近的视觉标记的数据(步骤708)。视觉标记可具有或包括一种或多种区分特性以促进其检测，如独特的或不同的或特定的颜色、形状、轮廓、几何图案、光图案、标记或其它标志。视觉标记可已经(例如，由外科医生或其他手术室工作人员)放置在患者身上，以便与患者的解剖特征对齐。举例来说，在解剖特征为脊柱的情况下，视觉标记可已经放置在患者身上，其预定尺寸或轴线(例如，长度尺寸或纵向轴线)与脊柱对齐。视觉标记可贴在患者身上，或可以某种方式粘附到患者身上(例如，可包括贴在患者身上的贴纸或防滑/高摩擦垫)，或可以其他方式固定到患者身上(例如，可系结到患者身上，或用胶带绑在患者身上)，并且可容易地从患者身上移除。视觉标记可直接放置在患者皮肤上，或可附连到毛巾、布、布单或贴在患者身上的其它覆盖物上。视觉标记可在其上具有一个或多个标记，以向外科医生或其他操作人员指示其哪个尺寸或轴线应该与解剖特征对齐。

尽管在本文中描述为视觉标记，但在本公开的一些实施例中，可使用标记代替可由非视觉或非光学传感器检测的视觉标记。举例来说，可使用包括独特磁性签名的标记来代替视觉标记。

接收的数据可为例如患者身上的视觉标记的图像或对应于视觉标记的其它图像数据，并且可(直接或间接)从相机或其它传感器接收。

方法700还包括在数据中检测视觉标记(步骤712)。检测可包括利用特征辨识算法、边缘检测算法、使用机器学习生成的算法或任何其它算法(包含任何算法120)来检测视觉标记。检测可包括搜索数据以寻找已知与视觉标记相关联的特定颜色、形状、轮廓、几何图案、光图案、标记或其它标志(或前述中的任一个的数据中的任何表示)。

方法700还包括基于视觉标记的定向来确定解剖特征的对齐(步骤716)。确定可包括基于数据来识别视觉标记的定向，以及将对应的定向指定给所讨论的解剖特征或以其他方式与其相关。举例来说，在手术计划对应于脊柱手术程序并且视觉标记已放置在患者身上以便与将发生操作的患者脊柱部分对齐的情况下，视觉标记(并且更具体地说，长度尺寸、纵向轴线或视觉标记的其它预定尺寸或轴线)的定向可指定为脊柱的所述部分的对齐或以其他方式与其相关。

虽然方法700依赖于视觉标记已经相对于解剖特征正确定向的假设，使得视觉标记的对齐可指定为解剖特征的对齐或以其他方式与其相关，但考虑到视觉标记在患者身上的放置很可能由经过培训的医疗专业人员完成(鉴于外科医生和手术室工作人员趋于为经过培训的医疗专业人员)，在做出这类假设中固有的任何风险都减少。此外，方法700有益地使得能够在不利用发射X射线或其它潜在有害辐射的成像装置的情况下，并且以不需要成像装置与患者进行时间密集型对齐的方式进行对齐确定。

尽管结合使用视觉标记确定解剖特征的对齐来描述方法700，但是本公开的实施例可利用如本文所述的视觉或其它标记来帮助在感兴趣体积中检测任何感兴趣物体，包含例如目标解剖特征(例如，将在手术计划中描述的手术程序期间被切割或以其他方式修改的解剖特征)、非目标解剖特征(例如，要避开或可与目标解剖特征混淆的解剖特征)、非解剖物体(例如，管、手术工具、器械或其它人造装置))。方法700可用于例如识别和区分目标组织与非目标组织。在一些实施例中，可使用多个视觉标记来帮助识别多个解剖或非解剖物体，包含目标解剖特征和非目标解剖特征中的一个或两个。

本公开涵盖方法700的实施例，其包括比上述那些步骤更多或更少的步骤，和/或包括以与上述不同的顺序执行上述步骤。本公开还涵盖方法700的实施例，其包括除上述步骤之外的一个或多个步骤，包含本文所描述的方法200、300、400、500、600、650和/或800中的任一个的任何一个或多个步骤。

图8描述用于在手术程序期间确定物体的移动并且相应地控制机器人臂的方法800。方法800有益地增加准确性(通过考虑在手术程序期间物体的移动)、改善患者安全性、减少完成手术程序所需的时间(通过辨识和计划可另外需要额外时间来解决的潜在碰撞)，并且提供手术程序的高效完成。方法800可例如通过处理器(例如，处理器104)执行存储在存储器(例如，存储器116)中的指令来进行。

方法800包括接收关于要使用机器人臂完成的手术程序的手术计划(步骤804)。手术计划可为例如手术计划128，并且可从存储器如存储器116或数据库如数据库148、网络(例如，云152)或任何其它源接收。手术计划可与本文描述的任何其它手术计划相同或类似。

方法800还包括接收关于患者的解剖特征的姿势的信息(步骤808)。信息可从导航系统如导航系统144，或一个或多个传感器如传感器132，或任何其它源接收。信息可为例如关于骨骼、器官、动脉或任何其它解剖特征的姿势(例如，位置和定向)的信息。信息可呈图像或其它图像数据的形式，或可呈一个或多个坐标和/或角度的形式，或可呈任何其它形式。可自动或响应于(例如，经由用户接口112输入的)用户命令而接收信息。

方法800还包括接收固定到解剖特征的植入物的数字模型(步骤812)。举例来说，可在手术计划中识别植入物。举例来说，数字模型可为模型124。数字模型可使用或经由手术计划接收，或者可从存储器如存储器116或数据库如数据库148接收。数字模型可经由网络如云152接收。

在解剖特征为椎骨并且植入物为包括螺钉塔的螺钉的情况下，数字模型可为螺钉和/或螺钉塔的数字模型。关于植入物与解剖特征的附接的信息可含在手术计划内，或者与患者的解剖特征的姿势一起或以相同的方式(和/或从相同源)接收。

方法800还包括确定植入物在机器人臂的工作体积内的姿势。确定可基于关于解剖特征的姿势以及植入物的数字模型的信息。确定还可基于手术计划。使用关于植入物附接到解剖特征的信息(无论来自手术计划还是任何其它源)、数字模型以及关于解剖特征的姿势的信息，可确定植入物的姿势。因此，例如，如果在步骤808中接收椎骨的姿势，并且在步骤812中接收附接到椎骨的螺钉塔的数字模型，那么可基于椎骨的姿势(并且在一些实施例中，基于椎骨和植入物之间的已知关系)来操纵数字模型以确定植入物的姿势。植入物的姿势包含植入物的位置和定向，并且因此可用于确定例如植入物占据的体积的边界。

方法800还包括至少部分地基于确定的姿势来控制机器人臂(步骤820)。步骤820可与上述步骤620相同或类似。举例来说，控制可包括基于确定的植入物的姿势来生成移动路径，并且然后使机器人臂沿移动路径移动。如果确定机器人臂不可接受地接近植入物，那么控制还可包括停止机器人臂的移动，或者使机器人臂偏离当前移动路径以便避开碰撞或以其他方式撞击植入物。控制可包括向包括机器人臂的机器人发送一个或多个信号，所述信号使机器人以特定方式移动机器人臂。控制还可包括打开机器人通过其接收电力的电力电路，以便立即停止机器人。控制可另外包括选择性地操作机器人臂中的一个或多个马达以使机器人臂沿期望路径移动。取决于手术程序的性质，控制可包括移动机器人臂以避开植入物，或移动机器人臂以促进机器人臂(和/或由机器人臂保持的工具或器械)与植入物之间的相互作用。

方法800还包括接收关于患者的解剖特征的更新姿势的信息(步骤824)。关于更新姿势的信息可从与如上面关于步骤808描述的关于解剖特征的姿势的信息相同的源，或不同的源接收。举例来说，可从导航系统如导航系统144，或一个或多个传感器如传感器132，或任何其它源接收关于更新姿势的信息。可在接收关于姿势的信息的第一时间之后的第二时间接收关于更新姿势的信息。在这类实施例中，第二时间可为在第一时间之后的一秒或更短时间(例如，在视频或实时流被用于获得关于患者的解剖特征的姿势的信息的情况下)，或在第一时间之后超过一秒、超过一分钟、超过五分钟、超过二十分钟或超过一小时(例如，在使用静止图像或快照来监测患者的解剖特征的姿势的情况下)。关于更新姿势的信息可以与关于姿势的信息相同的方式和经由相同的路径或路线，或以不同的方式和/或经由不同的路径来接收。

方法800还包括确定植入物在工作体积内的更新姿势(步骤828)。确定植入物的更新姿势可以与确定植入物的姿势相同的方式或类似的方式来完成，如上文关于步骤816所述。植入物的更新姿势可与在步骤816中确定的植入物的姿势相同(例如，在解剖特征的更新姿势与解剖特征的姿势相同的情况下)，或植入物的更新姿势可与在步骤816中确定的植入物的姿势不同。

方法800还包括基于确定的更新姿势来控制机器人臂(步骤832)。基于确定的更新姿势来控制机器人臂可与在步骤820中基于确定的植入物的姿势来控制机器人臂相同或基本上类似。

本公开涵盖方法800的实施例，其包括比上述那些步骤更多或更少的步骤，和/或包括以与上述不同的顺序执行上述步骤。本公开还涵盖方法800的实施例，其包括除上述步骤之外的一个或多个步骤，包含本文所描述的方法200、300、400、500、600、650和/或700中的任一个的任何一个或多个步骤。

已经出于说明和描述的目的呈现了前述讨论。基于本文的公开和所提供的实例，包含关于椎体终板边缘的自动检测，本领域的普通技术人员将理解如何利用本公开的系统和方法来自动检测其它解剖结构。

前文并不打算将本公开限制于本文中所公开的一种或多种形式。在前述的具体实施方式中，出于简化本公开的目的，将本公开的例如各种特征在一个或多个方面、实施例和/或配置中聚集在一起。本公开的方面、实施例和/或配置的特征可在除上文所论述的那些之外的替代性方面、实施例和/或配置中组合。不应将本公开内容的方法解释为反映以下意图：权利要求需要比每个权利要求中明确叙述的更多的特征。相反，如以下权利要求书所反映，本发明方面在于少于单个前述公开的方面、实施例和/或配置的全部特征。因此，将以下权利要求特此并入这个具体实施方式中，其中每个权利要求作为本公开的单独的优选实施例而独立存在。

此外，尽管描述已经包含对一个或多个方面、实施例和/或配置以及某些变化和修改的描述，但在理解本公开后，其它变化、组合和修改也在本公开的范围内，例如，如可在本领域的技术人员的技能和知识内。期望获得在准许的范围内包含替代方面、实施例和/或配置的权利，包含所要求保护的替代、可更换和/或等效的结构、功能、范围或步骤，而无论这些替代、可更换和/或等效的结构、功能、范围或步骤是否在本文中公开，且不期望公开用于任何可获专利的主题。

Claims (30)

1.一种手术机器人系统，其包括：

包括机器人臂的机器人；

至少一个处理器；以及

存储用于由所述至少一个处理器执行的指令的存储器，所述指令在执行时使所述至少一个处理器：

接收包括关于至少一个物体相对于患者解剖结构的计划位置的第一信息和关于手术目标的第二信息的手术计划；和

基于所述第一信息和所述第二信息来计算所述机器人臂的移动路径。

2.根据权利要求1所述的手术机器人系统，其中所述存储器存储用于由所述至少一个处理器执行的额外指令，其在执行时另外使所述至少一个处理器接收对应于所述至少一个物体的数字模型；

其中所述计算另外基于所述数字模型。

3.根据权利要求1所述的手术机器人系统，其中所述存储器存储用于由所述至少一个处理器执行的额外指令，其在执行时另外使所述至少一个处理器：

基于计算的移动路径来控制所述机器人臂。

4.根据权利要求1所述的手术机器人系统，其中所述存储器存储用于由所述至少一个处理器执行的额外指令，其在执行时另外使所述至少一个处理器：

从传感器接收关于包括所述至少一个物体的手术环境的第三信息；和

基于所述第三信息来识别所述至少一个物体的实际位置。

5.根据权利要求4所述的手术机器人系统，其中所述存储器存储用于由所述至少一个处理器执行的额外指令，其在执行时另外使所述至少一个处理器：

基于识别的实际位置来修改计算的移动路径。

6.根据权利要求4所述的手术机器人系统，其中所述存储器存储用于由所述至少一个处理器执行的额外指令，其在执行时另外使所述至少一个处理器：

识别所述至少一个物体所需的移动以清除所述机器人臂的所述移动路径。

7.根据权利要求4所述的手术机器人系统，其中所述存储器存储用于由所述至少一个处理器执行的额外指令，其在执行时另外使所述至少一个处理器：

在所述第三信息中辨识所述至少一个物体；和

确定是否必须避开所述至少一个物体。

8.根据权利要求4所述的手术机器人系统，其中所述第三信息是在第一时间接收的，并且所述存储器存储用于由所述至少一个处理器执行的额外指令，其在执行时另外使所述至少一个处理器：

从所述传感器并且在所述第一时间之后的第二时间接收关于所述手术环境的第四信息；

基于所述第三信息和所述第四信息的比较来确定所述至少一个物体的所述实际位置从所述第一时间到所述第二时间是否改变；和

基于所述确定来控制所述机器人臂。

9.根据权利要求4所述的手术机器人系统，其中所述至少一个物体为切口。

10.根据权利要求4所述的手术机器人系统，其中所述至少一个物体为骨骼或附接到所述骨骼的标记。

11.根据权利要求4所述的手术机器人系统，其中所述至少一个物体为非解剖物体。

12.根据权利要求4所述的手术机器人系统，其中所述传感器固定到所述机器人臂。

13.一种手术验证系统，其包括：

包括机器人臂的机器人；

能由所述机器人臂移动的传感器；

至少一个处理器；以及

存储用于由所述至少一个处理器执行的指令的存储器，所述指令在执行时使所述至少一个处理器：

接收包括关于至少一个物体相对于患者解剖结构的预期位置的第一信息的手术计划；

基于所述手术计划来确定从其中捕获验证图像的相对于所述患者解剖结构的至少一个姿势；

使所述机器人臂将所述传感器移动到所述至少一个姿势；

激活所述传感器以获得所述验证图像；和

基于所述验证图像来确定所述至少一个物体的实际位置。

14.根据权利要求13所述的手术验证系统，其中所述至少一个物体包括至少一个螺钉，并且所述存储器存储用于由所述至少一个处理器执行的额外指令，其在执行时使所述至少一个处理器：

基于所述至少一个螺钉的所述实际位置来确定杆轮廓。

15.一种手术避撞系统，其包括：

包括机器人臂的机器人；

能由所述机器人臂移动的传感器；

至少一个处理器；以及

存储用于由所述至少一个处理器执行的指令的存储器，所述指令在执行时使所述至少一个处理器：

接收包括以下的手术计划：

关于患者的解剖部分的解剖信息；

关于涉及所述患者的所述解剖部分的计划手术程序的程序信息；和

关于在所述计划手术程序期间要在感兴趣体积内计划的一个或多个物体的环境信息；

接收对应于所述感兴趣体积的传感器信息；

在所述感兴趣体积中检测一个或多个障碍物；和

控制所述机器人臂以避开检测的一个或多个障碍物。

16.根据权利要求15所述的手术避撞系统，其中所述存储器存储用于由所述至少一个处理器执行的额外指令，其在执行时另外使所述至少一个处理器：

基于所述环境信息来识别所述检测的一个或多个障碍物中的至少一个。

17.根据权利要求15所述的手术避撞系统，其中所述一个或多个障碍物包括除所述患者以外的人的解剖特征。

18.根据权利要求15所述的手术避撞系统，其中所述一个或多个障碍物包括管或导管。

19.根据权利要求15所述的手术避撞系统，其中所述一个或多个物体包括所述患者体内的至少一个物体和所述患者体外的至少一个物体。

20.根据权利要求15所述的手术避撞系统，其中所述传感器信息为在第一时间接收的第一传感器信息，并且所述存储器存储用于由所述处理器执行的额外指令，其在执行时另外使所述处理器：

在所述第一时间之后的第二时间接收第二传感器信息；和

基于所述第一传感器信息和所述第二传感器信息的比较在所述感兴趣体积中检测任何新障碍物。

21.根据权利要求20所述的手术避撞系统，其中所述存储器存储用于由所述至少一个处理器执行的额外指令，其在执行时另外使所述至少一个处理器：

响应于检测到一个或多个新障碍物而停止所述机器人臂的移动。

22.根据权利要求20所述的手术避撞系统，其中所述存储器存储用于由所述至少一个处理器执行的额外指令，其在执行时另外使所述至少一个处理器：

至少部分地基于检测的一个或多个新障碍物来控制所述机器人臂。

23.根据权利要求20所述的手术避撞系统，其中所述存储器存储用于由所述至少一个处理器执行的额外指令，其在执行时另外使所述至少一个处理器：

至少部分地基于所述手术计划来识别检测的新障碍物中的一个或多个。

24.一种手术机器人系统，其包括：

包括机器人臂的机器人；

固定到所述机器人臂的传感器；

至少一个处理器；以及

存储用于由所述至少一个处理器执行的指令的存储器，所述指令在执行时使所述至少一个处理器：

接收包括关于患者的解剖特征的信息的手术计划；

从所述传感器接收对应于定位在所述患者附近的视觉标记的数据；

在所述数据中检测所述视觉标记；和

基于所述视觉标记的定向来确定所述解剖特征的对齐。

25.根据权利要求24所述的手术机器人系统，其中所述检测至少部分地基于来自所述机器人的关于所述机器人臂在所述传感器获得所述数据时的姿势的信息。

26.根据权利要求24所述的手术机器人系统，其中所述检测至少部分地基于关于所述视觉标记的尺寸和形状的信息。

27.根据权利要求24所述的手术机器人系统，其中所述视觉标记包括贴纸。

28.一种手术机器人系统，其包括：

包括机器人臂的机器人；

至少一个处理器；以及

存储用于由所述至少一个处理器执行的指令的存储器，所述指令在执行时使所述至少一个处理器：

接收关于要使用所述机器人臂完成的手术程序的手术计划；

接收关于患者的解剖特征的姿势的信息；

接收固定到所述解剖特征的植入物的数字模型；

基于所述手术计划、所述解剖特征的所述姿势和所述数字模型来确定所述植入物在所述机器人臂的工作体积内的姿势；和

至少部分地基于确定的姿势来控制所述机器人臂。

29.根据权利要求28所述的手术机器人系统，其中所述存储器存储用于由所述至少一个处理器执行的额外指令，其在执行时使所述至少一个处理器：

接收关于所述患者的所述解剖特征的更新姿势的信息；

基于所述手术计划、所述解剖特征的所述更新姿势和所述数字模型来确定所述植入物在所述工作体积内的更新姿势；和

至少部分地基于确定的更新姿势来控制所述机器人臂。

30.根据权利要求28所述的手术机器人系统，其中关于所述更新姿势的所述信息是从所述机器人臂上的传感器接收的。

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