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CN112770687A - 包括自动定位机构的医疗机器人 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种医疗机器人(10)，其包括机动移动基座(13)，固着到移动基座的空间定位传感器(17)，以及存储包括至少一个要对所述患者(30)感兴趣的解剖结构进行的动作的治疗计划的控制单元(16)。该控制单元配置为：‑基于来自空间定位传感器(17)的信息检测患者感兴趣的解剖结构相对于医疗机器人的位置，‑基于患者感兴趣的解剖结构的位置和治疗计划鉴别出医疗机器人的移动基座的至少一个有利位置，在该有利位置医疗机器人能够实施来自该治疗计划的所述至少一个动作，‑将医疗机器人的移动基座移动到选自一个或多个鉴别出的有利位置的最佳位置处。

Description

包括自动定位机构的医疗机器人
技术领域
本发明属于医疗机器人领域，旨在于医疗治疗期间辅助专业人员。本发明尤其涉及一种医疗机器人，其包括用于在治疗室中自动定位的机构以及用于医疗机器人的自动定位的方法。
背景技术
许多医疗治疗需要相对于患者感兴趣的解剖结构非常精确地定位或移动医疗工具。
例如，一些医疗治疗需要将高强度聚焦超声发生器放置成与患者的皮肤相接触或位于患者体内以破坏肿瘤。
根据另一个示例，在神经外科手术中，一些医疗治疗需要将导管、针或电极引入靶标区域以诊断或治疗各种病状。
根据另一示例，在整形外科手术中，专业人员经常必须定位钻头、铣削装置或一些其他仪器以修改骨表面，目的是减少骨裂，矫正畸形或减轻骨退化。
对于上述一些治疗，目前存在若干种医疗机器人，其使专业人员能放置、保持或引导医疗工具。
这种医疗机器人通常执行治疗计划，该治疗计划包括：待对患者感兴趣的解剖结构实施的一个或多个动作。
这种治疗计划通常在医疗治疗之前的计划阶段期间确定，之后将其传输到医疗机器人，该医疗机器人将其存储在控制单元的存储器中，所述存储器例如集成到医疗机器人中，且配置为控制该医疗机器人。
该计划阶段可以基于扫描仪的医疗图像，断层测量，磁共振成像(MRI)，正电子发射断层扫描(PET)，超声，X射线等类型。然后，专业人员能够在一个或多个医疗图像中选择出该医疗工具相对于患者感兴趣的解剖结构的位置或轨迹。
在一些情况下，计划阶段是基于由非医疗图像采集系统获取的所关注的解剖结构的3D(三维)表示，或者基于在所述所关注的解剖结构上所收集的点或表面构建出所关注的解剖结构的几何模型。
医疗机器人必须定位在治疗室中的特定位置处，在放置了旨在进行医疗治疗的患者工作台旁边，使得医疗机器人能够执行来自治疗计划的一个或多个动作。该医疗机器人承载工具，例如安装在关节臂的一端的医疗仪器引导件或医疗仪器，并且该医疗机器人的位置必须使得关节臂能够根据治疗计划中的目标定位或轨迹处定位或者移动。事实上，如果不是这种情况，当所有操作者和设备必须无菌时，将患者或机器人重新定位在治疗室中可能证明是特别劳动密集的并且涉及显著地耗费时间。
因此，定位医疗机器人对于能够以精确的方式执行来自治疗计划的动作是特别重要的。
在大多数情况下，定位医疗机器人是手动操作的，其依赖于操作员的训练和经验，这可能导致定位错误或医疗机器人的非最佳位置。
在一些情况下，医疗机器人以自动方式定位在用于执行治疗计划的最佳位置。在国际专利申请WO2017/147596中，特别地，医疗机器人可以借助于外部跟踪系统定位在最佳位置，该外部跟踪系统包括光学传感器，该光学传感器配置为，检测放置在治疗室的元件上和医疗机器人上的标记的位置。然后可以相对于那些标记来定义医疗机器人的位置。跟踪系统例如设置在手术灯，移动支撑件，治疗室的墙壁或天花板中。然后通过跟踪系统和各个标记的正确位置来精确确定医疗机器人的最佳位置。跟踪系统和各个标记是由操作者安置的，这里有医疗机器人的最佳位置处发生错误的风险。此外，跟踪系统使用治疗室的映现(mapping)来引导医疗机器人，并且必须确定治疗室的布置继续符合该映现，或者如果治疗室的布置发生变化则更新该映现。此外，医疗机器人可以仅在专门为跟踪系统准备且映现的治疗室中使用，以能够控制该医疗机器人。
因此，需要一种易于安装和维护的可靠系统，用于将医疗机器人定位在治疗室中的最佳位置处，以便医疗机器人能够精确地在患者感兴趣的解剖结构上执行来自治疗计划的各种动作。
发明内容
本发明的一个目的是通过提出一种解决方案来弥补现有技术的一些或所有缺点，特别是上述那些缺点，该解决方案使得医疗机器人能够在任何治疗室中自主地定位在最佳位置处，以便于能够对放置在所述治疗室的工作台上的患者执行来自治疗计划的各种动作。“任何治疗室”是指所述房间没有专门为医疗机器人在该房间中工作作准备，并且在将医疗机器人定位在治疗室中的过程开始之前，医疗机器人不拥有房间的先验的映现或与房间布置有关的信息。
为此，并且根据第一方面，本发明提出了一种用于自动定位对患者进行医疗治疗的医疗机器人的方法。该医疗机器人包括：能够移动医疗机器人的机动移动基座(motorized mobile base)和存储治疗计划的控制单元，该治疗计划包括对所述患者感兴趣的解剖结构实施的至少一个动作。该定位方法包括：由医疗机器人自主执行的以下步骤：
-检测患者感兴趣的解剖结构相对于医疗机器人的位置的位置，
-基于所述患者感兴趣的解剖结构的位置以及治疗计划鉴别出医疗机器人的移动基座的至少一个有利位置，在该有利位置所述医疗机器人能够实施来自所述治疗计划的至少一个动作，
-使医疗机器人的移动基座运动到最佳位置，所述最佳位置选自一个或多个鉴别出的有利位置。
在本申请中，术语“医疗”应在广义上理解，并且可以同样良好地涉及非外科环境和外科环境。
这种类型的医疗机器人可以例如包括拥有多个自由度的关节臂，其末端可以安装工具，例如医疗仪器引导件或医疗仪器，诸如超声波发生器，导管导向器，针，电极，探头，手术刀，钻头等。
根据另一示例，这种类型的医疗机器人可以用于例如产生医疗图像(扫描仪，MRI，X射线等)。在这种情况下，医疗机器人可以例如包括安装在支撑件上的医疗成像装置。
安装有工具(医疗仪器引导件，医疗仪器或医疗成像装置)的臂或支撑件固着在医疗机器人的机动移动基座上。
医疗机器人配置为，自主地鉴别出医疗机器人的移动基座的至少一个有利位置，在该有利位置医疗机器人可以执行来自治疗计划的每个动作。
根据患者感兴趣的解剖结构的位置、治疗计划以及还可能是治疗室中的放置患者的工作台的位置，确定医疗机器人的移动基座的有利位置。
医疗机器人，工作台，患者感兴趣的解剖结构以及可能的治疗室的其他元件的位置在同一空间参照系中定义。这些位置例如由医疗机器人通过空间定位器件(诸如摄像机，测距仪，惯性传感器，光学或测距传感器等)检测。这些空间定位机构由医疗机器人承载，也就是说固着在医疗机器人的移动基座上。
应当注意，在现有技术中，有时事先知道感兴趣的解剖结构相对于治疗室的参照系的位置。该已知位置的参考系在医疗机器人的参考系的简单改变不是本发明意义内的感兴趣的位置的“检测”。在本发明中，事先不知道患者感兴趣的解剖结构的位置。在本发明的方法中，它被医疗机器人完全检测到。
患者的“目标机体结构(anatomy of interest)”是指治疗计划为其提供治疗的患者身体的至少一部分。
治疗计划包括在患者感兴趣的解剖结构上进行的一个或多个动作。来自治疗计划的一个动作满足：例如能够在预定体积内操纵工具，将治疗工具放置在预定位置或者根据相对于患者感兴趣的解剖结构的预定轨迹移动该工具。根据另一示例，来自治疗计划的一个动作可以同样地包括：使工具执行特定操作，诸如例如启动超声发生器或修改超声发射强度，或触发医疗图像的捕获。这些示例并非穷尽的，显然可以设想其他类型的动作。治疗计划中的一个动作是医疗机器人在治疗期间必须执行的动作，继续以将医疗机器人自动定位在最佳位置的过程。因此，执行来自治疗计划的动作不是用于自动定位医疗机器人的方法的一部分。
应当理解，定位医疗机器人的方法的步骤在由医疗机器人执行该步骤时由医疗机器人自主执行，并且是在没有其他装置或人类操作员的辅助的情况下单独执行。这尤其意味着来自用于鉴别出一个或多个有利位置的传感器的信息仅由该医疗机器人所承载的传感器提供。
为了实施该定位方法，医疗机器人不需要在定位过程开始之前拥有治疗室的映现或关于治疗室的布局的特定信息。
所有这些特征使得医疗机器人能够相对于待治疗感兴趣的解剖结构自动且精确地定位，使得医疗治疗以最佳可能的方式进行。因此，医疗机器人的自动定位方法得到了简化且变得可靠。
特别是由于不需要使用或维持附加装置，诸如例如协助控制和定位机器人的跟踪系统，简化了自动定位。
特别是由于根据本发明的用于医疗机器人的自动定位的方法降低了例如由人类操作员干预或安装控制医疗机器人所需的附加装置的错误风险，自动定位是可靠的。
借助于来自固着在医疗机器人的移动基座上的传感器的信息而不是来自医疗机器人外部的传感器的信息来确定医疗机器人的最佳位置。因此简化了传感器的校准并使其变得可靠。
医疗机器人的移动基座的最佳位置是这样的位置，该位置能够通过医疗机器人对目标机体结构进行最合适的治疗。医疗机器人的最佳位置不能总是预先定义，因为患者在治疗时的真实位置不一定对应于设计的位置或者在设计治疗的期间建模的位置。因此有利的是，根据在治疗的每一个时刻患者感兴趣的解剖结构的位置，换言之当把患者放置在治疗工作台上并准备就绪接受治疗计划中提供的治疗时，能够自动定位机器人。
根据本发明的自动定位方法也是有利的，因为医疗机器人能够在任何治疗室中起作用，因为不需要专门为医疗机器人准备治疗室以使其能够在其中工作。事实上，医疗机器人不需要关于治疗室的特定信息，特别是在定位过程开始之前不必存储治疗室的映现。
由于不需要为医疗机器人提供治疗室的映现，因此不需要保留任何这样的映现。特别地，如果治疗室的布置发生变化，不需要更新这种类型的映现。因此，这减少了与医疗机器人辅助的医疗治疗相关的维护任务。这也使得可以降低下述错误的风险，例如与治疗室的某些元件(例如标记)的无意运动相关联，这些元件可能已经受到映现并且其位置将不再精确地对应于由提供给医疗机器人的映现所显示出的。
而且，利用根据本发明的自动定位方法，同一医疗机器人可以在任何治疗室中工作。然后，这降低了与由机器人辅助的医疗治疗相关的成本，因为不需要将医疗机器人与每个治疗室相关联或者准备专门用于医疗机器人在其中工作的治疗室。
在具体的实施方式中，本发明可以进一步拥有一个或多个以下特征，单独地或以所有技术上可能的组合。
在具体的实施方式中，把患者安置在治疗室的工作台上，并且该方法包括：检测工作台的位置。基于工作台的位置进一步实施医疗机器人的移动基座的至少一个有利位置的鉴别。
在具体的实施方式中，工作台位置的检测和患者感兴趣的解剖结构的检测是基于来自医疗机器人所承载的空间定位传感器的信息实施的。
这种类型的工作台事实上是可以由医疗机器人识别的元件，例如使用由医疗机器人的控制单元执行的形状识别算法。
在具体的实施方式中，机器人最初不拥有治疗室的映现。
在具体的实施方式中，该方法还包括由医疗机器人自主执行的以下步骤：
-生成治疗室的映现，在该映现中表示出医疗机器人的位置，工作台的位置，患者感兴趣的解剖结构的位置以及最佳位置，
-基于所述映现确定所述医疗机器人达至所述最佳位置的路径。
在具体的实施方式中：
-医疗机器人包括关节臂和安装在所述臂的一端的工具，所述臂的一个或多个关节由医疗机器人的控制单元控制，以根据一种可能的配置来定位该臂，
-有利位置对应于医疗机器人的移动基座的下述位置，在该位置处对于来自治疗计划的每个动作存在关节臂的至少一种可能的配置，使所述动作能够实施，
-该方法包括：根据当医疗机器人的移动基座定位于所述有利位置时用于实施所述动作的关节臂的多个可能配置，为治疗计划中的每个动作以及为每个鉴别出的有利位置计算出可达性参数(accessibility parameter)，
-根据鉴别出的若干有利位置的可达性参数，选择最佳位置。
然后，例如可以选择最佳位置，所述最佳位置是这样的，对于所述最佳位置来自动作计划的特定动作的可达性参数拥有最大值。
在具体的实施方式中，根据臂关节的可用相对运动，对于所述臂的每个所述可能配置进一步计算可达性参数。
在具体的实施方式中：
-该方法还包括：为每个鉴别出的有利位置计算出该治疗计划的全局可达性水平(global level of accessibility)，其中当所述医疗机器人的移动基座定位于所述有利位置时，根据来自该治疗计划的每个动作的可达性参数计算所述全局可达性水平，
-根据对于鉴别的有利位置计算出的全局可达性水平，选择最佳位置。
然后可以将医疗机器人的移动基座的最佳位置定义为这样的位置：其具有各个鉴别出的有利位置的整体可达性水平的最大值。
用于鉴别出的有利位置的全局可达性水平可以例如定义为：当医疗机器人的移动基座定位于所述有利位置时，来自治疗计划的每个动作的可达性参数的总和。整体可达性水平(overall level of accessibility)也可以定义为根据来自所述治疗计划的一个动作相对于其他动作的重要性加权得到的可达性参数。
这种类型的特征使在治疗期间拥有更大的灵活性。事实上，一旦机器人已经定位在最佳位置，专业人员可能潜在地在治疗期间在实施来自治疗计划的这种或这样的动作的可能配置之间进行选择。一种特定配置优先于另一配置可能取决于该治疗如何进行。
在具体的实施方式中，来自治疗计划的一个动作满足下述：使工具能在相对于所述患者感兴趣的解剖结构的预定体积中发生运动。
在具体的实施方式中，来自治疗计划的一个动作满足下述：使得工具能够以相对于所述患者感兴趣的解剖结构的预定轨迹发生运动。
在具体的实施方式中，来自治疗计划的一个动作满足下述：把工具放置在相对于所述患者感兴趣的解剖结构的预定定位处。
在具体的实施方式中，鉴别至少两个不同的有利位置，并且所述方法包括以下步骤：
-在所述选择的最佳位置验证所述医疗机器人的移动基座的稳定性标准，
-如果所述验证是肯定的，则将所述医疗机器人的移动基座固定在所述最佳位置，
-如果所述验证是否定的，则将所述医疗机器人的移动基座移动到选自有利位置的另一个位置。
在具体的实施方式中，所述医疗机器人包括旨在降低以固定所述医疗机器人的移动基座的可伸缩脚，每只脚包括可以测量面对所述脚的地板的局部平坦度缺陷的传感器，并且，针对每只脚，稳定性标准的验证包括所述脚的地板的局部平坦度缺陷的测量结果与预定阈值的比较。
在具体的实施方式中，所述医疗机器人包括旨在降低以固定所述医疗机器人的移动基座的可伸缩脚，每只脚包括可以测量所述脚支撑的重量的传感器，并且，针对每只脚，稳定性标准的验证包括所述脚支撑的重量的测量结果与预定阈值的比较。
在具体的实施方式中，根据存储在控制单元中的操作员偏好选择最佳位置。
这种类型的特征使得可以使医疗机器人的位置适应治疗的特定要求或操作者的偏好，诸如例如患者在工作台上的预期位置(腹侧，背侧或侧面卧姿)，在工作台的一侧安装机器人的偏好，这是专业人员的侧面偏好(取决于该专业人员是右撇子还是左撇子)等。
在具体的实施方式中，根据从现有医疗治疗数据库提取出信息，通过自动学习算法选择最佳位置。
在具体的实施方式中，所述自动学习算法使用多层神经网络。
基于理论模型构建的治疗计划确定的最佳位置(不考虑已经应用的治疗的实际情况)可能与考虑在过去治疗期间观察到的元件确定的最佳位置显著不同，特别是如果理论建模治疗计划很复杂的话。因此，考虑到与已经进行的治疗有关的信息，使用自动学习算法是有利的。
在具体的实施方式中，医疗机器人包括用户界面，通过所述用户界面向操作员提供一个或多个鉴别出的有利位置，并且由所述操作员选择最佳位置。
根据第二方面，本发明涉及一种医疗机器人，包括机动移动基座，空间定位传感器(spatial location sensors)，以及存储治疗计划的控制单元，该治疗计划包括对患者感兴趣的解剖结构进行的至少一个动作。该控制单元配置为：
-基于来自空间定位传感器的信息，检测患者感兴趣的解剖结构相对于医疗机器人的位置，
-基于患者感兴趣的解剖结构的位置和治疗计划，鉴别出医疗机器人的移动基座的至少一个有利位置，在该有利位置医疗机器人能够实施来自该治疗计划的所述至少一个动作，
-将医疗机器人的移动基座移动到最佳位置处，该最佳位置选自一个或多个鉴别出的有利位置。
在具体的实施方式中，本发明还可以单独地或以所有技术上可能的组合拥有一个或多个以下特征。
在具体的实施方式中，控制单元还配置为：基于来自空间定位传感器的信息来检测放置患者的治疗室的工作台的位置，和根据所述工作台的位置鉴别出所述一个或多个有利工作台位置。
在具体的实施方式中，控制单元还配置为：
-生成治疗室的映现，在所述映现中表示出医疗机器人的位置，工作台的位置，患者感兴趣的解剖结构的位置和最佳位置，
-基于所述映现确定所述医疗机器人到达所述最佳位置的路径。
在具体的实施方式中，医疗机器人还包括传感器，以辅助检测患者感兴趣的解剖结构，所述传感器与定位于所述目标机体结构上的标记配合。
这种类型的标记可以例如产生光或电磁信号，使得特定传感器能够估计医疗机器人和所述目标机体结构之间的距离。
在具体的实施方式中，控制单元仅基于治疗计划和来自医疗机器人承载的传感器的信息鉴别出所述至少一个有利位置。
在具体的实施方式中，医疗机器人包括关节臂和安装在所述臂的一端的工具。所述臂的一个或多个关节由医疗机器人的控制单元控制，以根据一种可能的配置来位置臂。然后，所述有利位置对应于医疗机器人的移动基座的下述位置，在该位置处，为来自治疗计划的每个动作存在至少一种可能的关节臂配置，其用于实施所述动作。该控制单元还配置为：
-根据用于当医疗机器人的移动基座定位于所述有利位置时，用于实施所述动作的关节臂的多个可能配置，为治疗计划的每个动作以及每个鉴别出的有利位置计算可达性参数，
-根据鉴别出的有利位置的可达性参数，选择最佳位置。
在具体的实施方式中，所述控制单元还配置为：
-在所述选择的最佳位置验证所述医疗机器人的移动基座的稳定性标准，
-如果所述验证是肯定的，则触发将所述医疗机器人的移动基座固定在所述最佳位置，
-如果所述验证是否定的，则将所述医疗机器人的移动基座移动到选自有利位置的另一个位置。
在具体的实施方式中，所述医疗机器人包括旨在降低以固定所述医疗机器人的移动基座的可伸缩脚，每只脚包括可以测量面对所述脚的地板的局部平坦度缺陷的传感器，并且，为了验证稳定性标准，针对每只脚，所述控制单元将所述脚的地板的局部平坦度缺陷的测量结果与预定阈值进行比较。
在具体的实施方式中，所述医疗机器人包括旨在降低以固定所述医疗机器人的移动基座的可伸缩脚，每只脚包括可以测量所述脚支撑的重量的传感器，并且，为了验证稳定性标准，针对每只脚，所述控制单元将所述脚支撑的重量的测量结果与预定阈值进行比较。
附图说明
通过阅读通过非限制性示例给出的以下描述并参考图1至图5，将更好地理解本发明，在此示出：
图1：医疗机器人在治疗室的图示，所述治疗室包括放置患者的工作台，
图2：根据本发明的医疗机器人的详细图示，
图3：由医疗机器人生成的治疗室的映现和要达到治疗患者的最佳位置的路径的图示，
图4：根据本发明的用于自动定位医疗机器人的方法的具体的实施方式的主要步骤，
图5：从多个有利位置选择出医疗机器人的最佳位置的特定方式的主要步骤。
在这些图中，从一图到另一图相同的参考标号表示相同或类似的元件。出于清楚的原因，除非另有说明，否则表示出的元件不一定是同一比例。
具体实施方式
图1示意性地示出了在治疗室50中的根据本发明的医疗机器人10。治疗室50通常包括工作台40，把患者30放置在该工作台上。
医疗机器人10拥有使医疗机器人10能移动的机动移动基座13。在通过图1中的示例考虑和示出的实施例中，医疗机器人10的移动基座13配备有轮子11。根据其他实施方式，医疗机器人10的移动基座13可以配备有其他驱动器件，诸如例如履带。移动基座13优选地是全向的，也就是说，使得医疗机器人10能够通过平移和/或旋转的运动在所有方向上在地板上移动。
在图1中考虑和示出的实施例中，医疗机器人10包括关节臂14，在关节臂的端部可以安装工具15。然后，这种类型的医疗机器人10可用于辅助专业人员(practitioner)定位，保持或引导工具15。
关节臂14优选地拥有至少六个自由度，以能够在空间中定位和/或移动工具15。然而，没有什么可以阻止手臂拥有不同数量的自由度。
例如，工具15可以是高强度聚焦超声发生器，其必须定位成与皮肤或患者30的内部接触以破坏肿瘤。
根据另一实施例，工具15可以是用于将诸如导管，电极或针的仪器植入患者30的靶标区域中的引导件。
对于一些微创或经皮治疗，工具15可以是医疗仪器，探头或电极，其必须非常精确地引入靶标器官中，以使得能够对患者30的一部分机体结构进行活组织检查，切除术或消融术。
根据另一实施例，工具15可以是医疗图像采集装置。在具体的实施方式中，这种类型的装置可以安装在固着到医疗机器人10的移动基座13上的支撑件上，而不是安装在关节臂14的端部上。
作为非限制性实施例，在说明书的其余部分中，工具15安装在医疗机器人10的关节臂14的端部处。
重要的是，医疗机器人10的臂14能够尽可能精确地将工具15定位在预定位置，或者使工具15尽可能精确地在预定空间中或根据预定轨迹移动。为此，有必要鉴别出医疗机器人10的移动基座13的最佳位置，在该位置处医疗机器人10的关节臂14将能够在治疗期间实施所需的运动。
移动基座13可以有利地引入用于固定医疗机器人10的机构。然后，一旦医疗机器人10定位在相对于患者30位置的最佳位置处，就可以在进行医疗治疗之前激活该固定机构，这是为了将医疗机器人10的移动基座13固定在所述最佳位置。这尤其使得在治疗期间在臂14的运动期间能够稳定化医疗机器人10。
稳定医疗机器人10的质量是医疗机器人10在医疗治疗期间实施的动作的准确性和功能性的重要因素。然而，它不是用于医疗机器人10的位置的必不可少元件。
该固定机构可以采用多种形式。例如，并且如图2所示，制动器12可以与移动基座13的每个轮11相关联。每个制动器12可以例如通常由气动，液压或电气器件控制。
在具体的实施方式中，提供采用与液压或电气气缸相关联的可伸缩脚的形式的稳定器，所述液压或电气气缸用于降低稳定器以与地板接触，以支撑医疗机器人10的全部或部分重量。
医疗机器人10配置为，根据患者30感兴趣的解剖结构的位置和治疗计划,自主地鉴别出医疗机器人10的移动基座13的至少一个有利位置(在此医疗机器人10将能够执行期望的治疗动作)。
患者的“目标机体结构”是指必须对其施加医疗治疗的患者30身体的至少一部分。
然后，从一个或多个鉴别出的有利位置中选择用于治疗的医疗机器人10的移动基座13的最佳位置。医疗机器人10配置为自主地移动到所述最佳位置。
可能有利的是，医疗机器人10检测工作台40的位置，并根据工作台40的位置鉴别出一个或多个有利位置。治疗工作台事实上是可以通过形状识别算法识别出的物体。此外，当把患者放置在工作台40上时，在大多数的患者必须进行医疗治疗的情况下，确定医疗机器人10的移动基座13的有利位置必须考虑工作台40的整体大小。
然而，必须注意的是，对治疗工作台的位置的鉴别对于定位医疗机器人不是必不可少的。事实上，在一些情况下，患者不一定要放置在治疗工作台上，例如当医疗机器人用于产生站立在治疗室中的患者的医疗图像时。
在说明书的其余部分中通过非限制性的实施例考虑到，医疗机器人10检测工作台40的位置并使用该信息鉴别出移动基座13的有利位置。
如图2所示，医疗机器人10包括固着到移动基座13上的空间定位传感器17。
这些空间定位传感器17可以是视频摄像机，例如：基础摄像机，立体摄像机，全景摄像机，安装在伸缩臂上的摄像机，实施360°旋转的摄像机，根据飞行时间(ToF)原理操作的摄像机，所谓的RGB-D深度摄像机(同时提供彩色图像和表征图像中所见物体距离的深度图)等。当然，当在技术上可行时，可以将摄像机的这些不同特征组合在一起(例如，安装在伸缩臂上并适合实施360°旋转的RGB-D摄像机)。
这些空间定位传感器17同样可以是测距仪，其用于测量到环境的各个元件的距离：超声波测距仪，红外测距仪，激光测距仪等。
它们同样可以是本体感应传感器，其使能测量移动基座13的运动：测距传感器，利用光学编码器测量车轮的运动，测量相对于地板的相对运动的光学传感器，使用加速度计和速率陀螺仪的惯性系统等。
这些空间定位传感器17对于本领域技术人员来说是已知的。一方面，它们使得可以在空间中查找物体，例如使用形状识别方法。另一方面，它们使得估计不同物体之间的距离成为可能。它们还使医疗机器人10能够估计其位置以及医疗机器人10移动时行进的距离。
当把医疗机器人10引入治疗室50时，由各个空间定位传感器17提供的数据尤其使得能够检测治疗工作台40和放置在所述工作台上的患者30，并且估计工作台40的位置以及患者30感兴趣的解剖结构相对于医疗机器人10的位置。工作台40、患者30和医疗机器人10的位置可以在同一空间参照系例如三维参照系中定义。
特别地，可以通过表面匹配将来自RGB-D摄像机的图像与医疗图像相关联，这是为了准确地检测和查找患者30感兴趣的解剖结构。为了建立来自RGB-D摄像机的图像与医疗机器人10的参照系之间的对应关系，存在至少两种已知技术。第一种技术例如包括确保RGB-D摄像机的成像使得医疗机器人10的臂14的独特几何元素存在于来自RGB-D摄像机的图像中，这是为了查找医疗机器人10和患者30感兴趣的解剖结构两者。第二种技术包括首先校准RGB-D摄像机在医疗机器人10上的位置。
在具体的实施方式中，一个或多个标记19可以定位在患者30感兴趣的解剖结构上。那些标记19与医疗机器人10的传感器20配合，这是为了辅助检测和查找患者30的目标解剖结构的位置。例如，可以通过特定传感器20检测无源光反射标记19或包括发光二极管的有源标记19。根据另一实施例，电磁标记19可以发射无线电信号，该无线电信号可以由医疗机器人10上的传感器20收集。由传感器20发射并由标记19返回的无线电信号或光信号所花费的时间可以例如使得可以确定标记19和传感器20之间的距离，这是为了从中推断出患者30感兴趣的解剖结构的位置和/或取向。传感器20由医疗机器人10承载，也就是说固着在医疗机器人10的移动基座13上。
由空间定位传感器17和传感器20提供的用于辅助检测患者30感兴趣的解剖结构的数据然后能够检测出在同一空间参照系中相对于彼此定义的医疗机器人10的位置，工作台40的位置和患者30的目标解剖结构的位置。
把此数据传送到医疗机器人10的控制单元16。控制单元16包括例如一个或多个处理器和存储器18(磁盘，电子存储器，光盘等)，其中以要执行的一组程序代码指令的形式存储计算机程序产品，以实施医疗机器人10在治疗室50中自动定位的方法的各个步骤。替代地或另外地，该控制装置包括一个或多个可编程逻辑电路(FPGA，PLD等)和/或一个或多个专用集成电路(ASIC)和/或分立电子部件等，适于实施所述定位方法的全部或者部分步骤。
来自医疗机器人的传感器17、20的数据可以通过包括有线或无线通信系统的计算机总线以常规方式传送到控制单元16。
借助于使用来自医疗机器人10的传感器17、20的数据的算法，控制单元16配置为检测工作台40的位置和患者30感兴趣的解剖结构相对于医疗机器人10位置的位置，然后借助于这些位置鉴别出医疗机器人10的移动基座13的至少一个有利位置，医疗机器人10能够在该有利位置执行治疗计划。
然后从所有鉴别出的有利位置中选择出医疗机器人10的移动基座13的最佳位置。
控制单元16还配置为控制医疗机器人10的机动移动基座13。然后，控制单元16可以将医疗机器人10移动到选择出的最佳位置。
一旦医疗机器人10的移动基座13已经到达所述最佳位置，控制单元16就可以触发用于固定移动基座13的机构，这是为了确保在治疗期间稳定化医疗机器人10。
在具体的实施方式中，所述控制单元16还配置为只有已验证稳定性标准时才触发所述医疗机器人10的移动基座13在选择的最佳位置的固定。如果不是这种情况，则所述控制单元16可以配置为将所述医疗机器人的移动基座移动到选自有利位置的另一位置。可以重复这些步骤，直到选择出已验证了稳定性标准的有利位置。如果在所鉴别的有利位置中没有已验证了稳定性标准的位置，则可以经由所述医疗机器人10的用户界面21发送警告消息。
所述医疗机器人包括例如旨在降低以固定所述医疗机器人的移动基座的可伸缩脚。例如，每只脚包括悬挂在所述医疗机器人10的移动基座13上的部件和与该悬挂部件为滑动关系的轴承部件。所述轴承部分包括脚的基部，当脚处于支承位置时，该脚旨在搁置在地板的表面上。当所述医疗机器人10未固定时，所述脚占据缩回位置并且不与地板的表面接触。
根据第一实例，每只脚包括可以测量面对所述脚的地板的局部平坦度缺陷的传感器。然后，为了验证稳定性标准，针对每只脚，所述控制单元16将所述脚的地板的局部平坦度缺陷的测量结果与预定阈值进行比较。如果一只脚的地板的局部平坦度缺陷大于阈值，则不满足稳定性标准。用于测量地板的局部平坦度缺陷的传感器适于确定在面对每只脚的地板的位置相对于地板的预定理论位置之间是否存在偏移。该偏移与所述地板的局部平坦度缺陷相对应。所述测量传感器可以是例如超声传感器，其操作对于本领域技术人员是已知的。每个超声传感器可以固定在所述医疗机器人10的脚的基部中并且被定向以便测量所述基部与其面对的地板表面之间的距离。当所述脚处于缩回位置时进行测量，对于该缩回位置，在理论上没有地板局部平坦度缺陷的情况下，脚的基部与地板表面之间的距离是已知的。
根据第二实例，在每只脚上使用压缩螺旋弹簧，结合悬挂部件相对于轴承部件的滑动，以便在后者固定时，所述脚仅支撑所述医疗机器人10的一部分重量。由于悬挂部件相对于轴承部件和螺旋弹簧的移动性，每只脚局部补偿了凹陷类型或隆起类型的地板的任何局部平坦度缺陷，从而以基本上水平的方式支撑了所述医疗机器人10的移动基座13，尽管可能存在局部平坦度缺陷，但所有脚都支撑在地板上。这使得可以确保所述医疗机器人10的稳定性。换句话说，对于每只脚，轴承部件将沿着悬挂部件的长度或多或少地滑动，并且所述螺旋弹簧将或多或少地受到压缩，这取决于它是否必须补偿凹陷或隆起。每只脚都包含一个可以测量该脚支撑的重量的传感器。例如，这是一个可以测量所述螺旋弹簧的压缩的力传感器。然后，为了验证稳定性标准，针对每只脚，所述控制单元16可以将由该脚支撑的重量的测量结果与预定阈值进行比较。如果一只脚支撑的重量大于对应于每只脚可以支撑的最大重量的阈值(或小于对应于每只脚必须支撑的最小重量的阈值)，则不满足稳定性标准。
应当注意，可以在医疗机器人10的一个或多个中间移动步骤之后鉴别出医疗机器人10的移动基座13的有利位置。例如，在鉴别出用于治疗的移动基座13的有利位置之前，医疗机器人10可以首先朝向工作台40移动，以更精确地鉴别出患者30感兴趣的解剖结构的位置。
不仅根据工作台40的位置和患者30感兴趣的解剖结构的位置，而且还根据存储在控制单元16的存储器18中的治疗计划，鉴别出用于治疗的医疗机器人10的移动基座13的有利位置。
治疗计划包括将要在患者30感兴趣的解剖结构上进行的一个或多个动作。来自治疗计划的一个动作满足：例如能够在预定空间中操纵工具15，将工具15放置在预定位置，或者使工具15沿着相对于患者30感兴趣的解剖结构的预定轨迹移动。根据另一实施例，来自治疗计划的一个动作可以同样包括：使工具15执行特定操作，例如启动超声发生器或修改超声发射的强度，或触发医疗图像的捕集。
治疗计划是在医疗治疗之前的计划阶段创建的。在该计划阶段期间，专业人员定义了医疗机器人10必须实施的各个动作。
治疗计划可以例如借助于CT(计算机断层扫描)扫描仪，MRI，PET，超声波，X射线等类型的医疗图像生成。操作者，通常是将借助于医疗机器人10进行治疗的专业人员，选择出工具15的参数(例如长度，直径，3D形状，待输送的功率，电流，治疗时间等)。可以根据要实施以破坏肿瘤的治疗类型来规划一个或多个轨迹。借助于分段和规划算法，规划可以是完全手动的，交互式的或完全自动化的。决策辅助算法可以例如基于专家系统(能够通过基于事实和已知规则的推理再现专业人员的认知机制的系统)或智能自动学习机构(例如使用卷积神经网络)。
替选地或另外地，归功于待治疗感兴趣的解剖结构的三维表示，可以在没有医疗图像的情况下计划该治疗。该三维表示可以通过非医疗图像采集系统或通过收集解剖学表面或标记以及那些标记或表面的统计学或生物力学模型的内插法来获得。这种类型的规划例如在诸如关节(膝盖，臀部，肩部等)的骨结构的治疗中特别有效。
来自治疗计划的动作例如以控制单元16已知的指令的形式编码在计算机文件中。对应于该治疗计划的计算机文件可以例如在与医疗机器人10分开的计算机上生成。然后将文件发送到医疗机器人10并存储在控制单元16的存储器18中。计算机文件的这种传输可以采用各种传统形式，例如通过USB(通用串行总线)密钥的文件传输，或通过无线通信。
来自治疗计划的动作描述了例如工具15相对于患者30感兴趣的解剖结构的各个位置或各个运动。此外，控制单元16知道关节臂14和工具15的几何模型。例如，臂14配备有编码器，该编码器使能知道其每个轴的角位置，并且通过计算知道工具15的位置。然后，控制单元16能够确定移动基座13的一个或多个有利位置，在该有利位置医疗机器人10将能够施行由治疗计划提供的动作。
来自治疗计划的一个动作是在医疗机器人的自动定位过程之后，医疗机器人在治疗期间将必须执行的动作。因此，这种动作的执行不是根据本发明的用于医疗机器人的自动定位的方法的一部分。
在一个具体的实施方式中，有利位置的鉴别算法例如包括使医疗机器人10的可能位置的空间相对于患者30感兴趣的解剖结构离散化，并且限定了表示关节臂14的多个可能配置的可达性参数，当医疗机器人10的移动基座13定位于给定位置时，该关节臂能够实施来自治疗计划的动作。该关节臂14包括由控制单元16控制的一个或多个关节。然后，关节臂的一种可能的配置对应于由臂的一个或多个关节所取的一组参数值(例如，旋转角度，平移距离等)。
“可能的位置”是指医疗机器人10的移动基座13的下述位置，关节臂14可以在该位置处到达患者感兴趣的解剖结构。因此，该组可能定位对应于下述工作空间，在该工作空间中，患者感兴趣的解剖结构在关节臂14的能达到的范围内。
对于拥有比实施计划动作所需的更多自由度的医疗机器人10的关节臂14，可以设想臂14的多种配置。例如，拥有六个自由度的拟人医疗机器人10的关节臂14通常能够根据其轴的多个不同配置将针引导件(needle-guide)定位在穿过预定进入点的直线方向上。如果只有一种配置可用，则可达性参数将具有较低值，相比于两种不同配置可用的情形。
在这里考虑的实施例中，有利位置相当于医疗机器人10的移动基座13的下述位置，对于来自治疗计划的每个动作，存在关节臂14的至少一个配置，其使能实施所述动作。
应该注意“可能位置”和“有利位置”之间的差异：如果关节臂14在移动基座13的给定位置处可以触达目标机体结构，那么这并不一定意味着如果移动基座13定位于那个位置，存在这样的关节臂14配置，其用于执行来自治疗计划的每个动作。
对于所述臂14的各种可能的配置，所述配置使来自于治疗计划的动作能在给定的有利位置实施，根据臂14的关节的可用相对运动的表示值，同样可以定义可达性参数。关节的相对运动例如受到一个或多个支座的限制。关节的“可用相对运动”是指由所述关节允许的运动幅度的表示性参数，诸如例如对于给定配置的关节区段的位置与最近的支座之间的角度。
然后，根据来自该治疗计划的所有动作的可达性参数，可以为每个鉴别出的有利位置计算出全局可达性水平。例如，对于鉴别出的有利位置的全局可达性水平可以相当于当医疗机器人10的移动基座13定位于所述有利位置时来自治疗计划的所有动作的可达性参数的总和。当然还有其他计算全局可达性水平的方法。例如，根据来自治疗计划的一个动作相对于其他动作的重要性，可以应用权重。
然后，控制单元16可以配置为，根据可达性参数或各个鉴别出的有利位置计算出的全局可达性水平，从所有鉴别出的有利位置中选择出最佳位置。例如，最佳位置可以相当于这样的有利位置，对于该有利位置来自治疗计划的特定动作的可达性参数拥有最大值。根据另一实施例，最佳位置可以相当于这样的有利位置，对于该有利位置全局可达性水平拥有最大值。
这些特征使得在治疗期间具有更大的灵活性。事实上，一旦机器人定位于最佳位置，专业人员就可以在治疗期间从用于实施来自治疗计划的这样或那样的动作的多种可能的配置中进行选择。一种特定配置相对于另一种特定配置的偏好可以取决于治疗进展。
在具体的实施方式中，考虑了已经进行的医疗治疗的数据库信息，控制单元16使用算法来计算最佳位置：医疗机器人10相对于患者30感兴趣的解剖结构的真实位置，计划的和完成的动作的可达性参数以及工具15的位置和运动(其在治疗期间不可触达)等。
这些算法可以基于已知的自动学习方法(通过神经网络学习，监督自动学习，半监督或无监督自动学习等)。这些算法是有利的，因为它们不是提出理论上的最佳位置，而是考虑到已经进行的治疗的真实情况而能够提供最佳位置，根据理论建模以下问题的复杂性，后者的位置可能与前者显著不同，所述问题是相对于患者30感兴趣的解剖结构位置移动基座13的问题。该控制单元16可以配置为，在医疗治疗期间存储信息，所述信息是关于医疗机器人10相对于患者30感兴趣的解剖结构的位置和可达性参数息，使得之后可以通过人工智能算法再次使用此数据，这是为了在未来的治疗期间优化医疗机器人10的位置。
相当于与已经进行的治疗有关的信息的训练数据(诸如需要工具15相对于患者30的位置的计划动作)，在治疗期间医疗机器人10的移动基座13相对于患者30的真实位置，所到达的若干位置，不可触达的若干位置，可用的相对运动和其他运动，例如存储在控制单元16的存储器18中。然后，控制单元16的处理器能够基于该训练数据创建多层神经网络深度模型。那个模型存储在控制单元16的存储器18中。在新治疗期间，将学习的神经网络模型应用于计划的动作并参与到确定用于执行该治疗计划的最佳位置。
在具体的实施方式中，专业人员的偏好可以存储在控制单元16的存储器18中，并且在选择医疗机器人10的最佳位置时将其考虑在内。该偏好可以考虑例如患者30在治疗室50的工作台40上的目标位置(背侧，腹侧，侧面卧姿)，无论该专业人员是左撇子还是右撇子，工作台40的偏好侧用于安装机器人等。
在具体的实施方式中，医疗机器人10包括用户界面21，其使医疗机器人10能向专业人员呈现信息以及将给予医疗机器人10的命令。那个用户界面21包括：例如屏幕，键盘，鼠标，按钮，操纵杆，触摸屏，语音或手势识别系统，或使医疗机器人10能向专业人员呈现信息，以及从专业人员那里接收与已知命令相关的信号的任何其他器件。例如，不是自主地选择最佳位置，而是医疗机器人10可以在屏幕上显示所有鉴别出的有利位置，并将其留给专业人员从所有这些有利位置中选择出最佳位置。根据另一实施例，在治疗期间，如果关节臂14的多种配置可能用于实施来自治疗计划的动作，那么可以在屏幕上呈现那些不同的配置以便专业人员选择出偏好配置。
在具体的实施方式中，用户界面21向专业人员提供医疗机器人10已经到达最佳位置的显示，并且该专业人员可以验证该位置并触发移动基座13在所述最佳位置处的固定。
在一个变型中，当医疗机器人10已经到达最佳位置时，控制单元16自主地触发移动基座13的固定。
在具体的实施方式中，医疗机器人10生成治疗室50的映现以确定要到达的最佳位置。
图3示意性地示出了治疗室50的映现70和医疗机器人10的到达用于治疗患者30的最佳位置73的路径76。
应当注意，图3示意性地表示了从上面看的二维映现70，但是没有什么可以阻止所述映现70在三个维度上产生。三维映现有利地使能更好地考虑治疗室40中存在的各个元件的整体尺寸。
在医疗机器人10的自动定位过程中，一旦已经把患者30放置在治疗室50中，例如由医疗机器人10的控制单元16产生映现70。例如借助于RGB-D摄像机类型的空间定位传感器17并借助于形状识别算法产生映现70，所述RGB-D摄像机类型安装在固接到移动基座13的伸缩臂上。然后，控制单元16在映现70上确定机器人的位置71，工作台40的位置72，待治疗感兴趣的解剖结构的位置75，以及可能阻碍医疗机器人10运动的任何障碍物的位置74。
控制单元16配置为，根据医疗机器人10的位置71鉴别出工作台40的位置72，患者30感兴趣的解剖结构的位置75和存储的治疗计划，至少一个有利位置(医疗机器人10可以在该至少一个有利位置执行该治疗计划)。然后选择最佳位置73并且由控制单元16确定路径76，使得医疗机器人16可以考虑到任何障碍物的位置74而到达最佳位置73以规避它们。
应当注意，在确定精确的最佳位置73之前，可以由医疗机器人10实施中间运动，例如朝向工作台40移动。
该移动基座13可以引入减震器，以在发生碰撞时使损坏最小化。那些减震器可以与触敏传感器组合，使移动基座13的运动能在与障碍物接触的情况下自动停止。替选地或另外地，可以手动停止医疗机器人10的运动，例如使用紧急按钮。
移动基座13的机动辅助和医疗机器人10的空间定位传感器17可以同样地用于把医疗机器人10从医疗机器人10的贮存区域转运到治疗室50的方法的上下文中，反之亦然。在对医疗机器人自动定位之前和/或之后执行这种用于转运医疗机器人10的方法。
医疗机器人10可以自主地或者在操作者的辅助下由医疗机器人10从其贮存区域转运到治疗室50。
当医疗机器人10处于其贮存区域时，借助于空间定位传感器17以及由控制单元16执行的控制机构(用于检测操作者的相对位置的模块，运动设定点模块，引导模块，障碍物检测模块等)，医疗机器人10能够跟随位于移动基座13前面或后面的操作者到达治疗室50。
移动基座13还可以在前部和侧面引入一个或多个摄像机，这是为了传输医疗机器人10周围的环境屏幕图像，使能更好地查找到位于移动基座13后面的操作员，并且简化在走廊中的运动、穿过门或规避障碍物。
当移动基座13处于其贮存区域时，如果预先映现了其所位于的建筑物的各个房间，则能够以完全自主的方式前往治疗室50。在这种情况下，在前一步骤中，向医疗机器人10显示关于贮存区域的位置和治疗室50的位置的信息。这些各个区域的通道门例如配有传感器或QR(快速响应)码，其使医疗机器人10能检测所述通道门以及使得所述通道门能够授权医疗机器人10通过。
一旦医疗机器人10处于治疗室50中，它就可以自动地定位在用于治疗的最佳位置73处。
图4示意性地表示了根据本发明的方法100的主要步骤，其用于如参考图1至3所描述的自动定位医疗机器人10。
自动定位方法100由医疗机器人10的控制单元16执行。
当医疗机器人在医疗治疗起始时刻进入治疗室50时，开始自动定位医疗机器人10的方法100。然后将患者30放置在治疗室50中的工作台40上。
该方法100包括：步骤101，其检测患者30感兴趣的解剖结构的位置75(相对于医疗机器人10的位置71)。在所考虑的实施例中，在该步骤中也检测到工作台40的位置72。此步骤由医疗机器人10自主地进行。
方法100还包括：步骤102，从患者30感兴趣的解剖结构的位置75和治疗计划中鉴别出医疗机器人10的移动基座13的至少一个有利位置，在该至少一个有利位置医疗机器人10能够实施来自该治疗计划的若干动作。在所考虑的实施例中，此鉴别步骤102还基于工作台40的位置72。此步骤由医疗机器人10自主执行。
然后从所有有利位置中选择103最佳位置73。如上所述，可以实施最佳位置73的选择103，这根据可达性参数或根据为每个有利位置计算出的全局可达性水平进行，其中根据存储的偏好和/或借助于从已经进行的医疗治疗的数据库中提取的信息来计算全局可达性水平。此选择103可以由专业人员进行，为他在用户界面21上为所述专业人员显示了各个有利位置。
定位方法100可以任选地包括：治疗室50的映现70的生成104(在所述映现70上表示医疗机器人10的位置71，工作台40的位置72，患者30感兴趣的解剖结构的位置75，以及待到达的最佳位置73)，以及基于所述映现70，医疗机器人10到达所述最佳位置73的路径76的确定105。
方法100包括：医疗机器人10移动到最佳位置73的步骤106。该运动106由医疗机器人10自主地实施。
应当注意，上述步骤的顺序不一定是固定的。而且，在医疗机器人10处于检测患者30感兴趣的解剖结构并且鉴别出用于进行治疗的有利位置的位置处之前，可以发生医疗机器人10在工作台40的方向上运动的一个或多个中间步骤。
同样重要的是，要注意，不需要向医疗机器人10提供映现。因而，医疗机器人10最初可以在自动定位过程100的起始时不拥有治疗室50的映现。
用于医疗机器人10的自动定位的方法可以有利地包括：当已经到达最佳位置73时固定移动基座13的步骤107。该固定步骤107可以由医疗机器人10自主地执行或者在操作员的参与下执行。例如，固定步骤107可以在用户界面21上验证所到达的最佳位置之后，由来自专业人员的命令触发。
如上所解释，只有已验证所述医疗机器人的移动基座的稳定性标准时，才能触发将所述医疗机器人的移动基座固定在最佳位置。如果不是这种情况，则根据本发明的自动方法可以包括将所述医疗机器人的移动基座移动到选自有利位置的另一个位置的附加步骤。
在所考虑的实施例中，医疗机器人10包括：关节臂14和安装在所述臂14的一端的工具15。臂14配置为，通过医疗机器人10的控制单元16实施来自治疗计划的动作。如图5所示，最佳位置73的选择103然后可以包括：
-根据当医疗机器人10的移动基座13定位在所述有利位置时，用于实施所述动作的关节臂14的可能配置的数量，对于来自治疗计划的每个动作以及对于每个鉴别出的有利位置计算108可达性参数，
-为每个鉴别出的有利位置计算109该治疗计划的全局可达性水平，其中根据当医疗机器人10的移动基座13定位于所述有利位置时，来自该治疗计划的所有动作的可达性参数来计算所述全局可达性水平。
应该注意的是，对于能够在给定的有利位置处实施来自治疗计划中的动作的臂14的各个可能的配置，根据臂14的关节的可用相对运动的表示值，也可以进行可达性参数的计算108。
前面的描述清楚地表明，通过其各个特征和它们的优点，本发明实现了设定的目标。特别地，它提出了一种用于简化地以及可靠地将医疗机器人10自动定位在治疗室50中的解决方案。
根据本发明的定位方法100的步骤大部分由医疗机器人10自主地执行，这消除了与操作者的干预相关的或者用于控制机器人的附加装置的相关的定位误差。而且，不存在与医疗机器人10分开的附加装置，这降低了基于机器人的医疗治疗辅助系统的维护负担。
而且，根据本发明的医疗机器人10能够在治疗时适应患者30感兴趣的解剖结构的真实位置，该在后的机体结构可能与在计划阶段期间建模的机体结构显著不同。
而且，即使在医疗机器人10的自动定位方法开始之前医疗机器人10不拥有与房间50的布局有关的映现或特定信息，该医疗机器人10也可以自动定位在任何治疗室50中。然后，这降低了与由医疗机器人辅助的医疗治疗相关的维护成本和负担。

Claims (28)

1.一种用于自动定位对患者(30)进行医疗治疗的医疗机器人的方法(100)，所述医疗机器人(10)包括：能够使所述医疗机器人(10)移动的机动移动基座(13)以及用于存储治疗计划的控制单元(16)，所述治疗计划包括对所述患者(30)感兴趣的解剖结构实施的至少一个动作，所述定位方法(100)的特征在于，所述定位方法(100)包括由所述医疗机器人(10)自主执行以下步骤：
-相对于医疗机器人(10)的位置，检测(101)所述患者(30)感兴趣的解剖结构的位置，
-基于所述患者(30)感兴趣的解剖结构的位置和所述治疗计划，鉴别(102)出所述医疗机器人(10)的移动基座(13)的至少一个有利位置，在所述有利位置处所述医疗机器人(10)能够实施来自所述治疗计划中的所述至少一个动作，
-使所述医疗机器人(10)的移动基座(13)运动(106)至最佳位置处，所述最佳位置选自一个或多个鉴别出的有利位置。
2.根据权利要求1所述的方法(100)，其中把所述患者(30)安置在治疗室(50)的工作台(40)上，所述方法(100)包括：检测工作台(40)的位置，以及基于工作台(40)的位置进一步实施对所述医疗机器人(10)的移动基座(13)的至少一个有利位置的鉴定。
3.根据权利要求2所述的方法(100)，其中基于来自所述医疗机器人(10)所承载的定位传感器(17)的信息，实施对所述工作台(40)的位置的检测和对所述患者(30)感兴趣的解剖结构的检测。
4.根据权利要求3所述的方法(100)，其中所述机器人最初不拥有治疗室(50)的映现。
5.根据权利要求4所述的方法(100)，其还包括由所述医疗机器人(10)自主执行的以下步骤：
-生成(104)治疗室(50)的映现(70)，在所述映现中表示出所述医疗机器人(10)的位置(71)、所述工作台(40)的位置(72)、所述患者(30)感兴趣的解剖结构的位置(75)以及最佳位置(73)，
-基于所述映现(70)确定(105)所述医疗机器人(10)到达所述最佳位置(73)的路径(76)。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法(100)，其中：
-所述医疗机器人(10)包括关节臂(14)和安装在所述臂(14)一端的工具(15)，所述臂(14)的一个或多个关节由所述医疗机器人(10)的控制单元(16)控制，以根据一种可能的配置来定位所述臂(14)，
-有利位置对应于医疗机器人(10)的移动基座(13)的下述位置，在所述位置处，对于来自所述治疗计划的每个动作存在至少一种可能的关节臂(14)配置，使所述动作能够实施，
-所述方法(100)包括：当所述医疗机器人(10)的移动基座(13)定位于所述有利位置时，根据关节臂(14)的用于实施所述动作的多个可能配置，为来自所述治疗计划的每个动作以及为每个鉴别出的有利位置计算(108)可达性参数，
-根据鉴别出的有利位置的可达性参数选择最佳位置(73)。
7.根据权利要求6所述的方法(100)，其中根据臂(14)关节的可用相对运动，对于所述臂(14)的每个所述可能配置，进一步计算所述可达性参数。
8.根据权利要求6至7中任一项所述的方法(100)，其中：
-所述方法(100)还包括：为每个鉴别出的有利位置计算(109)所述治疗计划的全局可达性水平，其中当所述医疗机器人(10)的移动基座(13)定位于所述有利位置时，根据来自所述治疗计划的每个动作的可达性参数计算所述全局可达性水平，
-根据为鉴别出的有利位置计算的全局可达性水平，选择最佳位置(73)。
9.根据权利要求6至8中任一项所述的方法(100)，来自所述治疗计划的一个动作对应于使工具(15)能相对于所述患者(30)感兴趣的解剖结构在预定体积内运动。
10.根据权利要求6至8中任一项所述的方法(100)，来自所述治疗计划的一个动作对应于使工具(15)能相对于所述患者(30)感兴趣的解剖结构以预定轨迹运动。
11.根据权利要求6至8中任一项所述的方法(100)，来自所述治疗计划的一个动作相当于，把工具(15)放置在相对于所述患者(30)感兴趣的解剖结构的预定位置处。
12.根据权利要求1至11中任一项所述的方法(100)，其中，鉴别至少两个不同的有利位置，并且所述方法(100)包括以下步骤：
-在所选择的最佳位置验证所述医疗机器人(10)的移动基座(13)的稳定性标准，
-如果所述验证是肯定的，则将所述医疗机器人(10)的移动基座(13)固定在所述最佳位置，
-如果所述验证是否定的，则将所述医疗机器人(10)的移动基座(13)移动到选自有利位置的另一个位置。
13.根据权利要求12所述的方法(100)，其中，所述医疗机器人(10)包括旨在降低以固定所述医疗机器人(10)的移动基座(13)的可伸缩脚，每只脚包括可以测量面对所述脚的地板的局部平坦度缺陷的传感器，并且，稳定性标准的所述验证包括，针对每只脚，所述脚的地板的局部平坦度缺陷的测量结果与预定阈值的比较。
14.根据权利要求13所述的方法(100)，其中，所述医疗机器人(10)包括旨在降低以固定所述医疗机器人(10)的移动基座(13)的可伸缩脚，每只脚包括可以测量所述脚支撑的重量的传感器，并且，稳定性标准的所述验证包括，针对每只脚，所述脚支撑的重量的测量结果与预定阈值的比较。
15.根据权利要求1至14中任一项所述的方法(100)，其中，根据存储在控制单元(16)中的操作员偏好，选择最佳位置(73)。
16.根据权利要求1至15中任一项所述的方法(100)，其中，根据从现存医疗治疗数据库提取的信息，通过自动学习算法选择所述最佳位置(73)。
17.根据权利要求16所述的方法(100)，其中所述自动学习算法使用多层神经网络。
18.根据权利要求1至14中任一项所述的方法(100)，其中，所述医疗机器人(10)包括用户界面(21)，通过所述用户界面(21)向操作员提供鉴别出的有利位置，和由所述操作员选择所述最佳位置(73)。
19.一种计算机程序产品，其特征在于，它包括一组程序代码指令，当由一个或多个处理器执行时，所述一组程序代码指令配置一个或多个处理器来执行根据权利要求1至18中任一项所述的用于自动定位医疗机器人的方法(100)。
20.一种医疗机器人(10)，其包括：机动移动基座(13)、固着到移动基座(13)的空间定位传感器(17)以及存储治疗计划的控制单元(16)，所述治疗计划包括要在患者(30)感兴趣的解剖结构上进行的至少一个动作，其特征在于，所述控制单元(16)配置为：
-基于来自空间定位传感器(17)的信息，检测相对于医疗机器人(10)的所述患者(30)感兴趣的解剖结构的位置，
-基于所述患者(30)感兴趣的解剖结构的位置和治疗计划，鉴别出医疗机器人(10)的移动基座(13)的至少一个有利位置，在所述有利位置所述医疗机器人(10)能够实施来自所述治疗计划中的所述至少一个动作，
-将医疗机器人(10)的移动基座(13)移动到最佳位置，所述最佳位置选自一个或多个鉴别出的有利位置。
21.根据权利要求20所述的医疗机器人(10)，其中，所述控制单元(16)还配置为，基于来自空间定位传感器(17)的信息来检测治疗室(50)的其上放置患者(30)的工作台(40)的位置，和根据所述工作台(40)的位置鉴别出所述至少一个有利位置。
22.根据权利要求21所述的医疗机器人(10)，其中，所述控制单元(16)还配置为：
-生成治疗室(50)的映现(70)，在所述映现(70)中表示出医疗机器人(10)的位置(71)，工作台(40)的位置(72)，所述患者(30)感兴趣的解剖结构的位置(75)，和最佳位置(73)，
-基于所述映现(70)确定所述医疗机器人(10)到达所述最佳位置(73)的路径(76)。
23.根据权利要求20至22中任一项所述的医疗机器人(10)，其中，所述医疗机器人(10)还包括：传感器(20)，所述传感器(20)配合定位在所述感兴趣的解剖结构上的标记(19)来辅助检测所述患者(30)感兴趣的解剖结构，辅助检测所述患者(30)感兴趣的解剖结构的所述传感器(20)固着在医疗机器人(10)的移动基座(13)上。
24.根据权利要求20至23中任一项所述的医疗机器人(10)，其中来自用于鉴别所述一个或多个有利位置的传感器的信息仅由所述医疗机器人所承载的传感器提供。
25.根据权利要求22至24中任一项所述的医疗机器人(10)，其包括关节臂(14)和安装在所述臂(14)的一端的工具(15)，所述臂(14)的一个或多个关节受到所述医疗机器人(10)的控制单元(16)控制，以根据一种可能的配置来定位所述臂(14)，有利位置对应于所述医疗机器人(10)的移动基座(13)的下述位置，在所述位置处对于来自所述治疗计划的每个动作存在关节臂(14)的至少一种可能的配置，使能够实施所述动作，并且所述控制单元(16)还配置为：
-对于来自治疗计划的每个动作和对于每个鉴别出的有利位置计算可达性参数，所述可达性参数代表当所述医疗机器人(10)的移动基座(13)定位于所述有利位置时，用于实施所述动作的关节臂(14)的多个可能配置，
-根据鉴别出的有利位置的可达性参数选择最佳位置。
26.根据权利要求22至25中任一项所述的医疗机器人(10)，其中，所述控制单元(16)还配置为：
-在所选择的最佳位置验证所述医疗机器人(10)的移动基座(13)的稳定性标准，
-如果所述验证是肯定的，则触发将所述医疗机器人(10)的移动基座(13)固定在所述最佳位置，
-如果所述验证是否定的，则将所述医疗机器人(10)的移动基座(13)移动到选自有利位置的另一个位置。
27.根据权利要求26所述的医疗机器人(10)，其中，所述医疗机器人(10)包括旨在降低以固定所述医疗机器人(10)的移动基座(13)的可伸缩脚，每只脚包括可以测量面对所述脚的地板的局部平坦度缺陷的传感器，并且，为了验证稳定性标准，针对每只脚，所述控制单元(16)将所述脚的地板的局部平坦度缺陷的测量结果与预定阈值进行比较。
28.根据权利要求26所述的医疗机器人(10)，其中，所述医疗机器人(10)包括旨在降低以固定所述医疗机器人(10)的移动基座(13)的可伸缩脚，每只脚包括可以测量所述脚支撑的重量的传感器，并且，为了验证稳定性标准，针对每只脚，所述控制单元(16)将所述脚支撑的重量的测量结果与预定阈值进行比较。
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