JP4636618B2

JP4636618B2 - シミュレーション装置及びこれを用いた手術用ロボットの制御システム、並びにシミュレーション装置用のプログラム

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Publication number: JP4636618B2
Application number: JP2006266103A
Authority: JP
Inventors: 正克藤江; 洋小林; 雄陽星; 和也川村
Original assignee: Waseda University
Current assignee: Waseda University
Priority date: 2006-09-28
Filing date: 2006-09-28
Publication date: 2011-02-23
Anticipated expiration: 2026-09-28
Also published as: JP2008080021A

Description

本発明は、低侵襲手術用のマニピュレータ等の処置具により臓器等の器官に外力が付加されたときに、当該器官の各部分の応力状態や変形状態を推定することのできるシミュレーション装置及びこれに関連する装置、システム及びプログラムに関する。

近年、大きな切開を要さずに患者への負担を少なくする低侵襲手術が注目されており、この低侵襲手術を行うためのマスタースレーブ方式の手術支援ロボットが種々研究開発されている。この手術支援ロボットは、内視鏡や処置具等を保持するマニピュレータと、このマニピュレータを動作させるロボットアームと、このロボットアームに対して術者が動作指令を与える操作装置とを備えており、当該操作装置を術者が操作すると、当該操作に応じてロボットアームが所望の動作を行うようになっている。

ところで、このようなマニピュレータのうち、その先端の処置部位にかかる力を測定可能な機能を有するものが知られている（特許文献１等参照）。このマニピュレータは、先端側の作業部で臓器を処置する際に、当該処置によって臓器に付与された外力に対する反力を検出し、当該反力を術者側の操作装置に伝えるようになっている。従って、このマニピュレータでは、処置具を実際に持って処置したときのような力覚が操作装置を通じて術者に与えられ、術者の操作性を向上させることができる。
特開２００５−１０３０５６号公報

臓器は、弾性率等の性状（材料パラメータ）の異なる種々の生体組織から構成され、多くの臓器は、血管、神経、脳機能領域等、過負荷を与えることができない注意部位を含んでいる。従って、臓器に付加される外力を把握できたとしても、その際に、当該外力の付加によって前記注意部位が損傷する虞のある状態か否かを判断する必要がある。

しかしながら、前記特許文献１等のマニピュレータにあっては、処置時における臓器からの反力の検出によって、臓器に付加される外力の大きさを把握できるものの、当該外力の付加によって臓器の各部分に作用する応力の大きさ（応力状態）を全く把握できない。また、臓器に外力が付加されることで臓器内部に生じている変形状態については、公知の画像診断装置を併用することで取得可能であるが、撮像面の制約等があり、取得できる情報には限界がある。従って、このマニピュレータでは、臓器に付加される外力の大きさを把握できても、外力の付加によって前記注意部位が損傷する虞のある状態か否かを判断することができず、このような判断は、操作装置から前記反力を受けた術者の勘に頼らなければならない。このことは、手術支援ロボットだけの問題ではなく、術者が処置具を実際に持って手術する場合でも同様である。

本発明は、このような不都合に着目して案出されたものであり、その目的は、臓器等の器官に外力が付加されたときに、当該器官を構成する各部分の応力状態や変形状態を把握することができるシミュレーション装置、制御装置及びこれらを用いた手術用ロボットの制御システム、並びにシミュレーション装置用のプログラムを提供することにある。

（１）前記目的を達成するため、本発明は、対象者の器官の画像データに基づいて当該器官をモデル化し、このモデルを使って、前記器官に外力が付加されたときの当該器官の各部分の応力状態を推定する状態推定手段を備えたシミュレーション装置であって、
前記状態推定手段は、弾性率やポアソン比を含む材料パラメータからなる基礎データ及び生体組織が破壊に至る応力を表す破壊応力データが、前記器官の構成部分となる構成組織それぞれについて記憶された記憶部と、前記外力の付加前に撮像された前記画像データに基づいて前記器官の形状及び前記各構成組織の位置を求める形状位置特定部と、当該形状位置特定部で求められた前記器官の形状に基づいて前記器官を複数のメッシュに分割する要素分割部と、前記記憶部で記憶された前記基礎データに基づいて、前記外力と変位との関係を前記メッシュ毎に求め、前記器官に対する外力ベクトルと当該器官の変位ベクトルの関係を表す剛体方程式を有限要素法で求める剛体方程式決定部と、前記外力ベクトルを前記剛体方程式に代入して前記変位ベクトルを求め、この変位ベクトルから、前記材料パラメータを使って、前記各メッシュに作用する応力を求める状態量算出部と、当該状態量算出部で求められた前記各メッシュの応力について、前記記憶部で記憶された前記破壊応力データに関連して前記メッシュ毎に設定された所定の閾値を超えているか否かを判定することにより、前記構成組織の損傷の可能性があるか否かを判定する状態判定部とを備える、という構成を採っている。

（４）更に、前記器官に外力が付加されているときの前記対象者の画像データに基づき、パラメータ同定法を用いて前記材料パラメータを補正する定数補正手段を更に備え、
前記定数補正手段は、前記材料パラメータに基づき前記状態量算出部で求めた少なくとも一部のメッシュの変位ベクトルと、当該メッシュについて前記外力が付加されているときの前記画像データの変化から求めた変位ベクトルとの差を解消するように前記材料パラメータを補正し、
前記剛体方程式決定部及び前記状態量算出部では、前記定数補正手段で求められた前記弾性率及び前記ポアソン比が使われる、という構成を併せて採用するとよい。

（６）更に、本発明に係る手術用ロボットの制御システムは、患者の器官を撮像する撮像装置と、前記患者の体内に挿入されるマニピュレータと、このマニピュレータを動作させる駆動装置と、前記患者の器官の画像データに基づいて当該器官をモデル化し、このモデルを使って、前記器官に外力が付加されたときの当該器官の各部分の状態を推定するシミュレーション装置と、所定の操作指令及び前記シミュレーション装置による推定結果に基づいて、前記マニピュレータを駆動させる駆動装置を制御する制御装置とを備え、
前記シミュレーション装置は、対象者の器官の画像データに基づいて当該器官をモデル化し、このモデルを使って、前記器官に外力が付加されたときの当該器官の各部分の応力状態を推定する状態推定手段を備え、
前記状態推定手段は、弾性率やポアソン比を含む材料パラメータからなる基礎データ及び生体組織が破壊に至る応力を表す破壊応力データが、前記器官の構成部分となる構成組織それぞれについて記憶された記憶部と、前記外力の付加前に撮像された前記画像データに基づいて前記器官の形状及び前記各構成組織の位置を求める形状位置特定部と、当該形状位置特定部で求められた前記器官の形状に基づいて前記器官を複数のメッシュに分割する要素分割部と、前記記憶部で記憶された前記基礎データに基づいて、前記外力と変位との関係を前記メッシュ毎に求め、前記器官に対する外力ベクトルと当該器官の変位ベクトルの関係を表す剛体方程式を有限要素法で求める剛体方程式決定部と、前記外力ベクトルを前記剛体方程式に代入して前記変位ベクトルを求め、この変位ベクトルから、前記材料パラメータを使って、前記各メッシュに作用する応力を求める状態量算出部と、当該状態量算出部で求められた前記各メッシュの応力について、前記記憶部で記憶された前記破壊応力データに関連して前記メッシュ毎に設定された所定の閾値を超えているか否かを判定することにより、前記構成組織の損傷の可能性があるか否かを判定する状態判定部とを備える、という構成を採っている。

（７）ここで、前記器官の部位毎の弾性率を体外側から測定可能な弾性率測定装置を更に備え、前記シミュレーション装置は、前記弾性率測定装置で測定された弾性率を使って、前記器官の各部分の応力状態及び／又は変形状態を推定する、という構成も併せて採用することもできる。

（８）また、本発明は、対象者の器官の画像データに基づいて当該器官をモデル化し、このモデルを使って、前記器官に外力が付加されたときの当該器官の各部分の応力状態を推定するシミュレーション装置用のプログラムであって、
弾性率やポアソン比を含む材料パラメータからなる基礎データ及び生体組織が破壊に至る応力を表す破壊応力データが、前記器官の構成部分となる構成組織それぞれについて記憶された記憶部と、前記外力の付加前に撮像された前記画像データに基づいて前記器官の形状及び前記各構成組織の位置を求める形状位置特定部と、当該形状位置特定部で求められた前記器官の形状に基づいて前記器官を複数のメッシュに分割する要素分割部と、前記記憶部で記憶された前記基礎データに基づいて、前記外力と変位との関係を前記メッシュ毎に求め、前記器官に対する外力ベクトルと当該器官の変位ベクトルの関係を表す剛体方程式を有限要素法で求める剛体方程式決定部と、前記外力ベクトルを前記剛体方程式に代入して前記変位ベクトルを求め、この変位ベクトルから、前記材料パラメータを使って、前記各メッシュに作用する応力を求める状態量算出部と、当該状態量算出部で求められた前記各メッシュの応力について、前記記憶部で記憶された前記破壊応力データに関連して前記メッシュ毎に設定された所定の閾値を超えているか否かを判定することにより、前記構成組織の損傷の可能性があるか否かを判定する状態判定部として、前記シミュレーション装置のコンピュータを機能させる、という構成を採っている。

（１０）また、前記器官に外力が付加されているときの前記対象者の画像データに基づき、パラメータ同定法を用いて前記材料パラメータを補正する定数補正手段として前記コンピュータを更に機能させ、
前記定数補正手段は、前記材料パラメータに基づき前記状態量算出部で求めた少なくとも一部のメッシュの変位ベクトルと、当該メッシュについて前記外力が付加されているときの前記画像データの変化から求めた変位ベクトルとの差を解消するように前記材料パラメータを補正し、
前記剛体方程式決定部及び前記状態量算出部では、前記定数補正手段で求められた前記材料パラメータが使われる、という構成を採っている。

本発明によれば、臓器等の器官に外力が付加されたときに、当該外力の大きさから、器官を構成する各部分の応力状態や変形状態を推定できるため、これら各状態に関する情報を利用することで、血管、神経、脳機能領域等、過負荷を与えることができない器官の注意部位に対する損傷を回避するのに有用となる。

特に、前記（４）のように構成することで、対象者の病態等、個人によって異なる器官の弾性率及びポアソン比等の材料パラメータをより正確に算出することができ、器官の各部分の応力状態や変形状態をより正確に求めることができ、手術支援ロボットの制御に使用する場合には、安全率を小さくしたシビアな制御が可能になる。

また、前記（７）のように構成した場合も、学術的に解明されている一般的なヒトの肝臓の弾性率を使うよりも、器官の各部分の応力状態や変形状態をより正確に求めることができる。

以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。
（第１実施形態）

図１には、本実施形態に係る手術用ロボットの制御システムの概略構成図が示されている。この図において、制御システム１０は、マスタースレーブ方式の手術支援ロボットに対する動作制御を行うためのシステムであって、対象者となる患者Ｐの体内器官の一部である臓器Ｌを撮像可能な撮像装置１１と、臓器Ｌに対して所定の処置を施すためのロボット本体１２と、このロボット本体１２を操作する操作装置１３と、操作装置１３からの操作指令に基づいてロボット本体１２の動作を制御する制御装置１４と、モデル化された患者Ｐの臓器Ｌから、当該臓器Ｌに外力が付与されたときの臓器Ｌの各部分の状態をシミュレーションするシミュレーション装置１６とを備えて構成されている。

前記撮像装置１１は、手術前や手術時に患者の臓器Ｌを撮像可能な装置であれば何でも良く、例えば、磁気画像共鳴診断装置（ＭＲＩ）、コンピュータ断層撮影装置（ＣＴスキャン）、超音波画像診断装置等、公知の装置を適用可能である。また、後述する処理に必要な臓器Ｌの部分を撮像可能であれば、撮像装置１１として、腹腔鏡下手術等の際に体内に挿入される内視鏡を用いてもよい。

前記ロボット本体１２は、臓器Ｌの処置を行う鉗子等の処置具を保持するマニピュレータ２３と、このマニピュレータ２３の基部側を保持して、当該マニピュレータ２３を移動可能に動作するロボットアーム２４と、このロボットアーム２４を駆動させる図示しないモータを含む駆動装置２５とを備えている。

前記マニピュレータ２３は、患者Ｐの体内外を貫通するように配置された筒状のトロカールＴ内に挿通されており、先端側には、臓器Ｌに付加した力に対する反力を検出可能な力センサ２７が取り付けられている。

前記ロボットアーム２４及び駆動装置２５は、公知の手術支援ロボットに適用される構造が採用されており、本発明の要旨ではないため、ここでは詳細な説明を省略する。

前記操作装置１３は、いわゆるマスターマニピュレータと称される装置であって、術者が図示しないモニタに表示される臓器Ｌの画像を見ながら、図示しない操作部を医師が把持して所望の方向に動かすことで、ロボットアーム２４を所望の方向に操作可能となる公知の構造のものが採用されている。本構造についても、本発明の要旨ではないため、ここでは詳細な説明を省略する。

前記制御装置１４は、所定のコンピュータからなり、当該コンピュータを以下の各部として機能させるプログラムがインストールされている。すなわち、制御装置１４は、術者による操作装置１３の操作に対応したマニピュレータ２３の所望動作が得られるようにするための主制御部２９と、マニピュレータ２３の動作によって臓器Ｌに外力が付加されたときに、前記シミュレーション装置１６でシミュレーションされた臓器Ｌの各部分の状態に基づいて、マニピュレータ２３の動作を変更するための変更制御部３０とを備えている。

前記シミュレーション装置１６は、所定のコンピュータからなり、当該コンピュータを以下の手段として機能させるプログラムがインストールされている。このシミュレーション装置１６は、撮像装置１１からの画像データに基づいて患者Ｐの臓器Ｌをモデル化し、このモデルを使って、臓器Ｌに外力が付加されたときの当該臓器Ｌの各部分の応力状態や変形状態を推定する状態推定手段３１を含んで構成されている。

前記状態推定手段３１は、予め指定された臓器Ｌの弾性率やポアソン比等の材料パラメータからなる基礎データ及び生体組織が破壊に至る応力を表す破壊応力データ等が記憶された記憶部３３と、マニピュレータ２３によって患者Ｐの臓器Ｌに外力が付加される前に撮像装置１１で撮像した画像データに基づき、臓器Ｌの形状及びその各構成組織の位置を求める形状位置特定部３４と、形状位置特定部３４で求められた臓器Ｌの形状に基づいて臓器Ｌを複数の要素に分割する要素分割部３５と、記憶部３３で記憶された前記基礎データに基づいて前記外力と変位の関係を要素毎に求め、臓器Ｌに対する外力ベクトルと当該臓器Ｌの変位ベクトルとの関係を表す剛体方程式を有限要素法で求める剛体方程式決定部３６と、剛体方程式を使い、力センサ２７で検出された前記外力の大きさから前記各要素に作用する応力（状態量）を求める状態量算出部３７と、状態量算出部３７で求められた応力について、記憶部３３で記憶された前記破壊応力データに関連して設定された所定の閾値を超えているか否かを判定することで、構成組織の損傷の可能性があるか否かを判定する状態判定部３８と、状態判定部３８での判定に応じて、前記変更制御部３０への指令を行う変更指令部３９とを備えている。

次に、本実施形態のシミュレーション装置１６で行われる処理について、図２のフローチャートを用いながら以下に説明する。なお、以下においては、処理対象となる臓器Ｌを例示的に肝臓として説明するが、これに限定されるものではない。

予め、学術的に解明されている一般的なヒトの肝臓Ｌの弾性率及びポアソン比の基礎データが、肝臓Ｌの部分すなわち構成組織毎に記憶部３３に入力されて記憶される（ステップＳ１０１）。すなわち、ここでは、肝細胞（肝実質細胞）、血管、神経等の肝臓Ｌの構成組織毎に基礎データが設定される。ここで、血管、神経等の組織は、過負荷を掛けることのできない注意部位となる。また、記憶部３３には、生体組織が破壊に至る応力を表す破壊応力データとして、学術的に解明されている値が前記構成組織毎に記憶される。なお、弾性率測定装置としての公知のエラストグラフィー装置（図示省略）で測定した患者Ｐの肝臓Ｌの弾性率を記憶部３３に記憶させることもできる。このエラストグラフィー装置は、体表側から肝臓Ｌに外力を付加しながら超音波を当て、その反射波の位相のずれを利用して弾性率を決定する装置であるが、本装置の構成は、本発明の要旨ではないため、詳細な説明を省略する。

そして、患者Ｐの肝臓Ｌが撮像装置１１で撮像され、形状位置特定部３４で、患者Ｐの肝臓Ｌの形状と当該肝臓Ｌの各構成組織の位置とが次のようにして設定される（ステップＳ１０２）。すなわち、撮像装置１１で手術前に撮像された画像データに基づいて、コンピュータを使った公知の画像処理により、肝臓Ｌの三次元形状若しくは所定断面の二次元形状が導出され、且つ、その中の構成組織（肝実質細胞、血管、神経等）の位置が特定される。なお、肝臓Ｌの形状及び各構成組織の位置は、前記形状位置特定部３４の自動処理でなく、前記画像データを視認した人間による手入力で設定してもよい。

次に、要素分割部３５で、形状位置特定部３４で求めた肝臓Ｌの形状に基づき、有限要素法における要素（メッシュＭ）の形状と、当該各メッシュＭの節点（ノードＮ）の数とを指定することで、公知の演算処理により、図３に示されるように、肝臓Ｌ全体を複数分割した各メッシュＭが設定される（ステップＳ１０３）。なお、図３においては、図面の錯綜を回避するため、肝臓Ｌの一部領域のみメッシュＭを記載し、残りの領域におけるメッシュＭの記載は省略している。

その後、剛体方程式決定部３６で、次のように、有限要素法を使って剛体方程式が決定される（ステップＳ１０４）。すなわち、先ず、形状位置特定部３４で求められた肝臓Ｌの各構成組織の位置と、要素分割部３５で決定された各メッシュＭとを対比することにより、各メッシュＭは、肝臓Ｌのどの構成組織に該当するのかが特定される。そして、各メッシュＭそれぞれに対して、記憶部３３で構成組織毎に記憶された肝臓Ｌの弾性率及びポアソン比のうち、該当する組織のものを選択し、構造計算によって、メッシュＭの周囲のノードＮにかかる荷重と当該メッシュＭの変形情報との関係式が求められる。ここでの変形情報は、対象となるメッシュＭを構成するノードＮの変位と、当該メッシュＭ内に作用する応力及びひずみを指す。そして、前記関係式から肝臓Ｌ全体の剛性方程式が求められる。ここで、剛性方程式は、各ノードＮに作用する外力ベクトルＦとし、全体の剛性マトリックスＫとし、ノードＮの変位ベクトルＵとすると、次式（１）のように表される。

以上の剛性方程式により、各ノードＮに作用する外力が特定できれば、各ノードＮの変位や各メッシュＭに作用する応力が算出可能となり、逆に、各ノードＮの変位が特定できれば、各ノードＮ及び肝臓Ｌ全体に作用する外力が算出可能となる。

その後、状態量算出部３７では、マニピュレータ２３による肝臓Ｌの処置時に、当該肝臓Ｌの各メッシュＭに作用している応力が次のようにして演算される（ステップＳ１０５）。すなわち、先ず、マニピュレータ２３の先端側の力センサ２７で検出された反力をマニピュレータ２３が肝臓に付加した外力として考え、制御装置１４からの情報により得られたマニピュレータ２３の先端位置を考慮して、前記外力の作用している肝臓Ｌの位置と、この外力の方向及び大きさが求められる。これによって、各ノードＮに作用する外力ベクトルＦが求められ、上式（１）の関係により、剛性マトリックスＫの逆行列からノードＮの変位ベクトルＵが求められる。このように各ノードＮの変位が求まると、記憶部３３で記憶された該当する構成組織の弾性率及びポアソン比を使った構造計算によって、各メッシュＭのミーゼス応力が求められる。なお、ここで求める応力としては、ミーゼス応力に限定されるものではなく、他の応力でもよい。

次に、状態判定部３８では、状態量算出部３７で求められた各メッシュＭの応力が、記憶部３３に記憶された構成組織毎の破壊応力データに基づく閾値を超えているか否かが判定される（ステップＳ１０６）。ここでの閾値は、特に限定されるものではないが、構成組織の破壊応力に対して同程度若しくはやや小さい程度に設定されている。なお、状態判定部３８では、状態量算出部３７で求められた各メッシュＭの応力のうち、予め設定された血管、神経等の注意部位に位置するメッシュＭに関する応力のみを判定してもよい。要するに、状態判定部３８での構成組織の損傷の可能性があるか否かの判定は、対象となる臓器Ｌに応じてメッシュＭを適宜選択し、又は、メッシュＭの全部について行ってもよい。

このとき、各メッシュＭの応力のうち少なくとも一つが、前記閾値を超えている場合には、変更指令部３９で、現在の応力状態が更に増大しないようなマニピュレータ２３の動作の変更指令が前記変更制御部３０になされ（ステップＳ１０７）、当該変更制御部３０によりマニピュレータ２３の動作制御が行われる。一方、各メッシュＭの応力が、前記閾値を超えていない場合には、変更指令部３９での変更指令が行われず（ステップＳ１０８）、操作装置１３の操作指令に応じた主制御部２９によるマニピュレータ２３の動作制御が行われる。

従って、このような第１実施形態によれば、低侵襲手術時において、マニピュレータ２３を使って肝臓Ｌの手術を行っている際に、患者の肝臓Ｌを想定したモデルを使って、肝臓Ｌ内において過負荷を掛けることのできない注意部位である血管部分や神経部分に作用している応力を推定することができ、肝臓Ｌに作用する応力を手術中の実際の肝臓Ｌから調べずに、注意部位に対する不意の損傷等の防止効果を高めることができる。

なお、前記状態推定手段３１は、患者Ｐの臓器Ｌの画像データに基づいて当該臓器Ｌをモデル化し、このモデルを使って、臓器Ｌに外力が付加されたときのその各部分の応力状態及び／又は変形状態を推定できる限り、本実施形態の構成要素の一部を省略し、前述したように、その省略部分を人間によるデータ設定等に代替することもできる。

次に、本発明の他の実施形態について説明する。なお、以下の説明において、前記第１実施形態と同一若しくは同等の構成部分及び処理内容については同一符号を用いるものとし、説明を省略若しくは簡略にする。
（第２実施形態）

本実施形態のシミュレーション装置４２は、第１実施形態のシミュレーション装置１６に対し、図４に示されるように、前記状態推定手段３１で用いられる弾性率及びポアソン比からなる基礎データを実際の患者Ｐの肝臓Ｌの状態に合わせて補正する定数補正手段４４を更に追加したところに特徴を有する。なお、本実施形態においても、処理対象となる臓器Ｌを肝臓として説明するが、これに限定されるものではない。

記憶部３３に予め記憶された初期の基礎データは、一般的なヒトの肝臓Ｌに関するものであり、詳細な値は、各患者Ｐの病態や個人差等によって相違している。また、前記エラストグラフィー装置（図示省略）を利用して初期の基礎データを設定した場合でも、肝臓Ｌの各構成組織の弾性率を詳しく測定するのには限界がある。そこで、本実施形態のシミュレーション装置４２は、マニピュレータ２３の動作中における肝臓Ｌの変形状態から基礎データを患者固有の値に補正し、当該補正した基礎データを使って第１実施形態で述べた処理を行うようになっている。

前記定数補正手段４４は、肝臓Ｌに外力が付加されている手術中の患者Ｐの画像データに基づき、拡張カルマンフィルタを用いて記憶部３３に記憶された弾性率及びポアソン比を補正するようになっている。つまり、外力が付加された状態の肝臓Ｌの変形は、同じ外力の状態でも、肝臓の弾性率及びポアソン比によって状態が変わることに着目し、定数補正手段４４では、患者の肝臓Ｌを経時的に撮像した画像データから肝臓の状態を確認し、当該状態に基づいて実際の患者Ｐの弾性率及びポアソン比を修正するようになっている。

なお、定数補正手段４４は、前記状態推定手段３１とともにシミュレーション装置４２内に設けられているが、状態推定手段３１と別の装置構成にすることもできる。また、本実施形態では、拡張カルマンフィルタを使って弾性率及びポアソン比が補正されるが、以下の処理で同様に弾性率及びポアソン比を補正できる限り、最小二乗法等の他のパラメータ同定法を使うこともできる。

次に、第２実施形態の状態推定手段４２で行われる処理について、図５のフローチャートを用いながら以下に説明する。

本実施形態では、先ず、第１実施形態のステップＳ１０１と同様に、ヒトの肝臓Ｌの弾性率、ポアソン比からなる基礎データが、肝臓Ｌの構成組織毎に設定されて記憶部３３に入力される（ステップＳ２０１）。

そして、第１実施形態のステップＳ１０２と同様に、患者の肝臓Ｌが撮像装置１１で撮像され、形状位置特定部３４で患者Ｐの肝臓Ｌの形状と当該肝臓Ｌの各構成組織の位置とが設定される（ステップＳ２０２）。

次に、第１実施形態のステップＳ１０３と同様に、要素分割部３５で、形状位置特定部１１で求められた肝臓Ｌの形状に基づき、肝臓Ｌを複数分割して得られる各メッシュＭが設定される（ステップＳ２０３）。

そして、第１実施形態のステップＳ１０４と同様に、剛体方程式決定部３６で、記憶部３３に記憶された弾性率及びポアソン比を使って、最初の剛体方程式が決定される（ステップＳ２０４）。

その後、第１実施形態のステップＳ１０５と同様に、状態量算出部３７で、力センサ３４による検出値から、各ノードＮに作用する外力ベクトルＦが求められ、更に、ステップＳ２０４で決定した剛体方程式を使って、ノードの変位ベクトルＵ_Ａが求められ（ステップＳ２０５）、各メッシュＭに作用している応力が算出される（ステップＳ２０６）。

そして、定数補正手段４４で、撮像装置１１で撮像された所定時間ｔ及びその前の時間ｔ−１における肝臓Ｌの各画像データから、公知の画像マッチング等の画像処理を使い、各画像データ間における各ノードＮの位置の相違から、各ノードＮの変位量を求め、これら変位量からノードＮの変位ベクトルＵ_Ｂが求められる（ステップＳ２０７）。

更に、定数補正手段４４で、記憶部３３に記憶された弾性率及びポアソン比に基づいてステップＳ２０５で求めたノードＮの変位ベクトルＵ_Ａと、実際の画像データ上の肝臓の変形に基づいてステップＳ２０７で求めたノードＮの変位ベクトルＵ_Ｂとの差を解消するように、カルマンゲインをＫ_ｔとした次式の拡張カルマンフィルタによって、各メッシュＭに対する新たな弾性率及びポアソン比が算出される（ステップＳ２０８）。

そして、ステップＳ２０８で求められた新たな弾性率及びポアソン比を使って、前述のステップＳ２０４〜ステップＳ２０８の処理が繰り返し行われ、これにより、弾性率及びポアソン比が経時的に変化しながら、変位ベクトルＵ_Ａ，Ｕ_Ｂの差をほぼ同一にするような弾性率及びポアソン比に次第に近づく。以上の処理は、必ずしも全部のメッシュＭに対して行わなくてよく、各構成組織単位で少なくとも一つ以上のメッシュＭを抽出して行ってもよい。

また、ステップＳ２０５で変位ベクトルＵ_Ａを求める度に、そのときの弾性率及びポアソン比を使ってステップＳ２０６で求めた各メッシュＭに作用する応力につき、状態判定部３８及び変更指令部３９にて、第１実施形態のステップＳ１０６〜ステップＳ１０８の各処理と同様の処理が行われる。すなわち、ステップＳ２０６で求めた各メッシュＭの応力が構成組織の損傷の指標となる閾値を超えているか否かが判定され（ステップＳ２１０）、所定のメッシュＭの応力が閾値を超えている場合には、その状態を進行させないように変更制御部３０に対する変更指令が行われる一方（ステップＳ２１１）、そうでない場合は、変更制御部３０に対する変更指令が行われない（ステップＳ２１２）。

従って、このような第２実施形態によれば、特有のセンサや機器を別途設けることなく、手術時における臓器Ｌの変形から、予め設定した臓器Ｌの弾性率及びポアソン比を実際の患者のものに適宜修正することができる。そして、弾性率及びポアソン比を修正しながら、状態量算出部３７で応力を再計算するため、各メッシュＭに作用する応力の正確性が経時的に増すことになる。

なお、以上の各実施形態の状態推定手段３１では、撮像装置１１により画像データを経時的に取得してこれら画像の変化から各ノードＮの変位を求め、ノードＮの変位ベクトルＵから、剛性方程式を使って各ノードＮに作用する外力ベクトルＦを求め、これら外力ベクトルＦから各メッシュに作用する応力を求めてもよい。このようにすれば、力センサ２７を省略することもできる。

また、力センサ２７は、マニピュレータ２３の先端側に設けられていなくてもよく、マニピュレータ２３で臓器Ｌに付与した外力の大きさを検出できる限りにおいて、その設置位置は特に問わず、体外側に設けられていてもよい。

更に、変更指令部３９からの指令によって、変更制御部３０での前述の制御の代わりに若しくは当該制御とともに、次のように構成することもできる。すなわち、各メッシュＭの応力が予め設定された閾値を超えている場合に、臓器Ｌの注意部位等に過負荷が掛かっていることを所定の機器や機構を通じて術者に伝達する構成としてもよい。例えば、変更指令部３９からの指令により、前記操作装置１３の操作を不能に若しくは操作を制限するようにロックしたり、図示しないスピーカー等から警告音を発したり、図示しないモニタで警告表示するようにしてもよい。

また、各実施形態のシミュレーション装置１６，４２は、手術支援ロボットとの併用が必須ではなく、当該ロボットを使わずに医師等の直接の術具操作にて行う手術において、当該術具の一部に設けた力センサ及び位置センサの検出値により、状態推定手段３１で手術中の臓器Ｌ内の応力状態等を求め、前述のように警告音やモニタでの表示等を通じて術者に警告状態を伝達することも可能である。

更に、前記各実施形態では、対象となる器官の性状を示す材料パラメータとして、弾性率及びポアソン比を用いたが、密度や粘性等、その他の材料パラメータを使って前述した各種処理を行うこともできる。

その他、本発明における装置各部の構成及び処理手順は前述した実施形態の態様に限定されるものではなく、実質的に同様の作用を奏する限りにおいて、種々の変更が可能である。

第１実施形態に係る手術用ロボットの制御システムの概略構成図。第１実施形態のシミュレーション装置での処理手順を示すフローチャート。有限要素法上のメッシュとノードを説明するための肝臓の概念図。第２実施形態に係る手術用ロボットの制御システムの概略構成図。第２実施形態のシミュレーション装置での処理手順を示すフローチャート。

符号の説明

１０制御システム
１１撮像装置
１４制御装置
１６シミュレーション装置
２３マニピュレータ
２５駆動装置
３１状態推定手段
３４形状位置特定部
３５要素分割部
３６剛体方程式決定部
３７状態量算出部
３８状態判定部
４２シミュレーション装置
４４定数補正手段
Ｆ外力ベクトル
Ｌ臓器（器官）
Ｍメッシュ
Ｎノード
Ｐ患者（対象者）
Ｕ変位ベクトル

Claims

対象者の器官の画像データに基づいて当該器官をモデル化し、このモデルを使って、前記器官に外力が付加されたときの当該器官の各部分の応力状態を推定する状態推定手段を備えたシミュレーション装置であって、
前記状態推定手段は、弾性率やポアソン比を含む材料パラメータからなる基礎データ及び生体組織が破壊に至る応力を表す破壊応力データが、前記器官の構成部分となる構成組織それぞれについて記憶された記憶部と、前記外力の付加前に撮像された前記画像データに基づいて前記器官の形状及び前記各構成組織の位置を求める形状位置特定部と、当該形状位置特定部で求められた前記器官の形状に基づいて前記器官を複数のメッシュに分割する要素分割部と、前記記憶部で記憶された前記基礎データに基づいて、前記外力と変位との関係を前記メッシュ毎に求め、前記器官に対する外力ベクトルと当該器官の変位ベクトルの関係を表す剛体方程式を有限要素法で求める剛体方程式決定部と、前記外力ベクトルを前記剛体方程式に代入して前記変位ベクトルを求め、この変位ベクトルから、前記材料パラメータを使って、前記各メッシュに作用する応力を求める状態量算出部と、当該状態量算出部で求められた前記各メッシュの応力について、前記記憶部で記憶された前記破壊応力データに関連して前記メッシュ毎に設定された所定の閾値を超えているか否かを判定することにより、前記構成組織の損傷の可能性があるか否かを判定する状態判定部とを備えたことを特徴とするシミュレーション装置。
前記器官に外力が付加されているときの前記対象者の画像データに基づき、パラメータ同定法を用いて前記材料パラメータを補正する定数補正手段を更に備え、
前記定数補正手段は、前記材料パラメータに基づき前記状態量算出部で求めた少なくとも一部のメッシュの変位ベクトルと、当該メッシュについて前記外力が付加されているときの前記画像データの変化から求めた変位ベクトルとの差を解消するように前記材料パラメータを補正し、
前記剛体方程式決定部及び前記状態量算出部では、前記定数補正手段で求められた前記材料パラメータが使われることを特徴とする請求項１記載のシミュレーション装置。
患者の器官を撮像する撮像装置と、前記患者の体内に挿入されるマニピュレータと、このマニピュレータを動作させる駆動装置と、前記患者の器官の画像データに基づいて当該器官をモデル化し、このモデルを使って、前記器官に外力が付加されたときの当該器官の各部分の状態を推定するシミュレーション装置と、所定の操作指令及び前記シミュレーション装置による推定結果に基づいて、前記マニピュレータを駆動させる駆動装置を制御する制御装置とを備え、
前記シミュレーション装置は、対象者の器官の画像データに基づいて当該器官をモデル化し、このモデルを使って、前記器官に外力が付加されたときの当該器官の各部分の応力状態を推定する状態推定手段を備え、
前記状態推定手段は、弾性率やポアソン比を含む材料パラメータからなる基礎データ及び生体組織が破壊に至る応力を表す破壊応力データが、前記器官の構成部分となる構成組織それぞれについて記憶された記憶部と、前記外力の付加前に撮像された前記画像データに基づいて前記器官の形状及び前記各構成組織の位置を求める形状位置特定部と、当該形状位置特定部で求められた前記器官の形状に基づいて前記器官を複数のメッシュに分割する要素分割部と、前記記憶部で記憶された前記基礎データに基づいて、前記外力と変位との関係を前記メッシュ毎に求め、前記器官に対する外力ベクトルと当該器官の変位ベクトルの関係を表す剛体方程式を有限要素法で求める剛体方程式決定部と、前記外力ベクトルを前記剛体方程式に代入して前記変位ベクトルを求め、この変位ベクトルから、前記材料パラメータを使って、前記各メッシュに作用する応力を求める状態量算出部と、当該状態量算出部で求められた前記各メッシュの応力について、前記記憶部で記憶された前記破壊応力データに関連して前記メッシュ毎に設定された所定の閾値を超えているか否かを判定することにより、前記構成組織の損傷の可能性があるか否かを判定する状態判定部とを備えたことを特徴とする手術用ロボットの制御システム。
前記器官の部位毎の弾性率を体外側から測定可能な弾性率測定装置を更に備え、
前記シミュレーション装置は、前記弾性率測定装置で測定された弾性率を使って、前記器官の各部分の応力状態及び／又は変形状態を推定することを特徴とする請求項３記載の手術用ロボットの制御システム。
対象者の器官の画像データに基づいて当該器官をモデル化し、このモデルを使って、前記器官に外力が付加されたときの当該器官の各部分の応力状態を推定するシミュレーション装置用のプログラムであって、
弾性率やポアソン比を含む材料パラメータからなる基礎データ及び生体組織が破壊に至る応力を表す破壊応力データが、前記器官の構成部分となる構成組織それぞれについて記憶された記憶部と、前記外力の付加前に撮像された前記画像データに基づいて前記器官の形状及び前記各構成組織の位置を求める形状位置特定部と、当該形状位置特定部で求められた前記器官の形状に基づいて前記器官を複数のメッシュに分割する要素分割部と、前記記憶部で記憶された前記基礎データに基づいて、前記外力と変位との関係を前記メッシュ毎に求め、前記器官に対する外力ベクトルと当該器官の変位ベクトルの関係を表す剛体方程式を有限要素法で求める剛体方程式決定部と、前記外力ベクトルを前記剛体方程式に代入して前記変位ベクトルを求め、この変位ベクトルから、前記材料パラメータを使って、前記各メッシュに作用する応力を求める状態量算出部と、当該状態量算出部で求められた前記各メッシュの応力について、前記記憶部で記憶された前記破壊応力データに関連して前記メッシュ毎に設定された所定の閾値を超えているか否かを判定することにより、前記構成組織の損傷の可能性があるか否かを判定する状態判定部として、前記シミュレーション装置のコンピュータを機能させることを特徴とするシミュレーション装置用のプログラム。
前記器官に外力が付加されているときの前記対象者の画像データに基づき、パラメータ同定法を用いて前記材料パラメータを補正する定数補正手段として前記コンピュータを更に機能させ、
前記定数補正手段は、前記材料パラメータに基づき前記状態量算出部で求めた少なくとも一部のメッシュの変位ベクトルと、当該メッシュについて前記外力が付加されているときの前記画像データの変化から求めた変位ベクトルとの差を解消するように前記材料パラメータを補正し、
前記剛体方程式決定部及び前記状態量算出部では、前記定数補正手段で求められた前記材料パラメータが使われることを特徴とする請求項５記載のシミュレーション装置用のプログラム。