[发明专利]用于机器人内窥镜的自动化转向系统和方法有效
申请号: | 201810326469.2 | 申请日: | 2018-04-12 |
公开(公告)号: | CN108685560B | 公开(公告)日: | 2020-10-27 |
发明(设计)人: | 杨重光;朱棣文;陈文岭;彭天泽 | 申请(专利权)人: | 香港生物医学工程有限公司 |
主分类号: | A61B1/31 | 分类号: | A61B1/31;A61B34/30;A61B34/10;G06N3/04 |
代理公司: | 北京安信方达知识产权代理有限公司 11262 | 代理人: | 郑霞 |
地址: | 中国香港*** | 国省代码: | 香港;81 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 机器人 内窥镜 自动化 转向 系统 方法 | ||
提供了用于机器人内窥镜(例如,结肠镜)的自动化转向控制的系统和方法。所述控制系统可以包括:a)第一图像传感器,其被配置用于捕获包含腔的一系列两个或更多个图像的第一输入数据流;以及b)一个或多个处理器,其单独地或共同地被配置用于基于使用机器学习架构对从所述第一输入数据流导出的数据的分析来生成转向控制输出信号,其中所述转向控制输出信号实时适应于所述第一输入数据流的数据的变化。
本申请要求2017年4月12日提交的美国临时申请号62/484,754, 2017年7月21日提交的美国临时申请号62/535,386,2018年3月22 日提交的美国正式申请号15/928,843和2018年3月22日提交的PCT 申请号PCT/CN2018/080034的权益,上述申请通过引用并入于此。
背景技术
常规结肠镜检查已被用于结直肠癌筛查。然而,由于结肠是具有许多内部隆脊和急弯的曲折而柔韧的管,因此结肠镜的推进是困难的,并且往往并发结肠过度纠缠和拉伸。这可能导致显著疼痛和不适,以及结肠过度扩张或者甚至穿孔的重大风险。因此,结肠镜的熟练操纵需要来自医生的很高程度的技术专长。
机器人技术具有可以并入到用于包括结肠镜检查在内的多种应用的内窥镜中的优点。例如,通过利用能够有效地穿过像结肠内部之类复杂环境移动的柔软可变形结构,可以显著减轻疼痛和患者不适,同时将结肠穿孔的风险减到最小。然而,对此类机器人内窥镜的引导可能仍然需要医生的高度技术专长。
因此,总体上需要用于内窥镜自动化转向控制并且特别是用于机器人结肠镜转向的改进的系统和方法。在文献中已经描述了用于标识结肠腔的中心和确定推进的结肠镜的导航方向的多种基于图像处理的方法(例如,参见:2010年10月18-22日在中国台湾台北举办的 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems的页2339,Reilink等人(2010)的“Image-Based Flexible Endoscope Steering”;2012年6月24-27日在意大利罗马举办的The Fourth IEEE RAS/EMBS International Conference onBiomedical Robotics and Biomechatronics的页13,van der Stap等人(2012)的“TheUse of the Focus of Expansion for Automated Steering of Flexible Endoscopes”;Ciuti等人(2012)的“Intra-Operative Monocular 3D Reconstruction for Image-Guided Navigation in Active Locomotion Capsule Endoscopy”, IEEE RAS EMBSInternational Conference on Biomedical Robotics and Biomechatronics,pp.768-774;Bell等人(2013)的“Image Partitioning and Illumination in Image Based PoseDetection for Teloperated Flexible Endoscopes”,Artificial Intelligence inMedicine 59(3):185-196;van der Stap等人(2013)的“Towards Automated VisualFlexible Endoscope Navigation”,Surg Endosc.27(10):3539-3547;Pullens等人(2016)的“Colonoscopy with Robotic Steering and Automated Lumen Centralization:aFeasibility Study in a Colon Model”,Endoscopy 48(3):286-290;以及van der Stap等人(2016)的“Feasibility of Automated Target Centralization in Colonoscopy”,Int J Comput Assist Radiol Surg.11(3):457-465)。然而,迄今为止,还没有任何单一方法已足够可靠用于增强或替代熟练外科医生所提供的诀窍。本公开内容描述了新颖方法和系统,其利用多个图像传感器和/或非成像传感器所提供的数据,使用图像处理算法和/或机器学习算法的组合的图像处理来标识推进的结肠镜前方的结肠腔的中心位置和确定导航方向。机器学习方法的使用允许该系统仿真外科医生引导结肠镜前进的思维过程。除了结肠镜检查之外,所公开的方法和系统还可适用于多种其他内窥镜应用。
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