背景技術：

0、背景

1、外科機器人學導致新的外科手術和對現有外科手術的改進。然而，用于機器人手術的現有方法和裝置可能在至少一些方面中是不太理想的。例如，現有方法可能無法理想地解決個體變異性，例如組織消融率和愈合。此外，額外因素(例如手術準備時間和治療時間)可以與結果相關，并且可能無法用現有方法和裝置來理想地解決。

2、至少一些現有外科手術可能不太理想地適合于對個體患者的特定要求定制外科手術。例如，對于前列腺手術(例如良性前列腺增生(bph))的手術，在手術效果和可能的副作用之間可能存在權衡。前列腺的手術可以涉及切割或消融在精細(delicate)組織結構(例如精阜)附近的bph組織，這通常對男性性功能至關重要。與本公開相關的工作暗示關于患者特定偏好來確定待移除的bph組織的位置和量可能是有幫助的。

3、根據以上所述，用于外科手術的改進的方法和裝置將是有幫助的。理想地，這種方法和裝置將改進現有手術的至少一些缺點。

技術實現思路

0、概述

1、在第一方面中，一種用于機器人手術的裝置包括處理器，該處理器配置有指令以接收來自被治療患者的患者數據，接收多個被治療患者中的每一個的外科機器人數據，并響應于患者數據和外科機器人數據來輸出待治療患者的治療計劃。這種方法的優點是適應手術系統參數和患者的個體差異，從而提供改進的治療結果。

2、通過引用并入

3、本說明書中提及的所有出版物、專利和專利申請通過引用并入本文，其程度如同每一個單獨的出版物、專利或專利申請被具體和單獨地指明通過引用并入的相同程度。

技術特征：

1.一種用于治療患者前列腺組織的裝置，所述裝置包括：

2.根據權利要求1所述的裝置，其中所述存儲器包括指令，所述指令還使得所述裝置確定所述精細組織結構相對于所述移除剖面的位置并且顯示安全參數或功效參數中的一個或多個的值。

3.根據權利要求1所述的裝置，其中所述精細組織結構包括所述前列腺的精阜。

4.根據權利要求1所述的裝置，其中所述精細組織結構包括癌組織。

5.根據權利要求2所述的裝置，其中所述移除剖面包括至少部分地基于減少對所述精細組織結構的損傷或避免致病組織的擴散中的一個或多個而確定的一個或多個保護區。

6.根據權利要求1所述的裝置，其中所述經訓練的分類器是經訓練的神經網絡。

7.根據權利要求1所述的裝置，其中所述經訓練的分類器是經訓練的人工智能網絡。

8.根據權利要求1所述的裝置，其中基于所述圖像識別所述前列腺的精細組織結構的指令包括使用所述經訓練的分類器識別在所述圖像內的所述前列腺的所述精細組織結構的指令。

9.根據權利要求1所述的裝置，其中所述移除剖面包括切割剖面。

10.根據權利要求9所述的裝置，其中所述切割剖面包括多個位置，所述多個位置包括圍繞治療軸的多個角坐標、沿所述軸的多個對應軸向坐標以及離所述軸的多個徑向距離。

11.根據權利要求10所述的裝置，其中所述存儲器包括還使得所述裝置基于所述使用輸入調整所述切割剖面的指令。

12.根據權利要求11所述的裝置，其中，用于調整所述切割剖面的所述指令還包括用于調整以下中的至少一項的指令：

13.根據權利要求1所述的裝置，其中，用于基于所述圖像識別所述前列腺的所述精細組織結構的所述指令包括用經訓練的卷積神經網絡識別所述前列腺的所述精細組織結構的指令。

14.根據權利要求1所述的裝置，其中，用于基于所述圖像識別所述前列腺的所述精細組織結構的所述指令包括使用邊緣檢測、特征識別或分割識別所述前列腺的所述精細組織結構的指令。

15.根據權利要求2所述的裝置，其中所述安全參數和所述功效參數用分類器來生成。

16.根據權利要求1所述的裝置，其中，用于在所述顯示器上顯示所述移除剖面的指令還包括以矢狀視圖、旁矢狀視圖、橫向視圖、冠狀視圖、旁冠狀視圖或三維視圖中的一個或多個顯示具有所述移除剖面的所述前列腺的所述圖像的指令。

17.根據權利要求1所述的裝置，其中所述前列腺的所述圖像包括組織邊緣識別、組織平面識別、組織分化檢測、熒光鏡檢查、ct掃描成像、磁共振成像、放射性檢測或不透射線成像中的一個或多個。

18.根據權利要求5所述的裝置，其中所述前列腺包括精細組織結構并且所述移除剖面包括保護區，并且所述移除剖面的所述保護區響應于所述前列腺的所述圖像和所述安全參數或所述功效參數中的所述一個或多個而被確定。

19.根據權利要求18所述的裝置，其中所述保護區是多個保護區中的一者，并且所述移除剖面的所述多個保護區至少響應于所述前列腺的所述圖像和所述安全參數或所述功效參數中的所述一個或多個而被確定。

20.根據權利要求19所述的裝置，其中，所述多個保護區中的一個或多個至少部分地基于避免對精細組織結構的損傷或避免致病組織的擴散中的一個或多個而被確定。

技術總結
本公開總體上涉及用于機器人手術的人工智能。用于機器人手術的裝置包括處理器，該處理器被配置有接收來自被治療患者的患者數據、接收多個被治療患者中的每一個的外科機器人數據并響應于患者數據和外科機器人數據而輸出待治療患者的治療計劃的指令。該方法具有適應在患者當中的個體變異性和手術系統參數以便提供改進的治療結果的優點。

技術研發人員：尼科萊·阿爾尤里,蘇拉格·曼特里,凱文·斯泰德
受保護的技術使用者：普羅賽普特生物機器人公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/24