Movatterモバイル変換


[0]ホーム

URL:


KR20160138232A - 수술 장면의 정량적인 3차원 영상 - Google Patents

수술 장면의 정량적인 3차원 영상
Download PDF

Info

Publication number
KR20160138232A
KR20160138232AKR1020167029885AKR20167029885AKR20160138232AKR 20160138232 AKR20160138232 AKR 20160138232AKR 1020167029885 AKR1020167029885 AKR 1020167029885AKR 20167029885 AKR20167029885 AKR 20167029885AKR 20160138232 AKR20160138232 AKR 20160138232A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
end portion
image sensor
dimensional
target object
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
KR1020167029885A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102397254B1 (ko
Inventor
도린 파네스큐
다니엘 에이치 존스
Original Assignee
인튜어티브 서지컬 오퍼레이션즈 인코포레이티드
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 인튜어티브 서지컬 오퍼레이션즈 인코포레이티드filedCritical인튜어티브 서지컬 오퍼레이션즈 인코포레이티드
Publication of KR20160138232ApublicationCriticalpatent/KR20160138232A/ko
Application grantedgrantedCritical
Publication of KR102397254B1publicationCriticalpatent/KR102397254B1/ko
Activelegal-statusCriticalCurrent
Anticipated expirationlegal-statusCritical

Links

Images

Classifications

Landscapes

Abstract

내시경; 상기 내시경에 인접한 시야를 나타내기 위해서 배치된 영상 센서 어레이로서, 각각의 센서가 다른 센서의 픽셀 어레이로부터 분리되어 있는 픽셀 어레이를 포함하고 있는, 상기 영상 센서 어레이; 그리고 시야를 비추도록 배치되어 있는 광원을 포함하는 장치가 제공되어 있다.

Description

수술 장면의 정량적인 3차원 영상{QUANTITATIVE THREE-DIMENSIONAL IMAGING OF SURGICAL SCENES}
본 출원은, 전체 내용이 본 명세서에 참고로 포함되어 있는, 2014년 3월 28일자로 출원되고, 발명의 명칭이 "수술 장면의 정량적인 3차원 영상(QUANTITATIVE THREE-DIMENSIONAL IMAGING OF SURGICAL SCENES)"인 미국 가특허 출원 제61/971,749호에 대해 우선권의 이익을 주장한다.
본 발명은 대체로 관련된 영상 센서를 갖는 수술용 내시경 시스템에 관한 것이며, 보다 상세하게는, 수술용 영상에 표시되는 물리적 구조부의 3차원 좌표를 결정하는 것에 관한 것이다.
정량적 3차원(Q3D) 비전은 실세계 장면(real world scene) 내의 목표점들(target points)의 실제 물리적 (x, y, z) 3D 좌표들에 대한 수치적 정보를 제공한다. 정량적 3차원 비전에 의해, 사람은 실세계 장면의 3차원적 지각을 얻을 수 있을 뿐만 아니라, 장면 내의 물체들의 물리적 치수들과 장면 내의 물체들 간의 물리적 거리들에 관한 수치적 정보도 얻을 수 있다. 과거에, 장면에 대한 3D 정보를 결정하기 위해 비행 시간(time-of-flight) 관련 정보 또는 위상 정보를 이용하는 몇 가지 Q3D 시스템들이 제안되었다. 다른 Q3D 시스템은 장면에 대한 3D 정보를 결정하기 위해 구조광(structured light)을 이용하였다.
비행 시간 정보의 이용이 "CMOS 호환가능 3차원 영상 센서 IC(CMOS-compatible three-dimensional image sensor IC)"라는 명칭으로, CMOS 제조 기술을 사용하여 일반 IC 상에 제작되는 픽셀 광 감지 검출기들(pixel light sensing detectors)로 이루어진 2차원 어레이를 포함하고 있는 3차원 영상 시스템을 개시하고 있는 미국 특허 제6,323,942호에 개시되어 있다. 각각의 검출기는 시스템 방출된 펄스가 물체 지점으로부터 반사되어 그 지점에 초점맞춤된 픽셀 검출기에 의해 검출되기 위한 비행 시간(TOF)에 정비례하는 수치의 클록 펄스들(clock pluses)을 축적하는 관련된 고속 카운터(high speed counter)를 갖는다. TOF 데이터는 특정 픽셀로부터 방출된 광 펄스를 반사시키는 물체 상의 지점까지의 거리의 직접적인 디지털 척도를 제공한다. 제2 실시례에서는, 카운터 및 고속 클록 회로는 제거되고, 대신에 각각의 픽셀 검출기 전하 축적 및 전자 셔터를 구비한다. 셔터는 광 펄스가 방출될 때 개방되고, 그 후에 각각의 픽셀 검출기가 관련된 픽셀 검출기에 도달하는 복귀 광자 에너지의 함수로서 전하를 축적하도록 폐쇄된다. 축적된 전하의 양이 왕복 TOF의 직접적인 척도를 제공한다.
시간 지연 정보의 이용이 "내시경 3D 데이터 수집을 위한 장치 및 방법(Apparatus and method for endoscopic 3D data collection)"이라는 명칭으로, 변조형 측정 빔 및 측정 빔을 관찰될 영역으로 안내하기 위한 광전달 기구를 개시하고 있고, 관찰될 영역으로부터의 신호 빔을 적어도 위상 민감형 영상 센서(phase-sensitive image sensor) 상에 영상화시키기 위한 광 영상화 기구에 더하여, 광전달 기구가 조명 렌즈를 포함하도록 되어 있는 미국 특허 제8,262,559호에 개시되어 있다. mm 범위의 깊이의 차이에 상당할 수 있는 시간 지연이 깊이 및 거리 정보를 나타내는 영상의 생성을 가능하게 해주는 위상 정보를 발생시킨다.
시각 영상 내의 물체들의 물리적 좌표들을 결정하기 위한 구조광의 이용이 "내시경(Endoscope)"이라는 명칭의 미국 특허 출원 공개 제2012/0190923호; 및 학술지 Medical Image Analysis, 16 (2012) 1063-1072에 슈말츠 씨.(C. Schmalz) 등의 이름으로 실린 "구조광에 기초한 내시경 3D 스캐너(An endoscopic 3D scanner based on structured light)"에 개시되어 있다. 삼각 측량법이 표면의 지형을 측정하는 데 사용된다. 일정 범위의 다양한 색상 스펙트럼을 가질 수 있는 투사 광선 형태의 구조광이 표면에 입사되고 반사된다. 반사된 광선은 반사된 색상 스펙트럼 정보를 표면의 3D 좌표들을 결정하는 데 사용하도록 보정되는 카메라에 의해 관찰된다. 더 구체적으로는, 구조광의 이용은 일반적으로 3D 표면 상에 광 패턴을 비추고, 물리적 물체의 윤곽으로 인한 빛의 변형 패턴에 기초하여 물리적 거리를 결정하는 것을 포함한다.
픽셀 어레이 내의 픽셀들에 대해 장면 깊이 정보를 연산하도록 사용될 수 있는 복수의 픽셀 어레이들을 포함하는 이미저 어레이 카메라(imager arrary camera)가 개발되었다. 고해상도(HR) 영상들이 다수의 저해상도(LR) 영상들로부터 생성된다. 참조 시점(reference viewpoint)이 선택되고, 그 시점에서 보여지는 대로 HR 영상이 생성된다. 시차 처리 기술(parallax processing technique)은 참조 영상 픽셀들(reference image pixels)에 대해 비참조 영상(non-reference image)의 픽셀 대응점들을 결정하는 데 에일리어싱 효과(aliasing effect)를 이용한다. 융합 및 초해상도 기법이 다수의 LR 영상으로부터 HR 영상을 발생시키는 데 이용된다. 이것에 대해서는, "이기종 이미저를 가진 모놀리식 카메라 어레이를 사용한 영상 포착 및 처리(Capturing and Processing Images using Monolithic Camera Array with Heterogeneous Imager)"라는 명칭의 미국 특허 제8,514,491호; "가설 융합을 이용한 에일리어싱을 포함하는 장면의 다수 뷰들로부터 깊이를 결정하기 위한 시스템 및 방법(Systems and Methods for Determining Depth from multiple Views of a Scene that Include Aliasing using Hypothesized Fusion)"이라는 명칭의 미국 특허 출원 공개 제2013/0070060호; 및 벤카타라만 케이.(K. Venkataraman) 등에 의한 논문 "PiCam: 극박 고성능 모놀리식 카메라 어레이(PiCam: An ultra-Thin high Performance Monolithic Camera Array)"가 참조된다.
도 1은 일부 실시례에 따른 공지된 영상 센서(180)의 세부를 도시한 설명도이다. 영상 센서(180)는 렌즈 스택(lens stack)(182)의 광학적 배열과 센서(184)의 배열을 포함한다. 상기 센서의 배열의 각각의 센서는 각각의 차원에서 적어도 두 개의 픽셀을 갖는 2차원 픽셀 배열부를 포함한다. 각각의 센서는 렌즈 스택(186)을 포함하고, 상기 렌즈 스택은 개별적인 광 채널을 발생시키고, 상기 광 채널은 렌즈 스택의 초점면(188)에 배치된 대응하는 픽셀 배열부 상에 영상을 분해한다. 상기 픽셀들은 광 센서로서 작용하고 다수의 픽셀을 가진 각각의 초점면(188)은 영상 센서로서 작용한다. 렌즈 스택의 초점면(182)을 가진 각각의 센서는 다른 센서들 및 초점면들에 의해 차지되는 센서 배열의 영역과 다른 센서 배열의 일정 영역을 차지한다.
도 2는 센서 S11 내지 S33을 포함하는 도 1의 공지된 영상 센서 어레이(180)의 단순화된 평면도를 도시한 설명도이다. 영상 센서 어레이(180)는 복수의 센서(S11 내지 S33)를 포함하도록 반도체 칩 상에 제작된다. 센서(S11 내지 S33)의 각각은 복수의 픽셀(예컨대, 0.32 메가픽셀)을 포함하고, 독립적 판독 제어 및 픽셀 디지털화를 포함하는 주변 회로(도시되어 있지 않음)에 결합되어 있다. 일부 실시례에 있어서, 센서(S11 내지 S33)는 도 2에 도시된 바와 같이 그리드 포맷(grid format)으로 배열된다. 다른 실시례에서는, 센서들이 비-그리드 포맷(non-grid format)으로 배열된다. 예를 들어, 영상 센서는 원형 패턴, 지그재그 패턴 또는 산란형 패턴 또는 서브픽셀 오프셋(sub-pixel offset)을 포함하는 불규칙 패턴으로 배열될 수 있다.
각각의 센서 픽셀은 마이크로렌즈 픽셀 스택(microlens pixel stack)을 포함한다. 도 3은 도 1 내지 도 2의 센서들의 공지된 마이크로렌즈 픽셀 스택의 설명도이다. 픽셀 스택(800)은 산화물 층(804) 위에 위치되어 있는 마이크로렌즈(802)를 포함하고, 통상적으로 산화물 층(804) 아래에는 색상 필터(806)가 존재할 수 있고, 상기 색상 필터(806)는 질화물 층(808) 위에 배치되어 있고, 상기 질화물 층(808)은 제2 산화물 층(810) 위에 배치되어 있고, 그리고 제2 산화물 층(810)은 센서(통상적으로 포토다이오드)의 활성 영역(814)을 포함하는 실리콘 층(812) 상부에 배치되어 있다. 마이크로렌즈(802)의 주된 역할은 마이크로렌즈의 표면에 입사하는 광을 수집하고, 이 광을 작은 활성 영역(814)에 초점을 맞추는 것이다. 픽셀 개구부(816)는 광을 수집하고 이 광을 활성 영역(814)에 초점맞추는 마이크로렌즈의 스프레드(spread)에 의해 결정된다.
상기한 공지된 영상 센서 어레이 구조에 관한 추가적인 정보는 2013년 8월 20일자로 발행된 미국 특허 제8,514,491호; 및 2013년 3월 21일자로 공개된 미국 특허 출원 공개공보 제2013/0070060호에 제공되어 있다.
하나의 실시형태에서는, 장치가 내시경을 포함하고 있다. 상기 내시경에 인접한 시야를 나타내기 위해서 영상 센서 어레이가 배치되어 있다. 상기 영상 센서 어레이의 각각의 센서가 다른 센서의 픽셀 어레이로부터 분리되어 있는 픽셀 어레이를 포함하고 있다. 광원이 상기 시야를 비추도록 배치되어 있다.
다른 실시형태에서는, 영상 센서 어레이가 내시경의 끝부분에 인접하게 설치되어 있는, Q3D 영상화를 위한 방법이 제공되어 있다. 내시경의 끝부분은 목표 물체에 인접하게 위치되어 있다. 목표 물체는 광원으로 비추어진다.
다른 실시형태에서는, 광도파관 입력부가 내시경의 끝부분에 인접하게 설치되어 있는, Q3D 영상화를 위한 방법이 제공되어 있다. 내시경의 끝부분은 목표 물체에 인접하게 위치되어 있다. 목표 물체는 광원으로 비추어진다. 빛은 광도파관 입력부의 시야 내의 영상을 영상 센서 어레이로 전송하기 위해서 사용되고, 상기 영상 센서 어레이의 각각의 센서는 다른 센서의 픽셀 어레이로부터 분리되어 있는 픽셀 어레이를 포함하고 있다.
다른 실시형태에서는, 영상 센서에 의해 나타내어진 수술 기기와 영상 센서에 의해 나타내어진 목표 물체의 사이에 가까이 있는 외과의사에게 주의를 환기시키기 위해서 수술하는 동안 Q3D 영상 정보가 사용된다.
다른 실시형태에서는, Q3D 영상 정보를 이용하여 목표 물체의 시각적인 3D 모델이 만들어지고, 상기 3D 모델이 수술하는 동안 조종된다.
본 발명의 실시형태는 여기에 간단히 설명되는 첨부도면을 참조하는 하기 상세한 설명으로부터 가장 잘 이해될 것이다. 산업계의 표준적 실시에 따라, 다양한 세부 사항들은 비례척으로 도시되지 않았다는 것에 유의해야 한다. 실제로, 다양한 세부 사항들의 치수는 설명의 명료함을 위해 임의적으로 증대되거나 축소될 수 있다. 또한, 본 명세서는 여러 실시례에서 참조부호 및/또는 문자를 반복사용할 수 있다. 이러한 반복사용은 간략함과 명료함을 위한 것으로, 그 자체로 기술되는 여러 실시례 및/또는 구성들 간의 관계에 영향을 미치지는 않는다.
도 1은 공지된 이미저 센서 어레이의 세부를 도시한 설명도이다.
도 2는 복수의 센서를 포함하는 공지된 이미저 센서 어레이의 단순화된 평면도를 나타내는 설명도이다.
도 3은 공지된 마이크로렌즈 픽셀 스택의 설명도이다
도 4는 일부 실시례에 따른 뷰어를 통한 수술 장면의 투시 뷰(perspective view)를 도시한 설명도이다.
도 5는 일부 실시례에 따른, 하나 이상의 기계식 암을 사용하여 최소 침습 수술 과정을 실행하기 위한 원격조종 수술 시스템의 예시적인 블록도이다.
도 6은 일부 실시례에 따른 도 5의 시스템의 환자측 시스템의 예시적인 사시도이다.
도 7a는 일부 실시례에 따른 제1 영상 포착 시스템의 예시도이다.
도 7b는 일부 실시례에 따른 제2 영상 포착 시스템의 예시도이다.
도 8은 일부 실시례에 따른, 도 7a의 제1 영상 포착 시스템과 관련된 제어 블록들을 나타내고, 작동 중의 시스템을 나타내고 있는 예시적인 블록도이다.
도 9는 일부 실시례에 따른, 물리적 목표의 정량적 3차원 위치를 결정하기 위한 프로세스를 나타낸 예시적인 플로우차트이다.
도 10은 일부 실시례에 따른, 목표를 시스템적으로 선택하기 위한 도 9의 모듈에 대체로 대응되는 프로세스의 특정 세부 사항들을 도시한 예시적인 플로우차트이다.
도 11은 일부 실시례에 따른, 다수의 센서를 포함하고 있고, 3개의 물체를 포함하는 예시적인 3차원 물리적 세계 장면(three dimensional physical world scene)을 포함하는 시계를 가지도록 배치된 예시의 센서 이미저 어레이의 설명도이다.
도 12는 일부 실시례에 따른, 도 11의 다수의 물리적 물체들의 다수의 센서 상으로의 투영을 나타낸 설명도이다.
도 13은 일부 실시례에 따른 실세계 장면(real-world scene) 내로부터의 관심 영역의 선택을 나타낸 설명도이다.
도 14는 일부 실시례에 따른 다수의 센서 내에 투영된 영상들의 상대적인 기하학적 오프셋에 대한 세부 사항을 도시한 설명도이다.
도 15는 일부 실시례에 따른, 관심 영역(ROI) 내의 지정된 참조 센서에 투영된 영상과 정렬되도록 우측으로 시프트된 관심 영역(ROI) 내의 특정예의 센서들에 투영된 영상들을 도시한 설명도이다.
도 16은 일부 실시례에 따른, 선택된 목표점의 다수의 센서 상으로의 투영을 도시한 설명도이다.
도 17은 일부 실시례에 따른, 도 16의 다수의 센서를 포함하는 이미저 어레이의 일부분 및 물리적 공간 내의 위치에 배치된 선택된 모교 지점(T)을 도시한 설명도이다.
도 18은 일부 실시례에 따른, 현재 선택된 목표점(T)의 도 16의 다수의 영상 센서 상으로의 투영을 도시한 예시적인 정면도이다.
도 19는 일부 실시례에 따른, 도 17을 참조하여 상술한 바와 같은 현재 선택된 목표의 다수의 센서에 대한 배치를 도시하고, 또한 각각의 센서 내의 후보 픽셀에 대한 y 방향 픽셀 오프셋들을 도시하고 있는 설명도이다.
도 20은 일부 실시례에 따른, 수술 과정 중에 Q3D 정보를 사용하기 위한 제1 프로세스를 나타낸 예시적인 플로우차트이다.
도 21은 일부 실시례에 따른, 도 20의 프로세스에 따라 디스플레이 스크린 상에 표시되는 메뉴 선택을 도시한 설명도이다.
도 22a-22b는 일부 실시례에 따른, 도 20의 프로세스에 따라 사용자 입력을 수신하는 특정 세부 사항들을 나타낸 설명도들이다.
도 23은 일부 실시례에 따른, 수술 과정 중에 Q3D 정보를 사용하기 위한 제2 프로세서를 나타낸 예시적인 플로우차트이다.
도 24는 일부 실시례에 따른, 도 23의 프로세스에 따라 디스플레이 스크린 상에 표시되는 메뉴 선택을 도시한 설명도이다.
이하의 설명은 당업자가 영상 센서들의 시계 내의 물리적 구조부들의 3차원 좌표들을 결정하기 위해, 각각의 센서가 다른 센서들의 픽셀 어레이들과 분리된 픽셀 어레이를 포함하는 다수의 영상 센서들을 가지는 수술 내시경 시스템을 생성하고 사용하는 것을 가능하게 해주도록 제공된다. 실시례들에 대한 다양한 변형들이 당업자에게 명백할 것이며, 여기에 정의되는 일반적인 원리들은 본 발명의 기술사상 및 범위를 벗어나지 않고 다른 실시례들 및 응용예들에 적용될 수 있을 것이다. 또한, 이하의 설명에서, 다수의 세부 사항들은 설명의 목적으로 기술된다. 하지만, 본 발명은 이러한 세부 사항들의 사용 없이도 실시될 수 있을 것임을 인지할 것이다. 경우에 따라서는, 공지된 기계 구성요소, 프로세스 및 데이터 구조들은 불필요한 세부 설명으로 설명을 흐리게 하지 않기 위해 블록도 형태로 도시된다. 동일한 참조 부호가 다른 도면들에서 동일한 항목의 다른 형태의 도시를 표현하는 데 사용될 수 있다. 이하에 참조되는 도면의 플로우차트들은 프로세스들을 표현하는 데 사용된다. 컴퓨터 시스템이 이러한 프로세스들의 일부를 실행시키도록 구성 될수 있을 것이다. 컴퓨터 실시 프로세스들을 표현하는 플로우차트들 내의 모듈들(modules)은 이들 모듈들을 참조하여 설명되는 동작들을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램 코드에 따른 컴퓨터 시스템의 구성을 나타낸다. 따라서, 본 발명은 도시된 실시례들에 한정되는 것으로 의도되는 것이 아니라, 여기에 설명되는 원리들과 특징들에 부합하는 가장 넓은 범위가 주어져야 한다.
간략 개요
일부 실시례에 따르면, 이미저 센서 어레이(imager sensor array)를 포함하는 영상 센서 어레이가 내시경과 관련되어 있다. 상기 영상 센서 어레이는 다수의 센서를 포함하고, 각각의 센서는 픽셀 어레이를 포함한다. 내시경의 일부분이 인간의 체강 내로 삽입되고, 영상 센서 어레이의 시계 내의 목표 물체는 광원을 이용하여 비추어진다. 목표 물체의 물리적 위치 및/또는 치수들이 어레이의 각각의 센서 상에 투영된 목표 물체의 영상들에 기초하여 결정된다.
도 4는 일부 실시례에 따른 뷰어(viewer)(312)를 통한 수술 장면의 투시 뷰(perspective view)를 도시한 설명도이다. 2개의 영상 요소(imaging element)(206R, 206L)를 갖는 관찰 시스템(viewing system)이 양호한 3D 관찰 투시뷰를 제공할 수 있다. 수술 장면 내의 물리적 구조부에 대한 물리적 치수 및/또는 위치 정보를 표현하는 수치값들이 수술 장면 영상에 오버레이(overlay)되어 표시된다. 예를 들어, 수치적 거리값 "d_Instr_Trgt"이 장면 내에 기기(400)와 목표(410) 사이에 표시되어 보여진다.
원격조종 의료 시스템
원격조종은 일정 거리에서의 기계의 조종을 지칭한다. 최소 침습 원격조종 의료 시스템에 있어서, 외과의사는 환자의 신체 내의 수술 부위를 관찰하기 위해서 내시경에 장착된 카메라를 사용할 수 있다. 수술하는 동안 고해상도 뷰를 제공하기 위해서 3차원 영상이 만들어졌다. 일부 실시례에 따르면, 내시경 상에 장착되고, 이미저 센서 어레이를 포함하는 카메라 시스템이 정량적 3차원 정보에 더하여 3차원 영상을 생성하기 위해 사용될 수 있는 색상 및 조명 데이터를 제공한다.
도 5는 일부 실시례에 따른, 하나 이상의 기계식 암(158)을 사용하여 최소 침습 수술 과정을 실생하기 위한 원격조종 수술 시스템(100)의 예시적인 블록도이다. 시스템(100)의 실시형태들은 원격 로봇식 및 자율 작동식 구조들을 포함한다. 이 기계식 암들은 종종 기기를 지지한다. 예를 들어, 기계식 수술 암(예컨대, 중심 기계식 수술 암(158C))은 Q3D 영상 센서 어레이와 관련된 내시경과 같은, 입체식 즉 3차원 수술 영상 포착 장치(101C)를 지지하는 데 사용될 수 있다. 기계식 수술 암(158C)은 상기 영상 포착 장치(101C)를 기계식 암에 기계적으로 고정시키기 위한 멸균 어댑터 또는 클램프, 클립, 스크루, 슬롯/그루브 또는 다른 파스너 기구를 포함할 수 있다. 반대로, 상기 영상 포착 장치(101C)는 기계식 수술 암(158C)과 견고하게 상호 끼워맞춤되도록 기계식 수술 암(158C)의 물리적 윤곽 및/또는 구조와 상보적인 물리적 윤곽 및/또는 구조를 포함할 수 있다.
사용자 또는 오퍼레이터(O)(일반적으로 외과의사)는 마스터 제어 콘솔(150)에서 제어 입력 장치(160)를 조작함으로써 환자(P)에 대한 최소 침습 수술 과정을 실행한다. 오퍼레이터는 도 4를 참조하여 상술한 뷰어(312)를 포함하는 입체 디스플레이 장치(164)를 통해 환자의 신체 내부의 수술 부위의 영상들의 비디오 프레임들을 볼 수 있다. 콘솔(150)의 컴퓨터(151)가 제어 라인(159)을 통해 원격조종으로 제어되는 내시경 수술 기기(101A-101C)의 운동을 지시하여, 환자측 시스템(152)(환자측 카트라고도 함)을 이용하여 기기들의 운동을 실현한다.
환자측 시스템(152)은 하나 이상의 기계식 암(158)을 포함한다. 일반적으로, 환자측 시스템(152)은 대응되는 포지셔닝 셋업 암(156)에 의해 지지되는 적어도 3개의 기계식 수술 암(158A-158C)(기계식 수술 암(158)이라 통칭됨)을 포함한다. 중심 기계식 수술 암(158C)은 카메라의 시계 내의 영상들에 대한 Q3D 정보의 취득에 적합한 내시경 카메라(101C)를 지원할 수 있다. 중심 좌우의 기계식 수술 암(158A 및 158B)은 조직을 조작할 수 있는 지지 기기(101A 및 101B)를 각각 지지할 수 있다.
도 6은 일부 실시례에 따른 환자측 시스템(152)의 예시적인 사시도이다. 환자측 시스템(152)은 베이스(172)에 의해 지지되는 카트 칼럼(170)을 포함한다. 하나 이상의 기계식 수술 암(158)이 환자측 시스템(152)의 포지셔닝부의 일부분인 하나 이상의 셋업 암(156)에 각각 부착된다. 베이스(172)의 대략 중심 위치에, 카트 칼럼(170)은 카운터밸런스 서브시스템 및 오염 물질 차단 서브시스템의 구성요소들을 보호하는 보호 커버(180)를 포함한다.
모니터 암(154)을 제외하고는, 각각의 기계식 수술 암(158)은 기기(101A-101C)를 제어하는 데 사용된다. 또한, 각각의 기계식 수술 암(158)은 셋업 암(156)에 연결되고, 셋업 암(156)은 다음으로 본 발명의 하나의 실시례에 있어서 캐리지 하우징(190)에 연결된다. 하나 이상의 기계식 수술 암(158)은 도 6에 도시된 바와 같이 그들 각각의 셋업 암(156)에 의해 각각 지지된다.
기계식 수술 암(158A-158D)은 각각, 기기들을 입수하고 및 추적하는데 도움이 되는 미가공 미보정 기구학 데이터(raw uncorrected kinematics data), 기구학 데이터, 및/또는 기구학 정보를 생성하기 위해서 하나 이상의 변위 트랜스듀서, 방향 센서 및/또는 위치 센서(185)를 포함할 수 있다. 기기들도, 본 발명의 일부 실시례에 있어서, 변위 트랜스듀서, 위치 센서 및/또는 방향 센서(186)를 포함할 수 있다. 또한, 하나 이상의 기기는 기기의 취득 및 추적을 돕기 위한 마커(189)를 포함할 수 있다.
원격조종 의료 시스템에 대한 추가적인 정보는 2012년 1월 26일자로 공개된 미국 특허 출원 공개공보 제2012/0020547호에 제공되어 있다.
내시경 이미저 시스템
도 7a는 일부 실시례에 따른 제1 영상 포착 시스템(101C)의 설명도이다. 영상 포착 시스템(101C)은 제1 단부 부분(204), 제2 단부 부분(206) 및 제1 단부 부분(204)의 팁 부분(208)을 포함한 기다란 부분(202)을 포함하고 있는 내시경을 포함한다. 제1 단부 부분(204)은 인간의 체강 내로 삽입될 수 있는 크기로 되어 있다. 다수의 영상 센서(도시되어 있지 않음)를 포함하는 이미저 센서 어레이(210)가 제1 단부 부분(204)의 팁 부분(208)에 결합되어 있다. 기다란 부분(202)은 목표 물체가 이미저 센서 어레이(210)에 의해 영상화될 수 있도록 팁 부분(208)을 체강 내의 목표 물체에 충분히 근접하게 위치시키기에 충분한 길이를 가지고 있다. 일부 실시례에 따르면, 제2 단부 부분(206)은 기계식 암(도시되어 있지 않음)과 견고하게 상호 끼워맞춤되도록 상술한 바와 같이 물리적 윤곽 및/또는 구조(도시되어 있지 않음)를 포함할 수 있다. 기다란 부분(202)은 또한 이미저 센서 어레이(210)와 전자적으로 정보를 통신하기 위한 하나 이상의 전자 신호 경로(212)를 포함한다. 광원(214)은 영상화될 물체를 비추도록 배치되어 있다. 일부 실시례에 따르면, 광원(214)은, 예를 들어, 비구조광(unstructured light), 백색광, 색상 여과 광 또는 몇 가지 선택된 파장의 광일 수 있다.
도 7b는 일부 실시례에 따른 제2 영상 포착 시스템(101C')의 설명도이다. 제1 영상 포착 시스템(101C)의 실시형태와 실질적으로 동일한 제2 영상 포착 시스템(101C')의 실시형태는 동일한 참고 번호로 나타내지고, 다시 설명하지는 않는다. 로드 렌즈(rod lens)와 같은 광도파관 입력부에 대한 입력부가 제1 단부 부분(204)의 팁 부분(208)에 배치된다. 광도파관 본체는 팁 부분(208)으로부터 물리적으로 변위되어 있는 이미저 센서 어레이(210)로 광도파관이 입력될 때 수신되는 영상을 전송하도록 기다란 부분(202) 내로 뻗어 있다. 일부 실시례에 있어서, 이미저 센서 어레이(210)는 체강 내의 대상체의 관찰 중에 당해 이미저 센서 어레이(210)가 체강 외부에 배치되도록 팁 부분(208)으로부터 충분히 멀리 변위된다.
도 8은 일부 실시례에 따른, 도 7a의 제1 영상 포착 시스템(101C)과 관련된 제어 블록들을 나타내고 있고, 작동중인 제1 영상 포착 시스템(101C)을 나타내고 있는 예시적인 블록도이다. 이미저 센서 어레이(210)에 의해 포착된 영상들은 데이터 버스(212)를 거쳐 비디오 프로세서(104)로 전송되고, 비디오 프로세서(104)는 버스(105)를 통해 컨트롤러(106)와 통신한다. 비디오 프로세서(104)는 카메라 제어 유닛(CCU) 및 비디오 신호 검출기(VSD) 보드를 포함할 수 있다. CCU는 밝기, 색상 계획(color scheme), 화이트밸런스 등과 같은 영상 센서(210)의 다양한 세팅을 프로그램하거나 제어한다. VSD는 영상 센서로부터 수신된 비디오 신호를 처리한다.
일부 실시례에 따르면, 하나 이상의 프로세서를 포함하는 프로세서 시스템이 프로세서 기능들을 실행하도록 구성된다. 일부 실시례에 있어서, 프로세서 시스템은 여기에 설명되는 프로세서 기능들을 실행하기 위해 함께 작동하도록 구성된 다수의 프로세서를 포함한다. 따라서, 하나 이상의 기능을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서에 대한 참조는 그 기능들이 하나의 프로세서만으로 실행될 수 있거나 함께 작동하는 다수의 프로세서에 의해 실행될 수 있는 프로세서 시스템을 포함한다.
대체 실시형태로서, CCU와 VSD는 하나의 기능 블록으로 통합될 수 있다. 하나의 실시례에 있어서, 프로세서 및 저장 장치(도시되어 있지 않음)를 포함하는 컨트롤러(106)는 기다란 부분의 팁(208)에 인접한 장면 내의 지점들의 물리적 정량적 3D 좌표를 계산하고, 3D 장면들을 합성하도록 비디오 프로세서(104) 및 3D 디스플레이 드라이버(109)의 양자 모두를 구동시키며, 상기 3D 장면들은 3D 디스플레이(110)에 표시될 수 있다. 데이터 버스(107, 108)는 비디오 프로세서(104), 컨트롤러(106) 및 디스플레이 드라이버(109) 사이에서 정보 및 제어 신호를 교환시킨다. 일부 실시례에 있어서, 이들 요소는 내시경(202)의 본체 내부에서 영상 센서 어레이(210)와 통합될 수 있다. 대체 실시형태로서, 이들 요소는 내시경의 내부 및/또는 외부에 분포될 수 있다. 내시경(202)은 목표(120)를 포함하는 수술 장면에 대한 시각적 접근을 제공하기 위해 신체 조직(130)을 침투하도록 캐뉼라(140)를 통해서 배치된 것으로 도시되어 있다. 목표(120)는 해부학적 목표, 다른 수술 기기 또는 환자의 신체 내부의 수술 장면의 임의의 다른 실시형태일 수 있다.
장면의 영상에 추가되는 Q3D 정보의 예
도 4를 다시 참조하면, 도 4는 일부 실시례에 따른, 도 5의 마스터 제어 콘솔(150)의 뷰어(312)의 투시 뷰(perspective view)를 도시한 설명도이다. 일부 실시례에 따르면, 3차원 투시 뷰를 제공하기 위해, 뷰어(312)는 좌측 뷰파인더(401L)와 우측 뷰파인더(401R)에 각각 임의의 기기(400)와 목표(410)를 포함하는 수술 부위의 좌측 영상(400L)과 우측 영상(400R)을 포함하는 각각의 눈에 대한 입체 영상을 포함한다. 상기 뷰파인더의 좌측 영상(400L)과 우측 영상(400R) 각각 좌측 디스플레이 장치(402L)와 우측 디스플레이 장치(402R)에 의해 제공될 수 있다. 좌측 디스플레이 장치(402L)와 우측 디스플레이 장치(402R)는 선택적으로 음극선관(CRT) 모니터, 액정 디스플레이(LCD) 또는 다른 타입의 영상 디스플레이 장치(예컨대, 플라즈마, 디지털 광투사 등)의 쌍일 수 있다. 본 발명의 바람직한 실시례에 있어서, 영상들은 컬러 CRT 또는 컬러 LCD와 같은 한 쌍의 컬러 디스플레이 장치(402L, 402R)에 의해 컬러로 제공된다. 기존 장치들과의 역방향 호환성(backward compatibility)을 지원하기 위해, 입체 디스플레이 장치(402L 및 402R)는 Q3D 시스템과 함께 사용될 수 있다. 선택적으로, Q3D 영상 시스템은 3D 모니터, 3D TV 또는 3D 효과 안경의 사용을 요구하지 않는 디스플레이와 같은 오토스테레오스코픽 디스플레이(autostereoscopic display)에 연결될 수 있다.
2개의 영상 요소(206R, 206L)를 가진 관찰 시스템이 양호한 3D 관찰 투시를 제공할 수 있다. Q3D 영상 시스템은 수술 장면 내의 물리적 구조부에 대한 물리적 인 치수 정보로 이 관찰 투시를 보완한다. Q3D 내시경 시스템과 함께 사용되는 입체 뷰어(312)는 수술 장면의 입체 영상 위에 오버레이되는 Q3D 정보를 표시할 수 있다. 예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같이, 기기(400)와 목표(410) 사이의 수치적 Q3D 거리값 "d_Instr_Trgt"이 입체 뷰어(312) 내에 표시될 수 있다.
수술 장면의 3차원 투시 뷰에 물리적 위치 및 치수 정보를 오버레이시키도록 사용될 수 있은 비디오 입체 관찰 시스템의 설명은 미국 특허 출원 공개공보 제2012/0020547호에 제공되어 있고, 단락 [0043] 내지 [0053] 및 대응하는 도면이 본 명세에 명확하게 포함되어 있다.
정량적 3차원 물리적 정보 처리
도 9는 일부 실시례에 따른, 물리적 목표의 정량적 3차원 위치를 결정하기 위한 프로세스를 나타낸 예시적인 플로우차트이다. 이 프로세스는 도 8의 실시례의 Q3D 시스템(101C)을 참조하여 설명한다. 모듈 401은 영상 센서(Sij)로부터 비디오 데이터를 취득하도록 컨트롤러(106)를 구성한다. 영상 센서 어레이(210)가 전체 시계를 "영상화"하지만, 상이한 센서들 및 상이한 센서들 내의 상이한 픽셀들은 시계 내의 상이한 대상체 지점들로부터의 영상 투영들에 의해 조명될 수 있다는 것을 알 수 있을 것이다. 비디오 데이터는, 예를 들어, 색상 및 광 강도 데이터를 포함할 수 있다. 각각의 센서의 각각의 픽셀은 그것에 투영되는 영상의 색상과 강도를 지시하는 하나 이상의 신호를 제공할 수 있다. 모듈 402는 물리적 세계 뷰(physical world view) 내의 선택된 관심 영역에서 목표들을 체계적으로 선택하도록 컨트롤러를 구성한다. 모듈 403은 초기 설정값(x0, y0, z0)을 가지고서 목표 3D 좌표(x, y, z)의 연산을 개시하도록 컨트롤러를 구성한다. 이 알고리즘은 다음으로 목표를 관찰하는 모든 센서(Sij)로부터의 영상 다이버시티 데이터(image diversity data)를 이용함으로써 일관성(consistency)에 대해 좌표들을 점검한다. 좌표 연산은 허용가능한 정밀도에 도달할 때까지 단계 404에서 정제(refine)된다. 판정 모듈 404는 현재 연산된 물리적 위치가 충분히 정확한지의 여부를 판정하도록 컨트롤러를 구성한다. 현재 연산된 위치가 충분히 정확하지 않다는 판정에 응답하여, 제어는 다른 가능한 물리적 위치를 시도하도록 모듈 403으로 되돌아간다. 현재 연산된 위치가 충분히 정확하다는 판정에 응답하여, 모듈 405는 전체 관심 영역이 스캔되었는지의 여부를 판정하도록 컨트롤러를 구성한다. 전체 관심 영역이 스캔되지 않았다는 판정에 응답하여, 제어는 모듈 402로 되돌아가고, 다른 목표가 선택된다. 전체 관심 영역이 스캔되었다는 판정에 응답하여, 제어는 모듈 406으로 진행하고, 모듈 406은 관심의 대상인 영상 모듈의 3차원 모델을 모으도록(assemble) 컨트롤러(406)를 구성한다. 목표 구조부들의 물리적 위치를 지시하는 3차원 정보에 기초한 목표의 3D 영상의 집합체(assembly)는 당업자에게 공지되어 있어 여기서 설명할 필요가 없다. 모듈 407은 이후의 검토 및 조작을 위해 다수의 목표에 대해 결정된 물리적 위치 정보를 사용하여 개발된 3차원 모형을 저장하도록 컨트롤러를 구성한다. 예를 들어, 3D 모델은 환자의 기관의 특정 치수에 대해 임플란트의 크기를 결정하는 것과 같은 수술 용처를 위해 나중에 사용될 수 있을 것이다. 또 다른 예에 있어서, 새로운 수술 기기(101)가 로봇 시스템(152)에 설치될 때, 새로운 기기에 대해 이전 수술 장면을 참조하도록 하기 위해 3D 모델을 재호출하여 모니터(110) 상에 표시하는 것이 필요할 수 있다. 모듈 408은 정량적 3D 뷰를 표시하기 위해 다수의 목표에 대해 결정된 물리적 위치 정보를 사용하도록 컨트롤러를 구성한다. Q3D 뷰의 한 예는 도 4에 도시된 거리값 "d_Instr_Trgt"이다.
도 10은 일부 실시례에 따른, 대체로 도 9의 모듈 402에 대응되는 프로세스의 특정 세부 사항을 도시한 예시적인 플로우차트이다. 모듈 402.1은 센서 어레이(210)의 모든 센서로부터 물리적 세계 장면(physical world scene)의 영상들을 포착하도록 컨트롤러를 구성한다. 모듈 402.2는 포착된 장면 내로부터 관심 영역을 특정하도록 컨트롤러를 구성한다. 모듈 402.3은 동일한 목표의 투영에 의해 조명되는 상이한 센서들 내의 픽셀 위치들을 식별하기 위해 관심 영역 내의 장면 영상들 간의 최상의 정합(match)을 탐색하도록 컨트롤러를 구성한다. 후술하는 바와 같이, 최상의 정합은 시프트되는 영상과 참조 영상 간의 2차원 상호 상관 함수(two-dimensional cross-correlation function)를 최대화할 때까지 센서(Sij)로부터의 개별 영상들을 시프트시킴으로써(이에 한정되지 않음) 성취될 수 있다. 참조 영상은 예를 들면 센서(S11)로부터 수신된 장면 영상일 수 있다. 모듈 402.4는 동일한 목표로부터의 투영에 의해 조명되는 후보 픽셀들을 식별하도록 컨트롤러를 구성한다. 모듈 402.5는 후보 픽셀들이 동일한 목표로부터의 투영에 의해 조명되는지의 여부를 판정하기 위해 선택된 목표에 대해 2개 이상의 픽셀 좌표(Nx, Ny)를 연산하도록 컨트롤러를 구성한다. 판정 모듈 402.6은 연산된 2D 픽셀 좌표값들이 후보 픽셀들이 동일한 목표로부터의 투영에 의해 조명된다는 것을 지시하는지의 여부를 판정한다. 다수의 센서(Sij)로 동일한 장면을 관찰하는 것에 의해 발생되는 영상 다이버시티가 다양한 개별 영상(Sij) 내에서의 특정 목표와 관련된 (Nx, Ny)를 정확하게 식별하는 역할을 한다. 예를 들어, 일부 실시례에 따라, 단지 3개의 센서(S11, S12 및 S13)만이 사용되는 단순화된 시나리오를 가정하면, 2D 픽셀 좌표[(Nx11, Ny11), (Nx12, Ny12), (Nx13, Ny13)]의 트리플릿(triplet)이 [S11, S12 및 S13] 상으로의 동일한 목표의 투영들에 대응되지 않는 경우에는, 양(
Figure pct00001
Figure pct00002
)(y 방향의 투영 시프트의 추정값들)이 다른 값들을 획득할 것이다. 아래에 제공되는 방정식에 따라,
Figure pct00003
Figure pct00004
는 픽셀 좌표[(Nx11, Ny11), (Nx12, Ny12), (Nx13, Ny13)]가 동일한 목표의 투영들로부터 발생하는 경우에는 동일해야 한다.
Figure pct00005
Figure pct00006
Figure pct00007
가 대략 동일하지 않는 경우에는, 제어는 모듈 402.4로 되돌아가, 센서 평면(Sij) 상으로의 목표 투영들에 최상인 후보들을 정제(refining)한다. 상술한 바와 같이, 이상은 알고리즘의 단순화된 구현예일 뿐이다. 일반적으로, 도 10의 모듈 402.6에 나타내진 바와 같이,
Figure pct00008
Figure pct00009
간의 차이의 기준량(norm)은 모듈 402가 그것의 반복(iteration)을 완료하기 위해 허용가능한 공차(
Figure pct00010
)보다 작아야 한다. 유사한 구속조건이 x 축의 대응하는 추정값
Figure pct00011
Figure pct00012
에 대해 충족되어야 한다. 연산된 2D 픽셀 후보값(Nx, Ny)이 후보 픽셀들이 동일한 목표로부터의 투영에 의해 조명된다는 것을 지시한다는 판정에 응답하여, 제어는 모듈 403으로 진행한다.
각각의 픽셀은 색상 및 강도 정보를 세계 장면(world scene)으로부터 직접적으로 포착한다는 것이 이해될 것이다. 또한, 상기 프로세스에 따라, 각각의 픽셀은 픽셀 상으로 투영된 세계 뷰(world view) 내의 물리적 대상체의 좌표(x, y, z)와 관련된다. 따라서, 색상 정보, 조도 정보, 물리적 위치 정보 즉 색상 및 조명이 투영된 물리적 대상체의 위치는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 장치 내의 픽셀과 관련될 수 있다. 아래의 표 1은 이러한 관련성을 설명한다.
픽셀 식별자색상값강도값위치(x, y, z)
Q3D 정보를 결정하는 예
투영 정합(projection matching)의 예
일부 실시례에 따르면, 도 11은 3개의 예시적인 대상체를 포함하고 있는 예시적인 3차원 실세계 장면을 포함하는 시계를 가지도록 배치되어 있는 복수의 센서(S11-S33)를 포함하는 하나의 예시적인 센서 이미저 어레이(210)의 설명도이다. 어레이 내의 각각의 센서는 각각의 차원으로 적어도 2개의 픽셀을 갖는 2차원 픽셀 배열부를 포함한다. 각각의 센서는 렌즈 스택을 포함하고, 렌즈 스택은 그것의 초점면 내에 배치된 대응하는 픽셀 배열부 상에 영상을 해상하는 개별적인 광 채널을 발생시킨다. 각각의 픽셀은 광 센서로서 작용하고, 다수의 픽셀을 가진 각각의 초점면은 영상 센서로서 작용한다. 그것의 초점면을 가진 각각의 센서(S11-S33)는 다른 센서들 및 초점면들에 의해 차지되는 센서 어레이의 영역과 다른 센서 어레이의 일정 영역을 차지한다. 적절한 공지된 영상 센서 어레이가 상기한 미국 특허 제8,514,491호 및 미국 특허 출원 공개공보 제2013/0070060호에 개시되어 있다.
일부 실시례에 따르면, 센서들은 Nx 및 Ny. 그들의 x 방향 및 y 방향의 픽셀들의 총 개수 및 시계각(field of view angle)(θx 및 θy)에 의해 특징지어진다. 일부 실시례에 있어서, x 축 및 y 축에 대한 센서 특성은 동일할 것으로 예상된다. 하지만, 변경된 실시례에 있어서, 센서는 비대칭적인 x 축 및 y 축 특성을 갖는다. 마찬가지로, 일부 실시례에 있어서, 모든 센서는 픽셀의 총 개수 및 동일한 시계각을 가질 것이다. 센서들은 양호하게 제어되도록 센서 어레이(210)에 걸쳐 분포된다. 예를 들어, 센서들은 도시된 2차원 격자 상에서 거리 δ만큼 이격될 수 있다. 센서 배치 피치 δ는 상기 격자 전체에 걸쳐서 대칭적이거나 비대칭적일 수 있다.
도 11에 도시된 실시례에 있어서, 센서들은 센서(S11-S13)가 상부 행을 차지하고, 센서(S21-S23)가 중간 행을 차지하고, 센서(S31-S33)가 하부 행을 차지하는 식으로 사격형 격자 내에 배열되어 있다. 각각의 센서는 N열의 픽셀 및 N행의 픽셀을 포함한다. 광원에 의해 생성된, 파선으로 표시된, 광선들이 삼각형 형상의 제1 대상체, 구 형상의 제2 대상체 및 직사각형 형상의 제3 대상체의 각각으로부터 이미저 어레이의 각각의 센서로 반사된다. 예시를 목적으로, 상부 행의 센서(S11, S12 및 S13)로의 광선들만이 도시되어 있다. 광원은 예컨대 비구조 백색광(non-structured white light) 또는 주변광일 수 있다. 대체 실시형태로서, 광원은 적외선과 같은 선택된 파장의 광을 제공할 수 있거나, 광이, 예를 들면, 선택된 색상이나 색상의 범위를 제공하도록 여과되거나 분할될 수 있다. 광선들은 마찬가지로 대상체들의 각각으로부터 센서(S21-S33)로 반사된다는 것을 알 수 있을 것이다. 하지만, 설명을 간단히 하기 위해, 이 다른 광선들은 도시되어 있지 않다.
모듈 401과 모듈 402.1에 따르면, 센서 어레이(210)의 센서들은 세계 뷰(world view)로부터 그리고 모듈 402.1에 따라 영상들을 개별적으로 포착한다. 도 12는 일부 실시례에 따른, 3개의 대상체의 센서(Sij)(S11, S12 및 S13만 도시됨) 상으로의 투영들을 나타낸 설명도이다. 당업자는 센서들에 입사하는 반사된 광선들이 시계 내에 있는 대상체들의 영상을 투영한다는 것을 이해할 것이다. 더 구체적으로는, 이미저 어레이의 다수의 상이한 영상 센서에 입사하는 시계 내의 대상체들로부터 반사된 광선들은 3차원에서 2차원에 이르는 대상체들의 다수의 투시 투영(perspective projection) 즉 반사된 광선들을 수취하는 각각의 센서에서의 상이한 투영을 발생시킨다. 특히 대상체들의 투영들의 상대 위치는 S11으로부터 S12로, S13로 진행할 때 좌에서 우로 시프트된다. 입사 광선들에 의해 조명되는 영상 센서 픽셀들은 입사광에 응답하여 전기 신호를 생성한다. 따라서, 각각의 영상 센서마다, 그것의 픽셀들에 의해 영상 센서 내의 영상 투영의 형상 및 위치를 나타내는 반사된 광선들에 응답하여 일정 패턴의 전기 신호들이 생성된다.
모듈 402.2에 따르면, 관심 영역이 세계 장면(world scene)으로부터 선택된다. 도 13은 장면 내에서의 관심 영역의 선택을 나타내는 설명도이다. 이 예에 있어서는, 삼각형 형상의 제1 대상체, 구 형상의 제2 대상체 및 직사각형 형상의 제3 대상체 모두가 선택된 관심 영역 내에 있다. 이 단계는 오퍼레이터로부터 입력을 수취하는 것에 의해 성취될 수 있으며, 또는 소프트웨어에 의해 소정의 방식으로 구성된 컴퓨터를 이용하여 자동적으로 또는 오퍼레이터 입력과 자동 소프트웨어 제어식 선택의 조합에 의해 실행될 수 있다. 예를 들어, 일부 실시례에 있어서, 세계 장면은 인간 해부학적 구조부의 내강(internal cavity)을 보여줄 수 있고, 대상체들은 체내 기관들이나 수술 기기들 또는 그 일부분일 수 있다. 외과의사는 내강 내로부터의 실시간 시각 영상을 받아볼 수 있으며, 인간 해부학적 구조의 조직 영역들과 체강 내에서 돌출되어 있는 수술 기기의 일부분을 자신의 시야 내에 둘 수 있다. 외과의사는, 예를 들어, 텔레스트레이션(telestration)과 같은 비디오 마커(video marker)와 같은 공지된 기술을 통하여 위치 정보가 결정될 수 있는 자신의 시야 내의 대상체들을 특정할 수 있다. 대체 실시형태로서 또는 이러한 오퍼레이터 요청에 추가하여, 에지 검출 알고리즘(edge detection algorithm)과 같은 자동화된 프로세스가 관심 영역(ROI)을 특정하는 데 사용될 수 있다.
모듈 402.3에 따르면, 동일한 목표 대상체의 투영들에 의해 조명된 상이한 센서들의 픽셀 위치들을 식별하도록 관심 영역 내의 장면 영상들 사이에서 최상의 정합이 결정된다. 도 14는 일부 실시례에 따른, 센서(S11, S12 및 S13)에 투영된 영상들의 상대적인 기하학적 오프셋 형상에 대한 추가 세부 사항을 도시한 설명도이다. 일부 실시례에 따라, 센서(S13)에서의 영상이 참조 영상(reference image)으로 간주되고, 선택된 ROI 내의 대상체들의 투영들은 센서(S13) 내에서의 그들의 위치에 대해 센서(S12) 내에서 양(σ23) 픽셀만큼 우측으로 오프셋된다. 선택된 ROI 내의 대상체들의 투영들은 센서(S13) 내에서의 그들의 위치에 대해 센서(S11) 내에서 양(σ13) 픽셀만큼 우측으로 오프셋된다.
도 15는 일부 실시례에 따른, 센서(S13) 내의 ROI 내의 투영된 영상들과 정렬되도록 우측으로 시프트된 센서(S11 및 S12) 내의 ROI 내의 투영된 영상들을 도시한 설명도이다. 현재의 예에 있어서는, 센서(S13)가 참조 센서로서 작용하도록 지정된다. 다른 센서들이 정렬 및 기하학적 치수들을 결정하는 데 사용하기 위해 선택될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 선택된 ROI 내의 대상체들의 투영들은 예컨대 센서(S13)와 같은 지정된 센서에서 식별되고, 예컨대 센서(S11 및 S12)와 같은 다른 센서들에서의 투영들은 그들이 지정된 센서에서의 투영과 정렬될 때까지 시프트된다. 이러한 방식으로, 선택된 ROI 내의 대상체들의 대응되는 투영들이 지정된 센서 내에서의 투영들의 위치에 대한 그들의 오프셋들과 함께 다른 센서들 내에서 식별될 수 있다.
구체적으로, 예를 들어, 3개의 예시의 대상체의 투영들이 센서(S12) 내에서 양(σ23) 픽셀만큼 우측으로 시프트되고, 3개의 예시의 대상체의 투영들이 센서(S11) 내에서 양(σ13) 픽셀만큼 우측으로 시프트된다. 이 설명예에 있어서는, 설명을 간단히 하기 위해, 투영들이 y 방향으로만 오프셋되고, x 방향으로는 오프셋되지 않는 것을 가정하였지만, 동일한 원리가 센서들 간의 x 방향 투영 오프셋들에도 적용된다. 또한, 이 예는 선형 오프셋들을 도시하고 있지만, 당업자는 예를 들어 다른 센서들에서 상대적인 오프셋들을 가지는 투영들을 정렬시키기 위한 회전과 같은 다른 변환들에 적용할 수 있다.
예컨대 일부 실시례에 따라, 2차원(2D) 상호 상관 기법(cross-correlation technique)이나 주성분 분석(principal component analysis)(PCA)이 S13 내의 ROI 내의 투영들을 S12 내의 ROI 내의 투영들과 정렬시키고, S13 내의 ROI 내의 투영들을 S11 내의 ROI 내의 투영들과 정렬시키는 데 사용될 수 있다. 일반적으로, 그 의도는 센서(Sij)로부터의 영상들을 참조 센서로서 지정된 센서로부터의 영상과 최상으로 정합시키거나 정렬시키고자 하는 것이다. 더 구체적으로는, 최고 상관 계수가 성취될 때까지, S12 내의 ROI 내의 투영된 영상들이 시프트되고, S13 내의 ROI 내의 투영된 영상들과 상호 상관된다. 마찬가지로, 최고 상관 계수가 성취될 때까지, S11 내의 ROI 내의 투영된 영상들이 시프트되고, S13 내의 ROI 내의 투영된 영상들과 상호 상관된다. 따라서, ROI의 투영들의 정렬은 S13 내의 ROI 내의 투영과 S12 내의 ROI 내의 투영 사이의 오프셋을 결정하고, S13 내의 ROI 내의 투영과 S11 내의 ROI 내의 투영 사이의 오프셋을 결정함으로써, 센서(S11 및 S12) 내의 ROI의 투영들의 위치를 식별하는 데 사용된다.
후보 픽셀 선택 및 정제의 예
모듈 402.4에 따르면, 후보 픽셀들이 최상의 정합 프로세스에 의해 동일한 목표로부터의 투영들에 의해 조명되는 상이한 센서들 내에서 식별된다. 일단 ROI 내의 대상체들의 투영들이 ROI 내의 센서(S11, S12 및 S13)의 각각에서 식별되면, ROI 내의 각각의 목표점들의 물리적 (x, y, z) 투영들이 이미저 어레이에 대해 결정될 수 있다. 일부 실시례에 따라, ROI 내의 다수의 목표점의 각각에 대해, 목표점으로부터의 투영에 의해 조명되는 다수의 센서의 각각의 센서 내의 하나 이상의 픽셀이 식별된다. 이러한 각각의 목표점에 대해, 물리적 (x, y, z) 목표점 위치가 적어도 부분적으로 목표점으로부터의 투영들에 의해 조명되는 것으로 결정된 상이한 센서들 내에 배치된 픽셀들 간의 기하학적 관계들에 기초하여 결정된다.
일정 시퀀스의 목표점들이 ROI를 체계적으로 횡단이동하는 것에 의해(예컨대 특정 단계 크기를 가지고 우측에서 좌측으로 그리고 특정 단계 크기를 가지고 위에서 아래로) 자동적으로 선택될 수 있고, 물리적 (x, y, z) 목표점 위치가 각각의 선택된 목표점에 대해 결정될 수 있다. S11 및 S12가 S13에 대해 최상으로 정합되기 때문에, 횡단이동은 시프트되는 관심 영역 내부에서 실행된다. 목표를 선택하는 것은 목표의 투영에 의해 조명되는 센서(S11, S12 및 S13)의 각각의 센서 내의 픽셀을 식별하는 것을 포함한다. 따라서, 센서(S11, S12 및 S13)의 각각의 센서 내의 후보 픽셀들은 선택된 목표점의 투영에 의해 조명되는 것으로서 식별된다.
다시 말해, 목표점(T)을 선택하기 위해, 목표점(T)의 투영에 의해 조명되는 픽셀이 센서(S11, S12 및 S13)의 각각에서 선택된다. 목표(T)의 (x, y, z) 물리적 위치는 그것의 선택의 순간에는 알려져 있지 않다는 것이 이해될 것이다. 또한, 상술한 정렬 프로세스의 부정확성이 각각의 센서 내의 어느 픽셀들이 선택된 목표(T)의 투영에 의해 조명되는지의 판정에 있어서의 부정확성을 초래할 수 있다. 따라서, 도 17, 18 및 19를 참조하여 설명되는 바와 같이, 현재 선택된 목표(T)의 투영에 의해 조명되는 센서(S11, S12 및 S13)의 각각의 센서 내의 픽셀들에 대한 판정의 정확성에 대한 추가적인 판정이 이루어진다.
상기 예로 설명을 계속하여, 삼각형 형상의 제1 대상체가 현재 선택된 목표점이라고 가정하자. 도 16은 일부 실시례에 따른, 선택된 삼각형 형상의 목표점의 센서(S11, S12 및 S13) 상으로의 투영들을 도시한 설명도이다. 이러한 투영들로부터, 목표(T)에 대한 2D 픽셀 좌표들 [(Nx11, Ny11), (Nx12, Ny12), (Nx13, Ny13)]이 결정된다. 단순화를 위해, 도 16은 단지 y 축 픽셀 좌표들만 도시하고 있다. 이러한 2D 픽셀 좌표들을 사용하여, 식 (402.5-1) 및 (402.5-2)이 적용되고,
Figure pct00013
Figure pct00014
가 모듈 402.5의 일부로서 연산된다. 모듈 402.6의 일부로서, 기준량
Figure pct00015
이 연산되어, 허용가능한 공차(
Figure pct00016
)와 비교된다. 마찬가지로, x 축 픽셀 좌표들 및 위치 추정값이 연산되어 허용가능한 공차들과 비교된다. 모듈 402.6의 조건이 충족되면, 프로세스는 모듈 403으로 진행한다. 그렇지 않으면, 프로세스는 목표 후보들을 정제하기 위해 모듈 402.4로 되돌아간다.
도 17을 참조하면, 센서(S11, S12 및 S13)를 포함하는 이미저 어레이의 일부분 및 물리적 공간 내의 위치(x, y, z)에 배치된 선택된 삼각형 형상의 제1 대상체 목표점(T)이 도시되어 있다. 이미저 어레이 내의 센서들은 그들 사이에 알려진 간격(δij)을 가지고 있다. S11과 S12 사이의 물리적 위치 간격은 δ12이고, S12과 S13 사이의 물리적 위치 간격은 δ23이이다. 일부 실시례에 있어서, 모든 센서(Sij) 사이의 이러한 간격은 δ로 동일한 구조적 사양이다. 센서(Sij)는 또한 알려진 시계각(θ)을 가지고 있다.
전술한 바와 같이, 일부 실시례에 있어서, 각각의 센서는 사각형 패턴의 행과 열로 배열된 픽셀들을 가진 2D 촬상 소자로서 구성된다. 선택적으로, 픽셀은 예컨대 원형 패턴, 지그재그 패턴 또는 산란형 패턴 또는 서브픽셀 오프셋(sub-pixel offset)을 포함하는 불규칙 패턴으로 배열될 수 있다. 이러한 소자들의 각도 및 픽셀 특성들은 동일할 수 있으며, 또는 센서마다 상이할 수 있다. 하지만, 이러한 특성들은 알려져 있는 것으로 가정된다. 센서들이 상이할 수도 있지만, 설명을 간단히 하기 위해, 센서들은 동일한 것으로 가정된다.
단순화를 위해, 모든 센서(Sij)는 N×N 픽셀을 가진다고 가정한다. 센서(S11)로부터의 거리(z)에서, 센서의 N 픽셀 폭은 FOV1으로 지시된 센서(S11)의 y 차원 시계로 확장된다. 마찬가지로, 센서(S12)로부터의 거리(z)에서, 센서(S12)의 y 차원 시계는 FOV2로 지시되어 있다. 또한, 센서(S13)로부터의 거리(z)에서, 센서(S13)의 y 차원 시계는 길이(FOV3)로 지시되어 있다. 길이 FOV1, FOV2 및 FOV3는 서로 중첩되어, 센서(S11, S12 및 S13)가 어떤 (알려지지 않은) 거리(z)에 물리적으로 위치된 목표(T)의 3원 표본추출 다이버시티(3-way sampling diversity)를 성취하는 것을 나타낸다. 물론, 이 예에서 가정된 바와 같이 센서들이 동일하게 구성된 경우, 길이 FOV1, FOV2 및 FOV3 역시 동일할 것이다. 3개의 길이 FOV1, FOV2 및 FOV3 모두가 동일한 크기를 가지고, 설명을 목적으로 마치 그들이 서로 인접하여 적층된 것처럼 묘사되어 있지만, 그들이 이미저 어레이로부터 동일한 어떤 (알려지지 않은) 거리(z)에 위치하고 있다는 점에서 동일 평면상에 위치한다는 것이 이해될 것이다.
도 18을 참조하면, 현재 선택된 목표점(T)의 영상 센서(S11, S12 및 S13) 상으로의 투영의 예시적인 정면도가 도시되어 있다. 단순화를 위해, 센서들이 크기 N×N 픽셀의 기하학적 사각형 픽셀 어레이를 포함하는 것으로 가정한다. 또한, 목표(T) 투영의 x 좌표들이 모두 동일한 것으로 가정한다. 다시 말해, 목표(T)의 센서(S11, S12 및 S13) 상으로의 투영들에 대해, nx1 = nx2 = nx3인 것으로 가정한다. 설명을 간단히 하기 위해, 또한 기하학적 시계각(θ)은 수평방향일 때와 수직방향일 때가 동일한 것으로 즉 θx = θy인 것으로 가정한다. 당업자는 상기 가정들 중의 어느 것이 변경되는 경우에 목표(T)의 x, y 및 z 물리적 좌표들를 연산하기 위해 아래에 제공되는 프로세스를 어떻게 변경해야 할지를 알 것이다.
목표(T)의 하나의 영상이 영상 센서(S11)의 평면 내의 기하학적 좌표(nx1, ny1)에 위치한 센서(S11) 내의 하나의 물리적 점에 투영된다. 더 구체적으로는, 목표점(T)의 센서(S11) 상으로의 투영은 원점에서 보았을 때 y 축을 따라 ny1 픽셀에 그리고 x 축을 따라 nx1 픽셀에 위치된다. 목표(T)의 하나의 영상이 영상 센서(S12)의 평면 내의 기하학적 좌표(nx2, ny2)에 위치한 센서(S12) 내의 하나의 물리적 점에 투영된다. 목표(T)의 하나의 영상이 영상 센서(S13)의 평면 내의 기하학적 좌표(nx3, ny3)에 위치한 센서(S13) 내의 하나의 물리적 점에 투영된다. 각각의 센서 내의 픽셀 위치(nxi, nyi)는 센서에 대해 제공된 원점(0, 0) 기준 좌표에 대해 결정된다는 것이 이해될 것이다. 도 17 또는 도 19에 도시된 바와 같이, 전역 좌표계 (x, y, z)가 정의되고, 목표에 대한 기준으로 사용된다. 예를 들어, 이러한 좌표계의 원점은 센서(S11)의 기하학적 중심에 배치될 수 있다(이에 한정되지 않음).
도 16과 도 18을 함께 참조하면, 목표의 투영의 y 픽셀 거리가 각각의 센서에서 상이하다는 것을 알 수 있다. 현재 선택된 목표(T)의 투영은 S11에서 원점의 좌측으로 ny1 픽셀에 위치된다. 현재 선택된 목표(T)의 투영은 S12에서 원점의 좌측으로 ny2 픽셀에 위치된다. 현재 선택된 목표(T)의 투영은 S13에서 원점의 좌측으로 ny3 픽셀에 위치된다. 전술한 바와 같이, 설명을 간단히 하기 위해, 목표의 투영은 모든 3개의 센서에서 원점으로부터 동일한 x 픽셀 거리에 위치하는 것으로 가정한다.
도 19를 참조하면, 도 17을 참조하여 상술한 바와 같은 현재 선택된 목표(T)의 센서(S11, S12 및 S13)에 대한 배치가 도시되어 있고, 또한 각각의 센서 내의 후보 픽셀에 대한 y 방향 픽셀 오프셋들을 도시하고 있다. 도 19의 도면은 선택된 목표점(T)의 (x, y, z) 물리적 좌표들을 결정하기 위한 물리적 구조 및 분석틀을 제공한다. 이미저 어레이 평면으로부터의 (알려지지 않은) 거리(z)에서, 각각의 센서에 대한 y 방향 시계는 FOVi로 표기된 길이에 걸쳐 확장된다. 이 길이 FOVi는 일부 실시례에 있어서 N 픽셀인 센서의 최대 픽셀 폭에 대응된다. 센서가 x 및 y 방향으로 대칭인 시계를 가진다는 작동상의 가정을 고려하면, 그 길이는 x 축을 따라 수직방향으로도 FOVi일 것이다.
후보 픽셀 선택이 적어도 부분적으로 선택된 목표의 물리적 위치의 결정에 있어서의 부정확성을 초래할 수 있는 정도의 불확실성을 가질 수 있는 상관 프로세스에 기초하여 이루어진다는 점을 상기하자. 따라서, 일부 실시례에 따라, 목표 투영 후보 선택의 정확성의 추가적인 점검이 아래와 같이 이루어진다.
목표의 물리적 (x, y) 위치 결정 및 목표 투영 후보 선택의 정확성 점검의 예
모듈 402.5에 따라, 후보 픽셀들이 실제로 동일한 목표로부터의 투영에 의해 조명되는지의 여부를 판정하기 위해, 2개 이상의 2차원 (Nx, Ny) 좌표값이 선택된 목표에 대해 연산된다. 상술한 가정들에 기초하여, 3D 좌표계의 원점을 센서(S11)의 중심에 두면, 도 19의 예의 이미저 어레이 및 현재 선택된 목표(T)는 다음의 관계들을 가진다.
Figure pct00017
여기서:
N은 영상 센서들의 픽셀 치수이고;
nx1은 목표점(T)의 S11 평면의 원점으로부터의 픽셀의 개수로 표현되는 x 방향의 위치이고;
ny1은 목표점(T)의 S11 평면의 원점으로부터의 픽셀의 개수로 표현되는 y 방향의 위치이고;
nx2는 목표점(T)의 S12 평면의 원점으로부터의 픽셀의 개수로 표현되는 x 방향의 위치이고;
ny2는 목표점(T)의 S12 평면의 원점으로부터의 픽셀의 개수로 표현되는 y 방향의 위치이며;
θ는 시계각이다.
또한, 센서(S11 및 S13)를 사용하여 동일 수식을 실행하는 경우, S11과 S13 사이의 간격이 2δ인 것을 고려하면, 다음의 관계식을 얻는다.
Figure pct00018
여기서:
nx3는 목표점(T)의 S13 평면의 원점으로부터의 픽셀의 개수로 표현되는 x 방향의 위치이고;
ny3는 목표점(T)의 S13 평면의 원점으로부터의 픽셀의 개수로 표현되는 y 방향의 위치이다.
따라서, 선택된 목표(T)의 물리적 x 좌표의 결정은 식 (3) 또는 (6)에 기초하여 결정될 수 있다. 선택된 목표(T)의 물리적 y 좌표의 결정은 식 (2) 또는 (5)에 기초하여 결정될 수 있다. 선택된 목표(T)의 물리적 z 좌표의 결정은 식 (1) 또는 (4)에 기초하여 결정될 수 있다.
더 일반적으로는, 모듈 402.6에 따라, 연산된 2D 좌표값들이 후보 픽셀들이 동일한 목표로부터의 투영에 의해 조명된다는 것을 지시하는지의 여부의 판정이 이루어진다. 목표(T)의 물리적 (x, y, z) 좌표들의 보다 신뢰성 있는 판정은 각각의 좌표에 대한 2개의 수식의 사용을 통해 얻어질 수 있다는 것이 이해될 것이다. 예를 들어, 목표(T)에 대한 y 좌표는 양 수식 (2) 및 (5)를 사용하여 결정될 수 있다. 2개의 수식을 사용하여 연산된 결과의 y 좌표값들이 특정의 허용가능한 공차 값(
Figure pct00019
y)보다 더 크게 다를 경우에는, 정합 프로세스가 충분한 정밀도로 상이한 센서들 내에서의 투영들 간의 오프셋을 해소하는 데 실패하였고, 그 결과 후보 픽셀들이 동일한 목표(T)로부터의 투영들을 수취하지 못하므로 부합하지 못한다는 판정이 내려질 수 있다. 정합하기 위한 y 연산에 실패한 경우에는, 정합 프로세스의 또 다른 반복이 각각의 후보 픽셀이 선택된 목표에 대응되는 센서들 내의 후보 픽셀들의 개선된 선택을 이루려는 노력의 일환으로 실행될 수 있다. 상이한 센서들 상으로의 상이한 투시 투영들이 예컨대 시차 효과(parallax effect) 등으로 인해 다를 수 있기 때문에, 연산된 y 값들이 동일할 가능성이 적다는 것이 이해될 것이다. 따라서, 허용가능한 공차값이 의도된 적용처에 따라 규정된다. 수술 영상 적용처에 대해서는, 일반적으로 0.1 - 0.3 mm의
Figure pct00020
가 허용가능한 Q3D 정확도를 제공한다. 당업자는 본 발명의 기술사상에서 벗어나지 않고 다양한 허용가능한 공차 레벨들을 정할 수 있을 것이다.
x 및 y 축 둘레의 센서 대칭성을 상정하면, 당업자는 동종의 판정이 ny1 대신 nx1을 사용하여 수식 (2) 및 (5)와 유사한 수식들을 이용하여 목표(T)의 x 좌표들에 대해 이루어질 수 있다. 수식 (3) 및 (6)은 z 좌표의 지식을 요구하기 때문에 모듈 402.5 및 모듈 402.6의 부분에 사용될 수 없다. 하지만, 모듈 402.5 및 모듈 402.6의 본질은 센서(S11, S12 및 S13)의 평면들로의 정확한 목표 투영들을 판정하는 것이다. 이를 위해, x 및 y 축에 대해 조정된 수식 (2) 및 (5)가 충분하다. 후술하는 바와 같이, 완벽한 세트의 좌표 (x, y, z)는 모듈 403 및 모듈 404의 연산분이다.
목표의 물리적 z 위치 결정의 예
도 19에 도시된 바와 같이, 모듈 403 및 모듈 404에 따라, z 좌표에 대한 초기 추정값 z0가 연산 프로세스를 시작하는 데 사용된다. 이 초기값은 의료 적용처에 따라 자동적으로 정해진다. 의료 적용처는 시각화될 의도된 세계 뷰(intended world view)를 한정한다. 초기값 z0는 내시경에 가정 근접한 시계의 가장자리에서 시작한다. 도 8을 참조하면, 내시경적 절제술을 포함하는 Q3D 적용처에 대해, z0는 예컨대 Q3D 내시경(202)의 원위 단부(208)로부터 1-5mm 떨어진 곳일 수 있다. 이러한 초기 추정값은 일반적으로 임의의 조직이나 수술 기기가 Q3D 내시경에 그와 같이 밀접해 있을 가능성이 적기 때문에 이러한 적용처에 대해 충분하다. 다음으로, 값 z0가 수식 (3) 및 (6)에 대입된다. 목표의 x 좌표가 유일한 것을 고려하면, z0가 목표의 실제의 정확한 z 좌표이면, 수식 (3) 및 (6)은 동일한 값 또는 허용가능한 수준의 공차(
Figure pct00021
x) 내의 대략 동일한 값을 산출할 것이다.
Figure pct00022
수식 (3)과 (6)의 산출값이 허용가능한 공차(
Figure pct00023
x) 밖에 있으면, 반복(iteration)이 이어져, z에 대한 새로운 추정값 z1이 시도된다. 일부 실시례에 따라, 새로운 추정값은 자동적으로 정해진다. 예컨대, z1 = z0 + D, 여기서 Δ는 반복 단계의 크기이다. 일반적으로, k번째 반복에서는 zk = zk-1 + Δ. 이 반복 프로세스는 조건 (7)이 충족될 때 중지된다. Δ가 작을수록 정확한 목표 좌표를 결정함에 있어서의 정확성의 증가를 낳지만, 프로세스를 완료하는 데 더 많은 연산 시간, 그에 따른 증가된 대기 시간도 필요로 할 것이다. 증가된 대기 시간은 수술 기기 운동과 조작하는 외과의사에 의한 그것의 시각화 사이에 지연을 초래할 수 있다. 다시 말해서, 외과의사는 상기 시스템을 자신의 명령에 뒤처진 것으로 지각할 수 있다. 20-30 cm 깊이의 수술 관찰 공간에 대해서는, 0.1-0.3 mm의 Δ가 충분할 수 있다. 물론, 당업자는 반복 프로세스를 완료하는 데 필요한 연산에 대해 Δ의 크기를 조정할 줄 알 것이다.
상기 설명은 설명을 이유로 단순화되었고, 따라서 3개의 센서(S11, S12 및 S13)만을 포함하였다. 일반적으로는, Q3D 좌표 연산의 정확성을 증가시키면서 또한 전체 반복의 수를 감소시키기 위해 더 많은 센서가 사용될 수 있다. 예를 들어, 3개보다 더 많은 센서, 바람직하게는 3×3 센서 어레이가 사용되면, 최급 구배(steepest gradient)와 같은 방법들이 모듈 402.5 및 모듈 403에 의해 만들어지는 추정값 오차들의 방향성의 추세를 결정하는 데 채용될 수 있다. 그러면, 반복 단계 크기 및 방향이 3D 오차 구배면의 국소적 극단을 향한 진행과 조화되도록 조정될 수 있다.
Q3D 정보에 의한 내시경 수술 가이드
도 20은 일부 실시례에 따른 수술 과정 중에 Q3D 정보를 사용하기 위한 제1 프로세스(2000)를 나타낸 예시적인 플로우차트이다. 컴퓨터 프로그램 코드는 프로세스(2000)를 실행하도록 컴퓨터(151)를 구성한다. 모듈 2002는 뷰어(312)를 들여다 볼 때의 외과의사의 시계 내의 적어도 2개의 대상체를 선택하기 위한 사용자 입력을 수신하도록 컴퓨터를 구성한다. 모듈 2004는 사용자 선택의 수신에 응답하여 컴퓨터 콘솔 상에 메뉴를 표시하도록 컴퓨터를 구성한다. 판정 모듈 2006은 메뉴에 대한 사용자 입력이 거리를 표시하기 위해 수신되는지의 여부를 판정하도록 컴퓨터를 구성한다. 사용자 입력이 거리를 표시하기 위해 수신된다는 판정에 응답하여, 모듈 2008은 외과의사의 시계 내의 비디오 영상 내에 수치 거리를 표시하도록 컴퓨터를 구성한다. 판정 모듈 2010은 거리 표시를 선택하기 위한 사용자 입력의 수신을 위한 규정된 시간 간격 동안 대기하고, '타임 아웃(time out)' 간격 내에서의 사용자 입력의 미수신에 응답하여 판정 모듈 2006의 동작을 종료하도록 컴퓨터를 구성한다.
판정 모듈 2012는 메뉴에 대한 사용자 입력이 근접 경보 한계를 입력하기 위해 수신되는지의 여부를 판정하도록 시스템을 구성한다. 사용자 입력이 근접도 임계값을 입력하기 위해 수신된다는 판정에 응답하여, 모듈 2014는 외과의사의 시계 내의 2개 이상의 대상체 사이의 근접도를 모니터하기 위한 Q3D 정보를 사용하도록 컴퓨터를 구성한다. 판정 모듈 2016은 근접도 임계값이 초과되었는지의 여부를 판정한다. 근접도 임계값이 초과되었다는 판정에 응답하여, 모듈 2018은 경보를 발동하도록 컴퓨터를 구성한다. 경보는 소리, 깜빡이는 불빛과 같은 시각적 큐(visual queue), 또는 충돌을 회피하기 위한 기기 운동의 잠금을 포함할 수 있다. 근접도 임계값이 초과되지 않았다는 판정에 응답하여, 제어는 다시 모니터 모듈 2014로 되돌아간다. 판정 모듈 2020은 근접도 임계값을 입력하기 위한 사용자 입력의 수신을 위한 규정된 시간 간격 동안 대기하고, '타임 아웃(time out)' 간격 내에서의 사용자 입력의 미수신에 응답하여 판정 모듈 2012의 동작을 종료하도록 컴퓨터를 구성한다.
도 21은 일부 실시례에 따른, 도 20의 프로세스에 따라 디스플레이 스크린(2012) 상에 표시되는 메뉴 선택을 도시한 설명도이다. 디스플레이 스크린(2102)은 컴퓨터(151)와 관련된 관찰 모니터를 포함한다. 선택적으로, 디스플레이 스크린(2102)은 뷰어(312)의 영상 요소(206R, 206L)의 영역을 포함할 수 있다. 사용자 입력에 응답하여, 모듈 2004는 제1 메뉴 항목 '거리 표시'(2106) 및 제2 메뉴 항목 '근접 경보 설정'(2108)을 포함하는 메뉴(2104)의 표시를 일으킨다. '거리 표시' 메뉴 항목(2106)을 선택하는 사용자 입력에 응답하여, 모듈 2008은 2개 이상의 대상체 간의 Q3D 거리의 표시를 일으킨다. 도 4를 다시 참조하면, 모듈 2008을 사용하여 표시된 기기(400)와 목표 사이의 Q3D 거리 "d_Instr_Trgt"의 표시가 도시되어 있다. '근접 경보 설정' 메뉴 항목(2108)을 선택하는 사용자 입력에 응답하여, 그 안에 사용자가 근접도 거리 임계값, 예를 들면, "xxxx 밀리미터"를 입력할 수 있은 필드를 포함하는 '거리 입력' UI 입력부(2110)가 표시된다. 하나의 대안적인 실시례(도시되지 않음)에 있어서는, 디폴트 근접도 임계값(default proximity threshold)이 모든 기기에 대해 미리 설정될 수 있고, 사용자는 예를 들어 도 21의 메뉴를 사용하여 근접도 임계값를 변경할 수 있다. 이 대안적인 실시례에 있어서, 사용자는 임계값을 입력하는 대신 디폴트 임계값을 고르도록 선택할 수 있다. 일부 실시례에 있어서, 사용자는 거리를 표시하고 근접 경보를 설정하는 것을 모두 선택할 수 있다.
22a-22b는 일부 실시례에 따른, 도 20의 프로세스에 따라 사용자 입력을 수신하는 것의 특정 세부 사항들을 나타낸 설명도들이다. 도 22a는 텔레스트레이션(telestration)과 같은 비디오 마커 툴(video marker tool)을 사용하거나 도 5의 제어 입력 장치(160)를 조작하는 외과의사 콘솔을 사용하여 생성될 수 있는, 신체 조직과 같은 목표(410L, 410R)의 예시의 제1 하이라이팅 영역(first highlighting area)(2202L, 2202R)을 도시하고 있다. 도 22b는 비디오 마커 툴(video marker tool)을 사용하여 생성될 수 있는 기기 팁(400L, 400R)의 예시의 제2 하이라이팅 영역(2206L, 2206R)을 도시하고 있다. 일부 실시례에 따른 작동에 있어서, 사용자는 제1 하이라이팅 영역(2202L, 2202R)을 생성한다. 다음으로, 사용자는 비디오 마커 툴를 사용하여 기기 팁(400L, 400R)의 예시의 제2 하이라이팅 영역(2206L, 2206R)을 생성한다. 항목들이 하이라이트되는 순서는 중요하지 않다는 것이 이해될 것이다. 사용자는 다음으로 선택을 입력하기 위한 선택기(selector)(도시 암됨)를 작동시킨다(예컨대, Enter 키를 누른다). 모듈 2002는 수신된 사용자 입력을 목표 영상(410L, 410R) 및 기기 영상(400L, 400R)의 선택으로서 해석한다.
도 23은 일부 실시례에 따른, 수술 과정 중에 Q3D 정보를 사용하기 위한 제2 프로세스(2300)를 나타낸 예시적인 플로우차트이다. 컴퓨터 프로그램 코드는 프로세스(2300)를 실행하도록 컴퓨터(151)를 구성한다. 모듈 2302은 뷰어(312)를 들여다 볼 때의 외과의사의 시계 내의 적어도 대상체를 선택하기 위한 사용자 입력을 수신하도록 컴퓨터를 구성한다. 예를 들어, 도 22b를 다시 참조하면, 사용자 입력은 비디오 마커 툴을 사용하여 기기 팁(400L, 400R)의 제2 하이라이팅 영역(2206L, 2206R)을 생성하도록 수신된다. 사용자 입력(도시되지 않음)은 기기 팁(400L, 400R)의 영상의 선택을 입력하기 위한 선택기(도시 안됨)를 작동시키도록 수신된다(예컨대, Enter 키를 누른다).
다시 한번 도 23으로 돌아가면, 사용자 선택의 수신에 응답하여, 모듈 2304는 컴퓨터 콘솔 상에 메뉴를 표시하도록 컴퓨터를 구성한다. 판정 모듈 2306은 메뉴에 대한 사용자 입력이 선택된 대상체의 영상을 회전시키도록 수신되는지의 여부를 판정하도록 컴퓨터를 구성한다. 사용자 입력이 영상을 회전시키도록 수신된다는 판정에 응답하여, 모듈 2308은 대상체의 다른 3차원 투시를 보여주기 위해 영상의 회전을 표시하도록 컴퓨터를 구성한다. 판정 모듈 2310은 영상을 회전시키기 위한 사용자 입력의 수신을 위한 규정된 시간 간격 동안 대기하고, '타임 아웃(time out)' 간격 내에서의 사용자 입력의 미수신에 응답하여 판정 모듈 2306의 동작을 종료하도록 컴퓨터를 구성한다.
도 24는 일부 실시례에 따른, 도 23의 프로세스에 따라 디스플레이 스크린(2402) 상에 표시되는 메뉴 선택을 도시한 설명도이다. 디스플레이 스크린(2402)은 컴퓨터(151)와 관련된 관찰 모니터를 포함한다. 선택적으로, 디스플레이 스크린(2402)은 뷰어(312)의 영상 요소(206R, 206L)의 영역을 포함할 수 있다. 사용자 입력에 응답하여, 모듈 2304는 제3 메뉴 항목 '좌회전'(2406) 및 제4 메뉴 항목 '우회전'(2408)을 포함하는 메뉴(2404)의 표시를 일으킨다. 제3 메뉴 항목 또는 제4 메뉴 항목(2406 또는 2408) 중의 일방 또는 타방을 선택하는 사용자 입력에 응답하여, 모듈 2308은 도 9의 모듈 407에 따라 생성되어 저장된 3D 모델의 회전을 일으킨다. 이미저 센서 어레이(210)가 제한된 전체 시계를 가지기 때문에, 회전의 양은 어느 정도의 각도, 예컨대 30도 미만으로 제한될 수 있다는 것을 이해할 것이다.
본 발명에 따른 실시례들의 전술한 설명 및 도면들은 단지 본 발명의 원리를 예시하는 것이다. 따라서, 다양한 변형들이 첨부된 청구범위에서 한정되는 본 발명의 기술사상 및 범위를 벗어남이 없이 당업자에 의해 상기 실시례들에 이루어질 수 있음을 이해할 것이다.

Claims (32)

  1. 내시경;
    상기 내시경에 인접한 시야를 나타내기 위해서 배치된 영상 센서 어레이로서, 각각의 센서가 다른 센서의 픽셀 어레이로부터 분리되어 있는 픽셀 어레이를 포함하고 있는, 상기 영상 센서 어레이; 그리고
    상기 시야를 비추도록 배치된 광원;
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 광원이 비-구조형 광만 방출하는 것을 특징으로 하는 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 광원이 백색광을 방출하는 것을 특징으로 하는 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 내시경이 제1 단부 부분 및 제1 단부 부분의 반대쪽에 있는 제2 단부 부분을 가지고 있는 기다란 부분을 포함하고 있고;
    상기 영상 센서 어레이가 제1 단부 부분에 인접하게 배치되어 있는 것을 특징으로 하는 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 내시경이 제1 단부 부분 및 제1 단부 부분의 반대쪽에 있는 제2 단부 부분을 가지고 있는 기다란 부분을 포함하고 있고;
    상기 영상 센서 어레이가 제1 단부 부분에 인접하게 배치되어 있고; 그리고
    상기 광원이 백색광을 방출하는 것을 특징으로 하는 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 내시경이 제1 단부 부분 및 제1 단부 부분의 반대쪽에 있는 제2 단부 부분을 가지고 있는 기다란 부분을 포함하고 있고;
    상기 영상 센서 어레이가 제1 단부 부분으로부터 변위되어 배치되어 있고;
    제1 단부 부분에 인접한 시야로부터 제1 단부 부분으로부터 변위된 영상 센서 어레이로 영상을 전송하도록 배치된 광도파관을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 내시경이 제1 단부 부분을 가지고 있는 기다란 부분을 포함하고 있고;
    상기 영상 센서 어레이가 제1 단부 부분에 인접하게 배치되어 있고; 그리고
    상기 기다란 부분의 제1 단부 부분의 반대쪽에 있는 내시경의 단부가 기계적인 수술용 암과 기계적인 결합을 하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 내시경이 제1 단부 부분 및 제1 단부 부분의 반대쪽에 있는 제2 단부 부분을 가지고 있는 기다란 부분을 포함하고 있고;
    상기 영상 센서 어레이가 제1 단부 부분으로부터 변위되어 배치되어 있고; 그리고
    제2 단부 부분이 기계적인 수술용 암과 기계적인 결합을 하기에 적합하고;
    제1 단부 부분에 인접한 시야로부터 제1 단부 부분으로부터 변위된 영상 센서 어레이로 영상을 전송하도록 배치된 광도파관을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    영상 센서 어레이를 이용하여 포착된 영상 정보에 기초하여 목표 물체의 3차원 위치를 결정하도록 구성된 컨트롤러를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    목표 물체의 3차원 위치가 확인된 픽셀과 영상 센서 어레이의 물리적인 특성 사이의 픽셀-거리 관계에 적어도 부분적으로 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는 장치.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 컨트롤러가 동일한 목표 물체로부터의 투영에 의해 비추어지는 영상 센서 어레이의 복수의 영상 센서의 각각의 영상 센서의 픽셀을 확인하도록 구성되어 있는 것을 특징으로 하는 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    픽셀을 확인하는 것이 영상 센서 어레이의 복수의 어레이의 각각의 어레이의 동일한 목표 물체의 영상 투영을 매칭시키는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 컨트롤러가 동일한 목표 물체로부터의 투영에 의해 비추어지는 복수의 영상 센서의 각각의 영상 센서의 픽셀을 확인하도록 구성되어 있고;
    픽셀을 확인하는 것이 복수의 영상 센서의 각각의 영상 센서의 동일한 목표 물체의 영상 투영을 매칭시키기 위해 상관 과정을 이용하는 것을 포함하고;
    3차원 위치를 결정하는 것이 적어도 세 개의 확인된 픽셀의 상대 위치에 적어도 부분적으로 기초하여 적어도 하나의 치수로 목표 물체의 예상 위치를 결정하는 것을 포함하고; 그리고
    허용가능한 공차보다 더 크게 다른 결정된 예상 위치에 대응하여, 영상 투영의 매칭을 개선하기 위해서 상기 상관 과정을 반복하는 것을 특징으로 하는 장치.
  14. 제9항에 있어서,
    상기 컨트롤러가 동일한 목표 물체로부터의 투영에 의해 비추어지는 복수의 영상 센서의 각각의 영상 센서의 픽셀을 확인하도록 구성되어 있고;
    픽셀을 확인하는 것이 복수의 영상 센서의 각각의 영상 센서의 동일한 목표 물체의 영상 투영을 매칭시키기 위해 상관 과정을 이용하는 것을 포함하고;
    3차원 위치를 결정하는 것이 적어도 세 개의 확인된 픽셀의 상대 위치에 기초하여 센서의 평면과 대체로 평행한 적어도 하나의 물리적인 치수로 목표 물체의 예상 위치를 결정하는 것을 포함하고; 그리고
    허용가능한 공차 내로 매칭되는 결정된 예상 위치에 대응하여, 적어도 하나의 물리적인 치수의 목표 물체의 결정된 물리적인 위치에 적어도 부분적으로 기초하여 센서의 평면과 대체로 수직인 적어도 하나의 다른 물리적인 치수로 목표 물체의 예상 물리적인 위치를 결정하는 것을 특징으로 하는 장치.
  15. 내시경의 끝부분에 인접하게 영상 센서 어레이를 제공하는 것을 포함하고 있고, 상기 영상 센서 어레이의 각각의 센서가 다른 센서의 픽셀 어레이로부터 분리되어 있는 픽셀 어레이를 포함하고; 그리고
    광원으로 목표 물체를 비추는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 광원이 비-구조형 광만 방출하는 것을 특징으로 하는 방법.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 광원이 백색광을 방출하는 것을 특징으로 하는 방법.
  18. 제15항에 있어서,
    목표 물체의 3차원 위치를 결정하는 것을 특징으로 하는 방법.
  19. 제15항에 있어서,
    목표 물체의 3차원 위치를 결정하는 것이 확인된 픽셀과 확인된 픽셀의 시야 사이의 거리 관계에 적어도 부분적으로 기초하여 결정하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  20. 내시경의 끝부분에 인접하게 입력부를 가진 광도파관을 제공하는 것;
    광원으로 목표를 비추는 것; 그리고
    광도파관을 이용하여 광도파관의 입력부의 시야 내의 영상을 영상 센서 어레이로 전송하는 것을 포함하고 있고, 상기 영상 센서 어레이의 각각의 센서가 다른 센서의 픽셀 어레이로부터 분리되어 있는 픽셀 어레이를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  21. 제20항에 있어서,
    상기 광원이 비-구조형 광만 방출하는 것을 특징으로 하는 방법.
  22. 제20항에 있어서,
    상기 광원이 백색광을 방출하는 것을 특징으로 하는 방법.
  23. 제20항에 있어서,
    목표 물체의 3차원 위치를 결정하는 것을 특징으로 하는 방법.
  24. 제20항에 있어서,
    목표 물체의 3차원 위치를 결정하는 것이 확인된 픽셀과 확인된 픽셀의 시야 사이의 거리 관계에 적어도 부분적으로 기초하여 결정하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  25. 내시경 수술 장면으로부터 정량적인 3차원 시각 정보를 제공하는 방법으로서,
    상기 장면에 근접하게 내시경을 삽입하는 것;
    비-구조형 가시광선으로 상기 장면을 비추는 것; 그리고
    정량적인 3차원 영상 센서로부터 정량적인 3차원 영상 데이터를 수신하고 처리하는 것;
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 내시경 수술 장면으로부터 정량적인 3차원 시각 정보를 제공하는 방법.
  26. 제25항에 있어서,
    근접 임계값 정보를 수신하는 것;
    상기 장면으로부터 관심이 있는 적어도 두 개의 물체를 확인하는 입력을 수신하는 것; 그리고
    근접 임계값 미만의 적어도 두 개의 물체 사이의 거리에 대응하여 경보를 제공하는 것;
    을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 내시경 수술 장면으로부터 정량적인 3차원 시각 정보를 제공하는 방법.
  27. 제25항에 있어서,
    상기 장면으로부터 목표 구역을 확인하는 입력을 수신하는 것;
    정량적인 3차원 영상 데이터의 적어도 일부를 이용하여 목표 물체의 3차원 모델을 만드는 것; 그리고
    상기 3차원 모델의 모습을 그래픽적으로 조작하는 사용자 입력을 수신하는 것;
    을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 내시경 수술 장면으로부터 정량적인 3차원 시각 정보를 제공하는 방법.
  28. 제27항에 있어서,
    수신된 사용자 입력이 상기 3차원 모델의 모습의 방향을 바꾸는 것을 특징으로 하는 내시경 수술 장면으로부터 정량적인 3차원 시각 정보를 제공하는 방법.
  29. 수술 시스템으로서,
    정량적인 3차원 영상 센서가 구비된 적어도 하나의 내시경;
    비-구조형 가시광선을 제공하는 광원;
    정량적인 3차원 영상 정보를 생성하기 위해 정량적인 3차원 영상 센서로부터 수신된 영상 데이터를 처리하도록 구성된 프로세서; 그리고
    정량적인 3차원 영상 정보를 나타내는 관찰 시스템;
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 수술 시스템.
  30. 제29항에 있어서,
    디스플레이가 하나 이상의 오토스테레오스코픽 3차원 디스플레이로 이루어지는 것을 특징으로 하는 수술 시스템.
  31. 제29항에 있어서,
    근접 임계값을 확인하는 수단;
    수술 장면으로부터 관심이 있는 적어도 두 개의 물체를 확인하는 수단; 그리고
    확인된 근접 임계값 미만의 적어도 두 개의 확인된 물체 사이의 거리에 대응하여 경보를 제공하는 수단;
    을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 수술 시스템.
  32. 제29항에 있어서,
    수술 장면 내의 목표 물체를 확인하는 수단;
    목표 물체의 3차원 모델을 생성하는 컴퓨터 실행가능 명령어를 포함하는 비-일시적 컴퓨터 판독가능 저장 장치; 그리고
    상기 3차원 모델의 모습을 그래픽적으로 조작하는 수단;
    을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 수술 시스템.
KR1020167029885A2014-03-282015-03-28수술 장면의 정량적인 3차원 영상ActiveKR102397254B1 (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application NumberPriority DateFiling DateTitle
US201461971749P2014-03-282014-03-28
US61/971,7492014-03-28
PCT/US2015/023210WO2015149040A1 (en)2014-03-282015-03-28Quantitative three-dimensional imaging of surgical scenes

Publications (2)

Publication NumberPublication Date
KR20160138232Atrue KR20160138232A (ko)2016-12-02
KR102397254B1 KR102397254B1 (ko)2022-05-12

Family

ID=54196482

Family Applications (1)

Application NumberTitlePriority DateFiling Date
KR1020167029885AActiveKR102397254B1 (ko)2014-03-282015-03-28수술 장면의 정량적인 3차원 영상

Country Status (6)

CountryLink
US (1)US10368054B2 (ko)
EP (1)EP3125806B1 (ko)
JP (2)JP2017518147A (ko)
KR (1)KR102397254B1 (ko)
CN (1)CN106456252B (ko)
WO (1)WO2015149040A1 (ko)

Families Citing this family (65)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication numberPriority datePublication dateAssigneeTitle
US11792538B2 (en)2008-05-202023-10-17Adeia Imaging LlcCapturing and processing of images including occlusions focused on an image sensor by a lens stack array
US8866920B2 (en)2008-05-202014-10-21Pelican Imaging CorporationCapturing and processing of images using monolithic camera array with heterogeneous imagers
EP2502115A4 (en)2009-11-202013-11-06Pelican Imaging Corp RECORDING AND PROCESSING IMAGES THROUGH A MONOLITHIC CAMERA ARRAY WITH HETEROGENIC IMAGE CONVERTER
US8878950B2 (en)2010-12-142014-11-04Pelican Imaging CorporationSystems and methods for synthesizing high resolution images using super-resolution processes
US20130070060A1 (en)*2011-09-192013-03-21Pelican Imaging CorporationSystems and methods for determining depth from multiple views of a scene that include aliasing using hypothesized fusion
CN104081414B (zh)2011-09-282017-08-01Fotonation开曼有限公司用于编码和解码光场图像文件的系统及方法
US20140002674A1 (en)2012-06-302014-01-02Pelican Imaging CorporationSystems and Methods for Manufacturing Camera Modules Using Active Alignment of Lens Stack Arrays and Sensors
PL4296963T3 (pl)2012-08-212025-04-28Adeia Imaging LlcSposób wykrywania głębi na obrazach zarejestrowanych przy wykorzystywaniu kamer matrycowych
WO2014032020A2 (en)2012-08-232014-02-27Pelican Imaging CorporationFeature based high resolution motion estimation from low resolution images captured using an array source
US8866912B2 (en)2013-03-102014-10-21Pelican Imaging CorporationSystem and methods for calibration of an array camera using a single captured image
US9578259B2 (en)2013-03-142017-02-21Fotonation Cayman LimitedSystems and methods for reducing motion blur in images or video in ultra low light with array cameras
US10122993B2 (en)2013-03-152018-11-06Fotonation LimitedAutofocus system for a conventional camera that uses depth information from an array camera
US9497429B2 (en)2013-03-152016-11-15Pelican Imaging CorporationExtended color processing on pelican array cameras
US9438888B2 (en)2013-03-152016-09-06Pelican Imaging CorporationSystems and methods for stereo imaging with camera arrays
US9898856B2 (en)2013-09-272018-02-20Fotonation Cayman LimitedSystems and methods for depth-assisted perspective distortion correction
US10119808B2 (en)2013-11-182018-11-06Fotonation LimitedSystems and methods for estimating depth from projected texture using camera arrays
WO2015081279A1 (en)2013-11-262015-06-04Pelican Imaging CorporationArray camera configurations incorporating multiple constituent array cameras
US10089740B2 (en)2014-03-072018-10-02Fotonation LimitedSystem and methods for depth regularization and semiautomatic interactive matting using RGB-D images
KR102373714B1 (ko)2014-03-282022-03-15인튜어티브 서지컬 오퍼레이션즈 인코포레이티드멀티포트 투시에 의한 수술 장면의 정량적 3차원 영상화
WO2015149043A1 (en)2014-03-282015-10-01Dorin PanescuQuantitative three-dimensional imaging and printing of surgical implants
WO2015149044A1 (en)2014-03-282015-10-01Dorin PanescuSurgical system with haptic feedback based upon quantitative three-dimensional imaging
CN106456267B (zh)2014-03-282020-04-03直观外科手术操作公司器械在视野中的定量三维可视化
US11116383B2 (en)*2014-04-022021-09-14Asensus Surgical Europe S.à.R.L.Articulated structured light based-laparoscope
JP2017531976A (ja)2014-09-292017-10-26フォトネイション ケイマン リミテッドアレイカメラを動的に較正するためのシステム及び方法
JP2017099616A (ja)*2015-12-012017-06-08ソニー株式会社手術用制御装置、手術用制御方法、およびプログラム、並びに手術システム
US20170280970A1 (en)*2016-03-312017-10-05Covidien LpThoracic endoscope for surface scanning
US10052163B2 (en)*2016-07-192018-08-21Hcl Technologies LimitedAssisting a surgeon to operate a surgical device
WO2018097831A1 (en)2016-11-242018-05-31Smith Joshua RLight field capture and rendering for head-mounted displays
WO2019127539A1 (en)*2017-12-292019-07-04Shenzhen United Imaging Healthcare Co., Ltd.Systems and methods for determining region of interest in medical imaging
WO2019127385A1 (en)2017-12-292019-07-04Shenzhen United Imaging Healthcare Co., Ltd.Systems and methods for patient positioning
US11071591B2 (en)2018-07-262021-07-27Covidien LpModeling a collapsed lung using CT data
US11705238B2 (en)2018-07-262023-07-18Covidien LpSystems and methods for providing assistance during surgery
CN112584741B (zh)*2018-08-202024-10-29富士胶片株式会社医疗图像处理系统
JP7427654B2 (ja)*2018-09-172024-02-05オーリス ヘルス インコーポレイテッド付随する医療処置を行うためのシステム及び方法
US10623660B1 (en)2018-09-272020-04-14Eloupes, Inc.Camera array for a mediated-reality system
CA3116287A1 (en)2018-10-152020-04-23Mazor Robotics Ltd.Versatile multi-arm robotic surgical system
US11172184B2 (en)2018-12-132021-11-09Covidien LpSystems and methods for imaging a patient
US11617493B2 (en)2018-12-132023-04-04Covidien LpThoracic imaging, distance measuring, surgical awareness, and notification system and method
US11801113B2 (en)*2018-12-132023-10-31Covidien LpThoracic imaging, distance measuring, and notification system and method
EP3973540A1 (en)2019-05-232022-03-30Intuitive Surgical Operations, Inc.Systems and methods for generating workspace volumes and identifying reachable workspaces of surgical instruments
US12089902B2 (en)2019-07-302024-09-17Coviden LpCone beam and 3D fluoroscope lung navigation
US11270110B2 (en)2019-09-172022-03-08Boston Polarimetrics, Inc.Systems and methods for surface modeling using polarization cues
WO2021071992A1 (en)2019-10-072021-04-15Boston Polarimetrics, Inc.Systems and methods for augmentation of sensor systems and imaging systems with polarization
US12283062B2 (en)2019-11-142025-04-22Asensus Surgical Us, Inc.Method and system for providing surgical site measurement
DE112020005932T5 (de)2019-11-302023-01-05Boston Polarimetrics, Inc.Systeme und verfahren zur segmentierung von transparenten objekten mittels polarisationsmerkmalen
US12002571B2 (en)*2019-12-302024-06-04Cilag Gmbh InternationalDynamic surgical visualization systems
EP4081933A4 (en)2020-01-292024-03-20Intrinsic Innovation LLC SYSTEMS AND METHODS FOR CHARACTERIZING OBJECT POSE DETECTION AND MEASUREMENT SYSTEMS
US11797863B2 (en)2020-01-302023-10-24Intrinsic Innovation LlcSystems and methods for synthesizing data for training statistical models on different imaging modalities including polarized images
US10949986B1 (en)*2020-05-122021-03-16Proprio, Inc.Methods and systems for imaging a scene, such as a medical scene, and tracking objects within the scene
US11953700B2 (en)2020-05-272024-04-09Intrinsic Innovation LlcMulti-aperture polarization optical systems using beam splitters
EP4171890B1 (en)2020-06-302025-08-13Mazor Robotics Ltd.Time-spaced robotic reference frames
WO2022054428A1 (ja)*2020-09-102022-03-17オリンパス株式会社医療システムおよび制御方法
US12274525B2 (en)2020-09-292025-04-15Mazor Robotics Ltd.Systems and methods for tracking anatomical motion
US12069227B2 (en)2021-03-102024-08-20Intrinsic Innovation LlcMulti-modal and multi-spectral stereo camera arrays
US12020455B2 (en)2021-03-102024-06-25Intrinsic Innovation LlcSystems and methods for high dynamic range image reconstruction
US11954886B2 (en)2021-04-152024-04-09Intrinsic Innovation LlcSystems and methods for six-degree of freedom pose estimation of deformable objects
US11290658B1 (en)2021-04-152022-03-29Boston Polarimetrics, Inc.Systems and methods for camera exposure control
US12067746B2 (en)2021-05-072024-08-20Intrinsic Innovation LlcSystems and methods for using computer vision to pick up small objects
US12175741B2 (en)2021-06-222024-12-24Intrinsic Innovation LlcSystems and methods for a vision guided end effector
US12340538B2 (en)2021-06-252025-06-24Intrinsic Innovation LlcSystems and methods for generating and using visual datasets for training computer vision models
US12172310B2 (en)2021-06-292024-12-24Intrinsic Innovation LlcSystems and methods for picking objects using 3-D geometry and segmentation
US11689813B2 (en)2021-07-012023-06-27Intrinsic Innovation LlcSystems and methods for high dynamic range imaging using crossed polarizers
US12293535B2 (en)2021-08-032025-05-06Intrinsic Innovation LlcSystems and methods for training pose estimators in computer vision
US12128571B2 (en)*2021-10-152024-10-29eBots Inc.3D computer-vision system with variable spatial resolution
US12261988B2 (en)2021-11-082025-03-25Proprio, Inc.Methods for generating stereoscopic views in multicamera systems, and associated devices and systems

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication numberPriority datePublication dateAssigneeTitle
JP2006305332A (ja)*2005-03-282006-11-09Hiroshima Industrial Promotion Organization画像処理装置およびそれを用いた内視鏡

Family Cites Families (158)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication numberPriority datePublication dateAssigneeTitle
US1005215A (en)1911-05-161911-10-10Anton HofackerSleigh attachment for vehicles.
JPH04176429A (ja)1990-11-091992-06-24Olympus Optical Co Ltd内視鏡
JP3217386B2 (ja)1991-04-242001-10-09オリンパス光学工業株式会社診断システム
US5417210A (en)1992-05-271995-05-23International Business Machines CorporationSystem and method for augmentation of endoscopic surgery
US5603318A (en)1992-04-211997-02-18University Of Utah Research FoundationApparatus and method for photogrammetric surgical localization
AT399647B (de)1992-07-311995-06-26Truppe MichaelAnordnung zur darstellung des inneren von körpern
JPH06160087A (ja)1992-11-201994-06-07Matsushita Electric Ind Co Ltd画像を用いた距離測定方法及びその装置
US5860934A (en)1992-12-211999-01-19Artann CorporationMethod and device for mechanical imaging of breast
JPH07240945A (ja)1994-02-251995-09-12Matsushita Electric Ind Co Ltd仮想空間生成提示装置
JP3599854B2 (ja)1995-10-092004-12-08オリンパス株式会社医療用顔面装着型映像表示装置
US6346940B1 (en)1997-02-272002-02-12Kabushiki Kaisha ToshibaVirtualized endoscope system
JPH11309A (ja)*1997-06-121999-01-06Hitachi Ltd画像処理装置
JP2958458B1 (ja)*1998-08-261999-10-06防衛庁技術研究本部長多眼画像センサ
JP2000149017A (ja)1998-11-172000-05-30Sony Corp画像処理装置および画像処理方法、並びに提供媒体
US6659939B2 (en)1998-11-202003-12-09Intuitive Surgical, Inc.Cooperative minimally invasive telesurgical system
US6522906B1 (en)1998-12-082003-02-18Intuitive Surgical, Inc.Devices and methods for presenting and regulating auxiliary information on an image display of a telesurgical system to assist an operator in performing a surgical procedure
US7343195B2 (en)1999-05-182008-03-11Mediguide Ltd.Method and apparatus for real time quantitative three-dimensional image reconstruction of a moving organ and intra-body navigation
US6503195B1 (en)1999-05-242003-01-07University Of North Carolina At Chapel HillMethods and systems for real-time structured light depth extraction and endoscope using real-time structured light depth extraction
US6517478B2 (en)2000-03-302003-02-11Cbyon, Inc.Apparatus and method for calibrating an endoscope
US6468203B2 (en)2000-04-032002-10-22Neoguide Systems, Inc.Steerable endoscope and improved method of insertion
JP2002024807A (ja)2000-07-072002-01-25National Institute Of Advanced Industrial & Technology物体運動追跡手法及び記録媒体
JP4451968B2 (ja)2000-07-112010-04-14Hoya株式会社3次元画像入力装置
US6650927B1 (en)2000-08-182003-11-18Biosense, Inc.Rendering of diagnostic imaging data on a three-dimensional map
JP2002171537A (ja)2000-11-302002-06-14Canon Inc複眼撮像系、撮像装置および電子機器
DE10138537B4 (de)2001-08-062006-07-06Siemens AgTaktiles Feedback zur Darstellung von Gewebeelastizität
US8175680B2 (en)2001-11-092012-05-08Boston Scientific Scimed, Inc.Systems and methods for guiding catheters using registered images
JP3751568B2 (ja)2002-02-212006-03-01株式会社サタケ内視鏡における空気噴流診断装置
US9155544B2 (en)2002-03-202015-10-13P Tech, LlcRobotic systems and methods
JP3927487B2 (ja)2002-12-022007-06-06株式会社大野興業人工骨モデルの製造方法
FR2855292B1 (fr)2003-05-222005-12-09Inst Nat Rech Inf AutomatDispositif et procede de recalage en temps reel de motifs sur des images, notamment pour le guidage par localisation
JP4414682B2 (ja)2003-06-062010-02-10オリンパス株式会社超音波内視鏡装置
DE10340546B4 (de)2003-09-012006-04-20Siemens AgVerfahren und Vorrichtung zur visuellen Unterstützung einer elektrophysiologischen Katheteranwendung im Herzen
JP2005087468A (ja)2003-09-172005-04-07Shoji Kawahito距離画像計測機能を有する撮像装置及び内視鏡装置
JP4229791B2 (ja)2003-09-192009-02-25真 金子内視鏡装置
US7746377B2 (en)2003-11-282010-06-29Topcon CorporationThree-dimensional image display apparatus and method
US7901348B2 (en)2003-12-122011-03-08University Of WashingtonCatheterscope 3D guidance and interface system
DE102004008164B3 (de)2004-02-112005-10-13Karl Storz Gmbh & Co. KgVerfahren und Vorrichtung zum Erstellen zumindest eines Ausschnitts eines virtuellen 3D-Modells eines Körperinnenraums
US7289106B2 (en)2004-04-012007-10-30Immersion Medical, Inc.Methods and apparatus for palpation simulation
US20050254720A1 (en)2004-05-172005-11-17Kar-Han TanEnhanced surgical visualizations with multi-flash imaging
JP2006109939A (ja)2004-10-122006-04-27Chinontec Kk内視鏡装置
WO2006070669A1 (ja)2004-12-272006-07-06Olympus Corporation医療画像処理装置及び医療画像処理方法
US20100312129A1 (en)2005-01-262010-12-09Schecter Stuart OCardiovascular haptic handle system
JP4625964B2 (ja)2005-01-282011-02-02国立大学法人佐賀大学三次元画像検出装置
US7752920B2 (en)2005-12-302010-07-13Intuitive Surgical Operations, Inc.Modular force sensor
WO2006114369A2 (en)*2005-04-272006-11-02Obducat AbMeans for transferring a pattern to an object
US8073528B2 (en)*2007-09-302011-12-06Intuitive Surgical Operations, Inc.Tool tracking systems, methods and computer products for image guided surgery
US9789608B2 (en)2006-06-292017-10-17Intuitive Surgical Operations, Inc.Synthetic representation of a surgical robot
US9492240B2 (en)2009-06-162016-11-15Intuitive Surgical Operations, Inc.Virtual measurement tool for minimally invasive surgery
US8108072B2 (en)2007-09-302012-01-31Intuitive Surgical Operations, Inc.Methods and systems for robotic instrument tool tracking with adaptive fusion of kinematics information and image information
US9289267B2 (en)2005-06-142016-03-22Siemens Medical Solutions Usa, Inc.Method and apparatus for minimally invasive surgery using endoscopes
CA2620196A1 (en)2005-08-242007-03-01Traxtal Inc.System, method and devices for navigated flexible endoscopy
JP2009507617A (ja)2005-09-142009-02-26ネオガイド システムズ, インコーポレイテッド経腔的及び他の操作を行うための方法及び装置
US8079950B2 (en)2005-09-292011-12-20Intuitive Surgical Operations, Inc.Autofocus and/or autoscaling in telesurgery
WO2007047782A2 (en)2005-10-202007-04-26Intuitive Surgical, IncAuxiliary image display and manipulation on a computer display in a medical robotic system
US7907166B2 (en)2005-12-302011-03-15Intuitive Surgical Operations, Inc.Stereo telestration for robotic surgery
DE102006002001B4 (de)2006-01-162009-07-23Sensomotoric Instruments GmbhVerfahren zur Bestimmung der räumlichen Relation eines Auges einer Person bezüglich einer Kameravorrichtung
IL181470A (en)2006-02-242012-04-30Visionsense Ltd Method and system for navigation within a flexible organ in the human body
US20070236514A1 (en)2006-03-292007-10-11Bracco Imaging SpaMethods and Apparatuses for Stereoscopic Image Guided Surgical Navigation
US8246680B2 (en)2006-05-252012-08-21Spinemedica, LlcPatient-specific spinal implants and related systems and methods
US9718190B2 (en)2006-06-292017-08-01Intuitive Surgical Operations, Inc.Tool position and identification indicator displayed in a boundary area of a computer display screen
GB0613576D0 (en)*2006-07-102006-08-16Leuven K U Res & DevEndoscopic vision system
US7728868B2 (en)2006-08-022010-06-01Inneroptic Technology, Inc.System and method of providing real-time dynamic imagery of a medical procedure site using multiple modalities
EP2054852B1 (en)2006-08-212010-06-23STI Medical Systems, LLCComputer aided analysis using video from endoscopes
US7824328B2 (en)2006-09-182010-11-02Stryker CorporationMethod and apparatus for tracking a surgical instrument during surgery
US8496575B2 (en)2006-11-142013-07-30Olympus CorporationMeasuring endoscope apparatus, program and recording medium
US20090189749A1 (en)2006-11-172009-07-30Salada Mark AHaptic Interface Device and Method for Using Such
WO2008076910A1 (en)2006-12-152008-06-26The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior UniversityImage mosaicing systems and methods
DE602006019314D1 (de)2006-12-152011-02-10Ao Technology AgVorrichtung für die computergestützte distale arretierung von marknägeln
US8672836B2 (en)2007-01-312014-03-18The Penn State Research FoundationMethod and apparatus for continuous guidance of endoscopy
EP1952752B2 (de)2007-01-312019-10-16Richard Wolf GmbHEndoskopsystem
US20100281370A1 (en)2007-06-292010-11-04Janos RohalyVideo-assisted margin marking for dental models
US20090076476A1 (en)2007-08-152009-03-19Hansen Medical, Inc.Systems and methods employing force sensing for mapping intra-body tissue
FR2920085B1 (fr)2007-08-242012-06-15Univ Grenoble 1Systeme d'imagerie pour l'observation tridimensionnelle d'un champ operatoire
US20090133260A1 (en)2007-11-262009-05-28Ios Technologies, Inc3D dental shade matching and apparatus
US20100111389A1 (en)2007-12-062010-05-06Siemens Medical Solutions Usa, Inc.System and method for planning and guiding percutaneous procedures
US20090157059A1 (en)2007-12-142009-06-18Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of DelawareSurgical instrument navigation system
JP2009204991A (ja)*2008-02-282009-09-10Funai Electric Co Ltd複眼撮像装置
US20090221908A1 (en)2008-03-012009-09-03Neil David GlossopSystem and Method for Alignment of Instrumentation in Image-Guided Intervention
DE102008018636B4 (de)2008-04-112011-01-05Storz Endoskop Produktions GmbhVorrichtung und Verfahren zur endoskopischen 3D-Datenerfassung
US8866920B2 (en)2008-05-202014-10-21Pelican Imaging CorporationCapturing and processing of images using monolithic camera array with heterogeneous imagers
DK3876510T3 (da)2008-05-202024-11-11Adeia Imaging LlcOptagelse og behandling af billeder ved hjælp af monolitisk kameraarray med heterogene billedoptagere
US8636653B2 (en)*2008-06-092014-01-28Capso Vision, Inc.In vivo camera with multiple sources to illuminate tissue at different distances
EP2145575A1 (en)2008-07-172010-01-20Nederlandse Organisatie voor toegepast-natuurwetenschappelijk Onderzoek TNOA system, a method and a computer program for inspection of a three-dimensional environment by a user
US8334900B2 (en)2008-07-212012-12-18The Hong Kong University Of Science And TechnologyApparatus and method of optical imaging for medical diagnosis
JP5435916B2 (ja)*2008-09-182014-03-05富士フイルム株式会社電子内視鏡システム
JP4702569B2 (ja)2008-09-302011-06-15マツダ株式会社車両用画像処理装置
JP2012505695A (ja)2008-10-202012-03-08コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ画像に基づくローカライゼーション方法及びシステム
US8594841B2 (en)2008-12-312013-11-26Intuitive Surgical Operations, Inc.Visual force feedback in a minimally invasive surgical procedure
US9978288B2 (en)2009-02-132018-05-22University Of Florida Research Foundation, Inc.Communication and skills training using interactive virtual humans
US8690776B2 (en)2009-02-172014-04-08Inneroptic Technology, Inc.Systems, methods, apparatuses, and computer-readable media for image guided surgery
US9017334B2 (en)2009-02-242015-04-28Microport Orthopedics Holdings Inc.Patient specific surgical guide locator and mount
US10004387B2 (en)2009-03-262018-06-26Intuitive Surgical Operations, Inc.Method and system for assisting an operator in endoscopic navigation
US8939894B2 (en)*2009-03-312015-01-27Intuitive Surgical Operations, Inc.Three-dimensional target devices, assemblies and methods for calibrating an endoscopic camera
WO2010118117A1 (en)2009-04-072010-10-14Regents Of The University Of MinnesotaSensing tissue properties
US8660331B2 (en)2009-04-252014-02-25Siemens AktiengesellschaftMethod and a system for assessing the relative pose of an implant and a bone of a creature
WO2010130056A1 (en)2009-05-142010-11-18University Health NetworkQuantitative endoscopy
JP2012528604A (ja)2009-06-012012-11-15コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ距離ベースの位置追跡方法及びシステム
WO2010144402A2 (en)2009-06-082010-12-16Surgivision, Inc.Mri-guided surgical systems with preset scan planes
CN102625670B (zh)2009-06-162015-07-15核磁共振成像介入技术有限公司Mri导向装置以及能够近实时地跟踪和生成该装置的动态可视化的mri导向的介入系统
US10026016B2 (en)2009-06-262018-07-17Regents Of The University Of MinnesotaTracking and representation of multi-dimensional organs
ES2353099B1 (es)2009-07-302012-01-02Fundacion Para Progreso Soft ComputingMétodo y sistema de identificación forense por superposición craneofacial basado en soft computing.
US20110032088A1 (en)2009-08-102011-02-10Electronics And Telecommunications Research InstituteMethod of encoding haptic information on image, method of decoding haptic information from image and apparatus of processing haptic information for the same
EP2502115A4 (en)2009-11-202013-11-06Pelican Imaging Corp RECORDING AND PROCESSING IMAGES THROUGH A MONOLITHIC CAMERA ARRAY WITH HETEROGENIC IMAGE CONVERTER
US11699247B2 (en)2009-12-242023-07-11Cognex CorporationSystem and method for runtime determination of camera miscalibration
US9436280B2 (en)2010-01-072016-09-06Qualcomm IncorporatedSimulation of three-dimensional touch sensation using haptics
CN102711650B (zh)2010-01-132015-04-01皇家飞利浦电子股份有限公司用于内窥镜手术的基于图像整合的配准和导航
US20120316392A1 (en)2010-02-012012-12-13Itoua Seraphin NicaiseSpherical capsule video endoscopy
DE102010006741A1 (de)2010-02-032011-08-04Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, 91054Verfahren zum Verarbeiten eines Endoskopiebildes
JP5421828B2 (ja)2010-03-172014-02-19富士フイルム株式会社内視鏡観察支援システム、並びに、内視鏡観察支援装置、その作動方法およびプログラム
JP2011200515A (ja)2010-03-262011-10-13Hoya Corp触覚センサを備える電子内視鏡及び電子内視鏡システム
JP5432793B2 (ja)2010-03-292014-03-05オリンパス株式会社蛍光内視鏡装置
EP3155978B1 (en)*2010-06-112022-04-13Cilag GmbH InternationalSuture delivery tools for endoscopic and robot-assisted surgery
US20140253684A1 (en)2010-09-102014-09-11The Johns Hopkins UniversityVisualization of registered subsurface anatomy
BR112013005879A2 (pt)2010-09-152016-05-10Konink Philps Electronics Nv''sistema de orientação de robôs, unidades de controle para um endoscópio e método de orientação de robôs''
DE102010050227A1 (de)2010-11-042012-05-10Siemens AktiengesellschaftEndoskop mit 3D-Funktionalität
WO2012136223A1 (en)2011-04-072012-10-113Shape A/S3d system and method for guiding objects
US9138148B2 (en)2011-04-132015-09-22St. Jude Medical, Inc.High speed elastographic property mapping of lumens utilizing micropalpation delivered from an OCT-equipped catheter tip
EP2708021B1 (en)2011-05-122019-07-10DePuy Synthes Products, Inc.Image sensor with tolerance optimizing interconnects
US8900131B2 (en)2011-05-132014-12-02Intuitive Surgical Operations, Inc.Medical system providing dynamic registration of a model of an anatomical structure for image-guided surgery
JP5830270B2 (ja)2011-05-242015-12-09オリンパス株式会社内視鏡装置および計測方法
KR20130015146A (ko)2011-08-022013-02-13삼성전자주식회사의료 영상 처리 방법 및 장치, 영상 유도를 이용한 로봇 수술 시스템
US8784301B2 (en)*2011-08-122014-07-22Intuitive Surgical Operations, Inc.Image capture unit and method with an extended depth of field
US10866783B2 (en)2011-08-212020-12-15Transenterix Europe S.A.R.L.Vocally activated surgical control system
WO2013027202A2 (en)2011-08-212013-02-28M.S.T. Medical Surgery Technologies Ltd.Device and method for asissting laparoscopic surgery - rule based approach
US9204939B2 (en)2011-08-212015-12-08M.S.T. Medical Surgery Technologies Ltd.Device and method for assisting laparoscopic surgery—rule based approach
EP2755544B1 (en)2011-09-132019-12-25Visionsense LtdProximal high definition endoscope
CA2859998A1 (en)2011-11-152013-05-23Naoki SuzukiPhotographic device and photographic system
DE102011119608B4 (de)2011-11-292021-07-29Karl Storz Se & Co. KgVorrichtung und Verfahren zur endoskopischen 3D-Datenerfassung
WO2013096499A1 (en)2011-12-192013-06-27The Regents Of The University Of CaliforniaSystem for and method of quantifying on-body palpitation for improved medical diagnosis
EP2793745B1 (en)2011-12-222019-07-31MIMEDX Group Inc.Cross-linked dehydrated placental tissue grafts and methods for making and using the same
JP5918548B2 (ja)2012-01-242016-05-18富士フイルム株式会社内視鏡画像診断支援装置およびその作動方法並びに内視鏡画像診断支援プログラム
US20130211244A1 (en)2012-01-252013-08-15Surgix Ltd.Methods, Devices, Systems, Circuits and Associated Computer Executable Code for Detecting and Predicting the Position, Orientation and Trajectory of Surgical Tools
US8670816B2 (en)2012-01-302014-03-11Inneroptic Technology, Inc.Multiple medical device guidance
US9092996B2 (en)2012-03-012015-07-28Simquest LlcMicrosurgery simulator
WO2013134782A1 (en)2012-03-092013-09-12The Johns Hopkins UniversityPhotoacoustic tracking and registration in interventional ultrasound
US20130250081A1 (en)2012-03-212013-09-26Covidien LpSystem and method for determining camera angles by using virtual planes derived from actual images
CN104244800B (zh)*2012-04-192017-05-17皇家飞利浦有限公司使用手术前和手术中的3d图像来人工操纵内窥镜的引导工具
WO2013160893A1 (en)2012-04-232013-10-31Yissum Research Development Company Of The Hebrew University Of Jerusalem Ltd.A device for rehabilitating brain mechanism of visual perception using complementary sensual stimulations
US9361410B2 (en)2012-05-032016-06-07DePuy Synthes Products, Inc.Surgical guides from scanned implant data
US10013082B2 (en)2012-06-052018-07-03Stuart Schecter, LLCOperating system with haptic interface for minimally invasive, hand-held surgical instrument
US9220570B2 (en)2012-06-292015-12-29Children's National Medical CenterAutomated surgical and interventional procedures
WO2014002849A1 (ja)*2012-06-292014-01-03富士フイルム株式会社3次元測定方法、装置及びシステム、並びに画像処理装置
WO2014136579A1 (ja)2013-03-062014-09-12オリンパスメディカルシステムズ株式会社内視鏡システム及び内視鏡システムの作動方法
US20150374210A1 (en)2013-03-132015-12-31Massachusetts Institute Of TechnologyPhotometric stereo endoscopy
US9456752B2 (en)2013-03-142016-10-04Aperture Diagnostics Ltd.Full-field three-dimensional surface measurement
CN103269430A (zh)2013-04-162013-08-28上海上安机电设计事务所有限公司基于bim的三维场景生成方法
US20150062299A1 (en)2013-08-302015-03-05The Regents Of The University Of CaliforniaQuantitative 3d-endoscopy using stereo cmos-camera pairs
US10022914B2 (en)2013-11-122018-07-17Adobe Systems IncorporatedMethod and apparatus for automatically adding utility holes to printable 3-dimensional models
JP6644466B2 (ja)2013-12-312020-02-12イマージョン コーポレーションImmersion Corporation触覚通知を提供するシステム及び方法
WO2015106118A1 (en)2014-01-092015-07-16Sonitec LlcSystems and methods using ultrasound for treatment
US10130329B2 (en)2014-01-282018-11-20General Electric CompanyDistinct needle display in ultrasonic image
KR102237597B1 (ko)2014-02-182021-04-07삼성전자주식회사수술 로봇용 마스터 장치 및 그 제어 방법
US9197885B2 (en)2014-03-202015-11-24Gopro, Inc.Target-less auto-alignment of image sensors in a multi-camera system
EP3122232B1 (en)2014-03-282020-10-21Intuitive Surgical Operations Inc.Alignment of q3d models with 3d images
WO2015149043A1 (en)2014-03-282015-10-01Dorin PanescuQuantitative three-dimensional imaging and printing of surgical implants
WO2015149044A1 (en)2014-03-282015-10-01Dorin PanescuSurgical system with haptic feedback based upon quantitative three-dimensional imaging
KR102373714B1 (ko)2014-03-282022-03-15인튜어티브 서지컬 오퍼레이션즈 인코포레이티드멀티포트 투시에 의한 수술 장면의 정량적 3차원 영상화
CN106456267B (zh)2014-03-282020-04-03直观外科手术操作公司器械在视野中的定量三维可视化

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication numberPriority datePublication dateAssigneeTitle
JP2006305332A (ja)*2005-03-282006-11-09Hiroshima Industrial Promotion Organization画像処理装置およびそれを用いた内視鏡

Also Published As

Publication numberPublication date
US10368054B2 (en)2019-07-30
JP2020054832A (ja)2020-04-09
CN106456252A (zh)2017-02-22
JP2017518147A (ja)2017-07-06
EP3125806A1 (en)2017-02-08
KR102397254B1 (ko)2022-05-12
US20170188011A1 (en)2017-06-29
WO2015149040A1 (en)2015-10-01
EP3125806A4 (en)2018-03-28
EP3125806B1 (en)2023-06-14
CN106456252B (zh)2020-05-08
JP7321916B2 (ja)2023-08-07

Similar Documents

PublicationPublication DateTitle
JP7321916B2 (ja)手術シーンの定量的三次元撮像
KR102373714B1 (ko)멀티포트 투시에 의한 수술 장면의 정량적 3차원 영상화
US12262951B2 (en)Quantitative three-dimensional visualization of instruments in a field of view
EP3122232B1 (en)Alignment of q3d models with 3d images
KR102397670B1 (ko)정량적 3차원 영상화에 기초한 햅틱 피드백을 갖는 수술 시스템
US12383350B2 (en)Constellations for tracking instruments, such as surgical instruments, and associated systems and methods

Legal Events

DateCodeTitleDescription
PA0105International application

Patent event date:20161026

Patent event code:PA01051R01D

Comment text:International Patent Application

PG1501Laying open of application
PA0201Request for examination

Patent event code:PA02012R01D

Patent event date:20200313

Comment text:Request for Examination of Application

E902Notification of reason for refusal
PE0902Notice of grounds for rejection

Comment text:Notification of reason for refusal

Patent event date:20210628

Patent event code:PE09021S01D

E701Decision to grant or registration of patent right
PE0701Decision of registration

Patent event code:PE07011S01D

Comment text:Decision to Grant Registration

Patent event date:20220209

GRNTWritten decision to grant
PR0701Registration of establishment

Comment text:Registration of Establishment

Patent event date:20220509

Patent event code:PR07011E01D

PR1002Payment of registration fee

Payment date:20220510

End annual number:3

Start annual number:1

PG1601Publication of registration

[8]ページ先頭

©2009-2025 Movatter.jp