具体实施方式

现将参考附图在下文中更全面地描述发明概念，在附图中示出了发明概念的实施例的实例。然而，发明概念可以以许多不同的形式实施，并且不应该被解释为限于本文列出的实施例。而是这些实施例被提供为使得本公开更完全和完整，并且将各个本发明概念的范围完全地转达给所属领域技术人员。还应当注意，这些实施例并不相互排斥。一个实施例中的组件可以被默认为存在于或用于另一个实施例。

本文公开的各种实施例涉及在计划和执行矫形外科手术过程(如用于关节植入物的截骨术)时提供导航引导的外科手术系统的操作的改进。一种机器学习(ML)引导系统在术前阶段计划、术中阶段外科手术程序和术后阶段评估期间为患者提供定制的引导。中央数据库存储可以在先前已经使用或当前正在使用ML引导系统的所有患者的每个阶段中获得的数据。ML系统根据来自中央数据库的数据随时间的推移进行训练，使得患者定制的引导能够改善外科手术效果。

图1绘示了根据本公开的一些实施例的外科手术系统2的实施例。在执行矫形或其它外科手术程序之前，可以使用例如图10的C形臂成像装置104或图11的O形臂成像装置106，或从如计算机断层扫描(CT)图像或MRI的另一个医学成像装置、对患者的有计划的外科手术区进行三维(“3D”)图像扫描。可以在术前(例如，最常见的在程序前几周)或术中进行这种扫描。然而，可以根据外科手术系统2的各个实施例来使用任何已知的3D或2D图像扫描。图像扫描发送到与外科手术系统2通信的计算机平台，如外科手术系统900的计算机平台910(图9)，所述外科手术系统可以包含相机跟踪系统组件6、外科手术机器人4(例如，图1中的机器人2)、成像装置(例如，C形臂104、O形臂106等)以及用于存储患者的图像扫描的图像数据库950。查看计算机平台910(图9)的显示装置上的一个或多个图像扫描的外科医生生成限定要在对患者的解剖结构进行的外科手术程序期间使用的外科手术工具的目标姿态的外科手术计划。实例外科手术工具(也称为工具)可包括但不限于钻、螺丝刀、锯、牵开器和植入物，如螺钉、间隔器、椎间体融合装置、板、杆等。在一些实施例中，在显示装置上显示的3D图像扫描上计划定义目标平面的外科手术计划。

如本文所使用的，术语“姿态”是指一个对象(例如，动态参考阵列、末端执行器、外科手术工具、解剖结构等)相对于另一个对象和/或限定的坐标系的位置和/或旋转角度。因此，姿态可以仅基于一个对象相对于另一个对象和/或限定的坐标系的多维位置、仅基于所述对象相对于另一个对象和/或限定的坐标系的多维旋转角度或结合多维位置和多维旋转角度来限定。因此，术语“姿态”用于指位置、旋转角度或其组合。

图1的外科手术系统2可以在医疗程序期间通过例如供使用的保持工具、对齐工具、使用工具、引导工具和/或定位工具来辅助外科医生。在一些实施例中，外科手术系统2包含外科手术机器人4和相机跟踪系统组件6。将外科手术机器人4和相机跟踪系统组件6机械联接的能力可以允许外科手术系统2作为单个单元来操纵并移动，并且允许外科手术系统2在区域中具有小的占用空间，允许更容易的通过狭窄的通道和绕过转弯的移动，并且允许存储在较小的区域之内。

矫形外科手术可以开始于从医疗储存室移动到医疗程序室的外科手术系统2。可以通过门道、大厅和电梯操纵外科手术系统2以到达医疗程序室。在所述医疗程序室内，外科手术系统2可以在物理上分成两个单独且不同的系统(外科手术机器人4和相机跟踪系统6)。可以将外科手术机器人4定位成在任何合适的位置邻近患者，以适当地帮助医务人员。相机跟踪系统组件6可定位在患者的底部、患者肩部或适于跟踪外科手术机器人4和患者的跟踪部分的当前姿态和姿态运动的任何其它位置。外科手术机器人4和相机跟踪系统组件6可以由车载电源供电和/或插入外墙插座。

外科手术机器人4可以用于通过在医疗程序期间保持和/或使用工具来帮助外科医生。为了适当地利用并保持工具，外科手术机器人4可以依靠多个马达、计算机和/或致动器来适当地起作用。如图1所示，机器人主体8可以充当其中多个马达、计算机和/或致动器可以固定在外科手术机器人4内的结构。机器人主体8还可以为机器人伸缩式支撑臂16提供支撑。机器人主体8的大小可以提供支撑附接组件的稳固平台，并且可以容纳、隐藏并保护可以操作附接组件的多个马达、计算机和/或致动器。

机器人底座10可以充当外科手术机器人4的下部支撑。在一些实施例中，机器人底座10可以支撑机器人主体8，并且可以将机器人主体8附接到多个动力轮12。这种与轮的附接可以允许机器人主体8在空间中有效地移动。机器人底座10可以沿机器人主体8的长度和宽度运行。机器人底座10可以是约两英寸到约10英寸高。机器人底座10可以覆盖、保护并支撑动力轮12。

在一些实施例中，如图1所示，至少一个动力轮12可以附接到机器人底座10。动力轮12可以在任何位置附接到机器人底座10。每个单独的动力轮12可以在任何方向上绕竖直轴线旋转。马达可以安置在动力轮12的上方、之内或邻近其安置。这种马达可以允许外科手术系统2操纵到任何位置，并且稳定和/或调平外科手术系统2。可以通过马达将位于动力轮12之内或邻近其的杆压入表面中。未示出的杆可以由任何合适的金属制成，以提升外科手术系统2。所述杆可以将动力轮10(其可以提升外科手术系统2)提升到调平或以其它方式固定外科手术系统2相对于患者的朝向所需的任何高度。外科手术系统2的重量通过每个轮上的杆的小接触区域支撑，防止外科手术系统2在医疗程序期间移动。此刚性定位可以防止对象和/或人意外地移动外科手术系统2。

可以使用机器人轨道14促进移动外科手术系统2。机器人轨道14给人提供了在未抓住机器人主体8的情况下移动外科手术系统2的能力。如图1所示，机器人轨道14的长度可以和机器人主体8一样长、比机器人主体8短，和/或可以比机器人主体8更长。机器人轨道14可以进一步向机器人主体8提供保护，从而防止对象和/或医务人员接触、撞击或撞到机器人主体8。

机器人主体8可以为选择顺应性铰接式机器人臂提供支撑，在下文中被称为“SCARA”。由于机器人臂的可重复性和紧凑性，在外科手术系统2内使用SCARA 24可能是有利的。SCARA的紧凑性可以在医疗程序内提供另外的空间，这可以允许医疗专业人员在没有过多杂乱和限制区域的情况下执行医疗程序。SCARA 24可以包括机器人伸缩式支撑件16、机器人支撑臂18和/或机器人臂20。机器人伸缩式支撑件16可以沿机器人主体8安置。如图1所示，机器人伸缩式支撑件16可以为SCARA 24和显示器34提供支撑。在一些实施例中，机器人伸缩式支撑件16可以在竖直方向上延伸并收缩。机器人伸缩式支撑件16的主体可以是被配置成支撑放在其上的应力和重量的任何宽度和/或高度。

在一些实施例中，医务人员可以通过由医务人员提交的命令来移动SCARA 24。如将在下面进一步详细解释的，命令可以源自在显示器34、平板计算机和/或XR头戴式装置(例如，图9中的头戴式装置920)上接收到的输入。XR头戴式装置可以消除医务人员参考如显示器34或平板计算机等任何其它显示器的需要，这使得能够在没有显示器34和/或平板计算机的情况下配置SCARA 24。如将在下面进一步详细解释的，命令可以通过按压开关和/或按压多个开关来生成，和/或可以基于由XR头戴式装置感测到的手势命令和/或语音命令来生成。

激活组合件60可以包括一个开关和/或多个开关。激活组合件60可以是可操作的以向SCARA 24传输移动命令，从而允许操作者手动操纵SCARA 24。当按压开关或多个开关时，医务人员可以具有通过所应用的手部移动来移动SCARA 24的能力。可替代地或另外地，如将在下面进一步详细解释的，操作者可以通过由XR头戴式装置感测到的手势命令和/或语音命令来控制SCARA 24的移动。另外地，当SCARA 24未接收到移动的命令时，SCARA 24可以锁定在适当的位置以防止由医务人员和/或其它对象意外移动。通过锁定在适当的位置，SCARA 24提供了稳固平台，通过所述稳固平台，末端执行器26可以在医疗程序期间引导外科手术工具。

机器人支撑臂18可以通过各种机构连接到机器人伸缩式支撑件16。在一些实施例中，最佳参见图1和2，机器人支撑臂18相对于机器人伸缩式支撑件16在任何方向上旋转。机器人支撑臂18可以围绕机器人伸缩式支撑件16旋转三百六十度。机器人臂20可以在任何合适的位置并通过使得能够相对于机器人支撑臂18在任何方向上旋转的各种机构连接到机器人支撑臂18。在一个实施例中，机器人臂20可相对于机器人支撑臂18旋转三百六十度。这种自由旋转允许操作者根据外科手术计划对机器人臂20进行定位。

图4和5中的被动末端执行器1000可以在任何合适的位置附接到机器人臂20。如将在下面进一步详细解释的，被动末端执行器1000可包括底座、第一机构和第二机构。所述底座被配置成附接到由外科手术机器人4定位的机器人臂20的末端执行器联接器22。所述第一机构在到所述底座的可旋转连接件与到工具附接机构的可旋转连接件之间延伸。所述第二机构在到所述底座的可旋转连接件与到所述工具附接机构的可旋转连接件之间延伸。所述第一机构和所述第二机构绕所述可旋转连接件枢转，并且可以被配置成将所述工具附接机构的移动限制在工作平面内的移动范围内。可旋转连接件可以是允许1个自由度(DOF)运动的枢转接头，允许2个DOF运动的万向接头，或允许3个DOF运动的球形接头。工具附接机构被配置成连接到具有锯片的外科手术锯1040。外科手术锯1040可被配置成使锯片摆动以进行切割。所述第一机构和所述第二机构可以被配置成将所述锯片的切割平面限制成平行于所述工作平面。当被动末端执行器要被配置成将锯片的运动限制到切割平面时，枢转接头可以优选地用于连接平面机构。

工具附接机构可以通过各种机构连接到外科手术锯1040，这些机构可以包括但不限于螺钉、螺母和螺栓、夹具、闩锁、系带、压配合或磁体。在一些实施例中，动态参考阵列52附接到被动末端执行器1000，例如附接到工具附接机构，和/或附接到外科手术锯1040。动态参考阵列(在本文中也称为“DRA”和“参考阵列”)可以是刚性体、标记或其它指示物，其可以附接或形成在由手术室中的人员佩戴的一个或多个XR头戴式装置、末端执行器、外科手术机器人、导航外科手术中的外科手术工具以及患者的解剖结构(例如，骨骼)。计算机平台910与相机跟踪系统组件6或其它3D定位系统组合被配置成实时跟踪DRA的姿态(例如，位置和旋转朝向)。DRA可以包含基准点，如球的所展示布置。对DRA的3D坐标的这种跟踪可以允许外科手术系统2确定DRA在相对于图5中的患者50的目标解剖结构的任何多维空间中的姿态。

如图1所示，光指示器28可以定位于SCARA 24的顶部。光指示器28可以作为任何类型的光点亮，以指示其中外科手术系统2当前操作的“状况”。在一些实施例中，光可以由LED灯产生，所述灯可以围绕光指示器28形成环。光指示器28可以包括可以让光透过整个光指示器28的完全可渗透材料。光指示器28可以附接到下部显示器支撑件30。如图2所示，下部显示器支撑件30可以允许操作者操纵显示器34到任何合适的位置。下部显示器支撑件30可以通过任何合适的机构附接到光指示器28。在一些实施例中，下部显示器支撑件30可以绕光指示器28旋转或刚性附接到所述光指示器。上部显示器支撑件32可以通过任何合适的机构附接到下部显示器支撑件30。

在一些实施例中，平板计算机可以与显示器34结合使用和/或在没有显示器34的情况下使用。平板计算机可以安置在上部显示器支撑件32上以代替显示器34，并且可以能够在医疗操作期间从上部显示器支撑件32移除。另外，平板计算机可以与显示器34通信。平板计算机能够通过任何合适的无线和/或有线连接连接到外科手术机器人4。在一些实施例中，平板计算机能够在医疗操作期间对外科手术系统2进行编程和/或控制。当用平板计算机控制外科手术系统2时，所有输入和输出命令都可以在显示器34上复制。使用平板电脑可以允许操作者操纵外科手术机器人4，而不必围绕患者50和/或外科手术机器人4移动。

如图3A和5所示，相机跟踪系统组件6通过有线或无线通信网络与外科手术机器人4组合工作。参考图1、3和5，相机跟踪系统组件6可以包含与外科手术机器人4类似的一些组件。例如，相机主体36可以提供在机器人主体8中发现的功能。机器人主体8可以提供相机46安装在其上的辅助跟踪杆。机器人主体8内的结构还可以为用于操作相机跟踪系统组件6的电子设备、通信装置和电源提供支撑。相机主体36可以由与机器人主体8相同的材料制成。相机跟踪系统组件6可以通过无线和/或有线网络与XR头戴式装置、平板计算机和/或显示器34直接通信，以使得XR头戴式装置、平板计算机和/或显示器34能够控制相机跟踪系统组件6的功能。

相机主体36由相机底座38支撑。相机底座38可以用作机器人底座10。在图1的实施例中，相机底座38可以比机器人底座10宽。相机底座38的宽度可以允许相机跟踪系统组件6与外科手术机器人4连接。如图1所示，相机底座38的宽度可以足够大以适合机器人底座10的外部。当相机跟踪系统组件6与外科手术机器人4连接时，相机底座38的另外的宽度可以允许外科手术系统2为外科手术系统2提供另外的可操作性和支撑。

如同机器人底座10，多个动力轮12可以附接到相机底座38。类似于机器人底座10和动力轮12的操作，动力轮12可以允许相机跟踪系统组件6相对于患者50稳定和调平或设置固定朝向。这种稳定可以防止相机跟踪系统组件6在医疗程序期间移动，并且可以防止辅助跟踪杆上的相机46失去对连接到XR头戴式装置和/或外科手术机器人4的DRA的跟踪和/或失去对连接到如图3A和5所示出的指定区56内的解剖结构54和/或工具58的一个或多个DRA52的跟踪。跟踪的这种稳定性和维护增强了外科手术机器人4与相机跟踪系统组件6一起有效操作的能力。另外地，宽相机底座38可以为相机跟踪系统组件6提供另外的支撑。具体地，如图3A和5所示，当相机46安置在患者之上时，宽相机底座38可以防止相机跟踪系统组件6倾翻。

相机伸缩式支撑件40可以支撑辅助跟踪杆上的相机46。在一些实施例中，伸缩式支撑件40可以在竖直方向上将相机46向更高或更低处移动。相机手柄48可以在任何合适的位置附接到相机伸缩式支撑件40，并且被配置成允许操作者在医疗操作之前将相机跟踪系统组件6移动到计划的位置。在一些实施例中，相机手柄48可以用于降低和升高相机伸缩式支撑件40。相机手柄48可以通过按压按钮、开关、杠杆和/或其任何组合来执行相机伸缩式支撑件40的升高和降低。

下部相机支撑臂42可以在任何合适的位置附接到相机伸缩式支撑件40，在实施例中，如图1所展示的，下部相机支撑臂42可以围绕伸缩式支撑件40旋转三百六十度。这种自由旋转可以允许操作者将相机46定位在任何合适的位置。下部相机支撑臂42可以通过任何合适的机构连接到伸缩式支撑件40。下部相机支撑臂42可以用于为相机46提供支撑。相机46可以通过任何合适的机构附接到下部相机支撑臂42。相机46可以在相机46与下部相机支撑臂42之间的附接区域在任何方向上枢转。在实施例中，弯曲轨道44可以安置在下部相机支撑臂42上。

弯曲轨道44可以安置在下部相机支撑臂42上的任何合适的位置。如图3A所示，弯曲轨道44可以通过任何合适的机构附接到下部相机支撑臂42。弯曲轨道44可以是任何合适的形状，合适的形状可以是新月形、圆形、扁形、椭圆形和/或其任何组合。相机46可以沿弯曲轨道44可移动地安置。相机46可以通过例如辊、支架、支具、马达和/或其任何组合附接到弯曲轨道44。未示出的马达和辊可以用于沿弯曲轨道44移动相机46。如图3A所示，在医疗程序期间，如果对象阻止相机46观察所跟踪的一个或多个DRA，则马达可以响应地沿弯曲轨道44移动相机46。这种机动化移动可以允许相机46在没有移动相机跟踪系统组件6的情况下移动到不再被对象阻碍的新位置。当阻碍到相机46观察一个或多个DRA时，相机跟踪系统组件6可以向外科手术机器人4、XR头戴式装置、显示器34和/或平板计算机发送停止信号。停止信号可以阻止SCARA24移动，直到相机46已经重新获取所跟踪的DRA 52和/或可以警告操作者佩戴XR头戴式装置和/或观看显示器34和/或平板计算机为止。这个SCARA 24可以被配置成通过停止底座和/或末端执行器联接器22的进一步移动直到所述相机跟踪系统可以重新开始对DRA的跟踪为止来对停止信号的接收作出响应。

末端执行器联接器22可包括置于鞍形接头和连接的被动末端执行器之间的测力传感器。测力传感器可以是用于检测和测量力的任何合适的仪器。在一些实例中，测力传感器可以是六轴测力传感器、三轴测力传感器或单轴测力传感器。测力传感器可用于跟踪施加于末端执行器联接器22的力。在一些实施例中，测力传感器可以与多个马达850、851、852、853和/或854通信。当测力传感器感测到力时，关于所施加的力的量的信息可被分配到控制器846(图8)。控制器846可以从测力传感器获取力信息并用开关算法对其进行处理。控制器846使用开关算法来控制马达驱动器842。马达驱动器842控制一个或多个马达的操作。马达驱动器842可以指导特定马达产生例如由测力传感器通过马达测得的等量的力。在一些实施例中，如控制器846所指示的，所产生的力可以来自多个马达，例如850-854。另外地，马达驱动器842可以接收来自控制器846的输入。控制器846可以从测力传感器接收关于由测力传感器感测到的力的方向的信息。控制器846可以使用运动控制器算法来处理这个信息。所述算法可以用于向特定马达驱动器842提供信息。为了复制力的方向，控制器846可以激活和/或停用某些马达驱动器842。控制器846可以控制一个或多个马达，例如850至854中的一个或多个，以诱导被动末端执行器1000在由测力传感器感测的力的方向上的运动。这种力控制的运动可以允许操作者毫不费力地和/或以非常小的阻力移动SCARA 24和被动末端执行器1000。可以执行被动末端执行器1000的移动，以将被动末端执行器1000以任何合适的姿态定位(即，相对于限定的三维(3D)正交参考轴的位置和角取向)，以供医务人员使用。

图3B和3C绘示了可以与图1的外科手术系统一起使用或可以独立于外科手术机器人使用的另一个相机跟踪系统组件6’的正视图和等距视图。例如，相机跟踪系统组件6’可以用于在不使用机器人引导的情况下提供被导航外科手术。图3B和3C的相机跟踪系统组件6’与图3A的相机跟踪系统组件6之间的区别之一是图3B和3C的相机跟踪系统组件6’包含用于运输计算机平台910的壳体。计算机平台910可以被配置成：执行相机跟踪操作以跟踪DRA；执行向显示装置(例如，XR头戴式装置和/或其它显示装置)提供外科手术导航信息的被导航外科手术操作；并且执行本文所公开的其它计算操作。因此，计算机平台910可以包含导航计算机，如图14的导航计算机中的一个或多个导航计算机。

图6绘示了用于医疗操作的图5的外科手术系统的组件的框图视图。参考图6，辅助跟踪棒上的跟踪相机46具有在其中对附接到患者的参考阵列602、附接到外科手术仪器的参考阵列604和机器人臂20的姿态(例如，方位和取向)进行跟踪的导航视场600。跟踪相机46可以是包含被配置成执行下面描述的操作的计算机平台910的图3B和图3C的相机跟踪系统组件6′的一部分。参考阵列通过以已知模式反射光来实现跟踪，所述已知模式被外科手术机器人4的跟踪子系统解码以确定所述参考阵列的相应姿态。如果患者参考阵列602与辅助跟踪棒上的跟踪相机46之间的视线被阻挡(例如，由医务人员、仪器等)，则可能无法对外科手术仪器进行进一步导航，并且响应式通知可以暂时停止机器人臂20和外科手术机器人4的进一步移动、在显示器34上显示警告，和/或向医务人员提供听觉警告。显示器34可供外科医生610和助理612使用，但是查看需要将头转动远离患者并将眼焦点改变到不同的距离和位置。导航软件可以由技术人员614基于来自外科医生的声音指令来控制。

图7绘示了在使用外科手术系统2的导航功能时可以通过外科手术机器人4在图5和6的显示器34上显示的各种显示屏。显示屏可以包括但不限于具有基于开发的外科手术计划和/或基于所跟踪的参考阵列的姿态相对于解剖结构定位在显示屏中的器械模型的覆盖图形表示的患者射线照片、用于控制外科手术程序的不同阶段以及虚拟投影的植入物的尺寸参数(例如，长度、宽度和/或直径)的各种用户可选择菜单。

对于被导航外科手术，提供了下面描述的使得能够对外科手术程序(例如，植入物放置)进行术前计划以及将计划电子传递到计算机平台910以在计划的外科手术程序期间向一个或多个用户提供导航信息的各种处理组件(例如，计算机平台910)和相关联软件。

对于机器人导航，提供了下面描述的使得能够对外科手术程序(例如，植入物放置)进行术前计划以及将计划电子传递到外科手术机器人4的各种处理组件(例如，计算机平台910)和相关联软件。外科手术机器人4使用计划来引导机器人臂20和连接的末端执行器26，以针对计划的外科手术程序的步骤提供外科手术工具相对于患者解剖结构的目标姿态。

下面的各个实施例涉及使用可以由外科医生610、助理612和/或其它医务人员佩戴的一个或多个XR头戴式装置以提供用于从外科手术机器人、相机跟踪系统组件6/6′和/或手术室中的其它医疗设备接收信息和/或向其提供控制命令的改进的用户界面。

图8绘示了根据本公开的一些实施例的外科手术机器人4的一些电组件的框图。参考图8，测力传感器(load cell，未示出)可以被配置成跟踪施加到末端执行器联接器22的力。在一些实施例中，测力传感器可以与多个马达850、851、852、853和/或854通信。当测力传感器感测到力时，关于所施加的力的量的信息可以从开关阵列和/或多个开关阵列分布到控制器846。控制器846可以从测力传感器获取力信息，并且用开关算法对其进行处理。控制器846使用开关算法来控制马达驱动器842。马达驱动器842控制一个或多个马达850、851、852、853和/或854的操作。马达驱动器842可以指导特定马达产生例如由测力传感器通过马达测得的等量的力。在一些实施例中，如控制器846所指示的，所产生的力可以来自多个马达，例如850-854。另外地，马达驱动器842可以接收来自控制器846的输入。控制器846可以从测力传感器接收关于由测力传感器感测到的力的方向的信息。控制器846可以使用运动控制器算法来处理这个信息。所述算法可以用于向特定马达驱动器842提供信息。为了复制力的方向，控制器846可以激活和/或停用某些马达驱动器842。控制器846可以控制一个或多个马达，例如850-854中的一个或多个，以诱导末端执行器26在由测力传感器感测的力的方向上的运动。这种力控制的运动可以允许操作者毫不费力地和/或以非常小的阻力移动SCARA 24和末端执行器26。可以执行末端执行器26的移动，以将末端执行器26以任何合适的姿态定位(即，相对于限定的三维(3D)正交参考轴线的位置和角度定向)，以供医务人员使用。

如图5最佳绘示，激活组合件60可以缠绕末端执行器联接器22的手镯的形式。激活组合件60可以定位于SCARA 24的任何部分、末端执行器联接器22的任何部分上，可以由医务人员佩戴(并且无线通信)，和/或其任何组合。激活组合件60可以包括主按钮和次按钮。

按压主按钮可以允许操作者移动SCARA 24和末端执行器联接器22。根据一个实施例，一旦设置在适当位置，SCARA 24和末端执行器联接器22可以不移动直到操作者对外科手术机器人4进行编程以移动SCARA 24和末端执行器联接器22为止，或使用主按钮来移动。在一些实例中，可能需要在SCARA 24和末端执行器联接器22将对操作者命令作出响应之前按压至少两个不相邻的主激活开关。按压至少两个主激活开关可以防止SCARA 24和末端执行器联接器22在医疗程序期间的意外移动。

由主按钮激活，测力传感器可以测量由操作者(即，医务人员)施加在末端执行器联接器22上的力的量值和/或方向。这个信息可以传递到SCARA 24内的可以用于移动SCARA24和末端执行器联接器22的一个或多个马达，例如850-854中的一个或多个。关于由测力传感器测得的力的量值和方向的信息可以使一个或多个马达(例如，850-854中的一个或多个)在与由测力传感器感测到的同一方向上移动SCARA 24和末端执行器联接器22。这种力控制的移动可以允许操作者容易地移动SCARA 24和末端执行器联接器22，并且由于在操作者移动SCARA 24和末端执行器联接器22的同时马达移动SCARA 24和末端执行器联接器22，所以不需要大量的努力。

在一些实例中，操作者可以将次按钮用作“选择”装置。在医疗操作期间，外科手术机器人4可以通过一个或多个XR头戴式装置920、显示器34和/或光指示器28通知医务人员某些情况。一个或多个XR头戴式装置920各自被配置成将图像显示于透视显示屏上，以形成覆盖在通过透视显示屏可观看的真实世界对象上的扩展现实图像。外科手术机器人4可以提示医务人员选择功能、模式和/或评估外科手术系统2的情况。按压次按钮单次可以激活某些功能、模式和/或确认通过一个或多个XR头戴式装置920、显示器34和/或光指示器28传送给医务人员的信息。另外地，快速连续地按压次按钮多次可以激活另外的功能、模式和/或选择通过一个或多个XR头戴式装置920、显示器34和/或光指示器28传送给医务人员的信息。

进一步参考图8，外科手术机器人4的电组件包含平台子系统802、计算机子系统820、运动控制子系统840和跟踪子系统830。平台子系统802包含电池806、配电模块804、连接器板808和充电站810。计算机子系统820包含计算机822、显示器824和扬声器826。运动控制子系统840包含驱动电路842、马达850、851、852、853、854、稳定器855、856、857、858、末端执行器连接器844和控制器846。跟踪子系统830包含位置传感器832和相机转换器834。外科手术机器人4还可以包括可移除脚踏板880和可移除平板计算机890。

输入功率通过可以提供给配电模块804的电源供应给外科手术机器人4。配电模块804接收输入功率，并且被配置成生成提供给外科手术机器人4的其它模块、组件和子系统的不同的电源电压。配电模块804可以被配置成向连接器板808提供不同的电压供应，所述电压供应可以提供给其它组件(如计算机822、显示器824、扬声器826、驱动器842)以例如给马达850-854和末端执行器联接器844供电，并且提供给相机转换器834和用于外科手术机器人4的其它组件。配电模块804还可以连接到电池806，所述电池在配电模块804未从输入电源接收电力的情况下充当临时电源。在其它时间，配电模块804可以用于给电池806充电。

连接器板808可以用于将不同的装置和组件连接到外科手术机器人4和/或相关联组件和模块。连接器板808可以含有接收来自不同组件的线路或连接件的一个或多个端口。例如，连接器板808可以具有将外科手术机器人4接地到其它设备的接地端端口、用于连接脚踏板880的端口、用于连接到跟踪子系统830的端口，所述跟踪子系统可以包含位置传感器832、相机转换器834和DRA跟踪相机870。连接器板808还可以包含其它端口，以允许与其它组件(如计算机822)的USB、以太网、HDMI通信。根据一些实施例，连接器板808可以包含有线和/或无线接口以用于将一个或多个XR头戴式装置920可操作地连接到跟踪子系统830和/或计算机子系统820。

控制面板816可以提供控制外科手术机器人4的操作和/或提供来自外科手术机器人4的信息以供操作者观察的各种按钮或指示器。例如，控制面板816可以包含用于打开或关闭外科手术机器人4、提升或降低竖直柱16以及提升或降低稳定器855-858的按钮，所述稳定器可以被设计成接合脚轮12以锁定外科手术机器人4而不物理上移动。其它按钮可以在发生紧急情况时停止外科手术机器人4，这可以移除所有马达功率并应用机械制动器来停止所有运动发生。控制面板816还可以具有通知操作者某些系统情况的指示器(如线路功率指示器)或电池806的充电状态。根据一些实施例，一个或多个XR头戴式装置920可以例如通过连接器板808进行通信，以控制外科手术机器人4的操作和/或接收并显示由外科手术机器人4生成的信息以供佩戴XR头戴式装置920的人员观察。

计算机子系统820的计算机822包括用于操作外科手术机器人4的指定功能的操作系统和软件。计算机822可以接收并处理来自其它组件(例如，跟踪子系统830、平台子系统802和/或运动控制子系统840)的信息，以便向操作者显示信息。进一步地，计算机子系统820可以通过扬声器826为操作者提供输出。扬声器可以是所述外科手术机器人的一部分、XR头戴式装置920的一部分，或在外科手术系统2的另一个组件内。显示器824可以对应于图1和2所示出的显示器34。

跟踪子系统830可以包括位置传感器832和相机转换器834。跟踪子系统830可以对应于图3的相机跟踪系统组件6。DRA跟踪相机870与位置传感器832一起操作，以确定DRA52的姿态。该跟踪可以以与本公开一致的方式进行，包括使用分别跟踪DRA 52的主动或被动元件(如LED或反射基准点(也称为标记))的位置的红外或可见光技术。

向计算机822提供具有这些类型标记的如DRA 52等结构的位置、取向和位置，并且可以在显示器824上将其向操作者示出。例如，如图4和5所示，可以相对于患者解剖结构的三维图像向操作者显示具有DRA 52或连接到具有以这种方式跟踪的DRA 52的末端执行器联接器22的外科手术锯1040(其可以被称为导航空间)。

跟踪子系统830和计算机子系统820的功能操作可以包括在可以由图3A和3B的相机跟踪系统组件6’来运输的计算机平台910中。跟踪子系统830可以被配置成确定姿态，例如所跟踪的DRA的位置和角度取向。计算机平台910还可以包括导航控制器，所述导航控制器被配置成使用所确定的姿态来向用户提供引导它们在计划的外科手术程序期间相对于位置配准的患者图像和/或所跟踪的解剖结构移动所跟踪的工具的导航信息。计算机平台910可以在图3B和3C的显示器上和/或向一个或多个XR头戴式装置920显示信息。当与外科手术机器人一起使用时，计算机平台910可以被配置成与计算机子系统820和图8的其它子系统通信以控制末端执行器26的移动。例如，如下面将解释的，计算机平台910可以生成患者的解剖结构、外科手术工具、用户的手等的图形表示，其具有基于一个或多个所跟踪的DRA的所确定的姿态进行控制的所显示的大小、形状、颜色和/或姿态，并且所显示的图形表示可以被动态修改以跟踪所确定的姿态随时间的变化。

运动控制子系统840可以被配置成物理地移动竖直柱16、上部臂18、下部臂20，或旋转末端执行器联接器22。可以通过使用一个或多个马达850-854来进行物理移动。例如，马达850可以被配置成竖直提升或降低竖直柱16。如图2所示，马达851可以被配置成围绕与竖直柱16的接合点侧向移动上部臂18。如图2所示，马达852可以被配置成围绕与上部臂18的接合点侧向移动下部臂20。马达853和854可以被配置成移动末端执行器联接器22，以提供沿三维轴线的平移移动和围绕其的旋转。图9所示的计算机平台910可以向控制器846提供引导末端执行器联接器22的移动的控制输入，以相对于在计划的外科手术程序期间要对其进行操作的解剖结构以计划的姿态(即，相对于限定的3D正交参考轴线的位置和角度取向)定位连接到其的被动末端执行器。运动控制子系统840可以被配置成使用集成的位置传感器(例如，编码器)来测量末端执行器联接器22和/或末端执行器26的位置。

图9绘示了根据本公开的一些实施例的包括连接到计算机平台910的成像装置(例如，C形臂、O形臂等)的外科手术系统的组件的框图，该计算机平台可操作地连接到相机跟踪系统组件6(图3A)或6′(图3B、3C)和/或外科手术机器人4。可替代地，本文所公开的由计算机平台910执行的至少一些操作可以另外地或可替代地由外科手术系统的组件来执行。

参考图9，计算机平台910包含显示器912、至少一个处理器电路914(为简洁起见也被称为处理器)、含有计算机可读程序代码918的至少一个存储器电路916(为简洁起见也被称为存储器)和至少一个网络接口902(为简洁起见也被称为网络接口)。显示器912可以是根据本公开的一些实施例的XR头戴式装置920的一部分。网络接口902可被配置成连接到C形臂成像装置104、O形臂成像装置106、另一医学成像装置、含有患者医学图像的图像数据库950、外科手术机器人4的组件和/或其它电子设备。

当与外科手术机器人4一起使用时，显示器912可以对应于图2的显示器34和/或图8的平板计算机890和/或可操作地连接到外科手术机器人4的XR头戴式装置920，网络接口902可以对应于图8的平台网络接口812，并且处理器914可以对应于图8的计算机822。XR头戴式装置920的网络接口902可以被配置成根据一种或多种无线通信协议(例如，WLAN、3GPP4G和/或5G(新无线电)蜂窝通信标准等)通过有线网络(例如，细线以太网)和/或通过无线RF收发器链路进行通信。

处理器914可以包括一个或多个数据处理电路，如通用和/或专用处理器，例如微处理器和/或数字信号处理器。处理器914被配置成执行存储器916中的计算机可读程序代码918以执行操作，所述操作可以包含本文中描述为针对外科手术计划、被导航外科手术和/或机器人外科手术执行的操作中的一些或所有操作。

处理器914可操作以在显示装置912上显示通过网络接口902从成像装置104和106中的一个和/或从图像数据库950接收的骨骼图像。处理器914接收操作者对在一个或多个图像中示出的解剖结构(即一个或多个骨骼)将被切割的位置的限定，如通过操作者触摸选择显示器912上用于计划的外科手术切割的位置，或使用基于鼠标的光标来限定用于计划的外科手术切割的位置。

计算机平台910可被配置成提供外科手术计划功能。处理器914可操作以在显示装置912和/或XR头戴式装置920上显示通过网络接口902从成像装置104和106中的一个和/或从图像数据库950接收的解剖结构(例如椎骨)的图像。处理器914接收操作者对在一个或多个图像中示出的解剖结构要进行外科手术程序(例如，螺钉放置)的位置的限定，如通过操作者触摸选择显示器912上用于计划的外科手术程序的位置或使用基于鼠标的光标来限定用于计划的外科手术程序的位置。如将在下面进一步详细解释的，当在XR头戴式装置920中显示图像时，所述XR头戴式装置可以被配置成感测由佩戴者形成的基于手势的命令和/或感测由佩戴者说出的基于语音的命令，所述命令可以用于控制菜单项之间的选择和/或控制如何在XR头戴式装置920上显示对象。

计算机平台910可被配置成能够进行解剖学测量，这对于膝关节外科手术可能特别有用，如确定髋关节中心、角度中心、自然界标(例如，经上髁线、股骨髁前后轴线(Whitesides line)、股骨后髁线等)等的各种角度的测量。一些测量可以是自动的，而一些其它测量涉及人工输入或协助。该计算机平台910可以允许操作者为患者选择正确的植入物，包括尺寸和对齐的选择。如将在下面进一步解释的，ML引导系统1220(图12)在术前计划期间和外科手术计划的术中外科手术执行期间向用户提供引导。ML引导系统能够自动或半自动(涉及人工输入)选择植入物并生成外科手术计划。

外科手术计划计算机910能够对CT图像或其它医学图像进行自动或半自动分割(图像处理)。可以将用于患者的外科手术计划存储在中央数据库1210(图12)中，以供外科手术机器人800检索。在外科手术程序期间，外科医生将通过例如头戴式显示器使用计算机屏幕(例如触摸屏)或增强现实交互来选择要进行哪种切割(例如后端股骨，近端胫骨等)。外科手术机器人4可以自动地将外科手术锯1040移动到计划位置，使得计划切割的目标平面最佳地放置在互连外科手术锯1040和机器人臂20的被动末端执行器的工作空间内。

例如，在TKA期间，外科医生可以经由例如XR头戴式装置920使用计算机屏幕(例如触摸屏)或扩展现实(XR)交互(例如基于手势的命令和/或基于语音的命令)来选择要进行哪种切割(例如后端股骨、近端胫骨等)。计算机平台910可以生成向外科医生提供视觉引导以执行外科手术程序的导航信息。当与外科手术机器人4一起使用时，计算机平台910可以提供引导，该引导允许外科手术机器人4自动或半自动地将末端执行器26移动到目标姿态，使得外科手术工具与目标位置对齐以在解剖结构上执行外科手术程序。

在一些实施例中，计算机平台910可以使用两个DRA来跟踪患者解剖结构位置：一个在患者胫骨上，一个在患者股骨上。平台900可以使用标准导航仪器(例如，类似于用于脊柱外科手术的Globus ExcelsiusGPS系统中使用的指针)进行配准和检查。也可以使用允许根据跟踪的解剖结构检测DRA运动的DRA。

膝关节外科手术中特别困难的是如何计划植入物在膝关节中的位置，并且许多外科医生在计算机屏幕上很难做到这一点，而计算机屏幕是3D解剖结构的2D表示。系统900可以通过使用XR头戴式装置920来显示覆盖在真实患者膝关节上的计算机生成的三维(3D)表示来解决该问题。在计算机平台910的引导下，将计算机生成的表示相对于患者缩放并摆放在显示屏上，并且当通过XR头戴式装置920观看时，外科医生可以操纵其姿态。外科医生可以例如使用由XR头戴式装置920感测到的基于手势的命令和/或基于语音的命令来操纵所显示的计算机生成的解剖结构、植入物、外科工具等的表示。

例如，在术前阶段，外科医生可以观察虚拟植入物上显示的虚拟手柄，并且可以操纵(例如，抓取和移动)虚拟手柄以将虚拟植入物移动到所需姿态，并且相对于患者膝关节或其它解剖结构的图形表示调整计划的植入物放置。之后，在外科手术期间，计算机平台910可以通过XR头戴式装置920显示导航信息，这有助于外科医生更准确地遵循外科手术计划以插入植入物和/或在膝关节上执行另一外科手术程序的能力。当外科手术程序涉及骨骼移除时，骨骼移除的进展(例如，切割深度)可以通过XR头戴式装置920实时显示。可以通过XR头戴式装置920显示的其它特征可以包括但不限于沿关节运动范围的间隙或韧带平衡、植入物上的沿关节运动范围的接触线、通过颜色或其它图形渲染的韧带张力和/或松弛度等。

在一些实施例中，计算机平台910可以允许计划标准外科手术工具和/或植入物的使用，例如后稳定型植入物和十字状保留型植入物、骨水泥型和非骨水泥型植入物、用于与例如全膝关节或部分膝关节和/或髋关节置换和/或创伤相关的外科手术的修正系统。

计算机平台910可以图形地示出在由操作者选择用于切割解剖结构的位置处与所显示的解剖结构相交的一个或多个切割平面。计算机平台910还确定一组或多组角取向和位置，其中末端执行器联接器22必须定位成使得外科手术锯的切割平面将与目标平面对齐以执行操作者限定的切割，并且将这些角取向和位置组存储为外科手术计划数据结构中的数据。计算机平台910使用被动末端执行器的工具附接机构的已知运动范围以确定附接到机器人臂20的末端执行器联接器22需要定位的位置。

外科手术机器人800的计算机子系统820从外科手术计划数据结构接收数据，并从相机跟踪系统组件6接收指示要切割的解剖结构的当前姿态和指示通过DRA跟踪的被动末端执行器和/或外科手术锯的当前姿态的信息。计算机子系统820基于定义解剖结构将在何处切割的外科手术计划并基于解剖结构的姿态来确定目标平面的姿态，计算机子系统820基于目标平面的姿态与外科手术锯的姿态的比较来生成操纵信息。所述操纵信息指示所述被动末端执行器需要移动到哪里，使得所述锯片的所述切割平面变得与所述目标平面对齐，并且所述锯片被定位在距待切割的所述解剖结构一定距离处，所述距离在所述被动末端执行器的所述工具附接机构的移动范围内。

如以上所解释的，外科手术机器人包含机器人底座、连接到所述机器人底座的机器人臂以及至少一个操作性地连接以相对于所述机器人底座移动所述机器人臂的马达。外科手术机器人还包含至少一个控制器，例如计算机子系统820和运动控制子系统840，所述控制器连接到至少一个马达并且被配置成执行操作。

如将在下面参考图10和11进一步详细解释的，被动末端执行器包括被配置成附接到机器人臂的激活组合件的底座、第一机构和第二机构。所述第一机构在到所述底座的可旋转连接件与到工具附接机构的可旋转连接件之间延伸。所述第二机构在到所述底座的可旋转连接件与到所述工具附接机构的可旋转连接件之间延伸。所述第一机构和所述第二机构绕所述可旋转连接件枢转，这可以被配置成将所述工具附接机构的移动限制在工作平面内的移动范围内。可旋转连接件可以是允许1个自由度(DOF)运动的枢转接头，允许2个DOF运动的万向接头，或允许3个DOF运动的球形接头。所述工具附接机构被配置成连接到包括用于切割的锯片的所述外科手术锯。所述第一机构和所述第二机构可以被配置成将所述锯片的切割平面限制成平行于所述工作平面。

在一些实施例中，由外科手术机器人的至少一个控制器执行的操作还包含基于所述操纵信息控制所述至少一个马达的移动，以重新定位所述被动末端执行器，使得所述锯片的所述切割平面变得与所述目标平面对齐，并且所述锯片被定位在距待切割的所述解剖结构的所述距离处，所述距离在所述被动末端执行器的所述工具附接机构的移动范围内。可以显示操纵信息以引导操作者移动外科手术锯和/或至少一个控制器可以使用其来自动移动外科手术锯。

在一个实施例中，由所述外科手术机器人的所述至少一个控制器执行的操作还包含将所述操纵信息提供给显示装置用于显示，以引导操作者移动所述被动末端执行器，使得所述锯片的所述切割平面变得与所述目标平面对齐，并且所述锯片被定位在距待切割的所述解剖结构所述距离处，所述距离在所述被动末端执行器的所述工具附接机构的移动范围内。

例如，操纵信息可以显示在XR头戴式装置920上，该XR头戴式装置将图像投影到透视显示屏上，该透视显示屏形成覆盖在通过透视显示屏可见的真实世界对象上的XR图像。操作可以显示目标平面的图形表示，所述图形表示具有覆盖在骨骼上的姿态，并且其间的相对朝向对应于如何计划切割骨骼的外科手术计划。操作可以可替代地或另外地显示锯片切割平面的图形表示，使得操作者可以更容易地将切割平面与用于切割骨骼的计划目标平面对齐。因此，操作者可以视觉上观察并执行移动，以将锯片的切割平面与目标平面对齐，使得锯片相对于骨骼定位于计划的姿态，并且在被动末端执行器的工具附接机构的移动范围内。

自动成像系统可以与外科手术计划计算机910和/或外科手术系统2结合使用，以获取患者的术前、术中、术后和/或实时图像数据。在一些实施例中，自动成像系统是C形臂成像装置或O形臂。(在美国科罗拉多州路易斯维尔(Louisville，Colo.，USA)设有营业地点的美敦力导览公司(Medtronic Navigation，Inc.)拥有O形臂的版权)可能期望从许多不同的方位对患者进行x射线检查，而不需要频繁地对患者进行手动重新定位，这在x射线系统中是可能需要的。C形臂x射线诊断设备可以解决频繁手动重新定位的问题，并且在外科手术和其它介入程序的医学领域中是公知的。C形臂包括终止于“C”形的相对远端的细长C形构件。C形构件附接到x射线源和图像接收器。臂的C形臂内的空间为医生提供了基本上不受x射线支撑结构干扰的照顾患者的空间。

将C形臂安装成使得臂能够在两个自由度上旋转移动(即，在球形运动中围绕两个垂直轴线)。C形臂可滑动地安装到x射线支撑结构上，这允许C形臂围绕其曲率中心作轨道旋转运动，从而可允许x射线源和图像接收器垂直和/或水平地选择性取向。C形臂也可以是横向可旋转的(即，在相对于轨道运动方向的垂直方向上，以能够相对于患者的宽度和长度选择性地调节x射线源和图像接收器的定位)。C形臂设备的球形旋转方面允许医生以相对于被成像的特定解剖条件确定的最佳角度对患者进行x射线检查。

O形臂包括台架壳体，其可以封装未示出的图像捕获部分。该图像捕获部分包括x射线源和/或发射部分以及x射线接收和/或图像接收部分，其可被安置成彼此成约一百八十度并且相对于图像捕获部分的轨道安装在转子上。图像捕获部分可操作以在图像获取期间旋转三百六十度。图像捕获部分可以绕中心点和/或轴线旋转，从而允许从多个方向或在多个平面中获取患者的图像数据。

具有台架壳体的O形臂具有用于围绕要成像的物体定位的中心开口、可围绕台架壳体的内部旋转的辐射源，其可适于从多个不同的投影角度投影辐射。检测器系统适于检测每个投影角度下的辐射，从而以准同时的方式从多个投影平面获取对象图像。台架可以以悬臂方式附接到支撑结构O形臂支撑结构，如带有轮子的轮式移动推车。定位单元优选地在计算机化运动控制系统的控制下将台架平移和/或倾斜到计划的位置和朝向。台架可以包括在台架上彼此相对安置的源和检测器。可以将源和检测器固定到机动转子上，所述机动转子可以使源和检测器围绕台架的内部彼此组合旋转。可以在部分和/或完整的三百六十度旋转中在多个位置和朝向上对源进行脉冲化，以对定位于台架内部的目标对象进行多平面成像。台架可以进一步包括用于在转子旋转时引导转子的轨道和轴承系统，所述轨道和轴承系统可以承载源和检测器。O形臂和C形臂二者和/或其中之一可用作自动成像系统以扫描患者并将信息发送到外科手术系统2。

可以将由自动成像系统捕获的图像显示在外科手术计划计算机910、外科手术机器人800和/或外科手术系统2的另一个组件的显示装置上。

现在在图10和11的上下文中描述被配置成与外科手术系统一起使用的被动末端执行器的各种实施例。

如将在下文进一步详细解释的，图10和11中所示的各种被动末端执行器均包括底座、第一平面机构和第二平面机构。底座被配置成附接到由外科手术机器人定位的机器人臂(例如，图1和2中的机器人臂18)的末端执行器联接器(例如，图4和5中的末端执行器联接器22)。可以使用各种夹紧机构以将底座牢固地附接到末端执行器联接器，从而去除间隙并确保合适的刚度。第一机构在到两个底座的可旋转连接件与到工具附接机构的可旋转连接件之间延伸。所述第二机构在到所述底座的可旋转连接件与到所述工具附接机构的可旋转连接件之间延伸。第一机构和第二机构围绕可旋转连接件枢转。可旋转连接件可以是允许1个自由度(DOF)运动的枢转接头，允许2个DOF运动的万向接头，或允许3个DOF运动的球形接头。当使用枢转接头时，第一机构和第二机构可以被配置成将工具附接机构的移动限制在工作平面内的移动范围内。所述工具附接机构被配置成连接到外科手术锯，所述外科手术锯具有被配置成摆动以用于切割的锯片。所述第一机构和所述第二机构可以被配置成例如通过具有1个DOF运动的枢转接头来将所述锯片的切割平面限制成平行于所述工作平面。工具附接机构可以通过各种机构连接到外科手术锯，所述机构可以包含但不限于螺钉、螺母和螺栓、夹具、闩锁、系绳、压力配合或磁体。DRA可以连接到工具附接机构或外科手术锯，以使得能够通过相机跟踪系统6(图3)跟踪锯片的姿态。

如以上所解释的，外科手术系统(例如，图1和图2中的外科手术系统2)包含外科手术机器人(例如，图1和图2中的外科手术机器人4)和跟踪系统(例如，图1和图3中的相机跟踪系统6)，所述跟踪系统被配置成确定待由锯片切割的解剖结构的姿态并且确定锯片的姿态。外科手术机器人包含机器人底座、可旋转地连接到机器人底座并被配置成定位被动末端执行器的机器人臂。至少一个马达操作性地连接以相对于所述机器人底座移动所述机器人臂。至少一个控制器连接到所述至少一个马达，并且被配置成执行操作，所述操作包含基于限定所述解剖结构将被切割的位置的外科手术计划并且基于所述解剖结构的所述姿态来确定目标平面的姿态，其中外科手术计划可以由图9的外科手术计划计算机910基于来自操作者(例如外科医生或其它外科手术人员)的输入来生成。操作进一步包含基于对目标平面的姿态和外科手术锯的姿态的比较来生成操纵信息。所述操纵信息指示需要将所述被动末端执行器移动到哪里来定位所述被动末端执行器的所述工作平面，使得所述锯片的所述切割平面与所述目标平面对齐。

在一些另外的实施例中，由至少一个控制器执行的操作进一步包含基于所述操纵信息控制所述至少一个马达的移动，以重新定位所述被动末端执行器，使得所述锯片的所述切割平面变得与所述目标平面对齐，并且所述锯片被定位在距待切割的所述解剖结构的一定距离处，所述距离在所述被动末端执行器的所述工具附接机构的移动范围内。

操作可以包含将所述操纵信息提供给显示装置以用于显示，从而引导操作者移动所述被动末端执行器，使得所述锯片的所述切割平面变得与所述目标平面对齐，并且使得所述锯片被定位在距待切割的所述解剖结构一定距离处，所述距离在所述被动末端执行器的所述工具附接机构的移动范围内。

如以上所解释的，一些外科手术系统可以包含可以由外科医生、执业护士和/或协助外科手术的其它人佩戴的头戴式显示装置。外科手术系统可以显示信息，所述信息允许佩戴者更精确地定位被动末端执行器和/或确认其已经被精确定位，其中锯片与目标平面对齐以用于切割解剖结构上的计划位置。向显示装置提供操纵信息的操作可以包含配置所述操纵信息以用于在头戴式显示装置上显示，所述头戴式显示装置具有透视显示屏，所述显示屏将所述操纵信息显示为待切割的所述解剖结构上的覆盖层，以引导操作者移动所述被动末端执行器，使得锯片的切割平面变得与目标平面对齐，并且锯片被定位在被动末端执行器的工具附接机构的移动范围内距解剖结构所述距离处。

配置用于在头戴式显示装置上显示的操纵信息的操作可以包含生成目标平面的图形表示，所述图形表示被显示为锚定到要被切割的解剖结构并与其对齐的覆盖层，以及生成锯片的切割平面的另一图形表示，所述图形表示被显示为锚定到锯片并与其对齐的覆盖层。佩戴者可以由此移动外科手术锯，以提供图形呈现的目标平面与图形呈现的切割平面之间的视觉上观察到的对齐。

为了配置用于在所述头戴式显示装置上显示的所述操纵信息的操作可以包含将由所述锯片产生的切割深度的图形表示生成为被切割的所述解剖结构的图形表示。因此，佩戴者可以使用切割深度的图形表示以更好地监测锯片如何切穿骨骼，尽管直接观察切割被组织或其它结构阻碍。

所述跟踪系统可以被配置成基于确定附接到所述解剖结构的跟踪标记例如DRA的姿态来确定待由所述锯片切割的所述解剖结构的所述姿态，并且可以被配置成基于确定连接到所述外科手术锯与所述被动末端执行器中的至少一个的跟踪标记的姿态来确定所述外科手术锯的姿态。所述跟踪系统可以被配置成基于旋转位置传感器来确定所述外科手术锯的所述姿态，所述旋转位置传感器被配置成在所述工具附接机构在所述工作平面内移动期间测量所述第一机构和所述第二机构的旋转位置。如以上所解释的，位置传感器可以直接连接到被动末端执行器结构的至少一个接头，但是还可以在结构中的另一个位置被定位，并且通过正时皮带、电线或任何其它同步传输互连的互连来远程测量接头位置。另外地，可以基于附接到结构底座的跟踪标记、被动结构中的位置传感器和结构的运动学模型来确定锯片的姿态。

本文公开的各种被动末端执行器可以是可灭菌的或非灭菌的(由无菌盖布覆盖)被动3个DOF(自由度)机械结构，所述机械结构允许沿平行于锯片(限定切割平面)的平面中的两个平移和垂直于此切割平面的一个旋转(仪器朝向)对如矢状锯等外科手术锯进行机械引导。在外科手术期间，外科手术机器人4自动将末端执行器联接器22以及附接在那里的被动末端执行器和外科手术锯移动到靠近膝盖或其它解剖结构的位置，使得所有待切割的骨骼都在被动末端执行器的工作空间内。该位置取决于要进行的切割和外科手术计划以及植入物结构。被动末端执行器可具有3个自由度以在切割平面上引导矢状锯，该切割平面提供两个平移(X和Y方向)和一个旋转(围绕Z轴)，如图10所示。

当外科手术机器人4达到计划的位置时，其保持所述位置(通过制动器或主动马达控制)，并且在特定的骨骼切割期间不移动。被动末端执行器允许外科手术锯的锯片沿计划的目标平面移动。这种平面切割对于其中所有骨骼切割都是平面的传统全膝关节成形术特别有用。在部分膝关节成形术中，存在特殊类型的植入物，所述植入物称为“覆盖物(on-lay)”，其可以与锯制的骨骼表面结合。各种被动末端执行器具有机械结构，所述机械结构可以确保切割期间的引导精度，具有比传统夹具更高的精度，并且提供足够的工作空间范围以切割所有计划的骨骼，并且同时提供足够的横向刚度(对应于锁定的DOF)，尽管除了由外科医生施加的力和骨骼反作用力之外，可能还有源自外科手术锯的大量振动。

同时，优选的是测量被动末端执行器位置，因为其使得外科手术机器人4能够通知外科医生已经去除了多少骨骼(程序推进)。一种提供关于骨骼移除的实时信息的方法是使外科手术机器人4测量锯片关于骨骼通过的位置，因为锯片仅可以通过骨骼已经被切割的位置。为了测量锯片位置，可以将DRA安装到外科手术锯和/或被动末端执行器。这使得能够在3D空间中直接或间接测量锯位置。测量锯片位置的替代性方法是将位置(旋转或平移)传感器(例如编码器、分解器)集成到被动末端执行器的位置信息中，以便使用被动末端执行器几何形状的位置与锯片之间的限定关系的数学模型来计算锯片的位置。

在一个实施例中，传统的矢状锯机构可以与计算机平台910一起使用，而很少或没有变化。潜在的变化将涉及调整外部防护罩以使外科手术锯能够容易地附接到被动末端执行器，但不一定会涉及内部结构的变化。被动末端执行器可以被配置成连接到由例如马头公司(DeSoutter company)提供的传统矢状锯。

图10示出了被动末端执行器的第一实施例。参考图10，被动末端执行器1000包括底座1002，其被配置成附接到由外科手术机器人定位的机器人臂(例如，图1和2中的机器人臂18)的末端执行器联接器(例如，图4和5中的末端执行器联接器22)。被动末端执行器1000进一步包括在到底座1002的可旋转连接件与到工具附接机构的可旋转连接件之间延伸的第一机构和第二机构。可旋转连接件可以是允许1个自由度(DOF)运动的枢转接头，允许2个DOF运动的万向接头，或允许3个DOF运动的球形接头。第一机构和第二机构形成将外科手术锯旋转轴定位在切割平面中的平行架构。

第一连杆段1010a和第二连杆段1020a形成第一平面机构，第三连杆段1010b和第四连杆段1020b形成第二平面机构。第一连杆段1010a在到底座1002上的第一位置的可旋转连接件与到第二连杆段1020a的一端的可旋转连接件之间延伸。第三连杆段1010b在到底座1002上的第二位置的可旋转连接件与到第四连杆段1020b的一端的可旋转连接件之间延伸。底座1002上的第一位置和第二位置在底座色彩的旋转轴的相对侧上间隔开，以使其在由机械手旋转时旋转。工具附接机构由第五连杆段形成，该第五连杆段相对于底座1002在到第二连杆段1020a和第四连杆段1020b的远端的可旋转连接件之间延伸。第一机构和第二机构(第一连杆段和第二连杆段1010a-1020a以及第三连杆段和第四连杆段1010b-1020b)围绕它们的可旋转连接件枢转，以将工具附接机构1030的移动限制到工作平面内的移动范围。工具附接机构1030被配置成连接到具有锯片1042的外科手术锯1040，锯片被配置成振荡以进行切割。第一机构和第二机构(第一连杆段和第二连杆段1010a-1020a以及第三连杆段和第四连杆段1010b-1020b)可被配置成例如经由具有1个自由度运动的枢转接头将锯片1042的切割平面限制成平行于工作平面。工具附接机构1030可通过各种机构连接到外科手术锯1040，这些机构可包括但不限于螺钉、螺母和螺栓、夹具、闩锁、系带、压配合或磁体。DRA 52可以连接到工具附接机构1030或外科手术锯1040，以便能够通过相机跟踪系统6(图3)跟踪锯片1042的姿态。

被动末端执行器1000提供外科手术锯1040的被动引导，以将锯片1042约束到限定的切割平面并将其移动性减小到三个自由度(DOF)：在平行于锯片1042的切割平面的平面中的两个平移Tx和Ty；以及围绕垂直于切割平面的轴线的一个旋转Rz。

在一些实施例中，跟踪系统被配置成基于连接到被动末端执行器1000的至少一些连杆段的旋转接头的旋转位置传感器来确定锯片1042的姿态。旋转位置传感器被配置成在工具附接机构在工作平面内移动期间测量接合的连杆段的旋转位置。例如，旋转位置传感器可被配置成测量第一连杆段1010a相对于底座1002的旋转，另一旋转位置传感器可被配置成测量第二连杆段1020a相对于第一连杆段1010a的旋转，并且另一旋转位置传感器可被配置成测量工具附接机构1030相对于第二连杆段1020a的旋转。外科手术锯1040可以连接成相对于工具附接机构1030具有固定的取向。连接锯片1042和机器人臂22的被动末端执行器1000的串联运动链，具有串联的连杆段和枢转接头，为外科手术锯1040提供所需的移动性。锯片1042的尖端在由被动运动链限定的平面中的位置可完全由通过旋转位置传感器感测的接头角度和互连连杆段的结构几何形状确定。因此，通过例如沿底座1002和外科手术锯1040之间的一个或多个互连路径测量每个连接的连杆段之间的相对角度，可以使用所提出的前向运动模型来计算切割空间中锯片1042的尖端的位置。当机器人臂22的远端位置和取向相对于骨骼的位置和取向己知时，锯片1042相对于骨骼的位置和取向可被计算并显示为对外科医生的反馈。

可以与被动末端执行器一起使用的旋转位置传感器的实例类型可以包括但不限于：电位计；光学编码器；电容性编码器；旋转可变差动变压器(RVDT)传感器；线性可变差动变压器(LVDT)传感器；霍尔效应传感器；以及编码器传感器。

图11示出了被动末端执行器的另一实施例。被动末端执行器1100包括底座1102，其被配置成附接到由外科手术机器人定位的机器人臂(例如，图1和2中的机器人臂18)的末端执行器联接器(例如，图4和5中的末端执行器联接器22)。被动末端执行器1100进一步包括第一连杆段1110和第二连杆段1120。第一连杆段1110在到底座1102的可旋转连接件与到第二连杆段1120的一端的可旋转连接件之间延伸。第二连杆段1120的另一端可旋转地连接到工具附接机构。为该实施例公开的一个或多个可旋转连接件可以是允许1个DOF运动的枢转接头，允许2个DOF运动的万向接头，或允许3个DOF运动的球形接头。

实例外科手术程序

在手术室(OR)中使用外科手术机器人4的实例外科手术程序可以包括：

I.外科手术是根据医学图像进行术前计划的。

2.外科手术机器人4系统在手术室(OR)外面。护士

当病人准备进行外科手术时，将系统带到OR。

3.护士给机器人通电，并且展开机器人臂。护士验证机器人系统和跟踪系统的精度。

4.在灭菌的被动末端执行器的情况下，擦洗护士将无菌盖布放在机器人臂上，并且将带有矢状锯的被动末端执行器安装在机器人臂上。擦洗护士用锁定机构锁定被动末端执行器。擦洗护士通过盖布将DRA附接到被动结构上(如有必要)。对于未消毒的被动末端执行器，在将被动末端执行器附接到机器人臂之后放置盖布，将DRA附接到被动末端执行器，其中盖布介于其间，并且将消毒锯附接到被动末端执行器，其中盖布介于其间。

5.外科医生将参考阵列(例如，DRA或导航标记)附接到患者的骨骼，例如，胫骨和股骨。DRA使用例如Horn算法、表面匹配或其它算法与相机跟踪系统6配准。可以进行软组织平衡评估，由此系统允许外科医生评估手术室中软组织的平衡，例如，当外科医生在不同方向上施加力(例如内翻/外翻应力)时，通过跟踪股骨和胫骨的相对移动。软组织平衡信息可以用于改变外科手术计划(例如，移动植入物部件、改变植入物类型等)。

6.当外科医生准备切割骨骼时，擦洗护士将外科手术机器人4带到靠近待进行手术膝关节的手术台，并且将外科手术机器人4稳定在地板上。系统可以操作以引导护士找到机器人4的位置，使得所有切割平面都处于机器人和被动结构工作空间中。

7.外科医生根据外科手术的计划在外科手术机器人4的屏幕上选择不同的参数来做第一次切割(要被切割的骨骼，期望的切割计划等)。

8.外科手术机器人4自动移动机器人臂22以重新定位被动末端执行器，使得所述锯片的所述切割平面变得与所述目标平面对齐，并且所述锯片被定位在距待切割的所述解剖结构一定距离处，所述距离在所述被动末端执行器的所述工具附接机构的移动范围内。

9.外科医生解锁被动末端执行器。

10.外科医生执行限制于被动末端执行器提供的切割平面的切割。外科手术机器人4可以提供锯片相对于骨骼的跟踪位置的实时显示，使得外科医生可以监测骨骼去除的进展。然后，外科医生可以在完成切割时使用锁定机构锁定被动末端执行器。

11.外科医生在屏幕上选择要执行的下一个切割，并且如之前一样进行。

12.外科医生可以执行试验植入物放置和中间软组织平衡评估，并且基于此改变植入物计划和相关切割。

13.在完成所有切割后，护士将外科手术机器人4从手术台上移除，并且将被动末端执行器从机器人臂上拆卸下来。

14.外科医生放置植入物并完成外科手术。

注意，被动末端执行器可能需要通过外科手术机器人4和相机跟踪系统6进行校准，以精确地限定外科手术锯相对于机器人臂22被约束到的平面。可以通过在空间中移动外科手术锯并利用跟踪相机测量相应位置以限定平面来执行该校准。可替代地，可以通过使用设置在被动末端执行器中的特定凹槽来执行校准，这些凹槽与导航探针接触。

用于导航矫形外科手术的机器学习系统：

如以上所解释的，在全膝关节置换术(TKA)外科手术中，尽管在植入物设计、计算机辅助外科手术(CAS)(如通过导航系统和/或机器人系统)、定制切割模板和定制植入物方面进行了创新，但患者满意度在过去几十年基本保持不变。这表明有一些问题在以前的医疗程序和相关创新中没有得到解决。

此类问题的可能原因包括：

·计划不当：

ο所有患者的TKA外科手术计划在外科手术后具有0°±3°的髋-膝-踝(HKA)角。然而，这种非定制HKA不适用于每个人。

ο外科手术后的关节线通过外科手术瞄准，导致垂直于膝关节机械轴，尽管该线自然不是垂直的。

·执行不当：

ο已证明约30％的手动外科手术尝试但未达到0°±3°HKA的目标。在CAS中，错误率较小但仍然不为零。

·非代表性术后数据收集：患者报告的结果测量指标(PROM)和功能测试与患者满意度之间的相关性不强。

·术后随访成本差异较大。最近已经证明，与在家中进行的患者自我康复相比，专业康复并不能改善外科手术结果。

可能有许多变量影响外科手术结果：

·计划：如何使适应性外科手术更具患者特异性？如何从模型中考虑当前患者畸形？什么是目标畸形矫正？

·选定患者的最佳植入物类型是什么？注意，外科医生能够为患者选择数十种以上的可用植入物类型。

·植入物可以包括四个元件(胫骨、股骨、聚乙烯(PE)和髌骨)，这些元件中的三个具有6个自由度位置和不同高度的PE。

这些变量导致外科医生可能需要从中选择大量可能的组合，以用于选定患者的矫形外科手术。

本公开的一些实施例涉及一种包括机器学习处理电路的外科手术引导系统，该机器学习处理电路处理在患者手术的术前、术中和术后阶段期间获得和/或报告的数据。随着时间的推移，机器学习处理电路基于历史相关性和/或其它趋势来训练机器学习模型，历史相关性和/或其它趋势例如是在术前阶段期间由外科医生选择的变量(度量或其它数据)、导航外科手术期间所跟踪的移动以及患者的结果之间确定的。训练可以包括调整人工智能(AI)算法的规则、一组或多组决策操作的规则，和/或神经网络模式的节点的权重和/或触发阈值，以驱动一个或多个定义的关键性能外科手术结果朝向一个或多个定义的阈值或其它被满足的规则。外科手术引导系统通过机器学习模型处理新患者特征的术前数据，以在术前阶段期间在生成具有植入物选择的外科手术计划时向外科医生提供导航引导。可以将外科手术计划提供给导航系统以在外科手术计划的术中阶段执行期间向外科医生提供引导，并且可以进一步提供给外科手术机器人以控制辅助外科医生的机器人臂的移动。

图12绘示了使用根据一些实施例配置的外科手术引导系统1220的导航外科手术工作流程。参考图12，绘示了工作流程的三个阶段：术前阶段1200；术中阶段1202；以及术后阶段1204：在术前阶段1200期间，用户(例如，外科医生)在外科手术引导系统1220的帮助下基于所分析的患者图像生成外科手术计划(病例)。在术中阶段1202期间，通过外科手术引导系统1220为用户提供导航辅助，该外科手术引导系统可以包括外科手术机器人4的操作以用于精确的计划执行。在术后阶段1204期间，由外科手术引导系统1220通过如由患者测量和/或患者调查等收集表征外科手术结果的术后反馈数据。在所有阶段1200-1204获得的数据可以存储在中央数据库1210中，以供外科手术引导系统1220用于训练机器学习处理电路1222的机器学习模型。机器学习模型可以包括人工智能(AI)过程、神经网络组件等。机器学习模型随着时间的推移进行训练并用于生成导致改善的外科手术结果的外科手术计划。

图12所示的实例外科手术引导系统1220包括术前计划组件1224、术中引导组件1226、机器学习处理电路1222和反馈训练组件1228。

如将在下面进一步详细解释的，反馈训练组件1228被配置成获得由分布式网络计算机提供的关于多个患者的外科手术结果的术后反馈数据，并且基于该术后反馈数据训练机器学习模型。尽管图12示出了单个计算机，例如，智能电话，其在术后阶段1204期间通过一个或多个网络1230(例如，公共(因特网)网络和或专用网络)向外科手术引导系统1220提供术后反馈数据以存储在中央数据库1210中，但是应当理解，许多网络计算机(例如，数百台计算机)将向外科手术引导系统1220(即，向反馈训练组件1228)提供针对许多患者中的每一个的术后反馈数据，以用于训练机器学习模型。此外，如在下面更详细地解释的，反馈训练组件1228可以基于在术前阶段1200期间针对许多患者获得的术前数据并且基于在术中阶段1202期间针对许多患者获得的术中数据来进一步训练机器学习模型。例如，训练可以包括调整AI算法的规则、一组或多组决策操作的规则，和/或神经网络模式的节点的权重和/或触发阈值，以驱动由术前数据和/或术中数据指示的一个或多个定义的关键性能外科手术结果朝向一个或多个定义的阈值或其它被满足的规则。

术前计划组件1224从表征定义患者的分布式网络计算机中的一个获得术前数据，并且基于通过机器学习模型处理术前数据生成定义患者的外科手术计划。术前计划组件1224将外科手术计划提供给显示装置以供用户查看。因此，机器学习处理电路1222的术前计划组件1224使用已经基于关于多个患者的外科手术结果的术后反馈数据而训练的机器学习模型来为定义患者生成外科手术计划。当反馈训练组件1228获得更多的术后反馈时，可以重复机器学习模型的训练，使得生成的外科手术计划将导致对患者的所得到的外科手术结果的更持续改进。

图13绘示了在术前、术中和术后阶段期间具有相关联数据流的外科手术引导系统1220的框图，并且示出了提供给用户显示器和机器人外科手术系统的外科手术引导。

参考图13，外科手术引导系统1220包括反馈训练组件1228、术前计划组件1224和术中引导组件1226。外科手术引导系统1220还包括机器学习处理电路122，其包括机器学习模块1300，该机器学习模块可以包括人工智能和/或神经网络组件1310，如下文进一步详细解释的。

反馈训练组件1228被配置成获得由分布式网络计算机提供的关于多个患者的外科手术结果的术后阶段反馈数据。反馈训练组件1228还可被配置成获得术前阶段数据和/或术中阶段数据。反馈训练组件1228使用所获得的数据来训练机器学习模型1300。

在一些实施例中，反馈训练组件1228被配置成基于术后反馈数据训练机器学习模型1300，该术后反馈数据包含以下各项中的至少一项：关节运动学测量值；软组织平衡测量值；畸形矫正测量值；关节线测量值；以及患者报告的结果测量指标。

在一些附加或替代实施例中，反馈训练组件1228被配置成基于以下各项中的至少一项训练机器学习模型1300：指示定义患者在术前阶段期间与在术后阶段期间相比的关节运动学测量值之间的偏差的数据；指示定义患者在术前阶段期间与在术后阶段期间相比的组织平衡测量值之间的偏差的数据；指示在术前阶段期间为定义患者计划的畸形矫正与在术后阶段期间为定义患者测量的畸形矫正之间的偏差的数据；以及指示定义患者在术前阶段期间与在术后阶段期间相比的关节线测量值之间的偏差的数据。

在一些附加或替代实施例中，反馈训练组件1228被配置成基于术后反馈数据训练机器学习模型1300，该术后反馈数据包含以下各项中的至少一项：指示外科手术期间测量的外科手术锯切割平面与由外科手术计划定义的外科手术锯切割平面的偏差的数据；指示外科手术期间外科手术锯运动测量值与由外科手术计划定义的外科手术锯运动的偏差的数据；指示外科手术期间植入到患者体内的植入装置尺寸与由外科手术计划定义的植入装置尺寸的偏差的数据；以及指示外科手术期间植入到患者体内后的植入装置姿态与由外科手术计划定义的植入装置姿态的偏差的数据。

反馈训练组件1228可处理术后反馈数据以形成具有满足定义规则的相似性的术后反馈数据的子集。在子集中的每一个内，反馈训练组件1228可以标识术后反馈数据的至少一些值之间的相关性，然后基于为子集中的每一个标识的相关性训练机器学习模型。

在一些实施例中，机器学习模型包括神经网络组件，该神经网络组件包括具有输入节点的输入层、各自具有多个组合节点的隐藏层序列，以及具有输出节点的输出层。机器学习模型由至少一个处理电路(即，机器学习处理电路1222的)处理，该处理电路被配置成向神经网络模型的输入节点中的不同输入节点提供术前数据的不同条目，并且基于神经网络组件的输出节点的输出生成外科手术计划。反馈训练组件1228可被配置成基于术后反馈数据的值调整由神经网络组件的组合节点使用的权重和/或触发阈值。

例如，在运行时模式和训练模式期间，输入层的输入节点、隐藏层的组合节点和输出层的输出节点之间的神经网络的互连结构可以使输入值同时被处理以影响用于生成外科手术计划的所生成的输出值。输入层中的输入节点中的每一个将输入表征数据值乘以分配给输入节点的权重以生成加权节点值。当加权节点值超过分配给输入节点的触发阈值时，输入节点然后将加权节点值提供给隐藏层序列的第一个的组合节点。输入节点不输出加权节点值，除非满足加权节点值超过分配的触发阈值的条件。

此外，神经网络使用分配给其的权重来操作隐藏层序列中的第一个的组合节点，以对由输入节点提供的加权节点值进行乘法和数学组合以生成组合节点值，以及当由组合节点中的一个生成的组合节点值超过分配给组合节点的触发阈值时，则将组合节点值提供给隐藏层序列中的下一个的组合节点。此外，神经网络电路使用分配给其的权重来操作隐藏层序列的最后一个的组合节点，以对由隐藏层序列的前一个的多个组合节点提供的组合节点值进行乘法和组合以生成组合节点值，以及当由组合节点中的一个生成的组合节点值超过分配给组合节点的触发阈值时，则将组合节点值提供给输出层的输出节点。最后，然后操作输出层的输出节点以组合来自隐藏层序列的最后一个的组合节点值以生成用于生成外科手术计划的输出值。

可以提供对所获得的数据进行预处理(如通过提供各种类型的所获得的数据的归一化和/或加权)的机器学习数据预处理电路1320，然后在运行时阶段1322期间将所获得的数据提供给机器学习处理电路1222，或者在训练阶段期间将所获得的数据提供给反馈训练组件1228，以用于训练机器学习模型1300。在一些实施例中，在运行时期间连续地或至少偶尔地执行训练。

术前计划组件1224含有来自分布式网络计算机中的一个的表征定义患者的术前数据，基于通过机器学习模型1300处理术前数据生成定义患者的外科手术计划，并将外科手术计划提供给显示装置以供用户查看。

因此，如以上所解释的，训练可以包括调整AI算法的规则、一组或多组决策操作的规则，和/或神经网络模式的节点的权重和/或触发阈值，以驱动由术前数据和/或术中数据指示的一个或多个定义的关键性能外科手术结果朝向一个或多个定义的阈值或其它被满足的规则。

机器学习模型1300可被配置成处理术前数据以输出标识植入装置的外科手术计划、用于将植入装置植入在定义患者中的姿态，以及在植入装置的植入之后定义患者的预测术后性能度量。

机器学习模型可进一步被配置成生成外科手术计划，其具有用于将植入装置植入在定义患者中的切除平面的姿态的标识。术前计划组件1224可以将指示切除平面的姿态的数据提供给计算机平台910(例如，图9)，该计算机平台生成通过扩展现实(XR)头戴式装置920(图9)内的显示装置显示的切除平面的姿态的图形表示，作为定义患者上的覆盖图。术前计划组件1224可以将指示切除平面的姿态的数据提供给外科手术机器人4(图9)的至少一个控制器，以控制附接到外科手术机器人的臂的外科手术锯的移动顺序，使得外科手术锯(例如，图10或图11中的外科手术锯1040)的切割平面变得与切除平面的姿态顺序地对齐。

在一些实施例中，机器学习模型1300被配置成基于处理术前数据生成外科手术计划，该术前数据包含以下各项中的至少一项：针对定义患者的关节运动学测量值；针对定义患者的软组织平衡测量值；针对定义患者的畸形矫正测量值；以及针对定义患者的关节线测量值。

在一些附加或替代实施例中，机器学习模型1300被配置成基于处理术前数据生成外科手术计划，该术前数据包含以下各项中的至少一项：定义患者的解剖界标位置；定义患者的前参考点；以及定义患者的解剖尺寸。在另一实施例中，解剖界标位置标识髋关节中心、膝关节中心和踝关节中心的位置。在另一实施例中，前参考点标识近端胫骨机械轴点和胫骨坪水平。在另一实施例中，解剖尺寸标识胫骨平台尺寸和股骨尺寸。

在外科手术期间(即，术中阶段)，外科手术引导系统1220可被配置成将外科手术计划提供给显示装置以在外科手术期间辅助用户(例如，外科医生)和/或可以将外科手术计划提供给机器人外科手术系统，如上文解释的外科手术机器人4。

在一些实施例中，外科手术系统包括用于外科手术期间计算机辅助导航的外科手术引导系统1220、跟踪系统和至少一个控制器。如以上所解释的，外科手术引导系统1220被配置成：获得由分布式网络计算机提供的关于多个患者的外科手术结果的术后反馈数据；基于术后反馈数据训练机器学习模型；以及从分布式网络计算机中的一个获得表征定义患者的术前数据，基于通过机器学习模型处理术前数据为定义患者生成外科手术计划。跟踪系统(例如，图9的相机跟踪系统组件6和/或6′)被配置成确定待由外科手术锯切割的定义患者的解剖结构的姿态，并且确定外科手术锯的姿态。至少一个控制器可以至少部分地在术中引导组件1226内，并且被配置成获得外科手术计划，基于限定解剖结构将被切割的位置的外科手术计划并且基于解剖结构的姿态确定目标平面的姿态，并且基于目标平面的姿态和外科手术锯的姿态的比较生成操纵信息。操纵信息指示需要移动外科手术锯来定位外科手术锯的切割平面以变得与目标平面对齐的位置。

在一些实施例中，外科手术系统包括具有至少一个透视显示装置的XR头戴式装置920。可以部分地驻留在图9的计算机平台910中的至少一个控制器被配置成生成提供给XR头戴式装置920的至少一个透视显示装置的操纵信息的图形表示，以引导操作者移动外科手术锯，来定位外科手术锯的切割平面以变得与目标平面对齐。

在一些替代或附加实施例中，外科手术系统进一步包括外科手术机器人(例如，上文的外科手术机器人4)，其具有机器人底座的、连接到机器人底座并被配置成定位连接到机器人臂的外科手术锯的机器人臂，以及至少一个操作性地连接以相对于机器人底座移动机器人臂的马达。至少一个控制器被配置成基于操纵信息控制至少一个马达的移动，以重新定位外科手术锯，使得外科手术锯的切割平面变得与目标平面对齐。

机器学习模型1300可被配置成处理术前数据以输出标识植入装置的外科手术计划、用于将植入装置植入在定义患者中的切除平面的姿态，以及在植入装置的植入之后定义患者的预测术后性能度量。

外科手术引导系统可以被配置成用于基于以下各项中的至少一项训练机器学习模型：指示定义患者在术前阶段期间与在术后阶段期间相比的关节运动学测量值之间的偏差的数据；指示定义患者在术前阶段期间与在术后阶段期间相比的组织平衡测量值之间的偏差的数据；指示在术前阶段期间为定义患者计划的畸形矫正与在术后阶段期间为定义患者测量的畸形矫正之间的偏差的数据；以及指示定义患者在术前阶段期间与在术后阶段期间相比的关节线测量值之间的偏差的数据。

外科手术引导系统可以被配置成用于基于术后反馈数据训练该机器学习模型，该术后反馈数据包含以下各项中的至少一项：指示在外科手术期间测量的外科手术锯切割平面与由外科手术计划定义的外科手术锯切割平面的偏差的数据；指示外科手术期间外科手术锯运动测量值与由外科手术计划定义的外科手术锯运动的偏差的数据；指示外科手术期间植入到患者体内的植入装置尺寸与由外科手术计划定义的植入装置尺寸的偏差的数据；以及指示外科手术期间植入到患者体内后的植入装置姿态与由外科手术计划定义的植入装置姿态的偏差的数据。

机器学习模型可以被配置成基于处理术前数据生成外科手术计划，该术前数据包含以下各项中的至少一项：针对定义患者的关节运动学测量值；针对定义患者的软组织平衡测量值；针对定义患者的畸形矫正测量值；针对定义患者的关节线测量值；定义患者的解剖界标位置；定义患者的前参考点；以及定义患者的解剖尺寸。

由外科手术引导系统1220处理的术前数据可包括以下各项中的至少一项：界标位置(例如，髋关节中心、膝关节中心、踝关节中心等)；定义机械轴(髋关节中心-股骨远端机械轴点等)、上髁线、股骨髁前后轴线、后髁线、前参考点的股骨特征数据；定义机械轴(踝关节中心-胫骨近端机械轴点等)、胫骨前后方向、胫骨坪水平的胫骨特征数据；解剖尺寸(例如，胫骨ML坪尺寸、股骨AP尺寸等)；以及患者的人口统计资料(例如，年龄、性别、BMI、种族、新增、并存病等)。

用于训练机器学习模型1300的术后反馈数据可以包括以下各项中的至少一项：含有输入数据的列表和所得到的输出引导的日志数据结构；测量结果(例如，活动度(ROM)测试、软组织平衡测量值、关节运动学测量值、畸形矫正测量值、关节线测量值、其它功能结果、PROM、患者满意度等)；外科手术事件(例如，时间安排、问题(机器人轴位置偏离计划、锯片姿态偏离计划、植入物匹配偏离预测、计划外用户重新定位机器人臂、工具动作偏离计划、计划外外科手术步骤等)；故障(例如，外科医生在计划完成前过早停止使用外科手术机器人系统等)；以及误差(例如，实际切割平面偏离计划；预测间隙偏离实际间隙；相机跟踪系统在手术步骤中丢失跟踪标记等)；以及观测度量。

可以用于训练机器学习模型1300的术中阶段数据可以包括以下各项中的至少一项：机器人姿态跟踪；锯片姿态跟踪；其它工具和患者姿态跟踪；力传感器数据跟踪；设备操作事件跟踪；以及跟踪相机可标识的事件跟踪。

外科手术计划可以指示以下各项中的至少一项：植入物类型；植入物尺寸；植入物姿态放置(例如，位置和旋转)；预测性能度量(例如，软组织平衡、关节运动学、畸形矫正(例如，髋关节-膝关节-踝关节角度)、关节线)；切除平面(例如，每个切除平面的姿态、预测的间隙内侧和外侧尺寸等)；以及外科手术时间表。

本文的各种实施例可以与各种当前可用的产品结合使用，如：来自GlobusMedical的GENU系统(提供术前计划和术中机器人辅助执行)，来自美国史赛克(Stryker)的MAKO机器人系统(Mako系统)(提供术前计划和术中机器人辅助执行)；来自美国施乐辉(Smith and Nephew)的NAVIO(Navio系统)(提供术中计划和执行)；来自捷迈邦美(ZimmerBiomet)的ROSA(Rosa系统)(使用可穿戴设备和移动应用程序(例如，mymobility)执行术前计划、机器人辅助的术中执行和术后随访)。

本公开的各种实施例可以与一个或多个上述系统或与其它现有或新系统一起工作，以使用术后获得的数据与外科手术计划和执行相关，以便：

ο提供引导信息，使用户能够理解预期通过选择可用外科手术计划变量获得的性能度量；以及

ο提供机器学习，可能包括人工智能(AI)，在执行患者特异性计划时协助外科医生：

·通过计划的外科手术定义目标畸形矫正和/或关节线；和/或

·定义与患者配合使用的最佳植入物的选择。

一些其它附加或替代实施例涉及提供移动应用程序(例如，智能电话或其它计算机应用程序)，其可以与一个或多个患者可穿戴装置通信连接(例如，WiFi或蓝牙配对)，用于在膝关节或其它矫形外科手术之前和之后的系统数据收集(功能数据和患者报告结果测量指标PROM)。

具有机器学习模型1300的机器学习处理电路1222可以包括AI供电算法组件和/或神经网络组件，其确定患者外科手术结果、患者特征、外科手术计划和外科手术执行之间的相关性。

这些实施例可用于具有仪表板的术前计划(即，具有或不具有AI计划助理)，外科医生或其它用户可以通过该仪表板查看先前的患者表现以及中央数据库1210中存在的其它测量的汇总统计。术中引导组件1226可被配置用于使用机器人辅助和数据收集的精确计划执行。术后反馈数据可包括可经由智能手机应用程序进行的PROM、功能和活动数据收集。智能手机应用程序和云基础设施。

描述了可用于导航系统的三个主要成像工作流程：基于CT、基于X射线和基于无图像的工作流程。

现在将在图14至26的上下文中描述可由外科手术引导系统1220执行的各种进一步操作。尽管本文中的这些和其它附图绘示了通信路径上的实例箭头以示出通信的主要方向，但是应当理解，通信可以在与所描绘的箭头相反的方向上发生。此外，可以在这些和其它附图的其它元件之间进行通信，为了简化附图，这些元件没有用箭头示出。

术前阶段

图14绘示了根据一些实施例的执行术前计划工作流程的功能框，并且其可以至少部分地由外科手术引导系统1220执行。图14示出了术前计划，通过该计划，用户可以在各种类型的装置上计划外科手术，这些装置可以包括但不限于：台式计算机、膝上型计算机、移动电话。在认证之后，向用户提供新的病例计划或仪表板审查。所有计划数据与中央数据库同步。外科手术计划可在所有装置上自动同步，包括机器人外科手术系统。可替代地，病例计划可以被导出到便携式存储装置，用于以后导入机器人外科手术系统。图15绘示了执行实例外科手术病例计划[WF05]的功能框。图17绘示了用于计划装置植入工作流程[WF04]的功能框。外科手术病例计划[WF05]可以由外科手术引导系统1220的操作生成，更具体地，由术前计划组件1224生成。

参考图15，用户可以创建新的患者病例或选择现有的患者病例。用户可以从各种来源导入DICOM图像：CD/DVD、便携式存储装置、医院PACS系统或中央数据库。之后，执行导入该病例和医学图像数据的膝关节特定应用程序。用户最初可以为术前计划选择成像工作流程，例如：CT成像工作流程和X射线成像工作流程。在接下来的步骤中，用户分析图像并计划一个或多个装置植入物。用于分析患者图像的相关两个工作流程[WF03]如图15所示，并且用于计划装置植入的[WF14]如图17所示。

可以存在系统的图像分析的两种变体，这取决于在CT成像和X射线成像之间选择哪个成像工作流程，如图16所示。图16绘示了根据一些实施例的用于图像分析的功能框，并且其可以至少部分地由外科手术引导系统执行。

对于基于CT的成像工作流程，可以首先评估CT图像的质量。质量评估可以确定CT图像是否具有足够的质量(例如，体素大小、髋关节、膝关节和踝关节的覆盖范围)以及在扫描期间是否存在可能导致错误结果的过度患者移动。接下来，分割CT图像。在该过程中，可以生成股骨和胫骨的3D模型。该过程可以自动执行而无需进一步的用户输入，但是可以向该过程提供用户协助。确定膝关节计划外科手术的下一个重要标志：髋关节、膝关节和踝关节中心、股骨和胫骨的解剖轴、胫骨坪尺寸、股骨AP尺寸和机械轴。

对于X射线成像工作流程，可以首先评估X射线图像的图像质量和类型。如果全腿视图可用，可在图像上找到髋关节、膝关节和踝关节中心并确定机械轴。如果该视图不可用，则需要根据用户偏好(例如，与解剖轴成6°)假设机械轴。在下一步中，在图像上标识关键解剖轴和尺寸。

最后，向用户显示图像分析的结果，例如作为由用户在显示的图像(界标、轴)或3D模型(骨骼、CT体绘制)上观看的覆盖图。

计划装置植入工作流程如图17所示。首先，用户选择在外科手术中用于目标患者的植入物系列。植入物系列可以是例如交叉韧带保留型(CR)或后稳定型(PS)植入物、骨水泥型或非骨水泥型植入物等。接下来，系统可操作以基于图像分析自动提出初始植入物尺寸和放置。在接下来的步骤中，用户可以修改植入物尺寸和放置，并通过显示在医学图像上的更新的视觉反馈来观察这种修改的结果。当用户指示计划的可接受性时，计划被确认为批准进行外科手术。

现在描述查看仪表板工作流程。在访问仪表板(例如，根据图14)之后，机器学习处理电路1222(图12)从中央数据库1010选择相关数据，并通过机器学习模型1300处理该数据以生成外科手术计划。相关数据可显示给用户以供查看。可以选择用于通过机器学习模型1300进行处理的实例数据，但不限于以下中的任何一个或多个：

·外科手术：

ο外科手术次数

ο计划的外科手术次数

·时间分析：

ο平均值

ο最短

ο最长

·精密度分析(计划与完成)：平均值

·患者的人口统计资料：

ο年龄

ο性别

οBMI

ο种族

ο新增

ο并存病

·植入统计：

ο类型

ο尺寸

·结果：

οPROM

ο功能结果

ο患者满意度

·外科手术事件：问题、失效、误差、观察结果

·分析：

ο结果与精密度

ο结果与时间安排

ο结果与患者的人口统计资料

ο结果与植入物

ο结果与外科手术事件

由机器学习处理电路1222处理的并且可向用户(例如，外科医生)显示的数据可以例如帮助外科医生使用仪表板跟踪随时间变化的表现，和/或使外科医生能够通过查看来自例如外科医生自己的外科手术，由其它外科医生执行的外科手术(其可以被匿名化)的容易访问的分析数据，和/或查看整个事件来改进表现

术中工作流程

术中工作流程可从系统设置开始。护士将机器人和导航站带到手术室并连接电源。系统使用标准电源插座。在启动之后，系统请求认证。如果成功，则用户可以从便携式存储装置或从中央数据库1210(例如，图14中的工作流程)导入先前计划的病例。用户可以在术中完全计划病例，包括图像分析。在继续研究病例之前，外科医生必须在显示计划总结的屏幕上确认病例相关数据。

与病例配置和患者计划平行，护士可覆盖机器人并将末端执行器臂(EEA)附接到机器人法兰。接下来组装导航仪器。使用动态参考阵列(DRA)或EEA参考元件(RE)上的凹槽对它们进行验证。锯片附接到EEA，并且锯机头附接到锯片。最后，通过导航系统使用锯片上的凹槽验证EEA和锯片。

患者配准工作流程包括将患者安装在OR台上，其中腿固定在腿固定器中(来自IMP的“De Mayo V2外科手术定位髋关节中心固定器”的标准腿固定器)。接下来，外科医生为TKA创建标准开口。使用骨钉安装股骨和胫骨DRA。监视标记安装在股骨和胫骨中。用户可以调整相机位置，以确保所有RE均正确可见。

作为配准过程的第一部分，发现髋关节旋转中心。这是通过外科医生在导航记录股骨位置时进行腿的旋转运动来实现的。外科医生应得到计算机屏幕上有关髋关节中心配准所需运动范围的相关指示的帮助。由于髋关节主要是球形关节，因此可根据一系列股骨DRA位置测量值计算其中心。

使用导航触针测量股骨和胫骨上的下一个自然界标。股骨：机械轴(髋关节中心-股骨远端机械轴点)、上髁线、股骨髁前后轴线、后髁线、前参考点，胫骨：机械轴(踝关节中心-胫骨近端机械轴点)、胫骨前后方向、胫骨坪水平。软件帮助用户收集这些点。

取决于选定的成像工作流程，有以下方法配准股骨远端，如下所示：

(1)对于基于CT的工作流程，首先进行任选的粗股骨配准步骤。在该步骤中，用户将测量骨骼表面上的预计划点。可能不需要收集预计划点的这一步骤，并且在先前步骤中测量的自然界标就足够了。用户接下来将收集股骨骨骼表面上的几个(10到50)点。这可能需要使用锋利的触针才能通过软骨到达骨骼。软件可以通过向用户显示未被点覆盖的区域来帮助用户完成这项任务。自动表面匹配算法(例如：迭代闭合点(ICP)算法将测量的点与分割的骨骼模型进行匹配并计算匹配误差。如果误差足够小，则存储配准矩阵，并对股骨进行配准。使用类似过程配准胫骨。

(2)对于X射线和无图像工作流程，除先前采集的自然界标外，仅测量髁表面。这是为了完成术中获得的患者虚拟模型，称为“火柴人(stickman)”，其由自然界标和膝关节表面组成。

接下来，外科医生使用触针测量监视标记上的凹槽，以确定哪个监视标记链接到哪个DRA(股骨或胫骨)。最后，外科医生将通过触针触摸骨骼上的选定点，并在导航屏幕上验证指针头端是否位于骨骼上，从而审查配准精度。如果配准精度足够高，外科医生将进入下一步。

在一些实施例中，使用荧光透视匹配和/或使用激光扫描仪的表面扫描来执行配准。

在对患者进行配准后，显示导航信息，其可包括实时显示胫骨和股骨骨骼位置以及重要信息汇总，供外科医生审查。该信息的实例包括：瞬时内翻/外翻、膝关节屈曲/伸展、内/外旋角度、间隙尺寸，例如使用：

ο股骨和胫骨标记

ο虚拟模型(“火柴人”)

ο配准变换

ο计划植入

所显示的信息可以包括生成或获得的3D模型。

外科医生可在观察数值的同时在整个活动范围内移动腿部，以便了解患者关节结构、运动学和软组织平衡。

导航显示的数据来自图18所示的导航工作流程。图18绘示了根据一些实施例的用于导航工作流程的功能框，并且其可以至少部分地由外科手术引导系统(例如术中引导组件1226)执行。可以基于跟踪系统和机器人的DRA测量以及集成编码器的EEA位置测量来实时计算数据。使用变换矩阵和机器人模型，可以计算骨骼、仪器、机器人臂连杆和EEA的位置并在整个应用中使用。另外，参考它们各自的DRA实时跟踪监视标记。如果两者之间的相对位置变化太大，则表明DRA可能已经相对于骨骼移动并且配准丢失。在此情况下，将警告用户并且必须重新进行配准。

在一些实施例中，指示角度和测量的导航数据可以通过XR头戴式装置直接显示在患者解剖结构上。

为了获得关于软组织平衡和关节运动学的信息，外科医生执行运动范围ROM测试，如图19所示。图19绘示了根据一些实施例的用于测试运动范围(ROM)工作流程的功能框，并且其可以至少部分地由外科手术引导系统执行。在该工作流程中，用户可以在整个ROM定义的次数范围内移动腿部，例如三次：不施加任何横向力、施加内翻力和施加外翻力。外科手术引导系统(例如，术前计划组件1224或导航系统的其它组件)将收集股骨和胫骨的相对位置，并计算外侧和医疗隔室的最大间隙尺寸以及屈曲角函数中的最大内翻/外翻角，将在植入计划阶段使用。

在一些实施例中，机器人臂可以附接到腿部并且沿路径移动以生成标准化ROM移动，同时收集来自腿部的反应(例如，机器人臂的跟踪姿态和/或感测力反馈)以在外科医生和患者之间建立客观且可重复的参考。

在植入物计划期间(如图17所示)，外科医生或其它用户可以改变植入物相对于骨骼的位置和旋转，同时实时观察其对韧带平衡的影响。这可以通过在所获取的运动范围内显示具有原始和计划的内侧和外侧间隙尺寸的图表来实现。修改植入物尺寸和位置时，将更新计划图表。另外，系统将通过提供当前屈曲角下的韧带平衡信息和当前测量屈曲角下的间隙内侧和外侧尺寸显示，辅助外科医生进行术中计划。修改植入物尺寸和位置或屈曲角时，将更新该数据。

外科手术引导系统可通过提供包括以下任何一个或多个特征来辅助用户进行术中植入计划：

·对于CT工作流程，胫骨和股骨的3D叠加视图有：

ο3D模型

ο计划植入

ο切除平面

ο可选景深的CT切片(截面图)

·对于无图像/X射线工作流程，胫骨和股骨的叠加视图由通用3D模型和计划植入物组成。

·所有：显示自然界标和相关联“火柴人”。

作为计划的最后阶段，外科医生可以确认所显示的计划。

外科手术计划可通过XR头戴式装置或植入计划阶段使用的其它显示器显示。外科医生可以看到植入物直接覆盖在患者骨骼上，并能够使用手柄与植入物相互作用，例如使其相对于骨旋转或平移，如图20所示。图20绘示了根据一些实施例的外科手术计划的一部分，该外科手术计划通过XR头戴式装置显示为覆盖在患者骨骼上以辅助进行植入物位置计划。

图21示出了根据一些实施例的外科手术机器人工作流程，其被执行以根据外科手术计划在骨骼上进行一个或多个切割。为了在机器人辅助下切割骨骼，需要将机器人工作站带到工作台。系统通过显示所有计划切割平面何时在机器人工作空间内而无需移动机器人工作站来引导用户定位系统。接下来，稳定机器人工作站，并且任选地，使用凹槽再一次验证锯片。

外科医生选择切除平面，如胫骨近端、股骨远端、前部、前部倒角、后部或后部倒角。如果监视标记可见，需要用户测量监视标记凹槽，系统确保自动配准有效。机器人臂移动到切除平面位于EEA工作区并与EEA切割平面对齐的目标位置。外科医生解开锁并驱动锯直到骨骼被取出。在此阶段，系统会在导航屏幕上显示锯片与骨骼的相对位置，以及需要切除的剩余骨骼。

图22示出了根据一些实施例的可以至少部分地由外科手术引导系统执行的检查平面性工作流程。每次切割后，外科医生可通过在骨骼上放置平面检查器并在屏幕上验证已执行平面与计划平面的偏差来测量切割的平面性。

可替代地，如果不使用机器人系统，例如由于故障，外科医生仍然有可能在导航辅助下手动切割骨骼。与机器人切割相似，外科医生选择切除平面并验证配准。则取决于目标实现方式存在两种可能性：

·导航夹具：系统向外科医生指示使用哪个导航夹具并显示目标位置。外科医生在系统指示的位置将夹具固定到骨骼上(例如，如果导航夹具在距其一定最大距离内，则系统以绿色指示目标位置)，并使用矢状锯通过夹具手动切割。

·导航骨钉导向器：系统指导用户在骨骼中放置骨钉。随后用户在骨钉上滑动适当夹具并手动切割。

可以验证切割的平面性。

图23示出了根据一些实施例的可以至少部分地由外科手术引导系统执行的用导航夹具切割骨骼的工作流程。

在切割所有切口后，外科医生放置试验植入物并可如前所述测试ROM。如果他对软组织平衡不满意，他可以重新计划植入物并重新切割。之后，外科医生可以使用或不使用骨水泥放置最终植入物。

外科手术结束时，外科医生将评估结果。这是通过使用触针和植入物中的凹槽测量植入物位置来完成，如图24和25所示。图24示出了根据一些实施例的可以至少部分地由外科手术引导系统执行的用于评估植入装置的植入结果的工作流程。图25示出了根据一些实施例的设置在植入装置上的可由相机跟踪系统跟踪其集体姿态的凹槽。通过适当的空间布置和凹槽数量，应标识植入物类型、位置和尺寸。外科手术总结将显示给外科医生：

·测量植入物位置

·植入物类型和尺寸

·最后一次ROM测试结果

·外科手术时间表

系统将存储关键外科手术数据并将其上传到中央数据库1210，以供反馈训练组件1228用于训练机器学习模型1300：

·系统和软件版本

·病例标识

·UI遥测

·状态机：

ο时间戳

ο信号

ο状态

·配准资料：

ο测量的自然界标(点、表面和相关跟踪误差)

ο配准变换

ο配准精度(CT成像工作流程)

·设置：

ο参考元件和DRA在空间中的位置

ο验证测量(导航仪器上的凹槽)

·计划：

ο参考使用的任何医学图像

ο分段

ο计划植入位置

·机器人工作站和EEA：

ο移动时的机器人轴位置(高达20Hz)

ο解锁时的EEA和锯片位置(高达20Hz)

ο汇总力传感器数据

·ROM测试：

ο每个已完成ROM测试的源数据和结果

·植入物组件(胫骨、股骨、PE)的最终评价：

ο凹槽测量

ο位置

ο尺寸

ο类型

·跟踪：

ο导航仪器和标记的汇总位置和错误

ο任何跟踪问题

术后阶段

图26示出了根据一些实施例的可以至少部分地由外科手术引导系统执行的患者检查工作流程。

在术后阶段，外科手术引导系统被配置成收集相关结果数据并启用内部患者康复。已经证明，TKA后的专业康复并不比患者的自动康复效果更好。另一方面，患者需要在出院后随身携带并知道他应该做什么类型的锻炼。一些实施例提供了可以安装在移动电话或平板电脑上的移动应用程序。移动应用程序可以被配置成周期性地查询患者以通过患者报告的结果测量指标PROM问卷来评估患者的状态。与移动装置链接的可穿戴装置(例如智能手表、鞋传感器)将测量患者的活动。在移动应用程序上，将存在可定制的康复计划，其包括教学视频和检查患者是否遵循定义的康复过程的方法(例如，经由后续问题和可穿戴装置信号处理)。在紧急情况下，患者可以通过应用程序与医院联系以立即寻求建议。

所有患者数据将被收集，上传到中央数据库1210进行存储并与特定患者和病例链接。医院工作人员和外科医生将实时查看计划中登记的所有患者，并突出显示在标准工作流程之外的病例(例如，活动量极低、PROM不良)。如果需要，医院工作人员和外科医生应能够联系患者。反馈训练组件1228可以使用该术后结果数据来进一步训练机器学习模型1300。

中央数据库1210用于收集结果数据并将其与来自整个护理过程的数据链接，例如，如图12所示。可基于所收集的数据随时间的推移训练机器学习模型1300以标识最佳治疗方案，其包括植入物类型、尺寸和放置、目标畸形矫正、特定患者的目标关节线。如上面所解释的，机器学习模型1300可以使用人工智能算法来找到相关性，并通过提供AI计划助手和外科医生仪表板扩展而实际用于植入物计划阶段。

另外的定义和实施例：

在本发明概念的各个实施例的以上描述中，应当理解，本文使用的术语仅出于描述特定实施例的目的，而不旨在是限制本发明概念的。除非另外限定，否则本文中所使用的所有术语(包含技术术语和科技术语)具有本发明概念所属领域的技术人员通常所理解的相同含义。应进一步理解的是，如常用词典中所定义的术语应被解释为具有与其在本说明书的背景下和相关领域中的含义一致的含义，并且本文中明确地如此定义，将不会在理想化的或过度正式的意义上进行解释。

当元件被称为“连接到”或“联接到”“响应于”另一个元件或其变体时，其可以直接连接到、联接到或响应于另一元件，或者可以存在中间元件。相反，当一个元件被称为与另一个元件“直接地连接”、“直接地耦合”、“直接响应于”另一个元件或其变体时，不存在中间元件。贯穿全文以相似的数字指代相似的要素。此外，如本文中使用的“耦合”、“连接”、“响应”或其变体可以包含无线耦合、连接或响应。除非上下文另外清楚地说明，否则如本文所使用的，单数形式“一个/一种(a、an)”和“所述(the)”旨在包含复数形式。为了简洁和/或清楚，可能不会详细描述众所周知的功能或构造。术语“和/或”包括相关联的所列项中的一或多个项的任何和所有组合。

应当理解，尽管本文中可以使用术语第一、第二、第三等来描述各种元件/操作，但是这些元件/操作不应受这些术语的限制。这些术语仅是用来将一个元件/操作与另一个元件/操作进行区分。因此，在不脱离本发明概念的教导的情况下，一些实施例中的第一元件/操作可以在其它实施例中被称为第二元件/操作。在整个本说明书中，相同的附图标记或相同的附图指示符表示相同或类似的元件。

如本文所使用的，术语“包括(comprise/comprising/comprises)”、“包含(include/including/includes)”、“具有(have/has/having)”或其变体是开放式的，并且包含一个或多个陈述的特征、整数、元件、步骤、组件或功能，但是不排除一个或多个其它特征、整数、元件、步骤、组件、功能或其组合的存在或添加。此外，如本文所使用的，源自拉丁短语“exempli gratia”的通用缩写“例如”可以用于介绍或指定先前提及的项目的一个或多个一般示例，并且不旨在限制这种项目。源自拉丁短语“id est”的通用缩写“即”可以用于从更一般的陈述中指定特定项目。

本文中参考计算机实施的方法、设备(系统和/或装置)和/或计算机程序产品的框图和/或流程展示描述了示例实施例。应当理解的是，可以通过由一个或多个计算机电路执行的计算机程序指令来实现框图和/或流程展示的框以及框图和/或流程展示中框的组合。这些计算机程序指令可以被提供给通用计算机电路、专用计算机电路和/或其它可编程数据处理电路的处理器电路，以产生机器，使得经由计算机和/或其它可编程数据处理设备的处理器执行的指令转换并控制晶体管、存储在存储器位置中的值以及这种电路系统内的其它硬件组件，以实现框图和/或一个或多个流程图框中指定的功能/动作，并且由此创建用于实现框图和/或一个或多个流程图框中指定的功能/动作的装置(功能)和/或结构。

这些有形计算机程序指令也可以存储在可以指导计算机或其它可编程数据处理设备以特定方式运行的计算机可读介质中，使得存储在计算机可读介质中的指令产生包含实施在框图和/或一个或多个流程图框中指定的功能/动作的指令的制品。因此，本发明概念的实施例可以体现在硬件和/或软件(包含固件、常驻软件、微代码等)中，其在如数字信号处理器等处理器上运行，所述数字信号处理器可以被统称为“电路系统”、“模块”或其变体。

还应该注意的是，在一些替代性实现方案中，框中标注的功能/动作可以不按流程图中标注的顺序发生。例如，根据所涉及的功能/动作，连续示出的两个框实际上可以基本上同时执行，或者所述框有时可以按相反顺序执行。此外，可以将流程图和/或框图的给定框的功能分成多个框，和/或流程图和/或框图的两个或更多个框的功能可以至少部分地集成。最后，在不脱离本发明概念的范围的情况下，可以在所展示的框之间添加/插入其它框，和/或可以省略框/操作。此外，尽管一些图包括通信路径上的箭头以示出通信的主要方向，但是应该理解，通信可在与所描绘箭头相反的方向上发生。

在基本上不脱离本发明概念的原理的情况下，可以对实施例进行许多变化和修改。所有的此种变体以及改变都旨在被包含在本文中本发明概念的范围内。因此，上文所公开的主题应视为说明性而非限制性的，并且所附实施例的示例旨在覆盖落入本发明概念的精神和范围内的所有这种修改、增强以及其它实施例。因此，在法律允许的最大程度上，本发明概念的范围将由包括实施例的以下实例及其等效物的本公开的最广泛可允许的解释来确定，并且不应受限于或局限于前述具体详细描述。