用于使用机器学习改进手术规划的方法及其装置制造方法及图纸

本发明专利技术示出了使用机器学习改进手术规划的方法、非暂时性计算机可读介质和手术计算装置。利用该技术，基于与已经历手术程序的患者相关联的历史病例日志数据集来训练机器学习模型。机器学习模型应用于当前患者的当前患者数据以生成预测方程。当前患者数据包括当前患者的解剖结构的解剖数据。对预测方程进行优化，以生成植入物的大小、位置和取向，以及实现相对于当前患者的解剖结构的植入物的位置和取向所需的切除，作为当前患者的手术计划的一部分。基于当前患者数据和当前结果更新机器学习模型。习模型。习模型。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于使用机器学习改进手术规划的方法及其装置
[0001]相关申请
[0002]本申请要求美国临时专利申请62/801245(提交于2019年2月5日)、62/801257(提交于2019年2月5日)、62/864663(提交于2019年6月21日)、62/885673(提交于2019年8月12日)和62/939946(提交于2019年11月25日)的优先权，所述专利申请整体并入本文。


[0003]本公开总体上涉及与计算机辅助手术系统有关的方法、系统和设备，所述计算机辅助手术系统包括一起工作以增强手术流程的各种硬件和软件部件。所公开的技术可以应用于例如肩关节、髋关节和膝关节置换术。

技术介绍

[0004]常见类型的关节置换术，例如部分膝关节置换术(PKA)、全膝关节置换术(TKA)或全髋关节置换术(THA)利用手术计划来限定一个或多个预定切割平面以切除骨骼，以适应膝关节或髋关节植入物/置换关节的植入取向和位置(姿态)。通过根据手术计划切除骨，可以将患者骨成形为标准化的、计划方式，以接受具有给定姿态的关节置换植入物。
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于使用机器学习改进手术规划的方法，包括：基于历史病例日志数据集训练至少一个机器学习模型，所述历史病例日志数据集包括历史结果数据，所述历史结果数据与历史患者数据、历史植入物数据或与手术程序的多个实例相关联的历史医疗保健专业数据中的一个或多个相关；将所述机器学习模型应用于当前患者的当前患者数据以生成预测方程，其中所述当前患者数据至少包括所述当前患者的解剖结构的解剖数据；优化所述预测方程以产生植入物的大小、位置和取向，以及实现所述植入物相对于所述当前患者的解剖结构的位置和取向所需的一个或多个切除，作为经历所述手术程序的当前患者的手术计划的一部分；以及在执行所述手术计划之后，基于所述当前患者数据和针对所述当前患者生成的当前结果数据更新所述机器学习模型。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述手术程序包括膝关节置换术。3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述机器学习模型包括人工神经网络。4.根据权利要求3所述的方法，其中所述人工神经网络包括通过具有相关联加权值的连接联接的多个输入节点和下游节点。5.根据权利要求4所述的方法，其中所述加权值中的每一个包括预测方程系数。6.根据权利要求4
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5中任一项所述的方法，还包括：获得灵敏度阈值；以及应用所述灵敏度阈值以忽略所述输入节点中的一个或多个。7.根据权利要求4
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6中任一项所述的方法，还包括将输入数据作为种子数据提供至所述人工神经网络，所述输入数据包括与所述输入节点相对应的信号，其中所述输入数据从所述历史病例日志数据集提取。8.根据权利要求7所述的方法，还包括改变所述加权值，...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖恩，
申请(专利权)人：史密夫和内修整形外科股份公司新加坡施乐辉亚太有限公司，
类型：发明
国别省市：