[发明专利]用于使用机器学习进行术中韧带平衡的技术

权利要求书

1.一种计算系统，其包括：

至少一个传感器；

至少一个处理器；以及

至少一个存储器，所述至少一个存储器包括存储在其上的多个指令，响应于由所述至少一个处理器执行，所述多个指令使所述计算系统：

接收与患者关节的韧带平衡相关联的一个或多个手术参数；

接收由所述至少一个传感器生成并且指示患者关节的至少一个特性的实时传感器数据；以及

应用机器学习以基于所述一个或多个手术参数和所述实时传感器数据确定患者关节的韧带平衡的下一个韧带平衡步骤，其中所述下一个韧带平衡步骤是旨在导致由机器学习识别的患者关节的目标状态的一个或多个步骤的步骤。

2.根据权利要求1所述的计算系统，其中所述至少一个传感器包括负荷传感器；并且

其中所述实时传感器数据指示由患者关节的骨施加到所述负荷传感器的力。

3.根据权利要求2所述的计算系统，其中所述实时传感器数据指示由患者的股骨在患者膝关节的屈曲和伸展之间的多个点处施加到所述负荷传感器的多个力。

4.根据权利要求1所述的计算系统，其中所述至少一个传感器包括光学传感器；并且

其中所述实时传感器数据指示患者关节的骨之间的位移。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的计算系统，其中所述一个或多个手术参数包括患者的性别、患者的人体测量数据、患者的韧带状况的分类或患者的年龄中的至少一个。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的计算系统，其还包括配置成执行所述下一个韧带平衡步骤的机器人系统。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的计算系统，其中应用机器学习包括应用神经网络；并且

其中所述多个指令还使所述计算系统基于患者关节的韧带平衡的成功结果进一步训练所述神经网络。

8.根据权利要求1-6中任一项所述的计算系统，其中应用机器学习包括应用神经网络；

其中所述神经网络包括多个输入和至少一个输出；

其中所述多个输入包括所述一个或多个手术参数和所述实时传感器数据；并且

其中所述至少一个输出包括所述下一个韧带平衡步骤。

9.根据权利要求8所述的计算系统，其中所述至少一个输出包括韧带平衡步骤的有序序列以导致患者关节的目标状态。

10.根据权利要求1-9中任一项所述的计算系统，其中所述下一个韧带平衡步骤识别患者关节的特定韧带的释放量。

11.一种用于使用神经网络进行术中韧带平衡的方法，所述方法包括：

由计算系统接收与患者关节的韧带平衡相关联的一个或多个手术参数；

由所述计算系统接收由至少一个传感器生成并且指示患者关节的至少一个特性的实时传感器数据；以及

由所述计算系统应用神经网络以基于所述一个或多个手术参数和所述实时传感器数据确定患者关节的韧带平衡的下一个韧带平衡步骤，其中所述下一个韧带平衡步骤是旨在导致由所述神经网络识别的患者关节的目标状态的一个或多个步骤的步骤。

12.根据权利要求11所述的方法，其中所述一个或多个手术参数包括患者的性别、患者的人体测量数据、患者的韧带状况的分类或患者的年龄中的至少一个。

13.根据权利要求11所述的方法，其中所述神经网络包括多个输入和至少一个输出；

其中所述多个输入包括所述一个或多个手术参数和所述实时传感器数据；并且

其中所述至少一个输出包括所述下一个韧带平衡步骤。

14.根据权利要求13所述的方法，其中所述至少一个输出包括韧带平衡步骤的有序序列以导致患者关节的目标状态。

15.一种或多种机器可读存储介质，其包括存储在其上的多个指令，响应于由计算设备执行，所述多个指令使所述计算设备执行根据权利要求11-14中任一项所述的方法。