[发明专利]用于开发患者特定的脊柱植入物、疗法、操作和/或程序的系统、方法和/或装置

说明书

本文中的公开内容涉及用于开发患者特定的脊柱植入物、疗法、操作和/或程序的系统、方法和/或装置。在一些实施例中，本文中所描述的系统、方法和装置可包括使用人工智能、机器学习和/或预测性建模来预测脊柱手术的结果，在脊柱手术之后，例如在可以是患者特定的脊柱杆的植入之后的患者的脊柱的一个或多个参数，和/或一个或多个推荐的患者特定的脊柱杆的一个或多个参数。此外，在一些实施例中，本文中所描述的系统、方法和装置可包括用于例如实时地或大体上实时地基于预先可操作地确定的手术计划而追踪和/或建议脊柱手术期间的改进的手术中追踪。此外，在一些实施例中，本文中所描述的系统、方法和装置可包括脊柱手术之前的螺钉计划。

技术领域

本申请涉及开发患者特定的脊柱植入物、手术计划、疗法、操作和/或程序。

背景技术

脊柱手术是世界范围内最常执行的手术程序中的一种。一般来说，脊柱手术可涉及植入一个或多个脊柱植入物，如脊柱杆，以校正患者的脊柱的曲度且防止进一步恶化。因此，脊柱杆的特定曲度可以是从手术获得成功结果的关键因素。

发明内容

本文中所描述的各种实施例涉及用于开发患者特定的脊柱植入物、手术计划、疗法、操作和/或程序的系统、方法和装置。在一些实施例中，本文中所描述的用于开发患者特定的脊柱植入物、手术计划、疗法、操作和/或程序的系统、方法和装置可包括迭代良性循环。在一些实施例中，迭代良性循环可进一步包括手术前、手术中和手术后技术或过程。举例来说，迭代良性循环可包括成像分析、案例计划/模拟、植入物制造、案例支持、数据收集、机器学习和/或预测性建模。可重复迭代良性循环的一个或多个技术或过程。此外，在一些实施例中，本文中所描述的系统、方法和装置可包括使用人工智能、机器学习和/或预测性建模来预测脊柱手术的结果，在脊柱手术之后，例如在植入可以是患者特定的脊柱杆之后的患者的脊柱的一个或多个参数，和/或一个或多个推荐的患者特定的脊柱杆的一个或多个参数。此外，在一些实施例中，本文中所描述的系统、方法和装置可包括用于例如实时地或大体上实时地基于预先可操作地确定的手术计划而追踪和/或建议脊柱手术期间的改进的手术中追踪。此外，在一些实施例中，本文中所描述的系统、方法和装置可包括在脊柱手术之前手术前地确定和/或计划一个或多个植入物和/或螺钉，这可包括螺钉和/或其它脊柱植入物计划/选择。

确切地说，在一些实施例中，本发明涉及一种训练用于预测手术结果个体的脊柱手术的预测性模型的计算机实施方法，所述方法包括：

-将与一个或多个先前个体相关的一个或多个手术前输入和一个或多个手术后输入输入到计算机系统中，其中与一个或多个先前个体相关的一个或多个手术前输入和一个或多个手术后输入中的每一个包括一个或多个先前个体的脊柱的一个或多个手术前医学图像和一个或多个手术后医学图像以及一个或多个先前个体的一个或多个手术前非成像数据和一个或多个手术后非成像数据；

-使用计算机系统来确定来自一个或多个先前个体的脊柱的所述输入的一个或多个手术前医学图像和一个或多个手术后医学图像的一个或多个测量值，其中一个或多个测量值包括一个或多个先前个体的脊柱的一个或多个脊椎的位置；

-使用计算机系统至少部分地基于一个或多个确定的测量值而确定一个或多个先前个体的脊柱的一个或多个手术前脊柱骨盆参数和一个或多个手术后脊柱骨盆参数，其中一个或多个先前个体的一个或多个手术前脊柱骨盆参数和一个或多个手术后脊柱骨盆参数包括腰椎脊柱前凸(LL)、手术前胸椎脊柱后凸(TK)、骨盆入射角(PI)、骨盆倾斜角(PT)或一个或多个脊椎的矢状面竖直轴线(SVA)中的一个或多个；

-使用计算机系统来将数据压缩技术应用于一个或多个先前个体的所述确定的一个或多个手术前脊柱骨盆参数和一个或多个手术后脊柱骨盆参数以获得一个或多个先前个体的压缩的一个或多个手术前脊柱骨盆参数和一个或多个手术后脊柱骨盆参数；