控制装置、控制方法、程序和眼科手术系统与流程

1.本技术涉及可应用于用于眼科药物等的手术装置的控制装置、控制方法、程序和眼科手术系统。


背景技术：

2.在专利文献1所记载的超声波手术装置中，将通过操作脚踏开关而变化的使患者眼球的晶状体核碎裂的超声波芯片的超声波功率设定为规定值。此外，基于超声波振动的使用时间来确定患者眼球的晶状体核的硬度。根据所确定的晶状体核的硬度，切换超声波功率的设定值。因此，实现了高效的手术(专利文献1中的[0016]、[0027]段、图6等)。
[0003]
引用列表
[0004]
专利文献
[0005]
专利文献1：日本专利申请公开号2005-013425


技术实现要素：

[0006]
技术问题
[0007]
在诸如白内障手术的眼科手术中，存在执行快速程序的场景和需要例如避免后囊等的损伤的精细程序的场景。因此，在眼科用的手术装置(处理装置)中，期望提供能够高效地进行精密控制的技术。
[0008]
鉴于上述情况，本技术的目的是提供有效地进行精密控制的控制装置、控制方法、程序和眼外科手术系统。
[0009]
问题的解决方案
[0010]
为了实现上述目的，根据本技术的实施方式的控制装置包括获取单元和控制单元。
[0011]
获取单元获取与手术相关的状况信息，状况信息基于与患者眼球相关的捕获图像，捕获图像由手术显微镜捕获。
[0012]
控制单元根据状况信息来控制与手术中使用的治疗装置相关的控制参数。
[0013]
在该控制装置中，获取与手术相关的状况信息，该状况信息基于由手术显微镜捕获的与患者眼球相关的捕获图像。根据状况信息来控制与手术中使用的治疗装置相关的控制参数。因此，可以有效地进行精密控制。
[0014]
根据本技术的实施方式的控制方法是由计算机系统执行的控制方法，并且包括获取与手术相关的状况信息，状况信息基于与患者眼球相关的捕获图像，捕获图像由手术显微镜捕获。
[0015]
基于状况信息控制与用于手术的治疗装置相关的控制参数。
16.根据本技术的实施方式的程序使计算机系统执行以下步骤。
[0017]
获取与手术相关的状况信息的步骤，状况信息基于由手术显微镜捕获的与患者眼球相关的捕获图像。
[0018]
基于状况信息控制与用于手术的治疗装置相关的控制参数的步骤。
[0019]
根据本技术的实施方式的眼科手术系统包括手术显微镜、治疗装置和控制装置。
[0020]
手术显微镜能够捕获患者眼球的图像。
[0021]
治疗装置用于患者眼球的手术。
[0022]
控制装置包括：获取单元，获取与手术相关的状况信息，状况信息基于与患者眼球相关的捕获图像，捕获图像由手术显微镜捕获；以及控制单元，基于状况信息控制与治疗装置相关的控制参数。
附图说明
[0023]
[图1]是示意性地示出手术系统的结构示例的示图。
[0024]
[图2]是示出手术显微镜的配置实例的框图。
[0025]
[图3]是示意性示出手术系统的配置实例的示图。
[0026]
[图4]是简要描述白内障手术的示图。
[0027]
[图5]是示意性示出了手术系统的功能配置实例的框图。
[0028]
[图6]是示出控制参数的基本控制实例的曲线图。
[0029]
[图7]是示出了在每个阶段中的图像识别和控制参数的控制实例的示意图。
[0030]
[图8]是示出玻璃体切除的状态的示意图。
[0031]
[图9]是示意性地示出手术系统的另一功能配置实例的框图。
[0032]
[图10]是示出了在每个阶段中的图像识别和控制参数的控制实例的示意图。
[0033]
[图11]是示出控制装置的硬件配置实例的框图。
具体实施方式
[0034]
在下文中，将参照附图描述根据本技术的实施方式。
[0035]
《第一实施方式》
[0036]
[手术系统的配置实例]
[0037]
图1是示意性地示出了根据本技术的第一实施方式的手术系统的配置实例的示图。
[0038]
手术系统11是用于眼球手术的系统。在图1中，手术系统11具有手术显微镜21和病床22。另外，手术系统11具有治疗装置(未图示)。
[0039]
治疗装置是用于眼科药物的装置。在本实施方式中，手术系统11包括用于白内障手术或玻璃体切除的治疗装置。可选地，手术系统11可以包括用于手术的任意装置。
[0040]
手术显微镜21具有物镜31、目镜32、图像处理装置33以及监视器34。
[0041]
物镜31用于放大和观察作为手术目标的患者眼球。
[0042]
目镜32收集从患者眼球反射的光线，并形成患者眼球的光学图像。
[0043]
图像处理装置33控制手术显微镜21的操作。例如，图像处理装置33能够获取经由物镜31捕获的图像、点亮光源或改变变焦倍率等。
[0044]
监视器34显示经由物镜31捕获的图像和患者脉搏等身体信息。
[0045]
用户(例如外科医生)能够透过目镜32进行观察、经由物镜31观察患者眼球并利用治疗装置(未图示)进行手术。
[0046]
图2是示出手术显微镜21的配置实例的框图。
[0047]
如图2所示，手术显微镜21具有物镜31、目镜32、图像处理装置33、监视器34、光源61、观察光学系统62、正面图像捕获单元(front image capturing unit)63、断层图像捕获单元64、呈现单元65、接口单元66以及扬声器67。
[0048]
光源61发出照射光并照射患者眼球。例如，图像处理装置33控制照射光的量等。
[0049]
观察光学系统62将从患者眼球反射的光引导至目镜32和正面图像捕获单元63。观察光学系统62的结构并不限定，也可以由物镜31、半反镜71以及未图示的透镜等光学元件构成。
[0050]
例如，使从患者眼球反射的光经由物镜31和透镜入射在半反镜71上。入射到半反镜71的光的大约一半通过半反镜71，经由呈现单元65入射到目镜32。另外，另一半左右的光在半反镜71上反射，入射到正面图像捕获单元63上。
[0051]
正面图像捕获单元63捕获正面图像，所述正面图像是当从正面观察患者眼球时获得的图像。例如，正面图像捕获单元63是诸如视频显微镜的图像捕获装置。此外，正面图像捕获单元63通过接收从观察光学系统62入射的光并对其进行光电转换来捕获正面图像。例如，正面图像是通过在与眼球轴向大致相同的方向上捕获患者眼球的图像所获得的图像。
[0052]
捕获的正面图像被提供给图像处理装置33和稍后描述的图像获取单元81。
[0053]
断层图像获取单元64捕获作为患者眼球的截面的图像的断层图像。例如，断层图像获取单元64是光学相干断层扫描(oct)或scheimpflug照相机。这里，断层图像是指在大致平行于患者眼球的眼球轴向方向的方向上的截面的图像。
[0054]
将捕获的断层图像提供给图像处理装置33和稍后描述的图像获取单元81。
[0055]
呈现单元65由透视显示设备(see-through display device)构成。呈现单元65配置在目镜32和观察光学系统62之间。呈现单元65将从观察光学系统62入射的光透过其中并入射到目镜32上。此外，呈现单元65可以将从图像处理设备33提供的正面图像和断层图像叠加在患者眼球的光学图像上或者将它们显示在光学图像的外围。
[0056]
图像处理装置33能够对从正面图像捕获单元63提供的正面图像和从断层图像捕获单元64提供断层图像执行预定处理。此外，图像处理装置33基于从接口单元66提供的用户操作信息来控制光源61、正面图像捕获单元63、断层图像捕获单元64和呈现单元65。
[0057]
接口单元66是控制器等操作装置。例如，接口单元66将用户操作信息提供给图像处理装置33。此外，接口单元66可以包括能够与外部装置通信的通信单元。
[0058]
图3是示意性地示出手术系统11的配置实例的示图。
[0059]
如图3所示，手术系统11具有手术显微镜21、控制装置80和晶状体乳化机(phaco machine)90。手术显微镜21、控制装置80、以及晶状体乳化机90被连接为能够有线或无线地彼此通信。装置之间的连接形式不受限制，并且例如可以使用诸如wi-fi的无线lan通信或诸如蓝牙(注册商标)的近场通信。
[0060]
控制装置80基于与患者眼球相关的捕获图像识别与手术相关的状况信息，捕获图像由手术显微镜21捕获。另外，控制装置80基于状况信息来控制与用于手术的治疗装置相关的控制参数。例如，在图3中，基于从手术显微镜21获取的正面图像和断层图像来识别状况信息。即，捕获图像包括正面图像和断层图像。
[0061]
状况信息是与对患者眼球进行的手术相关的各种类型的信息。在本实施方式中，
状况信息包括手术的阶段。例如，如图4所示，在对患者眼球进行白内障手术(白内障超声乳化)的情况下，将其分成以下阶段。
[0062]
角膜部分切口：如图4的箭头a11所示，是用手术刀等切割患者眼球101的角膜部分102并形成切口103的阶段。
[0063]
前囊切口：手术器械通过切口103部分插入并且晶状体104的前囊部分被切割成圆形形状的阶段。
[0064]
晶状体核的碎裂：如图4的箭头a12所示，通过切口103将手术器械插入晶状体104f的切割前囊部分，并且通过超声波振动进行晶状体104的核的碎裂(乳化)。在本实施方式中，它被分成保留晶状体104的核预定量或更多的阶段(第一阶段)和保留晶状体104的核预定量或更少的阶段(第二阶段)。
[0065]
通过外科器械远端的抽吸：使用外科器械进行抽吸的阶段。在本实施方式中，通过外科器械远端抽吸患者眼球101的废物。废物是在手术期间抽吸的患者眼球的组织，例如晶状体104的碎裂核、灌注溶液和皮层。此外，“通过外科器械远端的抽吸”可以与“晶状体核的碎裂”同时进行。
[0066]
人工晶状体(intraocular lens)的插入：如图4的箭头a13所示，将人工晶状体105插入晶状体104中。
[0067]
需要说明的是，上述各阶段还可以分为其他阶段。例如，根据“晶状体核的碎裂”中的晶状体核的残余量，阶段可被设置为阶段1、阶段2、阶段3等。在下文中，例如，阶段的更详细的阶段将被称为晶状体核的碎裂1和晶状体核的碎裂2。
[0068]
应注意，手术的阶段不受限制，并且除上述阶段之外的阶段可根据每个外科医生任意改变。当然，待使用的外科器械和外科技术可根据疾病而改变。此外，可以设置局部麻醉阶段等。
[0069]
控制参数包括与超声波输出相关的参数、与通过手术器械远端的抽吸相关的参数、和与灌注溶液的流入量相关的参数中的至少一个。
[0070]
与超声波输出相关的参数是指示用于使患者眼球101的晶状体104的核碎裂的超声波输出的参数。例如，在期望快速地碎裂晶状体104的情况下，以最大值输出超声波输出。
[0071]
与通过手术器械远端的抽吸相关的参数是指示当通过手术器械进行抽吸时抽吸的压力或量的参数。例如，在期望防止抽吸废物的手术器械抽吸后囊的情况下，抽吸期间的抽吸压力或抽吸量被控制为较低。
[0072]
与灌注溶液的流入量相关的参数是指示当使灌注溶液流入时的流入的参数。例如，为了将患者眼球101的眼球内部压力维持在预定值，控制灌注溶液的量。此外，与灌注溶液的流入相关的参数还包括填充有灌注溶液的容器(瓶子94)的高度。
[0073]
晶状体乳化机90是用于白内障手术的治疗装置，并且提供任意配置。例如，超声乳化机90具有显示单元91、碎裂单元92、脚踏开关93和瓶子94作为图3中的主要部件。
[0074]
显示单元91显示与白内障手术相关的各种类型的信息。例如，显示当前的超声输出、废物的抽吸压力或正面图像。
[0075]
碎裂单元92是输出用于使患者眼球的晶状体的核碎裂的超声波的手术器械。此外，碎裂单元92设置有用于抽吸废物的抽吸孔，并且能够抽吸灌注溶液和晶状体104的乳化核。
[0076]
此外，碎裂单元92能够使灌注溶液在患者眼球中流动。在本实施方式中，使瓶子94中的灌注溶液经由灌注管95在患者眼球中流动。
[0077]
脚踏开关93根据踏板的踩踏量来控制超声波输出、废物的抽吸压力、以及灌注液的流入。
[0078]
瓶子94是填充有诸如将供应至患者眼球的盐溶液的灌注溶液的容器。瓶子94连接至用于将灌注溶液引导至患者眼球的灌注管95。此外，瓶子94具有能够改变高度的配置，并且高度被调节以将患者眼球的眼球内部压力维持在适当的压力。
[0079]
可选地，晶状体乳化机90可以具有任意配置。例如，瓶子94可以内置于晶状体乳化机90中，并且可以安装用于控制灌注溶液的流入的泵等。此外，例如，可以提供一种用于使灌注溶液在患者眼球中流动的装置。
[0080]
图5是示意性示出了手术系统11的功能配置实例的框图。在图5中，为了简化起见，仅示出了手术显微镜21的一部分。
[0081]
例如，控制装置80具有计算机配置所需的硬件，该计算机配置包括诸如cpu、gpu和dsp的处理器、诸如rom和ram的存储器以及诸如hdd的存储设备(见图11)。例如，通过cpu将预先记录在rom等中的根据本技术的程序加载到ram中并执行该程序来执行根据本技术的控制方法。
[0082]
例如，诸如pc的任意计算机能够实现控制装置80。当然，可以使用诸如fpga和asic的硬件。
[0083]
在本实施方式中，通过cpu执行预定程序来配置作为功能块的控制单元。当然，可以使用诸如集成电路(ic)的专用硬件以实现功能块。
[0084]
例如，经由各种记录介质将程序安装至控制装置80。可选地，可以经由互联网等安装程序。
[0085]
用于记录程序等的记录介质的类型不受限制，并且可以使用任意的计算机可读记录介质。例如，可以使用计算机可读非暂时性任意存储介质。
[0086]
如图5所示，控制装置80具有图像获取单元81、识别单元82、控制单元83和图形用户界面(gui)呈现单元84。
[0087]
图像获取单元81获取患者眼球的捕获图像。在本实施方式中，图像获取单元81从手术显微镜21的正面图像获取单元63和断层图像获取单元64获取正面图像和断层图像。
[0088]
所获取的正面图像和断层图像被输出到识别单元82和晶状体乳化机90的显示单元91。
[0089]
识别单元82基于与患者眼球相关的捕获图像识别与手术相关的状况信息。在本实施方式中，基于正面图像和断层图像识别当前进行的手术阶段。手术阶段例如基于正面图像中的手术器械(诸如手术刀和碎裂单元)(例如，基于所使用的手术器械的类型)来识别。此外，例如基于断层图像来识别手术器械可能损伤后囊或视网膜的状况(危险状况)。
[0090]
危险状况是与手术相关的危险状况。例如，危险状况可以是后囊经受抽吸的状况(后囊可能被损坏)。在后囊损坏的情况下，其与识别单元82未从由图像获取单元81获取的捕获图像中识别皮层的状况相对应。
[0091]
此外，在本实施方式中，识别单元82基于通过执行关于状况信息和危险状况的学习而获得的学习模型，识别捕获图像的状况信息或危险状况。稍后将描述具体实例。
[0092]
应注意，识别状况信息和危险状况的方法不受限制。例如，捕获的图像可以通过机器学习来分析。可选地，可以使用图像识别、语义分段、图像信号分析等。
[0093]
识别出的状况信息和危险状况被输出到控制单元83和gui呈现单元84。
[0094]
在本实施方式中，在白内障手术中，学习的模型是通过使用如下数据作为学习数据来进行学习而生成的分类器，即，在该数据中，“通过外科器械远端的抽吸”和“晶状体核的碎裂”的阶段与关于超声波输出的参数、与通过外科器械远端的抽吸相关的参数以及与该阶段中的灌注液的流入相关的参数相关联。
[0095]
应注意，对用于获得学习模型的学习模型进行学习的方法不受限制。例如，可以使用使用深度神经网络(dnn)等的任何机器学习算法。例如，可以使用执行深度学习的人工智能(ai)等。
[0096]
例如，上述识别单元执行图像识别。学习的模型基于输入信息执行机器学习并输出识别结果。此外，识别单元基于学习的模型的识别结果执行输入信息的识别。
[0097]
例如，神经网络和深度学习被用于学习技术。神经网络是模拟人类大脑的神经网络的模型。神经网络由输入层、中间层(隐藏层)和输出层这三种类型的层构成。
[0098]
深度学习是使用具有多层结构的神经网络的模型。深度学习可以在每层中重复特征学习并且学习在大量数据中隐藏的复杂模式。
[0099]
深度学习例如用于识别捕获图像中的对象的目的。例如，使用用于图像或运动图像的识别的卷积神经网络(cnn)等。
[0100]
此外，其中已经结合了神经网络的概念的神经芯片/神经元形态芯片可以用作实现这种机器学习的硬件结构。
[0101]
在本实施方式中，基于整合在识别单元82中的学习模型，将阶段中的适当控制参数输出给控制单元83。
[0102]
现在，下面将描述学习模型的具体实例。
[0103]
具体实例1：输入数据是“捕获图像”，并且训练数据是“晶状体核的碎裂的阶段1至5”。
[0104]
在具体实例1中，将捕获图像的状况信息添加到每个输入的捕获图像。即，进行使用通过将状况信息应用于各捕获图像而得到的数据作为学习数据的学习，生成学习的模型。例如，将指示阶段是晶状体核的碎裂2的信息添加到晶状体的核的残余量为80％的捕获图像中。此外，例如，在晶状体的核的残余量是20％的情况下，添加指示阶段是晶状体核的碎裂5的信息。即，参照晶状体的核的残余量来确定阶段的详细阶段。另外，由诸如外科医生(眼科医师)的眼科相关人员注释哪个阶段对应于捕获图像。应注意，可针对晶状体的核的残余量设定任意阶段。当然，不限于5个阶段。
[0105]
基于这样的学习模型，识别单元82能够识别捕获图像的每个阶段。
[0106]
应注意，在具体实例1中输入的捕获图像可以是通过仅对患者眼球的角膜部分进行成像而获得的图像。因而，通过排除对于学习不必要要的学习数据，能够提高精度。
[0107]
应当注意，可以裁剪与输入捕获图像的角膜部分相对应的部分。
[0108]
具体实例2：输入数据是“捕获图像”，训练数据是“皮层抽吸的阶段1至5”。
[0109]
在具体实例2中，由用户向每个输入的捕获图像添加捕获图像的状况信息。例如，将表示阶段是皮质抽吸5的信息添加到皮质的残留量为20％的捕获图像。此外，与捕获图像
相对应的阶段由眼科相关人员(诸如外科医生)注释。
[0110]
识别单元82能够基于上述学习的模型来识别捕获图像的各个阶段。
[0111]
应注意，在具体实例2中输入的捕获图像可以是通过仅对患者眼球的角膜部分成像而获得的图像。
[0112]
具体实例3：输入数据是“捕获图像”，训练数据是“是否发生皮层抽吸”，或者输入数据是“捕获图像和安装在处理装置上的传感器(后述的传感器单元96)的检测结果”，训练数据是“是否发生后囊抽吸”。
[0113]
在具体实例3的第一学习方法中，在捕获图像中在治疗装置远端处存在皮层的情况下，添加指示“发生皮层抽吸”的训练数据，或者在治疗装置远端处不存在皮层的情况下，添加指示“未发生皮层抽吸”的训练数据，并进行基于捕获图像确定是否发生了皮层抽吸的学习。基于学习的结果，识别单元82通过捕获图像确定是否发生皮层抽吸。然后，在作为传感器的检测结果而确定为“没有发生皮层抽吸”时发现抽吸量减少的情况下，识别出在外科器械远端处抽吸了后囊(虽然不容易基于捕获图像进行确定)。
[0114]
在具体实例3的第二学习方法中，将“捕获的图像以及安装在治疗装置上的传感器(后述的传感器单元96)的检测结果”作为输入数据添加，并且针对每个输入数据添加是否实际产生了发生了后囊抽吸来作为训练数据。基于该学习结果，识别单元82基于“捕获图像和安装在治疗装置上的传感器(后述的传感器单元96)的检测结果”来直接识别是否产生了后囊抽吸。
[0115]
应注意，在这种情况下，需要当后囊被抽吸时的捕获图像和感测结果作为输入数据。此时，可以使用在手术期间后囊实际被抽吸的捕获图像，或者可以使用虚拟地再现后囊被抽吸的状态的图像来进行学习。
[0116]
应注意，在具体实例3中输入的捕获图像可以是通过仅对患者眼球的角膜部分进行成像而获得的图像。
[0117]
控制单元83基于状况信息控制控制参数。在本实施方式中，根据由识别单元82识别的阶段来控制控制参数。
[0118]
例如，在白内障手术中，识别单元82在图像识别中识别剩余预定量或更多的晶状体的核的阶段(第一阶段)。在该阶段中，为了迅速去除晶状体的核，控制单元83将在第一阶段能够输出的超声波的最大值设定为例如晶状体乳化机90的最大输出值。另外，在剩余预定量或以下的晶状体的核的阶段中，为了防止后囊损坏的危险状况，将能够输出的超声波的最大值设定为比在第一阶段能够输出的超声波的最大值有限的值(低值)。
[0119]
现在，将参考图6描述基本控制实例。图6是示出控制参数的基本控制实例的曲线图。如图6所示，纵轴表示控制参数的输出，横轴表示脚踏开关的按下量。此外，在图6中，采用“晶状体核的碎裂”的阶段作为实例。即，纵轴表示超声波输出。
[0120]
图6的a是示出在晶状体核的碎裂1中的对照实例的曲线图。
[0121]
如图6的a所示，用户通过按压脚踏开关93直至最大(100％)，能够输出高达最大值的超声波。在图6的a中，由于保持足够量的晶状体核的阶段，所以通过用户按压脚踏开关93，超声波的最大值可以输出至高数值，例如，晶状体乳化机90的最大输出值(100％)。当然，所输出的超声波并不是始终为100％，所输出的超声波的值根据用户的操作(脚踏开关93的按压量)而任意地变化。
[0122]
图6的b是示出在晶状体核的碎裂4中的对照实例的曲线图。
[0123]
如图6的b所示，由于晶状体核的残余量小的状态，所以控制超声波输出的最大值。例如，为了不损坏后囊等，将超声波的最大值控制为比晶状体乳化机90的最大输出值低的值(例如，30％)。
[0124]
此外，由于超声波输出的最大值减小，因此图6的b所示的直线(实线)的梯度比图6的a所示的直线(实线)的梯度平缓。即，与脚踏开关93的按压量相对应的超声波输出值的变化减小。因而，可以进行更加特定的高精度的输出控制。
[0125]
应当注意，控制方法不受限制，并且可以任意设置各阶段中控制参数的输出的最大值。另外，也可以控制脚踏开关93的按压量。例如，当最大程度地按压脚踏开关93时，可以输出与按压量的50％对应的控制参数。
[0126]
此外，指示晶状体乳化机90的最大输出值的信息可以显示在显示单元91上。例如，在显示单元91上显示指示可输出的超声波的当前最大值是晶状体乳化机90的最大输出值的30％的信息。
[0127]
gui呈现单元84向用户呈现与手术相关的各种类型的信息。在本实施方式中，gui呈现单元84在晶状体乳化机90的显示单元91或手术显微镜21的监视器34上呈现使得用户能够可视地识别当前状况信息、受控控制参数和危险状况的gui。
[0128]
如图5所示，晶状体乳化机90具有传感器单元96和瓶子调节单元97以及显示单元91、碎裂单元92、脚踏开关93和瓶子94。在本实施方式中，控制单元83控制从碎裂单元92输出的超声波的输出、碎裂单元92的抽吸压力或抽吸量、瓶子94的高度(灌注液的流入压力)等。
[0129]
传感器单元96是安装在碎裂单元92上的传感器装置。例如，传感器单元96是压力传感器并且测量抽吸废物的碎裂单元92的抽吸压力。由传感器单元96测量的感测结果被提供给控制单元83。此外，由传感器单元96测量的感测结果可以显示在显示单元91上。
[0130]
瓶子调节单元97是能够调整瓶子94的高度的驱动机构。例如，当增加灌注溶液的流入时，瓶子94的高度被调节为高。
[0131]
应注意，在本实施方式中，识别单元82对应于基于由手术显微镜捕获的与患者眼球相关的捕获图像识别与手术相关的状况信息的识别单元。
[0132]
应注意，在本实施方式中，控制单元83对应于根据状况信息来控制与用于上述手术的治疗装置相关的控制参数的控制单元。
[0133]
应注意，在本实施方式中，gui呈现单元84对应于向进行手术的用户呈现状况信息和控制参数中的至少一者的呈现单元。
[0134]
应注意，在本实施方式中，晶状体乳化机90对应于用于白内障手术的治疗装置。
[0135]
应注意，在本实施方式中，手术系统11对应于眼科手术系统，该眼科手术系统包括能够捕获患者眼球的图像的手术显微镜、用于患者眼球的手术的治疗装置以及控制装置，该控制装置包括识别单元和控制单元，该识别单元基于与患者眼球相关的捕获图像识别与手术相关的状况信息，该控制单元基于状况信息控制与治疗装置相关的控制参数。
[0136]
图7是示出在每个阶段中的图像识别和控制参数的控制实例的示意图。
[0137]
图7的a是示出晶状体核的碎裂阶段的示意图。
[0138]
如图7的a所示，识别单元82基于在捕获图像中的手术器械(碎裂单元92)，识别当
前阶段是“晶状体核的碎裂”。
[0139]
基于识别单元82的识别结果，控制单元83控制输出到碎裂单元92的超声波的输出为超声碎裂机90的最大输出值。
[0140]
例如，在基于识别单元82的图像识别识别出患者眼球101的晶状体的核的残余量大的情况下，从碎裂单元92输出的超声波的输出的最大值被控制为超声碎裂机90的最大输出值。此外，例如，在作为识别单元82的图像识别的结果而识别出患者眼球101的晶状体的核很少的情况下，即，在剩余预定量或更少的晶状体的核的阶段(第二阶段)中，从碎裂单元92输出的超声波的输出的最大值被设置为比在第一阶段能够输出的超声波的最大值低的值。
[0141]
应注意，限制超声波输出的方法并不受到限制。例如，可以减少超声波输出的变化。即，也可以相对于脚踏开关93的按压量，将超声波输出的变化控制得较小。此外，要限制的超声波输出的最大值可以通过机器学习或用户控制为最佳值。
[0142]
图7的b是示出了通过外科器械远端的抽吸阶段的示意图。
[0143]
如图7的b所示，识别单元82基于所捕获图像中的手术器械(例如，抽吸皮层111的抽吸单元112)，识别出当前阶段是“通过外科手术器械远端的抽吸”。应当注意，在图7的b中，抽吸单元112正在抽吸皮层111。
[0144]
控制单元83基于识别单元82的识别结果来控制抽吸单元112的抽吸压力或抽吸量。例如，在剩余足够量的皮层111的情况下，抽吸单元112的抽吸压力或抽吸量的最大值被控制为晶状体乳化机90的最大输出值。
[0145]
此外，在识别单元82在图像识别中未识别出皮层111的情况下，控制单元83降低抽吸单元112的抽吸压力或抽吸量，这是因为后囊会被抽吸。
[0146]
应注意，识别单元82也可以基于由传感器单元96测量的抽吸单元112的抽吸压力和抽吸量来识别皮质111是否被充分抽吸。
[0147]
在上文中，在根据本实施方式的控制装置80中，基于由手术显微镜21捕获的与患者眼球101相关的捕获图像识别与手术相关的状况信息。基于状况信息控制与用于白内障手术的晶状体乳化机90相关的控制参数。因此，可以有效地进行精密控制。
[0148]
常规地，在白内障手术中，晶状体核通过晶状体乳化去除。此外，存在期望精细地执行超声波输出的情况，例如，存在期望快速去除晶状体核的情况或者存在期望在不损坏后囊等的情况下进行操作的情况。然而，超声波输出唯一地对应于脚踏开关的按下程度。因此，难以进行精细控制。
[0149]
鉴于此，在本技术中，通过图像识别识别手术的阶段，并且根据该阶段进行控制。因此，能够根据状况有效地进行精确和精细的输出控制。此外，通过机器学习从图像确定手术的状况提高了预测危险状况的精度。
[0150]
《第二实施方式》
[0151]
将描述根据本技术的第二实施方式的控制装置。在下文中，将省略或简化具有与在上述实施方式中描述的手术显微镜21、控制装置80等的配置和动作相似的那些部分的描述。
[0152]
在上述实施方式中，手术系统11包括晶状体乳化机90。本技术不限于此，并且可以使用与眼球手术相关的各种类型的治疗装置来代替晶状体乳化机90。在下文中，将给出玻
璃体切除的具体描述。
[0153]
在上述实施方式中，根据白内障手术的阶段来控制控制参数。本技术不限于此，并且可以根据玻璃体切除的阶段来控制控制参数。
[0154]
在玻璃体切除的情况下，它被分成以下阶段。
[0155]
眼球切口：在患者眼球中形成可以插入用于切除玻璃体的外科器械的孔的阶段。通常，做三个孔以用于插入玻璃体切割器以切除玻璃体、光纤用光照射眼球内部，以及仪器使灌注溶液流入。
[0156]
手术器械插入：手术器械插入到形成的孔中的阶段。
[0157]
玻璃体切除：玻璃体被玻璃体切割器切除的阶段。在本实施方式中，它被分成后囊或视网膜的位置与玻璃体切割器的位置之间的距离等于或大于预定距离的阶段和后囊或视网膜的位置与玻璃体切割器的位置之间的距离等于或小于预定距离的阶段。
[0158]
激光照射：通过激光探头用激光照射患部(诸如视网膜撕裂)的阶段。
[0159]
在上述实施方式中，控制参数包括与超声波输出相关的参数、与通过手术器械远端的抽吸相关的参数、以及与灌注溶液的流入相关的参数中的至少一个。本技术不限于此，并且控制参数可以包括与手术相关的任意参数。在第二实施方式中，控制参数包括与玻璃体切除的速度相关的参数和与激光输出相关的参数中的至少一者。
[0160]
与玻璃体切除的速度相关的参数是指示玻璃体切割器在切除玻璃体时的速度的参数。例如，该参数是玻璃体切割器的刀片的每秒往复次数(切割速率)。
[0161]
与激光输出相关的参数是指示从激光器探头输出的激光的输出的参数。在本实施方式中，与激光输出相关的参数的控制包括激光强度和激光发射的禁止。
[0162]
在上述实施方式中，基于白内障手术中的状况信息和危险状况来控制控制参数。本技术不限于此，并且可以基于玻璃体切除中的状况信息和危险状况来控制控制参数。
[0163]
例如，玻璃体切除中的危险状况包括会将用于玻璃体切除的激光发射到黄斑的情况。
[0164]
此外，例如，在玻璃体切除的情况下，识别单元82在图像识别中识别后囊或视网膜的位置与玻璃体切割器的位置之间的距离等于或大于预定距离的阶段。在这个阶段中，控制单元83增大切割速率以便快速地切除玻璃体。此外，在后囊或视网膜的位置与玻璃体切割器的位置之间的距离等于或小于预定距离的阶段中，后囊或视网膜可能被损坏。因此，与通过手术器械远端的抽吸相关的切割速率或参数的最大值被控制为较低。
[0165]
此外，控制单元83基于危险状况控制控制参数。例如，在根据识别单元82识别出视网膜和玻璃体切割器之间的距离较近的情况下，将切割速率控制为较低。此外，例如，在瞄准光束接近以落在距黄斑预定距离内的情况下，禁止激光照射。
[0166]
在上述实施方式中，识别单元82基于具体实例1至3中所示的学习模型来识别每个阶段。可选地，可以执行不同类型的机器学习。
[0167]
现在，将描述学习模型的其他具体实例。
[0168]
具体实例4：输入数据是“捕获图像”并且训练数据是“手术器械远端的位置”。
[0169]
在具体实例4中，从所输入的捕获图像中检测手术器械远端的位置。即，针对所输入的捕获图像学习手术器具远端的位置检测结果。例如，通过分割等学习手术器械远端的位置。
[0170]
基于这样学习的模型，识别单元82能够在捕获的图像中识别手术器械远端的位置。
[0171]
此外，基于手术器械的位置和深度信息从捕获图像估计手术器械和视网膜之间的距离，深度信息基于捕获图像中视网膜的正面位置和视差。
[0172]
此外，基于在特定时间内估计的手术器械与视网膜之间的距离的平均值来设置阶段。
[0173]
应当注意，可以通过阈值处理来设置阶段的更详细的阶段。此外，控制参数的最大值可以基于距离的平均值来确定。
[0174]
具体实例5：输入数据是“捕获的图像”并且训练数据是“手术器械远端的位置、取向、瞄准光束的位置、或眼睛的部位”。
[0175]
在具体实例5中，从所输入的捕获图像检测手术器械远端的位置、取向、瞄准光束的位置或眼睛部位。例如，学习输入捕获图像中的两个点，即，示出手术器械远端的点和能够看到手术器械远端的取向的范围，例如，示出1mm的距离的点。此外，例如，通过语义分割来学习瞄准光束的位置、眼球的前段、眼球的后段、黄斑、视盘等。
[0176]
即，基于上述学习的模型，识别单元82能够从捕获的图像中识别手术器械远端的位置、取向、瞄准光束的位置或眼睛部位。
[0177]
应注意，用于学习的点的数目没有限定，也可以仅使用表示手术器具的顶端的一个点。
[0178]
此外，控制单元83通过上述学习控制以下两种模式。第一模式是在从捕获图像检测到瞄准光束与眼球的部位(黄斑或视盘)重叠的情况下禁止激光发射的模式。第二模式是在从所捕获的图像中检测到眼睛的部位在所捕获的图像中在手术器械的取向上位于距手术器械远端(如激光探头)一定距离内的情况下禁止激光发射的模式。
[0179]
图8是示出玻璃体切除的状态的示意图。
[0180]
如图8所示，将外科器械120和眼内照射装置125插入在视网膜中具有孔115(未示出)的患者眼球101中。应注意，图8中未示出用于使灌注溶液流入的管。此外，在图8中，用于引导外科器械120或眼内照射装置125插入或移除外科器械120或眼内照射装置125的管状套管针130被放置在患者眼球101上。
[0181]
取决于玻璃体切除的每个阶段的外科器械被用作外科器械120。在本实施方式中，关注玻璃体切割器和激光探头均作为外科器械120被插入的阶段(“玻璃体切除”和“激光照射”)。当然，可以插入镊子、后闪针、内界膜(ilm)镊子等。
[0182]
眼内照射装置125用光照亮患者眼球101的内部。例如，眼内照射装置125具有照射光源和光纤。例如，照射光源发射用于向患者眼球101内部发射光的照射光，用于需要眼底的广域观察的玻璃体切割术手术等。光纤引导从照射光源发出的照射光并将该照射光发射到患者眼球101的内部。
[0183]
图9是示意性地示出手术系统11的另一功能配置实例的框图。如图9所示，手术系统11具有手术显微镜21、控制装置80和玻璃体切割装置140。
[0184]
手术显微镜21、控制装置80和玻璃体切割装置140被连接成能够通过电线或无线地相互通信。设备之间的连接形式不受限制，并且例如可以使用诸如wi-fi的无线lan通信或诸如蓝牙(注册商标)的近场通信。
[0185]
玻璃体切割装置140是用于切除玻璃体的治疗装置，并且提供了任意配置。例如，玻璃体切割装置140具有显示单元91、传感器单元141、玻璃体切割器142、激光探头143、以及瓶子调节单元97作为图8中的主要部件。应当注意，显示单元91和瓶子调节单元97具有与晶状体乳化机90相同的配置，因此将省略其描述。
[0186]
应注意，在本实施方式中，玻璃体切割术装置140对应于用于玻璃体切割手术的治疗装置。
[0187]
玻璃体切割器142能够切除并抽吸患者眼球101的玻璃体。在本实施方式中，控制装置80的控制单元83控制玻璃体切割器142的切割速率以及抽吸压力或抽吸量。此外，玻璃体切割器142配备有传感器单元141并且在通过外科器械远端进行抽吸时测量抽吸量或抽吸压力。
[0188]
例如，在“玻璃体切除”阶段中，在后囊或视网膜的位置与玻璃体切割器142的位置之间的距离等于或大于预定距离的情况下，控制单元83将与玻璃体切除的速度相关的参数控制为玻璃体切割器142的切割速率的最大值。此外，例如，在后囊或视网膜的位置与玻璃体切割器142的位置之间的距离等于或小于预定距离的情况下，控制单元83减小与玻璃体切除的速度相关的参数的玻璃体切割器142的切割速率的最大值。
[0189]
激光探头143用激光照射诸如视网膜撕裂等的患部。例如，激光探头143能够向视网膜发射特定波长激光，由此使视网膜凝固。另外，激光探头143发射表示激光的照射位置的瞄准光束。用户能够基于来自所捕获的图像的瞄准光束的位置检查激光发射到的位置。
[0190]
在本实施方式中，控制单元83控制激光探头143的激光发光。例如，在识别单元82识别出瞄准光束接近落在距黄斑预定距离内的情况下，控制单元83禁止激光发射。
[0191]
图10是示出在每个阶段中的图像识别和控制参数的控制实例的示意图。
[0192]
图10的a是示出玻璃体切除的阶段的示意图。
[0193]
如图10的a所示，识别单元82基于所捕获图像中的手术器械(玻璃体切割器142)识别出当前阶段是“玻璃体切除”。
[0194]
控制单元83基于识别单元82的识别结果来控制玻璃体切割器142的切割速率。在后囊或视网膜的位置与玻璃体切割器142的位置之间的距离等于或大于预定距离的情况下，切割速率的最大值增大。例如，切割速率的最大值被设定为玻璃体切割装置140的最大输出值。
[0195]
在后囊或视网膜的位置与玻璃体切割器142的位置之间的距离等于或小于预定距离的情况下，切割率的最大值减小。例如，切割速率的最大值被控制为低于玻璃体切割装置140的最大输出值的值。
[0196]
应注意，切割速率的控制方法不受限制。例如，可以减小切割速率的变化。此外，例如，要限制的切割速率的最大值可以通过机器学习或用户控制为最佳值。此外，最大值可以根据例如从“玻璃体切除”的阶段开始时起的经过时间被控制为更低。
[0197]
图10的b是示出激光照射的阶段的示意图。
[0198]
如图10的b所示，图像获取单元81获取通过捕获激光探测器143、瞄准光束145、黄斑151和视盘152的图像获得的捕获图像150。
[0199]
识别单元82基于捕获图像中的手术器械(激光探头143)识别当前阶段是“激光照射”。
[0200]
在瞄准光束145进入距黄斑151预定距离(虚线155)内的情况下，控制单元83禁止激光探测器143的激光发射。
[0201]
在瞄准光束145进入距视盘152的预定距离内的情况下，控制单元83可禁止激光探测器143的激光发射。在这种情况下，将作为基础的虚线155设置为位于视盘的外围。
[0202]
此外，gui呈现单元84向显示单元91输出使得用户可以可视地识别虚线155的gui。在瞄准光束145进入虚线155的内部之前和之后，可以在颜色上改变虚线155(例如，从绿色变成红色)。因而，用户可以知道瞄准光束145进入禁止发射区域。此外，可以只呈现可以视觉识别虚线155的gui而不禁止激光发射。因而，降低了用户可能向黄斑151或视盘152发射激光的风险。
[0203]
《其他实施方式》
[0204]
本技术不限于上述实施方式，并且可以实现各种其他实施方式。
[0205]
在上述实施方式中，基于状况信息和危险状况来控制控制参数。本技术不限于此，并且可以根据各种状况控制控制参数。例如，假定晶状体的核已经被去切除一定程度的情况。在这种情况下，在晶状体的一片核与碎裂单元92之间的距离等于或小于特定距离并且它们彼此不接触的情况下，可以相对增加抽吸压力或抽吸量。此外，例如，当碎裂单元92与晶状体核片接触时，可以进行控制以减小抽吸压力或抽吸量。
[0206]
在上述实施方式中，在图像识别中识别状况信息和危险状况。本技术不限于此，并且可以通过任何方法识别状况信息和危险状况。例如，可以测量抽吸废物时的抽吸压力和抽吸量，并且可以基于感测结果识别或估计与手术相关的情况。例如，在抽吸后囊的情况下，废物的吸入量减少，并且因此识别单元82可识别危险状况。
[0207]
在上述实施方式中，针对每个阶段控制要输出的控制参数的最大值。本技术不限于此，例如，最大值可以根据碎裂单元92或玻璃体切割器142与眼球的部位(诸如视网膜，其不应该被损坏)之间的距离来控制。
[0208]
图11是示出控制装置80的硬件配置实例的框图。
[0209]
控制装置80包括cpu161、rom162、ram163、输入/输出接口165和将它们彼此连接的总线164。显示单元166、输入单元167、存储单元168、通信单元169、驱动单元170等连接至输入/输出接口165。
[0210]
显示单元166是例如使用液晶、el等的显示装置。输入单元167包括例如键盘、指示装置(pointing device)、触摸面板和其他操作装置。在输入单元167包括触摸面板的情况下，触摸面板可以与显示单元166集成。
[0211]
存储单元168是非易失性存储设备，并且包括例如hdd、闪存和其他固态存储器。例如，驱动单元170是能够驱动诸如光学记录介质和磁性记录带的可移除记录介质171的装置。
[0212]
通信单元169包括调制解调器、路由器、以及可连接至lan、wan等的用于与其他装置通信的其他通信装置。通信单元169可以执行有线通信或者可以执行无线通信。通信单元169通常与控制装置80分开使用。
[0213]
在本实施方式中，通信单元169使得能够经由网络与其他设备执行通信。
[0214]
存储在存储单元168、rom 162等中的软件与控制装置80的硬件资源协作，从而实现具有上述硬件配置的控制装置80的信息处理。具体地，将存储在rom 162等中的配置软件
的程序加载到ram 163中，并且执行该程序实现根据本技术的信息处理方法。
[0215]
例如，经由记录介质171将程序安装在控制装置80中。可选地，程序可经由全局网络等安装在控制装置80中。否则，可以使用任意计算机可读非暂时性存储介质。
[0216]
通过安装在通信终端上的计算机与能够经由网络等与其通信的另一计算机的协作，执行根据本技术的控制方法、程序和眼外科手术系统，并且可以建立根据本技术的控制装置80。
[0217]
即，根据本技术的控制装置、控制方法、程序和眼外科手术系统不仅可以在由单个计算机配置的计算机系统中执行，而且可以在其中多个计算机协作操作的计算机系统中执行。应注意，在本公开中，系统意味着一组多个部件(设备、模块(部件)等)，并且所有部件是否容纳在同一壳体中并不重要。因此，容纳在单独的壳体中并且经由网络彼此连接的多个装置和具有容纳在单个壳体中的多个模块的单个装置都是系统。
[0218]
通过计算机系统执行根据本技术的控制装置、控制方法、程序和眼外科手术系统包括例如单个计算机执行状况信息的识别、控制参数的控制等和不同计算机执行相应处理的情况两者。此外，由预定的计算机执行相应处理包括使另一计算机执行这些处理中的一些或全部并且获取结果。
[0219]
即，根据本技术的控制装置、控制方法、程序和眼外科手术系统还可以应用于多个设备经由网络共享和协作地处理单个功能的云计算配置。
[0220]
已经参考各个附图描述的诸如识别单元和控制单元的各个配置、通信系统的控制流程等仅仅是实施方式，并且可以在不偏离本技术的主旨的情况下任意修改。即，可以采用用于执行本技术的任何其他配置、算法等。
[0221]
应注意，本公开中所描述的效果仅是示例性的而非限制性的，并且可提供其他进一步的效果。上述多个效果的描述并不一定意味着同时提供那些效果。这意味着根据条件等获得上述效果中的至少任意一个，并且当然可以提供本公开中未描述的效果。
[0222]
上述实施方式的特征中的至少两个特征可以组合。即，在各个实施方式中描述的各种特征可在各个实施方式中任意地组合。
[0223]
应注意，本技术还可采取以下配置。
[0224]
(1)一种控制装置，包括：
[0225]
获取单元，获取与手术相关的状况信息，状况信息基于与患者眼球相关的捕获图像，捕获图像由手术显微镜捕获；以及
[0226]
控制单元，基于状况信息来控制与用于手术的治疗装置相关的控制参数。
[0227]
(2)根据(1)所述的控制装置，其中，
[0228]
手术包括白内障手术和玻璃体切除手术中的至少一种。
[0229]
(3)根据(1)所述的控制装置，其中，
[0230]
治疗装置是用于白内障手术的治疗装置，以及
[0231]
控制参数包括与超声波输出相关的参数、与通过手术器械远端的抽吸相关的参数以及与灌注溶液的流入量相关的参数中的至少一个。
[0232]
(4)根据(1)所述的控制装置，其中，
[0233]
治疗装置是用于玻璃体切割手术的治疗装置，以及
[0234]
该控制参数包括与玻璃体切除的速度相关的参数、与通过手术器械远端的抽吸相
关的参数、与灌注溶液的流入量相关的参数以及与激光输出相关的参数中的至少一个。
[0235]
(5)根据(1)至(4)中任一项所述的控制装置，其中，
[0236]
状况信息包括手术的阶段，以及
[0237]
阶段包括角膜部分切口、前囊切口、晶状体核的碎裂、通过手术器械远端的抽吸、玻璃体切除以及眼内晶状体的插入中的至少一个。
[0238]
(6)根据(5)所述的控制装置，其中，
[0239]
晶状体核的碎裂阶段包括其中保留预定量或更多的晶状体核的第一阶段和其中保留预定量或更少的晶状体核的第二阶段，以及
[0240]
控制单元在第一阶段中将与超声波输出相关的参数控制为能够被设定为预定值或以下，并且在第二阶段中将与超声波输出相关的参数控制为能够被设定为小于预定值的限制值。
[0241]
(7)根据(1)至(6)中任一项所述的控制装置，进一步包括：
[0242]
识别单元，基于捕获图像识别状况信息。
[0243]
(8)根据(7)所述的控制装置，其中，
[0244]
识别单元基于捕获图像识别患者眼球的部位和治疗装置，部位包括晶状体核、后囊、视网膜、黄斑、视盘、皮层和患部，并且
[0245]
控制单元基于由识别单元识别出的部位的位置和治疗装置的位置来控制控制参数。
[0246]
(9)根据(7)或(8)所述的控制装置，其中，
[0247]
控制单元基于由识别单元识别出的部位和治疗装置，控制与抽吸相关的参数。
[0248]
(10)根据(7)至(9)中任一项所述的控制装置，其中，
[0249]
在识别单元识别出患者眼球的晶状体核未与治疗装置接触的情况下，控制单元增大与抽吸相关的参数。
[0250]
(11)根据(7)至(10)中任一项所述的控制装置，其中，
[0251]
在通过手术器械远端的抽吸阶段，在识别单元未识别到皮层的情况下，控制单元减小与抽吸相关的参数。
[0252]
(12)根据(7)至(11)中任一项所述的控制装置，其中，
[0253]
在后囊或视网膜的位置与治疗装置的位置之间的距离等于或大于预定距离的情况下，控制单元增大与玻璃体切除的速度相关的参数的最大值，并且在后囊或视网膜的位置与治疗装置的位置之间的距离等于或小于预定距离的情况下，控制单元减小与玻璃体切除的速度相关的参数的最大值。
[0254]
(13)根据(7)至(12)中任一项所述的控制装置，其中，
[0255]
控制单元基于由识别单元识别出的黄斑的位置或视盘的位置以及从用于玻璃体切除手术的治疗装置发出的瞄准光束的位置来控制激光输出。
[0256]
(14)根据(1)至(13)中任一项所述的控制装置，其中，
[0257]
治疗装置包括获取与手术相关的传感器信息的传感器单元，并且
[0258]
控制单元基于传感器信息控制控制参数。
[0259]
(15)根据(7)至(14)中任一项所述的控制装置，进一步包括：
[0260]
呈现单元，将状况信息和控制参数中的至少一个呈现给执行手术的用户。
[0261]
(16)根据(15)所述的控制装置，其中，
[0262]
识别单元基于捕获图像识别与手术相关的危险状况，并且
[0263]
呈现单元向用户呈现危险状况。
[0264]
(17)一种控制方法，包括：
[0265]
由计算机系统
[0266]
获取与手术相关的状况信息，状况信息基于与患者眼球相关的捕获图像，捕获图像由手术显微镜捕获；以及
[0267]
基于所述状况信息控制与用于手术的治疗装置相关的控制参数。
[0268]
(18)一种程序，使计算机系统执行以下步骤：
[0269]
获取与手术相关的状况信息的步骤，状况信息基于与患者眼球相关的捕获图像，捕获图像由手术显微镜捕获；以及
[0270]
基于状况信息控制与用于手术的治疗装置相关的控制参数的步骤。
[0271]
(19)一种眼科手术系统，包括：
[0272]
手术显微镜，能够捕获患者眼球的图像；
[0273]
治疗装置，用于患者眼球的手术；以及
[0274]
控制装置，包括：
[0275]
获取单元，获取与所述手术相关的状况信息，状况信息基于与所述患者眼球相关的捕获图像，捕获图像由手术显微镜捕获，以及
[0276]
控制单元，基于状况信息来控制与治疗装置相关的控制参数。
[0277]
参考标号列表
[0278]
11
ꢀꢀ
手术系统
[0279]
21
ꢀꢀ
手术显微镜
[0280]
80
ꢀꢀ
控制装置
[0281]
82
ꢀꢀ
识别单元
[0282]
83
ꢀꢀ
控制单元
[0283]
84
ꢀꢀ
gui呈现单元
[0284]
90
ꢀꢀ
晶状体乳化机
[0285]
96
ꢀꢀ
传感器单元
[0286]
140 玻璃体切割装置。