使用当前工作流步骤控制医疗数据处理的制作方法

1.本发明涉及一种计算机实施的使患者的身体解剖部位的生物力学模型适应于当前患者状态的方法、一种对应的计算机程序、一种存储有所述程序的计算机可读存储介质、一种执行所述程序计算机以及一种包括电子数据存储装置和所述述计算机的医疗系统。


背景技术：

2.生物力学模型例如用于描绘可能因医学干预引起的解剖结构变化，并据此更新用于规划和导航干预的患者图像数据。还已知进行这种更新的基础是干预期间所生成的空间采样数据，如医学图像数据。


技术实现要素：

3.本发明的目的是改进对身体解剖部位的数字生物力学模型的使用。
4.本发明可用于例如分别有关医疗导航系统和图像配准软件的过程，它们均为brainlab ag的产品，诸如cranial navigation和image fusion。
5.下文公开了本发明的各个方面、实例和示例性步骤及其实施例。只要技术上适宜且可行，本发明的不同示例性特征可根据本发明相组合。
6.发明简述
7.在下文中，给出对本发明具体特征的简要描述，其不应理解为将本发明仅限于本部分中描述的特征或特征组合。
8.本公开的方法包括确定当前执行的工作流步骤，诸如医学干预，确定结果用作将身体解剖部位的生物力学模型适应于和/或更新为对应的当前患者状态的基础。确定当前工作流步骤也可用作控制成像装置的基础，以跟踪围绕患者的实体，或者对身体解剖部位进行成像或获取其他数据，或者敦促用户执行特定动作，例如使用跟踪仪器、诸如指针来获取信息。生物力学模型是根据图谱数据而生成。根据当前工作流步骤生成的数据集可以附加地或替选地用作确定当前工作流步骤和/或适应另外工作流的基础。
9.发明概述
10.在本部分中，例如通过参照本发明的可行实施例给出对本发明的一般特征的描述。
11.总体而言，本发明达成上述目的的解决方案为，在第一方面，提供一种计算机实施的使患者的身体解剖部位的生物力学模型适应于患者当前状态的医疗方法。所述方法包括在至少一个计算机(例如，至少一个计算机是导航系统的一部分)的至少一个处理器上执行以下由至少一个处理器执行的示例性步骤。
12.在(例如第一)示例性步骤中，获取初始生物力学模型数据，该初始生物力学模型数据描述身体解剖部位的初始生物力学模型。例如，生物力学模型是身体解剖部位的有限元模型或耦合弹簧模型。例如，适应性生物力学模型数据是通过分别更改有限元模型或耦合弹簧模型的边界条件而确定，例如是通过移动节点，更改或添加或删除质点，或者更改或
添加或删除力。例如，初始生物力学模型数据是基于对患者图像数据进行基于图谱的分割而生成，该患者图像数据描述身体解剖部位的数字医学图像，即，通过在描述身体解剖部位的基于图像的模型的图谱数据与描述身体解剖部位的数字医学图像的患者图像数据之间建立映射，以便分割身体解剖部位的图像表示。例如，身体解剖部位包括脑部的至少一部分或肝脏的至少一部分。
13.在(例如第二)示例性步骤中，获取工作流步骤数据，该工作流步骤数据描述患者身上待执行过程的当前工作流步骤。例如，获取跟踪数据，该跟踪数据描述医疗实体、即患者、医疗人员或仪器中至少一个的位置；以及获取工作流步骤定义数据，该工作流步骤定义数据描述医疗实体、即患者、医疗人员或仪器中至少一个的至少一个位置与患者身上待执行过程的至少一个工作流步骤之间的关联性。例如，然后基于跟踪数据和工作流步骤定义数据来获取工作流步骤数据，其中通过将跟踪数据所描述的位置与工作流步骤定义数据进行比较，并且选择与跟踪数据所描述的医疗实体的位置相对应的医疗实体位置相关联的至少一个工作流步骤，作为当前工作流步骤。例如，跟踪数据是通过对至少一个医疗实体、例如患者、身体解剖部位、医疗人员或医疗仪器中至少一个进行成像、例如视频成像而生成。根据另一实例，跟踪数据是通过光学地或电磁地跟踪附接到至少一个医疗实体、例如患者、身体解剖部位、医疗人员或医疗仪器中至少一个的至少一个标记装置而生成。
14.在(例如第三)示例性步骤中，基于工作流步骤数据和初始生物力学模型数据来确定状态变化数据，其中，该状态变化数据描述患者状态变化。例如，患者状态变化是以下至少一项变化：患者身体的位置或几何形态，例如身体解剖部位的位置或几何形态；或者医疗仪器与患者身体之间的相对位置，或医疗人员与患者身体之间的相对位置；上述至少一项位置变化之间的时间；医疗仪器的配置或使用；医疗仪器到达特定位置的时间间隔，或在过程中从预定时间点开始经过的时间间隔。
15.在(例如第四)示例性步骤中，获取模型适应性数据，该模型适应性数据描述患者状态变化与待应用于初始生物力学模型的适应性之间的关联性。适应性例如定义为有限元模型或耦合弹簧模型的边界条件变化，例如分别是通过移动节点，更改或添加或删除质点，或者更改或添加或删除力。
16.在(例如第五)示例性步骤中，基于初始生物力学模型数据和状态变化数据以及模型适应性数据来确定适应性生物力学模型数据，其中，该适应性生物力学模型数据描述通过对初始生物力学模型应用适应性而确定的适应性生物力学模型。
17.在根据第一方面的方法的实例中，基于状态变化数据来获取关注区域数据，其中，该关注区域数据描述待执行过程、例如上述过程之中或之上的区域或轨迹，例如解剖区域或对象表面。例如，所述过程包括：基于关注区域数据，获取描述导航仪器位置的仪器跟踪数据。替选地或附加地，所述过程包括：基于关注区域数据，获取描述患者的至少一部分、例如身体解剖部位的视频或医学图像数据。例如，所述过程包括：获取医学图像数据，以及例如通过机械臂，手持或手动引导或自动引导用于生成医学图像数据的成像装置，例如超声成像探头。
18.在根据第一方面的方法的实例中，基于状态变化数据来确定成像控制数据。该成像控制数据描述待发布给医学成像装置的命令，以获取身体解剖部位的至少一部分的图像。例如，身体解剖部位中的待成像部分取决于患者状态变化的类型。例如，身体解剖部位
中的待成像部分在解剖学上对应于生物力学模型中适应于确定适应性生物力学模型数据的部分。例如，将成像控制数据传输到医学成像装置，并执行为确定医学图像数据，该医学图像数据描述身体解剖部位中的待成像部分的医学图像。
19.在第二方面，本发明涉及一种计算机程序，其包括指令，当由至少一个计算机执行程序时，所述指令促使至少一个计算机执行根据第一方面的方法。替选地或附加地，本发明可以涉及携带表示程序、例如上述程序的信息的(例如以技术手段生成的物理性、例如电)信号波，例如数字信号波，诸如电磁载波，所述程序例如包括适于执行根据第一方面的方法的任意或全部步骤的代码机构。在一实例中，信号波是携带上述计算机程序的数据载波信号。存储在盘上的计算机程序是数据文件，当读取并传输文件时，该文件变成例如(例如以技术手段生成的物理性、例如电)信号形式的数据流。该信号可实施为信号波，例如本文描述的电磁载波。例如，信号(例如信号波)构建为经由计算机网络、例如lan、wlan、wan、移动网络(例如因特网)来传输。例如，信号(例如信号波)构建为通过光学或声学数据传输来传输。故替选地或附加地，本发明根据第二方面可以涉及上述程序(即，包括该程序)的数据流。
20.在第三方面，本发明涉及一种存储有根据第二方面的程序的计算机可读存储介质。所述程序存储介质例如为非暂时性。
21.在第四方面，本发明涉及至少一个计算机(例如，计算机)，其包括至少一个处理器(例如，处理器)和至少一个存储器(例如，存储器)，其中，由处理器执行根据第二方面的程序，或其中，该至少一个计算机包括根据第三方面的计算机可读存储介质。
22.在第五方面，本发明涉及一种医疗系统，包括：
23.a)根据第四方面的至少一个计算机；
24.b)至少存储初始生物力学模型数据和模型适应性数据的至少一个电子数据存储设备；以及
25.c)用于对患者执行医疗程序的医疗装置。
26.至少一个计算机可操作性耦合到至少一个电子数据存储装置，以便从至少一个数据存储装置中获取至少初始生物力学模型数据和模型适应性数据，并且将适应性生物力学模型数据存储在至少一个数据存储装置中。
27.在第六方面，本发明涉及一种根据前一项权利要求的系统进行医疗过程的用途，其中，该用途包括执行根据前述权利要求中任一项的方法的步骤，以使患者的身体解剖部位的生物力学模型适应于当前患者状态。
28.例如，本发明不涉及或尤其不包括或包含侵入性步骤，该侵入性步骤代表对身体的实质性物理干扰，需要对身体采取专业医疗措施，而即使采取了所要求的专业护理或措施，身体仍可能承受重大健康风险。
29.定义
30.本部分中提供了本公开中使用的特定术语的定义，它们也构成本公开的一部分。
31.根据本发明的方法例如是一种计算机实施的方法。例如，根据本发明的方法的全部步骤或仅一些步骤(即，少于步骤总数)可以由计算机(例如，至少一个计算机)执行。由计算机实施的方法的实施例是计算机用来执行数据处理方法的用途。由计算机实施的方法的实施例是涉及计算机操作的方法，使得计算机被操作为执行该方法的一个、多个或全部步
骤。
32.计算机例如包括至少一个处理器和例如至少一个存储器，以便(技术上)处理数据，例如电子地和/或光学地处理数据。处理器例如由半导体的物质或组合物制成，例如至少部分n型和/或p型掺杂半导体，例如ii、iii、iv、v、vi半导体材料中的至少一种，例如(掺杂)砷化硅和/或砷化镓。所描述的计算步骤或确定步骤例如由计算机执行。确定步骤或计算步骤例如是在技术方法的框架内(例如在程序的框架内)确定数据的步骤。计算机例如是任何类型的数据处理装置，例如电子数据处理装置。计算机可以是通常视为计算机的装置，例如台式个人电脑、笔记本电脑、上网本等，但也可以是任何可编程设备，例如移动电话或嵌入式处理器。计算机可以例如包括“子计算机”系统(网络)，其中每个子计算机代表其本身的计算机。术语“计算机”包括云计算机，例如云服务器。术语“计算机”包括服务器资源。术语“云计算机”包括云计算机系统，其例如包括至少一个云计算机的系统，并例如包括多个可操作式互连的云计算机，诸如服务器群。这种云计算机优选地连接到诸如万维网(www)的广域网，并位于全部连接到万维网的计算机的所谓的云中。这种基础设施用于“云计算”，其描述了不要求终端用户知道提供特定服务的计算机的物理位置和/或配置的那些计算、软件、数据访问和存储服务。例如，术语“云”就此用来隐喻因特网(万维网)。例如，云提供作为服务(iaas)的计算基础设施。云计算机可以用作用于执行本发明方法的操作系统和/或数据处理应用的虚拟主机。云计算机例如是由亚马逊网络服务(amazon web services
tm
)提供的弹性计算云(ec2)。计算机例如包括接口，以便接收或输出数据和/或执行模数转换。该数据例如是表示物理属性和/或从技术信号生成的数据。技术信号例如通过(技术)检测装置(例如用于检测标记装置的装置)和/或(技术)分析装置(例如用于执行(医学)成像方法的装置)来生成，其中技术信号是例如电信号或光信号。技术信号例如表示由计算机接收或输出的数据。计算机优选可操作式耦合到显示装置，该显示装置允许将由计算机输出的信息显示给例如用户。显示装置的一个实例是虚拟现实装置或增强现实装置(又称为虚拟现实眼镜或增强现实眼镜)，其可以用作用于导航的“护目镜”。这种增强现实眼镜的具体实例是谷歌眼镜(google glass，google,inc.旗下的商标品牌)。增强现实装置或虚拟现实装置既可用于通过用户交互将信息输入到计算机中，又可用于显示由计算机输出的信息。显示装置的另一实例是例如包括液晶显示器的标准计算机监视器，该液晶显示器可操作式连接到用于从用于生成信号的计算机接收显示控制数据的计算机，该信号用于在显示装置上显示图像信息内容。这种计算机监视器的具体实施例是数字灯箱。这种数字灯箱的实例是brainlab ag的产品监视器也可以是例如手持式的便携式装置，诸如智能电话或个人数字助理或数字媒体播放器。
33.本发明还涉及一种包括指令的计算机程序，当由计算机执行程序时，这些指令促使计算机执行本文所述的一个或多个方法，例如一个或多个方法的步骤；和/或本发明涉及一种存储有所述程序的计算机可读存储介质(例如非暂时性计算机可读存储介质)；和/或本发明涉及一种包括所述程序存储介质的计算机；和/或本发明涉及一种携带表示程序(例如上述程序)的信息的(例如以技术手段生成的物理性、例如电)信号波，例如数字信号波，诸如电磁载波，所述程序例如包括适于执行本文所述的任意或全部方法步骤的代码机构。在一实例中，信号波是携带上述计算机程序的数据载波信号。本发明还涉及一种计算机，该计算机包括至少一个处理器和/或上述计算机可读存储介质以及例如存储器，其中该程序
由处理器来执行。
34.在本发明的框架内，计算机程序单元可以通过硬件和/或软件(这包括固件、驻留软件、微代码等)来体现。在本发明的框架内，计算机程序单元可以采取计算机程序产品的形式，该计算机程序产品可以通过计算机可用、例如计算机可读的数据存储介质来实现，该数据存储介质包括计算机可用、例如计算机可读的程序指令，在所述数据存储介质中体现的“代码”或“计算机程序”用于在指令执行系统上或与指令执行系统结合使用。这种系统可以是计算机；计算机可以是包括用于执行根据本发明的计算机程序单元和/或程序的机构的数据处理装置，例如包括执行计算机程序单元的数字处理器(中央处理单元或cpu)的数据处理装置，以及可选地包括用于存储用于执行计算机程序单元和/或通过执行计算机程序单元生成的数据的易失性存储器(例如随机存取存储器或ram)的数据处理装置。在本发明的框架内，计算机可用、例如计算机可读的数据存储介质可以是任何数据存储介质，其可以包含、存储、通信、传播或传输那些指令执行系统、设备或装置上使用或与之结合使用的程序。计算机可用、例如计算机可读的数据存储介质例如可以是但不限于电子、磁、光、电磁、红外或半导体系统、设备或装置，或者是诸如因特网的传播介质。计算机可用或计算机可读的数据存储介质甚至可以是例如可打印所述程序的纸张或其他合适介质，因为程序可以通过电子方式捕获，例如通过光学扫描该纸张或其他合适介质，然后再编译、解码或以适当方式另行处理。数据存储介质优选为非易失性数据存储介质。本文所述的计算机程序产品和任何软件和/或硬件形成用于在示例实施例中执行本发明的功能的各种机构。计算机和/或数据处理装置可以例如包括指导信息装置，该指导信息装置包括用于输出指导信息的机构。指导信息可以例如在视觉上通过视觉指示机构(例如，监视器和/或灯)和/或在听觉上通过听觉指示机构(例如，扬声器和/或数字语音输出装置)和/或在触觉上通过触觉指示机构(例如，振动元件或并入仪器中的振动元件)输出给用户。出于本文件的目的，计算机是技术计算机，该技术计算机例如包括诸如有形组件、例如机械组件和/或电子组件的技术组件。本文件中提及的任何装置都是技术装置并例如是有形装置。
35.表述“获取数据”例如包含(在所述计算机实施的方法的框架内)由计算机实施的方法或程序确定数据的场景。确定数据例如包含测量物理量并将所测得的值变换成数据，例如数字数据，和/或借助于计算机并例如在根据本发明的方法的框架内计算(例如输出)该数据。如本文所述的“确定”步骤例如包括发出执行本文所述的确定的命令或由其组成。例如，该步骤包括发出促使计算机(例如远程计算机、例如远程服务器、例如云中)执行确定的命令或由其组成。替选地或附加地，本文所述的“确定”步骤例如包括以下步骤或由其组成：接收由本文所述的确定的结果数据，例如从远程计算机(例如从促使其执行确定的远程计算机)接收结果数据。“获取数据”的含义还例如包含以下场景：通过(例如输入)由计算机实施的方法或程序例如从另一程序、先前的方法步骤或数据存储介质接收或检索数据，例如用于通过由计算机实施的方法或程序进行进一步处理。待获取数据的生成可以但不必是根据本发明的方法的一部分。因此，表述“获取数据”还可以例如表示等待接收数据和/或接收数据。所接收的数据可以例如经由接口来输入。表述“获取数据”还可以表示由计算机实施的方法或程序执行一些步骤以便(主动地)从譬如数据存储介质(例如rom、ram、数据库、硬盘驱动器等)的数据源或经由接口(譬如从另一个计算机或网络)接收或检索数据。分别通过本公开的方法或装置获取的数据可从位于数据存储装置中的数据库获取，该数据存储
装置可操作式连接到计算机以便进行数据库与计算机之间的数据传输，例如从数据库到计算机的数据传输。计算机获取数据以用作“确定数据”步骤的输入。所确定的数据可以再输出到相同的或另一个数据库以便存储以供后续使用。该数据库或用于实施本公开方法的数据库可以位于网络数据存储装置或网络服务器(例如，云数据存储装置或云服务器)或本地数据存储装置(例如可操作式连接到至少一个执行本公开方法的计算机的大容量存储装置)。数据可以通过在获取步骤之前执行附加步骤的方式来实现“就绪”状态。根据这个附加步骤，生成数据以供获取。例如，检测或捕获数据(例如，通过分析装置)。替选地或附加地，根据附加步骤，譬如经由接口，输入数据。例如可以输入所生成的数据(譬如，输入到计算机中)。根据附加步骤(其在获取步骤之前进行)，也可以通过执行将数据存储于数据存储介质(例如rom、ram、cd和/或硬盘驱动器)的附加步骤来提供数据，从而在根据本发明的方法或程序的框架内，使数据就绪。因此，“获取数据”的步骤还可以涉及命令装置获取和/或提供待获取的数据。特别地，获取步骤不涉及侵入性步骤，该侵入性步骤代表对身体的实质性物理干扰，要求采取专业医疗措施，即使执行时采取了所要求的专业护理和措施，身体也可能承受重大健康风险。特别地，获取数据的步骤，例如确定数据，不涉及外科手术步骤，特别是不涉及利用外科手术或疗法来治疗人体或动物躯体的步骤。为了区分本方法使用的不同数据，将数据表示为(即称为)“xy数据”等，并根据它们描述的信息来定义，然后优选地将其称为“xy信息”等。
36.优选地，获取描述(例如定义，更特别地表示和/或作为)身体解剖部位的大体三维形状的图谱数据。因此，图谱数据表示身体解剖部位的图谱。图谱通常由多个对象通用模型组成，其中这些对象通用模型一起形成复合结构。例如，图谱构成了患者身体(例如身体的一部分)的统计模型，该统计模型已经根据从多个人体收集的解剖信息来生成，例如根据包含了这些人体的图像的医学图像数据来生成。因此，原则上，图谱数据表示多个人体的这种医学图像数据的统计分析结果。这个结果可以作为图像输出
–
因此图谱数据包含或相当于医学图像数据。这种比较可以例如通过应用图像融合算法来执行，其中该图像融合算法在图谱数据与医学图像数据之间进行图像融合。比较结果可以是在图谱数据与医学图像数据之间的相似性度量。图谱数据包括图像信息(例如位置图像信息)，该图像信息可以与例如包含在医学图像数据中的图像信息(例如位置图像信息)相匹配(例如通过应用弹性或刚性图像融合算法)，以使得例如将图谱数据与医学图像数据进行比较，以便确定医学图像数据中对应于由图谱数据限定的解剖结构的解剖结构的位置。
37.多个人体(其解剖结构用作生成图谱数据的输入)有利地共享共同特征，诸如性别、年龄、种族、身体测量值(例如身高和/或体重)以及病理状态中的至少一个。解剖信息例如描述人体解剖结构，并例如提取自关于人体的医学图像信息中。例如，股骨的图谱可以包括股骨头、股骨颈、身体、股骨大转子、股骨小转子以及下肢，作为一起构成了完整结构的对象。例如，脑部的图谱可以包括端脑、小脑、间脑、脑桥、中脑以及延髓，作为一起构成复杂结构的对象。这种图谱的一个应用是在医学图像分割中，其中图谱与医学图像数据相匹配，并且将图像数据与所匹配的图谱进行比较，以便将图像数据的点(像素或体素)分配给所匹配的图谱的对象，从而将图像数据分割成对象。
38.例如，图谱数据包括身体解剖部位的信息。该信息例如是患者特定、非患者特定、适应症特定或非适应症特定中的至少一种。因此，图谱数据描述例如患者特定、非患者特
定、适应症特定或非适应症特定图谱中的至少一种。例如，图谱数据包括指示身体解剖部位相对于给定基准(例如，另一身体解剖部位)的移动自由度的移动信息。例如，图谱是多模式图谱，其定义多个(即至少两个)成像模态的图谱信息，并包含不同成像模态下的图谱信息之间的映射(例如全部模态之间的映射)，使得这些图谱可用于将医学图像信息从其在第一成像模态下的图像描绘变换为其在不同于第一成像模态的第二成像模态下的图像描绘，或者将不同的成像模态相互比较(例如匹配或配准)。
39.在医学领域，使用成像方法(又称为成像模态和/或医学成像模态)来生成人体解剖结构(诸如软组织、骨骼、器官等)的图像数据(例如二维或三维图像数据)。术语“医学成像方法”应理解为意指(有利地基于设备的)成像方法(例如所谓的医学成像模态和/或放射成像方法)，譬如计算机断层扫描(ct)和锥形束计算机断层扫描(cone beam computed tomography，cbct，诸如体积cbct)、x射线断层扫描、磁共振断层扫描(mrt或mri)、常规x射线、超声波扫描术和/或超声波核查以及正电子放射断层扫描。例如，医学成像方法由分析装置来执行。通过医学成像方法应用的医学成像模态的实例为：x射线、磁共振成像、医学超声波扫描或超声波、内窥镜检查、弹性成像、触觉成像、热成像、医学摄影和例如正电子发射断层扫描(pet)和单光子发射计算机断层扫描(spect)的核医学功能成像技术。由此生成的图像数据又称为“医学成像数据”。分析装置例如用于在基于设备的成像方法中生成图像数据。成像方法例如用于分析身体解剖结构的医学诊断，以生成由图像数据描述的图像。成像方法还例如用于检测人体中的病理变化。然而，解剖结构中的一些变化，例如结构(组织)中的病理变化，可能无法检测到，并例如在通过成像方法生成的图像中可能是不可见。肿瘤表示解剖结构中变化的实例。如果肿瘤生长，则可认为其表示扩张的解剖结构。这种扩张的解剖结构可能无法检测到，例如，只有扩张解剖结构的一部分才能被检测到。例如，当使用造影剂渗入肿瘤时，早期/晚期脑部肿瘤通常在mri扫描中可见。mri扫描表示成像方法的一种实例。在对这类脑肿瘤进行mri扫描的情况下，认为mri图像中的信号增强(因造影剂渗入肿瘤而导致)代表了固体肿瘤块。因此，肿瘤可检测到，并例如在通过成像方法生成的图像中可辨别出。除了称为“增强”肿瘤的这些肿瘤之外，认为大约10％的脑肿瘤在扫描中无法辨别，并例如对于观察通过成像方法生成的图像的用户不可见。
40.映射描述将第一数据集在第一坐标系中的元素(例如像素或体素)、例如元素位置变换(例如线性变换)为第二数据集在第二坐标系中的元素(例如像素或体素)、例如元素位置(第二坐标系的基础与第一坐标系的基础不同)。在某一实施例中，该映射通过借助弹性或刚性融合算法比较(例如匹配)各个元素的色值(例如灰度值)来确定。该映射例如体现为变换矩阵(诸如定义仿射变换的矩阵)。
附图说明
41.在下文中，参照附图对本发明予以描述，这些附图给予本发明的背景说明并表示本发明的具体实施例。但本发明的范围不限于在附图的上下文中公开的具体特征，图中：
42.图1示出根据第一方面的所述方法的基本流程图；
43.图2示出根据第一方面的所诉方法的应用；以及
44.图3是根据第五方面的所述系统的示意图。
具体实施方式
45.图1示出根据第一方面的方法的基本步骤，其中步骤s1包括获取初始生物力学模型数据，步骤s2包括获取工作流步骤数据，随后的步骤s3包括确定状态变化数据。然后，该方法继续在步骤s4中获取模型适应性数据以及在步骤s5中确定适应性生物力学模型数据。
46.图2描述根据第一方面的方法的应用。获取工作流数据4，并确定当前工作流数据，以便对应地适应生物力学模型10。工作流数据4也可用作以下步骤的基础：触发7输入其他过程内数据8，或使用9其他过程内数据8以适应生物力学模型10，该生物力学模型10最初是通过根据图谱数据12而生成11模型。适应性生物力学模型10也可用于反馈到工作流中，以便根据适应性生物力学模型10来确定当前工作流步骤，例如，确定是否用最新的图像数据代替工作流步骤数据作为适应生物力学模型10的基础。当前工作流步骤可以根据作为视频数据1的图像数据或使用跟踪成像装置2(诸如显微镜)或根据过程内数据8而确定6。图像数据也可用于直接适应生物力学模型10。当前工作流步骤也可用于例如使用断层扫描仪5来启动成像，其中，所生成的图像可用作适应生物力学模型10的基础。当前工作流步骤也可用作使用跟踪仪器3来启动获取位置数据的基础。使用断层扫描仪5生成的图像数据也可用于确定当前工作流步骤。当前工作流步骤也可用于启动用于生成图像数据1的视频相机或跟踪成像装置2的操作。使用跟踪指针3也可用作确定当前工作流步骤的基础。
47.图3是根据第五方面的医疗系统13的示意图。该系统整体上标有附图标记13，并包括计算机14以及用于至少存储患者数据的电子数据存储装置(诸如硬盘)15。医疗系统13的组件具有上文关于本公开第五方面说明的功能和特性。
48.下述示例性方面也是本发明可行实施例的一部分。
49.‑
初始生物力学模型数据是基于图谱中存储的组织类型(例如组织类别)的物理(例如机械)特性而生成。
50.‑
工作流步骤数据可基于术中图像数据(例如，x射线装置、荧光透视装置、x射线断层扫描仪、磁共振断层扫描仪、c型臂)，基于术中视频数据(例如，来自内窥镜、显微镜、内诊镜或手术部位视野的外置相机)，基于超声图像数据，基于仪器或成像装置的位置、速度和加速度，例如作为时间的函数。工作流步骤数据可基于术中视频数据的内容，诸如图像中仪器或植入物或解剖对象的位置或速度或加速度，例如作为时间的函数。
51.‑
工作流步骤数据还可基于其他术中数据或过程内数据，诸如手术室中装置的状态，例如“打开”或“关闭”，该装置可例如是麻醉装置。患者生理数据。
52.‑
工作流步骤数据可通过使用模式与工作流步骤之间的预定关系来比较术中数据与预定准则(诸如其他术中图像数据、视频数据或其他术中数据的预定模式)而确定。
53.‑
工作流步骤数据也可使用学习算法来确定。在学习阶段中，手动标记事件，并将这些事件与术中数据共同输入到学习算法中。学习算法例如是基于卷积神经网络(convolutional neural network)或递归神经网络(recurrent neural network)。在学习阶段之后所采取的学习算法的使用阶段中，输入术中数据，并基于学习阶段中所获取的学习数据，通过学习算法输出事件。
54.‑
工作流步骤数据也可基于所存储的执行过程类型的工作流。这样存储的工作流包括数个预定步骤。
55.‑
当前工作流步骤例如是开硬脑膜、进行切除术、进行穿颅术、安装引流、安置患
者、使用抽吸设备、抽吸脑脊液、清除组织、施用药物。
56.‑
状态变化数据例如包括开硬脑膜、进行切除术、仪器就位。
57.‑
手持或手动引导或自动引导的成像装置例如是超声探头、显微镜或内诊镜。
58.‑
为了支持手持装置的图像采集，可在显示器(例如增强现实显示器)上向用户指示roi。