Aumento de tejidos blandos, por ejemplo para intervenciones quirúrgicas tales como la resección hepática o cirugía de corazón es un problema extremadamente complejo. La superposición de información virtual, geométricamente rigit como trayectorias de planificación o la visualización en 3D de estructuras anatómicas de datos de imágenes médicas en el movimiento y la deformación de tejido diana ofrece ventajas limitadas. La situación geométrica de la zona de la operación en el momento de adquisición de la imagen y la planificación preoperatoria ha cambiado muy probable que cuando el paciente se ha movido de la ropa de cama del escáner CT a la mesa de operaciones. También la respiración y la interacción con los instrumentos quirúrgicos cambia las estructuras anatómicas alrededor y en el sitio operativo. En el máximo, el aumento de la zona de la operación real con datos 3D rigit permitiría al cirujano para estudiar regiones de interés y estructuras críticas dentro de su campo de visión, sin embargo, nunca se puede confiar en la veracidad de esta visualización.
Un gran paso adelante para el registro exacto de información virtual en 3D con las estructuras anatómicas reales ha sido presentado porNazim Haouchine y sus compañeros con la ponencia "Single View Aumento de 3D elástico Objetos" en ISMAR 2014 en Munich .
Imagen cortesía de Nazim Haouchine
Los siguientes videos muestran el resultado del trabajo de Nazim.
También estoy feliz de compartir con ustedes las respuestas de Nazim en mis preguntas relacionadas con su trabajo.
¿Puede describir la motivación de su trabajo con respecto a las aplicaciones médicas?Mi trabajo se centra en el desarrollo de un (AR) Marco de Realidad Aumentada para la cirugía hepática mínimamente invasiva. Este trabajo está motivado por la capacidad de AR para ayudar a los cirujanos durante una operación. De hecho, los tumores y vasos calculados a partir de las exploraciones preoperatorias se pueden superponer en una secuencia de vídeo-per operativamente, lo que da un soporte adicional para el cirujano. El trabajo actual en AR médico sólo asume el movimiento del órgano rígido o suponga que sus deformaciones son insignificantes. Sin embargo, cuando se trata de tejido hepático este supuesto no puede ser considerado. Nuestro trabajo se centra en el establecimiento de un marco AR completo que tiene en cuenta las deformaciones elásticas de órganos.
¿Es usted colabora con los médicos y, en caso afirmativo, cómo se organiza esta colaboración?
Sí, colaboramos con los médicos. Mi grupo de investigación (shacra) participa en IHU , un instituto de investigación dedicado a la cirugía guiada por imagen, que se encuentra en el hospital de Estrasburgo, lo que facilita enormemente la colaboración con los cirujanos. En la práctica, esta colaboración tiene como objetivo definir las necesidades reales de los cirujanos para la Realidad Aumentada, y para encontrar la mejor manera de involucrarlos en el marco, ya que creen que tienen un papel fundamental que desempeñar. Un protocolo de validación y experimentación también son ampliamente discutidos en el que sigue siendo muy difícil para validar los métodos desarrollados.
Sí, colaboramos con los médicos. Mi grupo de investigación (shacra) participa en IHU , un instituto de investigación dedicado a la cirugía guiada por imagen, que se encuentra en el hospital de Estrasburgo, lo que facilita enormemente la colaboración con los cirujanos. En la práctica, esta colaboración tiene como objetivo definir las necesidades reales de los cirujanos para la Realidad Aumentada, y para encontrar la mejor manera de involucrarlos en el marco, ya que creen que tienen un papel fundamental que desempeñar. Un protocolo de validación y experimentación también son ampliamente discutidos en el que sigue siendo muy difícil para validar los métodos desarrollados.
Que la precisión del registro deformable es sofisticado / suficiente para cirugía hepática y otras aplicaciones?Los márgenes reales considerados para la extirpación de tumores (en el caso de la cirugía del hígado) son entre 10 mm y 25 mm alrededor del tumor, Queremos reducir los márgenes tanto como sea posible. Nuestros resultados preliminares muestran que con un modelo de hígado biomecánica apropiada, estos márgenes pueden reducirse. Obviamente, se necesita más de validación,
Qué datos se aumentados en el extremo en un uso clínico del sistema?
Los datos que tienen que ser aumentada son estructuras internas de órganos, tales como tumores y redes vasculares. De hecho, el hígado es ya visible, lo que no hay necesidad de superponer la malla de hígado en las imágenes laparoscópicas. Es por esto, utilizamos un modelo biomehcanical del hígado capaz de traducir el comportamiento elástico de hígado con el fin de propagar, en profundidad, las deformaciones de la superficie del hígado. Esto resulta en una estimación correcta de las posiciones de tumores que se pueden superponer. Como un uso clínico, si tomamos la resección hepática como un ejemplo, cuando el cirujano retira una parte del hígado que contiene tumores. El cirujano necesita detectar zonas de riesgo que podrían causar sangrado, en ese caso, aumentando los vasos puede ser de alto beneficio.
Los datos que tienen que ser aumentada son estructuras internas de órganos, tales como tumores y redes vasculares. De hecho, el hígado es ya visible, lo que no hay necesidad de superponer la malla de hígado en las imágenes laparoscópicas. Es por esto, utilizamos un modelo biomehcanical del hígado capaz de traducir el comportamiento elástico de hígado con el fin de propagar, en profundidad, las deformaciones de la superficie del hígado. Esto resulta en una estimación correcta de las posiciones de tumores que se pueden superponer. Como un uso clínico, si tomamos la resección hepática como un ejemplo, cuando el cirujano retira una parte del hígado que contiene tumores. El cirujano necesita detectar zonas de riesgo que podrían causar sangrado, en ese caso, aumentando los vasos puede ser de alto beneficio.
¿Puedes hablar un poco la precisión de la simulación de tejidos blandos vs. volumen complejidad malla vs. disponibilidad de las propiedades mecánicas de los diferentes tejidos blandos vs. tiempo real presentación.
Cuando se trata de aplicaciones médicas, en tiempo real es una característica crucial tener en cuenta, así como la precisión y la estabilidad. Mi grupo de investigación Shacra en INRIA, es un equipo multidisciplinario centrado en el desarrollo de la simulación en tiempo real de los tejidos blandos utilizando técnicas avanzadas.Estas obras están dedicadas a la simulación médica, principalmente para el entrenamiento y la planificación. Hemos querido traer de simulación para la sala de operaciones, donde la necesidad de realista simulación en tiempo real puede ser de altas prestaciones.Para ello, existe un trade-off para definir al elegir el modelo adecuado que sea lo suficientemente precisa para estimar la posición del tumor correcta garantizando al mismo tiempo una simulación estable y cálculo rápido. En nuestro último trabajo, nos muestran que el uso de un modelo heterogéneo (que contiene los vasos), impulsados por orugas visualmente imagen puntos transformados a base de imágenes laparoscópicas, podemos satisfacer estas 3 condiciones. Por último, para la disponibilidad de las propiedades mecánicas de diferentes tejidos blandos, creemos que la integración de los datos de elastografía registraron antes de la operación podrían aumentar sustancialmente la precisión del modelo. Mientras tanto, estamos considerando métodos alternativos que pretenden computar modelos específicos de pacientes sin propiedades específicas del paciente.
Cuando se trata de aplicaciones médicas, en tiempo real es una característica crucial tener en cuenta, así como la precisión y la estabilidad. Mi grupo de investigación Shacra en INRIA, es un equipo multidisciplinario centrado en el desarrollo de la simulación en tiempo real de los tejidos blandos utilizando técnicas avanzadas.Estas obras están dedicadas a la simulación médica, principalmente para el entrenamiento y la planificación. Hemos querido traer de simulación para la sala de operaciones, donde la necesidad de realista simulación en tiempo real puede ser de altas prestaciones.Para ello, existe un trade-off para definir al elegir el modelo adecuado que sea lo suficientemente precisa para estimar la posición del tumor correcta garantizando al mismo tiempo una simulación estable y cálculo rápido. En nuestro último trabajo, nos muestran que el uso de un modelo heterogéneo (que contiene los vasos), impulsados por orugas visualmente imagen puntos transformados a base de imágenes laparoscópicas, podemos satisfacer estas 3 condiciones. Por último, para la disponibilidad de las propiedades mecánicas de diferentes tejidos blandos, creemos que la integración de los datos de elastografía registraron antes de la operación podrían aumentar sustancialmente la precisión del modelo. Mientras tanto, estamos considerando métodos alternativos que pretenden computar modelos específicos de pacientes sin propiedades específicas del paciente.
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