Wegweisende patientenspezifische Ansätze für die Präzisionschirurgie mit Bildgebung und Virtual Reality
5. April 2024
Fortschritte in der endovaskulären Behandlung haben komplexe offene chirurgische Verfahren durch minimalinvasive Optionen wie Klappenersatz und Aneurysmareparatur ersetzt. In diesem Artikel wird vorgeschlagen, dreidimensionale (3D) Modellierung und virtuelle Realität zu verwenden, um die C-Bogen-Positionierung, Winkelmessungen und die Erstellung von Roadmaps für die neurointerventionelle Katheterlabor-Verfahrensplanung zu unterstützen und die Verfahrenszeit zu minimieren.
1 Das Ziel dieser retrospektiven Fallstudie2 bestand darin, die Genauigkeit der Verwendung 3 von Winkelmessern in einer Virtual-Reality-Umgebung zu validieren. 4 Es handelte sich um eine Blindstudie, in der die Positionierung 5 des Chirurgen in VR mit der tatsächlichen Positionierung 6 verglichen wurde, die in der Operation verwendet wurde. 7 Derzeit erfordert eine optimale Visualisierung von Hirnaneurysmen8 und anderen intrakraniellen Gefäßfehlbildungen 9 für die Behandlung oder Planung die Anfertigung von 3D-Rotationsangiogrammen 10 zu Beginn des Eingriffs.
11 Dadurch wird der Patient der Strahlung 12 ausgesetzt und die Verfahrenszeiten verlängert. 13 Die Segmentierung in der virtuellen Realität stärkt das Vertrauen der Chirurgen14 und verbessert das Verständnis komplexer chirurgischer Fälle. 15 Der menschliche Körper existiert in einem 3D-Raum, und daher ist die Betrachtung 16 im 3D-Raum viel aussagekräftiger für die pathologische Anatomie 17 als die Betrachtung eines 2D-CT oder MRT.
18 Diese Ergebnisse wirken sich auf Forschung und Medizin aus und 19 reduzieren die Planungszeit für die Bestimmung 20 des Winkels der bildgebenden Geräte im OP.21 Derzeit müssen Patienten mit einem 360°-Spin 22 gescannt werden, damit die C-Bogen-Position bestimmt werden kann. 23 Wir glauben, dass wir die Zeit, in der der Patient 24 sediert ist, und seine Strahlenbelastung reduzieren können, indem wir 25 die Vorschläge für die Positionierung des C-Bogens vor der Operation anbieten. 26 Segmentierung ist der Akt der Nachbildung von 3D-Modellen27 der patientenspezifischen Anatomie aus medizinischen Bildern.
28 Es ist der kritischste Schritt, aber er ist ressourcenintensiv 29 sowohl in Bezug auf die Softwareanforderungen als auch auf die menschliche Expertise. 30 Daher liegt unser primärer Forschungsschwerpunkt 31 auf der Automatisierung der Segmentierung, 32 auf dem Einsatz von Techniken des maschinellen Lernens 33, um die Einstiegshürde 34 für den Einsatz dieser Technologie in großem Maßstab zu verringern.
Übersicht
Diese Studie untersucht die Verwendung von Virtual-Reality-(VR)- und 3D-Modellierungstechnologien zur Verbesserung neurointerventioneller Verfahren. Durch die Automatisierung der Segmentierung und die Verbesserung der C-Bogen-Positionierung zielt die Forschung darauf ab, die Strahlenexposition der Patienten und die Dauer der Eingriffe zu reduzieren.
Wesentliche Studienkomponenten
Bereich der Wissenschaft
- Neurochirurgie
- Virtuelle Realität
- Medizinische Bildgebung
Hintergrund
- Aktuelle Verfahren zur Visualisierung von Hirnaneurysmen erfordern dreidimensionale rotationale Angiogramme.
- Diese Verfahren setzen Patienten Strahlung aus und verlängern die Operationszeiten.
- Die Segmentierung in der virtuellen Realität kann das Vertrauen und das Verständnis des Chirurgen bei komplexen Fällen verbessern.
- Die Automatisierung der Segmentierung könnte die Hürden für den Einsatz der Technologie im klinischen Umfeld senken.
Zweck der Studie
- Überprüfung der Genauigkeit von Winkelmessgeräten in einer VR-Umgebung für die chirurgische Planung.
- Verkürzung der Sedierungszeit des Patienten und Verringerung der Strahlenexposition während der Eingriffe.
- Verbesserung der Effizienz bei der Positionierung des C-Bogens vor der Operation.
Verwendete Methoden
- Durchführung einer verblindeten Studie zum Vergleich der VR-Positionierung mit der tatsächlichen chirurgischen Platzierung.
- Anwendung von maschinellen Lernverfahren zur Automatisierung der Segmentierung der Patientenanatomie.
- Entwicklung eines VR-Modells zur Visualisierung und Winkelmessung für die C-Bogen-Positionierung.
- Aufzeichnung bevorzugter Blickwinkel in der VR für die chirurgische Planung.
Hauptergebnisse
- Die vom Chirurgen in der VR festgelegten Winkel stimmten gut mit den tatsächlichen chirurgischen Messungen überein.
- Die automatisierte Segmentierung verbesserte die Genauigkeit und Effizienz der Planung.
- Die VR-Visualisierung verbesserte das Verständnis komplexer anatomischer Strukturen.
- Es wurden kürzere Verfahrenszeiten und eine reduzierte Strahlenexposition erreicht.
Schlussfolgerungen
- VR und 3D-Modellierung können neurointerventionelle Eingriffe erheblich verbessern.
- Die Automatisierung der Segmentierung ist entscheidend für eine breitere Implementierung in der klinischen Praxis.
- Dieser Ansatz hat das Potenzial, die chirurgischen Ergebnisse und die Patientensicherheit zu verbessern.
Häufig gestellte Fragen
Ausschlaggebende Bedeutung für die Industrie
Patientenspezifische 3D-Bildgebung und virtuelle Realitätsmodellierung verändern die Planung vor komplexen endovaskulären Eingriffen grundlegend. Diese Technologien ermöglichen eine präzise anatomische Visualisierung und unterstützen entscheidende Maßnahmen, die das Prozedurrisiko verringern und die Ressourcenzuweisung optimieren. Die Integration automatisierter Segmentierung und VR-basierter Messung erhöht die Vorhersagesicherheit an entscheidenden Wendepunkten in der gerätebasierten Therapieentwicklung.
Strategische Anwendungen in der Biopharma-Forschung und Entwicklung
Frühe Entdeckung und Zielvalidierung
- Ermöglicht eine detaillierte Überprüfung patientenspezifischer anatomischer Hypothesen zur Zielstrukturdefinition für medizinische Geräte.
- Unterstützt die mechanistische Risikominimierung, indem räumliche Beziehungen bei komplexen vaskulären Erkrankungen geklärt werden.
- Erhöht die Vorhersagesicherheit bei der Planung von Eingriffen und der Passform von Geräten.
Screening und Assay-Entwicklung
- Erleichtert die Erstellung validierter 3D-anatomischer Modelle für Simulations- und Geräteprüfabläufe.
- Standardisiert die Messung kritischer anatomischer Merkmale für reproduzierbare Gerätebewertungen.
- Ermöglicht die quantitative Beurteilung der Gerätepositionierung und der Durchführbarkeit von Verfahren.
Translationale und präklinische Forschung
- Ermöglicht die Abstimmung präklinischer Geräteprüfungen auf klinisch relevante anatomische Szenarien.
- Unterstützt die translationale Kontinuität, indem bildgebende Daten mit der prozeduralen Simulation verknüpft werden.
- Reduziert Risiken bei Entscheidungen zur Weiterentwicklung, indem quantitative, patientenspezifische anatomische Erkenntnisse bereitgestellt werden.
Pipeline- und Workflow-Integration
Dieser Workflow integriert die Bildgewinnung über die Segmentierung, 3D-Modellierung und die auf virtueller Realität basierende planende Vorgehensweise hinweg und unterstützt so die frühe Entdeckung bis hin zur translationellen Gerätebewertung.
- Entdeckungsbiologie: Bietet anatomische Modelle mit hoher Genauigkeit für Hypothesentests und räumliche Analysen.
- Screening: Ermöglicht reproduzierbare, quantitative Messungen zur Überprüfung der Passform von Geräten und zur Simulation von Eingriffen.
- Analysen: Ermöglicht präzise Winkel- und Positionsmessungen zum Vergleich verschiedener Vorgehensweisen.
- Translationale Forschung: Verbindet aus Bildgebungsdaten abgeleitete Modelle mit der planmäßigen Vorbereitung präklinischer und klinischer Eingriffe.
- Unternehmensweite Wiederverwendung: Schafft eine skalierbare Plattform für patientenspezifische Modellierung über verschiedene Geräteprogramme hinweg.
Operative und unternehmerische Auswirkungen
- Wissenschaftlicher Wert: Erhöht die Vorhersagesicherheit und verringert anatomische Unschärfen bei der Geräteplanung.
- Operationaler Wert: Standardisiert Segmentierung und Messung, verbessert Reproduzierbarkeit und Skalierbarkeit.
- Strategischer Wert: Ermöglicht fundiertere Go/No-Go-Entscheidungen und reduziert das Risiko in späteren Verfahrensphasen.
- Portfolio-Wirkung: Unterstützt die risikoadjustierte Priorisierung von Gerätekandidaten und verfahrenstechnischen Strategien.
Durchführungsüberlegungen
- Erfordert Fachkenntnisse in medizinischer Bildgebung, Segmentierung und VR-Modellierung.
- Benötigt eine leistungsfähige Software-Infrastruktur für die Verarbeitung und Visualisierung von 3D-Daten.
- Benötigt standardisierte Protokolle für die Reproduzierbarkeit zwischen Teams und den Datenaustausch.
- Die Anpassung an unterschiedliche anatomische und prozedurale Kontexte kann eine Anpassung des Arbeitsablaufs erfordern.
- Die Segmentierung ist nach wie vor ressourcenintensiv, obwohl Automatisierungsbemühungen die Skalierbarkeit verbessern.
