Enfoques pioneros específicos para el paciente para la cirugía de precisión mediante imágenes y realidad virtual
5 de abril de 2024
Los avances en el tratamiento endovascular han reemplazado los procedimientos quirúrgicos abiertos complejos con opciones mínimamente invasivas, como el reemplazo de válvulas y la reparación de aneurismas. Este artículo propone el uso de modelos tridimensionales (3D) y realidad virtual para ayudar en el posicionamiento del arco en C, las mediciones de ángulos y la generación de hojas de ruta para la planificación de procedimientos de laboratorio de cateterismo neurointervencionista, minimizando el tiempo del procedimiento.
1 El objetivo de este estudio de caso retrospectivo2 fue validar la precisión del uso 3 de transportadores en un entorno de realidad virtual. 4 Se trata de un estudio ciego en el que se comparó la posición 5 del cirujano en RV con la posición 6 real utilizada en cirugía. 7 Actualmente, la visualización óptima de los aneurismascerebrales 8 y otras malformaciones vasculares intracraneales 9 para su tratamiento o planificación requiere la realización de angiografías rotacionales 3D 10 al inicio del procedimiento.
11 Esto expone al paciente a la radiación 12 y aumenta los tiempos del procedimiento. 13 La segmentación en realidad virtual aumenta la confianzadel cirujano 14 y aumenta la comprensión de casos quirúrgicos complejos. 15 El cuerpo humano existe en un espacio 3D y, por lo tanto, verlo 16 en un espacio 3D es mucho más indicativo de anatomía patológica 17 que ver una tomografía computarizada o una resonancia magnética en 2D.
18 Estos hallazgos tienen un impacto en la investigación y la medicina, 19 reduciendo el tiempo de planificación para determinar 20 el ángulo del equipo de imágenes en el quirófano.21 Actualmente, los pacientes deben ser escaneados con un giro de 360 grados 22 para que se pueda determinar la posición del arco en C. 23 Creemos que podemos reducir el tiempo que el paciente 24 está sedado y su exposición a la radiación ofreciendo 25 las sugerencias para la posición del arco en C antes de la cirugía. 26 La segmentación es el acto de recrear modelos 3D27 de la anatomía específica del paciente a partir de imágenes médicas.
28 Es el paso más crítico, pero requiere muchos recursos 29 tanto en los requisitos de software como en la experiencia humana. 30 Como tal, nuestro enfoque principal de investigación 31 es automatizar la segmentación, 32 utilizar técnicas de aprendizaje automático 33 para disminuir la barrera de entrada 34 para implementar esta tecnología a escala.
Resumen
Este estudio explora el uso de la realidad virtual (VR) y la modelización 3D para mejorar los procedimientos neurointervencionistas. Al automatizar la segmentación y mejorar la colocación del brazo en C, la investigación tiene como objetivo reducir la exposición de los pacientes a la radiación y los tiempos del procedimiento.
Componentes Clave del Estudio
Área de la ciencia
- Neurocirugía
- Realidad Virtual
- Imagenología Médica
Antecedentes
- Los procedimientos actuales para visualizar aneurismas cerebrales requieren angiogramas rotacionales tridimensionales.
- Estos procedimientos exponen a los pacientes a radiación y aumentan los tiempos de operación.
- La segmentación en realidad virtual puede mejorar la confianza y comprensión del cirujano en casos complejos.
- La automatización de la segmentación podría reducir las barreras para la implementación de la tecnología en entornos clínicos.
Objetivo del estudio
- Validar la precisión de los transportadores en un entorno de realidad virtual para la planificación quirúrgica.
- Reducir el tiempo de sedación del paciente y la exposición a la radiación durante los procedimientos.
- Mejorar la eficiencia del posicionamiento del arco en C antes de la cirugía.
Métodos Utilizados
- Realizó un estudio ciego que comparó la colocación en realidad virtual con la colocación quirúrgica real.
- Utilizó técnicas de aprendizaje automático para automatizar la segmentación de la anatomía del paciente.
- Desarrolló un modelo de realidad virtual para visualizar y medir los ángulos de posicionamiento del brazo en C.
- Capturó los ángulos de visualización preferidos en realidad virtual para la planificación quirúrgica.
Resultados principales
- Los ángulos declarados por el cirujano en realidad virtual coincidieron estrechamente con las mediciones quirúrgicas reales.
- La segmentación automatizada mejoró la precisión y eficiencia de la planificación.
- La visualización en realidad virtual potenció la comprensión de estructuras anatómicas complejas.
- Se lograron tiempos de procedimiento reducidos y menor exposición a la radiación.
Conclusiones
- La realidad virtual y la modelización 3D pueden mejorar significativamente los procedimientos neurointervencionistas.
- La automatización de la segmentación es crucial para una implementación más amplia en la práctica clínica.
- Este enfoque tiene el potencial de mejorar los resultados quirúrgicos y la seguridad del paciente.
Preguntas frecuentes
Relevancia Ejecutiva para la Industria
La imagen 3D específica del paciente y la modelización en realidad virtual están transformando la planificación previa al procedimiento para intervenciones endovasculares complejas. Estas tecnologías permiten una visualización anatómica precisa, apoyando decisiones críticas que reducen el riesgo del procedimiento y optimizan la asignación de recursos. La integración de la segmentación automatizada y las mediciones basadas en realidad virtual mejora la confianza predictiva en puntos clave de inflexión del desarrollo de terapias basadas en dispositivos.
Aplicaciones Estratégicas en I+D de Biotecnología Farmacéutica
Descubrimiento Temprano y Validación de Blancos
- Permite una interrogación detallada de hipótesis anatómicas específicas del paciente para la localización del dispositivo.
- Apoya la reducción de riesgos mecanicistas al aclarar las relaciones espaciales en patologías vasculares complejas.
- Mejora la confianza predictiva en la planificación del procedimiento y la adecuación del dispositivo.
Desarrollo de Cribado y Ensayos
- Facilita la creación de modelos anatómicos tridimensionales validados para simulaciones y pruebas de dispositivos.
- Normaliza la medición de características anatómicas críticas para la evaluación reproducible de dispositivos.
- Permite la evaluación cuantitativa de la colocación de dispositivos y la factibilidad del procedimiento.
Investigación Traductacional y Preclínica
- Alinea las pruebas preclínicas de dispositivos con escenarios anatómicos clínicamente relevantes.
- Apoya la continuidad traslacional al vincular datos de imágenes con simulaciones de procedimientos.
- Reduce los riesgos en las decisiones de avance al proporcionar información anatómica cuantitativa y específica del paciente.
Integración de la Línea de Producción y Flujo de Trabajo
Este flujo de trabajo integra la adquisición de datos de imágenes hasta la segmentación, la modelización 3D y la planificación de procedimientos basada en realidad virtual, apoyando el descubrimiento temprano hasta la evaluación traslacional de dispositivos.
- Biología del Descubrimiento: Proporciona modelos anatómicos de alta fidelidad para la prueba de hipótesis y el análisis espacial.
- Selección: Ofrece mediciones cuantitativas y reproducibles para evaluar la adaptación de dispositivos y la simulación de procedimientos.
- Análisis: Permite mediciones precisas de ángulos y posiciones para comparar diferentes opciones procedimentales.
- Investigación Traductiva: Conecta modelos derivados de imágenes con la planificación procedimental preclínica y clínica.
- Reutilización Empresarial: Establece una plataforma escalable para la modelización específica del paciente en diversos programas de dispositivos.
Impacto Operativo y Empresarial
- Valor científico: Aumenta la confianza predictiva y reduce la ambigüedad anatómica en la planificación del dispositivo.
- Valor operativo: Estandariza la segmentación y las mediciones, mejorando la reproducibilidad y la escalabilidad.
- Valor estratégico: Permite tomar decisiones más informadas de avance/no avance y reduce el riesgo procedimental en fases avanzadas.
- Impacto en la cartera: Apoya la priorización ajustada al riesgo de candidatos a dispositivos y estrategias procedimentales.
Consideraciones de Implementación
- Requiere experiencia en imágenes médicas, segmentación y modelado de realidad virtual.
- Exige una infraestructura de software robusta para el procesamiento y la visualización de datos tridimensionales.
- Necesita protocolos estandarizados para la reproducibilidad entre equipos y el intercambio de datos.
- La adaptación en diversos contextos anatómicos y procedimentales puede requerir personalización del flujo de trabajo.
- La segmentación sigue siendo intensiva en recursos, aunque los esfuerzos de automatización están mejorando la escalabilidad.
