Name: Approche technique du suivi infrarouge pour la navigation des tissus mous avec un écran holographique monté sur la tête et la validation préclinique (Vidéo) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-09-02T14:15:00.000+00:00
Duration: 10 min 25 s
Description: Découvrez le suivi infrarouge pour la navigation holographique des tissus mous avec un casque de réalité augmentée. Cette méthode valide la précision du positionnement en temps réel pour la recherche médicale préclinique.

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<ol><li>Bortot, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Image-guided+cancer+surgery%3A+a+narrative+review+on+imaging+modalities+and+emerging+nanotechnology+strategies%5BTitle%5D)+AND+%22J+Nanobiotechnol%22%5BJournal%5D)">Image-guided cancer surgery: a narrative review on imaging modalities and emerging nanotechnology strategies.</a> J Nanobiotechnol. 21 (1), 155(2023).</li>
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<li>Cost, N. G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Pathological+review+of+Wilms+tumor+nephrectomy+specimens+and+potential+implications+for+nephron+sparing+surgery+in+Wilms+tumor%5BTitle%5D)+AND+%22J+Urol%22%5BJournal%5D)">Pathological review of Wilms tumor nephrectomy specimens and potential implications for nephron sparing surgery in Wilms tumor.</a> J Urol. 188 (4 Suppl), 1506-1510 (2012).</li>
<li>Taghavi, K., Sarnacki, S., Blanc, T., Boyer, O., Heloury, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+rationale+for+nephron-sparing+surgery+in+unilateral+non-syndromic+Wilms+tumour%5BTitle%5D)+AND+%22Pediatr+Nephrol%22%5BJournal%5D)">The rationale for nephron-sparing surgery in unilateral non-syndromic Wilms tumour.</a> Pediatr Nephrol. 39 (4), 1023-1032 (2024).</li>
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<li>Fitski, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((MRI-Based+3-Dimensional+Visualization+Workflow+for+the+Preoperative+Planning+of+Nephron-Sparing+Surgery+in+Wilms%27+Tumor+Surgery%3A+A+Pilot+Study%5BTitle%5D)+AND+%22J+Healthcare+Eng%22%5BJournal%5D)">MRI-Based 3-Dimensional Visualization Workflow for the Preoperative Planning of Nephron-Sparing Surgery in Wilms' Tumor Surgery: A Pilot Study.</a> J Healthcare Eng. 2020 (1), 8899049(2020).</li>
<li>van der Zee, J. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Virtual+Resection%3A+A+New+Tool+for+Preparing+for+Nephron-Sparing+Surgery+in+Wilms+Tumor+Patients%5BTitle%5D)+AND+%22Curr+Oncol%22%5BJournal%5D)">Virtual Resection: A New Tool for Preparing for Nephron-Sparing Surgery in Wilms Tumor Patients.</a> Curr Oncol. 29 (2), 777-784 (2022).</li>
<li>Fida, B., Cutolo, F., di Franco, G., Ferrari, M., Ferrari, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Augmented+reality+in+open+surgery%5BTitle%5D)+AND+%22Updates+Surg%22%5BJournal%5D)">Augmented reality in open surgery.</a> Updates Surg. 70 (3), 389-400 (2018).</li>
<li>Moreta-Martinez, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Augmented+reality+in+computer-assisted+interventions+based+on+patient-specific+3D+printed+reference%5BTitle%5D)+AND+%22Healthc+Technol+Lett%22%5BJournal%5D)">Augmented reality in computer-assisted interventions based on patient-specific 3D printed reference.</a> Healthc Technol Lett. 5 (5), 162-166 (2018).</li>
<li>van Doormaal, T. P. C., van Doormaal, J. A. M., Mensink, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Clinical+Accuracy+of+Holographic+Navigation+Using+Point-Based+Registration+on+Augmented-Reality+Glasses%5BTitle%5D)+AND+%22Oper+Neurosurg+%28Hagerstown%29%22%5BJournal%5D)">Clinical Accuracy of Holographic Navigation Using Point-Based Registration on Augmented-Reality Glasses.</a> Oper Neurosurg (Hagerstown). 17 (6), 588-593 (2019).</li>
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<li>Vávra, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Recent+Development+of+Augmented+Reality+in+Surgery%3A+A+Review%5BTitle%5D)+AND+%22J+Healthcare+Eng%22%5BJournal%5D)">Recent Development of Augmented Reality in Surgery: A Review.</a> J Healthcare Eng. 2017, 4574172(2017).</li>
<li>Iqbal, H., Baena, F. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Semi-Automatic+Infrared+Calibration+for+Augmented+Reality+Systems+in+Surgery%5BTitle%5D)+AND+%222022+IEEE%2FRSJ+Int+Conf+Intelligent+Robots+Syst+%28IROS%29%22%5BJournal%5D)">Semi-Automatic Infrared Calibration for Augmented Reality Systems in Surgery.</a> 2022 IEEE/RSJ Int Conf Intelligent Robots Syst (IROS). , 4957-4964 (2022).</li>
<li>Zhao, W., Jiang, D., Queralta, J. P., Westerlund, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Multi-Scale+Supervised+3D+U-Net+for+Kidneys+and+Kidney+Tumor+Segmentation%5BTitle%5D)+AND+%22arXiv%22%5BJournal%5D)">Multi-Scale Supervised 3D U-Net for Kidneys and Kidney Tumor Segmentation.</a> arXiv. , (2020).</li>
<li>Elloumi, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((CT+Images+Segmentation+Using+a+Deep+Learning-Based+Approach+for+Preoperative+Projection+of+Human+Organ+Model+Using+Augmented+Reality+Technology%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Comp+Intel+Appl%22%5BJournal%5D)">CT Images Segmentation Using a Deep Learning-Based Approach for Preoperative Projection of Human Organ Model Using Augmented Reality Technology.</a> Int J Comp Intel Appl. 22 (02), 2350006(2023).</li>
<li>von Haxthausen, F., Moreta-Martinez, R., Pose Díez de la Lastra, A., Pascau, J., Ernst, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((UltrARsound%3A+in+situ+visualization+of+live+ultrasound+images+using+HoloLens+2%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Comput+Assist+Radiol+Surg%22%5BJournal%5D)">UltrARsound: in situ visualization of live ultrasound images using HoloLens 2.</a> Int J Comput Assist Radiol Surg. 17 (11), 2081-2091 (2022).</li>
<li>Towards an accurate tracking of liver tumors for augmented reality in robotic assisted surgery. Haouchine, N., et al. 2014 IEEE Int Conf Robotics Automat, , 4121-4126 (2014).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>Découpeur 3D (v5.6.2)</td><td>Trancheuse</td><td>N/A</td><td>Logiciel de segmentation d’images médicales et nécessaire pour la validation du suivi électromagnétique</td></tr><tr><td>6,4 mm (1/4") M3 Marqueurs Infrarec</td><td>OptiTrack</td><td>N/A</td><td>Sphères réfléchissantes infrarouges qui doivent être fixées au marqueur pour le suivi&nbsp ;</td></tr><tr><td>Autodesk Fusion 360 (v2.0.21508)</td><td>Autocar</td><td>N/A</td><td>Logiciel de CAO pour la conception de marqueurs et de fantômes infrarouges</td></tr><tr><td>Bambu Studio (v01.09.07.52)</td><td>Laboratoire Bambu</td><td>N/A</td><td>Logiciel de tranchage d’impression 3D pour imprimantes 3D Bambu</td></tr><tr><td>Bambu X1 Carbone</td><td>Laboratoire Bambu</td><td>N/A</td><td>Imprimante 3D utilisée pour les marqueurs infrarouges et les modèles fantômes</td></tr><tr><td>HoloLens 2</td><td>Microsoft</td><td>N/A</td><td>Casque de réalité augmentée pour la visualisation AR</td></tr><tr><td>IRTrackingOrgans_HoloLens</td><td>Libre</td><td>N/A</td><td>Application basée sur Unity prenant en charge le suivi des marqueurs IR</td></tr><tr><td>MeshMixer (v3.5.0)</td><td>Autocar</td><td>N/A</td><td>Utilisé pour l’édition de maillage et la réduction de polygones</td></tr><tr><td>NDI Aurore</td><td>Northern Digital Inc.</td><td>N/A</td><td>Système de suivi électromagnétique pour la validation</td></tr><tr><td>Outil de câble NDI Aurora 6DOF</td><td>Northern Digital Inc.</td><td>N/A</td><td>Capteur pour l’enregistrement du mouvement des organes fantômes</td></tr><tr><td>Sonde NDI Aurora 6DOF</td><td>Northern Digital Inc.</td><td>N/A</td><td>Utilisé pour identifier les emplacements des points de repère sur le fantôme</td></tr><tr><td>Filament d’acide polylactique</td><td>Tout fabricant</td><td>N/A</td><td>Filament pour l’impression de pièces rigides comme les marqueurs infrarouges</td></tr><tr><td>Filament de polyuréthane thermoplastique</td><td>Tout fabricant</td><td>N/A</td><td>Filament semi-flexible pour l’impression d’un fantôme rénal déformable</td></tr><tr><td>Hub Unity (v3.11.1) et Unity (v2019.4.22f1)</td><td>Unity Technologies</td><td>N/A</td><td>Logiciel de développement de jeux pour le développement et le déploiement d’applications AR</td></tr><tr><td>Visual Studio 2019</td><td>Microsoft</td><td>N/A</td><td>IDE requis pour l’intégration et le déploiement de Unity</td></tr></tbody></table>

approche technique du suivi infrarouge pour la navigation des tissus mous avec un écran holographique monté sur la tête et la validation préclinique

Technical Approach for Infrared Tracking for Soft Tissue Navigation with a Holographic Head-Mounted Display and Preclinical Validation

Un fantôme rénal a été utilisé pour démontrer les performances du système de suivi infrarouge pour le suivi des organes et pour valider la configuration de validation holographique dans les organes en mouvement. L’ensemble du flux de travail est décrit à la figure 1.
Tout d’abord, le rein a été segmenté de manière semi-automatique en fonction des données d’IRM à l’aide de l’outil de seuillage de 3DSlicer. Le modèle 3D résultant a été exporté et importé dans un logiciel de CAO 3D afin de réduire le nombre de polygones. Un deuxième modèle a été enregistré, et cinq points cibles ont été intégrés dans ce modèle à l’aide de l’outil sphère (Figure 2). Ce modèle a été utilisé pour la validation technique de l’affichage holographique. La première version du modèle, sans points cibles, a été importée dans Autodesk Fusion. Cinq points de pivot ont été intégrés dans ce modèle, et le cylindre a été intégré pour faciliter le capteur EM. À l’aide d’un logiciel de découpage 3D, le modèle 3D a été préparé pour l’impression 3D. Le TPU avec une densité d’impression de 8 % a été utilisé pour créer une surface rénale peu flexible.
Un marqueur infrarouge standardisé a été conçu, imprimé en 3D et équipé de sphères réfléchissantes infrarouges (6,4 mm de diamètre). À partir de ce marqueur infrarouge, les coordonnées du marqueur infrarouge ont été mesurées en corrélation avec le point central. Dans l’application logicielle de développement de jeux, le fichier JSON contenant les coordonnées du marqueur infrarouge a été importé. Deuxièmement, le modèle 3D du rein a été importé, avec des points cibles à des fins de validation. De plus, à des fins de visualisation, le modèle de marqueur infrarouge a été importé et traduit à la position des points implémentés par le fichier JSON. Le modèle 3D a été transformé au centre du marqueur infrarouge (Figure 3) et des shaders supplémentaires ont été appliqués. Après l’intégration de la scène du menu patient, l’application a été déployée sur le HMD.
Sur la base du placement des marqueurs IR, le modèle holographique 3D est visualisé sur le rein à l’intérieur d’un fantôme abdominal pédiatrique à l’aide du HMD (Figure 4). Il avait une fréquence de poursuite de 11,6 Hz. Cependant, pour des distances supérieures à 60 cm, le HMD perd la capacité de suivre les marqueurs infrarouges. Deuxièmement, le suivi continu et le bruit dans le suivi du marquage infrarouge provoquent le scintillement de la superposition holographique, ce qui entraîne une visualisation imprécise.
À des fins de validation, le système de suivi EM a été connecté à 3D Slicer via le serveur Plus. Un capteur EM a été placé sur le rein fantôme pour le suivi (figure 2). Après l’enregistrement basé sur les points, le modèle 3D a été enregistré avec une précision médiane de 0,59 mm, ce qui s’est avéré être une méthode précise pour valider la précision holographique (Figure 5). L’erreur médiane de localisation ponctuelle était de 8,74 mm (écart interquartile : 6,38 - 10,85), d’après les commentaires de trois chirurgiens (tableau 1).
La mise en œuvre de ce système de suivi et de visualisation AR implique un protocole qui s’étend sur environ 45 à 60 min. Un médecin technique expérimenté avec 2 ans d’expérience a exécuté l’ensemble du protocole une fois pour déterminer la durée des différentes étapes du protocole. Notamment, certaines étapes ne doivent être exécutées qu’une seule fois. Les étapes essentielles pour chaque patient comprennent la segmentation, l’intégration du modèle dans le logiciel de développement du jeu et la configuration de la scène. La segmentation des structures anatomiques dans les cas spécifiques aux patients nécessite relativement plus de temps en raison des multiples structures anatomiques impliquées, mais la segmentation du parenchyme rénal et de la tumeur peut être terminée en 30 minutes. L’intégration des modèles 3D segmentés dans l’application et leur alignement avec le marqueur infrarouge nécessitent environ 5 minutes de réglages manuels. La connexion de la bonne scène ne nécessite pas plus de 5 minutes. Le temps de construction du projet de développement de jeu varie en fonction des spécifications matérielles, mais prend généralement environ 3 minutes, suivi d’environ 10 minutes pour le déploiement sur l’HoloLens 2. Dans l’ensemble, à l’exclusion de la configuration de validation, ce protocole démontre une méthode de suivi d’organes mobiles dans des contextes précliniques.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68607/68607fig1.jpg"> 
Figure 1 : Vue d’ensemble schématique du flux de travail. Le flux de travail montre les étapes requises par patient dans un environnement fantôme, notamment la phase préopératoire, les phases holographiques et peropératoires. La phase préopératoire consiste à segmenter (voir étape 3) l’imagerie médicale préopératoire. La préparation de l’application holographique consiste à planifier virtuellement le placement du marqueur infrarouge sur le modèle 3D (voir étape 4). Dans la phase peropératoire, les chirurgiens peuvent sélectionner le bon patient et fixer le marqueur infrarouge pour la visualisation holographique et le suivi continu. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68607/68607fig1large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68607/68607fig2.jpg"> 
Figure 2 : Vue d’ensemble des fantômes rénaux utilisés dans la méthodologie de validation. À gauche : un hologramme 3D du rein avec les points cibles et le placement virtuel du marqueur infrarouge. Au milieu : fantôme 3D avec capteur EM intégré et points de pivot pour l’enregistrement. À droite : fantôme imprimé en 3D, avec le marqueur infrarouge et le cylindre pour le capteur EM, utilisé pour la procédure de validation. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68607/68607fig2large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68607/68607fig3.jpg"> 
Figure 3 : Préparation de l’application holographique dans le logiciel de développement de jeux. Le modèle rénal se transforme en marqueur infrarouge. Deuxièmement, les shaders sont appliqués sur le rein et sur les points cibles. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68607/68607fig3large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68607/68607fig4.jpg"> 
Figure 4 : Visualisation holographique de l’expérience fantôme. À gauche : Placement du marqueur infrarouge sur le rein. À droite : Visualisation holographique des points cibles dans le bon ordre (1 à 5). Le déplacement de la visualisation holographique est causé par la gigue dans le suivi du marqueur infrarouge. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68607/68607fig4large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68607/68607fig5.jpg"> 
Figure 5 : Configuration à partir du protocole de validation du suivi EM pour la visualisation holographique d’organes en mouvement. Le vert, le rouge et le bleu visualisent la transformation des outils EM nécessaires à la validation. Le jaune et le vert visualisent la transformation de l’afficheur monté sur la tête (HMD). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68607/68607fig5large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.</a>
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Participant</td>
			<td>Mesure</td>
			<td>GT-X (mm)</td>
			<td>GT-Y (mm)</td>
			<td>GT-Z (mm)</td>
			<td>Point-X (mm)</td>
			<td>Point Y (mm)</td>
			<td>Point Z (mm)</td>
			<td>PLE (mm)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Chirurgien 1</td>
			<td>1</td>
			<td>-67.02</td>
			<td>7.88</td>
			<td>297.50</td>
			<td>-76.72</td>
			<td>8.97</td>
			<td>295.49</td>
			<td>9.97</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>2</td>
			<td>-46.77</td>
			<td>4.78</td>
			<td>249.67</td>
			<td>-55.71</td>
			<td>-0.26</td>
			<td>243.61</td>
			<td>11.91</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>3</td>
			<td>-3.21</td>
			<td>-12.36</td>
			<td>244.46</td>
			<td>-9.99</td>
			<td>-3.03</td>
			<td>244.83</td>
			<td>11.54</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>4</td>
			<td>-15.06</td>
			<td>1.16</td>
			<td>273.72</td>
			<td>-20.00</td>
			<td>2.71</td>
			<td>272.70</td>
			<td>5.27</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>5</td>
			<td>-39.00</td>
			<td>5.40</td>
			<td>281.25</td>
			<td>-46.82</td>
			<td>6.91</td>
			<td>277.75</td>
			<td>8.70</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Chirurgien 2</td>
			<td>1</td>
			<td>-67.02</td>
			<td>7.88</td>
			<td>297.50</td>
			<td>-63.60</td>
			<td>8.02</td>
			<td>292.12</td>
			<td>6.38</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>2</td>
			<td>-46.77</td>
			<td>4.78</td>
			<td>249.67</td>
			<td>-45.94</td>
			<td>2.73</td>
			<td>246.98</td>
			<td>3.48</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>3</td>
			<td>-3.21</td>
			<td>-12.36</td>
			<td>244.46</td>
			<td>-5.43</td>
			<td>-10.70</td>
			<td>244.27</td>
			<td>2.78</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>4</td>
			<td>-15.06</td>
			<td>1.16</td>
			<td>273.72</td>
			<td>-11.87</td>
			<td>0.80</td>
			<td>267.51</td>
			<td>7.00</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>5</td>
			<td>-39.00</td>
			<td>5.40</td>
			<td>281.25</td>
			<td>-35.54</td>
			<td>5.82</td>
			<td>273.28</td>
			<td>8.70</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Chirurgien 3</td>
			<td>1</td>
			<td>-67.02</td>
			<td>7.88</td>
			<td>297.50</td>
			<td>-62.97</td>
			<td>7.87</td>
			<td>287.43</td>
			<td>10.85</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>2</td>
			<td>-46.77</td>
			<td>4.78</td>
			<td>249.67</td>
			<td>-44.59</td>
			<td>-0.42</td>
			<td>242.70</td>
			<td>8.96</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>3</td>
			<td>-3.21</td>
			<td>-12.36</td>
			<td>244.46</td>
			<td>2.23</td>
			<td>-20.32</td>
			<td>253.48</td>
			<td>13.20</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>4</td>
			<td>-15.06</td>
			<td>1.16</td>
			<td>273.72</td>
			<td>-10.73</td>
			<td>1.33</td>
			<td>266.14</td>
			<td>8.74</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td>5</td>
			<td>-39.00</td>
			<td>5.40</td>
			<td>281.25</td>
			<td>-34.95</td>
			<td>5.93</td>
			<td>271.74</td>
			<td>10.35</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>
Tableau 1 : Pour chaque mesure, les coordonnées de vérité terrain (GT) des points de repère cibles, leurs coordonnées de localisation de point correspondantes et le PLE mesuré pour tous les chirurgiens sont fournis.

Approche technique du suivi infrarouge pour la navigation des tissus mous avec un écran holographique monté sur la tête et la validation préclinique

Augmented Reality (AR) has the potential to enhance surgical guidance by superimposing three-dimensional (3D) anatomical information directly onto the ...

technical-approach-for-infrared-tracking-for-soft-tissue-navigation

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Médecine

Cette vidéo illustre l’utilisation de la réalité augmentée (RA) pour la résection de tumeur, où un échantillon de tumeur scanné en 3D est visualisé sous forme d’hologramme sur un écran monté sur la tête. Les chirurgiens peuvent manipuler et verrouiller l’hologramme en place pour assurer une élimination précise de la tumeur.

Visualisation en réalité augmentée d’un échantillon de tumeur réséqué

Source : Kato, D. et. al., Évaluation et manipulation de l’activité neuronale à l’aide de la microscopie holographique à deux photons. J. Vis. Exp. (2022)Cette vidéo présente la technique d’imagerie à deux photons combinée à l’optogénétique à l’aide de la microscopie holographique. À l’aide d’un modulateur spatial de la lumière, cette technique permet une stimulation neuronale précise exprimant la protéine sensible à la lumière rouge et l’imagerie calcique avec un minimum de photodommages.

Microscopie holographique à deux photons pour étudier l’activité neuronale et la connectivité dans un modèle murin

L’imagerie par fluorescence proche infrarouge (NIRF) pourrait améliorer le résultat thérapeutique de la chirurgie du cancer du sein en permettant la localisation peropératoire de la tumeur et l’évaluation de l’état de la marge chirurgicale. À l’aide de fantômes mammaires simulant des tissus contenant des inclusions fluorescentes simulant des tumeurs, les applications cliniques potentielles de l’imagerie NIRF chez les patientes atteintes d’un cancer du sein peuvent être évaluées à des fins de...

Phantoms simulant un tissu pour l&#39;évaluation du potentiel proche infrarouge Applications d&#39;imagerie de fluorescence en chirurgie du cancer du sein

Nous fournissons ici une description détaillée du protocole expérimental pour l’imagerie avec un nouveau système optoacoustique portable (photoacoustique) pour l’imagerie fonctionnelle et moléculaire tridimensionnelle en temps réel. Les performances puissantes et la polyvalence démontrées peuvent définir de nouveaux domaines d’application de la technologie optoacoustique dans la recherche préclinique et la pratique clinique.

Universal à main en trois dimensions optoacoustique sonde d&#39;imagerie pour Deep Tissue angiographie humain et des études précliniques fonctionnels en temps réel

Visualisation précise et efficace des dispositifs médicaux invasifs est extrêmement importante dans de nombreuses méthodes de mini-invasives guidée par échographie. Ici, on présente une méthode pour localiser la position spatiale d’une pointe d’aiguille par rapport à la sonde d’imagerie.

Aiguille à ultrasons tridimensionnel Tip suivi avec un récepteur à ultrasons de la fibre optique

Nous avons développé un microscope holographique à deux photons capable de visualiser, d’évaluer et de manipuler l’activité neuronale en utilisant une résolution spatio-temporelle élevée, dans le but d’élucider la pathogenèse des troubles neuropsychiatriques associés à une activité neuronale anormale.

Évaluation et manipulation de l’activité neuronale à l’aide de la microscopie holographique à deux photons

L’écran de réalité augmentée, Magic Leap, a été utilisé en combinaison avec un système de navigation conventionnel pour placer des vis pédiculaires dans un modèle porcin en respectant un nouveau flux de travail. Avec un temps d’insertion médian de &lt;2,5 min, une précision technique submillimétrique et une précision clinique de 100 % ont été atteintes selon Gertzbein.

Placement de vis pédiculaires à l’aide d’un visiocasque en réalité augmentée dans un modèle porcin

La stimulation par ultrasons transcrâniens (TUS) est une technique émergente de neuromodulation non invasive qui nécessite une planification minutieuse des simulations acoustiques et thermiques. La méthodologie décrit un pipeline de traitement d’images et de simulation d’échographie pour une planification efficace, conviviale et rationalisée de l’expérimentation TUS humaine.

Pipeline pour la planification et l’exécution d’expériences de neuromodulation par ultrasons transcrâniens chez l’homme

Ce protocole décrit la méthode de placement des électrodes neuronavigées pour la stimulation focale transcrânienne à courant continu (tDCS) administrée pendant l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf).

Stimulation transcrânienne à courant continu focalisée neuronavigée administrée pendant l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle

Ici, nous décrivons un protocole standardisé pour la cartographie motrice utilisant nTMS combiné à la reconstruction du tractus corticospinal (CST) basée sur l’imagerie tensorielle de diffusion (DTI). Le protocole est reproductible, cliniquement réalisable et facilement intégrable dans les flux de travail cliniques courants, offrant un cadre solide et précieux pour l’évaluation des voies motrices, la recherche sur la neuroplasticité et la planification de la rééducation.

Un protocole standardisé pour la cartographie fonctionnelle du moteur utilisant la stimulation magnétique transcrânienne naviguée

Découvrez le suivi infrarouge pour la navigation holographique des tissus mous avec un casque de réalité augmentée. Cette méthode valide la précision du positionnement en temps réel pour la recherche médicale préclinique.

Approche technique du suivi infrarouge pour la navigation des tissus mous avec un écran holographique monté sur la tête et la validation préclinique (Vidéo) | JoVE Journal

Approche technique du suivi infrarouge pour la navigation des tissus mous avec un écran holographique monté sur la tête et la validation préclinique

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