Approcci pionieristici specifici per il paziente per la chirurgia di precisione utilizzando l'imaging e la realtà virtuale
April 5th, 2024
I progressi nel trattamento endovascolare hanno sostituito le complesse procedure chirurgiche a cielo aperto con opzioni minimamente invasive, come la sostituzione della valvola e la riparazione dell'aneurisma. Questo documento propone di utilizzare la modellazione tridimensionale (3D) e la realtà virtuale per facilitare il posizionamento dell'arco a C, le misurazioni dell'angolo e la generazione di roadmap per la pianificazione procedurale del laboratorio di cateterismo neurointerventistico, riducendo al minimo i tempi della procedura.
1 Lo scopo di questo caso di studio retrospettivo2 era quello di convalidare l'accuratezza dell'uso 3 dei goniometri in un ambiente di realtà virtuale. 4 Si trattava di uno studio in cieco in cui il posizionamento del chirurgo 5 in VR è stato confrontato con il posizionamento effettivo 6 utilizzato in chirurgia. 7 Attualmente, la visualizzazione ottimale degli aneurismi cerebrali8 e di altre malformazioni vascolari intracraniche 9 per il trattamento o la pianificazione richiede l'esecuzione di angiogrammi rotazionali 3D 10 all'inizio della procedura.
11 Questo espone il paziente alle radiazioni 12 e aumenta i tempi procedurali. 13 La segmentazione nella realtà virtuale aumenta la fiducia del chirurgo14 e aumenta la comprensione di casi chirurgici complessi. 15 Il corpo umano esiste in uno spazio 3D e quindi visualizzarlo 16 nello spazio 3D è molto più indicativo dell'anatomia patologica 17 rispetto alla visualizzazione di una TC o di una risonanza magnetica 2D.
18 Questi risultati hanno un impatto sulla ricerca e sulla medicina, 19 riducendo i tempi di pianificazione per determinare 20 l'angolo dell'apparecchiatura di imaging in sala operatoria.21 Attualmente, i pazienti devono essere scansionati con una rotazione a 360 22 in modo da poter determinare la posizione dell'arco a C. 23 Crediamo di poter ridurre il tempo in cui il paziente 24 viene sedato e la sua esposizione alle radiazioni offrendo 25 i suggerimenti per il posizionamento dell'arco a C prima dell'intervento chirurgico. 26 La segmentazione è l'atto di ricreare modelli3D 27 di anatomia specifica del paziente da immagini mediche.
28 È il passaggio più critico, ma richiede molte risorse 29 sia per quanto riguarda i requisiti software che le competenze umane. 30 Pertanto, il nostro obiettivo principale di ricerca 31 è l'automazione della segmentazione, 32 l'utilizzo di tecniche di apprendimento automatico 33 per ridurre la barriera all'ingresso 34 per l'implementazione di questa tecnologia su larga scala.
Panoramica
Questo studio esplora l'uso della realtà virtuale (VR) e della modellazione 3D per migliorare le procedure neuro-interventistiche. Automatizzando la segmentazione e migliorando il posizionamento del C-arm, la ricerca mira a ridurre l'esposizione alle radiazioni del paziente e i tempi procedurali.
Componenti chiave dello studio
Area della scienza
- Neurochirurgia
- Realtà virtuale
- Imaging medico
Sfondo
- Le procedure attuali per visualizzare gli aneurismi cerebrali richiedono angiogrammi rotazionali 3D.
- Queste procedure espongono i pazienti alle radiazioni e aumentano i tempi operativi.
- La segmentazione in VR può migliorare la sicurezza e la comprensione del chirurgo in casi complessi.
- L'automazione della segmentazione potrebbe abbassare le barriere per l'implementazione della tecnologia in ambito clinico.
Obiettivo dello studio
- Validare l'accuratezza dei goniometri in un ambiente VR per la pianificazione chirurgica.
- Ridurre il tempo di sedazione del paziente e l'esposizione alle radiazioni durante le procedure.
- Migliorare l'efficienza del posizionamento del C-arm prima della chirurgia.
Metodi utilizzati
- Condotto uno studio cieco che confronta il posizionamento VR con il posizionamento chirurgico effettivo.
- Utilizzato tecniche di apprendimento automatico per l'automazione della segmentazione dell'anatomia del paziente.
- Sviluppato un modello VR per visualizzare e misurare gli angoli per il posizionamento del C-arm.
- Catturato gli angoli di visualizzazione preferiti in VR per la pianificazione chirurgica.
Principali risultati
- Gli angoli dichiarati dai chirurghi in VR corrispondono strettamente alle misurazioni chirurgiche effettive.
- La segmentazione automatizzata ha migliorato l'accuratezza e l'efficienza della pianificazione.
- La visualizzazione VR ha migliorato la comprensione di strutture anatomiche complesse.
- Sono stati raggiunti tempi procedurali ridotti e minore esposizione alle radiazioni.
Conclusioni
- La VR e la modellazione 3D possono migliorare significativamente le procedure neuro-interventistiche.
- L'automazione della segmentazione è cruciale per una più ampia implementazione nella pratica clinica.
- Questo approccio ha il potenziale per migliorare gli esiti chirurgici e la sicurezza del paziente.
Domande frequenti
Executive Industry Relevance
Patient-specific 3D imaging and virtual reality modeling are transforming pre-procedural planning for complex endovascular interventions. These technologies enable precise anatomical visualization, supporting critical decisions that reduce procedural risk and optimize resource allocation. Integrating automated segmentation and VR-based measurement enhances predictive confidence at key inflection points in device-based therapy development.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables detailed interrogation of patient-specific anatomical hypotheses for device targeting.
- Supports mechanistic de-risking by clarifying spatial relationships in complex vascular pathologies.
- Improves predictive confidence in procedural planning and device fit.
Screening & Assay Development
- Facilitates creation of validated 3D anatomical models for simulation and device testing workflows.
- Standardizes measurement of critical anatomical features for reproducible device evaluation.
- Enables quantitative assessment of device positioning and procedural feasibility.
Translational & Preclinical Research
- Aligns preclinical device testing with clinically relevant anatomical scenarios.
- Supports translational continuity by bridging imaging data with procedural simulation.
- De-risks advancement decisions by providing quantitative, patient-specific anatomical insights.
Pipeline & Workflow Integration
This workflow integrates from imaging data acquisition through segmentation, 3D modeling, and VR-based procedural planning, supporting early discovery through translational device evaluation.
- Discovery Biology: Provides high-fidelity anatomical models for hypothesis testing and spatial analysis.
- Screening: Delivers reproducible, quantitative measurements for device fit and procedural simulation.
- Analytics: Enables precise angle and position measurements to compare procedural options.
- Translational Research: Connects imaging-derived models to preclinical and clinical procedural planning.
- Enterprise Reuse: Establishes a scalable platform for patient-specific modeling across device programs.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces anatomical ambiguity in device planning.
- Operational Value: Standardizes segmentation and measurement, improving reproducibility and scalability.
- Strategic Value: Enables more informed go/no-go decisions and reduces late-stage procedural risk.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization of device candidates and procedural strategies.
Implementation Considerations
- Requires expertise in medical imaging, segmentation, and VR modeling.
- Demands robust software infrastructure for 3D data processing and visualization.
- Needs standardized protocols for cross-team reproducibility and data sharing.
- Adaptation across diverse anatomical and procedural contexts may require workflow customization.
- Segmentation remains resource-intensive, though automation efforts are advancing scalability.
