Mixed Reality 支援根治的内視鏡的甲状腺摘出術
2025年1月31日
根治的内視鏡的甲状腺摘出術は、さまざまな外科的合併症と関連しています。この研究では、複合現実技術を利用して、外科医が根治的内視鏡的甲状腺摘出術を実施するのを支援し、その安全性を高め、外科的閾値を下げることを目指しています。
私たちの最初の臨床研究では、複合現実技術の内視鏡的甲状腺摘出術への統合を調査し、その実用性と有効性を確立することを目的としています。Mixed Reality テクノロジは、さまざまな外科手術の臨床トレーニング、術前評価、および術間ナビゲーションに使用されてきました。しかし、甲状腺摘出術の同様の報告はありません。
手動または自動で行われるかどうかにかかわらず、仮想解剖学的構造と実際の解剖学的構造の間の登録は避けられない不一致になりがちです。さらに、複雑な環境と手術室の激しい照明は、ホログラフィック画像の鮮明さと視認性に大きな影響を与える可能性があります。他のテクノロジと比較して、Mixed Reality は、より優れたプレゼンテーション効果、より強力な互換性、低コスト、および運用上の困難さを備えた、実際の手術室での視覚的な 3D ホログラフィック モデルのゼロ タイム ビジュアライゼーションを実現できます。
まず、コンピューターで、ネックエンハンスドCTスキャンからDICOMデータを3Dスライサーにインポートします。ウィンドウ幅が 350 ハウンズフィールド単位 (HU) で、ウィンドウ レベルが 40 HU になるように表示設定を調整します。閾値と中空機能を使用して、皮膚をセグメント化して再構築します。まず、しきい値関数を使用してマイナス 250 HU を超える CT 値のセグメンテーションを作成し、次に中空関数を使用してセグメンテーションの内部を削除します。
次に、動脈期または静脈期の画像に基づく種子からの成長機能を使用して、甲状腺、病変、気管、および食道をセグメント化および再構築します。ターゲット構造内のシードを、断面画像、矢状画像、冠状画像全体で手動で描写します。シードから成長機能を使用してセグメンテーションを自動的に生成します。
次に、しきい値機能を使用して、平面スキャン画像に基づいて骨をセグメント化して再構築します。200 HU を超える CT 値のセグメンテーションを作成します。動脈位相画像に基づく局所閾値関数を使用して動脈をセグメント化および再構築します。冠状画像で動脈内のシードを手動で描写し、次に、ローカルしきい値機能を使用してシードのCT値範囲と一致するセグメンテーションを作成します。
この手順を繰り返して、セグメンテーションを徐々に拡大します。静脈相画像に基づく局所閾値関数を使用して静脈をセグメント化および再構築します。コンピューターで開始するには、半自動的に再構築された首の3Dモデルを3DスライサーからOBJファイルとしてエクスポートします。
Mixed Reality Toolkit を使用して Unity 3D で新しいプロジェクトを作成し、必要なコンポーネントを構成します。ボックスコライダーコンポーネントを使用して制御境界線を追加します。カーソルコンテキストオブジェクトマニピュレータコンポーネントを使用して、移動可能なカーソルを実装します。
次に、Object Manipulator、NearInteractionGrabbable、MinMaxScaleConstraint コンポーネントを使用して、移動、スケーリング、回転の関数を追加します。スライダーの透明度コントローラー コンポーネントを使用して、透明度の制御を有効にします。OBJ ファイルを Unity 3D プロジェクトにインポートし、ボックスコライダー、オブジェクトマニピュレーター、透明度コントローラーなどの設定済みコンポーネントを首の 3D モデルに関連付けます。
ホログラフィック リモート処理プログラムを使用して、Mixed Reality または MR ヘッドマウント デバイス (HMD) で首の仮想ホログラムをデバッグします。Unity 3D からプロジェクトをパッケージ化してエクスポートします。手術前にMRHMDを着用してください。
MRHMD を使用して、首の仮想ホログラムを操作します。グラブ ジェスチャを使用して、首の仮想ホログラムの動き、スケーリング、回転を制御し、対応する仮想スライダーをドラッグして、首の仮想ホログラムの透明度を調整します。首の仮想ホログラムを患者の位置に合わせ、下顎骨や鎖骨などの解剖学的マーカーの適切な位置合わせを確保します。
頸部CT画像、超音波検査、臨床検査結果などの臨床データをインポートします。手術中のアクセスを可能にするためにMRHMDに。Wi-Fi接続を介してMRHMDを通じて一人称視点を共有します。
麻酔をかけた患者を分割脚の構成に置き、頭を後ろに傾けて首を伸ばします。内視鏡システムを患者の頭の正面に配置します。手術スペースを確立した後、30度の腹腔鏡下視覚化の下で、乳輪の両側の皮下空洞をトロカール針で解剖します。
頸部の白い線を分離して、甲状腺を解放します。リボンの筋肉を縫合糸で吊り下げて視野を広げます。カーボンナノ粒子を甲状腺に注入して、甲状腺と頸部リンパ節の両方を染色します。
次に、甲状腺の峡部を切除し、錐体葉と喉頭前リンパ節を切除して気管を露出させ、甲状腺の靭帯を剥離します。術中神経モニタリングプローブを使用して反回神経を特定します。超音波ナイフを使用して、下甲状腺動脈と静脈、下甲状腺動脈、および中甲状腺静脈を凝固させます。
左副甲状腺を特定し、保持します。吸収性クランプで上甲状腺血管を固定し、解剖します。病変性甲状腺を慎重に分離して切除します。
次に、頸部中央部で同側リンパ節郭清を行い、検体バッグを使用して完全に回収できるようにします。必要に応じて、反対側甲状腺摘出術とリンパ節郭清を同様に行います。別の検体バッグを使用して腺を取り外してください。
すべての出血が完全に制御されていることを確認した後、滅菌蒸留水で術野をすすぎます。切開部を層ごとに縫合します。
完全なトランスクリプトを表示し、数千本の科学動画にアクセス
概要
本研究では、手術の安全性と有効性を高めるため、根治的内視鏡下甲状腺切除術への複合現実（MR）技術の導入について検討します。また、手術中における仮想解剖学的構造と実際解剖学的構造との位置合わせ（レジストレーション）における課題についても明らかにします。
研究の主要構成要素
科学分野
- 複合現実（MR）技術
- 内視鏡手術
- 甲状腺切除術
背景
- 根治的内視鏡下甲状腺切除術では、さまざまな術後合併症が生じる可能性があります。
- 複合現実（MR）は、臨床トレーニングや手術ナビゲーションに活用されてきました。
- 甲状腺切除術への適用に関する報告は、先行研究ではなされていません。
- 課題としては、解剖学的構造のレジストレーションの不一致や、手術室における視認性の問題などが挙げられます。
研究目的
- 甲状腺手術における複合現実（ミックスドリアリティ）の実用性と有効性を評価すること。
- 根治的内視鏡下甲状腺切除術の安全性を向上させること。
- これらの術式を実施するための外科的なハードルを下げること。
使用方法
- 外科手術における複合現実（MR）技術の統合。
- 実際の術中環境における視覚的3Dホログラフィックモデルの評価。
- 仮想解剖学的構造と実際のものとの間のレジストレーション精度の評価。
- 複合現実と他の外科技術との比較。
主要な結果
- 複合現実（MR）により、ホログラフィックモデルのリアルタイムでの可視化が可能になります。
- より優れたプレゼンテーション効果と高い互換性が実証されました。
- 他の技術と比較して、運用コストと導入の困難さが軽減されます。
- 手術室におけるホログラフィック画像の鮮明度と視認性が向上しました。
結論
- 複合現実（MR）技術は、内視鏡下甲状腺切除術の安全性と有効性を向上させることができる。
- この技術は、解剖学的構造のレジストレーションに関連する課題を解決する。
- 外科的応用における潜在能力を最大限に引き出すためには、さらなる研究が必要である。
よくある質問
産業界における重要性
根治的内視鏡下甲状腺切除術への複合現実（MR）の統合は、複雑な解剖学的領域における高度な可視化および術中ナビゲーションの可能性を示しています。この技術は、手術の精度と術者の負担という主要な課題に対処し、重要な介入ポイントにおける予測信頼度の向上を支援します。MRを活用したワークフローは、今後の手術器具の開発やデジタルヘルスプラットフォームにおけるトランスレーショナルな応用に寄与すると考えられます。
バイオ製薬研究開発における戦略的応用
初期創薬およびターゲットバリデーション
- 仮説駆動型のデバイスまたはツールの検証に向けた、高忠実度な解剖学的モデリングを可能にします。
- 複雑な組織環境における空間的関係を明確にすることで、メカニズム的なリスク低減を支援します。
- 前臨床環境における外科ナビゲーション技術の機能評価を促進します。
スクリーニングおよびアッセイ開発
- 外科用器具や造影剤のシミュレーションベースの評価に向けた、検証済みの3Dモデルを提供します。
- 可視化出力を標準化し、デバイスの性能試験における再現性をサポートします。
- ナビゲーション精度および術者のワークロード指標の定量的な評価を可能にします。
トランスレーショナルおよび前臨床研究
- 並進的なデバイス研究のため、デジタルモデリングを疾患に関連する解剖学的システムと整合させます。
- シミュレーションから外科的介入の前臨床検証までの連続性をサポートします。
- 新規の術中技術を臨床評価へと進める際のリスクを低減します。
パイプラインおよびワークフローの統合
MR支援モデリングおよびナビゲーションは、外科的イノベーションにおける初期のデバイスコンセプト検証から、前臨床研究、そしてトランスレーショナルリサーチに至るまでの一連の流れに位置付けられます。
- 探索生物学：デバイスと組織の相互作用および空間的標的設定に関する仮説検証を強化します。
- スクリーニング：ツールの比較評価に向けた、再現性と定量性のある可視化出力を提供します。
- アナリティクス：条件間の分析に向けた、オペレーターのパフォーマンスおよび労力の指標を提供します。
- トランスレーショナルリサーチ：デジタルシミュレーションと前臨床的な解剖学的検証を橋渡しします。
- エンタープライズでの再利用：将来的な外科的モデリングおよびナビゲーション研究に活用可能な、再利用可能なデジタルワークフローを確立します。
運用および企業への影響
- 科学的価値： デバイスのナビゲーションおよび解剖学的ターゲティングにおける予測信頼性を向上させる。
- 運用上の価値： 再現性のための可視化およびナビゲーションプロトコルを標準化する。
- 戦略的価値： 外科技術向上のためのゴー/ノーゴー判定に情報を提供する。
- ポートフォリオへの影響： デジタルおよびデバイス搭載型介入の、リスク調整済み優先順位付けをサポートする。
実施上の検討事項
- 3Dイメージング、セグメンテーション、およびMRプラットフォーム統合に関する専門知識が必要です。
- 高度なイメージングおよびモデリングソフトウェア、ならびにMRハードウェアへのアクセスが求められます。
- デジタルモデルのレジストレーションおよび可視化プロトコルのチーム間での標準化が必要です。
- 異なる解剖学的領域や外科的適応に応じて、調整が必要になる場合があります。
- 術中の照明や環境によって、視認性とレジストレーションの精度が影響を受ける可能性があります。
バイオファーマ FAQ
Chapters in this video
0:00
Introduction
1:47
3D Reconstruction of Neck Anatomy from CT Scans Using Semi-Automatic Segmentation
3:43
Constructing a Neck Virtual Hologram Using Unity3D and Mixed Reality Toolkit
5:03
Manipulating Neck Virtual Holograms and Integrating Mixed Reality (MR) Technology in Thyroid Surgery
