Baanbrekende patiëntspecifieke benaderingen voor precisiechirurgie met behulp van beeldvorming en virtual reality
5 april 2024
Vooruitgang in endovasculaire behandeling heeft complexe open chirurgische ingrepen vervangen door minimaal invasieve opties, zoals klepvervanging en aneurysmaherstel. Dit artikel stelt voor om driedimensionale (3D) modellering en virtual reality te gebruiken om te helpen bij het positioneren van de C-boog, hoekmetingen en het genereren van een routekaart voor procedurele planning van neuro-interventionele katheterisatielaboratoria, waardoor de proceduretijd wordt geminimaliseerd.
1 Het doel van deze retrospectieve casestudy2 was om de nauwkeurigheid van het gebruik 3 van gradenbogen in een virtual reality-omgeving te valideren. 4 Dit was een blinde studie waarin de plaatsing 5 van de chirurg in VR werd vergeleken met de werkelijke positionering 6 die bij de operatie werd gebruikt. 7 Momenteel vereist optimale visualisatie van hersenaneurysma's8 en andere intracraniële vasculaire malformaties 9 voor behandeling of planning 3D-rotatieangiogrammen 10 aan het begin van de procedure.
11 Dit stelt de patiënt bloot aan straling 12 en verlengt de proceduretijden. 13 Segmentatie in virtual reality vergroot het vertrouwen van de chirurg14 en vergroot het begrip van complexe chirurgische gevallen. 15 Het menselijk lichaam bestaat in een 3D-ruimte en dus is het bekijken ervan 16 in een 3D-ruimte veel meer indicatief voor pathologische anatomie 17 dan het bekijken van een 2D-CT of MRI.
18 Deze bevindingen zijn van invloed op onderzoek en geneeskunde, 19 waardoor de planningstijd voor het bepalen 20 van de hoek van de beeldvormingsapparatuur in de OK wordt verkort.21 Momenteel moeten patiënten worden gescand met een 360 spin 22 zodat de positie van de C-boog kan worden bepaald. 23 Wij zijn van mening dat we de tijd dat de patiënt 24 wordt verdoofd en hun blootstelling aan straling kunnen verminderen door 25 de suggesties voor de positionering van de C-boog voorafgaand aan de operatie aan te bieden. 26 Segmentatie is het nabootsen van3D-modellen 27 van patiëntspecifieke anatomie op basis van medische beelden.
28 Het is de meest kritieke stap, maar het vergt veel middelen 29 zowel wat betreft de softwarevereisten als de menselijke expertise. 30 Als zodanig is onze primaire onderzoeksfocus 31 het automatiseren van segmentatie, 32 het gebruik van machine learning-technieken 33 om de toetredingsdrempel te verlagen 34 voor het op grote schaal inzetten van deze technologie.
Overzicht
Deze studie onderzoekt het gebruik van virtual reality (VR) en 3D-modellering om neuro-interventionele procedures te verbeteren. Door segmentatie te automatiseren en de positionering van de C-boog te optimaliseren, streeft het onderzoek ernaar de stralingsbelasting voor de patiënt en de proceduretijden te verminderen.
Belangrijkste studiecomponenten
Wetenschapsgebied
- Neurochirurgie
- Virtual Reality
- Medische Beeldvorming
Achtergrond
- Huidige procedures voor het visualiseren van hersenaneurysma's vereisen 3D-rotationele angiogrammen.
- Deze procedures stellen patiënten bloot aan straling en verlengen de operatietijden.
- Segmentatie in VR kan het vertrouwen van de chirurg en het begrip van complexe gevallen vergroten.
- Het automatiseren van segmentatie zou de drempel voor de implementatie van technologie in klinische omgevingen kunnen verlagen.
Doel van de studie
- Om de nauwkeurigheid van gradenbogen in een VR-omgeving voor chirurgische planning te valideren.
- Om de sedatietijd van de patiënt en de blootstelling aan straling tijdens procedures te verminderen.
- Om de efficiëntie van de C-boogpositionering voorafgaand aan de operatie te verbeteren.
Gebruikte methoden
- Een blind onderzoek uitgevoerd waarin VR-positionering werd vergeleken met de feitelijke chirurgische plaatsing.
- Machine learning-technieken gebruikt voor het automatiseren van de segmentatie van de anatomie van de patiënt.
- Een VR-model ontwikkeld om hoeken voor de positionering van de C-boog te visualiseren en te meten.
- Voorkeurskijkhoeken in VR vastgelegd voor de chirurgische planning.
Belangrijkste resultaten
- Door de chirurg opgegeven hoeken in VR kwamen nauw overeen met de feitelijke chirurgische metingen.
- Geautomatiseerde segmentatie verbeterde de nauwkeurigheid en efficiëntie van de planning.
- VR-visualisatie verbeterde het begrip van complexe anatomische structuren.
- Er werd een vermindering van de proceduretijden en de blootstelling aan straling bereikt.
Conclusies
- VR en 3D-modellering kunnen neuro-interventionele procedures aanzienlijk verbeteren.
- Automatisering van segmentatie is cruciaal voor een bredere implementatie in de klinische praktijk.
- Deze aanpak heeft het potentieel om chirurgische resultaten en de patiëntveiligheid te verbeteren.
Veelgestelde vragen
Industriële Relevantie voor Leidinggevenden
Patiëntspecifieke 3D-beeldvorming en virtual reality-modellering transformeren de pre-procedurele planning voor complexe endovasculaire interventies. Deze technologieën maken een nauwkeurige anatomische visualisatie mogelijk, wat kritische beslissingen ondersteunt die het procedurele risico verminderen en de toewijzing van middelen optimaliseren. De integratie van geautomatiseerde segmentatie en VR-gebaseerde metingen verhoogt het voorspellende vertrouwen bij cruciale kantelpunten in de ontwikkeling van apparaatgestuurde therapie.
Strategische Toepassingen in Biofarmaceutische R&D
Vroege Ontdekking & Targetvalidatie
- Maakt gedetailleerde analyse van patiëntspecifieke anatomische hypothesen voor het richten van apparaten mogelijk.
- Ondersteunt mechanistische risicoreductie door ruimtelijke relaties in complexe vasculaire pathologieën te verduidelijken.
- Verhoogt het voorspellende vertrouwen bij de procedurele planning en de pasvorm van het apparaat.
Screening & Assayontwikkeling
- Faciliteert de creatie van gevalideerde 3D-anatomische modellen voor simulatie- en apparaattest-workflows.
- Standaardiseert de meting van kritieke anatomische kenmerken voor reproduceerbare apparaatevaluatie.
- Maakt kwantitatieve beoordeling van de positionering van het apparaat en de procedurele haalbaarheid mogelijk.
Translationeel & Preklinisch Onderzoek
- Lijnt preklinische apparaattesten uit met klinisch relevante anatomische scenario's.
- Ondersteunt translationele continuïteit door beeldvormingsgegevens te koppelen aan procedurele simulatie.
- Vermindert risico's bij beslissingen over verdere ontwikkeling door kwantitatieve, patiëntspecifieke anatomische inzichten te bieden.
Integratie van pipeline en workflow
Deze workflow integreert het proces vanaf de acquisitie van beeldgegevens tot segmentatie, 3D-modellering en VR-gebaseerde procedurele planning, ter ondersteuning van vroege ontdekkingen tot translationele evaluatie van hulpmiddelen.
- Ontdekkingsbiologie: Biedt anatomische modellen met een hoge getrouwheid voor hypothesetesten en ruimtelijke analyse.
- Screening: Levert reproduceerbare, kwantitatieve metingen voor de passing van apparaten en procedurele simulatie.
- Analytics: Maakt nauwkeurige hoek- en positiemetingen mogelijk om procedurele opties te vergelijken.
- Translationeel onderzoek: Verbindt op beeldvorming gebaseerde modellen met preklinische en klinische procedurele planning.
- Enterprise hergebruik: Vestigt een schaalbaar platform voor patiëntspecifieke modellering over verschillende apparaatprogramma's heen.
Operationele & Bedrijfsimpact
- Wetenschappelijke waarde: Verhoogt het voorspellend vertrouwen en vermindert anatomische ambiguïteit bij de planning van het device.
- Operationele waarde: Standaardiseert segmentatie en meting, waardoor de reproduceerbaarheid en schaalbaarheid worden verbeterd.
- Strategische waarde: Maakt beter geïnformeerde go/no-go-beslissingen mogelijk en vermindert procedurele risico's in een laat stadium.
- Impact op portfolio: Ondersteunt de risico-gecorrigeerde prioritering van device-kandidaten en procedurele strategieën.
Overwegingen voor implementatie
- Vereist expertise in medische beeldvorming, segmentatie en VR-modellering.
- Vraagt om een robuuste software-infrastructuur voor 3D-gegevensverwerking en visualisatie.
- Heeft gestandaardiseerde protocollen nodig voor reproduceerbaarheid tussen teams en het delen van gegevens.
- Aanpassing aan diverse anatomische en procedurele contexten kan aanpassingen van de workflow vereisen.
- Segmentatie blijft arbeidsintensief, hoewel automatiseringsinspanningen de schaalbaarheid verbeteren.
