Новаторские подходы к прецизионной хирургии с учетом особенностей пациента с использованием визуализации и виртуальной реальности
5 апреля 2024 г.
Достижения в области эндоваскулярного лечения заменили сложные открытые хирургические процедуры минимально инвазивными методами, такими как замена клапана и восстановление аневризмы. В этой статье предлагается использовать трехмерное (3D) моделирование и виртуальную реальность для помощи в позиционировании С-дуги, измерении углов и создании дорожной карты для планирования процедур лаборатории нейроинтервенционной катетеризации, минимизируя время процедуры.
1 Целью данного ретроспективного тематического исследования2 было подтверждение точности использования 3 транспортира в среде виртуальной реальности. 4 Это было слепое исследование, в котором положение хирурга 5 в виртуальной реальности сравнивалось с фактическим положением, используемым в хирургии 6. 7 В настоящее время для оптимальной визуализации аневризм головного мозга8 и других внутричерепных сосудистых мальформаций 9 для лечения или планирования требуется проведение 3D ротационных ангиограмм 10 в начале процедуры.
11 Это подвергает пациента воздействию радиации 12 и увеличивает время процедуры. 13 Сегментация в виртуальной реальности повышает уверенность хирурга14 и улучшает понимание сложных хирургических случаев. 15 Человеческое тело существует в трехмерном пространстве, и поэтому его просмотр 16 в трехмерном пространстве гораздо более характерен для патологической анатомии 17, чем просмотр двухмерной компьютерной томографии или МРТ.
18 Эти результаты влияют на исследования и медицину, 19 сокращая время планирования для определения угла установки оборудования для визуализации в операционной.21 В настоящее время пациенты должны быть отсканированы с помощью 360° spin 22, чтобы можно было определить положение С-дуги. 23 Мы считаем, что можем сократить время, в течение которого пациент 24 находится под действием седативных препаратов, и его облучение, предложив 25 предложения по позиционированию С-дуги перед операцией. 26 Сегментация – это акт воссоздания 3D-моделей27 анатомии, специфичной для пациента, на основе медицинских изображений.
28 Это самый важный шаг, но он требует больших ресурсов как с точки зрения требований к программному обеспечению, так и человеческого опыта. 30 Таким образом, нашим основным направлением исследований 31 является автоматизация сегментации, 32 использование методов машинного обучения 33 для снижения барьера входа 34 для масштабного развертывания этой технологии.
Обзор
В данном исследовании изучается применение виртуальной реальности (VR) и 3D-моделирования для совершенствования нейроинтервенционных процедур. Автоматизация сегментации и оптимизация позиционирования C-дуги направлены на снижение лучевой нагрузки на пациента и сокращение времени проведения процедур.
Основные компоненты исследования
Область науки
- Нейрохирургия
- Виртуальная реальность
- Медицинская визуализация
Теоретическая часть
- Современные методы визуализации аневризм головного мозга требуют проведения трехмерной ротационной ангиографии.
- Эти процедуры подвергают пациентов воздействию радиации и увеличивают время проведения операции.
- Сегментация в виртуальной реальности (VR) может повысить уверенность хирурга и улучшить понимание сложных случаев.
- Автоматизация сегментации могла бы снизить порог внедрения данной технологии в клиническую практику.
Цель исследования
- Для проверки точности транспортиров в среде VR для хирургического планирования.
- Для сокращения времени седации пациента и дозы радиационного облучения во время процедур.
- Для повышения эффективности позиционирования C-дуги перед операцией.
Используемые методы
- Проведено слепое исследование по сравнению позиционирования в VR с фактическим хирургическим размещением.
- Использованы методы машинного обучения для автоматизации сегментации анатомических структур пациента.
- Разработана VR-модель для визуализации и измерения углов позиционирования C-дуги.
- Зафиксированы предпочтительные углы обзора в VR для хирургического планирования.
Основные результаты
- Углы, определенные хирургом в VR, в точности соответствовали фактическим хирургическим измерениям.
- Автоматизированная сегментация повысила точность и эффективность планирования.
- VR-визуализация улучшила понимание сложных анатомических структур.
- Было достигнуто сокращение времени проведения процедур и дозы радиационного облучения.
Выводы
- VR и 3D-моделирование могут значительно улучшить проведение нейроинтервенционных процедур.
- Автоматизация сегментации имеет решающее значение для более широкого внедрения в клиническую практику.
- Данный подход обладает потенциалом для улучшения результатов хирургического вмешательства и повышения безопасности пациентов.
Часто задаваемые вопросы
Практическая значимость для промышленности
Индивидуальная 3D-визуализация и моделирование в виртуальной реальности трансформируют предоперационное планирование сложных эндоваскулярных вмешательств. Эти технологии обеспечивают точную визуализацию анатомических структур, поддерживая принятие критически важных решений, которые снижают риски при проведении процедуры и оптимизируют распределение ресурсов. Интеграция автоматизированной сегментации и измерений на основе VR повышает прогностическую точность в ключевых точках разработки методов терапии с применением медицинских устройств.
Стратегическое применение в биофармацевтических исследованиях и разработках
Первичное открытие и валидация мишени
- Позволяет детально проверить анатомические гипотезы конкретного пациента для точного подбора устройства.
- Способствует снижению механических рисков за счет уточнения пространственных взаимосвязей при сложных сосудистых патологиях.
- Повышает прогностическую уверенность при планировании процедуры и подборе размера устройства.
Скрининг и разработка анализа
- Облегчает создание валидированных трехмерных анатомических моделей для рабочих процессов симуляции и тестирования устройств.
- Стандартизирует измерение критических анатомических особенностей для воспроизводимой оценки устройств.
- Позволяет проводить количественную оценку позиционирования устройства и технической осуществимости процедуры.
Трансляционные и доклинические исследования
- Обеспечивает соответствие доклинических испытаний устройств клинически значимым анатомическим сценариям.
- Поддерживает трансляционную преемственность, связывая данные визуализации с симуляцией процедур.
- Снижает риски при принятии решений о дальнейшем внедрении, предоставляя количественные анатомические данные, специфичные для конкретного пациента.
Интеграция конвейера и рабочего процесса
Данный рабочий процесс объединяет этапы от сбора данных визуализации до сегментации, 3D-моделирования и процедурного планирования с использованием VR, обеспечивая поддержку на всех этапах — от первичных открытий до трансляционной оценки медицинских устройств.
- Биология открытий: Предоставляет высокоточные анатомические модели для проверки гипотез и пространственного анализа.
- Скрининг: Обеспечивает воспроизводимые количественные измерения для оценки соответствия устройств и симуляции процедур.
- Аналитика: Позволяет проводить точные измерения углов и позиций для сравнения вариантов проведения процедур.
- Трансляционные исследования: Связывает модели, полученные на основе визуализации, с доклиническим и клиническим планированием процедур.
- Корпоративное повторное использование: Создает масштабируемую платформу для индивидуального моделирования пациентов в рамках программ разработки устройств.
Операционное и корпоративное воздействие
- Научная ценность: повышает точность прогнозирования и снижает анатомическую неопределенность при планировании использования устройства.
- Операционная ценность: стандартизирует сегментацию и измерения, улучшая воспроизводимость и масштабируемость.
- Стратегическая ценность: позволяет принимать более обоснованные решения о целесообразности проведения процедуры и снижает риски на поздних этапах ее выполнения.
- Влияние на портфель: поддерживает приоритезацию кандидатов на устройства и стратегий проведения процедур с учетом рисков.
Особенности реализации
- Требуются экспертные знания в области медицинской визуализации, сегментации и VR-моделирования.
- Необходима надежная программная инфраструктура для обработки и визуализации 3D-данных.
- Требуются стандартизированные протоколы для обеспечения воспроизводимости результатов между командами и обмена данными.
- Адаптация к различным анатомическим и процедурным контекстам может потребовать индивидуальной настройки рабочего процесса.
- Сегментация остается ресурсоемким процессом, хотя усилия по автоматизации способствуют повышению масштабируемости.
