Görüntüleme ve Sanal Gerçeklik Kullanarak Hassas Cerrahi için Hastaya Özel Yaklaşımlara Öncülük Etmek
5 Nisan 2024
Endovasküler tedavideki gelişmeler, karmaşık açık cerrahi prosedürlerin yerini kapak replasmanı ve anevrizma onarımı gibi minimal invaziv seçeneklerle değiştirmiştir. Bu makale, nöro-girişimsel kateterizasyon laboratuvarı prosedür planlaması için C-kol konumlandırma, açı ölçümleri ve yol haritası oluşturmaya yardımcı olmak için üç boyutlu (3D) modelleme ve sanal gerçekliğin kullanılmasını önermekte ve prosedür süresini en aza indirmektedir.
1 Bu retrospektif vaka çalışmasının2 amacı, sanal gerçeklik ortamında iletki 3 kullanımının doğruluğunu doğrulamaktı. 4 Bu, cerrahın VR'ye yerleştirmesinin 5 ameliyatta kullanılan gerçek konumlandırma 6 ile karşılaştırıldığı kör bir çalışmaydı. 7 Şu anda, beyin anevrizmalarının8 ve diğer intrakraniyal vasküler malformasyonların 9 tedavi veya planlama için optimal olarak görüntülenmesi için 3D rotasyonel anjiyografilerin 10 alınması gerekmektedir prosedürün başında.
11 Bu, hastayı radyasyona 12 maruz bırakır ve işlem sürelerini artırır. 13 Sanal gerçeklikte segmentasyon, cerrahın güveniniartırır 14 ve karmaşık cerrahi vakaların anlaşılmasını artırır. 15 İnsan vücudu 3 boyutlu bir alanda bulunur ve bu nedenle onu 16 3 boyutlu uzayda görüntülemek, 2 boyutlu BT veya MRI izlemekten çok daha fazla patolojik anatominin 17 göstergesidir.
18 Bu bulgular araştırmayı ve tıbbı etkilemekte, 19 ameliyathanedeki görüntüleme ekipmanı açısını belirlemek için planlama süresini 20 azaltmaktadır.21 Şu anda, C-kol pozisyonunun belirlenebilmesi için hastaların 360 derece döndürme 22 ile taranması gerekmektedir. 23 Hastanın 24 sedasyon süresini ve radyasyona maruz kalma süresini, 25 ameliyattan önce C-kol pozisyonu için öneriler sunarak azaltabileceğimize inanıyoruz. 26 Segmentasyon,tıbbi görüntülerden hastaya özgü anatominin 3 boyutlu modellerini 27 yeniden oluşturma eylemidir.
28 En kritik adımdır, ancak hem yazılım gereksinimleri hem de insan uzmanlığı açısından kaynak ağırlıklıdır 29. 30 Bu nedenle, birincil araştırma odağımız 31 segmentasyonu otomatikleştirmektir, 32 makine öğrenimi tekniklerini 33 bu teknolojiyi geniş ölçekte dağıtmak için giriş engelini azaltmak için 34 kullanmaktır.
Genel Bakış
Bu çalışma, nöro-intervansiyonel prosedürleri geliştirmek için sanal gerçeklik (VR) ve 3D modelleme kullanımını incelemektedir. Segmentasyonu otomatikleştirerek ve C-kol konumlandırmasını iyileştirerek, araştırma, hastaların radyasyon maruziyetini ve prosedür sürelerini azaltmayı amaçlamaktadır.
Temel Çalışma Bileşenleri
Bilim Alanı
- Nöroşirürji
- Sanal Gerçeklik
- Tıbbi Görüntüleme
Arka Plan
- Beyin anevrizmalarını görüntülemek için kullanılan mevcut prosedürler, 3D rotasyonel anjiyograflar gerektirmektedir.
- Bu prosedürler hastaları radyasyona maruz bırakmakta ve operasyon sürelerini artırmaktadır.
- VR'da segmentasyon, cerrahın özgüvenini ve karmaşık vakaları anlama kapasitesini artırabilir.
- Segmentasyonun otomatikleştirilmesi, teknolojinin klinik ortamlarda uygulanması önündeki engelleri azaltabilir.
Çalışmanın Amacı
- Cerrahi planlama için bir VR ortamındaki ilekilerin doğruluğunu doğrulamak.
- Prosedürler sırasında hastanın sedasyon süresini ve radyasyon maruziyetini azaltmak.
- Ameliyat öncesi C-kol konumlandırmasının verimliliğini artırmak.
Kullanılan Yöntemler
- Sanal gerçeklik (VR) konumlandırmasını gerçek cerrahi yerleşimle karşılaştıran kör bir çalışma yürütüldü.
- Hasta anatomisinin segmentasyonunu otomatikleştirmek için makine öğrenimi teknikleri kullanıldı.
- C-kollu görüntüleme cihazı konumlandırması için açıları görselleştiren ve ölçen bir VR modeli geliştirildi.
- Cerrahi planlama için VR ortamındaki tercih edilen görüntüleme açıları kaydedildi.
Ana Sonuçlar
- VR'de cerrah tarafından beyan edilen açılar, gerçek cerrahi ölçümlerle yakından örtüşmüştür.
- Otomatik segmentasyon, planlamanın doğruluğunu ve verimliliğini artırmıştır.
- VR görselleştirmesi, karmaşık anatomik yapıların anlaşılmasını geliştirmiştir.
- Prosedür sürelerinde ve radyasyon maruziyetinde azalma sağlanmıştır.
Sonuçlar
- VR ve 3B modelleme, nöro-intervasiyonel prosedürleri önemli ölçüde iyileştirebilir.
- Segmentasyonun otomasyonu, klinik uygulamada daha geniş çaplı kullanım için kritik öneme sahiptir.
- Bu yaklaşım, cerrahi sonuçları ve hasta güvenliğini artırma potansiyeline sahiptir.
Sıkça Sorulan Sorular
Sektörel Uygulama ve Önemi
Hastaya özgü 3B görüntüleme ve sanal gerçeklik modellemesi, karmaşık endovasküler girişimler için prosedür öncesi planlamayı dönüştürmektedir. Bu teknolojiler, prosedürel riski azaltan ve kaynak tahsisini optimize eden kritik kararları destekleyerek hassas anatomik görselleştirme sağlar. Otomatik segmentasyonun ve VR tabanlı ölçümün entegrasyonu, cihaz tabanlı tedavi geliştirmenin kilit kırılma noktalarında öngörü güvenini artırır.
Biyofarma Ar-Ge'sinde Stratejik Uygulamalar
Erken Keşif ve Hedef Doğrulama
- Cihaz hedeflemesi için hastaya özgü anatomik hipotezlerin ayrıntılı şekilde sorgulanmasına olanak tanır.
- Karmaşık vasküler patolojilerdeki uzamsal ilişkileri netleştirerek mekanistik risk azaltmayı destekler.
- Prosedür planlaması ve cihaz uyumuyla ilgili öngörü güvenini artırır.
Tarama ve Assay Geliştirme
- Simülasyon ve cihaz test iş akışları için doğrulanmış 3D anatomik modellerin oluşturulmasını kolaylaştırır.
- Tekrarlanabilir cihaz değerlendirmesi için kritik anatomik özelliklerin ölçümünü standartlaştırır.
- Cihaz konumlandırmasının ve prosedürel uygulanabilirliğin nicel değerlendirmesine olanak tanır.
Translasyonel ve Preklinik Araştırmalar
- Klinik öncesi cihaz testlerini, klinik olarak ilgili anatomik senaryolarla uyumlu hale getirir.
- Görüntüleme verilerini prosedürel simülasyonla ilişkilendirerek translasyonel sürekliliği destekler.
- Kantitatif ve hastaya özgü anatomik öngörüler sağlayarak ilerleme kararlarındaki riskleri azaltır.
Pipeline ve İş Akışı Entegrasyonu
Bu iş akışı, görüntüleme verilerinin elde edilmesinden başlayarak segmentasyon, 3D modelleme ve VR tabanlı prosedürel planlamayı entegre ederek, erken keşiften translasyonel cihaz değerlendirmesine kadar olan süreci destekler.
- Keşif Biyolojisi: Hipotez testi ve uzamsal analiz için yüksek sadakatli anatomik modeller sağlar.
- Tarama: Cihaz uyumu ve prosedürel simülasyon için tekrarlanabilir, kantitatif ölçümler sunar.
- Analitik: Prosedürel seçenekleri karşılaştırmak için hassas açı ve konum ölçümlerine olanak tanır.
- Translasyonel Araştırma: Görüntülemeden elde edilen modelleri preklinik ve klinik prosedürel planlamaya bağlar.
- Kurumsal Yeniden Kullanım: Cihaz programları genelinde hastaya özgü modelleme için ölçeklenebilir bir platform oluşturur.
Operasyonel ve Kurumsal Etki
- Bilimsel Değer: Cihaz planlamasında öngörü güvenini artırır ve anatomik belirsizliği azaltır.
- Operasyonel Değer: Segmentasyon ve ölçümü standartlaştırarak tekrarlanabilirliği ve ölçeklenebilirliği artırır.
- Stratejik Değer: Daha bilinçli karar verme süreçlerini mümkün kılar ve geç aşama prosedür risklerini azaltır.
- Portföy Etkisi: Cihaz adaylarının ve prosedürel stratejilerin riske göre ayarlanmış önceliklendirmesini destekler.
Uygulama Hususları
- Tıbbi görüntüleme, segmentasyon ve VR modelleme konularında uzmanlık gerektirir.
- 3D veri işleme ve görselleştirme için güçlü bir yazılım altyapısı gereklidir.
- Ekipler arası tekrarlanabilirlik ve veri paylaşımı için standartlaştırılmış protokollere ihtiyaç duyulur.
- Farklı anatomik ve prosedürel bağlamlara adaptasyon, iş akışı özelleştirmesi gerektirebilir.
- Otomasyon çalışmaları ölçeklenebilirliği artırsa da segmentasyon hala yoğun kaynak gerektiren bir işlemdir.
