Registro de volumen de imagen no rígida para hígados humanos en cirugía laparoscópica

Área de la Ciencia:

• Imágenes médicas
• Cirugía asistida por ordenador
• Robótica quirúrgica

Sus antecedentes:

• La cirugía mínimamente invasiva se beneficia de la fusión de imágenes laparoscópicas 2D con escaneos 3D para una mejor conciencia espacial.
• El registro preciso 2D-3D es crucial para la realidad aumentada en cirugía, pero los desafíos incluyen la deformación de órganos y la estimación de parámetros de la cámara.
• La alineación precisa y en tiempo real de los órganos deformables sigue siendo un obstáculo importante en los sistemas de navegación quirúrgica actuales.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un marco de registro de volumen de imagen no rígido (NRIVR) para órganos deformables.
• Para permitir un registro preciso en tiempo real 2D-3D para la realidad aumentada en cirugía laparoscópica.
• Para superar los desafíos en la deformación de órganos, la oclusión y la estimación de parámetros de la cámara a partir de imágenes monoculares.

Principales métodos:

• Una nueva red neuronal de estimación de cámara basada en memoria a corto plazo (LCENN) predice las poses de la cámara a partir de contornos anatómicos 2D.
• Un mapeo diferenciable de los límites 2D a los parámetros de la cámara permite la inferencia en tiempo real.
• El registro no rígido se realiza en el espacio 2D utilizando mallas proyectadas y campos de deformación estimados para una alineación consistente.

Principales resultados:

• El LCENN predice eficientemente la posición de la cámara desde los límites 2D con errores mínimos de rotación (0,35 ± 0,44 °) y de traslación (0,51 ± 0,31 mm).
• El marco propuesto logró un registro 2D-3D efectivo en un conjunto de datos clínicos.
• Se registró un error promedio de registro de objetivos de 2,74±1,51 mm, lo que demuestra una alta precisión.

Conclusiones:

• El estudio valida la viabilidad y eficacia del método propuesto para el registro 2D-3D en tiempo real.
• Este enfoque mejora la orientación de la imagen en los flujos de trabajo de cirugía laparoscópica.
• El marco desarrollado allana el camino para mejores aplicaciones de realidad aumentada en entornos clínicos.