ダイナミック・イントラオペラティブ・イマージング更新のためのコンピュータ・ビジョンを用いたビジョン・ガイドド・外科ナビゲーション

科学分野:

• 医療用イメージング
• コンピュータ・ビジョン
• 手術 技術

背景:

• 内視鼻腔手術 (ESS) の後の残留病は,不良な結果と繰り返し手術につながります.
• 現在のイメージ・ガイデッド・手術システムでは 動的な手術中の更新が欠けています
• 神経放射線場 (NeRF) を用いた無センサーのビデオベースの方法が,手術中のCT更新のために提案されています.

研究 の 目的:

• NeRFを用いたダイナミックな手術中のCT更新のための新しい方法を開発し,検証する.
• 手術前CTスキャンと比較して,NeRFで生成された3D手術現場再構築の精度を評価する.
• ESSにおける手術の完全性を向上させるためのこの技術の可能性を評価する.

主な方法:

• 3Dプリントされたモデルで二国間ESSが行われました.
• 3D再構築のためのカスタムNeRFパイプラインを使用して内視鏡ビデオを処理しました.
• NeRFの再構築は,手術前CTスキャンに併記され,更新されたCTモデルが生成され,Hausdorff距離,DSC,BAAを用いた手術後のCTと比較されました.

主要な成果:

• サブミリメートルの表面調整は,平均ハウスドルフ距離 0. 27 ± 0. 076 mm で達成されました.
• 卓越した体積重複が示され,ダイス類似度係数 (DSC) は0. 93 ±0. 012であった.
• ブランド・アルトマン分析では,0. 40cm3の平均差で容認可能な量差が示された.

結論:

• コンピュータービジョン,特にNeRFは 外部追跡なしで 精密でダイナミックな内視CTの更新を可能にします
• このソフトウェア駆動のツールは,切除の進行を視覚化し,ESSにおける手術の完全性を強化します.
• この技術は次世代の 外科ナビゲーションプラットフォームに 道を切り開きます