基于视频的软组织变形跟踪用于镜增强现实基础导航,用于脏手术

科学领域:

• 医疗成像医学成像
• 手术导航 手术导航
• 增强现实是一种增强现实.

背景情况:

• 最少侵入性手术 (MIS) 在动态患者解剖学中跟踪关键结构方面存在挑战.
• 准确的实时导航对于改善腹腔镜手术,特别是脏手术的结果至关重要.

研究的目的:

• 开发和评估用于腹腔镜脏手术的增强现实 (AR) 导航管道.
• 用手术前成像和腹腔镜数据解决初始注册和软组织变形跟踪方面的挑战.

主要方法:

• 利用手术前的MR/CT数据和双眼腹腔镜进行注册和变形跟踪.
• 采用了一个概率化的刚性注册算法,具有弹性补偿和密集点云重建.
• 集成了基于深度学习的特征点选择策略与用于连续变形跟踪的生物机械模型.

主要成果:

• 活体实验显示外部表面再投射误差为4.07±2.17毫米,内部结构误差为2.98毫米.
• 在体外实验中,体内结构的平均绝对误差为3.28 ± 0.40mm,内部结构的平均误差为1.90 ± 0.24mm.
• 该系统在没有额外的干预硬件的情况下实现了软组织变形的准确跟踪.

结论:

• 拟议的AR辅助导航系统显示出在腹腔镜脏手术中增强临床应用的巨大潜力.
• 该管道有效地解决了MIS中的注册和变形跟踪挑战.
• 定量和定性结果支持该系统在外科指导中的准确性和实用性.