一个外科医生特定的自动路径规划算法用于深度大脑刺激
Yuan Liu1, Benoit M Dawant1, Srivatsan Pallavaram1
1Dept. of Electrical Eng. and Comp. Science, Vanderbilt University, Nashville, TN 37235, USA.
Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering
|December 26, 2025
概括
这项研究开发了一种计算机辅助的轨迹规划系统,用于深度脑刺激手术. 该系统模仿了外科医生的偏好,显示了更安全和标准化的神经系统治疗的潜力.
科学领域:
- 神经外科 神经外科
- 医疗机器人 医疗机器人
- 计算神经科学是一种神经科学.
背景情况:
- 深度大脑刺激 (DBS) 需要精确的电极放置来治疗神经系统疾病.
- 安全的DBS手术需要在轨道规划期间避免关键的大脑结构.
- 目前的自动化轨迹规划在神经外科医生之间缺乏关于最佳参数的共识.
研究的目的:
- 开发一个轨迹规划系统,学习和模仿个体神经外科医生偏好.
- 通过学习参数创建一个基础,通过学习参数在DBS中标准化手术方法.
- 验证DBS手术中计算机辅助路径规划的方法.
主要方法:
- 开发了一个轨迹规划算法,结合了个体外科医生偏好的参数.
- 设计了系统,在未来可能会自动学习这些参数.
- 进行了一项盲目的研究,两位神经外科医生比较了手动和计算机轨迹.
主要成果:
- 神经外科医生在40例中10例中更喜欢计算的轨迹而不是手动的轨迹.
- 在剩余的27个案例中,计算的轨迹被认为是相当的或可接受的.
- 在DBS中证明了计算机辅助路径规划的临床实用性.
结论:
- 开发的轨迹规划方法可以有效地模仿个体外科医生的偏好.
- 计算机辅助路径规划显示了提高DBS手术安全性和标准化的巨大潜力.
- 这项工作是迈向智能化,个性化外科手术规划系统的关键第一步.
