Design eines Augmented-Reality-Systems durch Integration von CT-Scan- oder MRT-Daten mit endoskopischen Bildern für die videoassistierte endonasale endoskopische Chirurgie (NORA)

Die verfügbare Literatur bietet zahlreiche Experten- und Konsensmeinungen, die den Nutzen und die Akzeptanz der endonasalen Navigation unterstützen und die Entwicklung optimierter Navigationssysteme fördern. Augmented Reality (AR) ermöglicht es dem Chirurgen, die präoperativen Bildinformationen in Form einer Projektion zu visualisieren, die auf dem Endoskop angezeigt wird Bildbildschirm. Diese Anwendung, die in anderen chirurgischen Bereichen eingesetzt wird, ist vielversprechend. Das EnCoV-Team des Labors Institut Pascal hat insbesondere ein innovatives funktionelles AR-System in der Laparoskopie in der gynäkologischen, gastrointestinalen und urologischen Chirurgie entwickelt. Die Machbarkeit in der endonasalen Chirurgie wurde in einem Leichenmodell bestätigt und der klinische Nutzen an verschiedenen Systemen gezeigt. Es bleibt jedoch die Frage der Genauigkeit während der Kalibrierung und während der Operation.

Wir schlagen ein Oberflächenregistrierungssystem vor, das auf 3D-Rekonstruktionen des Gesichts des Patienten und endoskopischen Bildern basiert. Es würde 3D-Rekonstruktionen der Bilder des Patienten mit 3D-Rekonstruktionen der CT-Scans oder MRI-Bilder abgleichen. Somit wäre dieses Gerät in der Lage, eine große Anzahl von Referenzpunkten für eine präzise Kartierung bereitzustellen. Prozesse zur Gewebeerkennung (Textur, Konturen usw.) würden es ermöglichen, die richtigen Informationen an der richtigen Stelle anzuzeigen.

Bis heute gibt es kein solches endonasales AR-Navigationssystem. Somit würden die vom EnCoV-Team in der Laparoskopie entwickelten technischen Entwicklungen auf den HNO-Bereich übertragen, um die endonasale Endoskopie zu optimieren.

Gliederung der Studie:

Machbarkeitsstudie, beobachtend, transversal. Machbarkeitskriterium: Bewertung der Machbarkeit eines auf AR basierenden Geräts zur Führung der Geste in der endonasalen endoskopischen Chirurgie durch zuverlässige und genaue Anzeige unsichtbarer Hochrisikobereiche und chirurgischer Orientierungspunkte.

1. Entwicklung eines Fragebogens für AFR- und SJORL-HNO-Chirurgen, um ihre Bedürfnisse und das Interesse an der Implementierung einer solchen Navigation einzuschätzen

2. Studie über die Machbarkeit der Integration von CT-Scan-Bildern mit im Operationssaal gefilmten Gesichts- und Endonasalbildern im Labor zu einer qualitativen klinischen Studie.

   • Patienten und Datenerfassung:
   • Datenerfassung Die Bilder werden im Operationssaal der Abteilung für Hals-Nasen-Ohren- und Gesichtschirurgie des Universitätskrankenhauses Gabriel Montpied in Clermont-Ferrand gesammelt. Sie werden aus Videos des Gesichts und der endonasalen Anatomie gewonnen, die mit dem Endoskop aufgenommen wurden. Alle diese Bilder werden anonymisiert.
   • Dauer der Aufnahme: 12 Monate (November 2020 - Oktober 2021)
   • Patientenanzahl: Zwischenstufen mit Auswertung alle 5 Patienten für die ersten 15 Patienten und dann alle 10 Patienten werden realisiert, wobei die Erfassungsmethoden und Algorithmen an die Ergebnisse angepasst werden. Dies wird ein fortschreitender Anpassungs- und Verfeinerungsprozess sein. Die Methoden zur Erfassung von Patientendaten im OP werden sich weiterentwickeln, um die Bildverarbeitung zu optimieren. Die jährliche Rekrutierungskapazität beträgt 50 Patienten; es wird mit einer maximalen Anzahl von 30 bis 40 Patienten gerechnet.
   • Schriftliche Zustimmung: prospektive Erhebung des Nichtwiderspruchs des Patienten
   • Dauer der Teilnahme jedes Patienten: 1 Tag
   • Datenverarbeitung: Dies wird eine Zusammenarbeit mit dem EnCoV-Team unter der Verantwortung von Pr A. BARTOLI sein. Die relevantesten Bilder werden extrahiert, korrigiert und dann in ein 3D-Modell umgewandelt, um Tiefendaten zu gewinnen. Die CT-Scan-Bilder werden auch in das 3D-Format umgewandelt. Diese beiden 3D-Modelle (vom Patienten und von der Bildgebung) werden mithilfe eines Algorithmus zusammengeführt, um eine Oberflächenregistrierung zu ermöglichen. Die Daten werden zunächst auf den EnCoV-Servern gespeichert.
3. Validierung des Navigationssystems durch Experimentieren mit Phantommodellen aus dem 3D-Druck und Ex-vivo-Tiermodellen, um eine quantitative präklinische Studie zu bilden. Bei endonasalen Endoskopieverfahren wird die Validität der Darstellung gut erkennbarer Strukturen überprüft.