Segmentación vertebral basada en EE. UU. asistida por robot para la identificación de trayectorias de tornillos pediculares

Se prueban las siguientes hipótesis:

1. Una reconstrucción 3D de una columna lumbar a partir de una ecografía asistida por robot es equivalente o de mejor calidad que una ecografía manual de reconstrucción 3D.
2. Un algoritmo de aprendizaje automático puede segmentar automáticamente la anatomía ósea a partir de un escaneo ecográfico manual y asistido por robot para generar dichas reconstrucciones de la columna lumbar en 3D.
3. Las trayectorias de los tornillos pediculares se pueden identificar en función de los puntos de referencia vertebrales posteriores de las reconstrucciones 3D de la columna lumbar a partir de la ecografía manual y asistida por robot.

El proyecto consta de tres pilares como objetivos para ayudar a solidificar la reconstrucción estadounidense de la columna lumbar como un método de navegación novedoso en aplicaciones de columna intervencionista.

• 1.er pilar: se adquiere un conjunto de datos de reconstrucción de EE. UU. de la columna lumbar en sujetos sanos, el primero de su clase, in vivo, asistido por robot y portátil. El conjunto de datos recopilados se compara con los datos de TC reales para evaluar la calidad.
• Segundo pilar: se entrena un nuevo algoritmo de aprendizaje automático para segmentar las reconstrucciones estadounidenses de todos los datos recopilados de la columna lumbar en cada vértebra identificada.
• 3.er pilar: se aplica a las reconstrucciones ecográficas segmentadas un nuevo método de medición para identificar las trayectorias de los tornillos pediculares en función de los puntos de referencia vertebrales posteriores. Esta investigación promueve aún más la US para uso futuro en intervenciones asistidas por robot.

Este proyecto consta de dos fases. Primero, se planea un estudio piloto preliminar para evaluar la viabilidad del proyecto y mejorar el flujo de trabajo y las medidas de seguridad planificadas. Para este piloto, los investigadores reclutarán boca a boca a dos voluntarios. Después de completar y evaluar minuciosamente el piloto, los investigadores realizarán el estudio real.

Los voluntarios para el estudio real se seleccionan a través de convocatorias públicas de participación. Los posibles voluntarios son jóvenes, sanos y no afectados por enfermedades o deformaciones de la columna lumbar. Los voluntarios seleccionados son evaluados preguntándoles sobre su historial médico. Si están incluidos y dispuestos a participar, los voluntarios están invitados al estudio en Balgrist Campus y serán examinados clínicamente con respecto a la columna lumbar. Además, se realizan una tomografía computarizada de dosis baja, una ecografía manual y una ecografía asistida por robot.

Las tomografías computarizadas se segmentan manualmente en modelos de superficie 3D para obtener una "verdad de campo de segmentación". Un novedoso algoritmo de aprendizaje automático realiza automáticamente la reconstrucción 3D y segmenta los escaneos de EE. UU. asistidos por robot y portátiles.

Las reconstrucciones ecográficas en 3D se utilizan luego para identificar las trayectorias de los tornillos pediculares a través de un método novedoso basado en los puntos de referencia anatómicos posteriores de las vértebras lumbares.

Este estudio de un solo centro combina el conocimiento clínico y de informática del equipo de Investigación en Ciencias de la Computación Ortopédica (ROCS) de la Universidad de Zúrich, Suiza, con el conocimiento de robótica y aplicación en EE. UU. de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Lovaina, Bélgica. La recopilación de datos se realiza en Balgrist Campus.