ビデオ支援鼻内視鏡手術のための CT スキャンまたは MRI データと内視鏡画像の統合による拡張現実システムの設計 (NORA)

利用可能な文献は、鼻内ナビゲーションの有用性と受容を支持し、最適化されたナビゲーションシステムの開発を奨励する多数の専門家とコンセンサスの意見を提供していますイメージスクリーン。 他の外科分野で使用されるこのアプリケーションは有望です。 Institut Pascal 研究所の EnCoV チームは、婦人科、消化器、泌尿器科の手術における腹腔鏡検査において、革新的な機能的 AR システムを特に開発しました。鼻内手術の実現可能性は死体モデルで確認されており、その臨床的有用性はさまざまなシステムで示されています。 ただし、キャリブレーション中および手術中の精度の問題は残ります。

患者の顔と内視鏡画像の 3 D 再構成に基づく表面登録システムを提案します。 患者の画像の 3D 再構成を、CT スキャンまたは MRI 画像の 3D 再構成と一致させます。 したがって、このデバイスは、正確なマッピングのための多数の基準点を提供することができます。 組織認識 (テクスチャ、輪郭など) プロセスにより、適切な情報を適切な場所に表示できます。

今日まで、そのような AR 鼻内ナビゲーション システムはありません。 したがって、EnCoVチームによって腹腔鏡検査で開発された技術的進化は、鼻内内視鏡検査を最適化するために耳鼻咽喉科に置き換えられます。

研究概要：

実現可能性調査、観察、横断。 実現可能性基準: AR に基づいて、目に見えない高リスク領域と外科的ランドマークを信頼できる正確な方法で表示することにより、鼻内視鏡手術のジェスチャーをガイドするデバイスの実現可能性を評価すること。

1. AFR および SJORL ENT 外科医のニーズとそのようなナビゲーションの実装への関心を評価するためのアンケートの開発

2. 実験室で、手術室で撮影された顔面および鼻内画像と CT スキャン画像を統合して、定性的な臨床研究を形成する可能性の研究。

   • 患者とデータ取得:
   • データ取得 画像は、クレルモン フェランのガブリエル モンピエ大学病院の耳鼻咽喉科および頸部顔面外科部門の手術室で収集されます。 それらは、内視鏡を使用して撮影された顔面および鼻内の解剖学的構造のビデオから取得されます。 これらの画像はすべて匿名化されます。
   • 収録期間：12ヶ月（2020年11月～2021年10月）
   • 患者数: 最初の 15 人の患者に対して 5 人の患者ごと、次に 10 人の患者ごとに分析を行う中間段階が実現され、記録方法とアルゴリズムが結果に適応します。 これは、調整と改良の漸進的なプロセスになります。 手術室で患者データを記録する方法は、画像処理を最適化するために進化します。 年間募集定員は 50 名です。患者数は最大で30～40人を想定。
   • 書面による同意: 患者の非異議の将来の収集
   • 各患者の参加期間: 1 日
   • データ処理: これは、Pr A. BARTOLI の責任の下、EnCoV チームとの共同作業になります。 最も関連性の高い画像が抽出、修正され、深度データを取得するために 3D モデルに変換されます。 CT スキャン画像も 3D 形式に変換されます。 これらの 2 つの 3D モデル (患者と画像から) は、表面の登録を可能にするために、アルゴリズムを使用してマージされます。 データは最初に EnCoV サーバーに保存されます。
3. 定量的前臨床研究を形成するために、3D 印刷から作成されたファントム モデルと ex vivo 動物モデルで実験することによるナビゲーション システムの検証。 鼻腔内視鏡処置では、容易に認識できる構造の表示の有効性がチェックされます。