비디오를 이용한 비강내 내시경 수술을 위한 CT 스캔 또는 MRI 데이터와 내시경 영상의 통합을 통한 증강현실 시스템 설계 (NORA)

사용 가능한 문헌은 비강 내 탐색의 유용성과 수용을 지원하고 최적화된 탐색 시스템의 개발을 장려하는 수많은 전문가 및 합의 의견을 제공합니다. 증강 현실(AR)을 통해 외과의는 수술 전 영상 정보를 내시경에 표시되는 프로젝션의 형태로 시각화할 수 있습니다. 이미지 화면. 다른 외과 분야에서 사용되는 이 응용 프로그램은 유망합니다. Institut Pascal 연구실의 EnCoV 팀은 특히 부인과, 소화기 및 비뇨기과 수술의 복강경 검사에서 혁신적인 기능적 AR 시스템을 개발했습니다. 비강 내 수술의 타당성은 사체 모델에서 확인되었으며 다양한 시스템에서 그 임상적 유용성이 나타났습니다. 그러나 교정 및 수술 중 정확성에 대한 문제는 남아 있습니다.

우리는 환자 얼굴과 내시경 영상의 3D 재구성을 기반으로 한 표면 등록 시스템을 제안합니다. CT 스캔 또는 MRI 이미지의 3D 재구성과 환자 이미지의 3D 재구성을 일치시킵니다. 따라서 이 장치는 정확한 매핑을 위해 많은 수의 기준점을 제공할 수 있습니다. 조직 인식(질감, 윤곽 등) 프로세스를 통해 올바른 위치에 올바른 정보를 표시할 수 있습니다.

현재까지 그러한 AR 비강 내비게이션 시스템은 없습니다. 따라서 EnCoV 팀이 복강경 검사에서 개발한 기술적 진화는 비강 내 내시경 검사를 최적화하기 위해 ENT 필드로 전환될 것입니다.

연구 개요:

타당성 조사, 관측, 횡단. 타당성 기준: 눈에 보이지 않는 고위험 영역과 수술 랜드마크를 안정적이고 정확하게 표시하여 비강 내시경 수술에서 제스처를 안내하는 AR 기반 장치의 타당성을 평가합니다.

1. AFR 및 SJORL ENT 외과 의사를 위한 설문지 개발로 이러한 탐색 구현에 대한 요구 사항과 관심도를 평가합니다.

2. 실험실에서 CT 스캔 이미지를 수술실에서 촬영한 안면 및 비강 내 이미지와 통합하여 질적 임상 연구를 구성할 수 있는 타당성에 대한 연구.

   • 환자 및 데이터 수집:
   • 데이터 수집 이미지는 Clermont-Ferrand에 있는 Gabriel Montpied 대학 병원의 ENT 및 Cervico-Facial Surgery 부서의 수술실에서 수집됩니다. 내시경을 사용하여 촬영한 안면 및 비강 해부학 비디오에서 얻을 수 있습니다. 이 모든 이미지는 익명으로 처리됩니다.
   • 포함 기간: 12개월(2020년 11월~2021년 10월)
   • 환자 수: 처음 15명의 환자에 대해 5명의 환자마다 분석하는 중간 단계, 그 다음에는 10명의 환자마다 기록 방법과 알고리즘을 결과에 적용하여 실현됩니다. 이는 점진적인 조정 및 개선 과정이 될 것입니다. 수술실에서 환자 데이터를 기록하는 방법은 이미지 처리를 최적화하기 위해 발전할 것입니다. 연간 모집 인원은 50명입니다. 최대 30~40명의 환자가 예상됩니다.
   • 서면 동의서: 환자의 반대가 없는 전향적 수집
   • 각 환자의 참여 기간: 1일
   • 데이터 처리: 이것은 Pr A. BARTOLI의 책임하에 EnCoV 팀과의 공동 작업이 될 것입니다. 깊이 데이터를 얻기 위해 가장 관련성이 높은 이미지를 추출하고 수정한 다음 3D 모델로 변환합니다. CT 스캔 이미지도 3D 형식으로 변환됩니다. 이 두 3D 모델(환자 및 이미징에서)은 표면 등록을 허용하기 위해 알고리즘을 사용하여 병합됩니다. 데이터는 먼저 EnCoV 서버에 저장됩니다.
3. 정량적 전임상 연구를 형성하기 위해 3D 프린팅으로 만든 팬텀 모델과 생체 외 동물 모델에서 실험하여 내비게이션 시스템을 검증합니다. 비강 내시경 절차에서 쉽게 인식할 수 있는 구조 표시의 유효성을 확인합니다.