Segmentação vertebral baseada nos EUA assistida por robô para identificação da trajetória do parafuso pedicular

As seguintes hipóteses são testadas:

1. Uma reconstrução 3D de uma coluna lombar a partir de um escaneamento US assistido por robô é equivalente ou de melhor qualidade do que uma reconstrução 3D handheld US escaneamento.
2. Um algoritmo de aprendizado de máquina pode segmentar automaticamente a anatomia óssea da varredura de US assistida por robô e portátil para gerar as referidas reconstruções da coluna lombar em 3D.
3. As trajetórias dos parafusos pediculares podem ser identificadas com base em marcos vertebrais posteriores de reconstruções 3D de colunas lombares a partir de US de digitalização assistida por robô e portátil.

O projeto consiste em três pilares como objetivos para ajudar a solidificar a reconstrução US da coluna lombar como um novo método de navegação em aplicações intervencionistas da coluna.

• 1º Pilar: É adquirido um conjunto de dados de US de reconstrução portátil e assistida por robô in-vivo da coluna lombar em indivíduos saudáveis. O conjunto de dados coletados é comparado aos dados de CT de verdade para avaliar a qualidade.
• 2º Pilar: Um novo algoritmo de aprendizado de máquina é treinado para segmentar as reconstruções de US de todos os dados coletados da coluna lombar em cada vértebra identificada.
• 3º Pilar: Um novo método de medição para identificar trajetórias de parafusos pediculares com base em referências vertebrais posteriores é aplicado às reconstruções segmentadas de US. Esta pesquisa promove ainda mais US para uso futuro em intervenções assistidas por robôs.

Este projeto é composto por duas fases. Primeiro, um estudo piloto preliminar é planejado para avaliar a viabilidade do projeto e melhorar o fluxo de trabalho planejado e as medidas de segurança. Para este piloto, os investigadores recrutarão dois voluntários de forma boca a boca. Depois de concluir e avaliar minuciosamente o piloto, os investigadores conduzirão o estudo real.

Os voluntários para o estudo propriamente dito são selecionados por meio de chamadas públicas de participação. Os possíveis voluntários são jovens, saudáveis ​​e não afetados por doenças ou deformações da coluna lombar. Os voluntários selecionados são selecionados por meio de perguntas sobre seu histórico médico. Se incluídos e dispostos a participar, os voluntários são convidados para o estudo no Balgrist Campus e serão examinados clinicamente em relação à coluna lombar. Além disso, uma tomografia computadorizada de baixa dose, uma varredura de US portátil e uma varredura de US assistida por robô são realizadas.

As varreduras de TC são segmentadas manualmente em modelos de superfície 3D para obter uma "verdade básica de segmentação". Um novo algoritmo de aprendizado de máquina executa automaticamente a reconstrução 3D e segmenta as varreduras US assistidas por robôs e portáteis.

As reconstruções US 3D são então utilizadas para identificar as trajetórias dos parafusos pediculares através de um novo método baseado nos marcos anatômicos posteriores das vértebras lombares.

Este estudo de centro único combina o conhecimento clínico e de ciência da computação da equipe de Pesquisa em Ciência da Computação Ortopédica (ROCS) da Universidade de Zurique, Suíça, com o conhecimento de robótica e aplicação dos EUA da Faculdade de Engenharia da Universidade de Leuven, Bélgica. A coleta de dados é realizada no Balgrist Campus.