Autore/i SEGATO, ALICE
Relatore DE MOMI, ELENA
Correlatore/i FAVARO, ALBERTO
Scuola ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
Data 3-ott-2018
Anno accademico 2017/2018
Titolo della tesi Surgical 3D path planning for keyhole neurosurgery and deep brain stimulation with patient's tractography information
Abstract in italiano Negli ultimi decenni, la chirurgia mininvasiva(MIS) ha influenzato le tecniche utilizzate in tutti i campi della medicina chirurgica. In particolare, nel campo della neurochirurgia, le tecnologie terapeutiche attuali ed emergenti, come la stimolazione cerebrale profonda (DBS), l'elettroencefalogramma e l'infusione localizzata di farmaci, vengono applicate dai medici per sviluppare terapie che migliorino la qualità della vita. Queste procedure sono generalmente eseguite mediante cateteri curvilinei e l'applicazione della neurochirurgia endoscopica, eseguendo craniotomie di dimensioni limitate. I cateteri orientabili sono un argomento di crescente interesse per la ricerca a causa di molti potenziali vantaggi associati alla capacità di raggiungere strutture anatomiche profonde, evitando gli ostacoli. Tra le realizzazioni esistenti, il modello più interessante è la sonda orientabile: il catetere è costituito da quattro segmenti, interconnessi assialmente, che possono scorrere l'uno sull'altro e vengono azionati indipendentemente. Questa soluzione rappresenta il caso di interesse di questo lavoro ed è stata sviluppata nel contesto di EDEN2020 (Enhanced Delivery Ecosystem for Neurosurgery in 2020). Il progetto aspira a fornire una tecnica innovativa nella modellazione, pianificazione e inserimento di sensori diagnostici e terapie al cervello tramite una procedura MIS che fa uso di un catetere orientabile, del tipo PBN (Programmable Bevel-tip Needle), con particolare attenzione verso il trattamento di tumori cerebrali. Il lavoro presentato si propone di ampliare il campo di applicazione delle sonde PBN in modo che possa essere impiegato non solo per il trattamento di tumori ma anche per altre patologie neurologiche come il morbo di Parkinson (PD). La DBS è una delle terapie che vengono impiegate per trattare i pazienti affetti da PD e consiste nell’impianto di elettrodi cerebrali che, modulando l’attività dei nuclei sub-talamici, alleviano i problemi motori che tale patologia comporta. In questo campo, l’interesse nella progettazione di algoritmi di pianificazione automatica, basati sull’analisi di immagini diagnostiche, è di crescente interesse. Tuttavia, in letteratura sono state proposte solamente soluzioni di pianificazione rettilinea, in cui l'impossibilità di impiegare traiettorie curvilinee determina la necessità di trovare un compromesso tra precisione di mira e traumi apportati alle strutture anatomiche circostanti. Per questo motivo, la soluzione qui presentata propone un algoritmo di pianificazione per la DBS in grado di stimare un insieme di traiettorie curvilinee per raggiungere un dato obiettivo, garantendo un livello più alto di sicurezza rispetto all'approccio rettilineo standard. Questa soluzione si propone quindi di assistere pre-operativamente il chirurgo per definire la migliore traiettoria da eseguire. L'intero sistema sviluppato è costituito da tre fasi: la prima fase integra un metodo semiautomatico di segmentazione delle immagini mediche al fine di identificare ed estrarre le regioni anatomiche di interesse. Nella seconda fase vengono calcolate le traiettorie migliori che connettono il punto di ingresso con l’obiettivo. Infine, lo sviluppo di un’interfaccia grafica ha reso possibile la visualizzazione da parte del chirurgo dell’intero sistema e, in modo particolare, delle traiettorie finali. Il metodo descritto è stato testato in due diverse sessioni: una riguardante uno studio di fattibilità dell'algoritmo di pianificazione del percorso, effettuato su un singolo paziente, e una riguardante la validazione del path planner, testato su un numero maggiore di individui, con l'introduzione di un server per migliorarne le prestazioni. In entrambe le sessioni, si è tenuto conto di strutture anatomiche quali ventricoli, talamo, strutture cerebrali profonde, vasi sanguigni arteriosi ed una ricostruzione della corteccia cerebrale. I risultati mostrano che rispetto ad un approccio rettilineo, il pianificatore curvilineo è stato in grado di determinare soluzioni che si mantengono ad una distanza minima maggiore dalle strutture anatomiche considerate. Inoltre, Il server utilizzato ha permesso di arginare i tempi computazionali maggiori rispetto al confronto con la letteratura. Infine, per quanto concerne questo lavoro, un abstract, che presenta la nuova strategia di pianificazione del percorso curvilineo per le procedure di DBS, è stato presentato al CRAS2018 (seminario congiunto sulle nuove tecnologie per chirurgia assistita da robot.
Abstract in inglese Over the last few decades, Minimally Invasive Surgery (MIS) has influenced the techniques used in every fields of surgical medicine. In particular, in the field of neurosurgery, current and emerging therapy technologies such as deep brain stimulation (DBS), stereoelectroencephalography and targeted drug delivery are applied by clinicians to meet the challenges of developing life-enhancing therapies. This procedures are generally performed by means of rigid linear cannulas and the application of keyhole neurosurgery using limited-sized keyhole craniotomies. Needle steering systems are a topic of increasing research interest due to many potential advantages associated with the ability to reach deep-seated targets while avoiding obstacles. Among existing embodiments, the most interesting model is the multi-segment steerable probe with a programmable bevel (PBN): the needle is made out of four axially interlocked segments, which can slide along one another and are actuated independently. This solution represents the case of interest of this work and it has been developed within the context of Enhanced Delivery Ecosystem for Neurosurgery in 2020 (EDEN2020). The project aspires to provide a step change in the modeling, planning and delivery of diagnostic sensors and therapies to the brain via flexible surgical access, with an initial focus on cancer therapy. With our research we aim to expand the field of application, of this needle, not only to the treatment of tumors but also to other diseases related to neurological problems such as Parkinson's disease (PD). These patients suffer from motor symptoms, caused by the loss of neurons and the subsequent subthalamic nucleus (STN) burst activity. As a solution DBS has been introduced. This involves the implantation of electrodes, which, according to the general consensus, modulate STN activity. There has been recent interest in the design of automatic planning algorithms to allow the rapid analysis of trajectories across multi-modal imaging datasets. In literature, only rectilinear planning solutions have been proposed, where the impossibility to employ curvilinear trajectories determines the necessity to find a compromise between targeting accuracy and obstacles avoidance. Flexible electrodes able to navigate along curvilinear trajectories can mitigate this limitation. The aim of this work is to present a planning algorithm for DBS able to estimate a pool of curvilinear trajectories for reaching a given target, ensuring a higher level of safety with respect to the standard rectilinear approach. The overall objective is to contribute to the development of a surgical path planning with curvilinear trajectory able to pre-operatively assist the surgeon to define the best surgical trajectory to perform. The entire developed system is constituted of three phases: the first phase integrates a semi-automatic medical image segmentation method into the 3DSlicer in order to identify and extract the anatomical regions of interest such as anatomical obstacles and targets. The second, and most important phase is the development of a planner that calculates the best trajectories given the entry and the target points. Finally, Through a special graphical interface, the surgeon will be able to visualize the entire path planning. The herein described method was tested in two different sessions: one regarding a feasibility study of the path planning algorithm, on a single patient and one regarding the path planner validation, with the introduction of a server to improve the performances, tested on a grater number of individuals. In both cases, the algorithm was tested in a typical working environment, for a minimally invasive neurosurgical planner, constituted by arterial blood vessels, deep brain structures, ventricles and thalamus, as well as a reconstruction of the cerebral cortex. The overall study shows that compared to a rectilinear approach, the curvilinear planner was able to determine solutions which, in all of the cases, could provide a larger minimum distance from the anatomical obstacles. For what concern computational times compared to the literature we had a worsening performance but we were able to balance this loss with the use of an external server. Regarding this work, one papers have been submitted to CRAS2018 (joint workshop on New Technologies for Computer/Robot Assisted Surgery) presenting the novel MIS curvilinear path planning strategy for DBS procedures.
Tipo di documento Tesi di laurea Magistrale
Appare nelle tipologie: Tesi di laurea Magistrale
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: http://hdl.handle.net/10589/142914