Development and validation of an in-vitro tracking system for estimating the 3D position of a steerable needle for neurosurgery

Recently, minimally invasive surgery (MIS), has become a viable alternative to open surgery in many areas as a way to minimize traumas to anatomical structures. In robotic neurosurgery, MIS has been used in biopsy, deep brain stimulation, stereoelectroencephalography and local drug delivery. Research has led to the development of steerable devices able to connect an entry point (EP) to a target point (TP), following the optimal trajectory as the one able to meet special requirements as surgical obstacles and blood vessels avoidance. This thesis work has been developed at the Neuroengineering and Medical Robotics laboratory (Nearlab, Politecnico di Milano), in collaboration with the Mechatronics in Medicine Laboratory (MIM) of Mechanical Engineering Department at Imperial College London and is part of EU EDEN2020 (Enhanced Delivery Ecosystem for Neurosurgery) project. Among its various goals, EDEN2020 project aims at developing a steerable needle that can remain in-situ for long periods for treating of glioblastomas. The steerable probe, currently under development, referred as Programmable Bevel-tip Needle (PBN), is composed of four axially interlocked segments. Sliding on each other, these robotic segments can generate an offset which determines the degree of curvature at the needle’s tip. Herein, we propose a solution which aims at developing and validating a new 3D position tracking system for neurosurgical in vitro applications. The solution has the usefulness of testing the feasibility of the path planning phase, to assess if the control and the needle follow the planned trajectory. The system designed aims to track the 3D position of a PBN motion during insertions in a brain-mimicking tissue, by capturing insertion images over time without the use of physical markers. The images are captured from two orthogonal angulations to minimize eventual obstacle occlusions on the sensors line of sight. To perform this, the images undergo automatic thresholding, followed by blob detection to enhance the presence and shape of the needle in the captured scene. Then, a filtering based on a Kalman filter approach is applied to track the needle tip between adjacent frames. Once the advancing tip data are obtained, image points are merged to form 3D-reconstructed points. Validation test have been carried out in order to quantify the accuracy of the developed tracking system. In particular, the performances of the herein presented solution have been compared with those of the Aurora NDI Digital electromagnetic tracking system, considered as the gold standard for needle tracking. The results show encouraging performances of the presented method and lay the foundations for further developments on the application of optical marker-less tracking systems applied to in vitro simulations.

Negli ultimi anni, la chirurgia mininvasiva, ramo della chirurgia che punta a minimizzare traumi creati alle strutture anatomiche, è diventata un’affidabile alternativa alla chirurgia classica in molte applicazioni. Nel campo della neurochirurgia robotica, queste aree sono principalmente biopsia, la stimolazione profonda cerebrale, la stereoelettroencefalografia e la somministrazione locale di farmaci. La ricerca ha portato alla creazione di sonde orientabili lungo traiettorie curvilinee. Tali sonde effettuano il collegamento di un punto di entrata ad un punto di arrivo con la traiettoria ottimale capace di evitare ostacoli chirurgici e vasi sanguigni. Questo progetto di tesi è stato sviluppato presso il laboratorio di Neuroingegneria e Robotica Medica (Nearlab), dipartimento di "Elettronica, Informazione e Bioingegneria" (DEIB, Politecnico di Milano), in collaborazione con il Mechatronics in Medicine Laboratory (MIM) interno al Mechanical Engineering Department dell’Imperial College London e si inserisce nel progetto EDEN2020 (Enhanced Delivery Ecosystem for Neurosurgery). Fra i suoi vari obiettivi, il progetto EDEN2020 mira allo sviluppo di un catetere curvabile che possa rimanere in-situ per lunghi periodi nei pazienti che affrontano patologie neuro-oncologiche croniche. La sonda in questione, ancora in via di sviluppo definitivo, è il PBN (acronimo di “Programmable Bevel-Tip Needle”) composto da quattro segmenti congiunti assialmente. Scivolando l’uno sull’altro, questi segmenti robotici possono generare un offset che andrà a determinare il grado di curvature della punta del dispositivo. La soluzione qui proposta intende sviluppare e validare un nuovo sistema di tracciamento della posizione 3D per simulazioni neurochirurgiche in vitro. La conseguente utilità è quella di fornire informazioni sulla possibilità di validazione della fase di pianificazione chirurgica, ovvero valutare che il controllo e il catetere seguano la traiettoria pianificata. Il sistema disegnato mira a tracciare la posizione 3D durante il movimento di un PBN inserito in un tessuto che imita le proprietà del cervello, catturando immagini dell’inserzione da due angolazioni perpendicolari senza l’utilizzo di marcatori fisici. Per poter compiere l’obiettivo, le immagini sono sottoposte ad una sogliatura automatica, seguita dalla detezione di blob per evidenziare la presenza e forma del catetere nell’immagine acquisita. Successivamente, viene applicato un filtro di Kalman per tracciare la sonda fra immagini adiacenti. Quando l’avanzamento della punta del catetere è stato ottenuto, i punti immagine vengono assemblati alla a formare punti ricostruiti tridimensionalmente. Sono stati eseguiti testi di validazione per quantificare l’accuratezza del sistema di tracciamento sviluppato. In particolare, le performance della soluzione presentata sono state confrontate con quelle del sistema elettromagnetico Aurora NDI Digital. I risultati hanno svelato proprietà incoraggianti per sviluppi futuri di applicazioni di sistemi di tracciamento ottici senza marcatori per simulazioni in-vitro.