Fabrication and sensorization of a physical simulator for training in robot-assisted lung lobectomy

The introduction of robotics in minimally invasive surgery (MIS) has offered the possibility to perform thoracoscopic and laparoscopic procedures in an innovative way. Multiple advantages have led to the diffusion of robot-assisted minimally invasive surgery (RAMIS), like an intuitive control of the surgical instruments by compensating for the fulcrum effect introduced by MIS or the improved vision system and ergonomics of the surgeon’s workstation. On the other hand, one of the common drawbacks of RAMIS is the complete loss of haptic feedback. Together with the complexity of surgery as a sensory-motor task, this need to learn the new control dynamics of the surgical instruments makes practical skill training a key step to take full advantage of robotics inside the operating rooms. Recently, simulation has come to the forefront to meet these training needs. While virtual reality simulators offer the possibility to measure task-related metrics and to objectively monitor the trainee’s progress, they still lack full realism. On the other side, physical simulators or phantoms provide higher fidelity, especially in terms of robot-tissue interaction, but they miss objective skill assessment and require the costly presence of a mentor (i.e., an expert surgeon). The idea at the base of this thesis work is that a sensorized physical simulator could come in handy to face these reported limitations. The use of sensors integrated with the simulator could measure critical physical parameters of the simulated organ or tissue. Such parameters could be used to generate an objective evaluation of the trainee’s technical skills. Additionally, a sensorized physical simulator offers the possibility to provide trainees with a real-time warning on possible mistakes during the simulated procedure (the so-called concurrent feedback). To get into detail, this study concentrates on the fabrication and sensorization of a physical simulator for training in robot-assisted lung lobectomy. Several technical errors can take place during this surgical procedure. One of the most common and severe mistakes is the application of excessive tension on the mean pulmonary arteries and veins, which is accentuated by the lack of haptic feedback in robotic systems. This kind of errors can bring to vessels’ wall rupture and to a consequent massive bleeding, which is one of the major complications and cause of conversion to open thoracotomy. Therefore, this project focused on the development of a strain-sensitive pulmonary vein simulator. A computed tomography scan of a thorax was used as a starting point for development of an anatomically accurate simulator. The blood vessel replica was fabricated in silicone using cast moulding. This vessel was successively integrated with a strain sensor, namely a textile piezo-resistive fabric. The choice of this sensor was motivated by its deformability and non-intrusiveness, as well as by the aim to preserve the high-fidelity of the phantom. Arduino was used to read the sensor signal. The characterization of the sensorized blood vessel was carried out using a linear stage that could impose predefined strains. In order to test the sensorization of the simulator and the application of concurrent feedback based on it, a pilot user study on 10 participants without medical background was carried out using the da Vinci surgical system (Intuitive Surg. Inc., Sunnyvale, CA, USA). Users were asked to perform a task that resembled blood vessels stapling, which includes the most technically difficult steps of the lung lobectomy procedure. The study participants were randomly divided into a control group, who trained without the help of concurrent feedback, and an experimental group, who trained with the help of visual and auditory feedback. Specifically, a warning was given to the experimental group when strain applied on the pulmonary vein exceeded a certain literature-based threshold. The results of the user study led to the conclusion that: 1) concurrent feedback based on the integrated sensor is helpful in reducing the strain applied on tissues during training; 2) concurrent feedback is helpful in teaching to novices how to effectively reduce strain of tissues, since its effect is significant even after feedback is removed. Obtained results are promising, but this work stands only at the base of a wider project. Future studies could focus on the completion of a whole sensorized lung simulator by adding anatomical structures to increase realism, or even by considering additional typologies of sensorization to increase efficiency of training in robot-assisted lung lobectomy.

L'introduzione della robotica nella chirurgia mininvasiva ha offerto la possibilità di eseguire toracoscopie e laparoscopie in modo innovativo. Numerosi sono i vantaggi che hanno portato alla diffusione della chirurgia robotica mininvasiva, come il controllo intuitivo degli strumenti che compensa l'effetto fulcro introdotto dalla chirurgia mininvasiva, o il sistema di visione tridimensionale e la postazione di lavoro ergonomica per il chirurgo. D'altra parte, uno degli svantaggi comuni della chirurgia robotica mininvasiva è la completa perdita del feedback tattile. Nasce quindi l’esigenza di apprendere le nuove dinamiche di controllo del robot. Ciò rende l'addestramento pratico un passo fondamentale antecedente all’ingresso nella sala operatoria. La simulazione delle operazioni chirurgiche rappresenta un punto chiave per soddisfare queste esigenze di formazione. Sebbene i simulatori di realtà virtuale offrano la possibilità di misurare le metriche relative alla performance del chirurgo e di monitorare oggettivamente i progressi del tirocinante, mancano ancora di realismo. D'altra parte, i simulatori fisici o fantocci forniscono una maggiore fedeltà, soprattutto in termini di interazione robot-tessuto, ma mancano di una valutazione oggettiva delle abilità e richiedono la presenza costosa di un mentore (cioè un chirurgo esperto). L'idea alla base di questo lavoro di tesi è che un simulatore fisico sensorizzato potrebbe tornare utile per far fronte alle limitazioni riportate. L'uso di sensori integrati con il simulatore potrebbe misurare parametri fisici critici dell'organo o del tessuto simulato. Tali parametri potrebbero essere utilizzati per generare una valutazione oggettiva delle capacità tecniche del tirocinante. Inoltre, un simulatore fisico sensorizzato offre la possibilità di fornire ai partecipanti un avvertimento in tempo reale in caso di errori durante la procedura simulata (il cosiddetto feedback simultaneo). Per entrare nei dettagli, questo studio si concentra sulla fabbricazione e la sensorizzazione di un simulatore fisico per l'addestramento alla lobectomia polmonare assistita da robot. Durante questa procedura chirurgica possono verificarsi diversi errori tecnici. Uno degli errori più comuni e gravi è l'applicazione di una tensione eccessiva sulle arterie e vene polmonari principali, accentuata dalla mancanza di feedback tattile nei sistemi robotici. Questo tipo di errori può portare alla rottura della parete dei vasi e ad una conseguente massiccia emorragia, che è una delle maggiori complicazioni e causa di conversione in toracotomia aperta. Pertanto, questo progetto si è concentrato sullo sviluppo di un simulatore di vena polmonare sensibile alle deformazioni. Una scansione di tomografia computerizzata di un torace è stata utilizzata come punto di partenza per lo sviluppo di un simulatore anatomicamente accurato. La replica del vaso sanguigno è stata fabbricata in silicone mediante colata in stampo. Questo vaso è stato successivamente integrato con un sensore di deformazione, vale a dire un tessuto piezoresistivo tessile. La scelta di questo sensore è stata motivata dalla sua buona deformabilità e dalla limitata invadenza, oltre che dallo scopo di preservare l'alta fedeltà del simulatore. Arduino è stato utilizzato per leggere il segnale del sensore. La caratterizzazione del vaso sanguigno sensorizzato è stata effettuata utilizzando una slitta lineare capace di imporre deformazioni predefinite. Al fine di testare la sensorizzazione del simulatore e l’utilità del feedback simultaneo basato sulle deformazioni, è stato condotto uno studio pilota su 10 partecipanti senza background medico utilizzando il sistema chirurgico da Vinci (Intuitive Surg. Inc., Sunnyvale, CA, USA ). Agli utenti è stato chiesto di eseguire un'attività simile alla resezione dei vasi sanguigni, che include i passaggi tecnicamente più difficili della lobectomia polmonare. I partecipanti sono stati divisi casualmente in un gruppo di controllo, che si è allenato senza l'aiuto di feedback simultaneo, e un gruppo sperimentale, che si è allenato con l'aiuto di un feedback visivo e uditivo. In particolare, veniva dato un segnale di avvertimento al gruppo sperimentale quando le deformazioni applicate sulla vena polmonare superavano una certa soglia basata sulla letteratura. I risultati dello studio sugli utenti hanno portato alla conclusione che: 1) il feedback simultaneo dato dal sensore integrato è utile per ridurre lo sforzo applicato ai tessuti durante l'allenamento; 2) il feedback simultaneo è utile per insegnare ai principianti come ridurre efficacemente la tensione dei tessuti, poiché il suo effetto è significativo anche dopo che il feedback è stato rimosso. I risultati ottenuti sono promettenti, ma questo lavoro è solo alla base di un progetto più ampio. Studi futuri potrebbero concentrarsi sul completamento di un intero simulatore polmonare sensorizzato aggiungendo strutture anatomiche per aumentare il realismo, o anche considerando ulteriori tipologie di sensorizzazione per aumentare l'efficienza dell'addestramento nella lobectomia polmonare assistita da robot.