FR3143313A1 - Device to assist in planning a minimally invasive intervention on a bone - Google Patents
Device to assist in planning a minimally invasive intervention on a bone Download PDFInfo
- Publication number
- FR3143313A1 FR3143313A1 FR2213698A FR2213698A FR3143313A1 FR 3143313 A1 FR3143313 A1 FR 3143313A1 FR 2213698 A FR2213698 A FR 2213698A FR 2213698 A FR2213698 A FR 2213698A FR 3143313 A1 FR3143313 A1 FR 3143313A1
- Authority
- FR
- France
- Prior art keywords
- candidate
- trajectory
- bone
- cost function
- patient
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 title claims abstract description 77
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims abstract description 46
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 36
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 18
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000012800 visualization Methods 0.000 claims abstract description 5
- 210000003484 anatomy Anatomy 0.000 claims description 37
- 238000002679 ablation Methods 0.000 claims description 19
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 18
- 230000001054 cortical effect Effects 0.000 claims description 12
- 239000003086 colorant Substances 0.000 claims description 3
- 238000011002 quantification Methods 0.000 claims description 3
- 230000008030 elimination Effects 0.000 abstract description 3
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 abstract description 3
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 20
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 13
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 12
- 238000003780 insertion Methods 0.000 description 9
- 230000037431 insertion Effects 0.000 description 9
- 208000010392 Bone Fractures Diseases 0.000 description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 7
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 7
- 210000004185 liver Anatomy 0.000 description 6
- 235000021183 entrée Nutrition 0.000 description 5
- 206010017076 Fracture Diseases 0.000 description 4
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 4
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 3
- 238000001574 biopsy Methods 0.000 description 3
- 210000003734 kidney Anatomy 0.000 description 3
- 238000002324 minimally invasive surgery Methods 0.000 description 3
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 3
- 208000031968 Cadaver Diseases 0.000 description 2
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 210000000013 bile duct Anatomy 0.000 description 2
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 description 2
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 210000000232 gallbladder Anatomy 0.000 description 2
- 210000003127 knee Anatomy 0.000 description 2
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 2
- 238000002600 positron emission tomography Methods 0.000 description 2
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 description 2
- 210000002303 tibia Anatomy 0.000 description 2
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 description 2
- 208000018084 Bone neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 206010018852 Haematoma Diseases 0.000 description 1
- 206010019695 Hepatic neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 210000001367 artery Anatomy 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000003190 augmentative effect Effects 0.000 description 1
- 230000002902 bimodal effect Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 239000002775 capsule Substances 0.000 description 1
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 1
- 238000007596 consolidation process Methods 0.000 description 1
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000000315 cryotherapy Methods 0.000 description 1
- 238000003066 decision tree Methods 0.000 description 1
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 description 1
- 210000002249 digestive system Anatomy 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 238000004520 electroporation Methods 0.000 description 1
- 210000001035 gastrointestinal tract Anatomy 0.000 description 1
- 210000001624 hip Anatomy 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 208000014018 liver neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 1
- 238000007620 mathematical function Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000007170 pathology Effects 0.000 description 1
- 210000003049 pelvic bone Anatomy 0.000 description 1
- 210000004197 pelvis Anatomy 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 238000007674 radiofrequency ablation Methods 0.000 description 1
- 238000007637 random forest analysis Methods 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 description 1
- 210000000952 spleen Anatomy 0.000 description 1
- 238000013179 statistical model Methods 0.000 description 1
- 238000001356 surgical procedure Methods 0.000 description 1
- 238000003325 tomography Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
- 210000004881 tumor cell Anatomy 0.000 description 1
- 210000000689 upper leg Anatomy 0.000 description 1
- 230000002792 vascular Effects 0.000 description 1
- 210000003462 vein Anatomy 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
- A61B34/10—Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
- A61B34/10—Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
- A61B2034/101—Computer-aided simulation of surgical operations
- A61B2034/105—Modelling of the patient, e.g. for ligaments or bones
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
- A61B34/10—Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
- A61B2034/107—Visualisation of planned trajectories or target regions
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B90/00—Instruments, implements or accessories specially adapted for surgery or diagnosis and not covered by any of the groups A61B1/00 - A61B50/00, e.g. for luxation treatment or for protecting wound edges
- A61B90/39—Markers, e.g. radio-opaque or breast lesions markers
- A61B2090/3983—Reference marker arrangements for use with image guided surgery
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B34/00—Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
- A61B34/30—Surgical robots
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Surgery (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Robotics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
L’invention concerne un dispositif de traitement de données mettant en œuvre un procédé d’aide à la sélection d’au moins une trajectoire optimale pour une intervention médicale mini-invasive sur un os. Le dispositif est notamment configuré pour identifier (102) dans un modèle anatomique en trois dimensions un point cible à atteindre dans un os d’un patient, et pour effectuer au moins une itération comprenant les étapes de : détermination (103) d’une région et d’une résolution d'échantillonnage de points d'entrée candidats, élimination (104) de trajectoires candidates en fonction d’au moins un critère de validité prédéterminé,pour chaque trajectoire candidate restante, calcul (105) d’au moins une fonction de coût à partir d’une pluralité de caractéristiques quantifiées,affichage (106) sur le modèle anatomique des trajectoires candidates avec un moyen de visualisation rapide de la fonction de coût,sélection (107) d’une trajectoire optimale parmi les trajectoires candidates affichées. Figure pour l’abrégé : Fig. 2The invention relates to a data processing device implementing a method for assisting in the selection of at least one optimal trajectory for a minimally invasive medical intervention on a bone. The device is in particular configured to identify (102) in a three-dimensional anatomical model a target point to be reached in a bone of a patient, and to perform at least one iteration comprising the steps of: determination (103) of a region and a sampling resolution of candidate entry points, elimination (104) of candidate trajectories according to at least one predetermined validity criterion, for each remaining candidate trajectory, calculation (105) of at least one function cost from a plurality of quantified characteristics, display (106) on the anatomical model of the candidate trajectories with a means of rapid visualization of the cost function, selection (107) of an optimal trajectory among the candidate trajectories displayed. Figure for abstract: Fig. 2
Description
La présente demande appartient au domaine de la planification d’une intervention médicale mini-invasive, éventuellement assistée par un robot médical. Il est notamment proposé un dispositif de traitement de données pour mettre en œuvre un procédé d’aide à la sélection d’une trajectoire optimale pour une intervention médicale mini-invasive au sein d’une anatomie d’intérêt d’un patient.The present application belongs to the field of planning a minimally invasive medical intervention, possibly assisted by a medical robot. In particular, a data processing device is proposed to implement a method of assisting in the selection of an optimal trajectory for a minimally invasive medical intervention within an anatomy of interest of a patient.
Pour préparer une intervention médicale mini-invasive visant à atteindre avec un instrument médical une zone anatomique cible dans une anatomie d’intérêt d’un patient, un praticien effectue généralement une planification de l’intervention à partir d’une image médicale préopératoire ou intra-opératoire. L’intervention médicale mini-invasive peut notamment viser à réaliser l’ablation ou la biopsie d’une tumeur dans un organe ou dans un os, à effectuer une vertébroplastie ou une cimentoplastie, ou encore à stimuler une zone anatomique particulière. L’anatomie d’intérêt peut correspondre par exemple à un poumon, un rein, le foie, le cerveau, une vertèbre, le tibia, le genou, etc. L’instrument médical peut être une aiguille, une électrode, une sonde, etc.To prepare a minimally invasive medical intervention aimed at reaching with a medical instrument a target anatomical area in an anatomy of interest of a patient, a practitioner generally carries out planning of the intervention based on a preoperative or intraoperative medical image. -operative. The minimally invasive medical intervention may in particular aim to carry out the ablation or biopsy of a tumor in an organ or bone, to carry out a vertebroplasty or cementoplasty, or even to stimulate a particular anatomical area. The anatomy of interest may correspond, for example, to a lung, a kidney, the liver, the brain, a vertebra, the tibia, the knee, etc. The medical instrument may be a needle, an electrode, a probe, etc.
L’image médicale préopératoire ou intra-opératoire est par exemple obtenue par tomodensitométrie, par imagerie par résonance magnétique, par ultrasons, ou par tomographie par émission de positons.The preoperative or intraoperative medical image is for example obtained by CT scanning, magnetic resonance imaging, ultrasound, or positron emission tomography.
Au cours de la planification, le praticien définit un point cible dans une région à traiter de l’anatomie d’intérêt. Le praticien définit également un point d’entrée pour l’instrument médical sur la peau du patient. Ces deux points définissent alors une trajectoire que l’instrument médical doit suivre pour réaliser l’intervention médicale.During planning, the practitioner defines a target point in a treatment region of the anatomy of interest. The practitioner also defines an entry point for the medical instrument on the patient's skin. These two points then define a trajectory that the medical instrument must follow to carry out the medical intervention.
En fonction du type d’intervention, certaines contraintes doivent être respectées. Par exemple, il peut être important que l’instrument médical ne traverse pas une structure anatomique à risque (organe, os ou vaisseau sanguin par exemple).Depending on the type of intervention, certain constraints must be respected. For example, it may be important that the medical instrument does not pass through an anatomical structure at risk (organ, bone or blood vessel for example).
La trajectoire est généralement définie de manière empirique à partir des connaissances du praticien et des informations qu’il visualise sur l’image préopératoire. Or, cette trajectoire n’est pas nécessairement optimale pour assurer un traitement efficace avec un risque minimum pour le patient.The trajectory is generally defined empirically based on the knowledge of the practitioner and the information that he visualizes on the preoperative image. However, this trajectory is not necessarily optimal to ensure effective treatment with minimum risk for the patient.
Pour une intervention donnée, il existe théoriquement un nombre infini de trajectoires possibles. Le praticien doit toutefois sélectionner une trajectoire en un temps limité, parfois très court, notamment lorsque la planification de l’intervention est effectuée juste avant l’intervention.For a given intervention, there is theoretically an infinite number of possible trajectories. The practitioner must, however, select a trajectory in a limited time, sometimes very short, particularly when planning the intervention is carried out just before the intervention.
Cette tâche doit de plus être effectuée à partir d’images volumiques du patient, et donc en trois dimensions, alors que les méthodes classiques de présentations de ces images sont des coupes en deux dimensions de ce volume, ce qui rend la recherche de trajectoire optimale encore plus difficile pour le praticien. En outre, lorsque plusieurs trajectoires doivent être envisagées pour l’intervention (par exemple pour insérer plusieurs aiguilles), la planification est encore plus complexe à réaliser mentalement par le praticien.This task must also be carried out from volumetric images of the patient, and therefore in three dimensions, whereas the classic methods of presenting these images are two-dimensional sections of this volume, which makes the search for an optimal trajectory. even more difficult for the practitioner. In addition, when several trajectories must be considered for the intervention (for example to insert several needles), the planning is even more complex to carry out mentally by the practitioner.
Au final, la qualité de l’optimisation des trajectoires est grandement dépendante du praticien et du temps qu’il peut allouer à cette tâche.Ultimately, the quality of trajectory optimization depends greatly on the practitioner and the time he or she can allocate to this task.
Il existe des méthodes pour évaluer une trajectoire proposée par un praticien, par exemple en fonction du risque de traverser une région à risque avec l’instrument médical. Une telle solution ne permet pas au praticien de trouver rapidement une trajectoire optimale ou proche-optimale pour l’intervention médicale considérée.There are methods for evaluating a trajectory proposed by a practitioner, for example based on the risk of crossing a risk region with the medical instrument. Such a solution does not allow the practitioner to quickly find an optimal or near-optimal trajectory for the medical intervention in question.
Il existe également des méthodes de planification pour lesquelles le point d’entrée, le point cible et/ou la trajectoire sont proposés automatiquement au praticien. Toutefois, ces solutions ne donnent généralement pas de flexibilité à l’utilisateur pour visualiser l'optimalité d'un grand nombre de trajectoires, et pour choisir une trajectoire différente éventuellement sous-optimale, mais qui est préférable pour des raisons qui peuvent varier d’un patient à l’autre et qui ne sont pas nécessairement prises en compte par les critères d’optimalité considérés.There are also planning methods for which the entry point, the target point and/or the trajectory are automatically proposed to the practitioner. However, these solutions generally do not give flexibility to the user to visualize the optimality of a large number of trajectories, and to choose a different trajectory which may be suboptimal, but which is preferable for reasons which may vary from one patient to another and which are not necessarily taken into account by the optimality criteria considered.
Les solutions proposées dans la présente demande ont pour objectif de remédier à tout ou partie des inconvénients de l’art antérieur, notamment ceux exposés ci-avant.The solutions proposed in this application aim to remedy all or part of the disadvantages of the prior art, in particular those set out above.
A cet effet, et selon un premier aspect, il est proposé un dispositif de traitement de données comprenant un processeur, une mémoire informatique et un écran d’affichage. La mémoire informatique comprend des instructions de code de programme qui, lorsqu’elles sont exécutées par le processeur, configure le processeur pour mettre en œuvre un procédé d’aide à la sélection d’au moins une trajectoire optimale pour une intervention médicale mini-invasive pour traiter un os d’un patient. Le processeur est configuré pour :
- obtenir un modèle anatomique en trois dimensions du patient à partir d’images médicales préalablement acquises sur le patient, le modèle anatomique comprenant une représentation de l’enveloppe corporelle et de l’os à traiter,
- identifier dans le modèle anatomique au moins un point cible à atteindre dans l’os à traiter,
- effectuer au moins une itération pour laquelle le processeur est configuré pour :
- déterminer une région d'échantillonnage et une résolution d'échantillonnage pour échantillonner des points d'entrée candidats dans le modèle anatomique au niveau de l’enveloppe corporelle du patient, chaque point d'entrée candidat appartenant à la région d'échantillonnage, la résolution d'échantillonnage étant représentative d’une distance minimale séparant deux points d'entrée candidats, chaque paire formée par le point cible et un point d'entrée candidat formant une trajectoire candidate,
- éliminer des trajectoires candidates en fonction d’au moins un critère de validité prédéterminé,
- pour chaque trajectoire candidate restante, quantifier chacune d’une pluralité de caractéristiques prédéterminées, parmi lesquelles une distance minimale entre une partie de la trajectoire candidate située à l’intérieur de l’os à traiter et une paroi corticale de l’os, et calculer au moins une fonction de coût à partir des caractéristiques quantifiées,
- afficher sur l’écran d’affichage, en superposition avec le modèle anatomique, une partie au moins des trajectoires candidates restantes avec, pour chaque trajectoire candidate affichée, un moyen de visualisation rapide d’une valeur de la fonction de coût,
- obtenir la sélection, par un utilisateur, pour ledit au moins un point cible, d’une trajectoire considérée comme optimale parmi les trajectoires candidates affichées.
- obtain a three-dimensional anatomical model of the patient from medical images previously acquired on the patient, the anatomical model comprising a representation of the body envelope and the bone to be treated,
- identify in the anatomical model at least one target point to be reached in the bone to be treated,
- perform at least one iteration for which the processor is configured to:
- determine a sampling region and a sampling resolution for sampling candidate entry points in the anatomical model at the body envelope of the patient, each candidate entry point belonging to the sampling region, the resolution sampling being representative of a minimum distance separating two candidate entry points, each pair formed by the target point and a candidate entry point forming a candidate trajectory,
- eliminate candidate trajectories according to at least one predetermined validity criterion,
- for each remaining candidate trajectory, quantify each of a plurality of predetermined characteristics, including a minimum distance between a portion of the candidate trajectory located inside the bone to be treated and a cortical wall of the bone, and calculate at least one cost function from the quantified characteristics,
- display on the display screen, superimposed on the anatomical model, at least part of the remaining candidate trajectories with, for each candidate trajectory displayed, a means of rapid visualization of a value of the cost function,
- obtain the selection, by a user, for said at least one target point, of a trajectory considered optimal among the candidate trajectories displayed.
De telles dispositions permettent de proposer à un praticien un ensemble de trajectoires optimales ou proche-optimales pour une intervention mini-invasive à partir d’un modèle anatomique en trois dimensions du patient. Les trajectoires proposées prennent en compte des contraintes de différents types (par exemple des contraintes d’ordre pratique, des contraintes de performances et/ou des contraintes de sécurité). Le praticien a la possibilité de choisir une trajectoire éventuellement sous-optimale au sens d’un critère prédéfini, mais préférable pour des contraintes non-capturées par ce critère. L’invention permet en outre une exploration rapide et optimisée de l’ensemble des solutions pour déterminer des trajectoires candidates. Elle permet une visualisation rapide par l’utilisateur de différentes trajectoires candidates ainsi que leurs critères d’optimalité. La solution proposée est flexible puisqu’elle permet de s’adapter à des besoins spécifiques de l’intervention. Le praticien a en outre la possibilité de mettre à jour des critères d’optimalité (fonction de coût) en fonction d’un retour utilisateur (évaluation d’une trajectoire sélectionnée pour l’intervention).Such arrangements make it possible to offer a practitioner a set of optimal or near-optimal trajectories for a minimally invasive intervention based on a three-dimensional anatomical model of the patient. The proposed trajectories take into account constraints of different types (for example practical constraints, performance constraints and/or security constraints). The practitioner has the possibility of choosing a trajectory that may be suboptimal in the sense of a predefined criterion, but preferable for constraints not captured by this criterion. The invention also allows rapid and optimized exploration of all the solutions to determine candidate trajectories. It allows the user to quickly visualize different candidate trajectories as well as their optimality criteria. The proposed solution is flexible since it allows adaptation to the specific needs of the intervention. The practitioner also has the possibility of updating optimality criteria (cost function) based on user feedback (evaluation of a trajectory selected for the intervention).
Dans des modes particuliers de réalisation, le dispositif peut comporter en outre l’une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles.In particular embodiments, the device may also include one or more of the following characteristics, taken individually or in all technically possible combinations.
Dans des modes particuliers de réalisation, le processeur est configuré pour effectuer au moins deux itérations. Pour une itération de rang n, n étant un nombre entier strictement supérieur à un :
- la région d'échantillonnage de l’itération de rang n est déterminée pour être plus petite que la région d'échantillonnage déterminée pour l'itération de rang (n-1), et pour inclure le point d’entrée candidat correspondant la trajectoire sélectionnée à l'itération de rang (n-1), et
- la résolution d'échantillonnage de l’itération de rang n est déterminée pour être plus fine que la résolution d'échantillonnage déterminée pour l’itération de rang (n-1).
- the sampling region of the iteration of rank n is determined to be smaller than the sampling region determined for the iteration of rank (n-1), and to include the candidate entry point corresponding to the selected trajectory at the rank iteration (n-1), and
- the sampling resolution of the iteration of rank n is determined to be finer than the sampling resolution determined for the iteration of rank (n-1).
Dans des modes particuliers de réalisation, la résolution d'échantillonnage de l’itération de rang n est déterminée en fonction d'une variabilité de la fonction de coût calculée pour l'itération de rang (n-1) au voisinage de la trajectoire sélectionnée à l'itération de rang (n-1).In particular embodiments, the sampling resolution of the iteration of rank n is determined as a function of a variability of the cost function calculated for the iteration of rank (n-1) in the vicinity of the selected trajectory at the rank iteration (n-1).
Dans des modes particuliers de réalisation, la région d'échantillonnage de l’itération de rang n est déterminée en fonction d'une variabilité de la fonction de coût calculée pour l'itération de rang (n-1) au voisinage de la trajectoire sélectionnée à l'itération de rang (n-1).In particular embodiments, the sampling region of the iteration of rank n is determined as a function of a variability of the cost function calculated for the iteration of rank (n-1) in the vicinity of the selected trajectory at the rank iteration (n-1).
Dans des modes particuliers de réalisation, pour échantillonner les points d'entrée candidats, le processeur est configuré pour déterminer dans le modèle anatomique, au niveau de l’enveloppe corporelle du patient, un ensemble de points définis par un système de coordonnées sphériques centré sur le point cible. Chaque point est défini par une distance ri,jdu point cible et par deux angles αiet βj, les angles αiet βjétant définis de telle sorte que, pour des indices i et j correspondant à des nombres entiers strictement positifs :In particular embodiments, to sample the candidate entry points, the processor is configured to determine in the anatomical model, at the level of the patient's body envelope, a set of points defined by a spherical coordinate system centered on the target point. Each point is defined by a distance r i,j from the target point and by two angles α i and β j , the angles α i and β j being defined such that, for indices i and j corresponding to integers strictly positive:
etAnd
où R est représentatif d’une distance minimale séparant deux points d'entrée candidats au niveau de l’enveloppe corporelle du patient.where R is representative of a minimum distance separating two candidate entry points at the level of the patient's body envelope.
Dans des modes particuliers de réalisation, un critère de validité permet de vérifier, pour une trajectoire candidate donnée, au moins un des éléments suivants :
- une validité de la longueur de la trajectoire candidate par rapport à un instrument médical envisagé pour l’intervention,
- une possibilité de configurer un bras robotisé équipé d’un instrument médical pour que ledit instrument médical puisse suivre la trajectoire candidate,
- une présence d’objets apposés sur le patient et faisant obstacle à la trajectoire candidate,
- une intersection de la trajectoire candidate avec au moins une structure anatomique critique interne au corps du patient.
- a validity of the length of the candidate trajectory in relation to a medical instrument envisaged for the intervention,
- a possibility of configuring a robotic arm equipped with a medical instrument so that said medical instrument can follow the candidate trajectory,
- a presence of objects affixed to the patient and obstructing the candidate trajectory,
- an intersection of the candidate trajectory with at least one critical anatomical structure internal to the patient's body.
Dans des modes particuliers de réalisation, plusieurs critères de validité sont considérés pour éliminer des trajectoires candidates, et les différents critères de validité sont évalués selon un ordre défini en fonction, pour chaque critère de validité, d’un temps de calcul estimé nécessaire pour évaluer ledit critère de validité.In particular embodiments, several validity criteria are considered to eliminate candidate trajectories, and the different validity criteria are evaluated according to an order defined as a function, for each validity criterion, of an estimated calculation time necessary to evaluate said validity criterion.
Dans des modes particuliers de réalisation, la pluralité de caractéristiques d’une trajectoire candidate comprend au moins une des caractéristiques suivantes :
- une distance minimale entre la trajectoire candidate et une structure anatomique critique interne au corps du patient,
- une longueur de l’intersection entre la trajectoire candidate et l’os à traiter,
- un angle d’incidence minimal entre la trajectoire candidate et une interface anatomique traversée par la trajectoire candidate,
- une distance minimale entre une enveloppe de la région à traiter et une enveloppe d’une région d’ablation estimée pour la trajectoire candidate,
- un écart angulaire entre la trajectoire candidate et un grand axe de la région à traiter.
- a minimum distance between the candidate trajectory and a critical anatomical structure internal to the patient's body,
- a length of the intersection between the candidate trajectory and the bone to be treated,
- a minimum angle of incidence between the candidate trajectory and an anatomical interface crossed by the candidate trajectory,
- a minimum distance between an envelope of the region to be treated and an envelope of an ablation region estimated for the candidate trajectory,
- an angular difference between the candidate trajectory and a major axis of the region to be treated.
Dans des modes particuliers de réalisation, plusieurs fonctions de coût sont calculées à partir des caractéristiques quantifiées, chaque fonction de coût étant calculée en fonction d’un ensemble différent de pondérations attribuées respectivement aux différentes caractéristiques quantifiées, et le processeur est configuré pour obtenir une indication, par un utilisateur, de la fonction de coût à considérer pour l’affichage des trajectoires candidates.In particular embodiments, several cost functions are calculated from the quantified features, each cost function being calculated based on a different set of weights assigned respectively to the different quantized features, and the processor is configured to obtain an indication , by a user, of the cost function to be considered for the display of candidate trajectories.
Dans des modes particuliers de réalisation, le moyen de visualisation rapide de la valeur de la fonction de coût pour chaque trajectoire candidate affichée comporte un code couleur associant différentes couleurs respectivement à différentes valeurs de la fonction de coût.In particular embodiments, the means for quickly visualizing the value of the cost function for each displayed candidate trajectory includes a color code associating different colors respectively with different values of the cost function.
Dans des modes particuliers de réalisation, le processeur est configuré pour afficher les quantifications déterminées pour les caractéristiques de la trajectoire sélectionnée par l’utilisateur.In particular embodiments, the processor is configured to display the quantifications determined for the characteristics of the trajectory selected by the user.
Dans des modes particuliers de réalisation, le processeur est configuré pour obtenir, pour au moins une trajectoire candidate affichée, une évaluation par l’utilisateur de ladite trajectoire candidate, et pour mettre à jour la fonction de coût en fonction de ladite évaluation.In particular embodiments, the processor is configured to obtain, for at least one displayed candidate trajectory, an evaluation by the user of said candidate trajectory, and to update the cost function according to said evaluation.
Dans des modes particuliers de réalisation, le processeur est configuré pour :
- déterminer dans le modèle anatomique, postérieurement à l’intervention, une trajectoire réelle suivie par un instrument médical pendant l’intervention, à partir d’images médicales acquises sur le patient à un instant où l’instrument médical est en place,
- déterminer une valeur de la fonction de coût pour la trajectoire réelle,
- calculer un écart entre la valeur de la fonction de coût de la trajectoire candidate sélectionnée pour l’intervention et la valeur de la fonction de coût de la trajectoire réelle.
- determine in the anatomical model, after the intervention, a real trajectory followed by a medical instrument during the intervention, from medical images acquired on the patient at a time when the medical instrument is in place,
- determine a value of the cost function for the real trajectory,
- calculate a difference between the value of the cost function of the candidate trajectory selected for the intervention and the value of the cost function of the actual trajectory.
Dans des modes particuliers de réalisation, le processeur est configuré pour comparer l’écart calculé avec un seuil prédéterminé et afficher une indication relative à la valeur de l’écart calculé.In particular embodiments, the processor is configured to compare the calculated deviation with a predetermined threshold and display an indication relating to the value of the calculated deviation.
Dans des modes particuliers de réalisation, le processeur est configuré pour :
- obtenir une évaluation de la trajectoire réelle par l’utilisateur,
- déterminer, en fonction de l’écart calculé et de l’évaluation obtenue, une valeur statistique représentative de la variabilité de la fonction de coût,
- éliminer des trajectoires candidates considérées comme équivalentes selon la valeur statistique ainsi obtenue.
- obtain an evaluation of the real trajectory by the user,
- determine, based on the calculated difference and the evaluation obtained, a statistical value representative of the variability of the cost function,
- eliminate candidate trajectories considered equivalent according to the statistical value thus obtained.
L’invention sera mieux comprise à la lecture de la description suivante, donnée à titre d’exemple nullement limitatif, et faite en se référant aux figures 1 à 7 qui représentent :The invention will be better understood on reading the following description, given by way of non-limiting example, and made with reference to Figures 1 to 7 which represent:
Dans ces figures, des références identiques d’une figure à une autre désignent des éléments identiques ou analogues. Pour des raisons de clarté, les éléments représentés ne sont pas nécessairement à une même échelle, sauf mention contraire.In these figures, identical references from one figure to another designate identical or similar elements. For reasons of clarity, the elements represented are not necessarily on the same scale, unless otherwise stated.
Description détaillée d’au moins un mode de réalisation de l’inventionDetailed description of at least one embodiment of the invention
La
La mémoire 12 informatique comprend des instructions de code de programme qui, lorsqu’elles sont exécutées par le processeur 11, configure le processeur 11 pour mettre en œuvre un procédé d’aide à la sélection d’au moins une trajectoire optimale que devra suivre un instrument médical pour effectuer une intervention médicale mini-invasive au sein d’une anatomie d’intérêt d’un patient.The computer memory 12 includes program code instructions which, when executed by the processor 11, configure the processor 11 to implement a method of assisting in the selection of at least one optimal trajectory that a medical instrument for performing a minimally invasive medical intervention within an anatomy of interest of a patient.
L’intervention médicale mini-invasive peut notamment viser à réaliser l’ablation ou la biopsie d’une tumeur dans un organe ou dans un os, à traiter une pathologie osseuse, à effectuer une vertébroplastie ou une cimentoplastie, ou encore à stimuler une zone anatomique particulière. L’anatomie d’intérêt peut correspondre à un organe ou à un os, par exemple un poumon, un rein, le foie, le cerveau, une vertèbre, le tibia, le fémur, la hanche, le genou, les os du pelvis, le bassin, etc. L’instrument médical peut être une aiguille, une électrode, une sonde, un foret, un trocart, une vis, etc.The minimally invasive medical intervention may in particular aim to carry out the ablation or biopsy of a tumor in an organ or in a bone, to treat a bone pathology, to carry out a vertebroplasty or a cementoplasty, or even to stimulate an area particular anatomical. The anatomy of interest may correspond to an organ or a bone, for example a lung, a kidney, the liver, the brain, a vertebra, the tibia, the femur, the hip, the knee, the pelvic bones, the pelvis, etc. The medical instrument may be a needle, an electrode, a probe, a drill, a trocar, a screw, etc.
La
Tel qu’illustré sur la
Le modèle anatomique est obtenu à partir d’images médicales préalablement acquises sur le patient. Les images médicales qui permettent de générer le modèle anatomique sont par exemple obtenues par tomodensitométrie, par imagerie par résonance magnétique, par ultrasons, ou par tomographie par émission de positons (toute modalité d’imagerie médicale permettant de reconstituer un volume en trois dimensions peut être utilisée). Plusieurs images sont généralement nécessaires pour générer un modèle anatomique en trois dimensions. Alternativement, il est possible de générer un modèle anatomique en trois dimensions à partir d’une seule image et d’un modèle statistique du patient.The anatomical model is obtained from medical images previously acquired on the patient. The medical images which make it possible to generate the anatomical model are for example obtained by tomography, by magnetic resonance imaging, by ultrasound, or by positron emission tomography (any medical imaging modality making it possible to reconstruct a volume in three dimensions can be used). Multiple images are typically required to generate a three-dimensional anatomical model. Alternatively, it is possible to generate a three-dimensional anatomical model from a single image and a statistical model of the patient.
Le modèle anatomique peut être généré directement par le dispositif 10 de traitement, mais il peut aussi éventuellement être généré par un autre dispositif distinct et transmis au dispositif 10 de traitement via des moyens de communications.The anatomical model can be generated directly by the processing device 10, but it can also possibly be generated by another distinct device and transmitted to the processing device 10 via communications means.
De façon conventionnelle, la modélisation en trois dimensions est par exemple réalisée en utilisant des méthodes de segmentation, sur les images médicales, des structures anatomiques considérées comme pertinentes par la pratique clinique. Les résultats des segmentations peuvent être représentés sous la forme d’images binaires ou de surfaces. Par exemple, dans le contexte de l’ablation mini-invasive d’une tumeur du foie, il peut être pertinent de segmenter le foie, la tumeur, les poumons, la vésicule biliaire, les voies biliaires, les organes du système digestif, les os, certains vaisseaux sanguins (ceux dont le diamètre est significatif), et l’enveloppe corporelle du patient. Selon un autre exemple, dans le contexte d’une intervention mini-invasive sur un os, il peut également être pertinent de segmenter l’enveloppe externe de l’os à traiter, sa partie corticale (l’os cortical correspond à la partie périphérique particulièrement rigide de l’os, cela correspond à la « coque externe » de l’os, c’est-à-dire à une paroi plus ou moins épaisse de l’os), et/ou sa partie spongieuse (l’os spongieux correspond au tissu osseux qui forme la partie poreuse de l’os, située en-dessous de l’os cortical). Cette modélisation en trois dimensions de l’anatomie peut être représentée de manière mathématique de la façon suivante :Conventionally, three-dimensional modeling is for example carried out using segmentation methods, on medical images, of anatomical structures considered relevant by clinical practice. The results of segmentations can be represented in the form of binary images or surfaces. For example, in the context of minimally invasive removal of a liver tumor, it may be relevant to segment the liver, the tumor, the lungs, the gallbladder, the bile ducts, the organs of the digestive system, the bones, certain blood vessels (those whose diameter is significant), and the patient's body envelope. According to another example, in the context of a minimally invasive intervention on a bone, it may also be relevant to segment the external envelope of the bone to be treated, its cortical part (the cortical bone corresponds to the peripheral part particularly rigid bone, this corresponds to the “external shell” of the bone, that is to say a more or less thick wall of the bone), and/or its spongy part (the bone spongy corresponds to the bone tissue which forms the porous part of the bone, located below the cortical bone). This three-dimensional modeling of anatomy can be represented mathematically as follows:
où M est le modèle anatomique en trois dimensions et Sisont les représentations des segmentations considérées pour générer ce modèle, les différentes segmentations étant toutes représentées dans un même repère anatomique.where M is the three-dimensional anatomical model and S i are the representations of the segmentations considered to generate this model, the different segmentations all being represented in the same anatomical reference frame.
Les méthodes de segmentation sont généralement des méthodes d’intelligence artificielle automatiques (aucune entrée de l’utilisateur n’est alors nécessaire), semi-automatiques (une entrée utilisateur unique telle qu’un point ou un segment est alors nécessaire), ou interactives (des résultats de la segmentation sont corrigés de manière itérative par un utilisateur). Une segmentation manuelle pourrait également être envisagée, mais le temps nécessaire pour effectuer une telle segmentation rend cette alternative peu pertinente dans un contexte clinique.Segmentation methods are generally automatic (no user input is required), semi-automatic (a single user input such as a point or segment is required), or interactive AI methods. (segmentation results are corrected iteratively by a user). Manual segmentation could also be considered, but the time required to perform such segmentation makes this alternative of little relevance in a clinical context.
Parmi les méthodes d’intelligence artificielle, les réseaux de neurones convolutifs sont actuellement les plus performants. D’autres méthodes peuvent toutefois présenter des alternatives intéressantes, comme par exemple des méthodes basées sur des arbres décisionnels (« random forest »), sur du partitionnement en k-moyennes (« k-means »), sur une segmentation par ligne de partage des eaux (« watershed), sur un modèle de contour actif (« active contour model »), sur des surfaces de niveau (level-set method »), etc.Among artificial intelligence methods, convolutional neural networks are currently the most efficient. Other methods may, however, present interesting alternatives, such as methods based on decision trees (“random forest”), on k-means partitioning (“k-means”), on segmentation by dividing line watershed, on an active contour model, on level surfaces (level-set method), etc.
Tel qu’illustré sur la
La région à ablater peut notamment être segmentée de manière automatique ou semi-automatique. L’utilisation d’outils de correction ou la segmentation manuelle est possible en fonction de la qualité souhaitée. Une fois obtenue une segmentation satisfaisante de la région à traiter, la position d’un point cible à atteindre peut être estimée. Il convient de noter que la région à traiter peut être segmentée par le dispositif 10 de traitement, ou bien elle peut avoir été préalablement segmentée sur le modèle anatomique par un autre dispositif distinct puis transmise au dispositif 10 de traitement via des moyens de communication.The region to be ablated can in particular be segmented automatically or semi-automatically. The use of correction tools or manual segmentation is possible depending on the desired quality. Once a satisfactory segmentation of the region to be treated has been obtained, the position of a target point to be reached can be estimated. It should be noted that the region to be treated may be segmented by the treatment device 10, or it may have been previously segmented on the anatomical model by another distinct device then transmitted to the treatment device 10 via means of communication.
La segmentation de la zone à traiter peut par exemple être utilisée pour déterminer un point cible de manière automatique (par exemple avec un calcul de barycentre ou de centre d’une sphère ou d’un ellipsoïde englobant déterminé selon des paramètres connus a priori). Alternativement, lorsque l’intervention implique l’insertion de plusieurs instruments médicaux, il est envisageable d’utiliser la segmentation pour déterminer un ensemble de plusieurs points cibles, par exemple en fonction d’un point cible virtuel (correspondant par exemple au centre de la région à traiter), d’un agencement géométrique que les points cibles doivent respecter, et/ou d’une couverture d’ablation souhaitée (il est en effet possible, pour un instrument médical donné, de prédire une zone d’ablation susceptible d’être obtenue autour du point cible afin de s’assurer qu’elle couvre une zone d’ablation désirée).The segmentation of the area to be treated can for example be used to determine a target point automatically (for example with a calculation of barycenter or center of a sphere or an encompassing ellipsoid determined according to parameters known a priori). Alternatively, when the intervention involves the insertion of several medical instruments, it is possible to use segmentation to determine a set of several target points, for example based on a virtual target point (corresponding for example to the center of the region to be treated), a geometric arrangement that the target points must respect, and/or a desired ablation coverage (it is in fact possible, for a given medical instrument, to predict an ablation zone likely to be obtained around the target point to ensure that it covers a desired ablation zone).
Selon le type de traitement envisagé (ablation par radiofréquences, micro-ondes, cryothérapie ou électroporation, biopsie, cimentoplastie, etc.), le point cible peut se trouver à l’intérieur ou en périphérie de la région à traiter. Cette estimation de la position du point cible peut éventuellement être réalisée en fonction d’une modélisation de la zone d’ablation susceptible d’être obtenue lorsque l’instrument médical est positionné au niveau de ce point cible.Depending on the type of treatment envisaged (radiofrequency ablation, microwaves, cryotherapy or electroporation, biopsy, cementoplasty, etc.), the target point may be inside or on the periphery of the region to be treated. This estimation of the position of the target point can possibly be carried out based on a modeling of the ablation zone likely to be obtained when the medical instrument is positioned at this target point.
Les trajectoires candidates pour l’intervention vont être déterminées à partir du ou des points cibles ainsi définis et d’un ensemble de points d’entrée candidats au niveau de la peau du patient. L’ensemble de points d’entrée au niveau de la peau constituent donc un domaine initial à partir duquel une trajectoire optimale doit être identifiée. En effet, chaque paire formée par un point cible et un point d'entrée candidat forme une trajectoire candidate. Il est donc nécessaire d’identifier des points d’entrée candidats au niveau de la peau du patient. Cela peut être réalisé par des méthodes telles que celle d‘Otsu, qui est bien adaptée pour le classement de voxels dans le cas de distributions bimodales d’intensité. Or, dans l’espace continu il y a un nombre infini de points d’entrée candidats. Même dans le domaine discret, pour les résolutions d’image utilisées en pratique clinique, il y a un très grand nombre de points d’entrée candidats. Il est donc préférable de réaliser un échantillonnage afin de réduire le nombre de points candidats.The candidate trajectories for the intervention will be determined from the target point(s) thus defined and a set of candidate entry points at the patient's skin. The set of entry points at the skin level therefore constitute an initial domain from which an optimal trajectory must be identified. Indeed, each pair formed by a target point and a candidate entry point forms a candidate trajectory. It is therefore necessary to identify candidate entry points on the patient's skin. This can be achieved by methods such as Otsu, which is well suited for voxel classification in the case of bimodal intensity distributions. However, in continuous space there are an infinite number of candidate entry points. Even in the discrete domain, for image resolutions used in clinical practice, there are a very large number of candidate entry points. It is therefore preferable to carry out sampling in order to reduce the number of candidate points.
Dans ce but, et tel qu’illustré sur la
La résolution d'échantillonnage est représentative d’une distance minimale séparant deux points d'entrée candidats. Un compromis doit être trouvé entre la finesse de l’échantillonnage et le temps de calcul nécessaire pour évaluer les trajectoires candidates respectivement associées à chaque point d’entrée candidat. Une approche par « force brute » avec une grande finesse d’échantillonnage des points d’entrée candidats imposerait un temps de calcul très rapide pour l’évaluation des trajectoires, ce qui entrainerait des contraintes fortes (limitation des critères d’optimisation et/ou utilisation de moyens de calcul coûteux). De plus, l’utilisateur aurait à visualiser une grande quantité d’information.The sampling resolution is representative of a minimum distance separating two candidate entry points. A compromise must be found between the fineness of the sampling and the calculation time necessary to evaluate the candidate trajectories respectively associated with each candidate entry point. A “brute force” approach with great fineness of sampling of candidate entry points would impose a very fast calculation time for the evaluation of trajectories, which would lead to strong constraints (limitation of optimization criteria and/or use of expensive calculation means). In addition, the user would have to view a large amount of information.
Il peut donc être avantageux de considérer une résolution d’échantillonnage telle que deux trajectoires contigües soient suffisamment différentes l’une de l’autre. La résolution d’échantillonnage peut être définie par défaut (par exemple on peut imposer une distance minimale entre deux points d’entrée au moins égale à cinq millimètres sur la surface corporelle du patient), mais elle peut également être réglée par l’utilisateur en fonction des besoins (compromis entre le temps de calcul et la précision souhaitée).It may therefore be advantageous to consider a sampling resolution such that two contiguous trajectories are sufficiently different from each other. The sampling resolution can be defined by default (for example we can impose a minimum distance between two entry points at least equal to five millimeters on the patient's body surface), but it can also be adjusted by the user by depending on needs (compromise between calculation time and desired precision).
Pour échantillonner les points d'entrée candidats, il est notamment envisageable de déterminer dans le modèle anatomique, au niveau de l’enveloppe corporelle du patient, un ensemble de points définis par un système de coordonnées sphériques centré sur le point cible (lorsque plusieurs points cibles sont considérés, il est envisageable de traiter chaque point cible successivement dans le but de déterminer une trajectoire optimale individuellement pour chacun des points cibles ; alternativement, il est possible de traiter un ensemble de points cibles de façon groupée, et dans ce cas il est possible d'échantillonner les points d’entrée candidats par rapport à un point cible « virtuel » correspondant par exemple à un point équidistant de chacun des points cibles). Chaque point peut alors être défini par une distance ri,jdu point cible et par deux angles αiet βj. La région d’échantillonnage peut alors correspondre à l’intersection de l’enveloppe corporelle avec un cône d’ouverture angulaire (selon des angles αmaxet βmax) centré sur le point cible. Le calcul est par exemple initialisé avec un premier point au niveau de la peau correspondant à une trajectoire avec α0= β0= 0 ; la distance entre ce point et l’origine du repère (le point cible) est noté r0,0. L’échantillonnage peut être obtenu en calculant des angles αiet βi(en radians) tels qu’un incrément entre chaque angle corresponde à une longueur d’arc sur l’enveloppe corporelle du patient correspondant à un paramètre de résolution prédéfini. Les angles αiet βjpeuvent notamment être définis de telle sorte que, pour des indices i et j correspondant à des nombres entiers strictement positifs :To sample the candidate entry points, it is notably possible to determine in the anatomical model, at the level of the patient's body envelope, a set of points defined by a spherical coordinate system centered on the target point (when several points targets are considered, it is possible to treat each target point successively in order to determine an optimal trajectory individually for each of the target points; alternatively, it is possible to treat a set of target points in a grouped manner, and in this case it is; possible to sample the candidate entry points in relation to a “virtual” target point corresponding for example to a point equidistant from each of the target points). Each point can then be defined by a distance r i,j from the target point and by two angles α i and β j . The sampling region can then correspond to the intersection of the body envelope with an angular opening cone (according to angles α max and β max ) centered on the target point. The calculation is for example initialized with a first point at skin level corresponding to a trajectory with α 0 = β 0 = 0; the distance between this point and the origin of the marker (the target point) is noted r 0.0 . Sampling can be obtained by calculating angles α i and β i (in radians) such that an increment between each angle corresponds to an arc length on the body envelope of the patient corresponding to a predefined resolution parameter. The angles α i and β j can in particular be defined such that, for indices i and j corresponding to strictly positive integers:
etAnd
où R est un paramètre de résolution prédéfini représentatif d’une distance minimale séparant deux points d'entrée candidats au niveau de l’enveloppe corporelle du patient. Les angles α et β sont incrémentés jusqu’à couvrir le cône d’ouverture désiré.where R is a predefined resolution parameter representative of a minimum distance separating two candidate entry points at the level of the patient's body envelope. The angles α and β are incremented until covering the desired opening cone.
Tel qu’illustré sur la
La
Comme indiqué précédemment, il est avantageux de réduire le nombre de trajectoires candidates pour limiter le temps de calcul global du procédé de sélection d’une trajectoire optimale. Dans ce but, et tel qu’illustré sur la
Il est avantageux de considérer plusieurs critères de validité différents et de les évaluer selon un ordre prédéfini. Cet ordre est défini en fonction d’un temps de calcul estimé nécessaire pour évaluer chaque critère de validité.It is advantageous to consider several different validity criteria and evaluate them in a predefined order. This order is defined according to an estimated calculation time necessary to evaluate each validity criterion.
Il s’agit là d’appliquer des filtres simples successifs afin de réduire l’ensemble des trajectoires candidates. Ces filtres sont simples à calculer et permettent de rejeter rapidement certaines trajectoires qui sont impossibles à réaliser. Ces filtres sont appliqués du plus simple au plus complexe, en termes de temps de calcul, de manière à ce que les derniers filtres soit appliqués sur un nombre le plus restreint possible de trajectoires candidates.This involves applying successive simple filters in order to reduce all candidate trajectories. These filters are simple to calculate and make it possible to quickly reject certain trajectories that are impossible to achieve. These filters are applied from the simplest to the most complex, in terms of calculation time, so that the last filters are applied to the smallest possible number of candidate trajectories.
A titre d’exemple nullement limitatif, les critères de validité suivants peuvent être successivement pris en compte.As a non-limiting example, the following validity criteria can be successively taken into account.
Dans un premier temps, si l’intervention médicale est assistée par un robot comprenant un bras robotisé équipé d’un instrument médical, il est possible d’éliminer les trajectoires candidates pour lesquelles il n’est pas possible de configurer le bras robotisé pour que l’instrument médical puisse suivre la trajectoire considérée. Une fois l’échantillonnage effectué, les trajectoires candidates sont filtrées grâce à la connaissance a priori des facultés d’accessibilité du robot pour les angles orbital et cranio-caudal et pour le point cible considérés. Cette étape est dépendante du modèle de robot utilisé, de la géométrie des outils utilisés pour guider l’instrument médical, et du positionnement du point cible. Ces paramètres sont connus lorsque les trajectoires candidates sont déterminées, et il est donc possible de réduire grandement le nombre de trajectoires candidates.Firstly, if the medical intervention is assisted by a robot comprising a robotic arm equipped with a medical instrument, it is possible to eliminate the candidate trajectories for which it is not possible to configure the robotic arm so that the medical instrument can follow the trajectory considered. Once sampling has been carried out, the candidate trajectories are filtered using a priori knowledge of the robot's accessibility capabilities for the orbital and craniocaudal angles and for the target point considered. This step depends on the robot model used, the geometry of the tools used to guide the medical instrument, and the positioning of the target point. These parameters are known when the candidate trajectories are determined, and it is therefore possible to greatly reduce the number of candidate trajectories.
Dans un deuxième temps, il est possible d’éliminer les trajectoires candidates pour lesquelles la longueur de la trajectoire est supérieure à la longueur de l’instrument médical envisagé pour l’intervention.Secondly, it is possible to eliminate candidate trajectories for which the length of the trajectory is greater than the length of the medical instrument envisaged for the intervention.
Dans un troisième temps, il est possible d’éliminer les trajectoires candidates pour lesquelles un objet apposé sur le patient fait obstacle. Tel qu’illustré sur la
Dans un quatrième temps, il est possible d’éliminer les trajectoires candidates pour lesquelles il existe une intersection de la trajectoire candidate avec au moins une structure anatomique critique interne au corps du patient. Par structure anatomique critique on entend par exemple un organe différent de l’anatomie d’intérêt (par exemple les poumons, la rate, la vésicule biliaire, ou les reins si l’anatomie d’intérêt est le foie) ou des structures vasculaires à risque (artères, veines, voies biliaires, tube digestif). En général les segmentations ne sont pas représentées de manière paramétrique, aussi, pour détecter une collision entre une structure anatomique à risque et la trajectoire, il est possible d’échantillonner finement celle-ci et de récupérer la valeur de la segmentation pour chaque point de l’échantillon. Une distance entre points sur la trajectoire égale à une demi fois la résolution de l’image dans la direction d’acquisition, qui est typiquement de l’ordre du millimètre, est suffisante à cet effet.Fourthly, it is possible to eliminate the candidate trajectories for which there is an intersection of the candidate trajectory with at least one critical anatomical structure internal to the patient's body. By critical anatomical structure we mean for example an organ different from the anatomy of interest (for example the lungs, the spleen, the gallbladder, or the kidneys if the anatomy of interest is the liver) or vascular structures to risk (arteries, veins, bile ducts, digestive tract). In general, segmentations are not represented in a parametric way, so to detect a collision between an anatomical structure at risk and the trajectory, it is possible to finely sample it and recover the segmentation value for each point of the sample. A distance between points on the trajectory equal to half the resolution of the image in the acquisition direction, which is typically of the order of a millimeter, is sufficient for this purpose.
Les critères de validité listés ci-dessus à titre d’exemple peuvent s’appliquer aussi bien au cas d’une intervention mini-invasive sur un organe mou et au cas d’une intervention mini-invasive sur un os.The validity criteria listed above as an example can apply both to the case of a minimally invasive intervention on a soft organ and to the case of a minimally invasive intervention on a bone.
Tel qu’illustré sur la
A titre d’exemple nullement limitatif, tout ou partie des caractéristiques suivantes peuvent être prises en compte pour le calcul d’une fonction de coût. Sauf indication contraire, chacune de ces caractéristiques peut être prise en compte pour une intervention mini-invasive sur un organe mou ou pour une intervention mini-invasive sur un os.As a non-limiting example, all or part of the following characteristics can be taken into account for the calculation of a cost function. Unless otherwise noted, each of these characteristics may be considered for a minimally invasive procedure on a soft organ or for a minimally invasive procedure on a bone.
Selon un premier exemple, il est possible de prendre en compte une distance minimale entre la trajectoire candidate et une structure anatomique critique interne au corps du patient. Pour cela, le modèle anatomique peut comporter une segmentation des structures anatomiques critiques internes. Une distance entre chaque point de la trajectoire à une structure anatomique donnée peut alors être calculée à l’aide d’une transformée de distances (aussi appelée carte de distances) de la segmentation associée. Quand cette transformation est appliquée à une image binaire, le résultat est une nouvelle image où la valeur de chaque voxel correspond à la distance la plus courte entre ce voxel et le contour de l’image. La distance minimale entre la trajectoire candidate et une structure anatomique critique interne correspond à une marge de sécurité qui doit tenir compte des facteurs d’imprécision du robot médical et/ou des aléas biomécaniques lors de l’insertion de l’instrument médical.According to a first example, it is possible to take into account a minimum distance between the candidate trajectory and a critical anatomical structure internal to the patient's body. For this, the anatomical model can include a segmentation of the internal critical anatomical structures. A distance between each point of the trajectory to a given anatomical structure can then be calculated using a distance transform (also called distance map) of the associated segmentation. When this transformation is applied to a binary image, the result is a new image where the value of each voxel corresponds to the shortest distance between that voxel and the image outline. The minimum distance between the candidate trajectory and an internal critical anatomical structure corresponds to a safety margin which must take into account the imprecision factors of the medical robot and/or biomechanical hazards during insertion of the medical instrument.
Selon un autre exemple, il est envisageable de prendre en compte une longueur de l’intersection entre la trajectoire candidate et l’anatomie d’intérêt. Cette caractéristique est liée à un critère de sécurité du geste médical. En effet, une distance minimale traversée par l’instrument médical dans l’anatomie d’intérêt peut être requise pour ne pas essaimer de cellules tumorales en dehors de l’anatomie d’intérêt lors de son retrait. Cette caractéristique est également liée à un critère de performance car plus la longueur de l’intersection entre la trajectoire candidate et l’anatomie d’intérêt est grande, et meilleure est la stabilité de l’instrument médical dans l’anatomie d’intérêt pendant l’intervention. Il y a donc un compromis à trouver en fonction des objectifs cliniques visés ; ce compromis peut être spécifique à chaque intervention. Dans le cas où l’intervention mini-invasive a pour objectif d’insérer une vis dans un os, la distance minimale traversée par la vis dans l’os est également pertinente vis-à-vis de la stabilité de la vis dans l’os.According to another example, it is possible to take into account a length of the intersection between the candidate trajectory and the anatomy of interest. This characteristic is linked to a safety criterion for the medical procedure. Indeed, a minimum distance crossed by the medical instrument in the anatomy of interest may be required so as not to swarm tumor cells outside the anatomy of interest during its removal. This characteristic is also linked to a performance criterion because the greater the length of the intersection between the candidate trajectory and the anatomy of interest, the better the stability of the medical instrument in the anatomy of interest during the intervention. There is therefore a compromise to be found depending on the clinical objectives sought; this compromise can be specific to each intervention. In the case where the minimally invasive intervention aims to insert a screw into a bone, the minimum distance crossed by the screw in the bone is also relevant with regard to the stability of the screw in the bone. bone.
Selon un autre exemple, il est possible de prendre en compte un angle d’incidence minimal entre la trajectoire candidate et une interface anatomique traversée par la trajectoire candidate. Lors de l’insertion d’un instrument médical, par exemple une aiguille, pour une intervention mini-invasive, l’instrument peut traverser un certain nombre d’interfaces, comme la peau ou les parois de certains organes (par exemple la capsule hépatique). L’angle d’incidence de l’instrument par rapport à ces interfaces peut avoir un impact sur la performance du placement de l’instrument (potentielle déflexion de l’instrument ou déplacement de l’organe). Ce paramètre a également des impacts sur la sécurité puisqu’un angle d’incidence trop tangent à une interface anatomique peut favoriser la formation d’un hématome. Le calcul de l’angle d’incidence nécessite la normale à la surface au point d’entrée de la trajectoire. Il existe des approches basées sur le maillage de surfaces mais elles peuvent s’avérer couteuses, ce qui pénalise leur utilisation dans un contexte clinique. Afin de réduire le temps de calcul, la normale peut être calculée comme le gradient de la transformée de distances de la segmentation évaluée au point d’entrée. Il est conseillé de calculer le gradient par convolution avec la dérivée d’une gaussienne afin d’obtenir des estimations de la normale plus robustes au bruit (la sensibilité au bruit est un inconvénient des méthodes de différences finies). Dans le cas d’une intervention sur un os, un angle d’incidence trop faible peut augmenter un risque de dérapage de l’instrument médical sur l’os.According to another example, it is possible to take into account a minimum angle of incidence between the candidate trajectory and an anatomical interface crossed by the candidate trajectory. When inserting a medical instrument, e.g. a needle, for a minimally invasive procedure, the instrument may pass through a number of interfaces, such as the skin or the walls of certain organs (e.g. the liver capsule ). The angle of incidence of the instrument in relation to these interfaces can have an impact on the performance of the instrument placement (potential deflection of the instrument or movement of the organ). This parameter also has an impact on safety since an angle of incidence that is too tangent to an anatomical interface can promote the formation of a hematoma. Calculating the angle of incidence requires the surface normal at the entry point of the trajectory. There are approaches based on surface meshing but they can be expensive, which penalizes their use in a clinical context. In order to reduce the calculation time, the normal can be calculated as the gradient of the distance transform of the segmentation evaluated at the entry point. It is advisable to calculate the gradient by convolution with the derivative of a Gaussian in order to obtain estimates of the normal that are more robust to noise (sensitivity to noise is a disadvantage of finite difference methods). In the case of an intervention on a bone, too low an angle of incidence can increase the risk of the medical instrument slipping on the bone.
Selon un autre exemple, il est possible de prendre en compte une valeur estimée représentative de la stabilité, sous l’effet de son propre poids, d’un instrument médical positionné jusqu’au point cible selon la trajectoire candidate. Cette valeur peut notamment être calculée en fonction de la longueur d’insertion de la trajectoire considérée : plus la longueur d’insertion est faible, et plus l’instrument médical pourra se déplacer facilement sous l’effet de son propre poids ou de forces externes. Cette valeur peut également être calculée à l’aide d’un modèle biomécanique renseignant par exemple sur la viscoélasticité des organes traversés. Les trajectoires ayant le moins de risques de provoquer un déplacement de l’instrument médical sous son propre poids seront privilégiées. Cette caractéristique est plus pertinente pour un organe mou que pour un os.According to another example, it is possible to take into account an estimated value representative of the stability, under the effect of its own weight, of a medical instrument positioned up to the target point according to the candidate trajectory. This value can in particular be calculated as a function of the insertion length of the trajectory considered: the lower the insertion length, the more easily the medical instrument will be able to move under the effect of its own weight or external forces. . This value can also be calculated using a biomechanical model providing information, for example, on the viscoelasticity of the organs crossed. Trajectories with the least risk of causing the medical instrument to move under its own weight will be favored. This characteristic is more relevant for a soft organ than for a bone.
Selon un autre exemple, lorsque l’intervention mini-invasive correspond à une ablation, il est possible de prendre en compte une distance minimale entre l’enveloppe de la région à traiter et l’enveloppe d’une région d’ablation estimée pour la trajectoire candidate. Cette distance minimale correspond à une marge d’ablation estimée. Pour un instrument médical donné, des modèles de zones d’ablations sont disponibles. Ces modèles permettent d’estimer la zone de couverture théorique obtenue pour chaque trajectoire. Il est par exemple avantageux d’optimiser la couverture d’une zone tumorale par l’ablation (maximiser la marge entre la zone ablatée et la zone tumorale) tout en minimisant l’endommagement du parenchyme sain et des organes à proximité. De manière générale, les modèles de zones d’ablation sont ellipsoïdaux et excentrés par rapport à l’extrémité distale de l’instrument. La forme et l’orientation de la tumeur sont des aspects importants à considérer (la tumeur n’est pas nécessairement sphérique). Par conséquent, afin d’obtenir une meilleure couverture de la tumeur, certaines trajectoires peuvent être privilégiées en fonction de leur orientation et de la position de l’extrémité distale de l’instrument en fin de trajectoire.According to another example, when the minimally invasive intervention corresponds to an ablation, it is possible to take into account a minimum distance between the envelope of the region to be treated and the envelope of an ablation region estimated for the candidate trajectory. This minimum distance corresponds to an estimated ablation margin. For a given medical instrument, ablation zone models are available. These models make it possible to estimate the theoretical coverage area obtained for each trajectory. For example, it is advantageous to optimize the coverage of a tumor area by ablation (maximize the margin between the ablated area and the tumor area) while minimizing damage to healthy parenchyma and nearby organs. Generally, ablation zone patterns are ellipsoidal and eccentric to the distal end of the instrument. The shape and orientation of the tumor are important aspects to consider (the tumor is not necessarily spherical). Consequently, in order to obtain better coverage of the tumor, certain trajectories can be favored depending on their orientation and the position of the distal end of the instrument at the end of the trajectory.
Selon un autre exemple, il est également possible de prendre en compte un écart angulaire entre la trajectoire candidate et un grand axe de la région à traiter. En effet dans la pratique, pour l’ablation d’une tumeur, il est conseillé d'attaquer la tumeur selon son grand axe car l’effet du traitement est plus efficace dans l'axe de l'instrument médical.According to another example, it is also possible to take into account an angular difference between the candidate trajectory and a major axis of the region to be treated. In fact, in practice, for the removal of a tumor, it is advisable to attack the tumor along its long axis because the effect of the treatment is more effective in the axis of the medical instrument.
Selon un autre exemple, lorsque l’intervention mini-invasive correspond à une ablation, il est également possible de prendre en compte une valeur de couverture de la région à traiter. Cette valeur de couverture peut être estimée en fonction d’une segmentation de la zone à traiter et d’une estimation d’une zone d’ablation susceptible d’être obtenue avec la trajectoire candidate considérée. Des marges minimales d’ablation peuvent en effet être requises pour minimiser le taux de récidive, par exemple dans le cas de l’ablation d’une tumeur. Dans le cas d’une tumeur osseuse, un autre facteur important est que la zone d’ablation reste à l’intérieur de l’os (les contraintes de couverture sont alors dictées par l’anatomie et la position de la lésion).According to another example, when the minimally invasive intervention corresponds to an ablation, it is also possible to take into account a coverage value of the region to be treated. This coverage value can be estimated based on a segmentation of the area to be treated and an estimate of an ablation zone likely to be obtained with the candidate trajectory considered. Minimal ablation margins may indeed be required to minimize the recurrence rate, for example in the case of tumor removal. In the case of a bone tumor, another important factor is that the ablation zone remains inside the bone (coverage constraints are then dictated by the anatomy and position of the lesion).
Selon un autre exemple, lorsque l’anatomie d’intérêt est un os, il est également possible de prendre en compte une distance minimale entre une partie de la trajectoire candidate et la paroi corticale de l’os pour la partie de la trajectoire qui est à l’intérieur de l’os. Il est en effet avantageux de maximiser la distance minimale entre la partie de la trajectoire candidate qui est à l’intérieur de l’os et la paroi corticale de l’os afin de minimiser le risque que l’instrument médical, après son insertion dans l’os, ne touche à nouveau la paroi corticale de l’os. La trajectoire réelle suivie par l’instrument médical peut en effet différer d’une trajectoire théorique sélectionnée à cause des imprécisions de placement de l'instrument médical ou d'effets biomécaniques (déflexion de l'instrument médical, déplacement de l'anatomie d’intérêt du fait de la respiration du patient ou du fait des effets liés à l'insertion de l’instrument, etc.). Maximiser la distance minimale entre la partie de la trajectoire candidate qui est à l’intérieur de l’os et la paroi corticale de l’os revient à maximiser une marge de sécurité pour la trajectoire candidate.According to another example, when the anatomy of interest is a bone, it is also possible to take into account a minimum distance between a part of the candidate trajectory and the cortical wall of the bone for the part of the trajectory which is inside the bone. It is in fact advantageous to maximize the minimum distance between the part of the candidate trajectory which is inside the bone and the cortical wall of the bone in order to minimize the risk that the medical instrument, after its insertion into the bone, does not touch the cortical wall of the bone again. The actual trajectory followed by the medical instrument may in fact differ from a theoretical trajectory selected due to inaccuracies in the placement of the medical instrument or biomechanical effects (deflection of the medical instrument, displacement of the anatomy of the medical instrument). interest due to the patient's breathing or due to the effects linked to the insertion of the instrument, etc.). Maximizing the minimum distance between the part of the candidate trajectory which is inside the bone and the cortical wall of the bone amounts to maximizing a safety margin for the candidate trajectory.
La
Selon un autre exemple, lorsque l’anatomie d’intérêt est un os, il est également possible de prendre en compte un angle d’incidence entre la trajectoire candidate et la paroi de l’os. Il est en effet avantageux que la trajectoire candidate présente un angle d’incidence le plus proche possible d’un angle droit (angle de 90°) pour éviter que l’instrument médical ne glisse sur la paroi de l’os lors de son insertion (cela pourrait endommager l’os lors de l’insertion de l’instrument médical et/ou faire dévier l’instrument médical de la trajectoire sélectionnée). On entend par « angle d’incidence » l’angle formé par la trajectoire candidate et l’os au niveau de l’interface où la trajectoire pénètre à l’intérieur de l’os.According to another example, when the anatomy of interest is a bone, it is also possible to take into account an angle of incidence between the candidate trajectory and the wall of the bone. It is in fact advantageous for the candidate trajectory to have an angle of incidence as close as possible to a right angle (90° angle) to prevent the medical instrument from sliding on the wall of the bone during its insertion. (this could damage the bone when inserting the medical instrument and/or cause the medical instrument to deviate from the selected trajectory). By “angle of incidence” we mean the angle formed by the candidate trajectory and the bone at the level of the interface where the trajectory penetrates inside the bone.
Sur l’exemple illustré à la
Selon un autre exemple, lorsque l’anatomie d’intérêt est un os, il est également possible de prendre en compte une estimation d’un risque de fracture de l’os suite à une intervention selon la trajectoire candidate considérée. Par exemple, lorsque l’intervention vise à placer une vis dans un os pour le consolider, il est possible d’utiliser un modèle biomécanique capable de modéliser la structure de l’os (avec des zones solides et des zones plus fragiles de l’os) ainsi que des sollicitations mécaniques subies par l’os (par exemple en fonction de mensurations du patient) afin d’estimer un risque de fracture de l’os suite à l’ajout de la vis selon la trajectoire candidate considérée. Ce risque peut éventuellement être comparé à un risque de fracture de l’os sans intervention (c’est-à-dire sans la vis de consolidation), afin d’estimer la réduction du risque de fracture apportée par l’intervention. Le risque de fracture peut également être déterminé à partir d’une base de données d’interventions passées comprenant des trajectoires ayant permis d’empêcher une fracture d’un os et des trajectoires n’ayant pas permis d’empêcher la fracture de l’os.According to another example, when the anatomy of interest is a bone, it is also possible to take into account an estimate of a risk of fracture of the bone following an intervention according to the candidate trajectory considered. For example, when the intervention aims to place a screw in a bone to consolidate it, it is possible to use a biomechanical model capable of modeling the structure of the bone (with solid areas and more fragile areas of the bone). bone) as well as the mechanical stresses undergone by the bone (for example according to the patient's measurements) in order to estimate a risk of fracture of the bone following the addition of the screw according to the candidate trajectory considered. This risk can possibly be compared to a risk of bone fracture without intervention (i.e. without the consolidation screw), in order to estimate the reduction in fracture risk brought about by the intervention. The risk of fracture can also be determined from a database of past interventions including trajectories that have prevented a bone fracture and trajectories that have not prevented a bone fracture. bone.
Les caractéristiques d’une trajectoire décrites précédemment peuvent être quantifiées et utilisées pour construire une fonction de coût permettant de classer les trajectoires selon un critère objectif. Plusieurs fonctions mathématiques peuvent être envisagées pour combiner les caractéristiques afin de bien représenter les objectifs cliniques. La fonction la plus simple est une combinaison linéaire, pour laquelle la fonction de coût C(T) d’une trajectoire T prend la forme d’une somme pondérée des caractéristiques décrites précédemment :The characteristics of a trajectory described above can be quantified and used to construct a cost function making it possible to classify trajectories according to an objective criterion. Several mathematical functions can be considered to combine the characteristics to properly represent clinical objectives. The simplest function is a linear combination, for which the cost function C(T) of a trajectory T takes the form of a weighted sum of the characteristics described previously:
où les poids wipermettent de contrôler le « rapport de forces » des caractéristiques yi.where the weights w i make it possible to control the “balance of strength” of the characteristics y i .
Des ensembles différents de poids wiavec des valeurs prédéfinies peuvent former différentes fonctions de coût qui peuvent être utilisées telles quelles si elles s’avèrent adaptées à la pratique clinique du praticien. Le praticien a également la possibilité de créer sa propre fonction de coût en modifiant les valeurs des poids wiafin de donner plus ou moins d’importance aux caractéristiques yi, en fonction des objectifs visés pour l’intervention considérée. Ceci peut être réalisé manuellement, par exemple à travers une interface utilisateur ou bien de manière automatique à partir d’interventions précédentes. En effet, pour chacune des interventions précédentes, une évaluation (un score) pourrait être assigné à la trajectoire utilisée et les caractéristiques calculées. A partir de ces informations un système d’équations (avec un nombre N d’équation significativement plus grand que le nombre K de caractéristiques considérées) peut être créé et résolu par des méthodes de régression. Des réseaux de neurones pourraient également être utilisés pour générer une fonction de coût.Different sets of weights w i with predefined values can form different cost functions which can be used as is if they prove suitable for the practitioner's clinical practice. The practitioner also has the possibility of creating his own cost function by modifying the values of the weights w i in order to give more or less importance to the characteristics y i , depending on the objectives sought for the intervention considered. This can be done manually, for example through a user interface or automatically from previous interventions. Indeed, for each of the previous interventions, an evaluation (a score) could be assigned to the trajectory used and the characteristics calculated. From this information a system of equations (with a number N of equation significantly greater than the number K of characteristics considered) can be created and solved by regression methods. Neural networks could also be used to generate a cost function.
Il peut être intéressant d’utiliser différentes fonctions de coût représentatives de différentes catégories d’optimisation (par exemple « performance » ou « sécurité »). Cela permet de prendre en compte des critères prédéfinis ou personnalisés par l’utilisateur. Un utilisateur peut alors fournir une indication, via une interface utilisateur, de la fonction de coût à considérer pour l’affichage des trajectoires candidates sur l’écran 13 d’affichage.It may be interesting to use different cost functions representative of different optimization categories (for example “performance” or “security”). This makes it possible to take into account criteria predefined or personalized by the user. A user can then provide an indication, via a user interface, of the cost function to be considered for displaying the candidate trajectories on the display screen 13.
Tel qu’illustré sur la
Il convient de noter que l’écran d’affichage 13 peut prendre différentes formes : il peut s’agir par exemple d’un écran plat à cristaux liquide de type écran d’ordinateur (dalle LCD), mais il peut également s’agir de l’écran d’un casque de réalité augmentée, auquel cas les informations affichées peuvent être en projection directe sur le patient.It should be noted that the display screen 13 can take different forms: it can for example be a flat liquid crystal screen of the computer screen type (LCD panel), but it can also be of the screen of an augmented reality headset, in which case the information displayed can be directly projected onto the patient.
Il est envisageable de ne pas afficher les trajectoires candidates pour lesquelles la fonction de coût est inférieure à une valeur seuil.It is possible not to display candidate trajectories for which the cost function is less than a threshold value.
Dans des modes particuliers de mise en œuvre, le moyen de visualisation rapide de la valeur de la fonction de coût d’une trajectoire candidate affichée correspond à un code couleur : différentes couleurs sont respectivement associées à différentes valeurs de la fonction de coût. Un tel affichage permet de repérer rapidement la meilleure trajectoire selon des critères cliniques établis et de la sélectionner à l’aide de l’interface utilisateur. Lorsqu’une trajectoire est sélectionnée par l’utilisateur, il est possible d’afficher les quantifications déterminées pour les caractéristiques de cette trajectoire dans le but de fournir à l’utilisateur une vue détaillée sur chaque caractéristique utilisée pour calculer la fonction de coût de la trajectoire. Bien entendu, le système offre la possibilité de choisir n’importe quelle trajectoire candidate, ce qui permet de gérer des critères d’optimalité non-capturés par la fonction de cout.In particular modes of implementation, the means for quickly visualizing the value of the cost function of a displayed candidate trajectory corresponds to a color code: different colors are respectively associated with different values of the cost function. Such a display makes it possible to quickly identify the best trajectory according to established clinical criteria and to select it using the user interface. When a trajectory is selected by the user, it is possible to display the quantifications determined for the characteristics of this trajectory in order to provide the user with a detailed view of each characteristic used to calculate the cost function of the trajectory. path. Of course, the system offers the possibility of choosing any candidate trajectory, which makes it possible to manage optimality criteria not captured by the cost function.
La
Tel qu’illustré sur la
La trajectoire optimale sélectionnée peut par exemple être utilisée pour configurer le déplacement d’un bras robotisé adapté pour maintenir ou guider l’instrument médical destiné à être utilisé pour effectuer l’intervention médicale.The selected optimal trajectory can for example be used to configure the movement of a robotic arm adapted to hold or guide the medical instrument intended to be used to carry out the medical intervention.
L’ensemble des étapes de détermination 103 d’une région et d’une résolution d'échantillonnage, d’élimination 104 de certaines trajectoires candidates, de calcul 105 d’au moins une fonction de coût, d’affichage 106 des trajectoires candidates et de sélection 107 d’une trajectoire peuvent être itérées plusieurs fois pour affiner la sélection de la trajectoire candidate qui sera utilisée pour effectuer l’intervention médicale. Dans ce but, et tel qu’illustré sur la
Ainsi, dans certains modes de mise en œuvre, au moins deux itérations sont effectuées. De façon avantageuse, pour une itération donnée (différente de la première itération), la nouvelle région d’échantillonnage inclut le point d’entrée correspondant à la trajectoire sélectionnée à l'itération précédente, la nouvelle région d’échantillonnage est déterminée pour être plus petite que la région d'échantillonnage déterminée pour l'itération précédente, et la résolution d'échantillonnage est déterminée pour être plus fine que la résolution d'échantillonnage déterminée pour l’itération (cela signifie que la distance minimale séparant deux points d’entrée candidats est plus petite).Thus, in certain implementation modes, at least two iterations are carried out. Advantageously, for a given iteration (different from the first iteration), the new sampling region includes the entry point corresponding to the trajectory selected in the previous iteration, the new sampling region is determined to be more smaller than the sampling region determined for the previous iteration, and the sampling resolution is determined to be finer than the sampling resolution determined for the iteration (this means that the minimum distance separating two input points candidates is smaller).
Dans certains modes de mise en œuvre, pour une itération donnée (différente de la première itération), la nouvelle résolution d’échantillonnage et/ou la nouvelle région d’échantillonnage est déterminée en fonction d'une variabilité de la fonction de coût calculée pour l'itération précédente au voisinage de la trajectoire sélectionnée à l'itération précédente. La variabilité de la fonction de coût peut par exemple être mesurée en fonction des angles α et β. Plus la variabilité est grande à l’itération précédente, et plus il convient de choisir une résolution fine pour la nouvelle itération. Plus la variabilité est faible, et plus il convient de choisir une région d’échantillonnage étendue pour la nouvelle itération.In certain modes of implementation, for a given iteration (different from the first iteration), the new sampling resolution and/or the new sampling region is determined as a function of a variability of the cost function calculated for the previous iteration in the vicinity of the trajectory selected in the previous iteration. The variability of the cost function can for example be measured as a function of the angles α and β. The greater the variability in the previous iteration, the more appropriate it is to choose a fine resolution for the new iteration. The lower the variability, the more appropriate it is to choose a large sampling region for the new iteration.
Tel qu’illustré sur la
Pour chaque trajectoire affichée, l’utilisateur peut évaluer la trajectoire en lui attribuant un score. Ce score peut être utilisé pour déclencher une éventuelle mise à jour des paramètres de la fonction de coût (par exemple si la fonction de coût est une combinaison linéaire de plusieurs caractéristiques quantifiées, les poids de la combinaison linéaire peuvent être modifiés afin de s’adapter au score fourni par l’utilisateur, via par exemple des algorithmes de régression ou des réseaux de neurones).For each displayed trajectory, the user can evaluate the trajectory by giving it a score. This score can be used to trigger a possible update of the parameters of the cost function (for example if the cost function is a linear combination of several quantified characteristics, the weights of the linear combination can be modified in order to adapt to the score provided by the user, for example via regression algorithms or neural networks).
La trajectoire qui a réellement été suivie par l’instrument médical pendant l’intervention médicale peut dévier de la trajectoire candidate sélectionnée, notamment du fait des imprécisions de placement de l'aiguille ou d'effets biomécaniques (déflexion de l'aiguille, déplacement de l'anatomie d’intérêt du fait de la respiration ou du fait des effets liés à l'insertion). Il est donc pertinent de déterminer la fonction de coût a posteriori pour la trajectoire réelle suivie par l’instrument médical, ainsi qu’une différence ΔC(T) entre la valeur C(T) de la fonction de coût calculée pour la trajectoire candidate sélectionnée pour l’intervention et la valeur C’(T) de la fonction de coût de la trajectoire réelle.The trajectory that was actually followed by the medical instrument during the medical intervention may deviate from the selected candidate trajectory, in particular due to inaccuracies in the placement of the needle or biomechanical effects (deflection of the needle, movement of the anatomy of interest due to respiration or due to effects linked to insertion). It is therefore relevant to determine the a posteriori cost function for the real trajectory followed by the medical instrument, as well as a difference ΔC(T) between the value C(T) of the cost function calculated for the selected candidate trajectory for the intervention and the value C'(T) of the cost function of the real trajectory.
Ainsi, et tel qu’illustré à la
- une détermination 120 dans le modèle anatomique d’une trajectoire réelle qui a réellement été suivie par l’instrument médical pendant l’intervention (cette trajectoire réelle peut notamment être déterminée à partir d’images médicales acquises sur le patient à un instant où l’instrument médical est en place, c’est-à-dire lorsqu’il a atteint le point cible et qu’il est en position pour effectuer le traitement) ;
- une détermination 121 d’une valeur de la fonction de coût pour la trajectoire réelle ;
- un calcul 122 d’un écart entre la valeur de la fonction de coût de la trajectoire candidate sélectionnée pour l’intervention et la valeur de la fonction de coût de la trajectoire réelle.
- a determination 120 in the anatomical model of a real trajectory which was actually followed by the medical instrument during the intervention (this real trajectory can in particular be determined from medical images acquired on the patient at a time when the medical instrument is in place, that is to say when it has reached the target point and is in position to carry out the treatment);
- a determination 121 of a value of the cost function for the actual trajectory;
- a calculation 122 of a difference between the value of the cost function of the candidate trajectory selected for the intervention and the value of the cost function of the real trajectory.
Le calcul de de la valeur C’(T) de la fonction de coût de la trajectoire réelle nécessite une estimation de la position de l’instrument médical après insertion à partir d’une image de contrôle. Ceci peut être réalisé de manière manuelle (en cliquant sur le point d’entrée et sur l’extrémité de l’instrument) ou de manière automatique en utilisant des méthodes de traitement d’image pour segmenter l’instrument et ensuite extraire l’information requise.The calculation of the C’(T) value of the cost function of the real trajectory requires an estimation of the position of the medical instrument after insertion from a control image. This can be done manually (by clicking on the entry point and on the end of the instrument) or automatically using image processing methods to segment the instrument and then extract the information required.
La détermination a posteriori de la fonction de coût de la trajectoire réelle peut notamment être utilisée comme moyen d’alerter l’utilisateur sur la mauvaise réalisation du geste (le placement de l’instrument est de qualité inférieure à la planification). Cette alerte peut être déclenchée lorsque la variation ΔC(T) de la fonction de coût est significative. Un seuil de significativité peut être déterminé à partir d’une analyse rétrospective des trajectoires réalisées par le passé pour lesquelles un critère d’évaluation (un score) a été assigné.The a posteriori determination of the cost function of the real trajectory can in particular be used as a means of alerting the user to the poor execution of the gesture (the placement of the instrument is of lower quality than the planning). This alert can be triggered when the variation ΔC(T) of the cost function is significant. A significance threshold can be determined from a retrospective analysis of trajectories carried out in the past for which an evaluation criterion (a score) has been assigned.
Ainsi, et tel qu’illustré à la
Une analyse rétrospective des statistiques de la variation ΔC(T) de la fonction de coût pour les trajectoires dont la réalisation est conforme à la planification peut être conduite dans le but de déterminer les valeurs typiques de ΔC(T) afin de déterminer des classes d’équivalence de trajectoires. En effet, pour un ensemble de trajectoires dont la réalisation a été jugée conforme à la planification, une statistique de ΔC(T) peut être dérivée afin de déterminer quelle est la variation typique de la fonction de coût. Cette valeur peut ensuite être utilisée dans le procédé 100 de sélection d’une trajectoire optimale afin d’éviter de proposer à un utilisateur des trajectoires qui seraient trop similaires (c’est-à-dire des trajectoires dont la fonction de coût ne diffère pas suffisamment).A retrospective analysis of the statistics of the variation ΔC(T) of the cost function for the trajectories whose execution conforms to planning can be carried out with the aim of determining the typical values of ΔC(T) in order to determine classes d equivalence of trajectories. Indeed, for a set of trajectories whose execution has been judged to be consistent with planning, a statistic of ΔC(T) can be derived in order to determine what is the typical variation of the cost function. This value can then be used in the method 100 for selecting an optimal trajectory in order to avoid offering a user trajectories which are too similar (that is to say trajectories whose cost function does not differ enough).
Ainsi, et tel qu’illustré à la
- une obtention 124 d’une évaluation, par l’utilisateur, de la trajectoire réelle ;
- une détermination 125, en fonction de l’écart calculé et de l’évaluation obtenue, d’une valeur statistique représentative de la variabilité de la fonction de coût ;
- une élimination 126 des trajectoires candidates considérées comme équivalentes selon la valeur statistique ainsi obtenue.
- obtaining 124 an evaluation, by the user, of the actual trajectory;
- a determination 125, based on the calculated difference and the evaluation obtained, of a statistical value representative of the variability of the cost function;
- an elimination 126 of the candidate trajectories considered equivalent according to the statistical value thus obtained.
Dans le procédé 100 d’aide à la sélection d’une trajectoire optimale, les étapes 101 à 108, 110 et 111 décrites en référence aux figures 2 et 6 sont toutes mises en œuvre avant l’intervention médicale ; les étapes 120 à 126 décrites en référence à la
Le dispositif 10 de traitement de données décrit ci-avant permet de proposer à un praticien un ensemble de trajectoires optimales ou proche-optimales pour une intervention mini-invasive à partir d’un modèle anatomique en trois dimensions du patient. Les trajectoires proposées prennent en compte des contraintes de différents types (par exemple des contraintes d’ordre pratique, des contraintes de performances et/ou des contraintes de sécurité). Le praticien a la possibilité de choisir une trajectoire éventuellement sous-optimale au sens d’un critère prédéfini, mais préférable pour des contraintes non-capturées par ce critère.The data processing device 10 described above makes it possible to offer a practitioner a set of optimal or near-optimal trajectories for a minimally invasive intervention based on a three-dimensional anatomical model of the patient. The proposed trajectories take into account constraints of different types (for example practical constraints, performance constraints and/or security constraints). The practitioner has the possibility of choosing a trajectory that may be suboptimal in the sense of a predefined criterion, but preferable for constraints not captured by this criterion.
La solution proposée permet une exploration rapide et optimisée de l’ensemble des solutions pour déterminer des trajectoires candidates (approche « multi-résolution » pour l’échantillonnage de points d’entrée candidats). Elle permet une visualisation rapide par l’utilisateur de différentes trajectoires candidates ainsi que leurs critères d’optimalité. La solution proposée est flexible puisqu’elle permet de s’adapter à des besoins spécifiques de l’intervention (besoin accru de précision de placement, besoin accru de marges de sécurité liés à une potentielle faiblesse de la condition du patient, etc). Le praticien a en outre la possibilité de mettre à jour des critères d’optimalité (fonction de coût) en fonction d’un retour utilisateur (évaluation d’une trajectoire sélectionnée pour l’intervention).The proposed solution allows rapid and optimized exploration of all solutions to determine candidate trajectories (“multi-resolution” approach for sampling candidate entry points). It allows the user to quickly visualize different candidate trajectories as well as their optimality criteria. The proposed solution is flexible since it allows adaptation to the specific needs of the intervention (increased need for placement precision, increased need for safety margins linked to a potential weakness in the patient's condition, etc.). The practitioner also has the possibility of updating optimality criteria (cost function) based on user feedback (evaluation of a trajectory selected for the intervention).
La description ci-avant a été faite principalement en considérant un cas avec un seul point cible (par exemple pour une intervention « mono-aguille »), ou bien en considérant un cas où plusieurs points cibles sont considérés successivement afin de déterminer une trajectoire optimale individuellement pour chacun des points cibles (par exemple pour une intervention « multi-aguilles »). Dans le cas d’une intervention où plusieurs instruments médicaux doivent être insérés (par exemple pour une intervention « multi-aguilles »), il est toutefois également possible de considérer l’ensemble des points cibles de façon groupée (et donc de considérer des groupes de trajectoires candidates associées respectivement aux différents points cibles). Cela peut notamment permettre de prendre en compte dans le calcul de la fonction de coût des caractéristiques qui dépendent des trajectoires candidates les unes par rapport aux autres. Par exemple, cela peut permettre de prendre en compte dans le calcul de la fonction de coût un angle relatif maximal entre les différentes trajectoires deux à deux (il peut être avantageux de minimiser cet angle relatif). Selon un autre exemple, cela peut permettre de prendre en compte un écart entre une distance séparant les différentes trajectoires deux à deux par rapport à une valeur cible (la valeur cible peut notamment être issue de recommandations du fabricant de l’instrument médical utilisé).The description above was made mainly by considering a case with a single target point (for example for a “single-needle” intervention), or by considering a case where several target points are considered successively in order to determine an optimal trajectory individually for each of the target points (for example for a “multi-needle” intervention). In the case of an intervention where several medical instruments must be inserted (for example for a “multi-needle” intervention), it is however also possible to consider all the target points in a grouped manner (and therefore to consider groups of candidate trajectories associated respectively with the different target points). This can in particular make it possible to take into account in the calculation of the cost function characteristics which depend on the candidate trajectories in relation to each other. For example, this can make it possible to take into account in the calculation of the cost function a maximum relative angle between the different trajectories in pairs (it may be advantageous to minimize this relative angle). According to another example, this can make it possible to take into account a difference between a distance separating the different trajectories in pairs with respect to a target value (the target value can in particular come from recommendations by the manufacturer of the medical instrument used).
Claims (15)
la mémoire (12) informatique comprend des instructions de code de programme qui, lorsqu’elles sont exécutées par le processeur (11), configure le processeur (11) pour mettre en œuvre un procédé (100) d’aide à la sélection d’au moins une trajectoire optimale pour une intervention médicale mini-invasive pour traiter un os d’un patient,
le processeur (11) est configuré pour :
- obtenir (101) un modèle anatomique en trois dimensions du patient à partir d’images médicales préalablement acquises sur le patient, le modèle anatomique comprenant une représentation de l’enveloppe corporelle (21) et de l’os à traiter,
- identifier (102) dans le modèle anatomique au moins un point cible à atteindre dans l’os à traiter,
- effectuer au moins une itération pour laquelle le processeur est configuré pour :
- déterminer (103) une région d'échantillonnage et une résolution d'échantillonnage pour échantillonner des points d'entrée candidats (22) dans le modèle anatomique au niveau de l’enveloppe corporelle (21) du patient, chaque point d'entrée candidat (22) appartenant à la région d'échantillonnage, la résolution d'échantillonnage étant représentative d’une distance minimale séparant deux points d'entrée candidats (22), chaque paire formée par le point cible et un point d'entrée candidat (22) formant une trajectoire candidate,
- éliminer (104) des trajectoires candidates en fonction d’au moins un critère de validité prédéterminé,
- pour chaque trajectoire candidate restante, quantifier chacune d’une pluralité de caractéristiques prédéterminées, parmi lesquelles une distance minimale entre une partie de la trajectoire candidate située à l’intérieur de l’os à traiter et une paroi corticale de l’os, et calculer (105) au moins une fonction de coût à partir des caractéristiques quantifiées,
- afficher (106) sur l’écran (13) d’affichage, en superposition avec le modèle anatomique, une partie au moins des trajectoires candidates restantes avec, pour chaque trajectoire candidate (31) affichée, un moyen de visualisation rapide d’une valeur de la fonction de coût,
- obtenir (107) la sélection, par un utilisateur, pour ledit au moins un point cible, d’une trajectoire considérée comme optimale parmi les trajectoires candidates (31) affichées.
the computer memory (12) includes program code instructions which, when executed by the processor (11), configure the processor (11) to implement a method (100) of assisting in the selection of at least one optimal trajectory for a minimally invasive medical intervention to treat a patient's bone,
the processor (11) is configured to:
- obtain (101) a three-dimensional anatomical model of the patient from medical images previously acquired on the patient, the anatomical model comprising a representation of the body envelope (21) and the bone to be treated,
- identify (102) in the anatomical model at least one target point to be reached in the bone to be treated,
- perform at least one iteration for which the processor is configured to:
- determine (103) a sampling region and a sampling resolution for sampling candidate entry points (22) in the anatomical model at the body envelope (21) of the patient, each candidate entry point ( 22) belonging to the sampling region, the sampling resolution being representative of a minimum distance separating two candidate entry points (22), each pair formed by the target point and a candidate entry point (22) forming a candidate trajectory,
- eliminate (104) candidate trajectories according to at least one predetermined validity criterion,
- for each remaining candidate trajectory, quantify each of a plurality of predetermined characteristics, including a minimum distance between a portion of the candidate trajectory located inside the bone to be treated and a cortical wall of the bone, and calculate (105) at least one cost function from the quantified characteristics,
- display (106) on the display screen (13), superimposed on the anatomical model, at least part of the remaining candidate trajectories with, for each candidate trajectory (31) displayed, a means of rapid visualization of a value of the cost function,
- obtain (107) the selection, by a user, for said at least one target point, of a trajectory considered optimal among the candidate trajectories (31) displayed.
- la région d'échantillonnage de l’itération de rang n est déterminée pour être plus petite que la région d'échantillonnage déterminée pour l'itération de rang (n-1), et pour inclure le point d’entrée candidat (22) correspondant la trajectoire sélectionnée à l'itération de rang (n-1), et
- la résolution d'échantillonnage de l’itération de rang n est déterminée pour être plus fine que la résolution d'échantillonnage déterminée pour l’itération de rang (n-1).
- the sampling region of the iteration of rank n is determined to be smaller than the sampling region determined for the iteration of rank (n-1), and to include the corresponding candidate entry point (22) the trajectory selected at the iteration of rank (n-1), and
- the sampling resolution of the iteration of rank n is determined to be finer than the sampling resolution determined for the iteration of rank (n-1).
où R est représentatif d’une distance minimale séparant deux points d'entrée candidats (22) au niveau de l’enveloppe corporelle (21) du patient.Device (10) according to any one of claims 1 to 4 in which, to sample the candidate entry points (22), the processor (11) is configured to determine in the anatomical model, at the level of the body envelope (21) of the patient, a set of points defined by a spherical coordinate system centered on the target point, each point being defined by a distance r i,j from the target point and by two angles α i and β j , the angles α i and β j being defined such that, for indices i and j corresponding to strictly positive integers:
where R is representative of a minimum distance separating two candidate entry points (22) at the patient's body envelope (21).
- une validité de la longueur de la trajectoire candidate par rapport à un instrument médical envisagé pour l’intervention,
- une possibilité de configurer un bras robotisé équipé d’un instrument médical pour que ledit instrument médical puisse suivre la trajectoire candidate,
- une présence d’objets apposés sur le patient et faisant obstacle à la trajectoire candidate,
- une intersection de la trajectoire candidate avec au moins une structure anatomique critique interne au corps du patient.
- a validity of the length of the candidate trajectory in relation to a medical instrument envisaged for the intervention,
- a possibility of configuring a robotic arm equipped with a medical instrument so that said medical instrument can follow the candidate trajectory,
- a presence of objects affixed to the patient and obstructing the candidate trajectory,
- an intersection of the candidate trajectory with at least one critical anatomical structure internal to the patient's body.
- une distance minimale entre la trajectoire candidate et une structure anatomique critique interne au corps du patient,
- une longueur de l’intersection entre la trajectoire candidate et l’os à traiter,
- un angle d’incidence minimal entre la trajectoire candidate et une interface anatomique traversée par la trajectoire candidate,
- une distance minimale entre une enveloppe de la région à traiter et une enveloppe d’une région d’ablation estimée pour la trajectoire candidate,
- un écart angulaire entre la trajectoire candidate et un grand axe de la région à traiter.
- a minimum distance between the candidate trajectory and a critical anatomical structure internal to the patient's body,
- a length of the intersection between the candidate trajectory and the bone to be treated,
- a minimum angle of incidence between the candidate trajectory and an anatomical interface crossed by the candidate trajectory,
- a minimum distance between an envelope of the region to be treated and an envelope of an ablation region estimated for the candidate trajectory,
- an angular difference between the candidate trajectory and a major axis of the region to be treated.
- déterminer (120) dans le modèle anatomique, postérieurement à l’intervention, une trajectoire réelle suivie par un instrument médical pendant l’intervention, à partir d’images médicales acquises sur le patient à un instant où l’instrument médical est en place,
- déterminer (121) une valeur de la fonction de coût pour la trajectoire réelle,
- calculer (122) un écart entre la valeur de la fonction de coût de la trajectoire candidate sélectionnée pour l’intervention et la valeur de la fonction de coût de la trajectoire réelle.
- determine (120) in the anatomical model, after the intervention, a real trajectory followed by a medical instrument during the intervention, from medical images acquired on the patient at a time when the medical instrument is in place,
- determine (121) a value of the cost function for the real trajectory,
- calculate (122) a difference between the value of the cost function of the candidate trajectory selected for the intervention and the value of the cost function of the actual trajectory.
- obtenir (124) une évaluation de la trajectoire réelle par l’utilisateur,
- déterminer (125), en fonction de l’écart calculé et de l’évaluation obtenue, une valeur statistique représentative de la variabilité de la fonction de coût,
- éliminer (126) des trajectoires candidates considérées comme équivalentes selon la valeur statistique ainsi obtenue.
- obtain (124) an evaluation of the real trajectory by the user,
- determine (125), based on the calculated difference and the evaluation obtained, a statistical value representative of the variability of the cost function,
- eliminate (126) candidate trajectories considered equivalent according to the statistical value thus obtained.
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
FR2213698A FR3143313A1 (en) | 2022-12-16 | 2022-12-16 | Device to assist in planning a minimally invasive intervention on a bone |
PCT/EP2023/085738 WO2024126641A1 (en) | 2022-12-16 | 2023-12-14 | Device for assisting in the planning of a minimally invasive procedure on a bone |
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
FR2213698A FR3143313A1 (en) | 2022-12-16 | 2022-12-16 | Device to assist in planning a minimally invasive intervention on a bone |
FR2213698 | 2022-12-16 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
FR3143313A1 true FR3143313A1 (en) | 2024-06-21 |
Family
ID=85792464
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
FR2213698A Pending FR3143313A1 (en) | 2022-12-16 | 2022-12-16 | Device to assist in planning a minimally invasive intervention on a bone |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
FR (1) | FR3143313A1 (en) |
WO (1) | WO2024126641A1 (en) |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018129532A1 (en) * | 2017-01-09 | 2018-07-12 | Intuitive Surgical Operations, Inc. | Systems and methods for registering elongate devices to three dimensional images in image-guided procedures |
WO2020260433A1 (en) * | 2019-06-27 | 2020-12-30 | Quantum Surgical | Method for planning tissue ablation based on deep learning |
FR3104934A1 (en) * | 2019-12-18 | 2021-06-25 | Quantum Surgical | Method of automatically planning a trajectory for a medical intervention |
-
2022
- 2022-12-16 FR FR2213698A patent/FR3143313A1/en active Pending
-
2023
- 2023-12-14 WO PCT/EP2023/085738 patent/WO2024126641A1/en unknown
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018129532A1 (en) * | 2017-01-09 | 2018-07-12 | Intuitive Surgical Operations, Inc. | Systems and methods for registering elongate devices to three dimensional images in image-guided procedures |
WO2020260433A1 (en) * | 2019-06-27 | 2020-12-30 | Quantum Surgical | Method for planning tissue ablation based on deep learning |
FR3104934A1 (en) * | 2019-12-18 | 2021-06-25 | Quantum Surgical | Method of automatically planning a trajectory for a medical intervention |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2024126641A1 (en) | 2024-06-20 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10716457B2 (en) | Method and system for calculating resected tissue volume from 2D/2.5D intraoperative image data | |
EP4078464B1 (en) | Method for automatically planning a trajectory for a medical intervention | |
KR20210051141A (en) | Method, apparatus and computer program for providing augmented reality based medical information of patient | |
JP7261245B2 (en) | Methods, systems, and computer programs for segmenting pulp regions from images | |
WO2010129911A1 (en) | Method, system, apparatus, and computer program product for interactive hepatic vascular and biliary system assessment | |
WO2010037852A1 (en) | Method for resetting a set of points in images | |
CN116580068B (en) | Multi-mode medical registration method based on point cloud registration | |
KR102433473B1 (en) | Method, apparatus and computer program for providing augmented reality based medical information of patient | |
EP2353144A2 (en) | Image processing method for estimating a brain shift in a patient | |
Mwikirize et al. | Signal attenuation maps for needle enhancement and localization in 2D ultrasound | |
Khandelwal et al. | Spine and individual vertebrae segmentation in computed tomography images using geometric flows and shape priors | |
FR2881255A1 (en) | METHOD FOR PRODUCING A RENAL IMAGE | |
Ramakrishnan et al. | Automatic three-dimensional rib centerline extraction from CT scans for enhanced visualization and anatomical context | |
US9123163B2 (en) | Medical image display apparatus, method and program | |
Friman et al. | Coronary centerline extraction using multiple hypothesis tracking and minimal paths | |
CA3176333A1 (en) | Method for determining an ablation region based on deep learning | |
FR3143313A1 (en) | Device to assist in planning a minimally invasive intervention on a bone | |
FR3143314A1 (en) | Device to assist in planning a minimally invasive procedure | |
Medina et al. | A 2-D active appearance model for prostate segmentation in ultrasound images | |
EP4120946B1 (en) | Method and device for assisting an invasive procedure on a human or animal organ | |
FR2838628A1 (en) | Three-dimensional navigation method for guiding a medical instrument in arborescent anatomical structures, whereby reference images are obtaining in a pre-operative phase prior to operation planing and actual intervention | |
US20220180525A1 (en) | Organ segmentation method and system | |
CN111325845A (en) | Three-dimensional reconstruction analysis method and device for lacrimal passage CT image | |
Birdi et al. | 3D Tumor Detection from Kidney Using Ultra sound Images | |
Bartlett | Feature-based registration of preoperative CT to intraoperative 3-D ultrasound in laparoscopic partial nephrectomy using a priori CT segmentation |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PLFP | Fee payment |
Year of fee payment: 2 |
|
PLSC | Publication of the preliminary search report |
Effective date: 20240621 |