Ansätze zur zuverlässigen Mixed-Reality-Navigation in der Neurochirurgie
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Philipps-Universität Marburg
Abstract
Kommerzielle Navigationssysteme ermöglichen die Verknüpfung von medizinischen Bilddaten mit dem Operationssitus. Dabei werden in Echtzeit die Positionen der anatomischen Strukturen und operativen Instrumente bestimmt und somit die neurologischen Funktionen durch die Kontrolle des operativen Bereichs bei gleichzeitiger Maximierung des Resektionsausmaßes erhalten, was als positiver prädiktiver Faktor für das Überleben angesehen wird. Durch die Einführung der Technik der gemischten Realität (Mixed Reality, MR) in herkömmliche Navigationssysteme können Operateure überlagerte virtuelle Bilder direkt am Operationssitus visuell erfassen, sodass die Intuitivität erheblich verbessert wird und so zum Operationserfolg beiträgt.
Dennoch ist es aufgrund der hohen finanziellen und zeitlichen Aufwände kommerzieller Navigationssysteme besonders wichtig, nach Alternativen für Regionen mit begrenzten Budgets und Ressourcen zu suchen. MR-Geräte, wie Projektoren, Smartphones und Tablets, sind zwar miniaturisiert, kostengünstig und in der Lage, eine In-situ-Visualisierung virtueller Inhalte zu ermöglichen, weisen jedoch Instabilität auf und bieten keine zuverlässige Raumkartierung für eine eigenständige Navigation. Im Gegensatz dazu zeigten Head-Mounted-Displays (HMDs) dafür großes Potenzial, da sie räumliche Karten erstellen und physische Daten in Echtzeit erfassen können, wodurch sie eigenständig als Navigationssystem (Mixed-Reality-Navigation, MRN) fungieren können.
Zahlreiche Studien haben nachgewiesen, dass MRN-Systeme bei verschiedenen neurochirurgischen Eingriffen erhebliche Vorteile bieten. Allerdings liegt die Herausforderung für ihre weitreichende Anwendung, auch in Regionen mit begrenzten Budgets und Ressourcen, in den vergleichsweise hohen Ungenauigkeiten, die vor allem auf die Abhängigkeit vom Benutzer beim Registrierprozess zurückzuführen sind.
In der vorliegenden Arbeit wurde zunächst ein neues Werkzeug, der „Laserkreuzsimulator“ (LKS), zur Registrierung entwickelt. Dabei handelt es sich um ein Lasermodul, das den Rahmen eines Scanners relativ zur Position des Patienten reproduziert. Das darauf basierende MRN-System kann automatisch die Abbildung zwischen den Räumen des Trackings und der Bildgebung berechnen. Im Vergleich zu bestehenden Registrierverfahren kann dieses neuartige Verfahren die Komplexität der Interaktion des Benutzers mit virtuellen Objekten während des Registrierprozesses reduzieren, was den Arbeitsablauf vereinfacht und die Benutzerfreundlichkeit verbessert (Manuskript Nr. 1).
Anschließend wurde die Gesamtleistung des LKS-MRN-Systems sowie die Einflussfaktoren in einem kontrollierten, klinisch relevanten Umfeld bewertet, insbesondere hinsichtlich der Robustheit und Genauigkeit. Hierfür wurde ein strukturiertes Bewertungsverfahren erstellt, das die Messfehler kontrolliert und zudem Analysen basierend auf Landmarken und Läsionen einsetzt. Im erweiterten Versuch mit 19 neurochirurgisch relevanten Phantomen zeigte das LKS-MRN-System eine gute Robustheit bei verschiedenen operativen Lagerungen und eine vielversprechende Genauigkeit (Manuskript Nr. 2).
Abschließend wurde ein standardisierter und validierter Datensatz veröffentlicht, der für MRN-Forschungen maßgeschneidert ist, um die Einsetzbarkeit und die Weiterentwickelbarkeit von technischen Alternativen für Regionen mit begrenzten Budgets und Ressourcen zu unterstützen. Dieser Datensatz wurde unter mehreren technischen Aspekten validiert und soll Forschende dabei unterstützen, die Herausforderungen bei der Patientenrekrutierung und der Beschaffung medizinischer Modelle zu überwinden, sodass ihre Forschung beschleunigt und die Kosten gesenkt werden können (Manuskript Nr. 3).
Das auf dem LKS basierende Registrierverfahren hat vielversprechende Ergebnisse bei der Steigerung der Effizienz, Robustheit und Genauigkeit des MRN-Systems gezeigt und könnte zu einer zuverlässigen Alternative für die Navigation in der Neurochirurgie werden. Zudem können die Entwicklung und das Testen von mehreren Alternativen durch den frei zugänglichen Datensatz in Regionen mit begrenzten Budgets und Ressourcen gefördert und somit deren potenzielle Anwendungsbreite weiter erhöht werden.
Commercial navigation systems are essential tools in neurosurgery, linking medical image data with the surgical field. The real-time localization of anatomical structures and surgical instruments enables a controllable surgical scope. While maximizing the extent of resection, they protect the neurological function, which is regarded as a positive prognostic factor for survival. By integrating mixed reality (MR) technology into conventional navigation systems, neurosurgeons are allowed to visualize virtual images superimposed on the surgical field. It significantly enhancing intuitiveness and improving surgical outcomes.
However, these systems comprise bulky hardware associated with high cost, leading to increasing interest in more compact, cost-effective, and easy-to-use alternatives. This is regarded as meaningful for regions with limited budgets and resources. MR devices such as projectors, smartphones, and tablets can provide on-site visualization of virtual content but lack the stability and reliable spatial mapping required for standalone navigation. In contrast, head-mounted displays (HMDs) exhibit the capacity to generate real-time spatial maps by capturing data from the physical environment, functioning independently as navigation systems (mixed reality navigation, MRN).
Multiple studies have proven the practical value of MRN systems in a wide range of neurosurgical procedures and their widespread adoption in resource-limited settings. Nonetheless, a significant challenge is the overall accuracy, primarily due to the high user-dependence in the registration process.
A novel registration tool, a laser crosshair simulator (LKS), was developed in this study. It is a trackable laser module capable of replicating the scanner's frame relative to the patient in space. The LKS-based MRN system can automatically compute the transformation between the tracking and imaging spaces. Compared to existing registration methods, this approach significantly reduces the complexity of user interaction with virtual objects during registration, simplifying the workflow and improving user experience (Manuscript No. 1).
Subsequently, the LKS-MRN system's comprehensive quality and its potential influencing factors were evaluated in a controlled yet clinically relevant setting. A structured quality assessment protocol was designed to control observer bias and incorporate landmark-based and lesion-based analyses. A cohort involving 19 neurosurgically relevant phantoms was built to investigate the robustness and accuracy. The LKS-MRN system demonstrated consistent robustness and commendable accuracy across various surgical positions (Manuscript No. 2).
Finally, a standardized and validated dataset specifically tailored for neurosurgical MRN research was generated and published to support the development of alternative solutions for resource-limited settings. This dataset aims to help researchers overcome challenges during patient recruitment and phantom procurement, thereby accelerating their research and reducing costs (Manuscript No. 3).
The LKS-based registration method has shown promising results in enhancing the efficiency, robustness, and accuracy of MRN systems. This success positions MRN as a valuable advancement for neurosurgical planning and navigation, improving surgical results even without standard commercial navigation systems. Additionally, this study has promoted MRN development and testing in resource-limited settings by providing an open-access dataset, further expanding the potential for broad application.