Summary

画像とバーチャルリアリティを使用した精密手術のための患者固有のアプローチの先駆者

Published: April 05, 2024
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Summary

血管内治療の進歩により、複雑な開腹手術は、弁置換術や動脈瘤修復などの低侵襲オプションに取って代わられました。この論文では、3次元(3D)モデリングとバーチャルリアリティを使用して、神経インターベンションカテーテル検査ラボの手順計画のためのCアームの位置決め、角度測定、およびロードマップの生成を支援し、手順時間を最小化することを提案しています。

Abstract

複雑な血管異常の血管内治療は、開腹手術のリスクを低侵襲血管内処置ソリューションの利益にシフトさせます。複雑な開腹手術は、肺や大動脈弁の置換術、脳動脈瘤の修復など、無数の疾患を治療するための唯一の選択肢でした。しかし、カテーテル送達装置の進歩と術者の専門知識により、これらの処置は(他の多くの手技と同様に)中心静脈または末梢静脈または動脈を介して送達される低侵襲処置によって実施できるようになりました。開腹手術から血管内アプローチへの移行の決定は、多くの場合、3D Digital Imaging and Communications in Medicine(DICOM)イメージングデータセットを含むマルチモーダルイメージングに基づいています。これらの3D画像を利用して、私たちのラボは病理学的解剖学的構造の3Dモデルを生成し、それによってカテーテル検査ラボ手順の重要なコンポーネント、すなわちCアームの位置決め、3D測定、および理想的なロードマップの生成を事前に計画するために必要な処置前分析を可能にします。本稿では、患者固有の病理のセグメント化された3Dモデルを取得し、一般化されたCアームの位置を予測する方法、2D透視投影に関連する3D構造の重要な2次元(2D)測定値を測定する方法、およびカテーテル検査ラボ手順中に適切なCアームの位置決めを支援できる2D透視ロードマップアナログを生成する方法について説明します。

Introduction

頭蓋内動脈瘤の治療は、神経インターベンション手術の困難な側面であり、最適な患者の転帰を確保するために正確な手術計画が必要です。近年、バーチャルリアリティ(VR)技術は、外科医が仮想3D環境で没入型の患者固有の解剖学的モデルにアクセスできるようにすることで、手術計画を強化するための有望なツールになっています1,2,3,4,5,6,7,8 .この記事では、動脈瘤治療の手術計画を支援するために、医用画像とセグメンテーション、3Dモデリング、VR手術計画、および理想的な仮想ロードマップ生成を使用するための包括的なプロトコルを紹介します。

これらのステップの組み合わせにより、仮想手術計画アプローチが実現し、医師は仮想環境に没頭し、外科的処置の前に患者固有の解剖学的構造を包括的に理解することができます。この没入型アプローチにより、外科医は最適なポジショニングを模索し、さまざまな手技シナリオをシミュレートすることができます。これらのシナリオを記録することで、Cアームの位置決めなど、実際の手術器具の配置に関する洞察を得ることができます。

位置決め角度だけでなく、3D空間用に設計された測定ツールを使用して、仮想環境で解剖学的構造を測定することも可能です。これらの測定は、頭蓋内動脈瘤症例9で使用される装置の正しいサイズおよび形状に関する洞察を提供することができる。

このプロトコルは、医用画像、画像セグメンテーション、VRモデルの準備、仮想手術ロードマップの生成をシームレスに組み合わせて、手術計画プロセスを強化する包括的なプロセスを提供します。最先端の技術を組み合わせて使用することで、このプロトコルは、手術室での貴重な時間を節約する機会を提供するとともに、外科医の自信を高め、複雑な手術症例の理解を深めます11,12,13

Protocol

匿名化されたヒトDICOMまたは患者ケアのためのDICOMは、患者ケアに関する施設ガイドライン、1996年の医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律(HIPAA)、および必要に応じて治験審査委員会(IRB)との協力に従って使用されます。 1. Segment patient-specificの解剖学的構造 メディカルスキャンの取得セグメンテーションプロセスは、医師または外科医が医療スキャンを注文することから開始します。これらのスキャンは、標準的な患者ケアプロトコルの一部であり、追加の手順を導入するものではありません。 医師がセグメンテーションを要求することがわかっている場合は、MRIまたはCTスキャナーからエクスポートする薄切りデータセットを必ず要求してください。ほとんどの場合、これらの薄切りの厚さは1mm未満です。ただし、この解像度はスキャナーによって異なる場合があります。血管系と血液プールの適切なセグメンテーションを確実にするために、造影剤でCTAスキャンを行います。データ取得では、次の推奨パラメータでMRI 3Dシーケンスを取得します:軸方向に実行し、スライスの厚さとスライス間の間隔を0.625 mm以下、間隔をゼロにします。次の推奨パラメータでCT 3Dシリーズを取得します:ヘリカルモードのスライススキャナー、スライスの厚さとスライス間のスペースは0.625mm、例:Neuro:Kvp120、Smart mA範囲100-740、回転速度は.5ms、または心臓:Kvpは70、Smart mA範囲は201-227(スマートMAモード226)、回転速度は0.28 ms14。各身体部位の機関のらせんパラメータに従ってください。注:3Dシーケンスは、再構成において、軸面、冠面、矢状面でほぼ等方性の分解能が得られるように取得する必要があります。ほとんどの場合、最も薄いスライスを取得する必要があります。3Dシーケンスは、イメージングのための施設の標準プロトコルに加えて実行されます。しかし、同時に行われるため、臨床チームと患者の追加作業、放射線被曝、費用は最小限に抑えられます。 医師にモデルのセグメンテーションを依頼し、セグメンテーションプロセスの中心的な焦点となる解剖学的構造を指定します(通常、医師または外科医がこのステップを完了します)。 スキャンデータをダウンロードしてローカルに保存します。複数のスキャンが行われた場合は、スキャンのDICOMデータセットを比較して、セグメント化時に最高の解像度の3Dモデルを提供するため、どのスキャンセットが最も薄いスライス設定と最高のコントラストを持つかを判断してください。 最適な画像セットが決定されたら、画像データベースからダウンロードしてセグメンテーションするか、匿名化するか、保護医療情報(PHI)とともにデータをそのまま残します。このプロトコルは、匿名化されたDICOMで動作します。 DICOMデータセットをセグメンテーションソフトウェアにインポートします。注:以下の命令セットでは、Materialise Mimicsセグメンテーションソフトウェアに固有の用語を使用しています。Materialise Suiteはサブスクリプションベースのソフトウェアですが、3DSlicerなどのオープンソースの代替品もあります。ツール名と用語は、他のセグメンテーション ツールでは異なる場合があります。 [セグメント]タブ内の他のツールを使用して、必要に応じてマスクの不要な部分を削除したり、欠落している組織を追加したりします。領域拡大ツールを使用して、ユーザーが選択したボクセルに直接接続されているマスクのすべてのボクセルを分離します。[マスクの編集]を使用して、2Dウィンドウと3Dウィンドウの両方を使用してマスク内のボクセルを追加または削除します。複数スライス編集(Multiple Slices Edit)を使用して、遠く離れたスライス間の補間によってボクセルを追加または削除します。をクリックし、「穴を埋める」または「スマートフィル」を使用して、マスク内のユーザー定義サイズの穴を埋めます。 2D から 3D への補間ができるだけ正確になるまで、タブのツールを使用してマスクを調整し続けます。 すべてのターゲット解剖学的構造について、手順1.5と1.6を繰り返します。 正確性を確保するために、完了したセグメンテーションについて医師に相談してください。完成したマスクを医師に見せて、重要な解剖学的構造が省略されていないこと、余分な解剖学的構造が含まれていないことを確認してください。ほとんどの場合、品質管理のためにセグメンテーションを要求する医師に相談してください。医師は、各スライスのマスクによって強調表示されたDICOMの部分が可能な限り正確であることを確認します( 図1を参照)。 さらに処理するためにセグメンテーションをエクスポートします。右側の[プロジェクト管理]メニューにある[パーツを計算]ツールを使用して、完成したマスクをパーツに変換します。 計算されたパーツを3Dファイルにエクスポートするには、 パーツ を右クリックして [STLをエクスポート]を選択します。 2. バーチャルリアリティ用のモデルを準備する 新しいBlenderプロジェクトを作成し、デフォルトのシーン要素を削除します。 a キーを押して表示されているすべての要素をハイライト表示し、 x キーを押してから Enter キーを押してシーンから削除します。注:Blenderは無料のオープンソースモデリングソフトウェアです。他のモデリングソフトウェアでも同じタスクを実行できる場合がありますが、このステップで使用される用語はBlenderに固有のものです。 [ファイル]>[インポート> Stl (.stl)]を使用して解剖学的ファイルをインポートします。 患者の解剖学的構造を世界の起源に合わせます。相対的な位置を維持するために、すべての患者の解剖学的構造を選択します。これを行うには、すべてのファイルがインポートされた後にaキーを押します。 移動ツールと回転ツールを使用して、解剖学的構造をワールドの原点に合わせます。患者の鼻が1つの軸に揃い、垂直軸がそれぞれ耳の領域と頭蓋骨の上部に接触していることを確認してください。ブレンダーインターフェースの右上隅にあるウィジェットでアクティブ化できる正投影ビューを使用します。 VR分度器をインポートし、患者の解剖学的構造に合わせます。この分度器は、3D空間の角度に基づいて、VRでCアームの角度を取得するのを支援するために、OSFエンジニアリングチームによって特別に設計されました。分度器の .stl ファイルを 補足ファイル 1 からインポートします。 最も長い測定マークで表される分度器の(0,0)を患者の鼻に合わせます。分度器アームの隙間を患者の足に向けます。 それに応じて分度器を拡大縮小します。ほとんどの場合、VRでスケーリングした後の測定を容易にするために、分度器を非常に小さくスケーリングします。動脈瘤の場合は、分度器が動脈瘤領域のすぐ外側にあるようにスケーリングするようにしてください。 解剖学の原点をワールド原点に位置合わせします。メイン ビューポートで右クリック をクリックし、[カーソルを ワールド原点にスナップ>]を選択します。これにより、3D カーソルがグローバル原点に位置合わせされます。 表示されているすべてのモデルを a キーで選択します。 右クリックしてビューポート内をクリックし、[ 原点を 3D カーソル>原点に設定]を選択します。これにより、すべてのモデルの 3D 原点が同じポイントに位置合わせされ、VR にインポートされたときに適切に整列およびスケーリングされます。 必要に応じてモデルにテクスチャや色を追加して、VRで区別しやすくします。これはオプションの手順です。個々の .stl ファイルを選択し、画面の右側にある [材料特性 ]タブをクリックします。このタブでは、ベースカラーを希望の色に調整できます。オブジェクトごとにこの手順を繰り返して、色を追加します。 完成したモデルを 1 つのモデルとしてエクスポートします。glb/.gltf ファイルを作成します。エクスポート ウィンドウの [含める] タブにある [制限] オプションが選択されていないことを確認します。注:です。glb/.gltf ファイル形式は、VR ソフトウェアでの使用や NIH 3D ライブラリへのアップロードに必要なファイル タイプを反映しています。ソフトウェアによっては、他のエクスポートタイプが必要になる場合があります。 3. バーチャルリアリティによる医療従事者のトレーニング 注意: 次の手順は、Enduvoデジタルクラスルームソフトウェアで使用するために書かれています。他の3D表示ソフトウェアを使用することは可能ですが、モデルの移動、カメラの配置、医師の位置の記録などの機能は、このソフトウェアをこの手順に理想的なものにします。VRヘッドセット、コントローラー、ソフトウェアの組み合わせが異なれば、コントロールも異なる場合があります。 新しいレッスンを作成します。手順 2.7 でエクスポートした .gltf ファイルをレッスン作成メニューにインポートします。ソフトウェアは、次のメッセージを生成する場合があります:アップロードしようとしているファイルタイプ(GLB)は、現在完全にはサポートされていません。このメッセージを無視して、[ 確認 ]ボタンをクリックします。 レッスンを VR で開いて確定します。1つのコントローラーのサムパッドまたはジョイスティックを押し下げてアクセスする透明度メニューを使用して、ターゲットの解剖学的構造を除くすべてのモデルを非表示にします。動脈瘤は目に見える唯一のモデルでなければなりません。 外科医や医師をVRに配置し、レッスンで3D空間と機能、解剖学に慣れる時間を与えます。 外科医が解剖学的構造に慣れたら、記録を開始します。VR空間の仮想ボタンまたはセカンダリモニターの録画ボタンを使用して録画機能を開始します。 外科医にターゲットの解剖学的構造を回転させ、前後(AP)と側方の両方の透視図で好ましい視野角を見つけてもらいます。好みの角度を見つけたら、外科医に少し間を置いて、好みの角度を見つけたことと、現在の視野角がAPか横方向かを述べるように依頼します。 すべての優先アングルが見つかったら、VRボタンまたは外部モニターで録画を停止します。 4. VRにおける透視ロードマップの生成 記録された外科医の配置を使用してX線透視アナログを取得します。透視画像の灰色の背景を模倣した画像を仮想空間のモデルの背後に配置します。コントローラーの選択ボタン(多くの場合、コントローラーの背面にあるトリガー)を使用して、必要に応じて画像を操作します。これにより、一貫した背景色が作成され、解剖学的構造が見やすくなり、透視をより代表的なものになります。 カメラを外科医の視野に合わせ、カメラがターゲットの解剖学的構造のほぼ中央に向けられるようにします。外科医は、VRに浮かぶメガネと2つのコントローラーのセットとして登場します。 カメラを目的の位置に置いて2Dスナップショットをキャプチャします。好みの角度ごとに手順を繰り返します。 外科医の動きと分度器を使用してCアームの角度を取得します。外科医が希望の視野角を宣言したら、記録されたレッスンを一時停止します。 トラックパッドをクリックしてクイックメニューを開き、[オン/オフ]チェックボックスをオンにして、モデルにアタッチされている分度器を再表示します。 コントローラーのグラブボタンを使用して、分度器の原点を通過しながら、外科医の視点に沿ってポインターまたは直定規を選択して操作します。 モデルから後退し、C アームの動きに対応する正投影の視点から角度を表示します。 患者の鼻がすべてのCアーム軸で0°を向いている神経科の場合、矢状面と軸面からAP角度を取ります。冠状平面と軸面からの横方向の角度を取ります。どちらの場合も、軸面はCアームの右角と左角に対応し、矢状面と冠状面は頭蓋角と尾角に対応します。 好みの角度ごとに上記の手順を繰り返します。

Representative Results

提示されたプロトコルに従って、APとラテラル透視の両方のビューに対して仮想外科ロードマップを生成できます。これらのロードマップは、VRで外科医の視点にカメラを配置して理想的なAPと側面図をキャプチャし、ターゲットの解剖学的構造の背後に色付きの背景を配置して、透視画像をよりよく再現することで作成されます。VR分度器は、この時点で、外科医がターゲットの解剖学的構造を見ている角度を記録するために使用され、右または左の斜め(RAO / LAO – それぞれ患者の右または左へのカメラオフセット)、および頭蓋または尾側の前部(CRA/CAA – それぞれ患者の頭または足に向かってカメラオフセット)として記録されます15。このプロセスを開発する際には、VRで測定された角度と、手術中のCアームマシンで実際に使用された角度を比較する機能を提供するために、レトロスペクティブケースが使用されました。このプロセスでは、3つの異なるレトロスペクティブ症例が選択され、各症例は異なる外科的装置で治療されました。これら3つのケースの多様性は、提示されたプロトコルの多様性を示しています。外科医は、手術中に使用されたCアームの角度を参照せずに、好ましいAPと横方向の角度を見つけるように求められ、VR測定値は、これらの既存のCアームの位置と比較されました。 ケース 1 では、宣言された優先 AP 視野角を VR で 16° CRA、12° RAO として測定しました。この症例の手術で使用された実際の測定値は、11°CRAと13°RAOでした。これらの測定値の最大誤差は、頭蓋/尾軸で5°です。 図2A は、バーチャルリアリティにおける外科医の宣言されたAPビューを示し、続いて、VRで見られる手術で使用される実際の角度を示す 図2Bと、手術用X線透視画像を示す 図2Cが続きます。3つの画像を比較すると、VR画像は、同じ角度で実際の透視画像と非常によく似ていることがわかります。 同じケースの側面図を見ると、3Dモデルのレビューが不十分であったため、このプロセスの多くの課題の1つが示されました。この誤ったレビューのために、外科医によると、VRでの動脈瘤の視界を阻害し、ターゲットの解剖学的構造に接続されていないため、VRに正確に反映されていないいくつかの無関係な血管がセグメント化されていました。これらの不一致は、医師との品質管理セッション中の必要なターゲット解剖学的構造の誤解の結果でした。これらの不一致は、外科医が宣言した側方、外科用X線透視角度に基づくVR表現、および実際のX線透視画像を左から右にそれぞれ示す図2D-Fに見られます。外来血管を除いて、外科医が宣言したAPビューは、冠状面と軸面でそれぞれ6°と26°ずれているにもかかわらず、実際の透視画像と非常によく似ています。図2Eに示すように、VRでの実際の測定値の再現も、図2Fの右側に示されている実際の透視法と同様のビューを示していますが、主な不一致は異常な余分な血管です。このケースでは、分度器の手動配置の信頼性が低く、測定のわずかな違いが原因である可能性があります。将来のケースでは、VRで撮影された角度測定の精度を最大限に高めるために、解剖学的構造にバインドされた分度器が採用されます。 ケース 2 と 3 では、VR で最適になるように選択されたビューは、実際の手順で使用されたビューを代表するものではありませんでした。これは、VRでのモデルの初期配置が盲検試験であった結果です。外科医は、X線透視検査の処置には複数の許容可能な治療角度があり、必ずしも正しい角度があるとは限らないと述べていることに注意することが重要です。比較のために、報告された手術角度からVRで画像を撮影しました。 図3 は、 図3A のVR APビューと図 3Bの手術用APビューを示す。 図3では、ケース2の 図3C、D の側面図間で同様の比較を行うことができます。ケース 3 の場合、 図 4 に AP の比較図 4A、B と横方向の比較図 4C、D を示します。これらの症例のVR画像と透視画像の類似性は、VRが手術計画に使用できることをさらに実証しています。 このプロトコルの重要な利点は、VR環境で3Dモデルを活用することで手術計画を改善できることです。複雑な腫瘍症例の手術計画におけるVRの有効性に関する以前の研究では、VRの使用を採用した症例の約50%が、2Dデータセットのみを使用して作成された計画から外科的アプローチを変更したことが示されました9。VRは、肝腫瘍切除16,17の外科的計画プロセスや、頭頸部病理学18を含む処置にも有用であることが証明されています。このプロトコルの作成に参加した外科医は、次のように述べています。 VRでは、(解剖学的構造が)非常によく見えるようになり、血管内脳神経外科アプリケーションにおけるVRの利点を示しています。 図1:セグメンテーションソフトウェア内のスクリーンショット。 スクリーンショットは、マスクに基づいて強調表示された解剖学的構造を示しています。 この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。 図2:ケース1.(A) VRで執刀医が配置した症例1の前後図。 (B) 手術中に測定された角度測定に基づくVRでのケース1の前後図。 (C) 手術中に撮影された前後透視図。 (D) VRで執刀医が配置した症例1の側面図。 (E) 手術中に測定した角度に基づくVRでのケース1の側面図。 (F) 手術中に撮影された横方向の透視図。 この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。 図3:ケース2。 (A) 手術中に測定された角度測定に基づくVRでのケース2の前後図。 (B) 手術中に撮影された症例2の前後透視図。 (C) 手術中に測定した角度に基づくVRでのケース2の側面図。 (D) 手術中に撮影されたケース2の横方向透視図。 この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。 図4:ケース3。 (A) 手術中に測定した角度に基づくVRでのケース3の前後図。 (B) 手術中に撮影された症例3の前後透視図。 (C) 手術中に撮影した角度測定に基づくVRでのケース3の側面図。 (D) 手術中に撮影されたケース3の横方向透視図。 この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。 補足ファイル1: 分度器の3Dモデルが開発され、STLファイル形式のプロトコルに使用されました。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。

Discussion

3Dモデリングは、3Dプリンティング技術の出現により医療ワークフローに導入されました2,3,4,6,7,9,11が、VRは物理的な3Dオブジェクトを超えた3D技術の斬新な応用を可能にします。仮想世界で解剖学的構造とシナリオを再現する取り組みにより、個々の患者に対する個別の医療行為が可能になります12349111316。この研究は、最小限の労力でデジタルの世界で新しい術前シミュレーションを作成できる広範な能力を示しています。

提示されたプロトコル全体を通して、ケースの成功に不可欠ないくつかのステップがあります。適切な分解能で適切な結果を得るために最も重要な要素は、正しい医用画像を取得することです。提示されたプロセスでは、すべての頭蓋内動脈瘤の症例に予定されている標準的なCTAスキャンを使用して、患者に追加のスキャンは必要ありません。ほとんどのスキャナーは、スキャナーのモデルと医療システムのプロトコルに応じて、スキャンを短期間保存するため、画像技術者は取得したスキャンの薄切りをアップロードできます。これらの薄いスライスは、より詳細に、血管などの小さな解剖学的構造を含めることを可能にします。セグメンテーションが行われた後、医師の品質管理を完了して、生成された3Dモデルが将来のステップで患者の解剖学的構造を可能な限り正確に表すようにする必要があります。すべてのモデルの品質管理は、セグメンテーションプロセスの一部であり、プロトコルの残りの部分でエラーが伝播する可能性を最小限に抑える必要があります。品質管理には、血管の境界と、造影剤で現れる方法と同様に、動脈瘤を周囲の血管から分離することが含まれます。特にモデルが患者の治療のさらなる意思決定に使用される場合は、医師がモデルの精度に対するすべての責任を負うため、医師による品質管理が最も重要です。状況によっては、医師が自分でセグメンテーションステップを完了することが実現可能または実用的であり得る。

プロトコルの次の重要なステップは、分度器測定ツールを統合しながら、空間モデルのアライメントを維持することです。Blenderは、複数のSTLファイルタイプを複数のレイヤーを持つ1つの結合ファイルに組み合わせることができ、それぞれが空間的に整列し、明瞭さを高めるために色付けやテクスチャーを付けることができるため、このステップに非常に役立つツールであることが証明されています。さらに、このステップでは、分度器STLが追加され、角度データをVRで収集できるようになります。この分度器モデルは、コンピューター支援設計 (CAD) ツールである SolidWorks を使用して特別に開発されました。ソフトウェア内の高精度寸法測定ツールを利用して、3軸すべてで5°ごとを示す目盛りマーク付きの円弧が作成されました。分度器には、そのモデルの真の中心を示す十字線もあり、患者の解剖学的構造の中心に合わせることができます。また、モデル内には(0,0)を示す大きなバーがあり、患者の鼻に合わせて配置されます。また、これは手動で行われたため、エラーの割合が増加する可能性があることに注意することが重要です。アライメントは、すべての潜在的な角度測定の精度を確保するために最も重要です。適切に位置合わせされると、モデルはVRの準備が整い、医師によるモデルの配置を記録することで、モデルが配置された角度を将来決定することができます。記録中、仮想空間内のすべてが互いに参照して記録され、最も重要なのは医師の視点(POV)とモデルの動きと回転です。この記録と一時停止機能を最大限に活用して、医師の視点から分度器モデルの十字線を通る直線エッジを配置し、実際の分度器の使用と非常によく似た方法で測定を観察できます。

この方法論にはいくつかの制限があります。そのような制限の1つは、透視検査で動脈瘤を見るときに、動脈瘤の正しい向きが必ずしも1つではないことです。これにより、視野角が異なるという理由だけで、複数の検証が試行されました。この制限は、3Dモデルの操作から得られる追加の親しみやすさにより、医師が手術室内で角度を決定する現在の方法と比較して最適なビューを見つけることができるという観点から、可能な利点と見なすことができます。このプロトコルのもう1つの潜在的な制限は、Cアームでは実際には到達できない視野角をVRで決定できることです。この制限は、VRで医師によって考慮され、認識されるため、これが手術計画の一部になった場合に仕様を作成できます。品質管理ステップの重要性を証明するもう1つの制限は、実際には、動脈瘤の遠位にある血管が、VRのモデルに含まれている場合ほど透視検査手順で目立たない場合があります。これにより、医師はVRでの処置中に必ずしも邪魔にならない血管に注意することを余儀なくされ、VRで最適でない視野角が生成される可能性があります。セグメンテーションでは、血管の大部分と関心領域をセグメント化することが可能です。インターベンショナリストは、視野角に追加の船舶がないように、船舶のモデルを切り替えることを選択できますが、契約の使用は、このリスクも最小限に抑えます。

3Dモデル分度器と、VR内で複数の軸で角度測定を提供できるプロトコルの開発は非常に重要であり、幅広い潜在的なアプリケーションを約束します。その恩恵は多面的であり、建築やエンジニアリングから製造や軍事用途まで、さまざまな産業を強化する可能性があります。しかし、このプロトコルに示されているように、その真の可能性は、患者ケアの手術計画部分の中で、ヘルスケアの領域で直接輝いています。外科医は、このツールを利用して、VRで直接角度を視覚化および測定できるため、あらゆる種類の手順を細心の注意を払って評価および計画できます。この技術は、心臓カテーテル法19で行われた作業と同様である。処置前に特定の角度を知ることの直接的な利点の1つは、動脈瘤修復中に一般的に使用される画像技術である透視検査中に360度回転する必要性が大幅に減少することです。仮想手術ロードマップを模倣するために必要な角度を決定することで、外科医は機器をより正確に配置できるため、患者への放射線被曝を最小限に抑えることができます。これにより、放射線被曝に伴うリスクが最小限に抑えられ、患者の安全が確保されるだけでなく、外科手術の効率化にもつながります。透視検査の調整に費やす時間が短縮されることで、外科チームはより効率的に操作できるようになり、最終的には手術時間の短縮につながります。

3Dモデリングとバーチャルリアリティ技術の最近の進歩により、医療スタッフは、最も緊急性の高い症例を除くすべての症例で、手術前に患者の内部解剖学的構造を深く理解することで、手術中の即興的な思考を避けることができます1,2,3,4,6,9,11,13,16 .時間に余裕があれば、医療スタッフは、患者を手術台に乗せる前に、医用画像のセグメンテーションとVR診断を活用して症例の理解を深める必要があります。これにより、最終的には、個々の患者をよりよく理解し、手術時間と麻酔下の時間を短縮することができます。

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

洞察に満ちたフィードバックをくださった審査委員会と、この記事の執筆プロセス全体を通して貴重なコメント、専門知識、ガイダンス、サポートをしてくれた編集部に特に感謝します。OSF HealthCare Systemのミッションパートナーが育んだ協力的な環境により、この作業の質が向上したことに大いに感謝しています。リソースとサポートを提供してくれたOSF HealthCare Systemと、支援してくれたJump Simulation and Education CenterのAdvanced Imaging and Modeling Labに感謝します。

Materials

3D Slicer  N/A  Open source segmentation software 
Blender  N/A  Open-source CAD software that can import and edit organic models created through segmentation 
Enduvo  Enduvo  N/A  A proprietary VR viewer built for education, and our VR viewer of choice  
McKesson PACS Change Healthcare Radiology Solution  McKesson  N/A  Any Picture Archiving and Communication System should be suffiecient, McKessen is simply our PACS software solution of choice.  
Mimics  Materialise  N/A  Segmentation software 
Quest  Oculus  N/A  Virtual Reality Headset 
Steam VR  Steam  N/A  Computer to headset connection software.  
VR capable computer  See Steam VR for minimal requirements.
VR-STL-Viewer  GitHub  N/A  A open-source VR viewer capable of importing and viewing .stl and can be used, however we cannot guarantee all functionalities mentioned in this paper will be available 

References

  1. Xia, J., et al. Three-dimensional virtual reality surgical planning and simulation workbench for orthognathic surgery. Int J Adult Orthodon Orthognath Surg. 15 (4), 265-282 (2000).
  2. Boedecker, C., et al. Using virtual 3D-models in surgical planning: workflow of an immersive virtual reality application in liver surgery. Langenbecks Arch Surg. 406, 911-915 (2021).
  3. Reitinger, B., Bornik, A., Beichel, R., Schmalstieg, D. Liver surgery planning using virtual reality. IEEE Comput Graph Appl. 26 (6), 36-47 (2006).
  4. Robiony, M., et al. Virtual reality surgical planning for maxillofacial distraction osteogenesis: The role of Reverse Engineering Rapid Prototyping and cooperative work. J Oral Maxillofacial Surg. 65 (6), 1198-1208 (2007).
  5. Xia, J., et al. Three-dimensional virtual-reality surgical planning and soft-tissue prediction for orthognathic surgery. IEEE Trans Info Tech Biomed. 5 (2), 97-107 (2001).
  6. Kim, Y., Kim, H., Kim, Y. O. Virtual reality and augmented reality in plastic surgery: A Review. Arch Plastic Surg. 44 (3), 179-187 (2017).
  7. Ayoub, A., Pulijala, Y. The application of virtual reality and augmented reality in oral & maxillofacial surgery. BMC Oral Health. 19 (1), 238 (2019).
  8. Ulbrich, M., et al. Advantages of a training course for surgical planning in virtual reality for oral and maxillofacial surgery: Crossover study. JMIR Serious Games. 11, e40541 (2023).
  9. Lyuksemburg, V., et al. Virtual reality for preoperative planning in complex surgical oncology: A single-center experience. J Surg Res. 291, 546-556 (2023).
  10. Macario, A. What does one minute of operating room time cost. J Clin Anesth. 22 (4), 233-236 (2010).
  11. Bramlet, M., et al. Virtual reality visualization of patient specific heart model. J Cardiovasc Mag Res. 18 (1), 13 (2016).
  12. Guillot, A., et al. Relationship between spatial abilities, mental rotation and functional anatomy learning. Adv Health Sci Edu. 12 (4), 491-507 (2006).
  13. Juhnke, B., et al. Use of virtual reality for pre-surgical planning in separation of conjoined twins: A case report. Proc Inst Mech Eng H. 233 (12), 1327-1332 (2019).
  14. Mattus, M. S., et al. Creation of patient-specific silicone cardiac models with applications in pre-surgical plans and hands-on training. J Vis Exp. (180), e62805 (2022).
  15. Kern, M. Angiographic projections made simple: An easy guide to understanding oblique views. Cath Lab Digest. 19 (8), (2011).
  16. Reinschluessel, A. V., et al. Virtual reality for surgical planning – evaluation based on two liver tumor resections. Front Surg. 9, 821060 (2022).
  17. Tang, R., et al. Augmented reality technology for preoperative planning and intraoperative navigation during Hepatobiliary Surgery: A review of current methods. Hepatobiliary Pancreat Dis Int. 17 (2), 101-112 (2018).
  18. Manzie, T., et al. Virtual reality digital surgical planning for jaw reconstruction: A usability study. ANZ J Surg. 93 (5), 1341-1347 (2023).
  19. Corren, Y. B., et al. CT-based Simulation of Projection Angiography Using the SlicerHeart Virtual Cath Lab [Poster Presentation]. World Congress of Pediatric Cardiology and Cardiac Surgery. , (2023).

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Cite This Article
Jockisch, R. D., Davey, C. R., Keller, S. M. P., Lahoti, S., Bramlet, M. T. Pioneering Patient-Specific Approaches for Precision Surgery Using Imaging and Virtual Reality. J. Vis. Exp. (206), e66227, doi:10.3791/66227 (2024).

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