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

1 このレトロスペクティブ・ケース・スタディ2の目的は、仮想現実環境における分度器の使用3の精度を検証することであった。4 これは、外科医のVRにおける配置5と、手術で使用された実際の位置決め6を比較した盲検研究であった。7 現在、治療または計画のために脳動脈瘤8およびその他の頭蓋内血管奇形9を最適に視覚化するには、3D回転血管造影10を撮影する必要がある手順の開始時。

11 これにより、患者は放射線 12 に被曝し、処置時間が長くなります。13 バーチャルリアリティでのセグメンテーションは、外科医の自信を高め、14 複雑な手術例の理解を深める 15 人体は3D空間に存在するため、3D空間でそれを見る16は、2D CTやMRIを見るよりもはるかに病理学的解剖学17を示しています。

18 これらの知見は、研究と医学に影響を与え、19 ORのイメージング機器の角度 20 を決定するための計画時間を短縮します.21 現在、患者は 360 スピン 22 でスキャンする必要があります。そのため、C アームの位置を決定できます。23 私たちは、手術前にCアームの位置について25に提案することにより、患者24が鎮静される時間と放射線被曝を減らすことができると信じています。26 セグメンテーションとは、医療画像から患者固有の解剖学的構造の3Dモデル27を再現する行為である。

28 これは最も重要なステップですが、ソフトウェア要件と人間の専門知識の両方でリソースを大量に消費します 29。30 そのため、私たちの主要な研究の焦点 31 はセグメンテーションの自動化であり、32 機械学習技術 33 この技術を大規模に展開するための参入障壁 34 を減らすことである。