ETD

• augmented reality (AR)
• colonna vertebrale
• errore di registrazione
• fusione spinale
• intraoperative registration
• Iterative Closest Point (ICP)
• navigazione chirurgica
• pedicle screws
• realtà aumentata (AR)
• registration error
• registrazione intraoperatoria
• spinal fusion
• spine
• surgical navigation
• viti peduncolari

La fusione spinale con inserimento di viti peduncolari è una procedura complessa in cui la precisione del posizionamento è essenziale per ridurre i rischi neurologici e vascolari. Tecnologie come navigazione, robotica, guide 3D e realtà aumentata (AR) mirano a migliorarne l’accuratezza e la sicurezza. L’obiettivo di questa tesi è lo sviluppo e la validazione di una tecnica di registrazione con approccio Iterative Closest Point (ICP), al fine di garantire il corretto allineamento tra il modello anatomico vertebrale, ottenuto tramite imaging preoperatorio, e l’anatomia reale, durante l’inserimento di viti peduncolari guidato da AR. Per la registrazione è stato utilizzato un navigatore infrarossi, provvisto di sonda di contatto, e una clamp, costituita sia da marker infrarossi che da marker nel visibile, vincolata rigidamente al processo spinoso. Lo studio è stato svolto prima su singola vertebra stampata in 3D, e poi su una colonna rigida a tre vertebre, mantenendo la clamp vincolata a quella centrale. L’ICP ha ridotto l’errore medio globale, con valori inferiori a 2 mm nei punti di accesso peduncolare, critici per l’inserimento delle viti, e valori simili sono stati ottenuti anche sulle vertebre adiacenti senza spostare la clamp. Tale errore aumenta all’aumentare della distanza dalla superficie vertebrale tipicamente esposta; tuttavia, questo limite può essere compensato dal fatto che il chirurgo, durante l’inserimento, è guidato dalle pareti peduncolari, che offrono un riferimento anatomico naturale. Lo studio conferma la fattibilità di un protocollo di registrazione, flessibile ma richiedente registrazione dedicata per i livelli di interesse, ponendo le basi per validazioni su modelli dinamici e cadaverici.

Spinal fusion with pedicle screw insertion is a complex procedure in which precise positioning is essential to reduce neurological and vascular risks. Technologies such as navigation, robotics, 3D guidance, and augmented reality (AR) aim to improve accuracy and safety. The objective of this thesis is to develop and validate a registration technique using the Iterative Closest Point (ICP) approach to ensure correct alignment between the vertebral anatomical model, obtained through preoperative imaging, and the real anatomy during AR-guided pedicle screw insertion. Registration was performed using an infrared navigator equipped with a contact probe and a clamp, consisting of both infrared and visible markers, rigidly constrained to the spinous process. The study was conducted first on a single 3D-printed vertebra and then on a rigid three-vertebral column, keeping the clamp constrained to the central vertebra. ICP reduced the overall mean error, with values less than 2 mm at the pedicle access points, which are critical for screw insertion, and similar values were also obtained on adjacent vertebrae without moving the clamp. This error increases with increasing distance from the typically exposed vertebral surface; however, this limitation can be offset by the fact that the surgeon, during insertion, is guided by the pedicle walls, which offer a natural anatomical reference. The study confirms the feasibility of a registration protocol that is flexible but requires dedicated registration for the levels of interest, laying the foundation for validation on dynamic and cadaveric models.