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La L-ASC (Laparoscopic-Abdominal SacroColpopexy) è una procedura ritenuta una gold-standard per la frequenza di successi che ha registrato nel lungo termine negli interventi di Prolasso degli Organi Pelvici (POP) avanzato. Questa tecnica rimane tuttavia impegnativa a livello tecnico in quanto prevede dissezioni pelviche profonde e suture che, portano ad un rischio di emorragia legato alla scarsa visibilità delle strutture anatomiche quali vena cava e aorta. Questi fattori di rischio fanno sì che la procedura con tecnica mininvasiva possa essere eseguita ad oggi solo da chirurghi esperti.
In questo lavoro di tesi, viene proposta una strategia innovativa per la costruzione di una piattaforma per L-ASC basata su realtà aumentata, insieme allo studio ed implementazione di un nuovo metodo per eseguire la registrazione di componenti reali e virtuali in assenza di punti di riferimento multipli, da utilizzare a scopo di navigazione chirurgica.
La strategia proposta permetterebbe in primo luogo anche a chirurghi meno esperti di migliorare la propria performace di L-ASC, attraverso la guida in realtà aumentata degli interventi chirurgici.
L’idea di base prevede la raccolta di immagini endoscopiche eseguite durante la procedura chirurgica, tali immagini sono poi arricchite all’interno della piattaforma da informazioni virtuali che corrispondono alla ricostruzione 3D dell’anatomia delle pelvi paziente specifica (ottenuta a partire dalla segmentazione di immagini CT acquisite sulla paziente nel preoperatorio).
All’interno della piattaforma viene visualizzata la scena chirurgica reale dell’intervento con la sovrapposizione della ricostruzione 3D delle pelvi della paziente, vengono implementate due differenti modalità di registrazione: manuale e semi-automatica manuale vincolata. La modalità manuale prevede che il chirurgo, a partire dalla conoscenza della rotazione del laparoscopio, esegua l’allineamento tra componenti reali e virtuali gestendo la traslazione dello strumento, attraverso l’uso di comandi da tastiera, lungo tre gradi di libertà.
La modalità semi-automatica manuale vincolata prevede l’utilizzo del nuovo metodo di registrazione argomento di studio in questo lavoro di tesi.
Il metodo consiste nell’ individuare un punto caratteristico (fiduciale) dell’anatomia nella scena reale (intervento chirurgico reale) e il suo corrispondente nel modello 3D della paziente. A partire dalla conoscenza della rotazione dello strumento, una volta selezionati i punti fiduciali, tramite click del mouse, l’allineamento tra questi viene eseguito in maniera automatica e all’utente non resta che gestire la profondità dello strumento come ulteriore parametro per ottenere l’allineamento finale di tutta l’anatomia della paziente.
Il metodo semi-automatico manuale vincolato si basa sulla risoluzione del problema PnP (Perspective – n – Point) per il quale dato un set di corrispondenze tra punti fiduciali 3D e la loro proiezioni nel piano dell’immagine è possibile stimare la posa della camera. Nel caso specifico del metodo qui proposto il numero di punti corrispondenti è pari ad uno, questa scelta è legata all’elevata presenza di tessuto connettivo all’interno della zona anatomica in cui l’intervento di Sacrocolpopessi viene eseguito. Tale tessuto, infatti, non permette al chirurgo di individuare punti fiduciali multipli all’interno della scena chirurgica.
Per valutare il sistema è stato utilizzato un simulatore fisico. Sono state eseguite prove sperimentali in vitro, in cui le registrazioni degli interventi sono state sostituite da registrazioni endoscopiche del modello 3D dell’anatomia paziente-specifica.
A partire da sei differenti pose dello strumento chirurgico, sono state realizzate sei differenti simulazioni, eseguite da 12 soggetti in modalità manuale e in modalità semi-automatica.
Per valutare l’accuratezza delle sovrapposizioni AR ottenute, sono stati aggiunti cinque punti di riferimento sferici sul modello 3D delle pelvi. I modelli virtuali di tali riferimenti sferici sono stati aggiunti alla scena di realtà aumentata per stimare il target visualization error (TVE).
Al termine di ogni simulazione sono state acquisite due immagini, di cui la prima con solo la visualizzazione dei punti fiduciali AR attiva. La seconda, invece, acquisita con la visualizzazione dei punti fiduciali AR disattivata (l’immagine contiene solo la scena vista dalla camera senza informazione di realtà aumentata). Su tali immagini è stato eseguito un image processing, da queste è stata ricavata la posizione 2D per ciascun punto di riferimento reale e virtuale, al fine di calcolare il TVE2D da cui è stato ricavato il TVE3D.
I risultati ottenuti mostrano una differenza statisticamente significativa tra l’allineamento ottenuto con il metodo manuale e l’allineamento ottenuto tramite metodo semi-automatico manuale vincolato, quest’ultimo permette di eseguire una registrazione reale – virtuale più accurata con un valore di mediana dell’errore stimato pari a 2.35 mm inferiore a quello ottenuto con il metodo manuale di 3.46 mm.
Il tempo di esecuzione medio del metodo semi-automatico manuale vincolato pari a 4.9 minuti risulta superiore al tempo medio impiegato per ottenere allineamento manuale pari a 4.2 minuti.
Tale differenza, si attribuisce alla tendenza degli utenti di abbandonare più facilmente il task manuale e cercare di perfezionare di più quello semi-automatico, tramite il quale si percepiva di poter ottenere un allineamento migliore.
Per valutare l’usabilità della piattaforma di simulazione è stato somministrato un questionario SUS (System Usability Scale) specifico per ciascuno dei metodi implementati. Il questionario chiede agli utenti di valutare il loro livello di accordo, attraverso una scala Likert, con affermazioni che riguardano caratteristiche di usabilità, praticità e complessità del sistema.
L’utente percepisce il sistema semi-automatico come metodo più utile per l’applicazione clinica, con un livello di accordo medio pari a 4.33 contro il 3.58 del metodo manuale.
Per praticità e complessità non si evince alcuna differenza statisticamente significativa, percepita dall’utente, tra i due metodi.