腹腔镜下肾肿瘤精准切除的软组织增强现实手术导航方法研究

Precision surgery is the trend of surgical technologies. Due to the limited perception of laparoscopic surgery, laparoscopic partial nephrectomy (LPN) has strict requirements on surgeons’ experience and skills, and still has the problems of inaccurate tumor targeting, intraoperative bleeding, excessive resection of renal healthy tissue. The kidney is a soft organ which is subject to tissue deformation under different physiological conditions, surgical positions, and abdominal environments. Therefore, traditional surgical navigation methods based on rigid registration is not appropriate to renal tumor precision resection. Based on the applicant’s previous research work on endoscopic navigation, this proposal will: study the deformation pattern of the kidney under different environments using statistical shape analysis; construct a parameterized deformable anatomical model of the kidney and establish measurement methods of the intraoperative deformation using a stereo laparoscope and laparoscopic ultrasonography; present a non-rigid real-time registration method by fusing the kidney’s deformable model with intraoperative data on the real deformation; implement a soft tissue augmented reality navigation system for LPN. The study in this proposal tries to solve the urgent problems for realizing precision urological surgery. The achievements of this proposal will provide important theoretical and methodological references for precision tumor resection of other soft tissue organs. This proposal has a significant impact on the roadmap of surgical technologies towards precision and visualization, and finally contributes to the development of precision surgery.

精准外科是外科技术的发展趋势。由于腹腔镜下有限的手术环境感知问题，腹腔镜肾部分切除术对医生经验和技巧有很高要求，存在术中肿瘤及边界定位不准、术中出血、切除过多等问题。由于肾脏是软组织，在不同的生理状态、术中体位以及腹腔环境下会发生形状变形，因此传统的基于刚性图像配准的手术导航方法并不适合肾肿瘤的精准切除。本项目基于申请人在内窥镜手术导航领域的前期研究成果，采用统计形状分析方法研究人体肾脏在不同环境下的变形规律，建立肾脏的参数化可变形解剖模型；确立基于立体腹腔镜和腹腔镜超声的肾脏术中变形测量方法；提出局部变形测量数据与肾脏变形模型的非刚性实时配准融合算法；实现腹腔镜下肾肿瘤精准切除的软组织增强现实手术导航。本项目研究的问题是实现精准泌尿外科必须要解决的问题。研究成果可以为腹腔内其它软组织肿瘤的精准切除提供理论和方法依据，推动外科手术向精准化、可视化的方向快速发展，对实现精准外科具有重要意义。

腹腔镜肾部分切除术（LPN）是一种治疗孤立性小型肾肿瘤的标准微创术式，然而由于腹腔镜下有限的环境感知，增加了术中出血（转开放性手术）、肿瘤及其边界定位不准、健康组织切除过多等手术风险。腹腔镜增强现实（AR）手术导航技术的应用能有效解决微创术中视野有限的问题，其通过可视化病灶靶点（肾肿瘤）和重要解剖结构（血管等）为医生提供术中引导，使手术更加精准和安全。然而不同于传统手术导航，腹腔的动态非结构化、软组织的变形，使得软组织腹腔镜增强现实手术导航面临更大的技术挑战。现存的相关腹腔镜增强现实导航研究仍存在需要手动配准、存在侵入性标记物、依赖额外跟踪设备、缺乏变形补偿等问题。.针对以上技术挑战，本课题提出并实现了一种无外部跟踪设备的视频透视增强现实显示（VST-AR）导航框架，可在LPN中全自动化地实现术前完整解剖模型的术中增强现实显示。具体地，分别研究了基于可变型模型传统算法和基于U-net卷积神经网络模型的深度学习算法，实现了对CT数据中肾组织器官的自动定位、分割与重建；采用密集立体匹配和基于GPU的分区合并算法，完成了术中肾组织区域的三维几何测量与提取；提出点云拼接，结合主成分分析算法与经典的刚性ICP算法，实现了完整术前模型与术中重建表面的无Marker自动化配准；首次将漂移点一致性（CPD）算法应用到腹腔镜增强现实导航形变配准中，并完成了术中组织的形变补偿；集成了LPN VST-AR导航框架，搭建了体外测试平台并对导航框架进行了实验验证。.体外模型实验结果显示所提出框架的平均目标配准误差达到1.69 ± 0.31 mm；体内临床视频数据的实验显示虚拟肾肿瘤模型成功地叠加到了腹腔镜视图相应位置上，实验结果验证了本导航框架的有效性及临床可行性。研究成果可以为腹腔内其它软组织器官肿瘤的精准切除提供理论和方法依据，对推动精准外科发展具有重要意义。