Improving Surgical Situational Awareness with Signed Distance Field: A Pilot Study in Virtual Reality

要約

画像誘導外科ナビゲーション（IGSN）の導入は、手術中に外科医にリアルタイムのサポートとガイダンスを提供することにより、技術的に要求の厳しい外科手術に大きな利益をもたらしている。効果的なIGSNを開発するためには、外科医に提供される情報を慎重に選択する必要があります。しかし、最適なフィードバックモダリティを特定することは、利用可能なオプションが多岐にわたるため困難である。この問題に対処するため、我々は、医用画像データに依存する幅広い外科手術におけるマルチモーダルナビゲーションシステムの開発を容易にするオープンソースライブラリを開発しました。本システムは、手術器具と解剖学的構造との間の最小距離を計算し、その情報をさまざまなメカニズムでユーザーに提示することで、ガイダンスを提供します。本システムのリアルタイム性能は、初期化時に解剖学的ボリュームから符号付き距離フィールドを計算することで実現されている。このフレームワークを用いて、頭蓋底手術のシミュレーション環境において、外科医が解剖学的変動をナビゲートするのを助けるマルチモーダル手術ナビゲーションシステムを開発した。本システムでは、視覚、聴覚、触覚の3種類のフィードバックモダリティを検討した。提案されたシステムを評価するために、4人の臨床医が乳様突起切除術をガイダンス付きとガイダンスなしで行うパイロットユーザースタディを実施した。それぞれの条件は、客観的なパフォーマンスと主観的な作業負荷の指標を用いて評価された。このパイロットユーザー研究では、時間や作業量を増やすことなく、手術の安全性を向上させることができました。これらの結果は、乳房切除術の文脈で私たちのパイプラインが成功したユースケースであることを証明しています。

要約(オリジナル)

The introduction of image-guided surgical navigation (IGSN) has greatly benefited technically demanding surgical procedures by providing real-time support and guidance to the surgeon during surgery. To develop effective IGSN, a careful selection of the information provided to the surgeon is needed. However, identifying optimal feedback modalities is challenging due to the broad array of available options. To address this problem, we have developed an open-source library that facilitates the development of multimodal navigation systems in a wide range of surgical procedures relying on medical imaging data. To provide guidance, our system calculates the minimum distance between the surgical instrument and the anatomy and then presents this information to the user through different mechanisms. The real-time performance of our approach is achieved by calculating Signed Distance Fields at initialization from segmented anatomical volumes. Using this framework, we developed a multimodal surgical navigation system to help surgeons navigate anatomical variability in a skull-base surgery simulation environment. Three different feedback modalities were explored: visual, auditory, and haptic. To evaluate the proposed system, a pilot user study was conducted in which four clinicians performed mastoidectomy procedures with and without guidance. Each condition was assessed using objective performance and subjective workload metrics. This pilot user study showed improvements in procedural safety without additional time or workload. These results demonstrate our pipeline’s successful use case in the context of mastoidectomy.

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