Исследователи из Университета Люксембурга в сотрудничестве с Университетом Страсбурга разработали вычислительный метод, который может стать хорошим руководством для нейрохирургов во время операции на мозге. «Лего-мозг», статья о котором опубликована в IEEE Transactions on Biomedical Engineering, позволит медкам отрепетировать любую операцию и максимально точно рассчитать объем оперативного поля, а также возможные негативные последствия, для того, чтобы обойти все «подводные камни» во время реальной работы.
Источник: Legato Team / University of Luxembourg
Хирурги, особенно нейрохирурги, часто работают в крайне ограниченных условиях. Им слабо видна поверхность органа, и, как правило, остаётся скрытым то, что находится глубоко внутри. Качество исходных снимков до операции может оставаться отличным, но как только начинается работа, точки и области повышенного риска, которые нейрохирург должен избегать, постоянно меняются. Это заставляет практиков опираться исключительно на свой опыт и, например, стараться удалять опухоль без повреждения здоровых тканей, что все равно связано с высокими рисками. А если опыт не такой большой?
Стефан Бордас (Stéphane Bordas), профессор вычислительной механики на факультете естественных наук, технологий и коммуникаций в Университете Люксембурга, вместе со своей командой разработал методы, которые позволят
обучать хирургов, помогать им «репетировать» сложные случаи и направлять их во время операции. Для этого учёные разработали математические модели и численные алгоритмы для прогнозирования деформации органа во время операции, которые предоставляют информацию о текущей позиции относительно целевых и уязвимых мест. С такими инструментами практикующий специалист может фактически заранее виртуально отработать ту или иную операцию для того, чтобы рассчитать возможные осложнения.
Так как мозг всё-таки представляет собой композиционную структуру, состоящую из серого, белого вещества и жидкости (ликвор), исследователи использовали данные МРТ, чтобы разложить орган на подразделы, похожие на блоки лего. Цвет каждой из деталей зависит от того, какую ткань она собой представляет: белое вещество, серое или жидкость. Этот закодированный цветами цифровой «лего-мозг» состоит из тысяч взаимодействующих между собой блоков, которые используются для вычисления деформации органа под действием хирурга. Чем больше блоков исследователи используют для моделирования мозга, тем более точным оно будет.
Однако, при этом и работа техники замедляется, так как она требует большей вычислительной мощности. Поэтому для пользователей важным шагом станет поиск идеального баланса между точностью и скоростью, когда они будут решать, сколько блоков им понадобится для рассчёта.
Важнейшим аспектом работы профессор Бордас назвал то, что она впервые позволит контролировать как точность, так и время вычислений для моделирования.
«Мы разработали метод, который поможет сэкономить время и деньги пользователей, регулируя, какой минимальный размер этих блоков лего будет гарантировать заданный уровень точности. Например, мы можем с уверенностью сказать: если у вас «территория» высокого риска, тогда грани лего-блоков не должны превышать 1 мм, если же у вас всё в порядке, и особых опасений нет, можно использовать 5-миллиметровые элементы. Метод имеет два преимущества: у вас есть оценка качества, и вы можете сосредоточить усилия только на тех областях, где это необходимо, тем самым сэкономив драгоценное время вычислений», — объясняет он.
Дальнейшая цель исследователей – обеспечить хирургов решениями, которые смогут приниматься во время операций на основе постоянного обновления модели в режиме реального времени. Но, по словам учёных, это займёт ещё некоторое время, прежде чем выйдет на приемлемый уровень.
Текст: Анна Хоружая
Real-time Error Control for Surgical Simulation by Huu Phuoc Bui; Satyendra Tomar; Hadrien Courtecuisse; Stephane Cotin; and Stephane Bordas in IEEE Transactions on Biomedical Engineering. Published online May 2017 doi:10.1109/TBME.2017.2695587
Читайте материалы нашего сайта в Facebook, ВКонтакте и канале в Telegram, а также следите за новыми картинками дня в Instagram.
Powered by WPeMatico
