Hybrides Registrierungsverfahren für die navigierte Schädelbasischirurgie

Abstract

Der Begriff der navigierten Chirurgie bezeichnet in der Medizin die Durchführung von Operationen auf der Basis von Bildmaterial des Patienten, welches vor dem Eingriff angefertigt wurde. Um während der Operation die Lage von chirurgischen Werkzeugen relativ zu den Bilddaten bestimmen zu können, ist die Definition einer geometrischen Beziehung zwischen den Koordinatensystemen der Bilddaten und des Patienten, die Registrierung, notwendig.

Für die Durchführung der Registrierung existieren zwei prinzipielle Ansätze, welche auf der manuellen Zuordnung sich entsprechender anatomischer oder künstlicher Punkte des Patienten (landmarkenbasierte Verfahren) einerseits oder auf dem Vergleich der Oberflächentopologien (oberflächenbasierte Verfahren) andererseits basieren. Landmarkenbasierte Verfahren sind robust gegen Messartefakte, lassen sich aber nur schwer in den Operationsablauf integrieren. Oberflächenbasierte Verfahren besitzen konträre Vor- und Nachteile. Insbesondere für fortgeschrittene Technologien (z.B. Robotereinsatz) ist jedoch ein Registrierungsverfahren notwendig, welches sich automatisiert in den Operationsablauf einbinden lässt, gleichzeitig aber hohe Anforderungen an die Robustheit gegenüber Mess- und Bedienungsfehlern erfüllt.

Basierend auf dem Stand der Technik besteht der Lösungsansatz in der Entwicklung eines hybriden Registrierungsverfahrens, welches die effiziente und intuitive Handhabung oberflächenbasierter Verfahren mit der Robustheit gegen Fehlereinflüsse landmarkenbasierter Verfahren vereint. Hierbei wird auf einen bekannten Ansatz zur Klassifikation von Oberflächengeometrien zurückgegriffen, welcher eine lageunabhängige Repräsentation von lokalen Oberflächen als so genannte Spin Images ermöglicht. Der Ansatz wird im Rahmen der Konzeption weiterentwickelt und dabei an die speziellen Anforderungen der robusten medizinischen Registrierung angepasst. Insbesondere die Generierung der Spin Images sowie die frühzeitige Identifikation von fehlerhaften Punktbeziehungen stellen Herausforderungen dar, für die Lösungsvarianten entwickelt, bewertet und ausgewählt werden. Dabei wird ein algorithmisches Verfahren abgeleitet, das durch die automatisierte Identifikation und die wechselseitige Zuweisung sich entsprechender geometrischer Topologien die Nachteile heutiger Registrierungsverfahren weitgehend vermeidet.

Als Nachweis von Anwendbarkeit, Leistungsfähigkeit und softwaretechnischer Realisierbarkeit wurde das neu entwickelte Registrierungsverfahren als DV-gestützter Prototyp realisiert. Anhand einer Prüfoberfläche, die in Anlehnung an die topologischen Charakteristiken der Zielanatomie der lateralen Schädelbasis entworfen wurde, konnte sowohl eine Steigerung der Robustheit gegenüber herkömmlichen oberflächenbasierten Verfahren, als auch eine Verbesserung der Integrationsfähigkeit gegenüber landmarkenbasierten Verfahren - wenngleich auf Kosten des Berechnungsaufwands - nachgewiesen werden. Die prinzipielle Übertragbarkeit auf das klinische Umfeld wurde durch die exemplarische Einbindung in einen modellhaften Ablauf eines roboterassistierten chirurgischen Eingriffs an der lateralen Schädelbasis aufgezeigt.

The term navigated surgery in the medical science describes the execution of surgical interventions using image data of the patient, which has been produced before the surgical intervention. To be able to define the position of the surgical instruments in relation to the image data, the definition of a geometrical relation between the patient's and the image data's coordinate systems, the registration, is necessary. Today, there are two different approaches for the execution of the registration. They are based on either the manual assignment of corresponding anatomical and artificial points of the patient (landmark-based procedures) or on the comparison of the surface topology (surface-based procedures). The landmark-based procedures are robust against measurement artefacts, but it is difficult to integrate them into the surgical procedure. Surface-based procedures show contrary advantages and disadvantages. Especially for advanced technologies (e.g. robot assisted surgery) a registration procedure is required, which can be automatically integrated into the surgical procedure and at the same time fulfils the high requirements of robustness against measuring and handling errors. Based on the state of the technology, the suggested approach is the development of a hybrid registration method, which combines the efficient and intuitional handling of the surface-based procedures with the robustness against failure impact of the landmark-based procedures. In this connection, the new procedure comes back to the approach of classification of surface geometries, which enables the representation of a local surface irrespective of its position as a so-called spin image. The approach is further developed within the conception phase and adjusted to the specific requirements of the robust medical registration. Especially the generation of the spin image and the early identification of erroneous point relations pose challenges, which have to be developed, analysed and selected. In the process an algorithmic procedure is created, which mostly avoids the disadvantages of existing registration procedures by automated identification and the alternating assignment of correlating geometrical topologies. The newly developed registration procedure has been realised as a computer-aided prototype to provide evidence of applicability, performance and software related feasibility. By means of a test surface, which has been developed in dependence of the topological characteristics of the target anatomy of the lateral cranial base, both an increase of the robustness compared to conventional surface-based procedures and an improvement of the integration capability compared to landmark-based procedures could be proven. However it led to increased efforts in calculation. By means of the exemplary integration into the workflow of a robot-assisted surgical intervention at the lateral cranial base it has been proven that the method in principle can be converted to the clinical field.