論文の概要: Patient Specific Biomechanics Are Clinically Significant In Accurate Computer Aided Surgical Image Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.10717v1
• Date: Wed, 29 Jan 2020 08:11:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-05 21:38:20.941752
• Title: Patient Specific Biomechanics Are Clinically Significant In Accurate Computer Aided Surgical Image Guidance
• Title（参考訳）: 患者特異的バイオメカニクスは正確なコンピュータ支援手術画像誘導において臨床的に重要である
• Authors: Michael Barrow, Alice Chao, Qizhi He, Sonia Ramamoorthy, Claude Sirlin and Ryan Kastner
• Abstract要約: 拡張現実(Augmented Reality)は、画像ガイド手術(AR IG)において、術前の画像から手術用ランドマークをビデオオーバーレイに融合するために用いられる。 手術の進行に伴ってランドマークの正確な位置を維持するためには,物理シミュレーションが不可欠である。 肝外科では、AR IGシミュレーションの精度は、患者の疾患に対する硬さの変化をモデル化できないことによって妨げられる。 我々は磁気共鳴エラストグラフィー(MRE)データに基づく患者特有の硬さ変化を考慮に入れた新しい方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5760618920650398
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Augmented Reality is used in Image Guided surgery (AR IG) to fuse surgical landmarks from preoperative images into a video overlay. Physical simulation is essential to maintaining accurate position of the landmarks as surgery progresses and ensuring patient safety by avoiding accidental damage to vessels etc. In liver procedures, AR IG simulation accuracy is hampered by an inability to model stiffness variations unique to the patients disease. We introduce a novel method to account for patient specific stiffness variation based on Magnetic Resonance Elastography (MRE) data. To the best of our knowledge we are the first to demonstrate the use of in-vivo biomechanical data for AR IG landmark placement. In this early work, a comparative evaluation of our MRE data driven simulation and the traditional method shows clinically significant differences in accuracy during landmark placement and motivates further animal model trials.
• Abstract（参考訳）: 拡張現実(Augmented Reality)は、画像ガイド手術(AR IG)において、術前の画像から手術用ランドマークをビデオオーバーレイに融合するために用いられる。 手術の進行とともにランドマークの位置を正確に維持し, 事故による船体損傷を回避し, 患者の安全を確保するためには, 物理シミュレーションが不可欠である。 肝外科では、AR IGシミュレーションの精度は、患者の疾患に特有の剛性の変化をモデル化できないことによって妨げられる。 磁気共鳴エラストグラフィー(MRE)データに基づく患者固有の硬さ変化を解析するための新しい手法を提案する。 我々の知る限りでは、AR IGのランドマーク配置に生体内生体力学的データを用いることを初めて実証する。 この初期の研究では、MREデータ駆動シミュレーションと従来の手法を比較して、ランドマーク配置中の精度に臨床的に有意な差異を示し、さらなる動物モデル試験を動機付けている。

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