Improving the accuracy of image-guided neurosurgical tools for brain tumour resections

Chaque année, des milliers de Canadiens subissent une intervention chirurgicale à proximité de zones du cerveau qui sont essentielles au mouvement, à la vision, à la sensation, au langage, et d'autres fonctions cognitives. Cela crée deux contraintes contradictoires qui doivent être équilibrées pendant la chirurgie pour chaque patient. Il faut maximiser la résection de la lésion tout en minimisant le déficit neurologique pour le patient. La chirurgie guidée par l'image permet de relier la position du patient dans la salle d'opération et la localisation des instruments chirurgicaux avec les images préopératives. Cette mise en correspondance est effectuée à l'aide d'un recalage entre le patient et les images. Il existe de nombreux types d'erreurs qui peuvent survenir lors d'interventions guidées par image; erreurs liées à des facteurs techniques, physiques et biologiques qui influencent largement la précision de ces systèmes et les rendent peu fiables à mesure que la durée de l'intervention progresse ou lorsque la prudence n'est pas prise pour minimiser leur effet.Dans cette thèse, nous explorons les différentes sources d'erreurs qui affectent la précision des systèmes neurochirurgicaux guidés par image et nous établissons des façons dont certains d'entre eux peuvent être minimisés pour ainsi maximiser la précision de ces systèmes tout au long d'une procédure. Nous commençons par effectuer un examen exhaustif du travail effectué en étudiant différentes sources de ces erreurs. Nous développons une taxonomie pour mieux classifier ces sources d'erreurs et les techniques de pointe qui visent à minimiser ces erreurs. Ensuite, la contribution aux erreurs de localisation, d'enregistrement et d'étalonnage des systèmes de tracking optique et des procédures d'enregistrement basées sur les repères utilisés dans la neurochirurgie guidée par image est quantifiée et nous donnons des suggestions pour minimiser leur apport d'erreur. Le positionnement des outils, les caméras de tracking et la sélection des repères pour l'enregistrement du patient à l'image sont autant de facteurs importants impliqués dans la minimisation des contributions d'imprécision de base du matériel de neurochirurgie guidé par image et peuvent avoir des implications majeures sur l'exactitude du système si des soins ne sont pas pris en compte lors de l'utilisation ou les exécuter. Enfin, nous explorons l'utilisation de l'échographie intra-opératoire et de la réalité augmentée pour compenser les inexactitudes physiologiques introduites par le phénomène de "brain shift" et pour maintenir le précision tout au long d'une procédure guidée par image. En outre, nous montrons que l'échographie intra-opératoire est un outil utile pour compenser certaines des problèmes de désalignement lors de l'utilisation de la visualisation de la réalité augmentée. De plus, la réalité augmentée facilite l'interprétations des images échographiques pour la visualisation intra-opératoire.Les résultats des techniques de minimisation des erreurs décrites dans cette thèse suggèrent que, avec un développement continu et une mise en garde lors de la mise en place et de l'utilisation de la technologie, elle peut réaliser son potentiel en fournissant un outil de navigation très précis pour aider les chirurgies compliquées. C'est bien étudier que la résection complète est en corrélation avec la survie, mais la qualité de vie du patient est souven pesée dans la décision de l'extent de la résection conduisant a une "résection maximale sécuritaire" qui empêche parfois la résection complète de la tumeur. Avec un développement continu et une précision améliorée, ces systèmes peuvent être utilisés pour des chirurgies de durées plus longues et pousser les frontières de la résection maximale sécuritaire.

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