Cirurgias minimamente invasivas tornaram-se importantes porque propiciam vários benefícios para o paciente,
tais como redução do risco de infecção, menos dor, menor tempo de internação e recuperação mais rápida.
Na neurocirurgia, a orientação por imagens é fundamental para a realização de uma cirurgia minimamente
invasiva. Por esse motivo, os sistemas de neuronavegação tornaram-se cruciais para os neurocirurgiões. Enquanto
as técnicas tradicionais para localização de craniotomia podem apresentar erros de mais de 10mm, os
neuronavegadores proporcionam maior precisão, com erros menores do que 5mm.
Apesar de seu papel crucial nos procedimentos neurocirúrgicos, muitos cirurgiões afirmam que a usabilidade dos
neuronavegadores tem que ser melhorada. Outros mencionam que os neuronavegadores são caros e inacessíveis
em hospitais com poucos recursos. Nesse contexto, alguns pesquisadores sugeriram que soluções de realidade
aumentada poderiam ser uma alternativa aos neuronavegadores. Os sistemas de realidade aumentada estão
surgindo na neurocirurgia, alguns deles tentando fornecer melhor usabilidade do que os sistemas atuais de
neuronavegação, e outros tentando fornecer uma solução mais barata e que possa ser facilmente adotada.
Neste trabalho, analisamos os avanços dos sistemas de realidade aumentadade de neuronavegação nos últimos
anos. Percebeu-se que muitas soluções de realidade aumentada superam algumas das deficiências do neuronavegador
tradicional, mas também trazem novos problemas. Essas abordagens de realidade aumentada podem ser
caras e de difícil adoção, ou exigem muitas etapas pré-operatórias por parte do neurocirurgião, tornando-as
indesejáveis para uso em casos reais.
Para resolver esses problemas, apresentamos um aplicativo para dispositivos móveis, chamado ARNeuro, que
auxilia na localização da craniotomia. O ARNeuro é mais acessível e mais fácil de usar do que a maioria das
abordagens de realidade aumentada. Além disso, o ARNeuro é um aplicativo independente, o que significa
que não é necessário nenhum hardware ou software adicional, além do que já está disponível nos hospitais.
Nossa solução utiliza Odometria Inercial Visual, através de um framework de realidade aumentada, para indicar
o centro da região da incisão, sobreposta na cabeça do paciente, mostrada na tela do dispositivo. Nossos
experimentos iniciais indicam que o ARNeuro é uma ferramenta promissora. A versão atual do aplicativo tem
um erro médio geral menor do que 3,1mm. Apesar disso, o sistema ainda tem muitas limitações e sua acurácia
pode ser melhorada. / Minimally invasive surgeries have become important because they bring many benefits to the patient, such
as reduced risk of infection, less pain, shorter hospital stays, and faster recoveries. In neurosurgery, imageguidance
is fundamental to perform a minimally invasive surgery. For this reason, neuronavigation systems
became crucial for neurosurgeons. While traditional techniques for craniotomy localization may have a target
registration error of more than 10mm, neuronavigators provide higher accuracy, with errors of less than 5mm.
In spite of their crucial role in neurosurgical procedures, many surgeons claim that neuronavigators usability
has to be improved. Others mention that neuronavigators are expensive and not accessible in hospitals with few
resources. In this context, some researchers suggested that augmented reality solutions could be an alternative
to neuronavigators. Augmented reality systems are emerging in neurosurgery, some of them trying to provide
better usability than current neuronavigation systems, and others trying to provide an affordable solution that
could be easily adopted.
In this work, we analyze the advances of augmented reality neuronavigation systems in the last years. It was
noticed that many augmented reality solutions do overcome some of the traditional neuronavigator shortcomings,
but they also bring new problems. These augmented reality approaches may be expensive and hard to adopt, or
require many preoperative steps from the neurosurgeon, making them undesirable for using in real cases.
To address these issues, we present a mobile application, called ARNeuro, that assists in craniotomy localization.
ARNeuro is more affordable and easier to use than most augmented reality approaches. Also, ARNeuro is
a standalone application, which means that no additional hardware or software is required, besides what is
already available at the hospitals. ARNeuro makes use of Visual Inertial Odometry, provided by an augmented
reality framework, to draw the center of the incision region, superimposed on the patient’s head, shown on the
device screen. Our initial experiments indicate that ARNeuro is a promising tool. The current version of the
application has an overall mean target registration error of less than 3.1mm. In spite of that, the system still
have many limitations, and its accuracy can be improved. / São Cristóvão, SE
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:ri.ufs.br:riufs/10627 |
Date | 30 July 2018 |
Creators | Alves, Marcel Oliveira |
Contributors | Dantas, Daniel Oliveira |
Publisher | Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Sergipe |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | English |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFS, instname:Universidade Federal de Sergipe, instacron:UFS |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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