Preoperative path planning and optimization in static and deformable conditions for image-guided minimally invasive surgery - Archive ouverte HAL Access content directly
Theses Year : 2016

Preoperative path planning and optimization in static and deformable conditions for image-guided minimally invasive surgery

Optimisation et planification préopératoire des trajectoires en conditions statiques et déformables pour la chirurgie guidée par l'image

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Abstract

In image-guided minimally invasive surgery, a precise preoperative planning of the surgical tools trajectory is a key factor to a successful intervention. However, an efficient planning is a challenging task, which can be significantly improved when considering different contributing factors such as biomechanical intra-operative deformations, or novel optimization techniques. In this work, we focus on two aspects. The first aspect addresses integrating intra-operative deformation to the path planning process. Our methods combine geometric-based optimization techniques with physics-based simulations. They are characterized with a certain level of generality, and are experimented on two different surgical procedures: percutaneous procedures for hepatic tumor ablation, and in neurosurgery for Deep Brain Stimulation (DBS). Secondly, we investigate, implement, and compare many optimization approaches using qualitative and quantitative methods, and present an efficient evolutionary Pareto-based multi-criteria optimization method which can find optimal solutions that are not reachable via the current state of the art methods.
En chirurgie mini-invasive guidée par l’image, une planification préopératoire précise des trajectoires des outils chirurgicaux est un facteur clé pour une intervention réussie. Cependant, une planification efficace est une tâche difficile, qui peut être considérablement améliorée en considérant différents facteurs contributifs tels que les déformations biomécaniques intra-opératoires, ou en introduisant de nouvelles techniques d'optimisation. Dans ce travail, nous nous concentrons sur deux aspects. Le premier aspect porte sur l'intégration de la déformation intra-opératoire dans le processus de planification de trajectoire. Nos méthodes combinent des techniques d'optimisation géométrique à base de simulations biomécaniques. Elles sont caractérisées par un certain niveau de généralité, et ont été expérimentées sur deux types d’interventions chirurgicales: les procédures percutanées pour l'ablation de tumeurs hépatiques, et la stimulation cérébrale profonde en neurochirurgie. Deuxièmement, nous étudions, mettons en œuvre, et comparons plusieurs approches d'optimisation en utilisant des méthodes qualitatives et quantitatives, et nous présentons une méthode efficace d'optimisation évolutionnaire multicritères à base de Pareto qui permet de trouver des solutions optimales qui ne sont pas accessibles par les méthodes existantes.
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Cite

Noura Hamze. Preoperative path planning and optimization in static and deformable conditions for image-guided minimally invasive surgery. Robotics [cs.RO]. Université de Strasbourg, 2016. English. ⟨NNT : 2016STRAD024⟩. ⟨tel-03270941⟩
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