Thèse soutenue

Localisation automatique de l'endoscope dans une image CT intraopératoire : une approche simple du guidage par réalité augmentée en chirurgie laparoscopique

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Auteur / Autrice : Sylvain Bernhardt
Direction : Christophe DoignonLuc Soler
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 25/02/2016
Etablissement(s) : Strasbourg
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
Jury : Président / Présidente : Philippe Cinquin
Examinateurs / Examinatrices : Nassir Navab, Stéphane Nicolau
Rapporteurs / Rapporteuses : Philippe Cinquin, Pierre Jannin

Résumé

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Au cours des dernières décennies, la chirurgie mini invasive a progressivement gagné en popularité face à la chirurgie ouverte, grâce à de meilleurs bénéfices cliniques. Cependant, ce type d'intervention introduit une perte de vision directe sur la scène pour le chirurgien. L'introduction de la réalité augmentée en chirurgie mini invasive semble être une solution viable afin de remédier à ce problème et a donc été activement considérée par la recherche. Néanmoins, augmenter correctement une scène laparoscopique reste difficile à cause de la non-rigidité des tissus et organes abdominaux. En conséquence, la littérature ne fournit pas d'approche satisfaisante à la réalité augmentée en laparoscopie, car de telles méthodes manquent de précision ou requièrent un équipement supplémentaire, contraignant et onéreux. Dans ce contexte, nous présentons un nouveau paradigme à la réalité augmentée en chirurgie laparoscopique. Se reposant uniquement sur l'équipement standard d'une salle opératoire hybride, notre approche peut fournir la relation statique entre l'endoscope et un scan intraopératoire 3D. De nombreuses expériences sur un motif radio-opaque montrent quantitativement que nos augmentations sont exactes à moins d'un millimètre près. Des tests sur des données in vivo consolident la démonstration du potentiel clinique de notre approche dans plusieurs cas chirurgicaux réalistes.