Automatisation du placement des vis pédiculaires par couplage de la mesure distale de bio-impédance de l’os et de la robotique

Automation of pedicle screw placement by coupling distal bone bio-impedance measurements and robotics

• Auteur / Autrice : Jimmy Da Silva
• Direction : Guillaume Morel
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique et robotique
• Date : Soutenance le 09/09/2022
• Etablissement(s) : Sorbonne université
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences mécaniques, acoustique, électronique et robotique de Paris (2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut des systèmes intelligents et de robotique (Paris ; 2009-....)
• Jury : Président / Présidente : Quentin Grimal
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Vincent Padois, Emmanuel Vander Poorten, Raphaël Vialle
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Gérard Poisson, Philippe Fraisse

Mots clés

Mots clés contrôlés

Algorithmes

Impédance électrique

Chirurgie

Colonne vertébrale

Robotique en médecine

Mots clés libres

Robotique

Chirurgie du rachis

Impédance électrique

Commande en force

Robotics

Spine surgery

Electrical impedance

Force Control

Résumé

Les récentes avancées en matière de robotique médicale ont permis de voir l’émergence de robots dans les blocs opératoires pour aider les chirurgiens à accomplir des tâches de plus en plus complexes. En particulier, des systèmes robotisés développés pour la chirurgie du rachis permettent de placer automatiquement un guide de perçage au-dessus du patient (à l’aide de scanners pré et/ou peropératoire). Cependant, la tâche de perçage de la colonne vertébrale (via les pédicules), nécessaire pour la pose d’implants, est délicate et encore aujourd’hui réalisée par le chirurgien. Cette tâche n’est pas encore robotisée car le robot n’a possibilité de valider en temps réel que l’instrument est correctement positionné par rapport à la vertèbre. Les travaux présentés dans cette thèse cherche à investiguer la possibilité d’augmenter le niveau d’automatisation de la pose de vis pédiculaires en intégrant des moyens de mesure adaptés. Plus précisément, nous avons utilisé la mesure d’impédance électrique des tissus osseux pour développer un algorithme de détection de brèche osseuse. Ce dernier permet d’arrêter immédiatement le perçage à l’approche de la moelle épinière ou d’autre tissus mous. Puisque la tâche de perçage nécessite l’application d’une force sur le corps du patient qui est déformable, nous avons aussi travaillé sur des algorithmes de contrôle-commande. Un contrôleur en force a été développé dans le but de suivre automatiquement les déplacements du patient tout en réalisant la tâche de perçage. Un signal de pseudo-force, construit à partir des mesures de position du robot, a été utilisé dans la boucle de rétroaction pour réguler de façon robuste la force d’interaction appliquée à l’os par le contrôleur en impédance présent dans le robot. Une étude de stabilité, des simulations, ainsi que des résultats expérimentaux ont montré la supériorité de notre approche en terme de stabilité aux incertitudes liés à l’environnement, par rapport aux méthodes conventionnelles utilisant un capteur d’effort. Des expériences de perçage ont été réalisées ex-vivo sur des vertèbres d’agneaux pour étalonner nos algorithmes. Suite à une étude quantitative réalisée sur ces vertèbres ex-vivo, la méthode a aussi été validée in-vivo lors d’une expérience sur cochon vivant. Les résultats obtenus démontrent que le contrôleur ainsi que l’algorithme de détection de brèche pourrait permettre d’améliorer la sécurité des opérations du rachis assistés par robot.

In recent years, advancements in medical robotics have led to the emergence of robots in the operating room to assist surgeons in performing complex surgical tasks. In particular, robots used for robotic-assisted spine surgery are currently employed to position physical guides thanks to pre-operative planning and per-operative image-based registration. However, the risky task of drilling the pedicles to insert screw implants is still left entirely to the surgeon alone. One of the main reasons is that there is no way for the robot to validate, through a direct real-time measure, the correct positioning of the instrument tip with respect to the bone.In this context, the work of this thesis investigates the possibility of pushing further the robotic assistance in spine surgery, towards automatic gesture execution, by integrating adequate sensory feedback. More specifically, we consider the measurements of the bony tissue bio-electrical impedance during drilling. The focus has been put on developing an algorithm able to detect a bone breach to immediately stop the robot and prevent damaging the spine or any other surrounding soft tissues.Since bone drilling during spine surgery is a task that involves force application on a moving rigid body, we also worked on force control. A force controller has been developed to track the patient's motion while performing the drilling automatically. A pseudo-force signal, built from the position measurements, was used as feedback above an inner impedance controller to regulate robustly the interaction force applied to the bone.A stability analysis, simulations, and experimental results show improved experimental robustness to environment dynamics uncertainties, as compared to conventional sensor-based force feedback.Bone drilling experiments have been performed ex-vivo on lamb vertebrae to test and tune the algorithms. In addition to a successful quantitative ex-vivo study, the approach was also validated in-vivo on a pig model. The obtained results demonstrated that the developed controller and bone breach detection offer plausible perspectives to improve safety in robotically-assisted spine surgery.