Detección por deep learning de puntos de riesgo en la trayectoria de un asistente robotizado en cirugías endonasales transesfenoidales

• Fontúrbel, Carlos ^[1] ; Ayuso-Lera, Adrián ^[1] ; Fuente, Eusebio de la ^[1] ; Fraile, Juan Carlos ^[1] ; Pérez Turiel, Javier ^[1]
  1. [1] Universidad de Valladolid

     Universidad de Valladolid

     Valladolid, España

     
• Localización: XLIII Jornadas de Automática: libro de actas: 7, 8 y 9 de septiembre de 2022, Logroño (La Rioja) / coord. por Carlos Balaguer Bernaldo de Quirós, José Manuel Andújar Márquez, Ramón Costa Castelló, C. Ocampo-Martínez, Juan Jesús Fernández Lozano, Matilde Santos Peñas, José Simó, Montserrat Gil Martínez, José Luis Calvo Rolle, Raúl Marín, Eduardo Rocón de Lima, Elisabet Estévez Estévez, Pedro Jesús Cabrera Santana, David Muñoz de la Peña Sequedo, José Luis Guzmán Sánchez, José Luis Pitarch Pérez, Óscar Reinoso García, Óscar Déniz Suárez, Emilio Jiménez Macías, Vanesa Loureiro-Vázquez, 2022, ISBN 978-84-9749-841-8, págs. 993-1000
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Detection by Deep Learning of Risk Points in the Trajectory of a Robotic Assistant in Transsphenoidal Endonasal Surgeries
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    La cirugía endoscópica endonasal transesfenoidal es una técnica mínimamente invasiva utilizada en la actualidad para tratar tumores hipofisarios. A pesar de sus ventajas, la tecnología actual requiere la participación de dos cirujanos que han de trabajar con un grado de precisión muy alto en una zona de tamaño muy reducido y extremadamente delicada. La automatización de ciertos procedimientos durante la intervención, como podría ser el manejo del endoscopio por parte de un asistente robótico, podría evitar la necesidad de un segundo cirujano. Para lograrlo, es necesario generar una trayectoria de referencia para el brazo robótico que sería el portador del endoscopio. En este artículo se propone un método para la generación de la trayectoria de forma manual con evaluación automática del riesgo de la misma mediante la detección de la ubicación de las estructuras anatómicas críticas segmentadas mediante deep learning.

  • English

    Transsphenoidal endoscopic endonasal surgery is a minimally invasive procedure currently used to remove pituitary tumours. Despite its benefits, current technology requires the participation of two surgeons who have to perform this operation with a very high degree of precision in a very tight and extremely delicate area. The automation of certain procedures during the intervention, such as the handling of the endoscope by a robotic assistant, could obviate the current need for a second surgeon, who performs this task. To achieve this, it is necessary to generate a reference trajectory for the robotic arm that would be the carrier of the endoscope. This paper proposes a method for generating the path manually with automatic risk verification of the trajectory by detecting the location of segmented critical anatomical structures using deep learning.