Multi-modal laparoscopic liver navigation

Leverkreft er en av de mest dødelige kreftformene, med mer enn en million nye pasienter diagnostisert hvert år rundt om i verden. Et viktig mål for medisinsk innovasjon innen dette feltet er å kunne tilby behandling med mål om å kurere sykdommen til så mange pasienter som mulig, noe som betyr å gi en behandling som har en rimelig sjanse til å kurere sykdommen fullt ut. Minimalinvasiv "kikkhullskirurgi", også kjent som laparoskopi, er en stadig mer populær praksis, og pasienter rapporterer en høyere livskvalitet etter laparoskopisk kirurgi enn etter tradisjonell åpen kirurgi. Disse operasjonene kan være relativt enkle for små svulster nær organoverflaten, men tilgang til mer utfordrende tumorplasseringer vil kreve nøye planlegging for å sikre fjerning av sykt vev mens man unngår å spre tumorceller under operasjonen. Under operasjonen er det viktig å følge denne planen nøyaktig, noe som er vanskelig i laparoskopisk kirurgi på grunn av kompleks organanatomi og begrenset synsvinkel. Vårt prosjekt tar sikte på å overvinne disse begrensningene ved å lage en GPS for minimalinvasiv leverkirurgi, slik at kirurgen kan navigere gjennom organet til svulsten er trygt fjernet. Det tar også sikte på å vise risikostrukturer som ligger skjult i organet under overflaten, slik at kirurgen trygt kan omgå dem og unngå farlige komplikasjoner som blødning eller skade på gallekanaler. For dette formålet vil sporingsteknologi kombineres med intraoperativ avbildning som CT-skanning, kirurgisk ultralyd og algoritmisk evaluering av laparoskopiske videobilder.

As modern surgery is increasingly being driven towards the minimally invasive approach, incisions into the patient body to reach and expose organs are kept to minimal dimensions, which implies a growing need for complementary and/or alternative visualization techniques. Laparoscopic surgery tackles this challenge through the incorporation of endoscopic systems. However, endoscopy presents the limitations of being confined to the restricted viewing field of the optical device and of visualizing only the surface. In this regard, 3D image data sets from other imaging modalities can help visualize structures, anatomies and pathologies below the surface, assumed these are registered to the optical view. These 3D models may be overlaid and fused with a laparoscopic video image in an augmented reality. The long-term goal of this project is to demonstrate that image-registered laparoscopic techniques will increase the efficiency and reduce the morbidity of tumor resection. As the soft-tissue anatomy moves and deforms throughout surgery, intra-operatively acquired datasets are needed to monitor the current state of the organ. The goal of this PhD project is to develop the necessary information extraction and fusion algorithms for ultrasound and optical images. Once the algorithmic building blocks are available, they will be brought together in a prototype navigation system ready for real-time use. Finally, the performance will be evaluated in a (pre-)clinical feasibility study. A close collaboration between Oslo Intervention Centre and Siemens Healthcare AS, Oslo, has been established to facilitate this project. Apart from scientific contributions to the field of image-guided laparoscopic surgery, a product enabling better and safer resection of abdominal tumors might result in the future.