Medisinsk nålmodell forbedrer virtuelle treningsplattformer for yngre kirurger

En matematisk modell utviklet av forskere ved University of Bristol kan forbedre nøyaktigheten av medisinsk nålbruk i kirurgiske simuleringer. Den nye modellen, som gir en effekt som sies å være "så lik som mulig" til nålelevering i det virkelige liv, har potensial til å forbedre opplæringen for yngre kirurger.

Minimalt invasive kirurgiske prosedyrer levert via nåler plassert gjennom huden brukes for et bredt spekter av medisinske bruksområder – inkludert vevsbiopsi, epidural anestesi, brakyterapi, nevrokirurgi og dyp hjernestimulering. Suksessen til disse prosedyrene er imidlertid svært avhengig av nøyaktig nålplassering. Unøyaktig innsetting har potensial til å forårsake alvorlige komplikasjoner, for eksempel falske negativer i en biopsi, eller utilsiktet ødeleggelse av sunt vev i ablasjonsprosedyrer.

For å hjelpe til med å mestre disse utfordrende operasjonene, kan juniorkirurger trenes ved hjelp av kirurgiske simulatorer som gir visuell og haptisk tilbakemelding. "Kirurgisk simulering utgjør en integrert del av moderne medisinsk praksis," forklarer førsteforfatter og maskiningeniør Athanasios Martsopoulos av Bristol Robotics Laboratory. "Det tilbyr et trygt miljø for kirurger å trene i, men også et rammeverk for planlegging, forskning og bedre forståelse av kirurgiske inngrep."

Nøkkelen til slike simuleringer er imidlertid nøyaktig modellering av bløtvev og de fleksible medisinske nålene, samt interaksjonskreftene mellom dem. I sin studie utviklet Martsopoulos og hans kolleger nye modeller av fleksible medisinske nåler ved bruk av teknikker fra kontinuummekanikk – studiet av deformasjonen av, og transformasjonen av krefter gjennom, materialer som ikke er modellert som en serie av diskrete partikler, men som en kontinuerlig masse.

Forskerne rapporterer at tilnærmingen gjorde dem i stand til å utvikle modellnåler for prostatabiopsi og brachyterapi som er både svært nøyaktige og mer beregningsmessig effektive enn deres tidligere kolleger. Sistnevnte kvalitet ble oppnådd, forklarer teamet, ved å kutte ned på innføringen av unødvendige trinn i modelleringen.

"Den beregningsmessige effektiviteten til metodene, kombinert med deres nøyaktighet, gjør at de kan integreres i kirurgiske simuleringsmiljøer rettet mot opplæring av yngre kirurger," sier Martsopoulos. "De foreslåtte algoritmene er lett tilgjengelige for integrasjon med slike simuleringsløsninger, og de tar sikte på å forbedre deres visuelle og haptiske troskap."

Med den første studien fullført, ser forskerne nå etter å kombinere sine nye modeller av medisinske nåler med beregningseffektive og nøyaktige modeller av menneskelig vev. Dette, forklarte de, vil tillate dem å modellere dynamikken til virtuelle kirurgiske instrumenter i en "fullverdig" kirurgisk simulering.

Biopsinål gjør hjernekirurgi tryggere

"Fremtidige utvidelser av arbeidet vårt vil også tillate implementering av den foreslåtte modellen ved hjelp av grafikkbehandlingsenheten, med sikte på ytterligere forbedring av modellens beregningseffektivitet," legger de til.

Ved siden av å hjelpe til med å trene fremtidens kirurger, bemerker teamet, har modellen også potensial til å forbedre den preoperative planleggingen av kirurgiske inngrep og hjelpe til med utviklingen av kirurgiske roboter.

Studien er beskrevet i Matematisk og datamodellering av dynamiske systemer.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• Platoblokkkjede. Web3 Metaverse Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• kilde: https://physicsworld.com/a/medical-needle-model-improves-virtual-training-platforms-for-junior-surgeons/