2016
Preoperative trajectory planning for percutaneous procedures in deformable environments
HAMZÉ, Noura; Igor PETERLÍK; Stéphane COTIN a Caroline ESSERTZákladní údaje
Originální název
Preoperative trajectory planning for percutaneous procedures in deformable environments
Název česky
Pre-operativní plánování trajektorie pro perkutánní zákroky v deformovatelných prostředích
Autoři
HAMZÉ, Noura; Igor PETERLÍK; Stéphane COTIN a Caroline ESSERT
Vydání
Computerized Medical Imaging and Graphics, Elsevier, 2016, 0895-6111
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Článek v odborném periodiku
Obor
10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele
Spojené státy
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Odkazy
Impakt faktor
Impact factor: 1.738
Označené pro přenos do RIV
Ano
Kód RIV
RIV/00216224:14610/16:00089427
Organizační jednotka
Ústav výpočetní techniky
UT WoS
EID Scopus
Klíčová slova anglicky
Constraint solving; Optimization; Trajectory planning; Flexible needles; Biomechanics; Deformable models; Finite Element Method (FEM); Interventional radiology; Percutaneous procedures; Radiofrequency ablation; Cryoablation
Štítky
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 27. 4. 2018 10:08, Mgr. Alena Mokrá
Anotace
V originále
In image-guided percutaneous interventions, a precise planning of the needle path is a key factor to a successful intervention. In this paper we propose a novel method for computing a patient-specific optimal path for such interventions, accounting for both the deformation of the needle and soft tissues due to the insertion of the needle in the body. To achieve this objective, we propose an optimization method for estimating preoperatively a curved trajectory allowing to reach a target even in the case of tissue motion and needle bending. Needle insertions are simulated and regarded as evaluations of the objective function by the iterative planning process. In order to test the planning algorithm, it is coupled with a fast needle insertion simulation involving a flexible needle model and soft tissue finite element modeling, and experimented on the use-case of thermal ablation of liver tumors. Our algorithm has been successfully tested on twelve datasets of patient-specific geometries. Fast convergence to the actual optimal solution has been shown. This method is designed to be adapted to a wide range of percutaneous interventions.