CE33 - Interaction, Robotique – Intelligence artificielle

CHIRURGIE ROBOTIQUE SUPERVISÉE - APPLICATION A L'ABLATION RADIOFREQUENCE DES TUMEURS DU FOIE – SPERRY

SPERRY

aSsistance robotique aux ProcEdures peRcutanées chiRurgicales dans les sYstèmes déformables – Application à l’ablation par radiofréquence des tumeurs du foie –

Robotisation et automatisation des procédure d'ablation par radiofréquence des tumeurs du foie

Le cancer hépatique est le sixième cancer le plus répandu. Avec plus de 40 000 nouveaux cas chaque année il est la troisième cause de décès par cancer dans le monde. Le traitement standard pour les tumeurs primaires du foie et les métastases est la chirurgie ouverte avec des facteurs de risque associés importants. Des traitements alternatifs existent pour les métastases hépatiques non résécables. L'ablation par radiofréquence (RFA) est une procédure percutanée qui utilise la chaleur dissipée au bout de l’aiguille pour détruire les cellules cancéreuses. La RFA a été développée pour accéder aux organes internes et aux structures profondes tout en diminuant les risques d’infections, les hémorragies et les douleurs postopératoires. Cependant, contrairement à ce que l'on pourrait penser, l'approche par RFA peut être une intervention extrêmement complexe. En effet, l'efficacité du traitement dépend fortement du positionnement de l'aiguille, ce qui peut être particulièrement difficile avec ces longues aiguilles, manipulées depuis l'extérieur à l’aide d’images peropératoires (fluoroscopie ou échographie) offrant une visibilité limitée des structures internes. <br /> <br />Dans ce projet, nous souhaitons développer de nouvelles solutions pour le contrôle des robots médicaux interagissant avec les tissus mous. Notre objectif est de développer un système robotique, autonome, mais supervisé, capable d’interagir avec des structures déformables. Ce travail est motivé par les progrès récents dans le domaine de la simulation médicale qui a atteint un niveau de réalisme suffisant pour l’enseignement et l’entrainement chirurgical, voire pour l’assistance visuelle et la réalité augmentée pendant la chirurgie. Nous pensons que ces modèles peuvent fournir des informations essentielles pour anticiper et prédire les déformations des structures en vue d’automatiser la commande robotique pour l’insertion d’aiguille.

Le problème d'insertion d'aiguille automatique consiste à trouver les déplacements du robot manipulant l’aiguille pour positionner sa pointe, tout en prenant en compte la déformation de la trajectoire et de la tumeur identifiées initialement. Ces déformations sont causées par les interactions tissus/aiguille et les mouvements physiologiques du patient. Une fois que l’aiguille est insérée dans le tissu, le robot ne peut plus être considéré indépendamment de son environnement, qui doit alors être intégré dans la commande robotique. L’originalité de notre proposition réside dans l’utilisation de simulations inverses par éléments finis (FE) dans la boucle de commande du robot pour prédire la déformation des structures.

Pendant l’insertion, les modèles FE sont continuellement recalés (étape corrective) grâce à de l’information extraite d’un système d’imagerie peropératoire. Cette étape permet de contrôler l’erreur des modèles par rapport aux structures réelles. Une seconde étape (étape de prédiction) permet d’anticiper le comportement de structures déformables, en se reposant uniquement sur les prédictions des modèles biomécanique. Ceci permet d’ajuster la commande du robot pour compenser les déplacements des tissus avant même le déplacement de l’aiguille. Enfin, pour des raisons évidentes de sécurité, il est important que le chirurgien puisse à tout moment reprendre la main sur le système automatique. Nous proposons d’intégrer un système de télémanipulation dans la boucle de commande, permettant de partager le contrôle du robot dans les zones difficiles.

Pour la réussite de ce projet, nous avons identifié trois axes de recherche qui se situent à l’intersection de plusieurs domaines scientifiques :
(1) Tâche 1 : Modèles biomécaniques prédictifs et contrôle d’erreur par l’image.
(2) Tâche 2 : Modèle de contrôle par simulation inverse et télémanipulation.
(3) Tâche 3 : Conception, prototypage et validation du système dans les applications réalistes.

Les résultats de ce projet permettront d’apporter des solutions à un problème actuel, encore non résolu par la communauté scientifique. Ces travaux seront implémentés sur une plateforme matérielle dédiée. Celle-ci se compose d’un robot collaboratif équipé d’un outil de manipulation d’aiguille conçu préalablement. Une volonté forte est en effet d’amener nos résultats de recherche jusqu’à un prototype expérimental permettant l’évaluation qualitative et quantitative de notre approche.

Conformément à notre stratégie de diffusion, nous envisageons des présentations dans les conférences internationales les plus prestigieuses de la communauté de simulation médicale (Miccai, Ipcai), les conférences de robotique (Iros, Icra) et aussi la publication dans une à plusieurs revues à facteur d'impact important (IEEE transaction on robotics, Media, …).

Un effort de développement sera également réalisé pour mettre à disposition les méthodes développées dans le logiciel de simulation open source SOFA. Cette démarche permettra d’augmenter la visibilité des travaux sur un sujet d’actualité et très dynamique. La combinaison de publications scientifiques et de logiciels à diffusion libres facilitera grandement les échanges entre scientifiques et la dissémination effective des résultats. Notre démarche permettra de garantir les échanges et l'interopérabilité des logiciels sans sacrifier la possibilité de commercialiser nos résultats.

La robotique médicale est maintenant un domaine bien établi avec de nombreuses applications cliniques, de recherche et commerciales. Les problématiques de contrôle de l’interaction robotique sont aujourd’hui toujours largement ouvertes pour ce qui est des environnements mous. Les résultats techniques et industriels de ce projet sont particulièrement pertinents pour les entreprises de l'information numérique et des technologies pour la chirurgie assistée par ordinateur ainsi que pour les fabricants d'imagerie médicale. La vision est que les prochaines générations de robots médicaux donneront accès à des algorithmes avancés et à l'automatisation de tâches complexes, réduisant ainsi le temps opératoire, les risques pour les patients, et donc le surcout associé aux robots.

Notre outil pourrait intéresser, l’ensemble de la communauté chirurgicale hépatobiliaire française et internationale et changer les standards de traitement pour des stratégies percutanées beaucoup moins lourdes et traumatisantes pour les patients. En proposant des outils innovants pour les domaines de la simulation chirurgicale et de l'hépatologie, ce projet contribue à apporter des développements scientifiques centrés sur un problème social et économique de première importance. Les objectifs médicaux attendus sont multiples :
1. Diminuer les traumatismes et les taux de complications pour les patients tels que les infections, les hémorragies et les douleurs postopératoires.
2. Diminution de la morbidité postopératoire grâce à une meilleure préservation des pédicules nécessaires pour la fonctionnalité du parenchyme restant.
3. Formation des jeunes chirurgiens grâce à un modèle de foie déformable afin de simuler des situations cliniques réalistes (réalité virtuelle immersive).

Notre projet s’inscrit dans l’évolution logique de la chirurgie pour améliorer la sécurité, le temps de récupération et proposer des traitements moins agressifs pour les patients.

1. Hadrien Courtecuisse, Zhifan Jiang, Olivier Mayeur, Jean-Francois Witz, Pauline Lecomte-Grosbras, et al.. Three-dimensional physics-based registration of pelvic system using 2D dynamic magnetic resonance imaging slices. Strain, Wiley-Blackwell, 2020, 56 (3)

2. Paul Baksic, Hadrien Courtecuisse, Christian Duriez, Bernard Bayle. Robotic needle insertion in moving soft tissues using constraint-based inverse Finite Element simulation. ICRA 2020 - IEEE International Conference on Robotics and Automation, May 2020, Paris, France.

3. Paul Baksic, Hadrien Courtecuisse, Matthieu Chabanas, Bernard Bayle. FEM-based confidence assessment of non-rigid registration. Surgetica 2019, 2019, Rennes, France.

Les interventions médicales percutanées, utilisant des aiguilles chirurgicales, sont parmi les approches les moins invasives pour accéder aux structures internes profondes des organes sans endommager les tissus environnants. Aujourd’hui, de nombreuses interventions chirurgicales reposent sur l’utilisation d’aiguilles permettant ainsi des interventions complexes comme des curiethérapies ou des thermoablations de tumeurs (cryoablation, radio fréquences). Contrairement à la chirurgie ouverte traditionnelle, ces approches affectent seulement une zone localisée autour de l’aiguille, réduisant ainsi le traumatisme et les risques de complications. Ces traitements offrent aussi de nouvelles solutions pour certaines tumeurs non opérables ou pour des métastases pour lesquelles les méthodes traditionnelles peuvent être contre-indiquées en raison de l'âge du patient et de l'étendue ou de la localisation de la maladie.
Même si elles fournissent de très bons résultats, ces interventions augmentent sensiblement le niveau d'expertise requis pour les praticiens. La thermoablation peut être extrêmement complexe à réaliser puisque l'efficacité du traitement dépendra fortement de la précision du positionnement de l'aiguille, limitée par le fait que ces aiguilles sont manipulées depuis l'extérieur du patient à l’aide d’images peropératoires offrant une mauvaise visibilité des structures. La robotique médicale a le potentiel d’assister le geste du chirurgien, de surmonter certaines limitations dues aux facteurs humains et d’augmenter la précision de placement des outils. De nombreux projets de recherche et produits commerciaux visent à développer des robots chirurgicaux pour l’assistance à l’insertion d’aiguille. Cependant, la déformation des organes reste, de manière générale, un problème ouvert limitant le développement de ces robots à plus grande échelle, pour leur utilisation dans la salle d'opération.
Dans ce projet, nous souhaitons développer de nouvelles solutions pour le contrôle des robots médicaux interagissant avec les tissus mous. Ce travail est motivé par les progrès récents dans le domaine de la simulation médicale, toujours dans le but d’atteindre un niveau de réalisme suffisant pour aider les chirurgiens pendant l'opération. Les outils de simulation en question sont aujourd’hui utilisés pour la formation des chirurgiens, voire pour l’assistance visuelle pendant l’opération grâce à la réalité augmentée. La maturité de ces techniques laisse aujourd’hui entrevoir la capacité à utiliser la simulation de manière peropératoire pour contrôler des gestes réalisés avec l’aide d’un robot. Ceci est véritablement un challenge, car de manière générale, très peu d’information peut être extraite en temps réel des images au cours d’une intervention. Nous pensons qu'une connaissance, même minimale du comportement mécanique des structures, associées à l’usage des images peut permettre de guider un robot pour atteindre une cible préidentifiée lors d'une étape de planification.
L’originalité de notre approche est que nous aborderons le problème de la déformation en utilisant des simulations inverses par éléments finis en temps réel, utilisées dans la boucle de contrôle du robot. Cela présente des verrous scientifiques importants que nous souhaitons lever dans ce projet. En particulier, nous devrons proposer des solutions offrant un compromis optimal entre précision et rapidité pour prédire l'interaction des tissus mous et des aiguilles. Ces travaux seront implémentés sur une plate-forme matérielle dédiée. Celle-ci se compose d’un robot collaboratif équipé d’un outil de manipulation d’aiguille conçu préalablement, ce qui autorisera la validation de la méthode dans des applications réalistes. Une volonté forte est en effet d’amener nos résultats de recherche jusqu’à un prototype expérimental permettant l’évaluation qualitative et quantitative de notre approche.

Coordinateur du projet

Monsieur Hadrien Courtecuisse (Laboratoire des sciences de l'Ingénieur, de l'Informatique et de l'Imagerie (UMR 7357))

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenaire

ICube Laboratoire des sciences de l'Ingénieur, de l'Informatique et de l'Imagerie (UMR 7357)

Aide de l'ANR 302 215 euros
Début et durée du projet scientifique : décembre 2018 - 36 Mois

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