Development of a new technique for objective assessment of gestures in mini-invasive surgery

Abstract

Una de las tareas más complicadas durante la enseñanza en cirugía consiste en explicarles a los estudiantes cuáles son las magnitudes óptimas de las fuerzas y los torques, al momento de guiar el instrumento durante la operación. Este problema obtiene mayor trascendencia en el campo de la cirugía mini-invasiva (MIS), donde se pierde la percepción de profundidad y se reduce el campo visual. Debido a esto, la evaluación de habilidades quirúrgicas, asociadas a este campo, se convierte en un punto crítico en el proceso de aprendizaje. Hoy en dia, esta evaluación se realiza mediante la observación de cirujanos expertos en diferentes salas de operación, haciendo evidente los problemas de subjetividad en los resultados, dependiendo del entrenador a cargo de la tarea. Investigaciones alrededor del mundo se han enfocado en el desarrollo de nuevas técnicas de evaluación automáticas, con el fin de brindar una realimentación objetiva durante el proceso de aprendizaje. De esta manera, la primera parte de este trabajo de tesis describe un nuevo método de clasificación de gestos médicos 3D basado en modelos biomecánicos (cinemáticos). Este nuevo enfoque permite analizar los gestos médicos, en relación con la suavidad y calidad de los movimientos, asociados a las tareas realizadas durante el entrenamiento médico. La clasificación de gestos, es entonces, lograda usando una parametrización de longitud de arco con el fin de calcular la curvatura para cada trayectoria. Las ventajas del método están orientadas principalmente a la independencia del tiempo y de la localización espacial y a la simplificación del problema estudiado. Este estudio involucra diversos gestos realizados repetidamente por diferentes participantes, cuyos datos fueron adquiridos por 3 dispositivos diferentes. La segunda parte de este trabajo se enfoca en una técnica de clasificación basada tanto en datos cinemáticos como dinámicos. En primer lugar, se implementó una expresión empírica entre la geometría del movimiento y los datos cinemáticos con el fin de calcular una variable diferente llamada Velocidad Afín. Los experimentos desarrollados en este trabajo muestran la naturaleza constante de esta característica en gestos médicos básicos. De la misma forma, los resultados muestran que una adecuada clasificación es lograda con base en esta implementación. Finalmente, los parámetros encontrados en los experimentos previos fueron tomados en cuenta para estudiar movimientos más complejos. Así, la velocidad afín fue usada para realizar la segmentación de tareas de tomar y soltar y la etapa de clasificación se implementó usando el cálculo de la energía para cada segmento. Los últimos experimentos de este trabajo fueron desarrollados usando seis cámaras de video y un instrumento laparoscópico. La posición 3D del efector final fue registrada, para cada participante, usando el software Motive OptiTrack y se utilizaron marcadores reflectivos instalados sobre el laparóscopo. Por otra parte, las medidas de fuerza y torque fueron adquiridas usando sensores de fuerza y torque atados al instrumento y localizados entre la punta del instrumento y la manija de la herramienta con el fin de capturar la interacción entre el participante y el material manipulado. Los resultados asociados a estos experimentos muestran una correlación entre los valores de energía y las habilidades quirúrgicas de los participantes involucrados en los experimentos.

Abstract One of the most di!cult tasks in surgical education is to teach students what is the optimal magnitude of forces and torques to guide the instrument during operation. This problem becomes even more relevant in the field of Mini Invasive Surgery (MIS), where the depth perception is lost and visual field is reduced. In this way, the evaluation of surgical skills involved in this field becomes in a critical point in the learning process. Nowadays, this assessment is performed by expert surgeons observation in di↵erent operating rooms, making evident subjectivity issues in the results depending on the trainer in charge of the task. Research works around the world have focused on the development of the automated evaluation techniques, that provide an objective feedback during the learning process. Therefore, first part of this thesis describe a new method of classification of 3D medical gestures based on biomechanical models (kinematics). This new approach analyses medical gestures based on the smoothness and quality of movements related to the tasks performed during the medical training. Thus, gesture classification is accomplished using an arc length parametrization to compute the curvature for each trajectory. The advantages of this approach are mainly oriented towards time and location independence and problem simplification. The study included several gestures that were performed repeatedly by di↵erent subjects; these data sets were acquired, also, with three di↵erent devices. Second part of this work is focused in a classification technique based on kinematic and dynamic data. In first place, an empirical expression between movement geometry and kinematic data is used to compute a di↵erent variable called the a!ne velocity. Experiments carried out in this work show the constant nature of this feature in basic medical gestures. In the same way, results proved an adequate classification based on this computation. Parameters found in previous experiments were taken into account to study movements more complex. Likewise, a!ne velocity was used to perform a segmentation of pick and release tasks, and the classification stage was completed using an energy computation, based on dynamic data, for each segment. Final experiments were performed using six video cameras and an instrumented laparoscope. The 3-D position of the end e↵ector was recorded, for each participant, using the OptiTrack Motive Software and reflective markers mounted on the laparoscope. Force and torque measurements, on the other hand, were acquired using force and torque sensors attached to the instrument and located between the tool tip and the handle of the tool in order to capture the interaction between participant and the manipulated material. Results associated to these experiments present a correlation between the energy values and the surgical skills of the participants involved in these experiments.