Modélisation Biomécanique des Tissus Mous du Cerveau et Développement d'un Neuronavigateur Permettant la Prise en Compte Per-Opératoire du Brain-Shift

par Marek Bucki

Thèse de doctorat en Gestes médico-chirurgicaux assistés par ordinateur

Sous la direction de Yohan Payan.

Soutenue en 2008

à l'Université Joseph Fourier (Grenoble) .

    mots clés mots clés


  • Résumé

    La localisation précise de la cible chirurgicale est essentielle pour réduire la morbidité au cours de l'exérèse chirurgicale d'une tumeur cérébrale. Lorsque les dimensions de la craniotomie sont importantes, une déformation des tissus mous du cerveau peut survenir au cours de l'intervention. Du fait de ce `brain-shift', les données pré-opératoires ne correspondent plus à la réalité et la neuronavigation s'en trouve fortement compromise. Afin de prendre en compte ces effets, nous proposons un système de navigation passive permettant de localiser les ancillaires par rapport à la position rectifiée des structures anatomiques. Avant l'intervention une angiographie par résonance magnétique (ARM) du cerveau du patient est acquise. Après installation au bloc opératoire, le volume ARM définissant la configuration initiale de l'arbre vasculaire cérébral est rigidement recalé par rapport à la tête du patient. Au cours de l'intervention, suite à une déformation importante du cerveau, le chirurgien effectue un balayage échographique Doppler de la région d'intérêt. L'arbre vasculaire initial est recalé élastiquement vers sa configuration déformée, segmentée dans les images US localisées, et le champ de déplacements résultant est ensuite étendu à l'ensemble du volume de l'organe par le biais d'un modèle biomécanique spécifique au patient. La déformation globale ainsi calculée permet de mettre à jour les données pré-opératoires et rectifier le planning chirurgical initial. Notre système fournit une réponse rapide, robuste et précise au chirurgien et lui offre la possibilité de valider la pertinence de la déformation calculée avant toute modification du planning.


  • Résumé

    Accurate localization of the target is essential to reduce morbidity during a brain tumor removal intervention. In the case of large skull openings, a deformation of brain tissues can occur in the course of surgery. As a consequence of this `brain-shift', the preoperatively acquired images no longer correspond to reality and therefore neuronavigation is strongly compromised. In order to compensate for this deformation and recover the preoperative data during surgery, we propose to use a neuronavigation system which offers passive help to the surgeon by displaying the position of the guided tools with respect to the corrected location of the brain anatomical features. Before the intervention, a magnetic resonance angiography (MRA) of the patient's brain is acquired. Once the patient has been installed on the operating table, the MRA volume defining the initial vascular tree configuration is rigidly registered with the patient's head. During the intervention, whenever a large deformation occurs, the surgeon performs a Doppler ultrasound sweep of the region of interest. The initial vascular tree is elastically registered to its deformed configuration, segmented from the localized US images, and the resulting displacement field is further extended to the whole brain volume using a patient specific biomechanical model. The computed organ deformation is then used to update the preoperative data as well as the initial surgical planning. Our system gives the surgeon a quick, robust and accurate response and, moreover, enables him to check the relevance of the computed brain deformation prior to any alteration of the planning.

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  • Cote : TS08/GRE1/0147/D
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