Preview

Сибнейро

Расширенный поиск

Совмещение голографической модели и реального объекта при нейронавигации методом дополненной реальности (AR): анализ точности трех методов

https://doi.org/10.64265/sibneuro-2025-1-1-26-36

Аннотация

Введение. Технологии дополненной реальности (AR, augmented reality), позволяют хирургу накладывать трехмерные виртуальные модели на реальные объекты, улучшая визуализацию и облегчая выполнение сложных операций. Основной задачей использования AR в хирургии является точное совмещение виртуальной модели с реальной анатомией пациента, что позволяет хирургу видеть ключевые анатомические структуры в виде проекции на теле или внутри него.

Материалы и методы. При выполнении исследования были использованы HMD (head-mounted display) очки Microsoft Hololens 2 и программное обеспечение «Меджитал» для AR-навигации. В статье представлены результаты технического сравнения трех методов совмещения AR 3D-моделей с головой пациента: совмещение по краниометрическим точкам, использование QR-кода и 3D-печатной рамки, а также применение заранее запрограммированных точек с 3D-указкой. Проведена оценка точности регистрации опорных точек через показатели FRE (fiducial registration error) и времени выполнения для каждого метода, что позволило определить их преимущества и ограничения.

Результаты. Среднее значение FRE при совмещении по краниометрическим точкам – 1,1 ± 0,3 см, при использовании QR-кода и 3D-напечатанной рамки – 0,4 ± 0,3 см, при применении заранее запрограммированных точек и 3D-указки – 0,7 ± 0,6 см. Время проведения совмещения в среднем составило 180, 5 и 100 с соответственно. Выявлено, что метод с использованием QR-кода и 3D-рамки обладает наибольшей точностью, что делает его предпочтительным для большинства клинических ситуаций.

Заключение. Каждый метод имеет свои сильные и слабые стороны, и выбор зависит от клинической ситуации, доступного оборудования и требуемой точности. Интеграция AR-технологий с хирургическими методами повышает безопасность и точность оперативных вмешательств.

Об авторах

А. Н. Коновалов
ФГАУ «Национальный медицинский исследовательский центр нейрохирургии имени академика Н.Н. Бурденко» Минздрава России; ФГАОУ ВО Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет)
Россия

Коновалов Антон Николаевич – кандидат медицинских наук, научный сотрудник, врач-нейрохирург 3-го нейрохирургического отделения (сосудистая нейрохирургия), ФГАУ «Национальный медицинский исследовательский центр нейрохирургии имени академика Н.Н. Бурденко» Минздрава России; старший научный сотрудник Дизайн-центра гибкой биоэлектроники, ФГАОУ ВО Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова Минздрава России

4-я Тверская-Ямская ул., д. 16, Москва, 125047 

ул. Трубецкая, д. 8, стр. 2, Москва, Российская Федерация, 119991 



А. А. Артемьев
ФГАУ «Национальный медицинский исследовательский центр нейрохирургии имени академика Н.Н. Бурденко» Минздрава России
Россия

Артемьев Антон Алексеевич – клинический ординатор 

4-я Тверская-Ямская ул., д. 16, Москва, 125047 



Д. Н. Окишев
ФГАУ «Национальный медицинский исследовательский центр нейрохирургии имени академика Н.Н. Бурденко» Минздрава России
Россия

Окишев Дмитрий Николаевич – кандидат медицинских наук, научный сотрудник, врач-нейрохирург 3-го нейрохирургического отделения (сосудистая нейрохирургия) 

4-я Тверская-Ямская ул., д. 16, Москва, 125047 



Ш. Ш. Элиава
ФГАУ «Национальный медицинский исследовательский центр нейрохирургии имени академика Н.Н. Бурденко» Минздрава России
Россия

Элиава Шалва Шалвович – доктор медицинских наук, профессор, член-корреспондент РАН, ведущий научный сотрудник, врач-нейрохирург, заведующий 3-м нейрохирургическим отделением (сосудистая нейрохирургия)

4-я Тверская-Ямская ул., д. 16, Москва, 125047 



В. М. Иванов
ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого»
Россия

Иванов Владимир Михайлович – доктор физико-математических наук, кандидат технических наук, профессор Высшей школы теоретической механики и математической физики 

ул. Политехническая, д. 29, Санкт-Петербург, 195251 



А. Ю. Смирнов
ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого»
Россия

Смирнов Антон Юрьевич – специалист Высшей школы теоретической механики и математической физики 

ул. Политехническая, д. 29, Санкт-Петербург, 195251 



А. В. Князев
ООО «Нацстандарт-дистрибуция»
Россия

Князев Александр Викторович – руководитель направления «Лучевая диагностика» 

ул. Верейская, д. 29, стр. 33, этаж 3, ком. 5, Москва, 121357 



С. С. Стрелков
ООО «Меджитал»
Россия

Стрелков Сергей Васильевич – технический директор 

ул. Лисичанская, 6, лит. А, пом. 14-н, ком. 2, Санкт-Петербург, 197342 



Список литературы

1. Kim Y, Kim H, Kim YO. Virtual reality and augmented reality in plastic surgery: A review. Arch Plast Surg. 2017; 44(3): 179-187. https://doi.org/10.5999/aps.2017.44.3.179

2. Azuma RT. A survey of augmented reality. Vol. 6. Presence: Teleoperators and virtual environments. 1997. doi.org: 10.1162/pres.1997.6.4.355

3. Mahmoud N, Grasa ÓG, Nicolau SA, Doignon C, Soler L, Marescaux J, et al. On-patient see-through augmented reality based on visual SLAM. Int J Comput Assist Radiol Surg. 2017; 12(1): 1-11. https://doi.org/10.1007/s11548-016-1444-x

4. Mitsuno D, Ueda K, Hirota Y, Ogino M. Effective application of mixed reality device HoloLens: Simple manual alignment of surgical field and holograms. Plast Reconstr Surg. 2019; 143(2): 647-651. https://doi.org/10.1097/PRS.0000000000005215. Erratum in: Plast Reconstr Surg. 2019; 143(4): 1283. https://doi.org/10.1097/PRS.0000000000005770

5. Lia H, Paulin G, Yi N, Haq H, Emmanuel S, Ludig K, et al. HoloLens in suturing training. Image-Guided Procedures, Robotic Interventions, and Modeling. 2018: 69. https://doi.org/10.1117/12.2293934

6. Kilgus T, Heim E, Haase S, Prüfer S, Müller M, Seitel A, Fangerau M, et al. Mobile markerless augmented reality and its application in forensic medicine. Int J Comput Assist Radiol Surg. 2015; 10(5): 573-586. https://doi.org/10.1007/s11548-014-1106-9

7. Wang H, Wang F, Leong AP, Xu L, Chen X, Wang Q. Precision insertion of percutaneous sacroiliac screws using a novel augmented reality-based navigation system: A pilot study. Int Orthop. 2016; 40(9): 1941-1947. https://doi.org/10.1007/s00264-015-3028-8

8. Van Krevelen DWF, Poelman R. A survey of augmented reality technologies, applications and limitations. Int J Virtual Real. 2010; 9(2): 1–20. https://doi.org/10.20870/IJVR.2010.9.2.2767

9. Badiali G, Ferrari V, Cutolo F, Freschi C, Caramella D, Bianchi A, et al. Augmented reality as an aid in maxillofacial surgery: Validation of a wearable system allowing maxillary repositioning. J Craniomaxillofac Surg. 2014; 42(8): 1970-1976. https://doi.org/10.1016/j.jcms.2014.09.001

10. Tepper OM, Rudy HL, Lefkowitz A, Weimer KA, Marks SM, Stern CS, et al. Mixed reality with HoloLens: Where virtual reality meets augmented reality in the operating room. Plast Reconstr Surg. 2017; 140(5): 1066–1070. https://doi.org/10.1097/PRS.0000000000003802

11. Yoon JW, Chen RE, Kim EJ, Akinduro OO, Kerezoudis P, Han PK, et al. Augmented reality for the surgeon: Systematic review. Int J Med Robot. 2018; 14(4): e1914. https://doi.org/10.1002/rcs.1914

12. Kuhlemann I, Kleemann M, Jauer P, Schweikard A, Ernst F. Towards X-ray free endovascular interventions – Using HoloLens for on-line holographic visualisation. Healthcare Technology Letters. Institution of Engineering and Technology. 2017: 184–187.


Рецензия

Для цитирования:


Коновалов А.Н., Артемьев А.А., Окишев Д.Н., Элиава Ш.Ш., Иванов В.М., Смирнов А.Ю., Князев А.В., Стрелков С.С. Совмещение голографической модели и реального объекта при нейронавигации методом дополненной реальности (AR): анализ точности трех методов. Сибнейро. 2025;1(1):26-36. https://doi.org/10.64265/sibneuro-2025-1-1-26-36

For citation:


Konovalov A.N., Artemyev A.A., Okishev D.N., Eliava Sh.Sh., Ivanov V.M., Smirnov A.Yu., Knyazev A.V., Strelkov S.V. Alignment of the holographic model and the real object in neuronavigation using augmented reality (AR): accuracy analysis of three methods. Sibneuro. 2025;1(1):26-36. (In Russ.) https://doi.org/10.64265/sibneuro-2025-1-1-26-36

Просмотров: 58


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 3033-649X (Print)
ISSN 3033-6805 (Online)