An endoscopic navigation system for lung cancer biopsy

Abstract

El càncer de pulmó és un dels càncers més diagnosticats entre homes i dones. En realitat, el càncer de pulmó representa el 13% del total de casos amb una supervivència global de 5 anys. Tot i que la detecció precoç augmenta la supervivència del 38% al 67%, el diagnòstic precís continua sent un repte. La confirmació patològica requereix extreure una mostra del teixit de la lesió per a la seva biòpsia. El procediment preferit per a la biòpsia del teixit extret s’anomena broncoscòpia. Una broncoscòpia és una tècnica endoscòpica per a l’exploració interna de les vies respiratòries que facilita el funcionament d’intervencions mínimament invasives amb un baix risc per al pacient. Els avenços recents en aparells broncoscòpics han incrementat el seu ús per procediments diagnòstics i d’intervenció, com ara, el mostreig de biòpsia per càncer de pulmó. Malgrat la millora de la qualitat del dispositiu broncoscòpic, hi ha una manca de sistemes computacionals intel·ligents per donar suport a la decisió clínica en el moment de la intervenció. Les tecnologies existents no aconsegueixen assolir la lesió amb precisió a causa de diversos aspectes en la planificació de la intervenció i un mal guiatge en el moment d’exploració. Els sistemes de guia existents irradien els pacients i el personal clínic, podrien ser cars i aconsegueixen un 70% d’augment en el rendiment del diagnòstic. Es podria millorar el rendiment del diagnòstic reduint la radiació i els costos mitjançant el desenvolupament de sistemes de suport a la intevenció capaços de guiar el broncoscopi a la lesió. L’objectiu d’aquesta tesi és desenvolupar un sistema de navegació basat en imatges per a l’orientació intraoperatòria dels broncoscopistes a una lesió objectiu a través d’un recorregut prèviament planificat en un escànner CT. Proposem un sistema de navegació en 3D que utilitza l’anatomia dels frames en els vídeos de broncoscòpia per localitzar el broncoscopi dins de les vies respiratòries. Un cop situat el broncoscopi, el nostre sistema de navegació pot indicar la bifurcació que cal seguir per arribar a la lesió. Per tal de facilitar una validació el més realista possible, també es presenten dos mètodes per augmentar les broncoscopies virtuals simulades amb l’aparença de vídeos intraoperatoris. Els experiments realitzats en vídeos augmentats i intraoperatoris demostren que el nostre algoritme es pot accelerar per a una implementació en temps real a la sala d’operacions.

El cáncer de pulmón es uno de los canceres más diagnosticados entre hombres y mujeres. De hecho, el 13% del total de casos con una tasa de supervivencia de 5 años son de cáncer de pulmón. Aunque la detección precoz incrementa la tasa de supervivencia del 38% al 67%, un diagnostico acertado aun es un reto. Para una confirmación patológica se requiere de la extracción de una muestra de tejido para su biopsia. El procedimiento preferido para la biopsias de tejido pulmonar se llama broncoscopia. Una broncoscopia es una técnica endoscópica para la exploración interna de las vías respiratorias que facilita la realización de intervenciones de bajo riesgo para el paciente. Avances recientes en broncoscopios han incrementado su uso en diagnósticos minimamente invasivos e intervenciones como en la extracción de muestras de tejido. A pesar de estos avances, hy una falta de sistemas inteligentes que ayuden decisiones clínicas in-vivo durante los procedimientos. Las tecnologías actuales fallan en alcanzar ciertas lesiones debido a algunos aspectos en la planificación off-line y a un mal guiado durante los procedimientos. Algunos sistemas de guiado ya existentes radian a pacientes y el equipo clínico, pueden ser muy caros y solo consiguen un incremento de la eficiencia de hasta el 70%. La eficiencia del diagnostico podría mejorarse reduciendo la radiación y costes de la intervención desarrollando sistemas de soporte capaces de guiar el broncoscopio hasta una determinada lesión. El objetivo de esta tesis es el de desarrollar un sistema de navegación para broncoscopias que permita alcanzar una lesión siguiendo un camino previamente calculado en un CT. Proponemos un sistema de navegación que usa información anatómica de imágenes de broncoscopias para localizar el broncoscopio dentro de las vías respiratorias. Una vez que el broncoscopio es localizado, nuestro sistema de navegación es capaz de indicar la bifurcación que se necesita atravesar para alcanzar una determinada lesión. Para facilitar una validación off-line tan realista como sea posible, también presentamos dos métodos para aumentar imágenes de broncosopias virtuales con apariencia real. Los experimentos realizados tanto en imágenes aumentadas como en broncoscopias reales demuestran que nuestro algoritmo puede acelerarse para ser usado dentro de un quirófano.

Lung cancer is one of the most diagnosed cancers among men and women. Actually, lung cancer accounts for 13% of the total cases with a 5-year global survival rate in patients. Although Early detection increases survival rate from 38% to 67%, accurate diagnosis remains a challenge. Pathological confirmation requires extracting a sample of the lesion tissue for its biopsy. The preferred procedure for tissue biopsy is called bronchoscopy. A bronchoscopy is an endoscopic technique for the internal exploration of airways which facilitates the performance of minimal invasive interventions with low risk for the patient. Recent advances in bronchoscopic devices have increased their use for minimal invasive diagnostic and intervention procedures, like lung cancer biopsy sampling. Despite the improvement in bronchoscopic device quality, there is a lack of intelligent computational systems for supporting in-vivo clinical decision during examinations. Existing technologies fail to accurately reach the lesion due to several aspects at intervention off-line planning and poor intra-operative guidance at exploration time. Existing guiding systems radiate patients and clinical staff, might be expensive and achieve a suboptimlal 70% of yield boost. Diagnostic yield could be improved reducing radiation and costs by developing intevention support systems able to guide the bronchoscope to the lesion. The goal of this thesis is to develop an image-based navigation system for intra-operative guidance of bronchoscopists to a target lesion across a path previously planned on a CT-scan. We propose a 3D navigation system which uses the anatomy of video bronchoscopy frames to locate the bronchoscope within the airways. Once the bronchoscope is located, our navigation system is able to indicate the bifurcation which needs to be followed to reach the lesion. In order to facilitate an off-line validation as realistic as possible, we also present two methods for augmenting simulated virtual bronchoscopies with the appearance of intra-operative videos. Experiments performed on augmented and intra-operative videos, proves that our algorithm can be speeded up for an on-line implementation in the operating room.