Augmented reality for computer assisted orthopaedic surgery

In recent years, computer-assistance and robotics have established their presence in operating theatres and found success in orthopaedic procedures. Benefits of computer assisted orthopaedic surgery (CAOS) have been thoroughly explored in research, finding improvements in clinical outcomes, through increased control and precision over surgical actions. However, human-computer interaction in CAOS remains an evolving field, through emerging display technologies including augmented reality (AR) – a fused view of the real environment with virtual, computer-generated holograms. Interactions between clinicians and patient-specific data generated during CAOS are limited to basic 2D interactions on touchscreen monitors, potentially creating clutter and cognitive challenges in surgery. Work described in this thesis sought to explore the benefits of AR in CAOS through: an integration between commercially available AR and CAOS systems, creating a novel AR-centric surgical workflow to support various tasks of computer-assisted knee arthroplasty, and three pre–clinical studies exploring the impact of the new AR workflow on both existing and newly proposed quantitative and qualitative performance metrics. Early research focused on cloning the (2D) user-interface of an existing CAOS system onto a virtual AR screen and investigating any resulting impacts on usability and performance. An infrared-based registration system is also presented, describing a protocol for calibrating commercial AR headsets with optical trackers, calculating a spatial transformation between surgical and holographic coordinate frames. The main contribution of this thesis is a novel AR workflow designed to support computer-assisted patellofemoral arthroplasty. The reported workflow provided 3D in-situ holographic guidance for CAOS tasks including patient registration, pre-operative planning, and assisted-cutting. Pre-clinical experimental validation on a commercial system (NAVIO®, Smith & Nephew) for these contributions demonstrates encouraging early-stage results showing successful deployment of AR to CAOS systems, and promising indications that AR can enhance the clinician’s interactions in the future. The thesis concludes with a summary of achievements, corresponding limitations and future research opportunities.Open Acces

Biomimetic Micropatterning of Electrospun Scaffolds for Tissue Engineering

The nanostructure of the extracellular matrix (ECM) can direct cell attachment, alignment, and organization. Similarly, ECM microstructures such as tubes and branched networks organize cells into larger functional units. To mimic this complex cellular microenvironment in tissue engineered scaffolds, we need new fabrication methods capable of constructing structures on both the nano- and micro-scale. Furthermore, these methods should be compatible with a variety of biomaterials to allow tailoring of mechanical and degradation properties. Electrospinning is a useful technique for creating fibrous scaffolds, but there have been few reports introducing microstructures. This dissertation describes the development of a new versatile fabrication approach that combines electrospinning with a fused deposition modeling (FDM) 3D printer to create microstructures that mimic tissues. We hypothesized that these structures would improve cell migration and positioning within electrospun scaffolds. We tested this hypothesis by patterning scaffolds for peripheral nerves and microvascular networks. We first demonstrate the feasibility of templated electrospinning for generating linear channels in fibrous nerve guides that mimic the endoneurial/fascicular tubes of nerve and promote faster Schwann cell infiltration. This micropatterning technique was combined with FDM production of branched templates to create microvascular networks within fibrous scaffolds. Finally, material properties were improved by developing a technique to fabricates scaffolds with electrospun poly(glycerol sebacate)(PGS)

Patient-specific computational modeling for spinal cord stimulation therapy optimization

[EN] Chronic pain disease has 35-50% of prevalence worldwide. When drugs stop working, spinal cord stimulation (SCS) therapy is a non-drug alternative treatment for several conditions of chronic pain, such as neuropathic pain. In the last 40 years, SCS computational modeling has been the key tool to analyze and understand the effect of the stimulation parameters on neural response. However, the lack of realistic models limits the model-based predictions accuracy for SCS therapy optimization concerning the stimulation parameters management and the development of clinical applications. This thesis presents three improvements in SCS modeling from cellular to organic levels: · Cellular level: a human A -beta sensory myelinated nerve fiber model is shown. The model simulates the action potential creation and propagation of human sensory fibers produced by electrical stimulation. Moreover, to consider the current losses produced at the internodal compartments, a realistic myelin model is included. · Organic level: two spinal cord volume conductor models are presented. The first one is a generalized SCS model, which is based on in vivo 3T high-resolution magnetic resonance images from the human spinal cord, solving then one of the main limitations of previous SCS models, which is the inclusion of cadaveric measurements. The second one is a 3D patient-specific SCS model, which includes the entire spinal cord geometry variation of three different vertebral levels (T8, T9, and T10) from patients undergoing SCS treatment. This novel approach is validated clinically, showing that patient-specific modeling improves model-based predictions accuracy compared to generalized SCS models. In addition to this, this thesis presents three studies related to SCS therapy by using the three computational models developed previously: - Role of stimulation frequency: it is performed using the human A-beta sensory myelinated nerve fiber model. The outcome of this study showed that frequency could have a significant influence on the reduction or increase of the neuron activity, participating thus in the selection of the targeted neural elements in SCS therapy, in tonic stimulation. - Effect of electrode polarity: using the 3D generalized SCS model, the effect of the most used and known polarities (bipolar, guarded cathode, and dual-guarded cathode) is shown. The results showed that, unlike guarded cathode, dual-guarded cathode maximized the activating area and depth in dorsal columns, also increasing the probability of activating dorsal roots fibers. - Clinical applications: the pre-implantation selection of the electrode polarity was performed with the 3D patient-specific model. The findings showed that this clinical application could determine the electrode configurations that best overlapped paresthesia coverage to the painful dermatomes of the patient before the SCS device implant. On the other hand, the effect of offset electrodes was also investigated. In this case, the results revealed that staggered offset placement canceled the left- or right-activation displacement in the dorsal columns, suggesting that offset electrodes placement should be avoided in tonic stimulation.[ES] El dolor crónico es una enfermedad que tiene una prevalencia de entre el 35% y el 50% de la población mundial. Cuando los fármacos dejan de hacer efecto, la terapia de estimulación de médula espinal (EME) es una alternativa no farmacológica que se usa para el tratamiento de diversas condiciones de dolor crónico, como el dolor neuropático. En los últimos 40 años, el modelado computacional de la EME ha sido la herramienta clave para analizar y entender el efecto de los parámetros de estimulación eléctrica en la respuesta neuronal. Sin embargo, la falta de modelos realistas limita la precisión de las predicciones de los modelos para la optimización de la terapia de EME, en referencia a la programación de los parámetros de estimulación y el desarrollo de aplicaciones clínicas. Esta tesis presenta tres mejoras en el modelado computacional de la terapia de EME, desde el nivel celular hasta el nivel orgánico: · Nivel celular: se presenta un modelo de fibra mielínica A-beta sensitiva humana. El modelo simula la creación y propagación del potencial de acción de fibras humanas sensitivas que se produce bajo el efecto de un estímulo eléctrico. Además, con el fin de considerar las pérdidas de corriente producidas en los compartimentos internodales, la mielina se modeliza de forma realista. · Nivel orgánico: se presentan dos modelos de conductor volumétrico de médula espinal. El primero se trata de un modelo de EME generalizado, el cual está basado en imágenes de resonancia magnética de 3T de alta resolución de médula espinal humana obtenidas in vivo. Esta propuesta resuelve una de las principales limitaciones presente en modelos de EME anteriores, que es la inclusión de medidas geométricas obtenidas de cadáveres. El segundo modelo es un modelo tridimensional personalizado al paciente, el cual incluye la variación de la geometría de la médula espinal en tres niveles vertebrales diferentes (T8, T9 y T10) a partir de pacientes sometidos al tratamiento de EME. Esta novedosa propuesta es validada clínicamente, mostrando además que el modelado computacional personalizado mejora la precisión de las predicciones del modelo en comparación a un modelo generalizado. Además, esta tesis presenta tres estudios relacionados con la terapia de EME usando los tres modelos desarrollados previamente: - El papel de la frecuencia de estimulación: se realiza mediante el uso del modelo de fibra mielínica A -beta sensitiva humana. Los resultados de este estudio muestran que la frecuencia podría tener una influencia significante en la reducción o aumento de la actividad de la neurona, participando de este modo en la selección de los elementos neurales objetivo en la terapia de EME, en estimulación tónica. - Efecto de la polaridad del electrodo: usando el modelo 3D generalizado de EME, se muestra el efecto de las polaridades más conocidas y usadas: bipolar, cátodo guardado y doble-cátodo guardado. Los resultados muestran que, a diferencia del cátodo guardado, la polaridad de doble-cátodo guardado maximiza el área y profundidad de activación en los cordones posteriores, aumentando también la probabilidad de activar las fibras de las raíces dorsales. - Aplicaciones clínicas: usando el modelo 3D personalizado al paciente, se ha realizado la selección pre-implante de la polaridad del electrodo. Los resultados muestran que esta aplicación clínica podría determinar las configuraciones de electrodos que mejor solapan la cobertura de parestesia con los dermatomas dolorosos del paciente antes del implante del dispositivo de EME. Por otro lado, también se ha estudiado el efecto de la posición escalonada de los electrodos en el paciente. En este caso, los resultados revelan que el posicionamiento escalonado cancela el desplazamiento izquierdo o derecho de la activación neuronal en los cordones posteriores, sugiriendo así que el posicionamiento escalonado debería evitarse cuando se aplica la estimu[CAT] El dolor crònic es una enfermetat amb una prevalència d'entre el 35% i el 50% de la població mundial. Quan els fàrmacs deixen de fer efecte, la teràpia d'estimulació de mèdul·la espinal (EME) és una alternativa no farmacològica que s'usa per al tractament de diverses condicions de dolor crònic, com el dolor neuropàtic. En els últims 40 anys, el modelatge computacional de l'EME ha sigut la ferramenta clau per a analitzar i entendre l'efecte dels paràmetres d'estimulació elèctrica en la resposta neuronal. No obstant això, la falta de models realistes limita la precisió de les prediccions dels models per a l'optimizació de la teràpia d'EME, en referència a la programació dels paràmetres d'estimulació i el desenvolupament d'aplicacions clíniques. Esta tesi presenta tres millores en el modelatge computacional de la teràpia d'EME, des del nivell cel·lular fins al nivell orgànic: · Nivell cel·lular: es presenta un model de fibra mielínica A-beta sensitiva humana. El model simula la creació i propagació del potencial d'acció de fibres humanes sensitives que es produeix baix l'efecte d'un estímul elèctric. A més a més, amb la finalitat de considerar les pèrdues de corrent produïdes als compartiments internodals, la mielina es modela de forma realista. · Nivell orgànic: es presenten dos models de conductor volumètric de mèdul·la espinal. El primer es tracta d'un model d'EME generalitzat, el qual es basa en imatges de ressonància magnètica de 3T d'alta resolució de mèdul·la espinal humana obtingudes in vivo. Esta proposta resol una de les principals limitacions present en models d'EME anteriors, que és la inclusió de mesures geomètriques obtingudes de cadàvers. El segon model és un model tridimensional personalitzat al pacient, el qual inclou la variació de la geometria de la mèdul·la espinal en tres nivells vertebrals diferentes (T8, T9 i T10) a partir de pacients sotmesos al tractament d'EME. Aquesta innovadora proposta és validada clínicament, demostrant també que el modelatge computacional personalitzat millora la precisió de les prediccions del model en comparació a un model generalitzat. A més, esta tesi presenta tres estudis relacionats amb la teràpia d'EME utilitzant els tres models desenvolupats prèviament: - El paper de la freqüència d'estimulació: es realitza mitjançant l'ús del model de fibra mielínica A-beta sensitiva humana. Els resultats d'este estudi mostren que la freqüència podria tindre una influència significant en la reducció o augment de l'activitat de la neurona, participant així en la selecció dels elements neurals objectiu en la teràpia d'EME, en estimulació tònica. - Efecte de la polaritat de l'elèctrode: usant el model 3D generalitzat d'EME, es mostra l'efecte de les polaritats més conegudes i utilitzades: bipolar, càtode guardat i doble-càtode guardat. Els resultats mostren que, a diferència del càtode guardat, la polaritat de doble-càtode guardat maximitza l'àrea i profunditat d'activació en els cordons posteriors, augmentant també la probabilitat d'activar les fibres de les arrels dorsals. - Aplicacions clíniques: usant el model 3D personalitzat al pacient, s'ha realitzat la selecció pre-implant de la polaritat de l'elèctrode. Els resultats mostren que esta aplicació clínica podria determinar les configuracions d'elèctrodes que millor solapen la cobertura de parestèsia amb els dermatomes dolorosos del pacient abans de l'implant del dispositiu d'EME. D'altra banda, també s'ha estudiat l'efecte de la posició esglaonada dels elèctrodes en el pacient. En este cas, els resultats revelen que el posicionament esglaonat cancel·la el desplaçament esquerre o dret de l'activació neuronal en els cordons posteriors, sugerint així que el posicionament esglaonat deuria evitar-se quan s'aplica l'estimulació tònica.Solanes Galbis, C. (2021). Patient-specific computational modeling for spinal cord stimulation therapy optimization [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/176007TESI

Molecular Imaging

The present book gives an exceptional overview of molecular imaging. Practical approach represents the red thread through the whole book, covering at the same time detailed background information that goes very deep into molecular as well as cellular level. Ideas how molecular imaging will develop in the near future present a special delicacy. This should be of special interest as the contributors are members of leading research groups from all over the world