Ergonomics in Laparoscopic Surgery

Despite the many advantages for patients, laparoscopic surgery entails certain ergonomic inconveniences for surgeons, which may result in decreasing the surgeons’ performance and musculoskeletal disorders. In this chapter, the current status of ergonomics in laparoscopy, laparoendoscopic single‐site surgery (LESS), and robot‐assisted surgery will be reviewed. Ergonomic guidelines for laparoscopic surgical practice and methods for ergonomic assessment in surgery will be described. Results will be based on the scientific literature and our experience. Results showed that the surgeon\u27s posture during laparoscopic surgery is mainly affected by the static body postures, the height of the operating table, the design of the surgical instruments, the position of the main screen, and the use of foot pedals. Ergonomics during the laparoscopic surgical practice is related to the level of experience. Better ergonomic conditions entail an improvement in task performance. Laparoscopic instruments with axial handle lead to a more ergonomic posture for the wrist compared to a ring handle. LESS is physically more demanding than conventional and hybrid approaches, requiring greater level of muscular activity in the back and arm muscles, but better wrist position compared with traditional laparoscopy. Physical and cognitive ergonomics with robotic assistance were significantly less challenging when compared to conventional laparoscopic surgery

Handheld Devices for Laparoscopic Surgery

Despite the well-known benefits of minimally invasive surgery (MIS) to the patients, this surgical technique implies some technical challenges for surgeons. These technical limitations are increased with the introduction of laparoendoscopic single-site (LESS) surgery. In order to overcome some of these technical difficulties, new handheld devices have been developed, providing improved functionalities along with precision-driven and articulating instrument tips. In this chapter, we will review the current status of handheld devices for laparoscopy and LESS surgery. Devices that provide additional and innovative functionalities in comparison with conventional surgical instruments will be considered. Results will be based on studies published in the scientific literature and our experience. These surgical devices will be organized into two main groups, mechanical devices and robotic-driven devices. In general, these instruments intend to simulate the dexterity of movements of a human wrist. Mechanical devices are cheaper and easier to develop, so most of the available handheld instruments fall into this category. The majority of the robotic-driven devices are needle holders with an articulating tip, controlled by an interface implemented on the instrument handle. In general, these handheld devices claim to offer an enhancement of dexterity, precision, and ergonomics

Laparoscopic Pancreas Surgery: Image Guidance Solutions

Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDA) is the fourth leading cause of cancer-related deaths. Surgery is the only viable treatment, but irradical resection rates are still high. Laparoscopic pancreatic surgery has some technical limitations for surgeons and tumor identification may be challenging. Image-guided techniques provide intraoperative margin assessment and visualization methods, which may be advantageous in guiding the surgeon to achieve curative resections and therefore improve the surgical outcomes. In this chapter, current available laparoscopic surgical approaches and image-guided techniques for pancreatic surgery are reviewed. Surgical outcomes of pancreaticoduodenectomy and distal pancreatectomy performed by laparoscopy, laparoendoscopic single-site surgery (LESS), and robotic surgery are included and analyzed. Besides, image-guided techniques such as intraoperative near-infrared fluorescence imaging and surgical navigation are presented as emerging techniques. Results show that minimally invasive procedures reported a reduction of blood loss, reduced length of hospital stay, and positive resection margins, as well as an improvement in spleen-preserving rates, when compared to open surgery. Studies reported that fluorescence-guided pancreatic surgery might be beneficial in cases where the pancreatic anatomy is difficult to identify. The first approach of a surgical navigation system for guidance during pancreatic resection procedures is presented, combining preoperative images (CT and MRI) with intraoperative laparoscopic ultrasound imaging

Advanced Ergonomics in Laparoscopic Surgery

Applied ergonomics is very important in minimally invasive surgery (MIS), especially with the introduction of robotized techniques that have changed the surgeons’ work conditions. However, the main aim remains the engineering to enable the compatibility of fulfillment of surgeons’ tasks in a physical, logical, and organizational environment with security, comfort, and efficiency. Ergonomics contribution is oriented both to design and redesign utilized material and to work organization. Epidemiological studies have shown the appearance of musculoskeletal pathologies in surgeons performing MIS; therefore, it is relevant to identify the intensity, frequency, and duration of risk factors (posture, repeatability, level of effort, touch pressure, and vibration if relevant) associated with this profession. A further relevant consequence of the effort applied during MIS is local muscle fatigue (LMF), an important factor to consider in musculoskeletal pathologies. The aim of this chapter is to present different methodological approaches by employing most advanced technologies to define the most appropriate posture that surgeons should adopt during MIS to decrease LMF apparition risk level and at the same time to increase capacity to variate the posture without reducing the precision task performance

Wearable Technology for the Validation of Surgical Systems and Surgical Assistance

Advances in sensors, internet of things and artificial intelligence are allowing wearable technology to constantly evolve, making it possible to have increasingly compact and versatile devices with clinically relevant and promising functionalities in the field of surgery. In this sense, wearable technology has been used in various fields of clinical and preclinical application such as the evaluation of the surgeon's ergonomic conditions, the interaction with the patient or the quality of the intervention, as well as surgical planning and assistance during the intervention. In this work we will present different types of wearable technologies for their application in the validation of surgical devices in minimally invasive surgery, and their application in assisting the surgical process. Within these technologies we will show electrodermal activity and electrocardiography devices to monitor the surgeon’s physiological state, and electromyography and motion analysis systems to study his/her ergonomics during the surgical practice. Apart from these systems, the introduction of extended reality technology (virtual, augmented, and mixed reality) has fostered the emergence of new immersive and interactive tools to assist in the planning of complex surgical procedures, surgical support and telementoring. As we can see, the application of wearable technology has a high impact on the validation of surgical systems in minimally invasive surgery, including laparoscopic surgery, microsurgery, and surgical robotics, as well as in the assistance of the surgical process, with the consequent benefit in the quality of patient care

Aplicación de inteligencia artificial para la predicción del estrés en cirugía robótica mínimamente invasiva

La monitorización de ciertos parámetros, tanto fisiológicos, como ergonómicos, durante la realización de cirugías robóticas es crucial para asegurar la salud de los cirujanos. Por ello, se observa la necesidad de estudiar varios factores relacionados con la cirugía robótica de manera predictiva. Por tanto, el objetivo de este estudio es predecir el valor de las características relacionadas con la fisiología (actividad electrodermal (EDA), temperatura corporal y presión arterial) y la ergonomía (cinemática) del cirujano a partir de los valores recopilados en el instante inmediatamente previo. Para ello, se recopilaron datos durante 26 sesiones quirúrgicas completadas por 11 cirujanos. Estos datos pertenecen a los parámetros ergonómicos y fisiológicos del cirujano (EDA, temperatura corporal, presión arterial y cinemática del cirujano). Una vez generado el conjunto de datos, se aplicaron técnicas de preprocesado, obteniendo dos subconjuntos de datos, los cuales fueron divididos en tres subconjuntos: con un 80% de los datos para la calibración, un 10% para la validación cruzada y un 10% para la validación externa. Sobre el subconjunto de calibración se aplicaron tres técnicas predictivas de inteligencia artificial para generar los modelos predictivos. Finalmente, estos modelos predictivos se validaron sobre los subconjuntos de validación y de test. Los resultados obtenidos mostraron que los modelos lineales eran ligeramente mejores que los modelos no lineales y las redes neuronales. Estos modelos fueron validados correctamente (R2 > 0,6 y error relativo cuadrático medio (ERMC) < 0,13), mostrando la posibilidad de predecir estos factores a partir de los sucesos monitorizados en el instante inmediatamente previo.Este estudio ha sido cofinanciado por la Junta de Extremadura (TA18023) y el Plan Complementario Biotecnología Aplicada a la Salud, cofinanciado por el Ministerio de Ciencia e Innovación con fondos de la Unión Europea NextGenerationEU, el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia (PRTR- C17.I1) y el Programa Operativo FEDER Extremadura 2021-2027. Sin embargo, los puntos de vista y las opiniones expresadas son únicamente los de los autores. Agradecer también la realización del presente estudio a los compañeros que colaboraron en las sesiones de cirugía robótica (Elena Abellán, Laura Pires, Javier Vela, José Luis Campos, Carlos Sánchez, David Durán, José Ramón Torres, Rubén Baltá y Pedro Olivares)

Uso de la actividad electrodermal (EDA) para la clasificación de situaciones de estrés en cirugía robótica de mínima invasión

La detección de altos niveles de estrés anticipadamente puede ayudar a prevenir problemas de salud. Además, la carencia de nuevas tecnologías para evaluar el nivel de estrés del cirujano en actividades quirúrgicas mínimamente invasivas hace necesario desarrollar nuevos métodos para solucionar esta problemática. Por consiguiente, el objetivo de este estudio es clasificar diferentes situaciones producidas durante varias sesiones quirúrgicas para determinar si producen altos niveles de estrés en los cirujanos aplicando para ello técnicas de inteligencia artificial. En este estudio, se recopilaron datos durante 26 sesiones de cirugía robótica extrayendo datos de 11 cirujanos, obtenidos de 4 sensores diferentes: actividad electrodermal (EDA), temperatura, movimiento corporal y presión arterial. Una vez generado el conjunto de datos, se transformó en dos subconjuntos con diferentes tipos de preprocesado, escalado y escalado y normalizado. Sobre ambos conjuntos de datos se aplicaron diferentes configuraciones del algoritmo de clustering, para agrupar los datos en 2, 3 y 5 grupos en función de los diferentes niveles de estrés del cirujano. Entre los resultados obtenidos, cabe destacar que los niveles más altos de estrés del cirujano están relacionados con valores altos de EDA, temperatura y presión arterial; y los niveles más bajos con valores bajos de estas mismas características. Se puede extraer también que dividir en un mayor número de grupos los niveles de estrés del cirujano define de manera más precisa los mismos. Estos resultados fueron validados utilizando la grabación de video de las sesiones quirúrgicas y evaluando si las situaciones fueron anómalas, generando estrés al cirujano.Este estudio ha sido cofinanciado por la Junta de Extremadura (TA18023) y el Plan Complementario Biotecnología Aplicada a la Salud, cofinanciado por el Ministerio de Ciencia e Innovación con fondos de la Unión Europea NextGenerationEU, el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia (PRTR- C17.I1) y el Programa Operativo FEDER Extremadura 2021-2027. Sin embargo, los puntos de vista y las opiniones expresadas son únicamente los de los autores. Agradecer también la realización del presente estudio a los compañeros que colaboraron en las sesiones de cirugía robótica (Elena Abellán, Laura Pires, Javier Vela, José Luis Campos, Carlos Sánchez, David Durán, José Ramón Torres, Rubén Baltá y Pedro Olivares)

Unravelling the effect of data augmentation transformations in polyp segmentation

Publisher Copyright: © 2020, The Author(s).Purpose: Data augmentation is a common technique to overcome the lack of large annotated databases, a usual situation when applying deep learning to medical imaging problems. Nevertheless, there is no consensus on which transformations to apply for a particular field. This work aims at identifying the effect of different transformations on polyp segmentation using deep learning. Methods: A set of transformations and ranges have been selected, considering image-based (width and height shift, rotation, shear, zooming, horizontal and vertical flip and elastic deformation), pixel-based (changes in brightness and contrast) and application-based (specular lights and blurry frames) transformations. A model has been trained under the same conditions without data augmentation transformations (baseline) and for each of the transformation and ranges, using CVC-EndoSceneStill and Kvasir-SEG, independently. Statistical analysis is performed to compare the baseline performance against results of each range of each transformation on the same test set for each dataset. Results: This basic method identifies the most adequate transformations for each dataset. For CVC-EndoSceneStill, changes in brightness and contrast significantly improve the model performance. On the contrary, Kvasir-SEG benefits to a greater extent from the image-based transformations, especially rotation and shear. Augmentation with synthetic specular lights also improves the performance. Conclusion: Despite being infrequently used, pixel-based transformations show a great potential to improve polyp segmentation in CVC-EndoSceneStill. On the other hand, image-based transformations are more suitable for Kvasir-SEG. Problem-based transformations behave similarly in both datasets. Polyp area, brightness and contrast of the dataset have an influence on these differences.Peer reviewe

Aplicación de inteligencia artificial para la predicción del estrés en cirugía robótica mínimamente invasiva

La monitorización de ciertos parámetros, tanto fisiológicos, como ergonómicos, durante la realización de cirugías robóticas es crucial para asegurar la salud de los cirujanos. Por ello, se observa la necesidad de estudiar varios factores relacionados con la cirugía robótica de manera predictiva. Por tanto, el objetivo de este estudio es predecir el valor de las características relacionadas con la fisiología (actividad electrodermal (EDA), temperatura corporal y presión arterial) y la ergonomía (cinemática) del cirujano a partir de los valores recopilados en el instante inmediatamente previo. Para ello, se recopilaron datos durante 26 sesiones quirúrgicas completadas por 11 cirujanos. Estos datos pertenecen a los parámetros ergonómicos y fisiológicos del cirujano (EDA, temperatura corporal, presión arterial y cinemática del cirujano). Una vez generado el conjunto de datos, se aplicaron técnicas de preprocesado, obteniendo dos subconjuntos de datos, los cuales fueron divididos en tres subconjuntos: con un 80% de los datos para la calibración, un 10% para la validación cruzada y un 10% para la validación externa. Sobre el subconjunto de calibración se aplicaron tres técnicas predictivas de inteligencia artificial para generar los modelos predictivos. Finalmente, estos modelos predictivos se validaron sobre los subconjuntos de validación y de test. Los resultados obtenidos mostraron que los modelos lineales eran ligeramente mejores que los modelos no lineales y las redes neuronales. Estos modelos fueron validados correctamente (R2 > 0,6 y error relativo cuadrático medio (ERMC) < 0,13), mostrando la posibilidad de predecir estos factores a partir de los sucesos monitorizados en el instante inmediatamente previo.Este estudio ha sido cofinanciado por la Junta de Extremadura (TA18023) y el Plan Complementario Biotecnología Aplicada a la Salud, cofinanciado por el Ministerio de Ciencia e Innovación con fondos de la Unión Europea NextGenerationEU, el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia (PRTR- C17.I1) y el Programa Operativo FEDER Extremadura 2021-2027. Sin embargo, los puntos de vista y las opiniones expresadas son únicamente los de los autores. Agradecer también la realización del presente estudio a los compañeros que colaboraron en las sesiones de cirugía robótica (Elena Abellán, Laura Pires, Javier Vela, José Luis Campos, Carlos Sánchez, David Durán, José Ramón Torres, Rubén Baltá y Pedro Olivares)