Contributions à la suture assistée par ordinateur en chirurgie mini-invasive

Abstract

La suture est un geste courant mais difficile en chirurgie coelioscopique. Les mouvements possibles des instruments sont limités en raison du passage par un point fixe et le retour visuel fourni par une caméra endoscopique est indirect et bidimensionnel. Il est donc très difficile pour les chirurgiens de planifier les mouvements de l'aiguille de suture. En pratique, le passage de l'aiguille dans les tissus est réalisé par essais successifs et il fait intervenir des déformations indésirables des tissus. Afin d'aider les chirurgiens à planifier le passage d'une aiguille circulaire dans des tissus fins, nous proposons d'étudier la cinématique des mouvements possibles de l'aiguille et du porte-aiguille en chirurgie coelioscopique. Nous recherchons tout d'abord dans quels cas il est possible de trouver des chemins sans déformation entre deux points à la surface des tissus. Nous montrons qu'il existe des conditions simples sur la prise d'aiguille et sur le placement du trocart permettant de garantir l'existence de tels chemins. Nous proposons ensuite une méthode pratique de planification permettant de générer des chemins dits à déformation minimale. La planification de chemin nécessite la connaissance de données spatiales comme la position de l'aiguille dans le porte-aiguille et la position du trocart par rapport aux tissus. Nous proposons d'obtenir ces informations en utilisant une caméra endoscopique couleur. Nous utilisons des méthodes de traitement d'images simples permettant d'obtenir l'extraction des informations image en temps réel. La reconstruction des données spatiales est basée sur une optimisation itérative des erreurs de reprojection par asservissement visuel virtuel. Enfin, nous avons proposé des outils de réalité augmentée permettant d'assister le chirurgien durant une suture. Nous montrons également la faisabilité d'une aide robotisée à la suture en réalisant un passage d'aiguille semi-autonome, basé sur des asservissements visuels 2D, dans des conditions de laboratoire. Ce travail exploratoire ouvre de nombreuses possibilités d'applications pour la mise en place d'une véritable aide à la suture par ordinateur. Suturing is a common but difficult task in laparoscopic surgery. The motions of the surgical instruments are limited because of the trocart constraint and the vision of the scene obtained through an endoscopic camera is reduced to 2D images. Consequently, it is difficult for the surgeons to plan the movements of the suturing needle. Usually, the stitching task is realized by multiple trials and undesirable deformations of the tissues are involved. In order to help the surgeons to plan the motions of a circular needle through thin tissues, we propose to study the kinematics of the needle and the needle-holder in laparoscopic surgery. Firstly, we have been interested in finding pathes between two points on the surface of the tissu which do not involve deformations. We show that there are simple conditions on the trocart position and the needle handling parameters which guarantee the existence of ideal paths. Then, we explain a method to practically plan special paths for which the deformation of the tissue is minimal. Planning paths requires the knowledge of some 3D information such as the position of the needle in the needle-holder and the position of the trocart with respect to the tissues. We propose to use the color endoscopic camera to get this information. We use fast and simple image processing techniques to extract visual cues from the images in real-time. Then the 3D positions are obtained using a virtual visual servoing scheme which iteratively minimizes the forward projection error in the images. Finally, we propose augmented-reality tools to assist the surgeon during stitching. We also show by controlling a medical robot using a 2D visual servoing scheme, that semi-autonomous suturing is possible in laboratory conditions. This exploratory research work opens the path for a complete computer-aided suturing system