Acquisizione e analisi del segnale EEG registrato durante un training laparoscopico in simulazione

Abstract

La chirurgia laparoscopica è una tecnica meno invasiva e più sicura rispetto alla chirurgia tradizionale, ma richiede abilità specifiche che devono essere valutate in modo oggettivo. I sistemi utilizzati attualmente per la valutazione dei discenti risultano soggettivi e poco standardizzati. Nuovi studi si stanno concentrando nella ricerca di metodi oggettivi e più efficaci basandosi sull’analisi di parametri fisiologici. Obiettivo di questo studio è quello di acquisire e analizzare il segnale elettroencefalografico (EEG) di soggetti senza esperienza in laparoscopia durante un training in simulazione. 20 studenti di medicina hanno eseguito esercizi di training su simulatore fisico e virtuale. Attraverso un sistema di motion capture sono stati raccolti i movimenti eseguiti con gli strumenti chirurgici durante l’esperimento ed è stato registrato il segnale elettroencefalografico mediante cuffia a 64 elettrodi. Gli studenti dovevano svolgere un test che consisteva nella manipolazione, utilizzando strumenti laparoscopici, di un elastico fisico, che veniva agganciato ad alcuni pioli per formare 5 forme a difficoltà crescente. Successivamente è stato svolto un training con simulatore virtuale che consisteva nella realizzazione delle stesse forme, ciascuna ripetuta per 10 volte manipolando l’elastico virtuale. Al termine del training è stata svolta un’ulteriore sessione di test. Le analisi si sono concentrate sulle fasi di test fisici pre e post training virtuale, e hanno riguardato il preprocessing EEG mediante EEGLAB e l’analisi dell’attività oscillatoria utilizzando FieldTrip. I risultati mostrano, a seguito del training, un incremento dell’attività nella banda alpha (8-13 Hz) e una diminuzione alle basse frequenze gamma (25-35 Hz). Queste variazioni sono compatibili con una progressiva automatizzazione del gesto motorio e un miglioramento delle performance, confermando il potenziale dell’EEG come strumento oggettivo nella valutazione delle skill chirurgiche.

Laparoscopic surgery is a less invasive and safer technique compared to traditional surgery, but it requires specific skills that must be evaluated objectively. The system currently used for assessing trainees are subjective and poorly standardized. New studies are focusing on the search for more effective and objective methods based on the analysis of physiological parameters. The aim of this study is to acquire the electroencephalographic (EEG) signal of individuals with no prior experience in laparoscopy during simulation training. Twenty medical students performed training exercises on both physical and virtual simulators. Using a motion capture system, the movements made with surgical instruments during the experiment were recorded, and the signal was acquired using a 64-electrode cap. The students were required to complete a test involving the manipulation, using laparoscopic instruments, of a physical elastic band, which had to be hooked onto pegs to form five sharps of increasing difficulty. Subsequently, a training session with a virtual simulator was carried out, involving the same shapes, each repeated ten times by manipulating a virtual elastic band. At the end of the training, a further physical test session was performed. The analysis focused on the pre and post virtual training physical test phases, including EEG preprocessing using EEGLAB and oscillatory activity analysis using FieldTrip. The results show, following the training, an increase in alpha band activity (8-13 Hz) and a decrease in low gamma frequencies (25-35 Hz). These changes are consistent with progressive motor gesture and automatization performance improvement, confirming the potential of EEG as an objective tool for assessing surgical skills.