Tracciamento e compensazione della deformazione del seno durante biopsia robot-assistita

Abstract

La biopsia al seno è una procedura medica che consente l'esame istologico di un campione di tessuto mammario. In presenza di piccole lesioni, l’esame viene eseguito sotto la guida della risonanza magnetica(RM). L’assenza di immagini in tempo reale e la deformazione del seno rendono complicata la guida dell’ago verso il tessuto tumorale. La biopsia manuale è perciò spesso inaccurata e beneficerebbe di una tecnica che permetta il tracking in tempo reale della lesione, durante l’inserimento dell’ago.

L’obiettivo del progetto consiste nell’investigare se un sistema robotico possa migliorare accuratezza ed efficienza della biopsia al seno di lesioni visibili in risonanza magnetica. È stata pertanto sviluppata una architettura software in grado di combinare l’alta risoluzione della RM con la localizzazione attraverso visione stereoscopica, per stimare il target e raggiungere un accurato posizionamento dell’ago. In particolare, la posizione del tumore è stimata tracciando marker disposti sulla superficie del seno. In RM, i marker e la lesione sono precisamente localizzati e segmentati via software. Successivamente, un sistema di tracking ad hoc permette di identificare la posizione dei marker in tempo reale, nonché stimare la deformazione superficiale. Le informazioni acquisite nella fase preoperatoria sono poi integrate con dati intraoperatori, per calcolare e aggiornare la collocazione del tumore e pianificare un intervento di biopsia robot-assistita. L’ultimo task del progetto riguarda il controllo di un dispositivo indossabile e motorizzato, che permetta l’orientamento automatico dell’ago verso la posizione stimata della lesione, tenendo conto della deformazione.

La procedura è validata attraverso esperimenti svolti su phantom. In media, il tessuto potenzialmente tumorale è stato raggiunto con un errore di 2.2 mm. I dati raccolti suggeriscono che un sistema robotico in grado di stimare la deformazione del seno presenta potenzialità di applicazione in ambito clinico.

In breast cancer screening, small lesions may be found that need to be checked for malignancy. A biopsy is the only diagnostic procedure for histological confirmation, under Magnetic Resonance Imaging(MRI) guidance. The lack of real-time imaging data and the deformations of the breast make it difficult to bring the needle precisely towards the lesion detected in pre-interventional MR images. The manual MRI-guided biopsy is inaccurate and would benefit from a technique that allows real-time tracking of the lesion during needle insertion.

The main focus of the project is to investigate if a robotic system could improve biopsy accuracy and efficiency of MRI-visible lesions in the breast. A software architecture was developed to combine the high precision of MRI scanning with stereo vision localisation to estimate the target location and achieve an accurate needle placement. In particular, the real-time tumour position is computed by optically tracking multimodality-visible markers attached on the skin of the patient. On MRI, the markers and the lesions which need to be biopted are precisely localized and then segmented in software. Subsequently, a tailored tracking system is exploited to evaluate the current position of fiducials and access surface deformations. Information acquired in the preoperative phase are combined with intraoperative data to compute and periodically update the current tumour location and plan the precise needle path for a robotically steered biopsy system. The last objective involved in this project is the control of a hand-mounted motorized needle angulation tool, which is able to carry out the biopsy procedure in the computed target location, taking into account deformations.

The workflow is validated through phantom experiments. On average, the breast suspicious lesion was targeted with a radius down to 2.3 mm. The results suggest that robotic systems taking into account breast deformations have potentials to tackle this clinical challenge.