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==Entwicklung einer Formerfassungsmethode zur Qualitätskontrolle der Navigation medizinischer Endoskope im OP-Situs==
https://ceur-ws.org/Vol-1477/Proceedings_CURAC_2013_Paper_32.pdf
Entwicklung einer Formerfassungsmethode zur Qualitätskontrolle der
Navigation medizinischer Endoskope im OP-Situs
H. Pauer, C. Ledermann, H. Wörn
Karlsruher Institut für Technologie, Institut für Prozessrechentechnik, Automation und Robotik, Karlsruhe, Deutschland
Kontakt: hendrikje.pauer@kit.edu
Abstract:
In der Chirurgie werden zunehmend Navigationssysteme eingesetzt, die wichtige Informationen zur Orientierungshilfe
im OP-Situs liefern. Die Navigation wird laufend optimiert, um bestmögliche Ergebnisse zu erzielen. In dieser Arbeit
wird ein neues Konzept der Formerfassung von Endoskop-ähnlichen Instrumenten entwickelt, was eine Qualitätsbewer-
tung von Formsensoren ermöglicht. Die betrachteten Formsensoren sind in chirurgische Instrumente integriert und er-
fassen den Instrumentenverlauf. Die so gewonnen Informationen unterstützen die Navigation der Instrumente während
der Operation. Eine Optimierung der Sensorik mithilfe der entwickelten Formerfassungsmethode trägt somit maßgeb-
lich zu einer verbesserten Operationsumgebung bei. Neben der Beschreibung der neuen Methodik, den zugehörigen
Konstruktionen zur Formerfassung und den entwickelten Auswertungsprinzipien wird die Verwendbarkeit der Methodik
zur Sensoroptimierung und Kalibrierung besprochen. Schließlich werden weitere Arbeitsschritte in Richtung einer sys-
tematischen, semi-automatisierten Sensorausrichtung diskutiert, um die aus chirurgischer Sicht geforderte Genauigkeit
zu erreichen und so die Verwendbarkeit des Formsensors sicherzustellen.
Schlüsselworte: 3D Formerfassung, Formsensor, Minimal-invasive Chirurgie, flexible Instrumente
1 Problemstellung
Um operative Eingriffe in der Chirurgie möglichst schnell, effizient und insbesondere mit sehr hoher Genauigkeit
durchführen zu können, werden zunehmend Navigationssysteme entwickelt und eingesetzt. Diese Systeme stellen die
verwendeten Operationsinstrumente während der Operation in präoperativ erhobenen CT-Bilddaten lagerichtig dar und
helfen somit bei der sicheren Orientierung im OP-Situs. Um den hohen Standards im OP zu genügen und sinnvoll ein-
gesetzt werden zu können, werden Navigationssysteme derzeit laufend weiter entwickelt und optimiert. Ein bestehendes
Problem, insbesondere bei der Navigation flexibler Endoskope, ist die Bestimmung der Instrumentenlage im Inneren
des Patienten. Aktuell findet die Positionsermittlung hauptsächlich über Bildabgleiche der CT-Bilder und der Aufnah-
men der Endoskop-Kamera statt, die allein auf dem anatomischen Wissen des Chirurgen basieren. Fehlende Erken-
nungsmerkmale auf den Endoskop-Kamerabildern sowie die variierende Anatomie, bedingt durch z.B. die Atembewe-
gungen des Patienten, erschweren allerdings die genaue Positionierung der Operationsinstrumente. Um die Lage der In-
strumente genauer erfassen zu können, muss die Form und Position der Instrumente, ergänzend zum intuitiven
Bildabgleich durch den Chirurgen, mit zusätzlichen Methoden technisch rekonstruiert werden. Bisher für die Formre-
konstruktion übliche Methoden sind elektromagnetische, akustische, mechanische sowie optische Messverfahren. Eine
weitere, hochmoderne Formerfassungsmethode, an der aktuell am Institut für Prozessrechentechnik, Automation und
Robotik (IPR) am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) im Rahmen der Single-Port-Chirurgie geforscht wird, stellt
die Faser-Bragg-Grating(FBG)-Sensorik dar. Die Sensorik besteht aus einem Grating-Netzwerk, dass sich durch ge-
schickte Führung von Glasfasern, in welche die Gratings eingeschrieben sind, über den Instrumentenmantel verteilt.
Das so entstandene Sensornetzwerk misst diskrete Krümmungswerte, aus denen dann der Instrumentenverlauf relativ
zum Instrumentenanfangspunkt über Interpolation und anschließende Integration rekursiv rekonstruiert werden kann
[1]. Diese Methode der Formrekonstruktion ist speziell geeignet zum Einsatz in Navigationssystemen insbesondere in
der minimal-invasiven Chirurgie, da sie, im Gegensatz zu den bisherigen Methoden, bestimmte Eigenschaften aufweist.
So kann das Sensorsystem beispielsweise aufgrund der speziellen Materialeigenschaften der Fasern biokompatibel und
sterilisierbar hergestellt werden. Da die Fasern keine elektronischen oder metallischen Komponenten beinhalten, sind
sie elektromagnetisch verträglich und können auch in Instrumente integriert werden, die in der Umgebung von MRI-
Systemen eingesetzt werden. Darüber hinaus nimmt das Sensorsystem durch den sehr kleinen Durchmesser der Fasern
wenig Platz ein und ist daher für miniaturisierte medizinische Instrumente geeignet. Schließlich verspricht die extreme
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Sensitivität der Sensoren von 1,2 Microstrain eine hohe Messgenauigkeit und somit sehr genaue Re-
konstruktionsergebnisse der Instrumentenform.
Am IPR wird zurzeit an der Optimierung eines Rekonstruktionsalgorithmus geforscht, der aus den Messdaten des be-
schriebenen Sensornetzwerkes die Form der Instrumente berechnet. Aktuell können verschiedene Formverläufe wie bei-
spielsweise S-Formen robust erkannt werden. Obwohl die bisherigen Ergebnisse vielversprechend sind, ist eine genaue
Fehlerevaluation noch nicht möglich, da keine Referenzwerte der tatsächlich vorliegenden Form zur Verfügung stehen.
Um diese Informationen zu liefern, muss eine Formerfassungsmethode entwickelt werden. In diesem Paper wird ein
neues Konzept der Formerfassung vorgestellt. Dieses Konzept ist speziell an die Formerfassung der betrachteten medi-
zinischen Instrumente über FBG-Sensoren angepasst und liefert die Grundlage für eine fundierte Qualitätsanalyse und
anschließende Genauigkeitsoptimierung der Formsensorik.
2 Konzept
Um eine Qualitätsanalyse der Formrekonstruktion durchführen zu können, wird eine Formerfassungsmethode benötigt,
die die tatsächlich vorliegende Form der betrachteten medizinischen Instrumente mit integriertem Sensorsystem bzw.
die Form eines separat gefertigten schlauchförmigen Sensorträgers ermittelt. Ein Standardverfahren stellt hier die opti-
sche 3D-Formerfassungsmethode dar. Diese Methode fordert allerdings erheblichen Auswertungsaufwand und liefert
nur ein separates Formergebnis pro Bildauswertung. Um besser auf die speziellen Gegebenheiten eingehen zu können,
wurde ein effizienteres Formerfassungskonzept entwickelt. Das Prinzip dieses Konzepts ist es, die Objekte aktiv in be-
kannte Formen zu bringen bzw. an diskreten Punkten in bekannter Position und Ausrichtung zu fixieren. Somit ist die
vorliegende Form bzw. die Position diskreter Punkte exakt vordefiniert und kann dann mit den Ergebnissen der
Formsensorik bezüglich der vorgegebenen Form direkt verglichen werden. Diese Methode ist einfach durchführbar, lie-
fert ausreichende Referenzwerte und benötigt selbst keinen Auswertungsaufwand. Zusätzlich kann die Orientierung der
Instrumente insbesondere an der Instrumentenspitze genau erfasst werden. Diese Information liefert einen großen
Mehrwert während einer Operation, da über die Orientierung die Manipulationsrichtung kontrolliert werden kann; bei
Bohrungen durch Knochen kann beispielsweise die Richtung der Bohrung erfasst und beobachtet werden, um optimale
Ergebnisse zu erzielen.
Das entwickelte Formerfassungssystem besteht aus zwei Teilkonzepten mit jeweiligen speziellen Vorteilen, die separat
voneinander verwendet werden können. Dabei handelt es sich zum einen um die 2D-Preform-Methode, zum anderen
um die 3D-Endeffektorerfassung.
Bei der 2D-Preform-Methode werden die zu erfassenden Objekte in vorgefertigte Schablonen eingelegt und so in be-
stimmte ebene Formen gebracht. Diese Methode ist besonders einfach durchführbar und eignet sich zur Bewertung der
grundlegenden Funktionalität der Formsensorik und für die Basis-Sensorkalibrierung. Sie erlaubt es außerdem, einzelne
Teile der Instrumente gesondert zu betrachten. Da die Form über die FBG-Sensorik rekursiv berechnet wird, setzen sich
Fehler in der Rekonstruktion im Instrumentenverlauf weiter fort. Diese Fehlerfortpflanzung kann für die Qualitätsanaly-
se herausgefiltert werden, indem nur Teilverläufe betrachtet werden. Die Fehlerquelle kann dann besser zugeordnet
werden (Abb. 1).
Bei der 3D-Endeffektorerfassung ist die Position und
Ausrichtung im Anfangspunkt fest vorgegeben. Die
Position des Endeffektors ist über einen Einklemmme-
chanismus definiert, der in quasi beliebige
Abbildung 1: 2D-Preform. Separate Betrachtung. Abbildung. 2: 3D-Endeffektorerfassung: Funktionalität
des hinterer Teilabschnittes. Einspannmechanismus.
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Position und Ausrichtung gebracht werden kann. Die Position und Ausrichtung am Endeffektor kann dann manuell ab-
gelesen werden. Die Genauigkeit der Positions- und Ausrichtungswerte hängt hier lediglich von der Maßgenauigkeit des
Einspannmechanismus ab und liegt im Bereich 0,05 mm. Durch die spezielle Konstruktion des Einspannmechanismus
ist es möglich, den Formverlauf des eingespannten Objektes beliebig und dynamisch zu variieren ohne die Position des
Endpunktes zu verändern (Abb. 2). Dies erlaubt umfangreiche und schnelle Vergleiche von rekonstruierten Endeffektor-
Positionen mit dem realen Wert durch einen gleich bleibenden Referenzwert für beliebig viele Formverläufe; eine feine-
re Sensorkalibrierung ist realisierbar.
3 Material und Methoden
Am IPR wurden 2D-Preformen sowie ein 3D-Erfassungskäfig zur
Realisierung der beiden beschriebenen Formerfassungsmethoden
entwickelt und gefertigt. Die Erfassungsmasken wurden jeweils auf
die Maße eines Sensorträgers abgestimmt, der mit Fasern ausgestat-
tet als Formsensor in medizinische Instrumente integriert werden
soll. Ziel der Forschung in der Formsensorik am IPR und daher
verwendetes Maß ist hier ein Träger in Schlauchform von 20 cm
Länge und einem Durchmesser von 0,1 cm.
Für den praktischen Aufbau der 2D-Preformen wurde eine Zusam-
menstellung von Grundformen mit jeweiliger Bogenlänge von 20
cm und einer Fugentiefe von 0.15 cm in PVC-U Platten gefräst Abbildung 3: 2D-Preform Platte aus PVC-U.
(Abb. 3). Bei der Auswahl der verwendeten Grundformen wurde
auf die Vielseitigkeit der Krümmungsradien und dessen Verteilung über den Sensorverlauf geachtet. Damit die in den
Träger integrierten Fasern an die Messgeräte angeschlossen werden können, schließen die Fugen jeweils am Rand der
Platten ab, sodass die Fasern frei liegen.
Der 3D-Erfassungskäfig besteht aus einer Boden- und einer Deckelplatte aus Aluminium, die über vier Stangen an den
Plattenecken verbunden sind. In die Deckelplatte sind Gewinde im Abstand von 2cm gesetzt, in die eine Klemmvorrich-
tung eingedreht werden kann. Die horizontale Positionierung des Trägerendpunktes bestimmt sich über die Wahl des
Gewindes auf der Deckelplatte. Die Höhe kann über das Eindrehen der Halterung eingestellt werden, die Ausrichtung
wird über den Halterungskopf definiert. Dieser ist so konstruiert, dass sich durch Drehen um zwei Achsen jede beliebige
Ausrichtung realisieren lässt, die Endeffektor-Position des eingespannten Trägers jedoch als Achsenschnittpunkt stets
unverändert bleibt (Abb. 4).
Zur übersichtlichen Auswertung der Formerfassung wurde in Matlab eine GUI programmiert, über die alle Angaben
über die Wahl bzw. Einstellungen der Formmaske ma-
nuell eingegeben werden können (Abb. 5).
Als Maß für die Leistung des Formrekonstruktions-
algorithmus müssen verschiedene Kriterien definiert
werden. Eine übliche Messgröße zur Bewertung der
Algorithmus-Qualität ist die statistische Genauigkeit.
Diese gibt die maximale Abweichung der gemessenen
Positionen und Ausrichtungen von Referenzpunkten
vom tatsächlichen Wert an. Das grundlegende Prinzip
der Auswertung der 2D-Erfassungsmethode ist die Re-
konstruktionsbewertung anhand dieser statistischen
Genauigkeit, um die grobe Funktionalität des Sensors
zu testen sowie die elementare Kalibrierung durchzu-
führen. Ein weiteres beachtliches Kriterium zur Bewer-
tung der Formrekonstruktionsmethode ist die Anzahl
unabhängiger verwendeter Sensoren; im Fall des be-
trachteten Formsensors hängen alle Sensormesspunkte
voneinander ab, was zu erheblichen Fehlerfortpflan-
zungen führen kann. Um auf diese Fehleranfälligkeit
gesondert einzugehen, wird in der 2D- Abbildung 4: 3D-Erfassungskäfig aus Aluminium mit ein-
Erfassungmethode nicht nur die gesamte Objektform gespanntem Draht von 20 cm Länge und 0.1 cm Durchmes-
betrachtet, sondern auch Teilformen evaluiert. ser als Sensor-Platzhalter.
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Zur umfangreicheren Fehlerbetrachtung und Optimierung des Algorith-
mus sowie zur feineren Kalibrierung der Sensoren wird der 3D-
Erfassungskäfig verwendet. Als Leistungskriterium wird ein neues Maß
definiert. Dieses Maß wird als Fehlerwolken-Volumen bezeichnet. Der
Sensorträger wird in den Erfassungskäfig eingespannt und in verschie-
dene Formen gebracht, wobei jeweils die Messdaten verwertet werden.
Die Endeffektor-Position bleibt durch die feste Einspannung am Objekt-
ende konstant. Das Fehlerwolken-Volumen beschreibt dann die räumli-
che Verteilung der Rekonstruktionsergebnisse der Endeffektor-
Positionen um die exakte, durch den Erfassungskäfig eingestellte Posi- Abbildung. 5: Grafische Oberfläche zur ma-
tion (Abb. 6). In den Volumenwert fließen sowohl die Verteilung und nuellen Eingabe der aktuellen Form.
die Dichte der rekonstruierten Punktmenge als auch die Instrumenten-
länge und Variation der realisierten Verformungen mit ein; somit stellt das Fehlerwolken-Volumen ein aussagekräftiges
Bewertungsmaß dar.
4 Ergebnisse und Ausblick
Das Ergebnis des Formerfassungskonzepts ist eine fundierte
Grundlage zur Qualitätsbewertung der Formsensorik und dem
dieser zugrundeliegenden Rekonstruktionsalgorithmus. Die sys-
tematische Kombination der beiden Teilkonzepte kann zur geziel-
ten Verbesserung der Ausrichtung des Sensornetzwerkes sowie
zur Sensorkalibrierung genutzt werden. Über die verschiedenen
flexiblen Formvorgabemöglichkeiten kann eine umfangreiche
Analyse der Funktionalität der Sensorik durchgeführt werden,
ohne dass Aufwand durch z.B. notwendige Bildauswertungen in
der Formerfassung entsteht.
Zur effizienten Verbesserung der Sensorfunktionalität soll nun ein
Optimierungsverfahren entwickelt werden, was über strukturierte
Formvergleiche zu bestmöglichen Ergebnissen des Formsensors
führt. Schließlich soll die teilautomatisierte Optimierung und Ka-
librierung über ein Software-Framework ermöglicht werden. Ab-
hängig von der jeweils aktuell ermittelten Qualitätsbewertung
schlägt diese Software Formvorgaben vor, die manuell über die
Einpassung der Objekte in die entsprechende Formmaske reali- Abbildung 6: Punktmenge rekonstruierter Endeffek-
siert werden. Die Auswertung fließt dann wiederum automatisch tor-Positionen zu unterschiedlichen Instrumenten-
über die Software in die Optimierung und Kalibrierung des Re- formen bei fixer Einspannung als Fehlerwolke.
konstruktionsalgorithmus mit ein.
5 Zusammenfassung
In diesem Paper wurde eine neue Methode der Formerfassung schlauchförmiger Instrumente vorgestellt, die als Opti-
mierungsgrundlage und zur Kalibrierungshilfe der Formsensorik medizinischer Instrumente verwendet werden soll. Der
Aufbau der zur Formerfassung notwendigen Preformen und dessen Funktionalität wurden beschrieben. Weiter wurde
die darauf angepasste Auswertungsmethodik erläutert. Im Hinblick auf weitere Arbeiten in Richtung eines semi-
automatisierten Optimierungsverfahrens des Sensorsystems wurden die Ergebnisse diskutiert und weitere Entwick-
lungsschritte definiert.
6 Referenzen
[1] C. Ledermann, H. Pauer, O. Weede, and H. Woern, Simulation tool for 3D shape sensor based on fiber Bragg
gratings and optimization of measurement points, IEEE/CIS-RAM, 2013
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[3] M. Kleemann, H.P. Bruch, Navigation und Medizin, FOCUS MUL, Band 4, Seite 194-195, 2006
[4] M. Kleemann, V. Martens, P. Hildebrand, A. Besirevic, S. Schlichting, L. Mirow, U.J. Roblick, C. Bürk, H.P.
Bruch, Die Erfassung des Raumes, FOCUS MUL, Band 4, Seite 201-205, 2006
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