Guidage par réalité augmentée (application à la chirurgie cardiaque robotisée)

La chirurgie mini-invasive limite les incisions et le traumatisme pour le patient. Elle bénéficie de l'assistance robotisée qui améliore précision et confort du geste opératoire. Cependant des difficultés subsistent. Ainsi dans les opérations de pontage des artères coronaires, la localisation et l'identification des artères cibles de l'intervention posent problème. Nous proposons alors de guider le chirurgien en superposant le modèle des artères du patient dans les images endoscopiques intraopératoires. L'une des contributions de cette thèse consiste à définir une approche basée sur l'analyse de l'intervention et du geste chirurgical: tout d'abord nous nous intéressons à la modélisation statique des artères coronaires à partir de moyens standards d'imagerie. Nous initialisons ensuite le recalage dans les images endoscopiques en calibrant l'endoscope stéréoscopique robotisé et en recalant l'enveloppe externe du patient au bloc opératoire. Nous affinons enfin ce résultat pour tenir compte du déplacement intra-opératoire du coeur et des erreurs successives. Un mécanisme multi-modèles robuste original, basé sur la traduction des indications données par le chirurgien en mesures, permet d'aboutir à la précision nécessaire au guidage. Cet outil novateur de chirurgie assistée par ordinateur est intégré au sein d'une architecture commune expérimentée avec le robot Da Vinci au cours de nombreux tests in-vivo.Minimally invasive surgery limits the inflicted trauma on the patient through the use of small incisions. Moreover, taking advantage of robotic assistance considerably enhances the precision of the gestures and the comfort of the surgeon. Nevertheless, many difficulties are still being encountered, such as the identification of the target arteries in the coronary bypass surgery. In this work, we propose to guide the surgeon by superimposing a model of the patient's arteries on the intraoperative endoscopic images. Our approach is defined from the analysis of the intervention and the surgical gesture. First a static model of the coronary tree is obtained from standard imaging systems. The registration with the endoscopic images is then initialized by calibrating the stereoscopic actuated endoscope and registering the external shape of the patient in the operating room. Finaly, this result is refined to take into account the intraoperative shift of the heart and the successive errors. This is done using an original multi-model robust algorithm, based on translating the indications given by the surgeon into measures, which leads to the precision necessary to the guidance. This innovative tool of computer assisted surgery is integrated within a common architecture tested with the Da Vinci robot during many in-vivo experiments.NICE-BU Sciences (060882101) / SudocSudocFranceF