Immagini di riferimento

Oggetto della tesi

La colecistectomia è l’intervento di routine più eseguito in laparoscopia e consiste nell’asportazione del dotto cistico su via biliare. Il rischio principale legato a questo tipo di intervento è quello di lesionare la via biliare principale per cui la bile fuoriesce dal dotto (coleo peritoneo). Per evitare questo problema, è possibile utilizzare una tecnologia molto avanzata di ultima generazione, l’esoscopio 3D in grado di restituire visualizzazioni mediante filtri luminosi: luce bianca ad infrarossi, blue light per mettere in risalto le zone tumorali, e NBI (narrow band imaging) che consente di controllare la vascolarizzazione degli organi a fine intervento. In particolare, grazie all’impiego del verde di indocianina (ICG), mediante una luce con lunghezze d’onda nel vicino infrarosso (NIR) è possibile rendere visibili elementi come le strutture anatomiche di interesse. Il problema è che non è sempre possibile durante tutto l’intervento conservare l’immagine ICG perchè rende visibili solo alcune strutture di interesse. L’obiettivo della tesi è quello di utilizzare tecniche di elaborazione delle immagini per sovrapporre l’immagine acquisita in ICG all’immagine stereo. Il procedimento consiste nel segmentare l’immagine ICG, estrarre la geometria di interesse e sovrapporla all’immagine stereo in tempo reale. Successivi sviluppi del lavoro consistono nell’ utilizzare questi riferimenti geometrici sovrapposti all’immagine stereo per supportare strategie di controllo autonomo o condiviso, e per sviluppare sistemi di realtà aumentata. La tesi sarà svolta a stretto contatto con i medici di ICAROS e con una collaborazione a distanza con il Politecnico di Milano.

Strumenti 

Reti neurali convoluzionali, elaborazione delle immagini, AI e machine learning, C++, da Vinci Research Kit

Docente di riferimento

Fanny Ficuciello - Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. E' necessario abilitare JavaScript per vederlo.