Simulations non linéaires pour le guidage per-opératoire en neurochirurgie

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1 Simulations non linéaires pour le guidage per-opératoire en neurochirurgie Sujet de thèse financé par le LABEX CAMI, Lieu de la thèse : Partagé entre le Laboratoire TIMC-IMAG équipe GMCAO à Grenoble et ICube équipe AVR à Strasbourg. Encadrant /Co-encadrant : Matthieu Chabanas, Maître de conférences, TIMC-IMAG/GMCAO, Matthieu.Chabanas@imag.fr Hadrien Courtecuisse, Chargé de Recherche, ICube/AVR, hcourtecuisse@unistra.fr Yohan Payan, Directeur de Recherche, TIMC-IMAG/GMCAO, Yohan.Payan@imag.fr Mots clés: Simulation numérique, Biomécanique non-linéaire, Imagerie médicale, Mise en correspondance, Chirurgie assistée par Ordinateur, C++, Parallélisme, GPU Salaire : 1449 net par mois Démarrage de la thèse : automne 2014 Date limite de candidature : 15 juin Le contexte CAMI Les interventions médicales ont encore une marge de progrès très significative en termes de planification personnalisée et de réalisation optimale. Pour répondre aux exigences du patient au niveau de la qualité, les opérateurs séniors veulent voir au-delà de l immédiatement visible, être assistés dans leur prise de décisions vitales en temps réel, et accéder à une dextérité augmentée. Les opérateurs juniors demandent à «apprendre à voler» avant d être laissés seuls, tandis que les autorités de Santé Publique et les industriels demandent la démonstration du service médical rendu par les innovations. La vision stratégique du LABEX Computer Assisted Medical Interventions (CAMI) est qu une approche intégrée des interventions médicales résultera en percées en termes de qualité des interventions médicales, observable en pratique par le service médical rendu et par le degré de pénétration de la technologie CAMI dans la pratique clinique de routine. Parmi les différentes actions entreprises dans le cadre du LABEX CAMI figure le financement de 6 à 10 bourses de thèses démarrant chaque année. Sont privilégiés les sujets s inscrivant dans le champ scientifique du LABEX et se déroulant en collaboration avec plusieurs partenaires CAMI. Le présent sujet de thèse s inscrit dans de cadre. 2. Contexte et objectifs Une localisation précise est essentielle pour réduire la morbidité au cours de l'exérèse chirurgicale d'une tumeur cérébrale. Pourtant, les tissus mous du cerveau se déforment au cours de l'intervention sous l influence d un phénomène nommé "brain-shift" essentiellement lié à la perte de fluide cérébrospinal. Du fait de cette déformation les données d imagerie acquises avant l opération ne correspondent plus à la réalité du bloc opératoire. La localisation de la tumeur devient alors très difficile, ce qui complexifie grandement la procédure et par conséquent demande aux chirurgiens d acquérir une grande expérience pour la pratiquer.

2 L objectif de cette thèse est de proposer un modèle biomécanique des tissus mous cérébraux permettant de simuler leurs déformations et d adapter en temps réel les images pré-opératoires à la morphologie per-opératoire du patient. Deux défis essentiels sont de travailler dans un cadre de modélisation hyper-élastique, en raison des très fortes non-linéarités des tissus cérébraux, puis de coupler ces modèles non linéaires avec les modalités d imagerie ultrason. 3. Sujet détaillé La première partie de cette thèse portera sur les aspects liés à la modélisation non linéaires des tissus cérébraux et la simulation en temps réel. En particulier, une problématique importante sera de développer des méthodes numériques permettant de traiter en temps réel les interactions et les conditions aux limites sur des modèles non linéaires. En effet, bien qu il existe aujourd hui plusieurs solutions pour simuler les non linéarités d un tissu, le traitement des interactions et l imposition de contraintes en temps réel reste une problématique ouverte. Pour être compatible avec une utilisation au bloc opératoire, le modèle biomécanique devra satisfaire aux fortes contraintes de temps de calcul pour mettre à jour les images médicales de manière interactive. Ainsi, des techniques de simulation sur architecture hautement parallèle type GPU seront également étudiées dans cette thèse. Le modèle du cerveau pourra être complété pour intégrer l arbre vasculaire cérébral, reconstruit à partir d une angiographie par résonnance magnétique pré-opératoire. À différents instants de l'intervention, le chirurgien peut effectuer un balayage échographique Doppler de la région d'intérêt, permettant de mesurer les déformations de l arbre vasculaire. Ces déformations seront utilisées comme conditions aux limites pour le modèle biomécanique, qui offrira alors une estimation de la position et de la déformation de l intégralité des structures anatomiques. Cette procédure sera d abord utilisée pour évaluer la précision des simulations et valider le modèle, puis pour assister le chirurgien tout au long de l intervention. En effet, aucun système de neuro-navigation n intègre à ce jour les déformations du cerveau durant les interventions, ce qui limite leur utilisation à des guidages simples et impose aux cliniciens de terminer les opérations avec une précision limitée. Des contacts ont été pris avec l entreprise MedTech dans le cadre d un projet soutenu par l Institut Carnot LSI. Pour autant, les industriels restent en attente de la preuve du concept d un modèle non-linéaire interactif pour la localisation de tumeurs cérébrales. Principaux résultats attendus : proposer des méthodes de simulations non-linéaires interactives sur architecture GPU; piloter le modèle à l aide de données d échographique Doppler, tout en quantifiant l erreur de simulation par rapport à des mesures réelles ; utiliser, pour la première fois, un modèle déformable interactif pour le guidage chirurgical en conditions peropératoires 4. Collaboration Au niveau national, ce projet se situe parfaitement dans le champ thématique du Labex CAMI, Computer Assisted Medical Interventions, coordonné par le Pr. Philippe Cinquin du TIMC-IMAG. Les équipes impliquées ont des centres d intérêts communs mais des compétences complémentaires. TIMC-IMAG apporte son expertise du point de vue système global de neuro-navigation, sur l acquisition et le traitement des données d imagerie, et sur la modélisation

3 biomécanique des tissus mous du vivant. L association avec le laboratoire ICube est très pertinente, de par leur implication dans les applications de la vision et la robotique aux applications médicales et chirurgicales, et les compétences développées par Hadrien Courtecuisse sur la simulation interactive médicale sur architecture parallèle GPU. Au niveau local, ce projet se situe dans le cadre d une collaboration initiée depuis 2006 entre le laboratoire TIMC- IMAG et le service de Neurochirugie du CHU de Grenoble (Pr. Olivier Palombi). Les travaux de doctorat de Marek Bucki (thèse soutenue en octobre 2008) ont notamment montré la faisabilité d un système de neuro-navigation basé sur la mesure des déformations de l arbre vasculaire cérébral à partir d imagerie ultrasonique Doppler, pour contrôler un modèle biomécanique linéaire du cerveau. Cette première étude a néanmoins mis en avant la nécessité de développer un modèle biomécanique non-linéaire beaucoup plus performant, avec de fortes contraintes de temps de calcul. L objectif est donc de poursuivre les travaux déjà initiés dans un contexte local et de l étendre aux modèles non linéaires

4 Non linear simulations for intraoperative guidance in neurosurgery Thesis subject supported by the LABEX CAMI, Thesis location: Shared between TIMC-IMAG/GMCAO at Grenoble and ICube/AVR at Strasbourg, France. Thesis supervisors: Matthieu Chabanas, Associate Professor, TIMC-IMAG/GMCAO, Hadrien Courtecuisse, Researcher, ICube/AVR, Yohan Payan, Senior researcher, TIMC-IMAG/GMCAO, Keywords: Numerical simulation, Non-linear biomechanics, Medical image processing, Registration, Computer aided surgery, C++, Parallelism, GPU Income: 1449 net per month Starting date: autumn 2014 The due date for application is June 15 th The CAMI context Medical Interventions (surgery, interventional radiology, radiotherapy) can provide a significant boost for progress in terms of patient-specific optimal planning and performance. To fulfill patient s demand for Quality, Senior Operators demand to see beyond the immediately visible, to be assisted in their real-time vital decisions and to accede to enhanced dexterity, while junior operators request to learn to fly before being left alone, and Public Health Authorities and companies require demonstration of the Medical Benefit of innovations. The Computer Assisted Medical Interventions LABEX (CAMI LABEX) strategic vision is that an integrated approach of medical interventions will result in a breakthrough in terms of quality of medical interventions, demonstrated in terms of medical benefits and degree of penetration of CAMI technology in routine clinical practice. Among the different actions undertaken in the scope of the CAMI LABEX, 6 to 10 theses starting yearly are to be financed. Subjects dealing with themes within LABEX s scientific field and resulting from collaboration between different CAMI partners will be favored. The following thesis proposal falls within this framework. 2. Context and objectives Accurate localization of the target is essential to reduce morbidity during a brain tumor removal intervention. However deformations of the brain soft tissue occur during the surgery, due to a phenomenon called "brain - shift" mostly related to a loss of cerebrospinal fluid. On account of the deformation, medical images acquired before the surgery no longer correspond to the per-operative reality. Localizing the tumor with precision is therefore extremely difficult, which makes the surgical procedure very challenging, and requires a large experience to practice. The objective of this PhD thesis is to propose a biomechanical model to simulate the deformations of the brain soft tissue and adapt in real time the preoperative images to the peroperative anatomy of the patient. Two main

5 challenges are to use a hyperelastic modeling framework, to account for the non-linear behavior of brain tissue, and to couple the nonlinear models with the ultrasound image modalities. 3. Detailed subject The first part of this thesis will focus on the aspects of non-linear modeling of brain tissue and real-time simulation. In particular, an important issue is to develop numerical methods for processing real-time interactions and boundary conditions on nonlinear models. Indeed, although there are now several solutions to simulate the nonlinearity of a tissue, processing the interactions and imposing constraints in real-time remains an open problem. To be compatible with a clinical use, the biomechanical model must satisfy severe computation time constraints to interactively update the medical images. Simulation techniques on highly parallel architecture such as GPU will also be studied in this thesis. The brain model could be enhanced with the inner vascular tree, reconstructed out of a preoperative magnetic resonance angiography. During the intervention, the surgeon can perform a Dopler ultrasound sweep of the region of interest, to measure the deformation of the vascular tree during the surgery. The resulting displacement field can therefore be input as boundary condition to the biomechanical model, which thus provides an estimation of the position and deformation of all anatomical structures within the brain. This procedure will first be used to evaluate the accuracy of the proposed model, then to assist the surgeon all along the intervention. Indeed, there is no neuro-navigation system that incorporates the deformation of the brain during the procedures, which limits their use to simple guides and requires clinicians to complete the operation with limited accuracy. Contacts have been made with the company MedTech under a project supported by the Institut Carnot LSI. However, industrials are awaiting proof of concept of an interactive non-linear model for the localization of brain tumors. Main expected results: Propose methods for interactive non-linear simulations on GPU architecture; Combine the model with Doppler ultrasound data, while quantifying the error simulations compared to actual measurements; Use, for the first time, an interactive deformable model for surgical intraoperative guidance. 4. Proposed course and method of collaboration within CAMI At the national level, the project is perfectly in the thematic field of the Labex CAMI, Computer Assisted Medical Interventions, coordinated by Prof. Philippe Cinquin from TIMC-IMAG. The teams involved have common interests but complementary skills. TIMC-IMAG provides expertise on neuro-navigation system, the acquisition and processing of imaging data and on biomechanical modeling of living soft tissues. The association with ICube is very relevant, because of their involvement in the application of vision and robotics for medical and surgical applications, and skills developed by Hadrian Courtecuisse on interactive medical simulation on parallel GPU architecture.

6 At the local level, this project is part of a collaboration initiated in 2006 between the TIMC-IMAG and service of Neurosurgery CHU of Grenoble (Prof. Olivier Palombi). The thesis done by Marek Bucki (Phd thesis defended in October 2008) has shown the feasibility of neuro-navigation system based on the measurement of deformations of the vascular tree in the brain from ultrasonic Doppler imaging, to control a linear biomechanical model of the brain. This first study has nevertheless highlighted the need to develop a more efficient non-linear biomechanical model with very strong constraint on the computation time. The goal is to continue the work already initiated in a local context and to extend it to non-linear models.