ARS

work packages

obiettivi del progetto

Obiettivo 01 - Analisi e rappresentazione con modelli astratti

Il primo obiettivo scientifico del progetto ARS sarà quello di analizzare compiutamente e rappresentare formalmente interventi chirurgici reali con modelli astratti, integrando a priori la conoscenza dei libri di testo con le strutture individuate dall’analisi dei big data. Questo obiettivo consentirà di identificare non solo i dettagli dell’intervento, ma anche il ragionamento durante l’intervento e le motivazioni dell’azione, confrontando gli interventi eseguiti da diversi chirurghi.

Un altro aspetto chiave di questo obiettivo è la modellazione dell’ambiente, poiché i dati supporteranno l’identificazione delle strutture e delle proprietà dell’anatomia e la creazione di fantocci realistici (phantom). Da questa analisi si svilupperanno le specifiche di intervento da verificare successivamente, in fase dimostrativa.

Obiettivo 02 - Pianificazione degli interventi

Il secondo obiettivo scientifico del progetto sarà quello di sviluppare metodi per pianificare un intervento per una specifica anatomia. La pianificazione delle attività (task planning) supererà l’esplosione combinatoria calando il modello di intervento all’anatomia specifica del paziente, limitando così il numero di scelte possibili. Tuttavia, poiché non tutte le fasi possono essere pianificate in anticipo a causa dei cambiamenti che si verificano durante l’intervento, un aspetto chiave di questo obiettivo sarà la pianificazione online e reattiva.

Objective 03 - Controllo in tempo reale

Il terzo obiettivo scientifico del progetto è lo sviluppo di metodi per il controllo in tempo reale degli strumenti chirurgici durante l’esecuzione dell’intervento. Il controller ibrido sarà progettato per tenere conto dell’evoluzione discreta dell’intervento e dei continui movimenti dell’utensile. Inoltre, poiché gli strumenti devono essere localizzati rispetto all’anatomia del paziente, un aspetto importante di questo obiettivo è l’identificazione delle posizioni degli organi nell’area chirurgica e delle loro proprietà biomeccaniche.

Obiettivo 04 - Consapevolezza della situazione e metodi di ragionamento

Il quarto e più ambizioso obiettivo scientifico del progetto ARS è lo sviluppo di metodi di consapevolezza della situazione e di ragionamento in grado di gestire un intervento chirurgico reale. Questo obiettivo applicherà i metodi di ragionamento e le politiche di controllo identificate grazie ai big data sull’esecuzione dell’intervento provenienti dal Caltech COH – City of Hope Cancer Center. In questo modo svilupperemo metodi per apprendere a partire da una singola procedura chirurgica. Nel caso si verifichi una situazione sconosciuta, i dati clinici verranno cercati per una corrispondenza, per assicurarsi che i dettagli non siano stati persi. Se questo fallisce, il controllo sarà trasferito al chirurgo come in un normale intervento chirurgico.

Obiettivo 05 - Dimostrazione di esecuzione autonoma

Il quinto e ultimo obiettivo di questo progetto è dimostrare l’esecuzione autonoma di un intervento chirurgico rappresentativo utilizzando la configurazione DVRK e un fantoccio fisico (phantom) specifico del paziente.

Questo obiettivo mirerà innanzitutto a migliorare la configurazione dell’hardware in un ottica di maggiore sicurezza e protezione del robot. Quindi verificheremo che l’esecuzione autonoma soddisfi i requisiti di intervento estratti dai dati provenienti da COH e convalideremo l’intervento confrontando i dati cinematici e video con i file di COH. Infine, misureremo la qualità dell’esecuzione autonoma, sviluppando specifici benchmark.

METODOLOGIA

Il progetto è organizzato in cinque Work Package (WP) principali, uno per ciascuno degli obiettivi di ricerca. La struttura del progetto è mostrata nella figura sottostante.

ARS-project-structure

WP1 sviluppo di modelli e astrazioni dei dati clinici;

WP2 sviluppo del piano di un nuovo intervento;

WP3 controllo in tempo reale dell’intervento;

WP4 incentrato sulla consapevolezza della situazione e il ragionamento in tempo reale;

WP5 integrazione degli algoritmi nel DVRK e dimostrazione delle capacità del progetto.

WP6 gestione e comunicazione.

WORK PACKAGES

Di seguito, ogni WP sarà descritto al livello di dettaglio attualmente possibile, considerando che troveremo molti fatti inaspettati durante l’analisi dei dati nel WP1.

WP 1 – Elaborazione dati e costruzione di modelli

In questo WP analizzeremo il set di dati COH-Caltech per estrarre quante più informazioni possibili riguardanti le procedure chirurgiche.

Inoltre, costruiremo i modelli anatomici specifici del paziente, virtuali e fisici, che consentiranno di testare l’intervento in simulazione e con il robot reale: i modelli fisici, cioè i fantocci, saranno i “pazienti” delle nostre dimostrazioni. Il WP1 sarà organizzato in tre compiti principali e i suoi risultati principali saranno la modellazione degli automi ibridi degli interventi COH, i modelli virtuali e fisici delle aree chirurgiche e l’analisi dell’intervento utilizzando metodi formali.

Task

Il WP1 sarà organizzato in tre compiti principali e i suoi principali risultati saranno:

1) Gli automi ibridi che modellano gli interventi COH;
2) I modelli virtuali e fisici delle aree chirurgiche;
3) L’analisi dell’intervento con metodi formali.

    WP 2 – Pianificazione dell’intervento

    In questo WP svilupperemo un approccio alla pianificazione chirurgica che dovrebbe essere il più simile possibile a una vera chirurgia robotica.

    Assumiamo che i modelli dell’intervento (AA, SAA, HA) siano disponibili come nostra conoscenza di base e che siano disponibili anche le immagini preoperatorie del paziente. Come descritto nel WP1, utilizzeremo le immagini stereo COH per sviluppare i modelli Virtuale (VM) e Fisico (PM) di un intervento specifico, che saranno utilizzati per la validazione del piano di intervento.

    Svilupperemo il piano di intervento utilizzando solo le immagini pre-operatorie del paziente, come fanno i chirurghi, da cui ricaveremo il Modello pre-operatorio (POM) delle aree chirurgiche. Il POM sarà quindi utilizzato per le attività di progettazione e collaudo come negli ambulatori reali, mentre il PM, ovvero il fantoccio dell’area chirurgica, sarà il “paziente” della chirurgia autonoma. Per testare la robustezza dell’algoritmo, escluderemo un intervento da questo processo e potremmo utilizzare il relativo PM come paziente sconosciuto per l’intervento autonomo.

    Task

    Il WP2 sarà organizzato in tre compiti principali:

    1) il primo riguardante lo sviluppo del POM e la simulazione dell’intervento;
    2) la seconda progettando l’intervento;
    3) il terzo compito verifica del piano utilizzando metodi formali e simulazione.

    Il piano istanzia gli automi di intervento per il paziente specifico, comprese le azioni aggiuntive con gli strumenti tenuti dagli assistenti chirurgici.

      WP3: Controllo delle attività in tempo reale

      In questo WP seguiremo le fasi del vero intervento assistito da robot.

      Utilizzando il modello fisico (PM) come nostro paziente, il modello pre-operatorio (POM) come nostra comprensione dell’anatomia del paziente e il piano per eseguire l’intervento. Il piano consiste nell’istanziazione specifica del paziente dei tre automi di intervento e durante la procedura eseguiremo l’Automa d’azione (AA) e l’acquisizione dei dati sensoriali per l’Automa di consapevolezza della situazione (SAA) e l’Automa di pulizia (HA).

      Task

      Il WP3 sarà organizzato in quattro compiti principali:

      1) il primo riguardante la registrazione del POM con il Modello Fisico (PM);
      2) il secondo riguardante la localizzazione degli strumenti chirurgici nel PM;
      3) il terzo compito riguardante l’esecuzione del piano di intervento;
      4) e infine l’ultimo compito che affronta le attività di pulizia, come le misurazioni dei parametri del modello e l’apprendimento dalle proprie azioni.

      WP4: Ragionamento in tempo reale e consapevolezza della situazione

      In questo WP includeremo tutti i compiti relativi all’apprendimento in tempo reale e al ragionamento sullo stato attuale e futuro dell’intervento.

      Come accennato in precedenza, il robot chirurgico sta eseguendo il piano di intervento sulla base dell’esito del Situation Awareness Automaton (SAA) che individua lo stato di intervento e analizza le ipotesi sulla situazione attuale. L’ASA avrà una struttura di ragionamento a due livelli: un livello inferiore che si occuperà dell’identificazione dello stato e dell’elaborazione dei dati per la transizione di stato, e un processo di livello superiore che valuterà la situazione complessiva dell’intervento.

      In questo WP cercheremo anche di far fronte a situazioni impreviste, sia attivando una reazione di emergenza pianificata, sia esaminando ulteriormente i dati o chiedendo al chirurgo umano di continuare l’intervento. Anche qui verrà eseguito l’apprendimento dall’esecuzione corrente, per tenere conto delle differenze identificate con i modelli.

      Task

      Il WP4 ​​sarà organizzato in quattro compiti principali:

      1) il primo per l’acquisizione e l’elaborazione dei dati dei sensori;
      2) il secondo per l’identificazione dello stato;
      il terzo compito per la valutazione della situazione;
      3) e l’ultimo compito per affrontare situazioni sconosciute.

      WP5: Verifica e validazione dei risultati

      This fifth research task of the ARS project will carry out the demonstration of the autonomous robotic surgery and will address all the issues related to the experimental set up and the intervention demonstrations.

      We will implement a sequence of verification, validation and benchmarking tests to assess the quality of the solutions developed. We will also address issues related to hardware set up, safety, and system security, by developing a fault detection system of the surgical robot, and a security protection for its network connection.

      Tasks

      This Research Line is divided into five tasks:

      1. hardware set up and improvements;
      2. system integration and testing;
      3. fault detection and isolation;
      4. cyber security;
      5. and then testing and demonstrations of the complete system.

      WP6: Management and dissemination

      Questo pacchetto di lavoro è responsabile della gestione dei risultati del progetto, dell’archiviazione e dell’analisi dei dati prodotti, dei requisiti etici e delle azioni di diffusione.

      Grande attenzione sarà data alla diffusione del progetto, soprattutto perché il concetto di robot autonomi ha un alto interesse pubblico e la loro applicazione all’assistenza sanitaria può generare preoccupazioni nell’opinione pubblica. Pertanto, sarà speso ogni sforzo per trasmettere il messaggio che le tecnologie sviluppate dal progetto ARS si tradurranno in miglioramenti dell’assistenza sanitaria. Ci occuperemo di media standard come Internet e notizie stampate, volantini e prepareremo frammenti di video e video professionali per illustrare le idee del progetto a pubblici diversi. Speciali azioni di disseminazione saranno indirizzate alla comunità medica per ottenere feedback e promuovere la loro partecipazione alle attività del progetto.

      The ARS project will focus on robotic surgery and will demonstrate the feasibility of autonomous surgery in a complete surgical procedure.