Mechatronically guided micro navigation for soft tissue needle insertion

  • Hüttmann, Gereon (Principal Investigator (PI))
  • Schlaefer, Alexander (Principal Investigator (PI))

Project: DFG ProjectsDFG Individual Projects

Project Details

Description

The insertion of needles represents an interesting alternative for minimally invasive and focusses diagnosis and therapy in soft tissues, e.g., including biopsies or brachytherapy. However, needle insertion often causes substantial soft tissue deformation, which can result in a misplacement of the needle relative to the tissue. In a first project phase, we realized a mechatronic setup to prove feasibility of high resolution optical navigation from within the needle. Using fiber optic components integrated into the needle, we obtain high resolution optical coherence tomography images of the tissue surrounding the needle. Particularly, it is possible to detect even small deformations of the tissue and to estimate the relative motion between needle and tissue. In a second project phase the resulting tissue model will be extended to include elastic tissue properties and even higher resolution spatial information. One objective is to estimate the information needed to model and predict the needle-tissue interaction from within the needle. In combination with the mechatronic needle driving, this will form the basis for a precise control of the needle motion accounting for tissue deformation. Another aspect regards the possible differentiation of different tissues. For example, the elastic tissue properties are also related to the type of tissue, e.g., tumor tissue is often less elastic. To also consider structural differences in the tissue, we will first integrate optical coherence microscopy into a needle probe. A longer term objective is using the morphological and mechanic tissue model for localization and treatment planning.

Key findings

Das Einbringen von Nadeln stellt eine wichtige Option bei der minimalinvasiven und fokussierten Diagnose und Therapie in Weichgeweben dar, beispielsweise im Rahmen einer Biopsie oder der Brachytherapie. Hierbei kommt es jedoch zu teilweise erheblichen Gewebedeformationen, so dass die Lage der Nadel relativ zum Gewebe nicht der ursprünglichen Planung entspricht. In einer ersten Projektphase wurde ein mechatronischer Aufbau realisiert, mit dem die Machbarkeit der hochaufgelösten optischen Bildgebung aus der Nadel heraus untersucht wurde. Auf Basis von in die Nadel integrierten Fasern und Optiken wurde mittels optischer Kohärenztomographie das Gewebe in der Umgebung der Nadel erfasst. Mit dem Aufbau können Gewebegrenzen, Relativbewegungen zwischen Gewebestrukturen und der Nadelspitze sowie Deformationen beim Einbringen erkannt werden. In der zweiten Projektphase wurde untersucht, inwieweit sich auch die elastischen Gewebeeigenschaften aus der Nadel erfassen lassen. Einerseits korrespondieren die zwischen Nadel und Geweben wirkenden Kräfte und die Deformationen von Gewebe und Nadeln direkt zur Elastizität der Gewebe. Quantitative Aussagen zur Gewebeelastizität können daher helfen, die erwarteten Abweichungen bei der Platzierung der Nadel zu berücksichtigen. Andererseits sind die elastischen Eigenschaften teilweise auch charakteristisch für die Gewebe. Beispielsweise weisen Tumorgewebe oft eine höhere Steifigkeit auf, die somit als Hinweis auf das Erreichen der Zielstruktur dienen kann. Im Projekt ist es gelungen, erstmals zwei Ansätze zur quantitativen Elastographie aus der Nadel zu entwickeln und erfolgreich zu evaluieren. Dazu wurden auch maschinelle Lernverfahren weiterentwickelt, die erst eine effiziente Interpretation der aus realen Geweben erfassten Daten ermöglichen. Vor allem hat das Projekt damit Grundlagen betrachtet, um die Navigation beim Einbringen von Nadeln besonders mittels Robotern zu verbessern. Die prototypische Evaluierung hat aber auch gezeigt, dass die Verfahren in-vivo in Tumorgewebe funktionieren. Darüber hinaus haben sich im Projektverlauf Kooperationen zu klinischen Partnern entwickelt, die konkrete Anwendungen skizziert und bereits gemeinsam in ersten Studien untersucht haben. Beispielsweise ist es nicht selten, dass die Platzierung von Nadeln im Rahmen einer Epiduralanästhesie schwierig ist und erste Arbeiten mit Anästhesiologen vom UKE haben gezeigt, dass an der Nadelspitze erfasste Messwerte hier helfen können. Interessant ist auch eine Anwendung, die im Kontext der COVID-19 Pandemie relevant geworden ist und die post-mortale Gewebeentnahme betrifft. Gemeinsam mit dem Institut für Rechtmedizin am UKE wurde prototypisch untersucht, wie sich durch eine Roboterbiopsie minimial-infektös Gewebeproben entnehmen lassen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Navigation selbst in Leichen erheblich durch Deformationen und Verschiebungen beim Einbringen der Nadeln beeinträchtigt wird und die entwickelten Methoden praxisrelevant sind. Aus dem Projekt heraus wurde seitens MTEC ein Beitrag für den „KUKA Innovation Award 2020“ eingereicht, der als Finalist ausgewählt wurde. In diesem Rahmen konnte die Idee der Schätzung von Kräften und Gewebeeigenschaften aus der Nadel einem größeren Publikum auf der MEDICA 2020 gezeigt werden.

https://www.kuka.com/de-de/future-production/konzernforschung/kuka-innovation-award/kuka-innovation-award-2020

https://www.youtube.com/watch?v=p4XBrbDkytU

https://www.facebook.com/KUKADACH/posts/das-team-coneebot-aus-hamburg-hat-es-zwar-bis-ins-finale-unserer-innovationaward/961765297682373/
Statusfinished
Effective start/end date01.04.1431.12.23

Collaborative partners

  • Hamburg University of Technology (Joint applicant, Co-PI)

UN Sustainable Development Goals

In 2015, UN member states agreed to 17 global Sustainable Development Goals (SDGs) to end poverty, protect the planet and ensure prosperity for all. This project contributes towards the following SDG(s):

  • SDG 9 - Industry, Innovation, and Infrastructure

Research Areas and Centers

  • Academic Focus: Biomedical Engineering

DFG Research Classification Scheme

  • 4.41-01 Automation, Mechatronics, Control Systems, Intelligent Technical Systems, Robotics
  • 4.43-05 Image and Language Processing, Computer Graphics and Visualisation, Human Computer Interaction, Ubiquitous and Wearable Computing
  • 2.22-32 Medical Physics, Biomedical Technology

Fingerprint

Explore the research topics touched on by this project. These labels are generated based on the underlying awards/grants. Together they form a unique fingerprint.