Eén van de grote pijlers voor het genezen van kankerpatiënten is chirurgie. Hierbij is het belangrijk dat de ziekte zich alleen lokaal bevindt en radicaal verwijderd wordt. Radicale chirurgie wordt vaak beperkt door omliggende gezonde weefsels, waardoor er een optimale balans gevonden moet worden tussen genezing en bijwerkingen.

Intra-operatieve navigatie is een nieuwe techniek die onderdeel gaat uitmaken van de operatiekamer van de toekomst en kan leiden tot veiligere, meer weefselsparende en oncologisch accuratere chirurgische procedures. Ook moet het bijdragen aan het verbeteren van het anatomische inzicht wat betreft de tumor en zijn begrenzingen, de omliggende weefsels en de te sparen structuren rondom de tumor.
Bij navigatie chirurgie worden preoperatieve anatomische scans gebruikt voor inzicht en oriëntatie van de chirurg tijdens de operatie. Met behulp van een tracking systeem worden de preoperatieve scans gekoppeld aan de anatomische situatie tijdens de operatie
Navigatie chirurgie wordt voornamelijk toegepast bij operaties in een rigide omgeving, zoals binnen de schedel en in de voorhoofdsholten. Hierbij verandert de anatomie van de patiënt tijdens de operatie minimaal ten opzichte van de preoperatieve beeldvorming.

Een technisch meer uitdagend gebied voor de toepassing van chirurgische navigatie is het abdomen. Het is een onontgonnen gebied vanwege de relatieve mobiliteit van de intra-abdominale organen. De beweging van organen, ademhalingsartefacten en weefselvervorming maken de peroperatieve accuratesse van de navigatie meer complex. In dit project hopen wij deze bewegingsartefacten op te lossen door het plaatsen van zeer kleine markers in of rondom de tumor waardoor eventuele bewegingen van het tumorweefsel kunnen worden gevolgd met draadloze tracking.
Recent is het klinische implementatie team image-guided-surgery gestart om nieuwe technieken ontwikkeld binnen de research groep of vanuit de industrie snel toe te kunnen passen in de kliniek. Dit team bestaat uit een promovenda, twee postdocs (een medisch fysicus en een technisch geneeskundige) en een datamanager. Er zal veel interactie en samenwerking zijn met dit team om zo op een eenvoudige manier met de nieuwe technieken de kliniek in de komen en tegelijkertijd ook zorgvuldig te monitoren wat de effecten zijn voor de gebruikers en de patiënt na de introductie van deze technieken.

Doel

In de huidige vorm wordt voorafgaand aan de navigatie operaties een cone-beam CT scan gemaakt om de patientmodellen te kunnen “koppelen” aan het trackingsysteem (patient registratie), middels een bot registratie tussen CT en CBCT. Er is echter maar op één operatiekamer een CBCT scanner beschikbaar. Ook levert het scannen soms vertraging op in de workflow van de operatie. Daarom wordt binnen dit specifieke project uitgezocht of dit vervangen kan worden door elektromagnetisch getrackte ultrasound. Hiervoor zal ultrasound data vergaard moeten worden die vervolgens geautomatiseerd geannoteerd kan worden (botsegmentatie) voor machine learning. Van de student wordt verwacht mee te helpen met het vergaren van deze ultrasound data en deze geschikt te maken om een netwerk mee te trainen. Wanneer dit geslaagd is kan er een klinische validatie worden uitgevoerd om de nauwkeurigheid van het gebruiken van ultrasound voor patientregistratie te bepalen.

Prerequisites

  • Enthusiastic Master student in electrical engineering, biomedical engineering, computer science, technical medicine or a related field
  • A good team player with excellent communication skills
  • A creative solution-finder

Duration: 10 weeks (M2) 

Start date: a.s.a.p.

For project details, please contact

Dr. Wout Heerink : Postdoc

Dr. Wout Heerink

Postdoc

w.heerink@nki.nl

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *