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Image-to-Patient Registration in Computer-Assisted Surgery of Head and Neck: State-of-the-Art, Perspectives, and Challenges

医学 头颈部 图像配准 金标准(测试) 影像引导手术 医学物理学 计算机视觉 头颈外科 人工智能 放射科 外科 图像(数学) 计算机科学 耳鼻咽喉科
作者
Ali Taleb,C. Guigou,Sarah Leclerc,Alain Lalande,Alexis Bozorg Grayeli
出处
期刊:Journal of Clinical Medicine [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:12 (16): 5398-5398 被引量:12
标识
DOI:10.3390/jcm12165398
摘要

Today, image-guided systems play a significant role in improving the outcome of diagnostic and therapeutic interventions. They provide crucial anatomical information during the procedure to decrease the size and the extent of the approach, to reduce intraoperative complications, and to increase accuracy, repeatability, and safety. Image-to-patient registration is the first step in image-guided procedures. It establishes a correspondence between the patient’s preoperative imaging and the intraoperative data. When it comes to the head-and-neck region, the presence of many sensitive structures such as the central nervous system or the neurosensory organs requires a millimetric precision. This review allows evaluating the characteristics and the performances of different registration methods in the head-and-neck region used in the operation room from the perspectives of accuracy, invasiveness, and processing times. Our work led to the conclusion that invasive marker-based methods are still considered as the gold standard of image-to-patient registration. The surface-based methods are recommended for faster procedures and applied on the surface tissues especially around the eyes. In the near future, computer vision technology is expected to enhance these systems by reducing human errors and cognitive load in the operating room.

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