Beyin stereotaktik cerrahi sistemleri ve yeni bir otomatik hedefleme yönteminin gerçekleştirilmesi
Brain stereotactic surgery systems and implementation of a new automatic targeting method
Yazar: ERSAN YAZAN
Danışman: PROF. DR. MUHAMMED FATİH TALU
İnönü Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Stereotaktik cerrahiyle beynin kritik bölgelerine yüksek doğrulukta erişim amaçlanır. Klasik cerrahi süreçte iki ayrı radyolojik görüntüleme verisine (MR-BT) ve bunların yüksek doğruluk ile örtüşmesine ihtiyaç duyulur. Ayrıca beyin cerrahı tarafından her iki veri üzerinde manuel olarak referans noktaları belirlenir ve MR-BT örtüşmesi bu noktalar kullanılarak gerçekleştirilir. Klasik yaklaşımda hastanın iki defa radyolojik görüntülemeye maruz kalması ve örtüşme noktalarının manuel belirlenmesi sorunlarının giderilmesi amacıyla, bu tez çalışmasında derinlik kamerası kullanımı ile yüz noktalarının örtüşmesine dayalı yeni bir yaklaşım önerisi gerçekleştirilmiştir. Önerilen yaklaşım dört aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada, hastadan alınan MR ve Derinlik kamera verileri kullanılarak üç boyutlu Mkafa ve Dkafa modelleri üretilir. İkinci aşamada her iki modele 468 noktadan oluşan yüz maskesi giydirilir. Üçüncü aşamada, giydirilen yüz maskelerinin örtüşme işlemi gerçekleştirilir. Son aşamada, örtüşme matrisi kullanılarak Robot Kol'un 3b yazıcıdan çıktısı alınan kafa prototipi üzerinde istenilen hedef noktaya ulaşması sağlanır. Uygulama aşamasında ADNI veri kümesindeki üç farklı hasta verisi kullanılmıştır. MR görüntüsünden elde edilen, MKafa ve Derin kamera görüntüsünden elde edilen DKafa modellerinin örtüştürülmesinde nokta ve yüzey tabanlı yöntemler uygulanmıştır. Tekil Değer Ayrışımı (TDA), Rastgele Orman (RO), Katı ve Afin örtüşme yöntemleri arasından, RO yöntemi ile 468 adet noktanın örtüştürülmesinde en başarılı sonuç elde edilmiştir. Örtüşme işlemi sonrasında robot kol belirlenen hedefe yaklaşık değerle yönlendirilmiştir. Örtüşme sonucunda 2 mm'nin altında hata değerleri hesaplanmış olup bu değer kabul edilebilir bir hata olarak değerlendirilmektedir.

Abstract:
The goal of stereotactic surgery is to achieve high-precision access to critical regions of the brain. Traditional surgical procedures require two separate radiological imaging data (MRI and CT) and their accurate registration. Additionally, a neurosurgeon manually identifies specific anatomical landmarks (AC, PC, TAL) on both data, and the MRI-CT registration is performed using these landmarks. To address the issues of the patient being exposed to radiological imaging twice and the manual identification of registration points in the traditional approach, this thesis proposes a new approach based on the registration of facial points using a depth camera. The proposed approach consists of four stages. In the first stage, three-dimensional Mhead and Dhead models are produced using the MR and Depth camera data taken from the patient. In the second stage, a face mask consisting of 468 points is placed on both models. In the third stage, the registration process of the placed face masks is performed. In the final stage, the robotic arm is guided to the desired target point on a 3D-printed head prototype using the registration matrix. Three different patient datasets from the ADNI dataset were used during the implementation phase. Landmark and surface-based methods were applied in the registration of the MKafa model obtained from the MR image and the DKafa model obtained from the Depth camera image. Among the Singular Value Decomposition (SVD), Random Forest (RF), Rigid, and Affine methods, the RF method achieved the best results in aligning 468 points. After the registration process, the robotic arm was guided to the target with an approximate value. As a result of the registration, error values under 2 mm were calculated, which are considered acceptable.