Potential of augmented reality technology in maxillofacial surgery: a literature review and results of clinical application

Full Text

Обоснование

Технологии дополненной (AR) и виртуальной (VR) реальности — это цифровые технологии, которые могут использоваться в областях, где необходимо выполнять повторяющиеся задачи и часто совершенствовать их [2]. Распространенным примером использования VR и AR в области медицины является медицинское образование и обучение, особенно в области хирургии [3–12].

В последние годы дополненная и виртуальная реальность приобрели все большее значение в медицинской сфере, в том числе в челюстно-лицевой хирургии и стоматологии. С их помощью врачи могут создавать трехмерные модели челюстей, зубов и лицевой области пациентов, а также проводить виртуальные операции, что позволяет им лучше понимать анатомические особенности конкретного случая и предвидеть возможные осложнения.

Дополненная реальность также используется для обучения медицинских специалистов, позволяя им практиковать операционные навыки на виртуальных моделях.

В обзорной части статьи мы рассмотрим такие аспекты применения дополненной и виртуальной реальности, как планирование хирургических вмешательств и обучение, а также возможные перспективы и преимущества использования данных технологий в челюстно-лицевой хирургии и стоматологии.

Цель исследования — оценка точности применения системы дополненной реальности для формирования операционного доступа при радикулярных кистах челюстей, а также предоставление информации об использовании технологии дополненной и виртуальной реальности в челюстно-лицевой хирургии и стоматологии.

Методы

Дизайн исследования

Рандомизированное контролируемое (три запланированные группы) исследование. Применен способ блочной рандомизации (блокированная, ограниченная рандомизация), которая обеспечивает сбалансированное число участников в группах сравнения в пределах блоков определенного размера (n = 10; n = 10; n = 20). Распределение производилось с помощью программного обеспечения на основании таблицы случайных чисел, генерирующего последовательность распределения пациентов по группам на основе методологии случайного назначения (Random Assignment).

Критерии соответствия

Критерии включения:

• мужской и женский пол;
• возраст ≥ 18 лет;
• наличие данных интраорального сканирования (файл STL — Standard Tessellation Language);
• наличие данных КЛКТ (файл DICOM — Digital Imaging and Communications in Medicine);
• пациенты с диагнозом «радикулярная киста челюсти».

Критерии исключения:

• пациенты с системными заболеваниями;
• период беременности и лактации;
• зубы с подвижностью III степени;
• злокачественные новообразования;
• клинические случаи без данных КЛКТ;
• клинические случаи без данных интраорального сканирования.

Условия проведения

Исследование проведено на базе НИИ стоматологии и челюстно-лицевой хирургии Первого Санкт-Петербургского государственного медицинского университета. Решение этического комитета № 261 от 25 апреля 2022 г.

Продолжительность исследования

Исследование проводилось в течение 6 мес — с апреля 2024 по октябрь 2024 г. В исследование вошли данные пациентов, полученные на предварительном этапе подготовки и планирования оперативного вмешательства и до момента проведения контрольного КЛКТ челюстей. Далее пациенты наблюдались в клинике по стандартной схеме наблюдения за больными после оперативных вмешательств на челюстях, данные, отображаемые и влияющие на исследование, ограничились моментом получения послеоперационного КЛКТ челюстей сразу после оперативного вмешательства.

Описание медицинского вмешательства

Формирование хирургического доступа по шаблону, полученному методом 3D-печати. В группе 1 (10 пациентов) предварительно выполнены разрез слизистой и надкостницы, отслаивание слизисто-надкостничного лоскута, скелетирование зоны хирургического доступа. После этого выполнены наложение хирургического шаблона и его стабилизация. Далее проводилось препарирование костным трепаном диаметром 5 мм по направляющей титановой втулке шаблона до упора. Затем шаблон снимали и контролировали сформированный доступ (рис. 1).

 

Рис. 1. Применение хирургического шаблона, полученного методом 3D-печати

 

Формирование хирургического доступа по виртуальному шаблону в дополненной реальности. В группе 2 (20 пациентов) процесс навигации в дополненной реальности строился таким образом: до оперативного вмешательства на пациенте и хирургическом наконечнике с трепаном фиксировались стерильный QR-коды дополненной реальности. Хирург в очках дополненной реальности проводил калибровку положения пациента и отслеживаемого инструмента. После голосовой команды появлялась проекция виртуального шаблона поверх зоны оперативного вмешательства. В момент формирования оперативного доступа хирург ориентировался на проекцию анатомических образований и рекомендуемый, заранее спланированный доступ для костного трепана. Сама навигация осуществлялась сопоставлением костного трепана на отслеживаемом наконечнике с точкой начала сверления, отмеченной желтым цветом в области планируемого хирургического доступа. Позже ось инструмента выравнивалась с осью планируемого сверления, и после достижения оптимального положения проводилось сверление (рис. 2).

 

Рис. 2. Применение виртуального хирургического шаблона

 

Формирование хирургического доступа методом «свободной руки». В группе 3 (10 пациентов) остеотомию выполняли методом «свободной руки» с учетом общих требований к формированию хирургического доступа.

Основной исход исследования

Выполнен анализ угла отклонения сформированного хирургического доступа и анализ отклонения глубины препарирования в исследуемых группах.

Методы регистрации исходов

Регистрация основных исходов исследования осуществлялась с помощью программного обеспечения Exoplan 3.0 путем наложения после- и предоперационного КЛКТ и оценки оси препарирования и угла отклонения препарирования.

Этическая экспертиза

Исследование было одобрено локальным этическим комитетом ФГБОУ ВО ПСПбГМУ им. И.П. Павлова Минздрава России (№ 261 от 25 апреля 2022 г.).

Статистический анализ

Принципы расчета размера выборки. Размер выборки предварительно не рассчитывался.

Методы статистического анализа данных. С учетом отличного от нормального распределения показателей угла отклонения реального положения доступа от запланированного в исследуемых группах для описания переменной использовали медиану и межквартильный размах в виде Ме(Q₁; Q₃). Проверку статистической значимости различий между исследуемыми группами проводили при помощи критерия Краскела–Уоллиса и F-критерия Уэлча. Статистически значимыми считали различия при p < 0,05. Также в качестве меры изменчивости использовали дисперсию исследуемого признака. Доля хирургических доступов с целевым уровнем отклонения приведена в процентах с 95%-м доверительным интервалом, рассчитанным по методу Уилсона.

Результаты

Объекты (участники) исследования

Участники исследования были отобраны согласно критериям включения и исключения (раздел критерии соответствия). В анализ включено 40 пациентов. Предоперационные КЛКТ челюстей и интраоральные сканы получены у всех.

Распределение больных по группам в зависимости от способа оперативного вмешательства представлено в табл. 1.

 

Таблица 1. Распределение больных по группам в зависимости от метода оперативного вмешательства

Количество пациентов	Группа пациентов, прооперированных с использованием
	хирургического шаблона	виртуального шаблона и дополненной реальности (AR)	метода свободной руки
n	10	20	10
%	25	50	25

 

Предоперационное моделирование

Всем пациентам выполнено совмещение STL-моделей с DICOM-данными в Exoplan 3.0 и спланировано положение хирургического доступа (диаметр — 5 мм, длина — 10 мм) с соблюдением зон безопасности. Полученная позиция принята за эталон для последующего сравнения (рис. 3).

 

Рис. 3. Планирование хирургического доступа с использованием программного обеспечения

 

Подготовка интраоперационных решений

Группа 1. По результатам компьютерного планирования изготовлены хирургические шаблоны (10 штук) методом 3D-печати, 3D-принтер ASIGA MAX UV (Австралия), материал — Harzlabs Dental Yellow Clear (Россия).

Группа 2. Сформировано и экспортировано в AR 20 виртуальных шаблонов; использовалась цветовая кодировка: зеленый — ось сверления, желтый — точка входа, красный — целевое положение трепана (рис. 2). Группа 3: на основе цифровых данных разработан алгоритм формирования доступа без направляющих.

Хирургический этап

Формирование доступа диаметром 5 мм выполнено во всех случаях согласно технологии группы (по печатному шаблону, по виртуальному шаблону в AR или методом свободной руки). Все вмешательства проводил один хирург со стажем >10 лет.

Послеоперационная верификация точности

Контрольная КЛКТ выполнена всем пациентам сразу после операции. В Exoplan 3.0 проведено сопоставление фактической позиции доступа с эталоном; получены индивидуальные значения отклонений для последующего межгруппового сравнения (рис. 4). Итоговые количественные показатели и результаты статистического анализа представлены в соответствующем подразделе.

 

Рис. 4. Оценка точности выполненного хирургического вмешательства

 

Группа 1. По результатам компьютерного планирования были спланированы и напечатаны хирургические шаблоны (10 штук) для формирования хирургического доступа с их использованием. Для печати шаблонов использовался 3D-принтер ASIGA MAX UV (Австралия), материал — Harzlabs Dental Yellow Clear.

Группа 2. После компьютерного планирования положение хирургического доступа (виртуальный шаблон — 20 штук) было экспортировано в программное обеспечение Medgital Vision Editor (Россия) и с помощью опции Virtual Planning Export в формат STL — в очки дополненной реальности HoloLens (Microsoft Corporation, Redmond, США). Выполнены цветные кодировки — зеленый прозрачный для оптимальной оси сверления, желтый — для точки начала сверления и красный — для оптимального положения костного трепана (рис. 5).

 

Рис. 5. Планирование хирургического доступа для дополненной реальности

 

Группа 3. Проведен анализ цифровых данных пациента и результатов компьютерного планирования хирургического доступа. Спланирован алгоритм формирования доступа методом свободной руки.

Оперативное вмешательство в трех группах было выполнено одним хирургом, имеющим опыт работы со статическими и динамическими навигационными системами.

Выполнены контрольные КЛКТ челюстей, и сопоставлены данные планируемого и фактически сформированного хирургического доступа в компьютерной программе.

Сразу после оперативного вмешательства всем пациентам выполнялось рентгенологическое исследование на аппарате КЛКТ (Planmeca, Финляндия). Условия сканирования были следующими: поле зрения (FOV) — 8 × 8 см; размер вокселя — 200 мкм; вращение — 270°; время экспозиции — 12 с; напряжение трубки — 90 кВ; ток трубки — 8,0 мА.

Полученные данные КЛКТ (файл DICOM) загружались в программное обеспечение Exoplan 3.0. Проводилась оценка разницы между запланированным при предоперационном компьютерном моделировании и выполненным хирургическим доступом (рис. 4).

Основные результаты исследования

Был выполнен анализ угла отклонения сформированного хирургического доступа в исследуемых группах (табл. 2, рис. 6).

 

Таблица 2. Анализ угла отклонения сформированного хирургического доступа

Показатель	Категории	Angle Deviation
		Me	Q₁–Q₃	n
Группа	Хирургический шаблон	2,82	2,50–3,51	15
	AR	2,25	1,87–3,72	17
	Метод свободной руки	9,77	9,53–11,23	13

 

Рис. 6. Анализ угла отклонения сформированного хирургического доступа

 

В результате сравнения были установлены существенные различия (p < 0,001; используемый метод — критерий Краскела–Уоллиса).

Выполнен анализ отклонения глубины препарирования в трех группах (табл. 3, рис. 7).

 

Таблица 3. Анализ отклонения глубины препарирования

Показатель	Категории	Depth Deviation (отклонение глубины препарирования)
		M ± SD	95%-й ДИ	n
Группа	Хирургический шаблон	0,53 ± 0,17	0,44–0,63	15
	AR	0,73 ± 0,18	0,63–0,82	17
	Метод свободной руки	2,38 ± 0,72	1,92–2,84	12

 

Рис. 7. Анализ отклонения глубины препарирования

 

В соответствии с представленной таблицей при сравнении отклонения глубины препарирования в зависимости от группы были выявлены существенные различия (p < 0,001; используемый метод — F-критерий Уэлча).

Нежелательные явления

Нежелательных явлений, возникших в ходе проведения медицинского вмешательства, отмечено не было.

Обсуждение

Обсуждение основного результата исследования

Следует отметить, что виртуальная и дополненная реальность внесла значительный вклад в обучение практическим навыкам в челюстно-лицевой хирургии и стоматологии. В некоторых статьях подчеркивается важность таких инноваций в области визуализации для повышения качества лечения пациентов. Основными областями применения технологии виртуальной реальности являются имплантология и ортогнатическая хирургия. Технология виртуальной реальности облегчила планирование реконструктивных операций.

Проспективные рандомизированные исследования, оценивающие влияние технологии виртуальной реальности в практике врачей, ограничены. Большинство существующих симуляционных моделей сосредоточено на технических навыках обучающихся хирургии. Технические навыки, полученные обучающимися на виртуальных хирургических симуляторах, ограничены, но эффективны, и предполагается, что они могут быть перенесены в среду операционной. Однако, поскольку хирургические операции представляют собой совокупность знаний анатомических особенностей, способность к пространственной визуализации, техничности движений и межпрофессио-нальной командной работы, важно предоставить обучающимся комплексный опыт обучения. Поэтому существующие симуляционные тренажеры, разработанные для стоматологии и челюстно-лицевой хирургии, имеют недостатки, которые необходимо изучить и доработать.

В исследовании мы проанализировали точность AR-навигационной системы для челюстно-лицевой хирургии с использованием программного обеспечения HoloLens и Medgital Vision Editor. По результатам исследования точность нашей системы навигации на основе технологии дополненной реальности сопоставима с точностью, полученной при применении хирургических шаблонов, и значительно превосходит результаты, полученные при выполнении вмешательств методом свободной руки.

Несмотря на относительно небольшое количество измерений, мы можем заключить, что точность AR-навигации достаточна для клинического использования, но необходимы некоторые улучшения.

В случаях оперативного вмешательства на дистальных отделах нижней челюсти испытуемым требовалось больше времени на подготовку и настройку оборудования. Процесс регистрации данных на нижней челюсти всегда сложнее, чем на верхней, из-за ее подвижности и расположения AR-маркера непосредственно в зоне операции.

Таким образом, существует необходимость совершенствования системы подготовки данных для интраоперационной навигации: следует ускорить анализ рентгенологических данных, возможно, за счет искусственного интеллекта, сократить время сегментации области интереса за счет автоматизированной сегментации данных.

Резюме основного результата исследования

Анализ точности хирургического доступа при использовании различных методов показал статистически значимые различия между группами. Угол отклонения сформированного хирургического доступа в среднем составил 2,82° в группе с использованием хирургического шаблона, 2,25° — в группе с применением дополненной реальности (AR) и 9,77° — при методе свободной руки (p < 0,001; критерий Краскела–Уоллиса).

Оценка глубины препарирования показала аналогичные результаты: в группе хирургического шаблона отклонение в среднем составило 0,53 мм, в группе AR — 0,73 мм, а при методе свободной руки — 2,38 мм (p < 0,001; F-критерий Уэлча).

Данные свидетельствуют о высокой точности AR-навигации, которая сопоставима с хирургическими шаблонами и значительно превосходит метод свободной руки. Навигация на основе AR обеспечила минимальные отклонения по углу и глубине препарирования, что может повысить предсказуемость и безопасность хирургических вмешательств.

Полученные результаты подтверждают клиническую применимость AR-технологий в челюстно-лицевой хирургии, однако для оптимизации системы необходимы дальнейшие исследования, включая улучшение отслеживания инструментов и стабильности визуализации.

Ограничения исследования

Фактор опыта хирурга — вмешательства в группе «свободной руки» выполнялись опытными хирургами, что могло повлиять на результаты в этой группе. Также необходимы исследования влияния AR-навигации на хирургов с разным уровнем подготовки.

Необходимость доработки системы — в ряде случаев процесс калибровки и регистрации инструментов требовал дополнительного времени, что может ограничивать применение AR в условиях оперативных вмешательств с временными лимитами.

Заключение

Итак, следует отметить, что технические навыки, полученные обучающимися на виртуальных хирургических симуляторах, ограничены, но эффективны, и предполагается, что они могут быть перенесены в среду операционной. Однако, поскольку хирургические операции представляют собой совокупность знаний анатомических особенностей, способности к пространственной визуализации, техничности движений и межпрофессиональной командной работы, важно предоставить обучающимся комплексный опыт. Поэтому существующие симуляционные тренажеры, разработанные для стоматологии и челюстно-лицевой хирургии, имеют недостатки, которые необходимо изучить и доработать.

В исследовании мы проанализировали точность AR-навигационной системы для челюстно-лицевой хирургии с использованием программного обеспечения HoloLens и Medgital Vision Editor. По результатам исследования точность нашей системы навигации на основе технологии дополненной реальности сопоставима с точностью, полученной при применении хирургических шаблонов, и значительно превосходит результаты, полученные при выполнении вмешательств методом свободной руки.

Несмотря на относительно небольшое количество измерений, мы можем заключить, что точность AR-навигации достаточна для клинического использования, но необходимы некоторые улучшения.

В случаях оперативного вмешательства на дистальных отделах нижней челюсти испытуемым требовалось больше времени на подготовку и настройку оборудования. Процесс регистрации данных на нижней челюсти всегда сложнее, чем на верхней, из-за ее подвижности и расположения AR-маркера непосредственно в зоне операции.

Таким образом, существует необходимость совершенствования системы подготовки данных для интра-операционной навигации: необходиимо ускорить анализ рентгенологических данных, возможно, за счет искусственного интеллекта, сократить время сегментации области интереса путем автоматизированной сегментации данных.

Дополнительная информация

Источник финансирования. Исследование выполнено при финансовой поддержке гранда РНФ № 23-21-00349.

Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.

Участие авторов. Все авторы подтверждают соответствие своего авторства международным критериям ICMJE. А.В. Лысенко — концепция и дизайн исследования, сбор и анализ литературных данных, написание текста рукопи-си; А.И. Яременко — научное редактирование рукописи; В.М. Иванов — научное редактирование рукописи; А.Ю. Смирнов — сбор и анализ литературных данных, написание текста рукописи; А.А. Прокофьева — сбор и анализ литературных данных, написание текста рукописи. Все авторы внесли существенный вклад в разработку концепции, проведение исследования и подготовку статьи, прочли и одобрили финальную версию перед публикацией.

About the authors

Anna V. Lysenko

Research Institute of Dentistry and Maxillofacial Surgery

Email: lysenko.anna@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5625-1085
SPIN-code: 1296-1399

MD, PhD, Senior Researcher

Russian Federation, Saint Petersburg

Andrei I. Yaremenko

I.P. Pavlov First Saint Petersburg State Medical University (Pavlov University)

Email: ayaremenko@me.com
ORCID iD: 0000-0002-7700-7724
SPIN-code: 7903-8540

MD, PhD, Professor

Russian Federation, Saint Petersburg

Vladimir M. Ivanov

Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

Email: voliva@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0001-8194-2718
SPIN-code: 8738-1873

MD, PhD, Professor

Russian Federation, Saint Petersburg

Anton Yu. Smirnov

Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

Email: ant.suyr@gmail.com
ORCID iD: 0009-0001-2440-2499
SPIN-code: 3559-3318
Russian Federation, Saint Petersburg

Alina A. Prokofeva

I.P. Pavlov First Saint Petersburg State Medical University (Pavlov University)

Author for correspondence.
Email: prokofevaaalina@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7461-4633
SPIN-code: 9206-3829
Russian Federation, Saint Petersburg

References

Supplementary files