Haptic Virtual Palpation of Volumetric CT: A Density-to-Force Rendering Method andIts Technical Characterisation

In een radiologieafdeling van een ziekenhuis kijkt een arts naar een computerscherm om in het lichaam van een patiënt te kunnen kijken. De beelden komen van een CT-scanner, een machine die röntgenstraling gebruikt om een driedimensionale kaart van weefsels te maken. Op deze kaart heeft elk minuscuul puntje een getal dat de computer vertelt hoeveel het weefsel röntgenstraling blokkeert. Dicht bot blokkeert veel en krijgt een hoog getal; zacht spierweefsel blokkeert minder en krijgt een lager getal; lucht blokkeert bijna niets en krijgt een zeer laag getal. Decennialang hebben artsen hun ogen gebruikt om deze getallen te lezen en de structuur van het lichaam te begrijpen. Maar wanneer een arts een patiënt persoonlijk onderzoekt, kijkt hij niet alleen; hij voelt ook. Hij drukt op de huid om te voelen of een orgaan hard of zacht is, een cruciale aanwijzing die een plat beeld niet kan bieden. De uitdaging voor ingenieurs is geweest om een arts het gevoel van tastzin te geven terwijl hij naar een digitale afbeelding kijkt, waardoor hij de virtuele botten en organen op een scherm kan "voelen" alsof ze echt zijn.

Een team van onderzoekers aan de Jade University of Applied Sciences in Duitsland heeft een systeem gebouwd dat probeert dit probleem op te lossen. Ze hebben een methode ontwikkeld die de dichtheidsgetallen van een CT-scan direct omzet in een gevoel van weerstand. Wanneer een gebruiker een speciale stylus, gevormd als een pen en verbonden met een computer, over een virtuele CT-scan beweegt, duwt het apparaat terug tegen de hand. Hoe harder het weefsel in de scan is, hoe harder het apparaat terugduwt. Dit is geen simpele truc waarbij alles hetzelfde aanvoelt; het systeem is ontworpen om verschillende soorten weefsels, zoals vet, vloeistof, zachte organen en bot, te onderscheiden door de stijfheid van het virtuele oppervlak in realtime te veranderen. De onderzoekers wilden weten of deze directe vertaling van beeldgegevens naar fysieke kracht daadwerkelijk goed genoeg werkt om nuttig te zijn, en of de computer de ervaring snel genoeg kan bijwerken om vloeiend en natuurlijk aan te voelen.

Om hun idee te testen, gebruikten het team een standaard haptisch apparaat, een robotarm die een gebruikershand kan duwen en trekken, verbonden met een computer die een simulatie van abdominale CT-scans draait. Ze gebruikten geen echte patiënten of fysieke modellen van weefsel. In plaats daarvan programmeerden ze een virtuele probe om door vijf verschillende openbare CT-scans te bewegen, waarbij paden door het virtuele lichaam werden getraceerd. Terwijl de probe bewoog, berekende de computer hoeveel kracht er moest worden uitgeoefend op basis van de dichtheid van het weefsel op die exacte plek. Het systeem gebruikt een specifieke regel om te beslissen hoe stijf het weefsel moet aanvoelen. Het behandelt de dichtheidsgetallen als een reeks stappen. Bijvoorbeeld, het wijst een specifieke stijfheid toe aan vet, een andere aan vloeistof, en weer een andere aan zachte organen. Interessant genoeg programmeerden de onderzoekers het systeem om vloeistof zachter te laten aanvoelen dan vet, ook al is vet in de scantodata minder dicht dan vloeistof. Dit was een bewuste keuze om aan te sluiten bij de fysieke realiteit dat een probe gemakkelijk in vrije vloeistof zinkt maar meer weerstand ondervindt in vetweefsel, wat aantoont dat het systeem prioriteit geeft aan hoe een arts het lichaam verwacht te voelen boven een strikte wiskundige volgorde van de getallen.

De resultaten van de simulatie toonden aan dat het systeem er succesvol in is om een duidelijk verschil te creëren tussen zachte en stevige weefsels. Wanneer de virtuele probe door de zachtere banden bewoog, zoals vet of vloeistof, was de gevoelde kracht erg licht, gemeten in duizendsten van een Newton. Wanneer het bewoog naar stevigere gebieden, zoals zachte organen of verkalkt weefsel, nam de weerstand aanzienlijk toe. Het verschil tussen de zachtste en de stevigste weefsels was groot genoeg om duidelijk te onderscheiden te zijn in de data, waarbij de stevige weefsels ongeveer twintig tot zesentachtig duizendsten van een Newton harder aanvoelden dan de zachte weefsels. Deze scheiding was consistent over alle vijf de geteste CT-scans. Echter, de onderzoekers stuitten op een significante beperking wanneer de probe de dichtste materialen raakte, zoals bot. Het apparaat heeft een veiligheidslimiet voor hoe hard het kan duwen om te voorkomen dat het ongecontroleerd gaat schudden of trillen. Omdat het bot in de scans zo dicht was, bereikte de kracht die nodig was om het goed te voelen de veiligheidslimiet. Als gevolg hiervan kon het systeem het verschil tussen het zeer harde verkalkte weefsel en het bot niet volledig weergeven; beide voelden bijna hetzelfde aan omdat het apparaat werd begrensd op zijn maximale druk.

De studie onderzocht ook hoe snel het systeem de ervaring kon bijwerken. Voor een tastzin die vloeiend en echt aanvoelt, moet de computer de kracht honderden keren per seconde herberekenen. De onderzoekers ontdekten dat hun systeem de kracht tussen de 213 en 278 keer per seconde bijwerkte. Hoewel dit snel genoeg is om interactief te zijn, is het langzamer dan de interne motor van het apparaat, die 1.000 updates per seconde uitvoert. Deze kloof betekent dat wanneer de gebruiker een zeer stijf oppervlak aanraakt, de kracht een beetje stapsgewijs of schokkerig aanvoelt, wat een zoemend gevoel kan veroorzaken. De onderzoekers merkten op dat als ze het apparaat harder hadden laten duwen, het verschil tussen de dichte weefsels veel duidelijker zou zijn geweest, maar ze waren gedwongen de kracht laag te houden om dat zoemende effect te vermijden. Ze concludeerden dat de methode goed werkt in een computersimulatie om zachte van stevige weefsels te scheiden, maar dat de huidige veiligheidsinstellingen de verschillen tussen de hardste weefsels verbergen.

Uiteindelijk toont het werk aan dat het mogelijk is om een CT-scan om te zetten in een tactiele ervaring waarbij een arts het verschil kan voelen tussen een zacht orgaan en een hard bot. Het systeem slaagde erin de beeldgegevens te vertalen naar een kracht die een menselijke hand kon waarnemen, waardoor een duidelijk onderscheid werd gemaakt tussen zachte en stevige gebieden. De belangrijkste hindernis is niet de manier waarop het beeld in kracht wordt omgezet, maar eerder de veiligheidslimieten van de huidige hardware, die voorkomen dat het apparaat het volledige bereik van hardheid in het lichaam kan weergeven. De onderzoekers suggereren dat als zij de stabiliteit van het apparaat nauwkeuriger kunnen meten en hogere krachten kunnen toestaan zonder het zoemen, het systeem een krachtig hulpmiddel kan worden voor artsen om 3D-modellen van organen te bewerken en te verifiëren, door de tastzin toe te voegen aan de visuele informatie waar zij al op vertrouwen.