Modélisation de la qualité de gestes chirurgicaux laparoscopiques

La chirurgie laparoscopique est une pratique de plus en plus communement utilisee dans differentes specialites chirurgicales, du fait des grands avantages pour le patient en termes de complications et de temps d'hospitalisation. En revanche, cette pratique est tres differente de la chirurgie dite « ouverte », et presente ses propres difficultes, notamment dans la manipulation des instruments chirurgicaux, et la maitrise de l'espace operatoire. Une meilleure comprehension du geste chirurgical en laparoscopie permettrait d'ameliorer les outils utilises pour la formation des jeunes chirurgiens. L'objectif de ce travail etait de developper et valider une methode visant a expliquer certains aspects cles de la pratique du geste chirurgical en termes cliniques, a partir d'une approche algorithmique. La comprehension du contexte clinique de cette these etant essentielle, un important travail d'explicitation et de formalisation des connaissances du chirurgien a ete effectue. La deuxieme partie de ce travail a consiste a developper une methode algorithmique visant a predire la qualite du geste chirurgical et le chirurgien pratiquant. Enfin a travers l'analyse de donnees decrivant la qualite et la pratique du geste chirurgical, nous avons etudie et valide la pertinence clinique de nouveaux elements de connaissances cliniques. Nous avons travaille sur une cohorte de 30 patients operes par gastrectomie longitudinale au sein du departement de chirurgie digestive du CHU de Grenoble. Cette technique chirurgicale est aujourd'hui communement utilise pour traiter les patients atteints d'obesite morbide ou accompagne de comorbidites. Grâce a une reflexion commune avec notre partenaire chirurgien, nous avons pu formaliser les notions importantes de cette procedure chirurgicale. Pour chacune des chirurgies de la cohorte, nous avons effectue trois annotations distinctes : une annotation de la procedure et des actions des mains du chirurgien, une evaluation de la qualite d'exposition de la scene chirurgicale a chaque geste de dissection effectue par le chirurgien, et enfin la segmentation complete de l'image associee a chacun des gestes de dissection evalues. L'annotation de la procedure et la segmentation ont rendu possible l'extraction de metriques caracteristiques du geste et de la scene chirurgicale. Ensuite, nous avons developpe un algorithme dont l'objectif etait la prediction de la qualite d'exposition a partir des metriques. Nous avons egalement developpe un environnement dedie a l'optimisation des hyper-parametres de notre algorithme pour maximiser les performances en prediction. L'interet de cet environnement etait notamment de gerer les specificites de notre jeu de donnees. Dans un troisieme temps, nous avons mis en place une methode permettant de confronter l'analyse algorithmique quantitative de nos donnees a l'expertise clinique des chirurgiens ayant effectue les chirurgies. Pour ce faire, nous avons d'abord extrait les variables les plus importantes pour notre tâche de prediction. Puis nous avons traduit l'information portee par ces variables sous forme d'enonces presentant une signification clinique. Enfin nous avons extrait des echantillons videos representatifs de chacun de ces enonces. A partir de ces enonces accompagnes de leurs echantillons videos, nous avons pu construire un questionnaire de validation, et le presenter a nos partenaires chirurgiens. Nous avons ainsi mene une validation clinique visant a recueillir leur avis quant a la pertinence clinique de notre approche. Nous avons donc propose une methode d'analyse quantitative explicitant le lien entre des observations visuelles et temporelles et des criteres cliniques relatifs a des chirurgies laparoscopiques. Une meilleure comprehension de ces liens permettrait, a terme, de proposer des systemes d'aide a la formation des chirurgiens sur cette pratique complexe.hick up