La introducción de técnicas quirúrgicas de mínima invasividad lleva un largo tiempo de rápido y exitoso desarrollo, llegando al punto en que es demostrando que las intervenciones dentro del cerebro pueden ser abordadas en forma segura y eficaz a través de incisiones y craneotomías mínimas bajo el concepto keyhole, que consiste en realizar una mínima ventana osea en el cráneo para llegar a lesiones profundas dentro del cerebro. El desarrollo de la neurocirugía logrado con la introducción del microscopio, neuroendoscopía y sistemas de imagen y cirugía guiada ha impulsado la creación de nuevas técnicas quirúrgicas que permiten realizar procedimientos menos invasivos, lo que permite reducir los tiempos quirurgicos, una recuperación más pronta al paciente, reducir la posibilidad de contraer alguna infección y evitar dañar alguna estructura de alto riesgo que puede provocar un problema de salud en el paciente. La planificación de trayectorias con técnicas de keyhole en neurocirugía requiere de un nivel alto de precisión con el fin de poder acceder a estructuras pequeñas dentro del cerebro para aplicaciones como biopsias, aplicación de terapias, endoscopia o estimulación cerebral profunda, agilizando así el proceso intraoperativo. Este trabajo de tesis propone un sistema informático que lleva a cabo la toma de decisiones utilizando lógica difusa para planificar trayectorias seguras en neurocirugía. Se documentaron trabajos previos relacionados con la planificación intraoperativa de trayectorias y las aplicaciones en neurocirugía en donde estas técnicas pueden ser empleadas. Se explican las técnicas de procesamiento de imágenes para segmentar estructuras de riesgo en imágenes médicas y su filtrado, la asignación de un peso de riesgo a tejido adyacente de las estructuras de riesgo, la generación funciones de membresía de entrada/salida y la declaración de las reglas del sistema difuso. En los resultados se muestra la función de decisión generada y un mapa de riesgo sobre una zona permisible de inserción de la herramienta donde se encuentran trayectorias candidatas que van de la superficie del cráneo a un punto objetivo. Finalmente se explican las conclusiones a las que se llegaron durante la realización de este trabajo el cual sirvirá de punto de partida para proyectos futuros.
The introduction of minimally invasive surgical techniques takes a long time of rapid and successful development, reaching the point where interventions within the brain can be dealt safety and efficiently through incisions and minimal craniotomy under the concept keyhole, which involves performing a minimum window bone in the skull base to reach deep lesions in the brain. The development of neurosurgery achieved with the introduction of the microscope, neuroendoscopy, medical images and guided surgery systems has promoted the creation of new surgical techniques that permits less invasive procedures, allowing lower surgical times, an earliest patient recovery, reducing the chance of getting an infection and prevent damage to any high risk structure that can cause health problems in the patient. Trajectory planning with keyhole techniques in neurosurgery requires a high level of precision in order to get access to tiny structures within the brain for applications such as biopsies, application of therapies, endoscopy or deep brain stimulation (DBS), thus speeding the intraoperative process. In this thesis work a computer system that performs the decisionmaking using fuzzy logic to plan safe trajectories for neurosurgery is proposed. Previous work related to planning trajectory and intraoperative applications in neurosurgery are explained. Image processing techniques to segment risk structures in medical images, the assigning of a risk weight of tissue adjacent to risk structures, the input/output membership functions generation, and the statement of the rules for the diffuse system are explained. The results show the generated decision function and a risk map on a permissible insertion area of the insertion surgery tool where candidate trajectories cross from the skull surface to a target point. Finally, the conclusions which were achieved during the performing of this thesis work are explained, and it will serve as starting point for future works.
