Summary
这项研究旨在创建一个患者特异性腰椎的3D打印模型，其中包含从高分辨率计算机断层扫描（HRCT）和MRI-Dixon数据融合的椎骨和脊神经模型。
Abstract
选择性背神经根切断术 （SDR） 是一项困难、危险且复杂的手术，其中椎板切除术不仅应暴露足够的手术视野，还应保护患者的脊神经免受伤害。数字模型在SDR的术前和术中起着重要作用，因为它们不仅可以使医生更加熟悉手术部位的解剖结构，还可以为机械手提供精确的手术导航坐标。本研究旨在创建患者特定腰椎的 3D 数字模型，可用于 SDR 操作的计划、手术导航和培训。3D打印模型的制造也是为了在这些过程中更有效地工作。
传统的骨科数字模型几乎完全依赖于计算机断层扫描（CT）数据，这些数据对软组织不太敏感。CT的骨结构与磁共振成像（MRI）的神经结构融合是本研究模型重建的关键要素。针对手术区域的真实面貌重建患者特定的三维数字模型，并显示结构间距离和区域分割的精确测量，可有效帮助SDR的术前计划和训练。3D打印模型的透明骨结构材料使外科医生能够清楚地区分手术段的脊神经和椎板之间的相对关系，增强他们对结构的解剖理解和空间感。个体化三维数字模型的优点及其脊神经与骨骼结构的准确关系使该方法成为SDR手术术前计划的良好选择。
Introduction
痉挛性脑瘫影响了一半以上的脑瘫患儿1，导致肌腱挛缩、骨骼发育异常、活动能力下降，严重影响患儿的生活质量2。选择性背神经根切断术（SDR）作为治疗痉挛性脑瘫的主要手术方法，已被许多国家充分验证和推荐3，4。然而，SDR手术的复杂性和高风险性，包括叶片的精确切割，神经根的定位和分离以及神经纤维的切断，对刚刚开始在临床实践中参与SDR的年轻医生来说是一个重大挑战;此外，SDR的学习曲线非常陡峭。
在传统的骨科手术中，外科医生必须在精神上整合所有术前二维（2D）图像并制定3D手术计划5.这种方法对于涉及复杂解剖结构和手术操作（如SDR）的术前计划尤其困难。随着医学成像和计算机技术的进步，可以处理二维轴向图像，例如计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI），以创建具有患者特定解剖结构的3D虚拟模型6。通过改进的可视化，外科医生可以分析这些处理后的信息，以便根据患者的病情做出更详细的诊断、计划和手术干预。近年来，多模态图像融合技术在骨科中的应用逐渐受到关注7。该技术可以融合CT和MRI图像，大大提高了数字3D模拟模型的准确性。然而，该技术在SDR术前模型中的应用尚未得到研究。
在SDR手术过程中，椎板和脊神经的准确定位以及精确切割对于成功的结果至关重要。通常，这些任务依赖于专家的经验，并在手术过程中由C型臂反复确认，导致手术过程复杂且耗时。3D数字模型是未来SDR手术导航的基础，也可用于椎板切除术的术前计划。该模型融合了CT的骨骼结构和MRI的脊神经结构，并根据手术计划为标记为切割的腰椎部分分配了不同的颜色。这种用于SDR的全息3D打印模型不仅便于术前计划和模拟，还可以将精确的3D导航坐标输出到术中机械臂进行精确切割。
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Protocol
所有数据均来自临床患者，其SDR手术在北京东直门医院进行。该方案遵循东直门医院研究伦理委员会的指导方针，并得到其批准。
注意：模型重建协议的整个图如图 1 所示。高分辨率计算机断层扫描（HRCT）数据和Dixon数据是建模的原材料;然后，3D模型创建包括图像配准和融合。最终的3D数字模型由PolyJet技术打印，这是一种高精度的3D打印工艺，使用各种材料生产光滑准确的零件。为了准确描述椎骨和脊神经之间的空间关系，使用了HRCT数据和Dixon图像系列。Dixon扫描可以识别水和脂肪分离图像，其中Dixon水相图像系列可用于提取脊神经的结构，Dixon-in相图像系列可用于检查骨骼结构的配准。
图 1：协议的整个映射。 本研究的研究方法涉及CT和磁共振Dixon序列的融合。具体来说，CT椎骨结构与Dixon-in序列中包含的相同椎骨结构一起注册，然后与脊神经的Dixon-w序列融合。 请点击此处查看此图的大图。
1. 数据收集和准备
- 椎骨高分辨率 CT
注意：参数差异对研究方法不敏感。- 从CT机站设置数据资源。
注意：这里使用的是西门子-CTAWP73396 CT 机器。 - 打开 Syngo CT 2012B 软件以接收来自扫描协议 SpineRoutine_1的数据。选择数据集的 像素大小 和 切片厚度 （ST），以适应要在 3D 数字模型中表示的椎骨的大小。
- 使用 ST 为 1 mm，矩阵大小为 512 像素 x 512 像素，其中像素间距为 0.3320 mm。实现的 3D 体积的实际大小为 512 x 512 x 204 体素。
- 从CT机站设置数据资源。
- 脊神经的迪克森序列
注意：本研究使用1.5 T MRI机器。- 将 Dixon 图像 分辨率 设置为 290 像素 x 320 像素，将 像素间距 设置为 0.9375 毫米， 将切片厚度 设置为 3 毫米以获得准确的数据。
- 将 重复时间 设置为 5，160 毫秒， 将回声时间 设置为 94 毫秒。
- 确保每个扫描层都由四相图像组成，即Dixon-in，Dixon-opp，Dixon-F和Dixon-w。
- 准备用于模型重建的数据存储文件。
注意：定义明确的数据存储结构更便于后续工作。- 创建一个项目文件夹以包含属于患者的所有数据。
- 通过为医学数字成像和通信 （DICOM） 数据创建不同的文件夹，为 HRCT 和 MRI-Dixon 数据准备不同的文件路径。
- 在项目下为所有分析结果创建一个单独的文件夹。
2. 3D数字椎骨模型
注意：所有子过程函数均来自软件工具，其属性属于北京智能熵科技有限公司。
- 在 MATLAB 工作区中调用 Dicom2Mat 子进程，从存储在 HRCT 数据文件夹中的 DICOM 文件中获取 3D 体积。
- 在经历 Dicom2Mat 子过程后，通过图形用户界面 （GUI） 查看 3D 体积中的每个切片，如图 2 所示。
- 然后，通过hist功能可视化椎骨HRCT数据的强度分布（图3）。
- 调用 NoiseClean 子进程以删除设备在 HRCT 数据文件路径下形成的信号噪声。
- 在同一路径下使用椎骨功能子过程获得 椎骨 模型，该模型也是一个 3D 体积，但仅具有骨骼结构（图 4）。高通滤波器参数，强度范围从190到1，656。
3. 三维数字脊神经模型
注意：Dixon-in包含骨骼结构，而Dixon-w描述神经结构。
- 在Dixon-in和Dixon-w序列的两条路径中使用 Dicom2Mat 子过程，并获得它们的3D体积。
- 此外，使用 图 5 中所示的 GUI 可视化构成 3D 体积的每个单独切片。 Dicom2Mat 子流程完成后访问此可视化。
- 使用 Spinal_Nerve 函数重建具有高通滤波器参数的脊神经模型，强度范围从180到643。由于 Dixon-w 序列中的神经信号非常高，因此通过过滤掉低强度的点来提取脊神经 3D 体积。
- Spinal_Nerve子流程完成后，检查在 GUI 中生成的模型，如图 6 所示。
4. 注册和融合
注意：关键见解是骨结构存在于HRCT和Dixon-in成像序列中。
- 将 到目前为止获得的三个 3D 体积复制到步骤 3.1 中创建的项目的文件路径。HRCT和Dixon-in的模型包括相同的椎骨结构，Dixon-in和Dixon-w的模型具有相同的坐标。
- 然后，将三个模型的文件名放入 vertebra_fusion 子流程中，作为生成融合模型的输入。这可以在 图 7 中可视化。
- 融合通常做得很好。如果需要从医生的角度进行微调，请将所有方向的坐标参数添加到同一函数中以校正融合模型。如果从临床角度观察到融合有轻微误差，请使用 vertebra_fusion 函数微调融合坐标。此过程涉及对坐标方向的六个维度（XYZ 坐标及其旋转）进行参数调整。
- 在项目目录中创建一个单独的文件夹，用于输出融合模型的结果。
5. 用于3D打印的数字模型文件
注意：使用完全开发的3D打印设备来制造上述数字模型，并实施Delaunay三角测量。在这里，使用了Stratasys J55 Prime 3D打印机。
- 在 融合目录的文件路径下以 DICOM 格式序列导出要用于 3D 打印的融合模型。利用 Mat2Dicom 算法通过输入融合模型来执行导出操作。
- 打开之前使用具体模拟 V20 导出的 DICOM 文件序列。要执行导出操作，请导航到文件选项卡下的 导出 菜单，然后选择 VRML 格式。导出的文件路径可以根据用户的要求自由定制。
- 由于透明彩色3D打印是一项专业服务，因此压缩并打包VRML文件并将其发送给服务提供商。3D打印结果如图 8所示。
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Representative Results
基于脑瘫患儿腰椎CT/MRI图像融合数据，我们创建了腰椎结合脊神经的代表性模型。采用高通滤波从HRCT中提取CT值范围190-1656的高信号，实现手术区腰椎骨骼结构重建。通过MRI中Dixon-w序列的高通滤波重建脊神经结构。通过刚性配准获得腰椎结构和脊神经融合的数字模型和点云数据坐标，并以立体光刻（STL）格式保存文件，用于数据测量和进一步打印处理。STL数字模型文件被转换为VRML格式，以传输到Stratasys J55 Prime 3D打印机。为了在SDR手术中积极展示手术部位的解剖结构，我们用透明树脂打印了骨骼，并以不同的颜色打印了其他部分。然后，3D打印模型可以在术前计划和培训期间为外科医生和患者揭示SDR中关键手术部位的空间关系。
所获得的个性化3D腰椎模型为SDR的术前计划和训练提供了可能性。不同颜色的染料用于染色和区分骨骼和神经等结构。 如图8所示，脊神经结构染成黄色，相应手术区域的L4和L5段的叶片分别用红色和蓝色染色区分。骨骼结构使用透明树脂材料打印，具有良好的透视性，使医生可以通过骨骼结构观察叶片下的神经结构。个性化、定制化的模型，真正还原了手术区腰骨结构与脊神经解剖结构的对应关系，让医生在手术前更好地确定合适的切割方向和范围。
图 2：来自 HRCT 数据的卷中切片的 GUI。 通过图中所示的GUI，外科医生可以查看所有CT数据中包含的脊柱结构。 请点击此处查看此图的大图。
图3：椎骨HRCT数据的强度分布。 该定量信息有助于确定椎骨结构的过滤范围。 请点击此处查看此图的大图。
图 4：椎骨 3D 体积的 GUI。 该图同时显示了椎骨和 3D 体积的三个视图。通过这个GUI，外科医生可以从任何想要的角度观察患者的椎骨。 请点击此处查看此图的大图。
图 5：来自 Dixon-in 和 Dixon-w 的卷中切片的 GUI。 可以快速浏览Dixon成像，并且可以检查患者的椎骨和脊神经的图像。 请点击此处查看此图的大图。
图 6：脊神经 3D 体积的 GUI。 患者Dixon-w序列的3D重建，用于观察患者脊神经的3D结构。 请点击此处查看此图的大图。
图 7：融合模型的 GUI（3D 数字体积）。 3D体积包含CT数据的椎体结构和磁共振的脊神经3D结构。 请点击此处查看此图的大图。
图 8：用于 SDR 规划和培训的 3D 打印模型。 透明的彩色3D打印模型显示了需要对患者进行SDR手术的区域的解剖结构。 请点击此处查看此图的大图。
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Discussion
本研究为建立脑瘫患者腰椎术前3D打印模型提供了工作流程，旨在促进SDR手术的术前计划，并根据患者的具体模型加强解剖学训练。该研究旨在建立一个高度可靠的3D打印模型，准确展示患者的腰椎和神经结构。通过在手术前测量叶片和脊神经在模型中的位置，可以实现叶片切割的精确规划，从而优化手术程序并掌握SDR手术技术。
本研究中研究的主要关键步骤是CT和Dixon序列的融合。融合依赖于CT数据和Dixon-in序列中存在相同的骨骼结构，以及Dixon-in和Dixon-w数据位于同一坐标系中的事实。这允许脊神经和椎骨结构的最终融合。第二个关键步骤是使用彩色透明打印技术来制造3D数字模型。这种打印技术能够突出患者的解剖结构、椎板切除术的精确位置以及椎间孔和神经根的相对位置。
近几十年来，许多外科团队已经开发了SDR8，9的创新技术，主要重点是最大限度地减少手术过程中的脊柱损伤。这源于长段手术在缓解痉挛方面公认的疗效，以及对广泛椎板切除术对脊柱稳定性的影响的担忧10。成功的 SDR 手术需要关键的椎板切除术，这既需要足够的椎板切口才能进行进一步的神经外科操作，也需要保留足够的椎板以避免脊柱不稳定。精确的层流切割在操作过程中没有损坏或负面影响，需要全面了解切割的位置、尺寸和截面。目前，术前SDR评估主要依靠CT/MRI成像和临床经验，可能无法完全满足精确切割操作的要求。近年来，多模态图像融合在脊柱外科中的应用显示出巨大的潜在价值，而相关研究仍然很少。因此，本研究旨在融合术前腰椎CT和MRI来重建准确代表骨骼结构和脊神经的3D数字模型。重建的3D数字模型进一步3D打印，可用于有效的医患沟通和术前计划。该模型对腰椎神经根出口的精确定位能够更好地了解椎骨和神经根之间的空间关系，促进外科医生和手术机器人的高效手术。
此外，脑瘫患儿表现出明显的脊柱和骨骼发育，其特征是骨小梁微观结构发育不良，皮质薄，骨强度低11。这些独特的解剖特征和复杂的操作使SDR手术难以掌握。因此，我们采用3D打印技术制作了真实患者解剖学上精确的腰椎模型，为手术学习提供了客观的参考。这种技术非常适合经验不足的外科医生，可能会减少学习时间12。此外，个性化定制的模型提供了完全恢复患者独特结构的额外好处，为那些具有复杂解剖结构变化的人提供了有价值的见解13，14。
高质量的初始图像采集对于成功的3D打印至关重要15。本研究通过配准HRCT和MRI数据，获得了真实准确的3D打印模型。骨结构的透明打印和叶片规划范围的染色进一步增强了模型对手术解剖结构的直观表示。传统上，外科医生主要在手术室获得手术技能，当年轻外科医生首次尝试在实践中获得此类技能时，这增加了手术的风险12。通过客观的物理3D打印模型，高级外科医生可以更轻松地将他们的手术经验传达给年轻医生。此外，3D打印模型可以独特地为个人提供基于真实患者结构重建的模拟手术培训，从而可能加速SDR的医生学习过程，同时提高医疗程序的安全性。总体而言，这种方法在加强手术培训和改善患者预后方面具有很大的希望。
目前，3D打印在骨科中的应用仍处于探索阶段，现有的生物材料技术还不能准确表示不同人体组织的材料，模拟关节的生物力学5。在椎板切除术中，各种组织的弹性模型很复杂，容易受到椎间盘运动和呼吸运动的破坏16，17。因此，本研究无法完全复制术中患者在切割手术过程中的真实情况，需要进一步研究生物力学和材料科学中的3D打印模型。此外，如果在CT和MRI设备的医学成像过程中可以设计一种坐标配准方法，则本研究采用的融合程序可以进一步改进，从而可能提高准确性。
如果在CT和MRI设备的医学成像过程中都能设计一种坐标配准方法，本研究的融合程序可以进一步提高精度。这部分研究的预期逐步改进正在进行中。目前，该模型无法完全显示脊神经纤维束的信息。在即将到来的科学工作中，扩散张量成像将进一步用于跟踪脊神经纤维束，并融合以获得更详细的SDR3D数字模型。
综上所述，本研究中的SDR3D打印模型不仅为术前计划提供了详细准确的数据，而且为SDR训练提供了核心媒介。该模型成功地将CT的骨结构与MRI的软组织结构融合在一起。这种图像群融合范式的成功利用了两个重要医学图像源各自的优势，形成了互补。这种研究范式也将在医学影像诊断、治疗和预后评估的其他领域发挥同样重要的作用。
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Disclosures
本研究中的数字模型由合著者邢方亮重建。
Acknowledgments
本刊由北京市自然科学基金（L192059）资助。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| J55 Prime 3D-Printer | Stratasys | J55 Prime | Manufacturing the model |
| MATLAB | MathWorks | 2022B | Computing and visualization |
| Mimics | Materialise | Mimics Research V20 | Model format transformation |
| Tools for volum fusion | Intelligent Entropy | VolumeFusion V1.0 | Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd. Modeling for CT/MRI fusion |
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