需要JoVE订阅才能观看此内容。 请登录或开始免费试用

方法文章

脊柱转移瘤电化学治疗中患者特异性电场模拟

265 次观看

⸱

DOI：

10.3791/71239

⸱

2026年7月31日

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Anesthesiology, Surgery and Interventional Radiology, Gustave Roussy, 2Interventional Radiology Department, Avicenne Hospital, 3AIMOKA : Inria, Assistance Publique Hôpitaux de Paris, Université Sorbonne Paris Nord, 4CNRS, INRIA, University of Bordeaux, 5UMR 9018 METSY, Université Paris-Saclay, CNRS, Gustave Roussy

本文内容

摘要

本方案描述了一种针对脊柱转移瘤电化学治疗（ECT）的患者特异性电场仿真与验证的完整且可重复的工作流程。该工作流程整合了多模态成像、半自动与手动图像分割、组织电导率建模、线性有限元电场仿真，以及通过术后基于MRI的坏死区域重叠分析进行实验验证。

摘要

电化学治疗（ECT）结合使用细胞毒性药物与高电压电脉冲，使肿瘤细胞膜短暂通透，从而增强药物的细胞内摄取。这种微创、非热消融技术特别适用于位于关键结构附近的肿瘤，因为在这些部位，手术、放疗或经皮热消融可能受到限制。在脊柱区域，ECT 可在保护神经结构的同时，实现疼痛缓解、神经减压以及局部肿瘤控制。然而，由于脊椎解剖结构复杂、对电场分布的理解有限、缺乏专用的规划工具以及存在神经损伤风险，其临床应用仍具挑战性。本方案描述了一种可重复的、针对个体化患者的脊柱 ECT 电场模拟工作流程。通过结合 CT 与 MRI 的多模态影像，在开源平台 3D Slicer 中进行半自动和手动分割，重建肿瘤、椎体、神经及软组织的解剖结构。根据 IT’IS 数据库设定组织电导率，并使用专用的 3D Slicer 模块 AI4DEEP 进行线性有限元模拟（恒定电导率），以计算多个等剂量阈值下的三维电场分布图。通过随访增强 MRI，利用 Dice 相似性系数比较模拟的等电位电场体积与 ECT 后肿瘤坏死区域，对模拟结果进行验证。由经验丰富的介入放射科专家对模拟电场图、随访 MRI 及临床结果进行定性比较，以评估该软件预测治疗不足与过度治疗区域的能力。共处理了九例 ECT 操作以评估该工作流程。在此特定的临床与数值设置下，模拟电场与 ECT 后坏死区域的一致性在 160–200 V/cm 范围内最高。该工作流程还识别出治疗不足或过度的区域，与临床及影像学随访结果一致。所描述的工作流程为可重复的 ECT 治疗规划奠定了基础，有助于优化电极放置和参数调整，从而提高复杂脊柱 ECT 操作的安全性与疗效。

引言

脊柱转移性硬膜外炎较为常见，因为脊柱是骨骼转移的主要部位，占所有骨转移病灶的50%1,2。其临床表现通常包括严重疼痛，显著影响生活质量，随后出现快速进展的神经功能缺损，根据受累节段的不同，可能最终发展为截瘫或四肢瘫痪3,4。对于转移性硬膜外脊髓压迫，放疗是标准治疗手段，而减压联合稳定手术则适用于一般状况良好且预期生存期较长的部分患者5,6。立体定向消融放疗可在部分病例中提高局部控制率，但受限于脊髓耐受剂量及计划复杂性7。放疗后局部复发或进展较为常见，由于累积剂量限制，再程放疗受到制约，常导致持续性疼痛或进行性神经功能恶化患者陷入治疗困境6,7。在此背景下，亟需一种能够在关键神经结构附近实现镇痛、减压及肿瘤控制的局部非热消融技术。

电化学治疗（ECT）结合使用细胞毒性药物（最常用的是博来霉素）与短时高电压电脉冲，后者可 transiently 增加细胞膜通透性，从而增强药物在细胞内的摄取8,9。ECT 具有微创、非热性和相对肿瘤选择性的特点，在治疗位于关键结构附近的皮肤、皮下及深部肿瘤方面已显示出令人鼓舞的效果10,11。最近一项临床研究系列报道，在经皮脊柱 ECT 治疗放射治疗耐药的硬膜外脊髓压迫后，患者在术后 1 个月的 MRI 客观缓解率为 77%，3 个月时为 66.5%。疼痛也显著减轻，数字评分量表（NRS）的中位疼痛评分从基线时的 7 分降至术后 1 个月的 1 分。然而，仍有部分患者出现了不可逆的神经功能缺损12。这些事件凸显了电场分布的核心作用：电极几何构型或组织特性的微小变化都可能显著改变治疗范围，使患者面临治疗不足或过度治疗的风险13,14。数值模拟研究表明，基于个体化患者的建模可优化电极放置，提高对椎体肿瘤的覆盖，同时限制对神经结构的暴露15,16。

尽管已提出多种用于电穿孔治疗的研究规划框架，但其常规临床应用仍受限于网格划分/参数需求及计算时间17,18,19,20,21。Sutter 和 Poignard 近期的研究支持一种适用于临床限制条件的、基于影像驱动的术中模拟工作流程，并表明电场等剂量覆盖不全与不可逆电穿孔（IRE）后局部治疗失败之间存在准确的相关性22,23。本实验方案在此同一模拟框架基础上构建。

因此，本文旨在基于真实的临床影像数据集和实际应用的电极构型，为脊柱电穿孔治疗（ECT）中的电场建模与验证提供一种可重复、个体化的操作流程。目前，该流程最适合用于术前规划以优化电极定位，因为分割和模型准备所需时间仍限制了其在术中常规调整的应用。本研究旨在提供一个方法学框架，而非以假设驱动的疗效研究，适用于已开展或计划开展经皮CT引导下电穿孔治疗硬膜外转移瘤及其他解剖结构复杂病变的介入肿瘤学与脊柱治疗团队。

访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。

方案

本回顾性研究遵循机构伦理委员会的规定（IRB 2025-566）并符合相关国家法规。所有影像数据在分析前均已匿名化处理，由于本研究为回顾性设计且使用去标识化数据，因此豁免了知情同意要求。所用设备和软件列于材料表中。

1. 数据导入与场景准备

  1. 将所有匿名化的 DICOM 序列导入 3D Slicer（可从 https://download.slicer.org/ 获取），并为每个体积数据指定明确的名称：“MRIp”（术前 MRI）、“CTi”（术中初始规划 CT）、“CTa”（术中针具就位时的 CT）和“MRIs”（术后 MRI）。
  2. 将“CTi”设为后续所有分割和配准操作的参考体积。
  3. 在 3D Slicer 中创建一个新的分割节点，并将其与“CTi”关联为“源体积”。
  4. 将 Slicer 场景保存为基线项目文件，以便恢复和后续修改。
    注意：体素尺寸标准化并非必需，若原始图像分辨率足够，可省略此步骤。

2. 初始CT（CTi）上的解剖学分割

  1. 打开Segment Editor模块，创建一个名为“皮质骨”的分割区域。在“CTi”上使用“阈值”工具分离高密度的皮质骨，如有需要，可使用剪刀或画笔工具手动优化分割。
  2. 创建一个名为“脂肪”的分割区域。使用阈值工具选择低密度脂肪，例如肾周或皮下脂肪区域。
  3. 创建一个名为“椎间盘”的分割区域。在轴向、矢状面和冠状面视图上使用3D 画笔工具，并勾选在现有分割区域外绘制，确保仅在空体素中绘制，以避免覆盖已有分割区域。
  4. 为椎体松质骨创建一个名为“松质骨”的分割区域。使用3D 画笔工具填充内部骨小梁结构，并如上所述勾选在现有分割区域外绘制。
  5. 创建一个名为“脊髓”的分割区域。使用3D 画笔工具在轴向切片上从治疗节段上方至下方手动勾勒脊髓轮廓。
  6. 创建一个名为“脑脊液”的分割区域。使用3D 画笔工具填充脊髓周围硬膜囊内的脑脊液空间，同时勾选在现有分割区域外绘制。
  7. 如存在骨水泥、弹簧圈或肺组织，可创建额外的分割区域。使用阈值工具识别高密度的骨水泥或弹簧圈以及低密度的肺实质，必要时进行手动修正。
  8. 保存更新后的 Slicer 场景。
    注意：未被明确分配至任何分割区域的背景体素，在 AI4DEEP 中将被默认视为“肌肉样”组织（默认电导率）。

3. MRI 融合与肿瘤分割

  1. 将术前 MRI 体数据“MRIp”导入至 Slicer 场景中。
  2. 使用 Transforms 模块，基于治疗节段的椎体骨性标志，将“MRIp”刚性配准到“CTi”上。配准过程由四个预定义的标志点引导：在轴位平面上为棘突尖端和一侧横突尖端，在矢状位平面上为棘突尖端和椎体前皮质边缘。由于后部椎体皮质常因溶骨性病变而发生改变，不应将其作为主要标志点。
  3. 应用变换 至“MRIp”，并在轴位和矢状位平面上目视评估配准效果。目标配准误差（TRE）定义为在预定义的轴位和矢状位参考点处，对应 CT 与 MRI 标志点之间的平均平面内距离（单位：毫米）。仅当视觉对齐效果和 TRE 均小于 2.5 mm 时，方可接受该配准结果；否则需重复配准过程。
  4. 创建一个名为“Tumor”的新分割，并在“MRIp”上（或当硬膜外炎显示清晰时在“CTi”上）使用 Paint 工具手动勾画基线时的硬膜外及椎体肿瘤累及范围。
  5. 对“Tumor”分割应用可选的 平滑 处理，以获得无间隙的连续三维体积。
  6. 保存更新后的 Slicer 场景。
    注意：可在此暂停本方案，并在后续从该步骤继续执行。

4. 在 AI4DEEP 中进行 CT 与针融合及电极定义

  1. 将带有针具的术中CT图像“CTa”导入3D Slicer。
  2. 使用Transforms模块，基于前述相同的椎体骨性标志，将“CTa”刚性配准至“CTi”。
    注意：在此工作流程中，“CTi”和“CTa”均在全身麻醉下获取，且在初始扫描与电极置入之间未移动患者，因此CT到CT的对齐通常已接近最优，无需手动调整。此时无需计算靶点注册误差（TRE）。采用骨窗设置时，电极产生的金属伪影不会影响用于配准的椎体解剖标志的可视化。
  3. 启动AI4DEEP模块，并从每个电极的激活电极尖端开始，为每个电极创建一根虚拟针。
  4. 在轴位、冠状位和矢状位视图中确认每个“Electrode_n”均准确对应唯一的实际激活电极尖端。
    注意：整体解剖结构与电极分割的质量，以及与实际电极的一致性，由一位未参与分割过程的专家介入放射科医师进行外部验证。若被认为不满意，则相应修改分割结果。
  5. 保存更新后的场景，其中包含解剖结构、肿瘤分割结果及电极几何信息。
    注意：激活电极尖端的确切长度将在后续AI4DEEP模块中的ECT参数配置阶段指定，本阶段无需编码该信息。

5. 在 AI4DEEP 中进行电导率赋值

  1. 在 AI4DEEP 界面中，将每个解剖结构段分配给具有预定义电导率的相应组织类别（例如：肿瘤、皮质骨、松质骨、脑脊液、硬膜外脂肪、椎间盘、脊髓、骨水泥、肺），如表 1所示。
  2. 将默认背景组织设置为“肌肉”电导率，以便将所有未分割的体素均视为肌肉。
  3. 在 AI4DEEP 汇总面板中确认每个段均已映射到预期的组织类型和电导率，然后保存配置。
    注意：电导率值源自 IT’IS 数据库，并在所有模拟中作为固定（线性）电导率使用24。

6. 脉冲与针头特性

  1. 在 AI4DEEP 中，根据临床操作为每个电极指定有效尖端长度（例如，20 mm、30 mm 或 40 mm）。电极直径为 1.8 mm。
  2. 输入临床应用的电场强度幅值，单位为 V/cm（例如，500 V/cm、600 V/cm 或 1000 V/cm）。
  3. 定义治疗过程中被激活的电极对。
  4. 让 AI4DEEP 根据电极间距计算每对电极的施加电压，确保满足设定的 V/cm 电压与距离比值要求。
  5. 根据临床方案设置脉冲数量（8 次）和脉冲持续时间（100 µs）。
  6. 保存 AI4DEEP 配置。
    注意：电压以 V/cm 为单位的电压与距离比值输入；AI4DEEP 会自动将该值转换为每对电极的绝对电压。

7. 电场模拟

  1. 在 AI4DEEP 中，使用已配置的解剖结构、电导率和电极参数，启动静电场计算。
  2. 允许软件自动生成功何配置，并在医学图像上采用高阶无贴合有限差分法求解线性静电势25。
    注意：在典型的工作站（例如，Windows 11，16 GB RAM）上，每个病例的处理时间约为 5 分钟。
  3. 保存仿真输出结果和更新后的 Slicer 场景。
    注意：可在仿真完成后暂停本方案，稍后继续进行等剂量分析和验证。

8. 等剂量线可视化与肿瘤覆盖

  1. 在 AI4DEEP 中，选择从模拟场生成电场等值面（等剂量体积）的选项。
  2. 选择一系列等剂量阈值（例如，50 V/cm、100 V/cm、120 V/cm、140 V/cm、160 V/cm、180 V/cm、200 V/cm、220 V/cm、240 V/cm、260 V/cm、300 V/cm、400 V/cm、500 V/cm 和 600 V/cm），并生成相应的三维等剂量图。
  3. 在三维视图中显示各个等剂量图，以观察空间电场分布，通常低电场强度区域显示为浅黄色，高电场强度区域显示为红色，如图1所示。
  4. 对于每个等剂量面，记录 AI4DEEP 根据等剂量体积与“肿瘤”分割区域之间的重叠自动计算出的肿瘤覆盖率百分比值。
  5. 保存所有等剂量分割或模型以及肿瘤覆盖率数值，用于后续分析。

9. 术后 MRI 图像的选择、导入与坏死区域分割

  1. 在电化学治疗（ECT）后6周进行随访MRI检查，之后每2个月进行一次。选择显示最大坏死体积或最佳影像学反应的MRI进行分割。此选择旨在考虑ECT后反应时间的异质性和延迟性，这种反应时间可能因肿瘤组织学类型和增殖速率而异。
  2. 将治疗后以治疗节段为中心的增强T1脂肪抑制轴向序列“MRIs”导入3D Slicer软件中。
  3. 使用与术前MRI配准相同的预定义椎体解剖标志，将“MRIs”刚性配准至“CTi”，并应用变换。通过计算相同参考标志点的靶点注册误差（TRE），以≤2.5 mm的阈值评估配准准确性。
  4. 创建一个名为“肿瘤坏死”的新分割区域，并在ECT后MRI上逐层手动勾画肿瘤的非强化坏死部分。
  5. 当存在多个随访MRI时，应选择显示最大坏死体积或最佳影像学反应的检查，并使用该数据集进行分割。
  6. 对“肿瘤坏死”区域应用可选的平滑处理，以获得连贯且连续的体积。
  7. 对于ECT后出现完全影像学反应的病例，可复制治疗前的“肿瘤”分割区域并重命名为“肿瘤坏死”，以减少手动分割时间。在3D Slicer中，使用Segmentations模块，选择“复制/移动分割”，在同一分割节点内复制“肿瘤”分割区域，将其重命名为“肿瘤坏死”，并在ECT后MRI上视觉确认其适用性。
  8. 由未参与分割操作的介入放射科医师对坏死分割结果进行外部验证。
  9. 保存包含坏死分割区域的Slicer场景。
    注意：可在本步骤暂停该流程，后续再继续进行定量比较。

10. 模拟电场与坏死区域的定量比较（Dice 分析）

  1. 在 3D Slicer 中打开Segment Comparison模块。
  2. 选择肿瘤坏死作为参考区域，选择一个等剂量体积（例如 200 V/cm 等剂量线）作为比较区域。
  3. 计算“肿瘤坏死”与所选等剂量体积之间的 Dice 相似性系数，并记录该数值。所有 Dice 相似性系数均基于完整的三维区域体积计算，而非逐层（二维）计算。
  4. 对所有相关感兴趣的等剂量水平重复分析，以获得整个阈值范围内的 Dice 系数。
  5. 确定产生最高 Dice 系数的等剂量水平（“最佳等剂量线”）及对应的最大 Dice 值（“最佳 Dice 值”）。
  6. 将 Dice 系数、“最佳等剂量线”、“最佳 Dice 值”以及肿瘤覆盖值导出至电子表格或统计软件中，以进行进一步分析。
  7. 保存最终的 Slicer 场景及所有导出的定量结果。

访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。

结果

该工作流程已成功应用于9例脊柱转移性硬膜外炎的电化学治疗（ECT）手术。针对所有病例均建立了患者特异性的预测电场模型，证实了该完整方案在不同解剖结构下均具有可行性与可重复性。在所有病例中，CTi与MRIp之间以及CTi与MRIs之间的刚性配准均成功实现，平均靶点注册误差（TRE）分别为1.8 mm ± 0.6 mm和1.9 mm ± 0.7 mm。通过线性有限元模拟，为每项手术生成了连续的三维电场分布。所有病例均成功生成了50–600 V/cm范围内的等剂量体积。

在8个可分析病例中对模拟的等剂量体积与治疗后坏死区域进行了定量比较；病例3因多次电极重新定位导致无法进行可靠的空间比较和Dice分析而被排除。图2显示，队列中的平均Dice相似性系数呈钟形关系。该系数值从低电场阈值开始逐渐升高，在160–200 V/cm范围内达到峰值（0.37–0.39），随后在更高阈值时下降。200 V/cm等剂量产生的平均Dice系数最高（0.387），表明该阈值在此临床背景下最接近实际治疗体积。肿瘤覆盖分析进一步显示，随着阈值升高，覆盖率...

访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。

讨论

本方案为脊柱电穿孔治疗（spinal ECT）中的患者特异性电场模拟提供了一套可重复的工作流程。多个方法学步骤对于获得准确且具有临床可解释性的预测结果至关重要。精确的肿瘤分割尤为关键，因为硬膜外病变在无对比剂的术中CT上通常显示不清。因此，术前与术后MRI的图像融合是准确勾画硬膜外及椎体受累范围的关键。在实际操作中，图像融合可依赖于手动刚性配准结合视觉控制及目标配准误差（TRE）测量；当需要更高精度的对齐时（例如基于图像块的视野匹配），则应采用专用的可变形多模态配准方法26。准确记录电极激活对以及施加的电场强度（单位：V/cm）同样至关重要，因为治疗参数与模型之间的任何差异都会直接影响模拟电场的分布。此外，还需仔细将带有穿刺针的术中CT与计划CT进行配准，并结合在多平面重建中手动调整活性电极尖端段的位置，以确保所建模型的几何结构真实反映临床实际配置。

在模型实施过程中出现了若干实际考虑因素。该工作流程需要充足的计算资源，建议至少配备 16 GB 内存，最好达到 32 GB，以确保模拟的稳定性与速度。在使用基于阈值的工具时，CT 上的金...

访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。

致谢

我们感谢患者对本研究的信任与参与，他们的贡献使这项研究得以实现。AIMOKA 和 MONC 团队成员（CP、OSe、OSu、LL 和 BDS）部分获得了法国癌症计划 MECI PC MECI 21CM119 00、法国国家癌症研究所（INCa）（项目编号 PLBIO n°2023-156）以及法国国家科研署（ANR）项目 IMITATE（ANR-22-CE51-0043）和 MIRE4VTACH（ANR-22-CE45-0014）的部分资金支持。AIMOKA 研究团队由 AP-HP 与 Inria 共同设立的 Bernoulli 实验室提供支持。

访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。

材料

本文使用的材料清单
姓名公司目录编号评论
3D Slicer3D Slicer（开源）不适用版本 5.6.2。
AI4DEEP 模块（3D Slicer 扩展）AI4DEEP不适用在 3D Slicer 中使用的电场仿真模块。
Cliniporator VITAEIGEAIG0012A用于电化学治疗的脉冲发生器。
混合血管造影-CT 手术室（Alphenix 4D CT + Aquilion ONE）佳能医疗系统TSX-305A集成式血管造影系统（Alphenix）与 CT 扫描仪（Aquilion ONE）共置于同一手术室；用于术中 CT 成像及手术引导。
直型针状电极 "VGD"IGEAIG0E726有效长度：20 mm / 30 mm / 40 mm（根据靶区大小和解剖结构选择）。
工作站戴尔不适用戴尔工作站，intelVPro ISM，Windows 11 操作系统，16 GB 内存；用于图像处理与仿真计算。

参考文献

  1. Ryan, C., et al. Epidemiology of bone metastases. Bone. 158, 115783 (2022).
  2. Coleman, R. E., et al. Bone metastases. Nat Rev Dis Primers. 6 (1), 83 (2020).
  3. Ropper, A. E., Ropper, A. H. Acute spinal cord compression. N Engl J Med. 376 (14), 1358-1369 (2017).
  4. Lawton, A. J., et al. Assessment and management of patients with metastatic spinal cord compression: a multidisciplinary review. J Clin Oncol. 37 (1), 61-71 (2019).
  5. Patchell, R. A., et al. Direct decompressive surgical resection in the treatment of spinal cord compression caused by metastatic cancer: a randomised trial. Lancet. 366 (9486), 643-648 (2005).
  6. Rades, D., Abrahm, J. L. The role of radiotherapy for metastatic epidural spinal cord compression. Nat Rev Clin Oncol. 7 (10), 590-598 (2010).
  7. Glicksman, R. M., et al. Stereotactic ablative radiotherapy for the management of spinal metastases: a review. JAMA Oncol. 6 (4), 567-577 (2020).
  8. Mir, L. M., Orlowski, S. Mechanisms of electrochemotherapy. Adv Drug Deliv Rev. 35 (1), 107-118 (1999).
  9. Dorr, R. T. Bleomycin pharmacology: mechanism of action and resistance, and clinical pharmacokinetics. Semin Oncol. 19 (2 Suppl 5), 3-8 (1992).
  10. Djokic, M., et al. Electrochemotherapy as treatment option for hepatocellular carcinoma, a prospective pilot study. Eur J Surg Oncol. 44 (5), 651-657 (2018).
  11. Geboers, B., et al. High-voltage electrical pulses in oncology: irreversible electroporation, electrochemotherapy, gene electrotransfer, electrofusion, and electroimmunotherapy. Radiology. 295 (2), 254-272 (2020).
  12. Deschamps, F., et al. Electrochemotherapy in radiotherapy-resistant epidural spinal cord compression in metastatic cancer patients. Eur J Cancer. 186, 62-68 (2023).
  13. Miklavcic, D., et al. The importance of electric field distribution for effective in vivo. electroporation of tissues. Biophys J. 74 (5), 2152-2158 (1998).
  14. Corovic, S., et al. Modeling of electric field distribution in tissues during electroporation. Biomed Eng Online. 12, 16 (2013).
  15. Cindrič, H., Miklavčič, D., Cornelis, F. H., Kos, B. Optimization of transpedicular electrode insertion for electroporation-based treatments of vertebral tumors. Cancers (Basel). 14 (21), 5412 (2022).
  16. Cindrič, H., et al. Electrochemotherapy of spinal metastases using transpedicular approach-a numerical feasibility study. Technol Cancer Res Treat. 17, 1533034618770253 (2018).
  17. Perera-Bel, E., et al. PIRET-a platform for treatment planning in electroporation-based therapies. IEEE Trans Biomed Eng. 70 (6), 1902-1910 (2023).
  18. Perera-Bel, E., et al. EView: an electric field visualization web platform for electroporation-based therapies. Comput Methods Programs Biomed. 197, 105682 (2020).
  19. Marino, M., Luján, E., Mocskos, E., Marshall, G. OpenEP: an open-source simulator for electroporation-based tumor treatments. Sci Rep. 11 (1), 1423 (2021).
  20. Pavliha, D., et al. Planning of electroporation-based treatments using web-based treatment-planning software. J Membr Biol. 246 (11), 833-842 (2013).
  21. Marčan, M., et al. Web-based tool for visualization of electric field distribution in deep-seated body structures and planning of electroporation-based treatments. Biomed Eng Online. 14 (Suppl 3), S4 (2015).
  22. Sutter, O., et al. Correlation between computed electric dose maps and early postoperative MRI for the evaluation of irreversible electroporation. Phys Med Biol. 70 (22), 225010 (2025).
  23. Sutter, O., et al. Toward perioperative, numerically assisted irreversible electroporation for hepatocellular carcinoma: clinical outcomes informed by numerical simulations. Eur Radiol. , (2025).
  24. Baumgartner, C., et al. . IT'IS Database for thermal and electromagnetic parameters of biological tissues. Version 5.0. , (2025).
  25. Gallinato, O., de Senneville, B. D., Seror, O., Poignard, C. Numerical workflow of irreversible electroporation for deep-seated tumor. Phys Med Biol. 64 (5), 055016 (2019).
  26. Lafitte, L., et al. Patch-based field-of-view matching in multimodal images for electroporation-based ablations. Comput Med Imaging Graph. 84, 101750 (2020).
  27. Pescatori, L. C., et al. The role of early MRI in assessing the risk of local tumor progression following irreversible electroporation for hepatocellular carcinoma treatment. Int J Hyperthermia. 42 (1), 2505595 (2025).

访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。

重印与许可

标签

医学第233期本期 JoVE期电穿孔博来霉素脊柱脊髓压迫转移性脊髓压迫脊柱肿瘤硬膜外肿瘤治疗计划计算机模拟介入肿瘤学介入放射学。
脊柱转移瘤电化学治疗中患者特异性电场模拟
联系我们
向图书馆推荐

隐私政策

使用条款

政策

版权所有 © 2026 MyJoVE Corporation。保留所有权利。