Eine Pipeline für 3D Multimodalität Bildintegration und Computergestützte Planung in der Epilepsie-Chirurgie

Das übergeordnete Ziel dieser Beschreibung der Software-Pipeline ist es, die Verbreitung der Software selbst in anderen Zentren zu ermöglichen, damit andere Gruppen von der multimodalen 3D-Bildintegration in der Epilepsiechirurgie profitieren können. Der Hauptvorteil besteht darin, dass alle Schritte bei der präoperativen Abklärung der Epilepsie, einschließlich der Bildregistrierung, der anatomischen Segmentierung und der computergestützten Planung, auf einer Softwareplattform durchgeführt werden können. Die 3D-Visualisierung von Hirnstrukturen, gekoppelt mit multimodaler Bildintegration, und der automatische Multitrajektorienplaner für die Elektrodenimplantation sind relevante Werkzeuge, um die Wirksamkeit und Sicherheit der Epilepsiechirurgie zu erhöhen.

Die multimodale 3D-Darstellung der strukturellen und funktionellen Bildgebung des Gehirns, einschließlich normaler und abnormaler Strukturen und Funktionen, ermöglicht eine genauere und schnellere Planung und Implantation von Tiefenelektroden. Öffnen Sie zunächst die hauseigene Software auf einem PC und laden Sie die Daten. Beachten Sie die Anzeige in zwei mal zwei Fenstern, den Datenmanager ganz links, die Symbole oben, die verschiedene Bildverarbeitungswerkzeuge darstellen, und das ausgewählte Werkzeug ganz rechts.

Importieren Sie Daten, indem Sie auf das Symbol "Öffnen" klicken. Scrollen Sie durch verschiedene Datensätze, um die Vollständigkeit sicherzustellen. Als Nächstes registrieren Sie einzelne Bilder, indem Sie das NiftyReg-Tool aus den Geschwindigkeitssymbolen auswählen.

Wählen Sie die Neuronavigation T1 mit Gadolinium im Datenmanager aus, um sie als Referenzbild zu verwenden. Wählen Sie dann das schwebende Bild aus, das mit dem Referenzbild co-registriert werden soll. Definieren Sie den Namen und den Speicherort des registrierten Bildes.

Legen Sie die Optimierungsparameter auf Ebene vier, die Ebene auf die Leistung auf drei, die Iterationsnummer auf fünf und den Co-Registrierungstyp auf einen steifen Körper fest. Klicken Sie auf Ausführen, um den automatisierten steifen Körper co-zu registrieren. Überprüfen Sie dann die Genauigkeit der Co-Registrierung, indem Sie das registrierte Bild über das Referenzbild überprüfen.

Ändern Sie die Transparenz des registrierten Bildes, indem Sie mit der rechten Maustaste auf das Bild im Datenmanager klicken und den Deckkraftcursor bewegen. Beginnen Sie mit der Auswahl des Bildes, das im Datenmanager segmentiert werden soll, und wählen Sie dann das Segmentierungseditor-Tool aus den Geschwindigkeitssymbolen aus. Verwenden Sie fortschrittliche Segmentierungswerkzeuge, um den interessierenden Bereich auf mehreren Bildebenen in axialer, koronaler und sagittaler Ebene zu zeichnen.

Wählen Sie abschließend 3D-Interpolation, um die sich entwickelnde segmentierte Struktur in einem 3D-Fenster zu visualisieren. Bestätigen Sie die Segmentierung, um eine neue Nifty-Datei der segmentierten Struktur zu generieren. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Nifty-Datei im Datenmanager und wählen Sie glatte Polygonoberfläche.

Beginnen Sie mit der Auswahl der Bilddatei aus der gesamten Gehirnparzellierung im Datenmanager und stellen Sie sicher, dass dieses Bild mit dem Referenzbild zusammen registriert ist. Wählen Sie die grundlegenden Verarbeitungswerkzeuge aus den Geschwindigkeitssymbolen aus. Wenden Sie einen Schwellenwert von eins bis 5002 an, um eine binarisierte Maske des Kortex zu erstellen.

Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Nifty-Datei im Datenmanager und wählen Sie glatte Polygonoberfläche. Wählen Sie das Werkzeug Behälterextraktion aus, um die Oberflächenmodelle der Behälter zu extrahieren. Wählen Sie dann den Gefäßbilddatensatz aus.

Geben Sie den Namen und den Speicherort der Nifty-Datei für die Gefäßextraktion an. Klicken Sie auf "Ausführen", um den Behälterauszieher auszuführen. Wenden Sie eine intrakranielle Maske auf das Ergebnis an, indem Sie die Multiplikationsfunktion der grundlegenden Bildverarbeitungswerkzeuge verwenden, um extrakranielle Gefäße zu entfernen.

Um schließlich die interessierenden Bereiche als 3D-Oberflächen zu rendern, wählen Sie das Symbol für den Oberflächenextraktor aus, und definieren Sie den Schwellenwert für die Oberflächenextraktion. Wählen Sie Anwenden aus, und benennen Sie das Oberflächen-Rendering im Datenmanager. Beginnen Sie mit dem Ausführen eines Planers mit mehreren Leitkurven, indem Sie das Symbol für den Leitkurvenplaner auswählen.

Wählen Sie das Neuronavigation T1 MRT als Referenzbild aus. Wählen Sie dann Zielpunkte wie die Amygdala, den Hippocampus, die Insula oder den Gyrus cinguli aus, indem Sie die Umschalttaste gedrückt halten und mit der linken Maustaste klicken. Oder laden Sie die Zielpunkte aus der zuvor gespeicherten Datei.

Wählen Sie anschließend die Einstiegspunkte sowie die Kopfhaut-Ausschlussmaske im beigefügten Dropdown-Menü aus, um die Suche nach möglichen Einstiegspunkten auf einen chirurgisch machbaren Bereich zu beschränken. Markieren Sie in der Dropdown-Liste die Flächen kritischer Strukturen, die durch die Trajektorien vermieden werden sollen. Wählen Sie Erweiterte Einstellungen aus, und passen Sie die benutzerdefinierten Abhängigkeiten in Bezug auf die Länge der Leitkurve, den Eintrittswinkel und den Abstand zwischen den Leitkurven an.

Führen Sie dann einen Planer mit mehreren Arbeitsplänen aus, indem Sie Neuen Plan hinzufügen und Plan neu berechnen auswählen. Verwenden Sie als Nächstes das Geschwindigkeitssymbol "Risikovisualisierung", um Risiko- und Sicherheitsprofile nach der Trajektorienplanung zu bewerten. Beachten Sie die Metriken für Länge, Eintrittswinkel, kumulatives Risiko, Mindestabstand zum Blutgefäß und Verhältnis von grauer zu weißer Substanz.

Wählen Sie eine Risikokarte" im Datenmanager aus, indem Sie auf eine bestimmte Trajektorie klicken, um eine farbcodierte Konturkarte anzuzeigen, die über der Kopfhautausschlussmaske liegt. Beachten Sie, dass die potenziellen Einstiegspunkte basierend auf dem Risikograd farbcodiert sind, sodass Rot für ein hohes Risiko und Grün für ein geringes Risiko für einen ausgewählten Verlauf steht. Exportieren Sie anschließend die Pläne und Modelle in den Operationssaal.

Stellen Sie dazu zunächst sicher, dass das Referenzbild im Icon-Format geladen wurde, und öffnen Sie dann das S7-Exporttool. Definieren Sie das Referenzbild, die Pläne, Leitbahnen und Modelle, die exportiert werden sollen, und geben Sie das Ziel des gespeicherten Archivs an. Führen Sie dann das S7-Exporttool aus.

Laden Sie abschließend das gespeicherte Archiv auf einen USB-Stick hoch, um es auf ein Neuronavigationssystem im Operationssaal zu übertragen. Laden Sie den archivierten Ordner auf das Neuronaivation-System für die klinische Umsetzung der geplanten Trajektorien. Dieses Protokoll ermöglicht eine optimierte Bildintegration sowie eine 3D-Visualisierung und -Planung vor einer Epilepsieoperation.

Die computergestützte Planung führt zu sichereren und effizienteren Implantationen, die im Vergleich zur manuellen Planung zeitsparend durchgeführt werden können. Hier wird ein typisches Ergebnis aus dem 3D-Multitrajektorienplaner gezeigt. Die kritischen Strukturen, die eingegeben wurden, sind Venen, Arterien und Oberflächensolci, die eine präzisere Elektrodenimplantation ermöglichen.

Dieses Video soll Ihnen ein gutes Verständnis für die Prinzipien der multimodalen Bildintegration und den Einsatz computergestützter Planung vermitteln. Abhängig von der Menge der einzubeziehenden Bildgebung ist die Vorbereitung der Bildgebungskomponenten schwer in die multimodale 3D-Darstellung zu integrieren, sie kann Stunden dauern. Wenn es Fehler in den Quelldaten gibt, bleiben diese auch nach der Integration erhalten.

Beim Versuch dieses Protokolls ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass die Qualität der segmentierten anatomischen Strukturen der Schlüssel ist, um genaue computergestützte Planungsergebnisse zu gewährleisten. Diese Software bietet einfach zu bedienende Tools auf einer einzigen Plattform, so dass sie keine spezielle Schulung oder Expertise erfordert, kostengünstig ist und sich leicht in die klinische Praxis umsetzen lässt. Darüber hinaus kann diese Software problemlos auf andere Bereiche der Neurochirurgie angewendet werden, wie z. B. die Resektion von Tumoren in der Nähe des eloquenten Kortex, die fokale Läsion und die Verabreichung von Zielstimulationen.

Die hauseigene Softwareplattform befindet sich in ständiger Weiterentwicklung, wobei neue Tools und Funktionen hinzugefügt werden, um alle Phasen des präoperativen Managements und der chirurgischen Bewertung zu unterstützen. Vergessen Sie nicht, dass die Neurochirurgie und die Implantation von Geräten in das Gehirn ein erhebliches Risiko bergen und bei jedem Schritt sorgfältig überprüft werden müssen. Einschließlich der eigentlichen Ausführung der Trajektorien, die Implantation der Elektroden.