てんかん手術における3Dマルチモダリティ画像の統合とコンピュータ支援計画のためのパイプライン

このソフトウェア パイプラインの説明の全体的な目標は、ソフトウェア自体を他のセンターに普及させ、他のグループがてんかん手術における 3D マルチモダリティ画像統合の恩恵を受けられるようにすることです。主な利点は、画像レジストレーション、解剖学的セグメンテーション、コンピューター支援計画など、てんかんの術前評価のすべてのステップを1つのソフトウェアプラットフォームで実行できることです。脳構造の3D可視化は、マルチモダリティ画像統合、電極埋め込みのための自動マルチ軌道プランナーと相まって、てんかん手術の有効性と安全性を高めるための関連ツールです。

正常および異常な構造と機能を含む3Dマルチモーダル構造および機能脳イメージングディスプレイは、深度電極のより正確で迅速な計画と埋め込みを可能にします。まず、社内ソフトウェアをPCで開き、データをロードします。2 x 2 のウィンドウ表示、左端にデータ マネージャー、上部にさまざまな画像処理ツールを表すアイコン、右端に選択したツールがあることに注意してください。

「開く」アイコンをクリックしてデータをインポートします。さまざまなデータセットをスクロールして、完全性を確保します。次に、速度アイコンからNiftyRegツールを選択して、単一の画像を共同登録します。

データマネージャーで、参照画像として使用する neuronavigation T1 with gadolinium を選択します。次に、参照画像に共同登録するフローティング画像を選択します。登録したイメージの名前と場所を定義します。

最適化パラメータをレベル番号4、実行レベルを3、反復計算番号を5、共レジストレーションタイプを剛体に設定します。Runをクリックして、自動剛体を共同登録します。次に、参照画像に対して登録された画像を調べて、共登録の精度を確認します。

登録した画像の透過表示を変更するには、データマネージャーで画像を右クリックし、不透明度カーソルを移動します。まず、データ マネージャーでセグメント化する画像を選択し、速度アイコンからセグメンテーション エディター ツールを選択します。高度なセグメンテーションツールを使用して、軸面、冠状面、矢状面のイメージングのいくつかのスライスに関心領域を描画します。

最後に、3D補間を選択して、進化するセグメント化された構造を3Dウィンドウで視覚化します。セグメンテーションを確認して、セグメント化された構造の新しい Nifty ファイルを生成します。データマネージャーでNiftyファイルを右クリックし、滑らかなポリゴンサーフェスを選択します。

まず、Data ManagerのWhole Brain Parcellationから画像ファイルを選択し、この画像が参照画像と同時登録されていることを確認します。速度アイコンから基本的な処理ツールを選択します。1 から 5002 までのしきい値を適用して、皮質の二値化マスクを作成します。

データマネージャーでNiftyファイルを右クリックし、滑らかなポリゴンサーフェスを選択します。容器抽出ツールを選択して、容器の表面モデルを抽出します。次に、血管画像データセットを選択します。

ベッセル抽出 Nifty ファイルの名前と場所を指定します。「Run」をクリックして、Vessel Extractorを実行します。基本的な画像処理ツールの乗算機能を使用して頭蓋内マスクを結果に適用し、頭蓋外血管を切除します。

最後に、関心領域を 3D サーフェスとしてレンダリングするには、サーフェス抽出アイコンを選択し、サーフェス抽出のしきい値を定義します。[適用] を選択し、データ マネージャーでサーフェス レンダリングに名前を付けます。まず、軌道プランナー アイコンを選択して、マルチ軌道プランナーを実行します。

参照画像としてNeuronavigation T1 MRIを選択します。次に、扁桃体、海馬、島、帯状回などのターゲットポイントを、Shiftキーを押しながらマウスの左ボタンをクリックして選択します。または、以前に保存したファイルからターゲットポイントをロードします。

次に、エントリーポイントと、添付のドロップダウンメニューで頭皮排除マスクを選択して、可能なエントリーポイントの検索を外科的に実行可能な領域のみに制限します。軌道が避けるべき重要な構造物の表面をドロップダウンリストからマークします。詳細設定を選択し、軌道の長さ、進入角度、軌道間の距離に関するユーザー定義の制約を調整します。

次に、 [新しいプランの追加] を選択し、プランを再計算して、マルチトラジェクトリ プランナーを実行します。次に、リスクの視覚化「速度アイコン」を使用して、軌道計画後にリスクと安全性のプロファイルを評価します。長さ、侵入角度、累積リスク、血管までの最小距離、灰白質/白質比の指標に注意してください。

データマネージャーで特定の軌跡をクリックしてリスクマップを選択し、頭皮除外マスクの上に色分けされた等高線マップを表示します。潜在的なエントリポイントは、選択した軌道に対して赤が高リスクを表し、緑が低リスクを表すように、リスクのレベルに基づいて色分けされていることに注意してください。その後、プランとモデルを手術室にエクスポートします。

これを行うには、まず参照画像がアイコン形式で読み込まれたことを確認してから、S7エクスポートツールを開きます。エクスポートする参照イメージ、プラン、軌道、モデルを定義し、保存するアーカイブの保存先を指定します。次に、S7 エクスポート ツールを実行します。

最後に、保存したアーカイブをUSBスティックにアップロードして、手術室のニューロナビゲーションシステムに転送します。アーカイブされたフォルダをneuronaivgationシステムにロードして、計画された軌跡を臨床実装します。このプロトコルにより、より合理化された画像統合が可能になり、てんかん手術前の3D視覚化と計画が可能になります。

コンピューター支援型プランニングは、手動プランニングと比較して、より安全で効率的なインプラントを生成し、時間効率の良い方法で完了することができます。ここでは、3Dマルチ軌道プランナーからの典型的な結果を示しています。入力された重要な構造は、静脈、動脈、および表面solciであり、これによりより正確な電極注入が可能になります。

このビデオでは、マルチモーダル画像統合の原則と、コンピューター支援プランニングの使用について十分に理解できます。含めるイメージングの量によっては、イメージングコンポーネントの準備を3Dマルチモーダルディスプレイに統合するのが難しく、数時間かかる場合があります。ソースデータにエラーがある場合、それらは統合後も残ります。

このプロトコルを試行する際には、セグメント化された解剖学的構造の品質が、正確なコンピューター支援計画結果を確保するための鍵であることを覚えておくことが重要です。このソフトウェアは、専門家のトレーニングや専門知識を必要とせず、費用対効果が高く、臨床診療に簡単に変換できるように、使いやすいツールを1つのプラットフォームで提供します。さらに、このソフトウェアは、雄弁な皮質に近い腫瘍の切除、限局性病変、標的刺激の送達など、脳神経外科の他の領域にも簡単に適用できます。

社内のソフトウェアプラットフォームは継続的に開発されており、術前管理と手術評価のすべての段階をサポートするための新しいツールと機能が追加されています。脳神経外科手術や脳へのデバイスの埋め込みには大きなリスクが伴い、その一歩一歩を慎重にチェックする必要があることを忘れないでください。軌道の実際の実行を含み、電極の埋め込み