간질 수술에 3D Multimodality 이미지 통합 및 컴퓨터 지원 계​​획에 대한 파이프 라인

소프트웨어 파이프라인에 대한 이 설명의 전반적인 목표는 소프트웨어 자체를 다른 센터에 보급하여 다른 그룹이 간질 수술에서 3D 다중 양식 이미지 통합의 이점을 누릴 수 있도록 하는 것입니다. 이미지 정합, 해부학 세분화 및 컴퓨터 지원 계획을 포함한 간질의 수술 전 평가의 모든 단계를 하나의 소프트웨어 플랫폼에서 수행할 수 있다는 주요 이점이 있습니다. 다중 양식 이미지 통합과 결합된 뇌 구조의 3D 시각화 및 전극 이식을 위한 자동 다중 궤적 플래너는 간질 수술의 효능과 안전성을 높이는 데 관련된 도구입니다.

정상 및 비정상 구조 및 기능을 포함한 3D 다중 모드 구조 및 기능적 뇌 이미징 디스플레이는 깊이 전극을 보다 정확하고 빠르게 계획하고 이식할 수 있도록 합니다. PC에서 사내 소프트웨어를 열고 데이터를 로드하는 것으로 시작합니다. 2x2 창 디스플레이, 맨 왼쪽의 데이터 관리자, 다른 이미지 처리 도구를 나타내는 상단의 아이콘, 맨 오른쪽의 선택한 도구에 주목하십시오.

열기" 아이콘을 클릭하여 데이터를 가져옵니다. 다양한 데이터 세트를 스크롤하여 완전성을 확인합니다. 그런 다음 속도 아이콘에서 NiftyReg 도구를 선택하여 단일 이미지를 공동 등록합니다.

데이터 관리자에서 참조 이미지로 사용할 가돌리늄이 있는 neuronavigation T1을 선택합니다. 그런 다음 참조 이미지에 공동 등록할 부동 이미지를 선택합니다. 등록된 이미지의 이름과 위치를 정의합니다.

최적화 매개변수를 레벨 번호 4로, 레벨 값을 3으로, 반복 횟수를 5로, 공동 등록 유형을 강체로 설정합니다. Run을 클릭하여 automated rigid body를 공동 등록합니다. 그런 다음, 참조 이미지에 대해 등록된 이미지를 검사하여 공동 정합(co-registration)의 정확도를 확인합니다.

데이터 관리자에서 이미지를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 불투명도 커서를 이동하여 등록된 이미지의 투명도를 변경합니다. 먼저 데이터 관리자에서 세그먼트화할 이미지를 선택한 다음 속도 아이콘에서 세그먼트 편집기 도구를 선택합니다. 고급 분할 도구를 사용하여 축면, 관상궤도 및 시상면의 여러 이미징 슬라이스에서 관심 영역을 그릴

마지막으로 3D 보간을 선택하여 3D 창에서 진화하는 세그먼트 구조를 시각화합니다. 분할을 확인하여 분할된 구조체의 새 Nifty 파일을 생성합니다. 데이터 관리자에서 Nifty 파일을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 smooth polygon surface를 선택합니다.

먼저 데이터 관리자의 전체 브레인 소포에서 이미지 파일을 선택하고 이 이미지가 참조 이미지와 함께 등록되었는지 확인합니다. 속도 아이콘에서 기본 처리 도구를 선택합니다. 1에서 5002까지의 임계값을 적용하여 피질의 이진화된 마스크를 만듭니다.

데이터 관리자에서 Nifty 파일을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 smooth polygon surface를 선택합니다. vessel extractor 도구를 선택하여 vessel의 표면 모델을 추출합니다. 그런 다음 혈관 이미지 데이터 세트를 선택합니다.

vessel extraction Nifty 파일의 이름과 위치를 지정합니다. "실행"을 클릭하여 vessel extractor를 실행합니다. 두개외 혈관을 제거하기 위해 기본 이미지 처리 툴의 multiply 함수를 사용하여 결과에 두개내 마스크를 적용합니다.

마지막으로, 관심 영역을 3D 표면으로 렌더링하려면 표면 추출기 아이콘을 선택하고 표면 추출에 대한 임계값을 정의합니다. 적용을 선택하고 데이터 관리자에서 표면 렌더링의 이름을 지정합니다. 먼저 궤적 계획자 아이콘을 선택하여 다중 궤적 계획자를 실행합니다.

Neuronavigation T1 MRI를 참조 이미지로 선택합니다. 그런 다음 Shift 키를 누른 상태에서 마우스 왼쪽 버튼을 클릭하여 편도체, 해마, 인슐라 또는 대상회와 같은 대상 지점을 선택합니다. 또는 이전에 저장된 파일에서 타겟점을 로드합니다.

다음으로, 진입점을 선택하고 첨부된 드롭다운 메뉴에서 두피 제외 마스크를 선택하여 가능한 진입점 검색을 수술적으로 실현 가능한 영역으로만 제한합니다. 궤적이 피해야 하는 중요 구조물의 표면을 드롭다운 리스트에서 표시합니다. 고급 설정을 선택하고 궤적 길이, 진입 각도 및 궤적 간 거리와 관련된 사용자 정의 구속조건을 조정합니다.

그런 다음 새 계획 추가를 선택하고 계획을 다시 계산하여 다중 궤적 플래너를 실행합니다. 다음으로, 위험 시각화 "속도 아이콘을 사용하여 궤적 계획 후 위험 및 안전 프로파일을 평가합니다. 길이, 진입 각도, 누적 위험, 혈관까지의 최소 거리, 회백질 비율에 대한 메트릭을 기록하십시오.

데이터 관리자에서 특정 궤적을 클릭하여 위험 맵"을 선택하면 두피 제외 마스크 위에 있는 색상으로 구분된 등고선 맵이 표시됩니다. 잠재적 진입점은 위험 수준에 따라 색상으로 구분되며, 빨간색은 높은 위험을 나타내고 녹색은 선택한 궤적에 대한 낮은 위험을 나타냅니다. 그런 다음 계획과 모델을 수술실로 내보냅니다.

이렇게 하려면 먼저 참조 이미지가 아이콘 형식으로 로드되었는지 확인한 다음 S7 내보내기 도구를 엽니다. 내보낼 참조 이미지, 계획, 궤적 및 모델을 정의하고 저장된 아카이브의 대상을 지정합니다. 그런 다음 S7 내보내기 도구를 실행합니다.

마지막으로, 저장된 아카이브를 USB 스틱에 업로드하여 수술실의 신경 항행 시스템으로 전송합니다. 계획된 궤적의 임상 구현을 위해 neuronaivgation 시스템에 보관된 폴더를 로드합니다. 이 프로토콜을 사용하면 보다 간소화된 이미지 통합은 물론 간질 수술 전에 3D 시각화 및 계획을 세울 수 있습니다.

컴퓨터 지원 계획은 수동 계획에 비해 시간 효율적인 방식으로 완료할 수 있는 더 안전하고 효율적인 이식을 생성합니다. 여기에서는 3D 다중 궤적 계획에서 일반적인 결과를 보여줍니다. 입력된 중요한 구조는 정맥, 동맥 및 표면 solci이며, 이는 보다 정확한 전극 이식을 가능하게 합니다.

이 비디오를 통해 다중 모드 이미지 통합의 원칙과 컴퓨터 지원 계획의 사용에 대해 잘 이해할 수 있습니다. 포함되는 이미징의 양에 따라 이미징 구성 요소의 준비는 3D 멀티 모달 디스플레이에 통합되기 어렵고 몇 시간이 걸릴 수 있습니다. 소스 데이터에 오류가 있는 경우 통합 후에도 남아 있습니다.

이 프로토콜을 시도하는 동안 분할된 해부학적 구조의 품질이 정확한 컴퓨터 지원 계획 결과를 보장하는 데 중요하다는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 이 소프트웨어는 하나의 단일 플랫폼에서 사용하기 쉬운 도구를 제공하므로 전문가 교육이나 전문 지식이 필요하지 않고 비용 효율적이며 임상 실습으로 쉽게 변환됩니다. 또한 이 소프트웨어는 웅변 피질에 가까운 종양 절제, 국소 병변 및 표적 자극 전달과 같은 신경외과의 다른 영역에 쉽게 적용할 수 있습니다.

사내 소프트웨어 플랫폼은 수술 전 관리 및 수술 평가의 모든 단계를 지원하기 위해 새로운 도구와 기능이 추가되어 지속적으로 개발되고 있습니다. 신경외과 수술과 뇌에 장치를 이식하는 것은 상당한 위험을 수반하며 모든 단계에서 주의 깊게 확인해야 한다는 것을 잊지 마십시오. 전극을 이식하는 궤적의 실제 실행을 포함합니다.