Een abonnement op JoVE is vereist om deze inhoud te bekijken. Log in of start vandaag met uw gratis proefperiode.

Methodenartikel

Patiëntspecifieke elektrische veldsimulatie bij spinale metastase elektrochemotherapie

266 weergaven

⸱

DOI:

10.3791/71239

⸱

31 juli 2026

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
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

In dit artikel

Samenvatting

Dit protocol beschrijft een volledige, reproduceerbare workflow voor patiëntspecifieke elektrische veldsimulatie en validatie van elektrochemotherapie (ECT) voor spinale metastase. De workflow integreert multimodale beeldvorming, semi-automatische en handmatige segmentatie, modellering van weefselgeleidbaarheid, lineaire eindige-elementen elektrische veldsimulatie en experimentele validatie via post-procedure MRI-gebaseerde necrose-overlapanalyse.

Samenvatting

Elektrochemotherapie (ECT) combineert de toediening van cytotoxische middelen met hoogspanningspulsen die de tumorcelmembranen tijdelijk permeabiliseren en de intracellulaire opname van geneesmiddelen verbeteren. Deze minimaal invasieve niet-thermische techniek is bijzonder geschikt voor tumoren die zich nabij kritieke structuren bevinden, waar chirurgie, radiotherapie of percutane thermische ablatie beperkt kunnen zijn. In de wervelkolom kan ECT pijnverlichting, neurale decompressie en lokale tumorcontrole bieden, terwijl neurale structuren behouden blijven. De implementatie ervan blijft echter uitdagend vanwege complexe wervelanatomie, beperkte kennis van de verdeling van elektrische velden, het ontbreken van speciale planningsinstrumenten en het risico op neurale schade. Dit protocol beschrijft een reproduceerbare workflow voor patiëntspecifieke elektrische veldsimulatie in spinale ECT. Multimodale beeldvorming die CT en MRI combineert, maakt reconstructie mogelijk van tumorale, wervel-, neurale en zachte weefselanatomie met behulp van semi-automatische en handmatige segmentaties binnen het open-source 3D Slicer-platform . Weefselgeleidbaarheid wordt toegekend volgens de IT'IS-database, en lineaire eindige-elementensimulaties (constante geleidbaarheid) worden uitgevoerd met AI4DEEP, een speciale 3D Slicer-module, om 3D-elektrische veldkaarten te berekenen over meerdere isodose-drempels. Follow-up contrastversterkte MRI wordt gebruikt voor validatie via Dice-gelijkeniscoëfficiënten die gesimuleerde iso-elektrische veldvolumes vergelijken met post-ECT necrotische tumorgebieden. Kwalitatieve vergelijking van gesimuleerde elektrische veldkaarten, follow-up MRI en klinische uitkomsten werd uitgevoerd door deskundige interventieradiologen om het vermogen van de software te evalueren om onderbehandelde en overbehandelde regio's te voorspellen. Negen ECT-procedures werden verwerkt om de workflow te beoordelen. De hoogste overeenstemming tussen gesimuleerd elektrisch veld en post-ECT-necrose werd waargenomen in het bereik van 160–200 V/cm in deze specifieke klinische en numerieke setting. De workflow identificeerde ook gebieden met onvoldoende of overmatige behandeling, wat overeenkomt met klinische en beeldvormende follow-up. De beschreven workflow legt de basis voor reproduceerbare ECT-planning, met ondersteuning voor geoptimaliseerde plaatsing van elektroden en parameteraanpassing om de veiligheid en effectiviteit bij complexe wervelkolom-ECT-procedures te verbeteren.

Inleiding

Spinale metastatische epiduritis komt vaak voor omdat de wervelkolom de overheersende plaats is van skeletmetastasen, wat tot 50% van alle botlokalisatiesuitmaakt 1,2. De klinische presentatie omvat doorgaans hevige pijn met duidelijke vermindering van de kwaliteit van leven, gevolgd door snel progressieve neurologische tekorten die kunnen eindigen in paraplegie of tetraplegie, afhankelijk van het niveau van betrokkenheid 3,4. Radiotherapie is de standaardzorg voor uitgezaaide epidurale ruggenmergcompressie, terwijl decompressieve en stabiliserende chirurgie geselecteerde patiënten met een adequate prestatiestatus en verwachte overleving ten goede komt 5,6. Stereotactische ablatieve radiotherapie kan de lokale controle verbeteren in geselecteerde gevallen, maar wordt beperkt door de tolerantie van het ruggenmerg en planningscomplexiteit7. Lokale recidief of progressie na radiotherapie komt vaak voor, en herbestraling wordt beperkt door cumulatieve dosisbeperkingen, wat vaak leidt tot therapeutische doodlopende wegen voor patiënten met aanhoudende pijn of progressieve neurologische compromittering 6,7. In deze context is een lokale niet-thermische techniek nodig die pijnverlichting, decompressie en tumorcontrole nabij kritieke neurale structuren kan bereiken.

Elektrochemotherapie (ECT) combineert de toediening van cytotoxische middelen, meestal bleomycine, met korte hoogspanningspulsen die tijdelijk de plasmamembraanpermeabiliteit verhogen en de intracellulaire geneesmiddelopnameverhogen 8,9. ECT is minimaal invasief, niet-thermisch en relatief tumorselectief, en heeft bemoedigende resultaten laten zien voor cutane, subcutane en diep zittende tumoren dicht bij kritieke structuren10,11. Een recente klinische serie rapporteerde een MRI-objectieve responsrate van 77% na 1 maand en 66,5% na 3 maanden na percutane spinale ECT voor radiotherapieresistente epidurale ruggenmergcompressie. De pijn nam ook aanzienlijk af, waarbij de mediane pijnscore op de Numeric Rating Scale daalde van 7 bij aanvang naar 1 na 1 maand. Onomkeerbare neurologische tekorten kwamen nog steeds voor bij een subgroep van patiënten12. Deze gebeurtenissen benadrukken de centrale rol van de verdeling van elektrische velden: kleine veranderingen in elektrodegeometrie of weefseleigenschappen kunnen het behandelde volume aanzienlijk veranderen, waardoor patiënten worden blootgesteld aan zowel onderbehandeling als overbehandeling13,14. Numerieke studies suggereren dat patiëntspecifieke modellering de plaatsing van elektroden kan optimaliseren en de dekking van werveltumoren kan verbeteren, terwijl de blootstelling van neurale structuren wordt beperkt15,16.

Er zijn verschillende onderzoeksplanningskaders voorgesteld voor elektroporatietherapieën, maar de routinematige klinische implementatie blijft beperkt door meshing-/parametervereisten en rekentijd 17,18,19,20,21. Recent werk van Sutter en Poignard ondersteunt een peri-procedurele, beeldvormingsgestuurde simulatieworkflow die compatibel is met klinische beperkingen en toont aan dat onvolledige isodosedekking in het elektrische veld nauwkeurig correleert met lokale falen na IRE22,23. Dit protocol bouwt voort op hetzelfde simulatieframework.

Het doel van dit artikel is daarom om een reproduceerbare, patiëntspecifieke workflow te bieden voor modellering en validatie van elektrische velden in spinale ECT, gebaseerd op echte klinische beeldvormingsdatasets en geleverde elektrodeconfiguraties. In zijn huidige vorm is deze workflow het beste geschikt voor pre-procedurele planning om de positionering van elektroden te optimaliseren, aangezien segmentatie en modelvoorbereidingstijden een beperking blijven voor routinematige intra-procedurele aanpassingen. Het is bedoeld als een methodologisch kader in plaats van een hypothesegedreven effectiviteitsstudie en is ontworpen voor interventie-oncologie- en wervelkolomteams die al percutane, CT-geleide ECT uitvoeren of plannen bij epidurale metastasen en andere anatomisch complexe omgevingen.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Protocol

Deze retrospectieve studie werd uitgevoerd in overeenstemming met de institutionele ethische commissie (IRB 2025-566) en voldeed aan de geldende nationale regelgeving. Alle beeldgegevens werden geanonimiseerd vóór de analyse, en de vereiste voor geïnformeerde toestemming werd afgeschaft vanwege het retrospectieve ontwerp en gebruik van gedeidentified data. De gebruikte apparatuur en software staan vermeld in de Materiaallijst.

1. Data-import en scènevoorbereiding

  1. Importeer alle geanonimiseerde DICOM-series in 3D Slicer (beschikbaar bij https://download.slicer.org/) en ken expliciete namen toe aan elk volume: "MRIp" (preprocedurele MRI), "CTi" (initiële intraprocedurele planning CT), "CTa" (intraprocedurele CT met naalden erin) en "MRIs" (postprocedurele MRI).
  2. Stel "CTi" in als referentievolume voor alle volgende segmentaties en registraties.
  3. Maak een nieuwe segmentatienode aan in 3D Slicer en koppel deze aan "CTi" als het "bronvolume".
  4. Sla de Slicer-scène op als een baseline-projectbestand om herstel en toekomstige aanpassingen mogelijk te maken.
    OPMERKING: standaardisatie van de voxelgrootte is niet vereist en kan worden weggelaten als de native beeldresolutie voldoende is.

2. Anatomische segmentatie op de initiële CT (CTi)

  1. Open de Segment Editor-module en maak een segment aan genaamd "Corticaal bot". Gebruik het "Drempel"-gereedschap op "CTi" om hoogdicht corticaal bot te isoleren, en verfijn het segment vervolgens handmatig met Schaar of Paint-gereedschap indien nodig.
  2. Maak een segment genaamd "Fat". Gebruik het Drempelinstrument om bijvoorbeeld laagdichtheidsvet te selecteren in de perirenale of subcutane ruimte.
  3. Maak een segment genaamd "Intervertebrale schijf". Gebruik de 3D Paint-tool op axiale, sagittale en coronale weergaven, en vink Paint aan buiten bestaande segmenten, zodat het schilderen beperkt blijft tot lege voxels om te voorkomen dat bestaande segmenten worden overschreven.
  4. Maak een segment genaamd "Cancellous bone" voor het wervelafschor. Gebruik de 3D Paint-tool om de interne trabeculaire compartimenten te vullen en controleer Paint buiten bestaande segmenten zoals hierboven beschreven.
  5. Maak een segment aan genaamd "Ruggenmerg". Gebruik de 3D-verftool om het snoer handmatig te contouren op axiale sneden van boven naar onder de behandelde niveaus.
  6. Maak een segment genaamd "cerebro-spinaal vocht". Gebruik de 3D-verftool om de ruimte rond het hersenvocht rond het ruggenmerg binnen de thecale zak te vullen, en controleer ook de verf buiten de bestaande segmenten.
  7. Maak extra segmenten voor cement, spoelen of longen als aanwezig. Gebruik het Threshold-instrument om hyperdicht cement of coils en hypodense longparenchym te identificeren, gevolgd door handmatige correctie indien nodig.
  8. Sla de bijgewerkte Slicer-scène op.
    OPMERKING: Achtergrondvoxels die niet expliciet aan een segment zijn toegewezen, worden later in AI4DEEP behandeld als "spierachtig" weefsel (standaard geleiding).

3. MRI-fusie en tumorsegmentatie

  1. Importeer het pre-procedurele MRI-volume "MRIp" in de Slicer-scène.
  2. Gebruik de Transforms-module om een rigide registratie van "MRIp" op "CTi" uit te voeren, waarbij gebruik wordt gemaakt van wervelbeenkenners op het behandelde niveau. De registratie wordt geleid door vier vooraf gedefinieerde herkenningspunten: de punt van het uitsteeksel en de punt van één dwarsuitsteeksel op het axiale vlak, en de punt van het uitsteeksel en de voorste corticale rand van het wervellichaam op het sagittale vlak. Omdat de achterste wervelcortex vaak wordt aangetast door lytische ziekte, mag deze niet als primaire herkenningspunt worden gebruikt.
  3. Pas de transformatie toe op "MRIp" en beoordeel visueel co-registratie in axiale en sagittale vlakken. De doelregistratiefout (TRE) wordt gedefinieerd als de gemiddelde in-plane afstand, in millimeters, tussen de overeenkomstige CT- en MRI-herkenningspunten op de vooraf gedefinieerde axiale en sagittale referentiepunten. Accepteer de registratie alleen als zowel visuele uitlijning als TRE kleiner zijn dan 2,5 mm; Anders herhaal je de registratie.
  4. Maak een nieuw segment aan met de naam "Tumor" en gebruik het Paint-instrument op "MRIp" (of op "CTi" wanneer de epiduritis goed zichtbaar is) om handmatig de betrokkenheid van epidurale en werveltumoren bij de baseline af te bakenen.
  5. Pas optionele gladmaking toe op het segment "Tumor" om een coherent 3D-volume zonder gaten te verkrijgen.
  6. Sla de bijgewerkte Slicer-scène op.
    OPMERKING: Men kan het protocol hier pauzeren en later vanaf deze stap verder gaan.

4. CT met naaldfusie en elektrodedefinitie in AI4DEEP

  1. Importeer de intraprocedurele CT met naalden, "CTa", in 3D Slicer.
  2. Gebruik de Transforms-module om een rigide registratie van "CTa" op "CTi" uit te voeren met dezelfde wervelbotige herkenningspunten als hierboven.
    OPMERKING: In deze workflow worden "CTi" en "CTa" onder algehele narcose verkregen zonder patiëntmobilisatie tussen de eerste scan en het plaatsen van elektroden, zodat CT-tot-CT uitlijning meestal al bijna optimaal is en geen handmatige aanpassing nodig is. TRE is daarom niet van toepassing. Bij botraaminstellingen belemmeren de metalen artefacten die door de elektroden worden gegenereerd de visualisatie van de wervelherkenningspunten die voor registratie worden gebruikt, niet.
  3. Start de AI4DEEP module en maak één virtuele naald voor elke elektrode, beginnend bij de actieve elektrodepunt.
  4. Controleer in axiale, coronale en sagittale aanzichten of elke "Electrode_n" nauwkeurig overeenkomt met één fysiek actieve tip.
    OPMERKING: De kwaliteit van de algehele anatomische structuur en elektrodesegmentatie, evenals de correspondentie met de fysieke elektroden, wordt extern gevalideerd door een deskundige interventieradioloog die niet betrokken was bij het segmentatieproces. Als het als onbevredigend wordt beschouwd, wordt de segmentatie dienovereenkomstig herzien.
  5. Bewaar de bijgewerkte scène met anatomische structuren, tumorsegmentatie en elektrodegeometrie.
    OPMERKING: De exacte lengte van de actieve tip wordt later in AI4DEEP tijdens de ECT-parameterconfiguratie gespecificeerd en hoeft op dat moment niet gecodeerd te worden.

5. Geleidingstoewijzing in AI4DEEP

  1. In de AI4DEEP interface wijst je elk anatomisch segment toe aan een overeenkomstige weefselklasse met vooraf gedefinieerde elektrische geleiding (bijvoorbeeld: tumor, corticaal bot, cancelloos bot, cerebrospinaal vocht, epiduraal vet, tussenwervelschijf, ruggenmerg, cement, long) zoals weergegeven in Tabel 1.
  2. Stel het standaard achtergrondweefsel in op "spiergeleiding" zodat alle niet-gesegmenteerde voxels als spier worden behandeld.
  3. Bevestig in het AI4DEEP samenvattingspaneel dat elk segment is gekoppeld aan het verwachte weefseltype en geleidbaarheid, en sla vervolgens de configuratie op.
    OPMERKING: Geleidbaarheidswaarden worden afgeleid uit de IT'IS-database en gebruikt als vaste (lineaire) geleidbaarheid voor alle simulaties24.

6. Puls- en naaldkenmerken

  1. In AI4DEEP specificeer je de lengte van de actieve tip voor elke elektrode (bijvoorbeeld 20 mm, 30 mm of 40 mm) volgens de klinische procedure. De diameter van de elektrode was 1,8 mm.
  2. Hier komt de klinisch toegepaste elektrische veldamplitude in V/cm (bijvoorbeeld 500 V/cm, 600 V/cm, of 1000 V/cm).
  3. Definieer de elektrodeparen die tijdens de behandeling zijn geactiveerd.
  4. Laat AI4DEEP de aangelegde spanning voor elk elektrodepaar berekenen op basis van de afstand tussen de elektroden, zodat de gevraagde spanning-afstandverhouding in V/cm wordt gerespecteerd.
  5. Stel het aantal pulsen in (8) en de pulsduur (100 μs) volgens het klinische protocol.
  6. Bewaar de AI4DEEP configuratie.
    OPMERKING: Spanning wordt ingevoerd als een spanning-afstandverhouding in V/cm; AI4DEEP zet deze waarde automatisch om in een absolute spanning voor elk elektrodepaar.

7. Elektrische veldsimulatie

  1. In AI4DEEP start je de elektrostatische veldberekening met behulp van de geconfigureerde anatomie, geleidbaarheid en elektrodeparameters.
  2. Laat de software automatisch de geometrische configuratie genereren en het lineaire elektrostatische potentiaal oplossen met behulp van hoge-orde ongepaste eindige-differentiemethoden op het medische beeld25.
    OPMERKING: Op een typisch werkstation (bijvoorbeeld Windows 11, 16 GB RAM) duurt de verwerking ongeveer 5 minuten per geval.
  3. Sla de simulatie-output en de bijgewerkte Slicer-scène op.
    OPMERKING: Men kan het protocol hier na de simulatie pauzeren en later hervatten voor isodose-analyse en validatie.

8. Isodosevisualisatie en tumordekking

  1. Selecteer in AI4DEEP de optie om elektrische veldisosurfaces (isodosevolumes) te genereren uit het gesimuleerde veld.
  2. Selecteer een bereik van isodose-drempels (bijvoorbeeld 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 en 600 V/cm) en genereer de bijbehorende 3D-isodosekaarten.
  3. Toon individuele isodosekaarten in 3D-weergave om de ruimtelijke veldverdeling te observeren, die doorgaans varieert van bleekgeel bij lage veldamplitudes tot rood bij hoge veldamplitudes zoals weergegeven in Figuur 1.
  4. Voor elke isodose noteer je het percentage tumordekkingswaarden dat automatisch door AI4DEEP wordt berekend op basis van de overlap tussen het isodosevolume en de "tumor"-segmentatie.
  5. Bewaar alle isodosesegmenten of -modellen en de tumordekkingswaarden voor latere analyse.

9. Postprocedurele MRI-selectie, import en necrosesegmentatie

  1. Vervolg-MRI's werden uitgevoerd 6 weken na ECT en daarna elke 2 maanden. De MRI die het grootste necrotische volume of de beste radiologische respons toonde, werd geselecteerd voor segmentatie. Deze keuze is gemaakt om rekening te houden met de heterogene en vertraagde responstijd na ECT, die kan variëren afhankelijk van tumorhistologie en proliferatiesnelheid.
  2. Importeer de na behandeling contrastversterkte T1 vetonderdrukte axiale sequentie, gecentreerd op de behandelde niveaus "MRI's", in de 3D-slicer.
  3. Voer rigide registratie van "MRI's" uit op "CTi" met dezelfde vooraf gedefinieerde wervelherkenningspunten als die voor pre-procedurele MRI-registratie, en pas de transformatie toe. De registratienauwkeurigheid wordt vastgelegd door de TRE te berekenen van dezezelfde referentieherkenningspunten met dezelfde drempel van ≤2,5 mm.
  4. Maak een nieuw segment genaamd "Tumornecrose" en definieer handmatig het niet-versterkende necrotische deel van de tumor op de post-ECT MRI, snee voor snee.
  5. Wanneer er meerdere vervolg-MRI's beschikbaar zijn, selecteer dan het onderzoek dat het grootste necrotische volume of de beste radiologische respons aantoont en gebruik deze dataset voor segmentatie.
  6. Pas optionele gladmaking toe op "Tumornecrose" om een samenhangend, aaneengesloten volume te verkrijgen.
  7. In gevallen van volledige radiologische respons na ECT kan het pre-behandeling "Tumor"-segment worden gedupliceerd en hernoemd tot "Tumornecrose" om de handmatige segmentatietijd te verkorten. In 3D Slicer gebruik je de Segmentatiemodule , selecteer je "Kopiëren/verplaats segmenten", dupliceer je het "Tumor"-segment binnen dezelfde segmentatieknoop, hernoem je het tot "Tumornecrose" en bevestig je visueel de geschiktheid ervan op de post-ECT MRI.
  8. Voer externe validatie uit van necrosesegmentatie door een interventionele radioloog die niet betrokken is bij segmentatie.
  9. Bewaar de Slicer-scène met het necrose-segment.
    OPMERKING: Men kan het protocol hier pauzeren en later hervatten voor kwantitatieve vergelijking.

10. Kwantitatieve vergelijking tussen gesimuleerd veld en necrose (dobbelsteenanalyse)

  1. Open de module Segmentvergelijking in 3D Slicer.
  2. Selecteer tumornecrose als referentiesegment en één isodosevolume (bijvoorbeeld de 200 V/cm isodose) als vergelijkingssegment.
  3. Bereken de dobbelsteengelijkeniscoëfficiënt tussen "Tumornecrose" en het geselecteerde isodosevolume en noteer de waarde. Alle gelijkeniscoëfficiënten van Dice werden berekend op volledige 3D-segmentvolumes in plaats van op een slice-voor-slice (2D) basis.
  4. Herhaal de analyse over alle relevante isodoseniveaus van belang om Dice-coëfficiënten te verkrijgen over het volledige bereik van drempels.
  5. Identificeer de isodosis die de hoogste dobbelsteencoëfficiënt ("Beste Iso") en de bijbehorende maximale dobbelsteenwaarde ("Beste dobbelsteen") oplevert.
  6. Exporteer dobbelsteencoëfficiënten, Beste ISO, Beste dobbelstenen en tumordekkingswaarden naar een spreadsheet of statistische software voor verdere analyse.
  7. Bewaar de laatste Slicer-scène en alle geëxporteerde kwantitatieve resultaten.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Resultaten

De workflow werd met succes toegepast op negen elektrochemotherapie (ECT) procedures die werden uitgevoerd voor spinale metastatische epiduritis. Voor alle gevallen werd een patiëntspecifiek voorspellend elektrisch veldmodel gegenereerd, waarmee werd bevestigd dat het volledige protocol haalbaar en reproduceerbaar is over verschillende anatomische configuraties. Rigide registratie tussen CTi en MRIp, en tussen CTi en MRI's, werd in alle gevallen bereikt, met gemiddelde TRE's van respecti...

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Discussie

Dit protocol biedt een reproduceerbare workflow voor patiëntspecifieke elektrische veldsimulatie in spinale ECT. Verschillende methodologische stappen zijn cruciaal om nauwkeurige en klinisch interpreteerbare voorspellingen te verkrijgen. Precieze tumorsegmentatie is essentieel, omdat epidurale ziekte vaak slecht zichtbaar is op niet-contrast intraprocedurele CT. Fusie van pre-procedurele en postprocedurele MRI is daarom essentieel voor een nauwkeurige afbakening van epidurale en wervelb...

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Dankbetuigingen

Wij danken de patiënten voor hun vertrouwen en deelname aan deze studie. Hun bijdrage maakte dit onderzoek mogelijk. AIMOKA- en MONC-leden (CP, OSe, OSu, LL en BDS) zijn deels toegekend met gedeeltelijke financiële steun van het Plan Cancer MECI PC MECI 21CM119 00, het Institut National du Cancer (INCa) (PLBIO nr°2023-156) en de ANR-projecten IMITATE (ANR-22-CE51-0043) en MIRE4VTACH (ANR-22-CE45-0014). Het onderzoeksteam AIMOKA wordt gehuisvest door het Bernoulli-lab tussen AP-HP en Inria.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Materialen

Lijst van materialen gebruikt in dit artikel
NaamBedrijfCatalogusnummerOpmerkingen
3D Slicer3D Slicer (open-source)N/AVersie 5.6.2.
AI4DEEP module (3D Slicer-extensie)AI4DEEPN/AElektrisch veldsimulatiemodule gebruikt binnen 3D Slicer.
Cliniporator VITAEIGEAIG0012APulsgenerator gebruikt voor elektrochemotherapie
Hybride angio-CT-suite (Alphenix 4D CT + Aquilion ONE)Canon Medical SystemsTSX-305AGeïntegreerd angiografiesysteem (Alphenix) en CT-scanner (Aquilion ONE) in één kamer; gebruikt voor intraprocedurale CT-beeldvorming en procedurele begeleiding.
Rechte naaldelektroden "VGD"IGEAIG0E726Actieve lengte: 20 mm / 30 mm / 40 mm (selecteer volgens doelwitgrootte en anatomie).
WerkstationDellN/ADell werkstation, intelVPro ISM, Windows 11 - 16 GB RAM; gebruikt voor beeldverwerking en simulaties.

Referenties

  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).

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Herprints en machtigingen

Tags

GeneeskundeEditie 233Editie 233Deze Maand in JoVEEditieelektroporatieBleomycineWervelkolomRuggenmergcompressieMetastatische RuggenmergcompressieSpinalen neoplismenEpidurale neoplismenBehandelplanningComputersimulatieInterventionele OncologieInterventionele Radiologie.
Patiëntspecifieke elektrische veldsimulatie bij spinale metastase elektrochemotherapie
Neem contact met ons op
Aanbevelen aan de bibliotheek

Privacy

Gebruiksvoorwaarden

Beleidsoverzicht

Copyright © 2026 MyJoVE Corporation. Alle rechten voorbehouden.