Een pijpleiding voor 3D Multimodaliteit Image Integratie en computer-aided planning in epilepsiechirurgie
May 20th, 2016
We beschrijven de stappen om onze op maat ontworpen software voor het integratie, visualisatie en planning in epilepsiechirurgie gebruiken.
Het algemene doel van deze beschrijving van de software Pipeline is om de verspreiding van de software zelf in andere centra mogelijk te maken, zodat andere groepen kunnen profiteren van 3D multi-modaliteit beeldintegratie in epilepsiechirurgie. De belangrijkste voordelen zijn dat alle stappen in de pre-operatieve evaluaties van epilepsie, inclusief beeldregistratie, anatomiesegmentatie en computerondersteunde planning, op één softwareplatform kunnen worden uitgevoerd. De 3D-visualisatie van hersenstructuren, gekoppeld aan multi-modaliteit beeldintegratie en de automatische multi-trajectplanner voor elektrode-implantatie, zijn relevante hulpmiddelen om de effectiviteit en veiligheid van epilepsiechirurgie te verhogen.
De 3D multi-modale structurele en functionele hersenbeeldweergave, inclusief normale en abnormale structuren en functies, maakt een nauwkeuriger en snellere planning en implantatie van diepte-elektroden mogelijk. Begin met het openen van de in-house software op een PC en laad de gegevens. Let op de twee bij twee vensterweergave, data manager helemaal links, pictogrammen bovenaan die verschillende beeldverwerkingshulpmiddelen vertegenwoordigen en het geselecteerde hulpmiddel helemaal rechts.
Importeer gegevens door op het open"pictogram te klikken. Blader door verschillende gegevenssets om de volledigheid te controleren. Registreer vervolgens enkele afbeeldingen door het NiftyReg-hulpmiddel te selecteren vanuit de snelheidspictogrammen.
Selecteer neuronavigatie T1 met gadolinium in de data manager om als referentie-afbeelding te gebruiken. Selecteer vervolgens de zwevende afbeelding die moet worden geregistreerd op de referentie-afbeelding. Definieer de naam en locatie van de geregistreerd afbeelding.
Stel optimalisatieparameters in op niveau nummer vier, niveau om uit te voeren als drie, iteratienummer op vijf en co-registratietype op stijve lichaam. Klik op Uitvoeren om de geautomatiseerde stijve lichaam te registreren. Controleer vervolgens de nauwkeurigheid van de co-registratie door de geregistreerd afbeelding over de referentie-afbeelding te inspecteren.
Wijzig de transparantie van de geregistreerd afbeelding door met de rechtermuisknop op de afbeelding in de data manager te klikken en de opaciteitscursor te verplaatsen. Selecteer eerst de afbeelding die moet worden gesegmenteerd in de data manager en selecteer vervolgens de segmentatie-editor uit de snelheidspictogrammen. Gebruik geavanceerde segmentatiehulpmiddelen om het gebied van belang op verschillende plakjes beeldvorming in axiale, coronale en sagittale vlakken te tekenen.
Selecteer ten slotte 3D-interpolatie om de zich ontwikkelende gesegmenteerde structuur in een 3D-venster te visualiseren. Bevestig segmentatie om een nieuw Nifty-bestand van de gesegmenteerde structuur te genereren. Klik met de rechtermuisknop op het Nifty-bestand in de data manager en selecteer glad polygoonoppervlak.
Begin met het selecteren van het afbeeldingsbestand van de hele hersenparcellering in de data manager en zorg ervoor dat deze afbeelding is geregistreerd met de referentie-afbeelding. Selecteer de basisverwerkingshulpmiddelen van de snelheidspictogrammen. Pas een drempel van één tot 5002 toe om een binaire masker van de cortex te maken.
Klik met de rechtermuisknop op het Nifty-bestand in de data manager en selecteer glad polygoonoppervlak. Selecteer het vaatextractiehulpmiddel om de oppervlaktemodellen van de vaten te extraheren. Kies vervolgens de vasculaire beeldgegevensset.
Specificeer de naam en locatie van het vaatextractie Nifty-bestand. Klik op Uitvoeren"om de vaatextracteur uit te voeren. Pas een intracraniale masker toe op het resultaat door de vermenigvuldigingsfunctie van de basisbeeldverwerkingshulpmiddelen te gebruiken om extracraniale vaten te verwijderen.
Ten slotte, om de gebieden van belang als 3D-oppervlakken te renderen, selecteer het oppervlakte-extractiepictogram en definieer de drempel voor oppervlakte-extractie. Selecteer toepassen en geef de oppervlakterendering een naam in de data manager. Begin met het uitvoeren van een multi-trajectplanner door het trajectplannerpictogram te selecteren.
Selecteer de Neuronavigatie T1 MRI als referentie-afbeelding. Selecteer vervolgens doelpunten, zoals de amygdala, hippocampus, insula of cingulum, door de Shift-toets ingedrukt te houden en met de linkermuisknop te klikken. Of laad de doelpunten vanuit het eerder opgeslagen bestand.
Selecteer vervolgens invoerpunten, evenals de scalp-uitsluitingsmasker op het bijgevoegde vervolgkeuzemenu om de zoekopdracht naar mogelijke invoerpunten te beperken tot alleen een chirurgisch haalbaar gebied. Markeer de oppervlakken van kritieke structuren die de trajecten moeten vermijden uit de vervolgkeuzelijst. Selecteer geavanceerde instellingen en pas de door de gebruiker gedefinieerde beperkingen aan met betrekking tot trajectlengte, invalshoek en afstand tussen trajecten.
Voer vervolgens een multi-trajectplanner uit door nieuw plan toe te voegen en het plan opnieuw te berekenen. Gebruik vervolgens de risicovisualisatie"snelheidspictogram om risico- en veiligheidsprofielen na trajectplanning te beoordelen. Let op de metrische gegevens voor lengte, invalshoek, cumulatief risico, minimale afstand tot bloedvat en grijze/witte stofverhoudingen.
Selecteer risicokaart"in de data manager door op een specifiek traject te klikken om een kleurcodering van het contourkaart bovenop het scalp-uitsluitingsmasker te tonen. Merk op dat de mogelijke invoerpunten kleurcodering hebben op basis van het risiconiveau, waarbij rood hoog risico vertegenwoordigt en groen laag risico voor elk geselecteerd traject. Exporteer vervolgens de plannen en modellen naar de operatiekamer.
Om dit te doen, zorg er eerst voor dat de referentie-afbeelding in pictogramformaat is geladen en open vervolgens de S7-exporttool. Definieer de referentie-afbeelding, plannen, trajecten en modellen die moeten worden geëxporteerd en specificeer de bestemming van het opgeslagen archief. Voer vervolgens de S7-exporttool uit.
Upload tenslotte het opgeslagen archief op een USB-stick voor overdracht naar een neuronavigatiesysteem in de operatiekamer. Laad de gearchiveerde map op het neuronavigatiesysteem voor klinische implementatie van de geplande trajecten. Dit protocol zorgt voor een stroomlijndere beeldadintegratie, evenals 3D-visualisatie en planning
Overzicht
Dit artikel beschrijft een aangepaste software die is ontworpen voor integratie, visualisatie en planning van 3D multi-modaliteit beeldvorming bij epilepsiechirurgie. De software is bedoeld om de effectiviteit en veiligheid van chirurgische ingrepen te verbeteren door pre-chirurgische evaluaties te stroomlijnen.
Belangrijke studiecomponenten
Wetenschapsgebied
- Neurochirurgie
- Medische beeldvorming
- Softwareontwikkeling
Achtergrond
- Epilepsiechirurgie vereist nauwkeurige planning en visualisatie van hersenstructuren.
- 3D multi-modaliteit beeldintegratie kan chirurgische resultaten verbeteren.
- Bestaande tools missen vaak uitgebreide functies voor pre-chirurgische evaluaties.
- De software is bedoeld om verschillende beeldvormingsprocessen te consolideren in één platform.
Doel van het onderzoek
- Om een softwaretool te verspreiden voor beeldintegratie in epilepsiechirurgie.
- Om veiligere en efficiëntere elektrode-implantatie te faciliteren.
- Om een uitgebreide oplossing te bieden voor pre-chirurgische planning.
Gebruikte methoden
- Beeldregistratie met behulp van NiftyReg tool.
- Anatomische segmentatie met geavanceerde segmentatietools.
- 3D visualisatie van hersenstructuren en -functies.
- Multi-traject planning voor elektrode-implantatie.
Belangrijkste resultaten
- De software maakt nauwkeurige co-registratie van beelden mogelijk.
- 3D visualisatie helpt bij het identificeren van kritische structuren.
- Automatische planning verbetert de veiligheidsprofielen tijdens de chirurgie.
- Risicovisualisatietools geven inzicht in de veiligheid van trajecten.
Conclusies
- De software stroomlijnt het beeldintegratieproces.
- Het verbetert de planning en uitvoering van epilepsiechirurgieën.
- Over het algemeen draagt het bij aan betere chirurgische resultaten en efficiëntie.
Veelgestelde vragen
Executive Industry Relevance
In epilepsy surgery, accurate pre-surgical planning is critical for target validation and reducing procedural risk. This software pipeline enables mechanistic de-risking by integrating multimodality imaging, segmentation, and trajectory planning into a unified workflow. It supports predictive confidence in stereotactic electrode implantation by providing quantitative safety metrics and reproducible planning outputs.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of anatomical targets such as hippocampus and amygdala through multimodality image co-registration and segmentation.
- Operational Value: Standardizes target identification across imaging modalities, reducing variability in preclinical target validation studies.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Generates quantitative dependent variable measurements including trajectory length, entry angle, and distance to critical structures for assay-like evaluation of implantation plans.
- Operational Value: Provides reproducible, scalable planning outputs that can be exported to neuronavigation systems for consistent experimental execution.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Supports disease-relevant system modeling by enabling 3D visualization of epileptogenic zones and critical vasculature in preclinical surgical simulations.
- Operational Value: Facilitates translational continuity from discovery planning to preclinical validation through standardized export of plans and models.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into the discovery continuum by supporting hypothesis testing in target validation, enabling assay-ready planning outputs, and providing analytics for go/no-go decisions in surgical intervention strategies.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing through co-registration of structural and functional imaging to clarify epileptic network involvement.
- Screening: Delivers assay readiness via standardized trajectory planning with quantifiable safety parameters for comparative condition evaluation.
- Analytics: Provides statistical outputs including cumulative risk, grey/white matter ratios, and minimum vessel distance to enable comparative trajectory analysis.
- Translational Research: Connects to preclinical continuity by allowing exported plans to be implemented in neuronavigation systems for surgical validation.
- Enterprise Reuse: Functions as a reusable platform for multimodality image integration across neurosurgical indications beyond epilepsy.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Predictive confidence in target engagement, reduction of mechanistic ambiguity in surgical targeting, and enhanced biological de-risking.
- Operational Value: Standardization, reproducibility, and scalability of planning workflows across sites and operators.
- Strategic Value: Improved go/no-go decisions, capital efficiency through reduced planning time, and lowered late-stage procedural risk.
- Portfolio Impact: Risk-adjusted prioritization of surgical candidates based on quantifiable safety profiles and target accuracy.
Implementation Considerations
- Requires expertise in neuroimaging, image co-registration, and 3D segmentation techniques.
- Dependent on computational infrastructure capable of handling multimodality image datasets and 3D rendering.
- Necessitates cross-team standardization of segmentation protocols and trajectory planning parameters for reproducible outputs.
- Involves adaptation considerations when applying the pipeline to different brain targets or surgical indications.
- Limited by the quality of input imaging data; artifacts or misregistration persist in integrated outputs.
