Ścieżka rozwoju integracji obrazów 3D multimodalnych i planowania wspomaganego komputerowo w chirurgii padaczki
May 20th, 2016
Opisujemy kroki, które należy wykonać, aby korzystać z naszego specjalnie zaprojektowanego oprogramowania do integracji, wizualizacji i planowania obrazów w chirurgii epilepsji.
Ogólnym celem tego opisu oprogramowania Pipeline jest umożliwienie rozpowszechnienia samego oprogramowania w innych ośrodkach, umożliwiając innym grupom korzystanie z integracji obrazów 3D multimodalnych w chirurgii padaczki. Główne zalety to fakt, że wszystkie etapy przedoperacyjnej oceny padaczki, w tym rejestracja obrazu, segmentacja anatomiczna i planowanie wspomagane komputerowo, można wykonać na jednej platformie oprogramowania. Wizualizacja 3D struktur mózgu w połączeniu z integracją obrazów multimodalnych oraz automatyczny planer wielu trajektorii implantacji elektrod są istotnymi narzędziami zwiększającymi skuteczność i bezpieczeństwo operacji leczenia padaczki.
Multimodalny obraz strukturalny i funkcjonalny 3D mózgu, w tym normalne i nieprawidłowe struktury i funkcje, pozwala na dokładniejsze i szybsze planowanie i wszczepianie elektrod głębokościowych. Zacznij od otwarcia wewnętrznego oprogramowania na komputerze PC i załaduj dane. Zwróć uwagę na wyświetlanie okna dwa na dwa, menedżera danych po lewej stronie, ikony u góry reprezentujące różne narzędzia do przetwarzania obrazu i wybrane narzędzie po prawej stronie.
Zaimportuj dane, klikając otwórz"Ikona. Przewijaj różne zestawy danych, aby zapewnić kompletność. Następnie zarejestruj pojedyncze obrazy, wybierając narzędzie NiftyReg z ikon prędkości.
Wybierz neuronawigację T1 z gadolinem w menedżerze danych, aby użyć go jako obrazu referencyjnego. Następnie wybierz obraz przestawny, który ma zostać zarejestrowany z obrazem referencyjnym. Określ nazwę i lokalizację zarejestrowanego obrazu.
Ustaw parametry optymalizacji na poziom numer cztery, poziom, aby działał jako trzeci, numer iteracji na pięć, a typ wspólnej rejestracji na bryłę sztywną. Kliknij przycisk Uruchom, aby wspólnie zarejestrować zautomatyzowany korpus sztywny. Następnie należy sprawdzić dokładność wspólnej rejestracji, sprawdzając zarejestrowany obraz na obrazie referencyjnym.
Zmień przezroczystość zarejestrowanego obrazu, klikając obraz prawym przyciskiem myszy w menedżerze danych i przesuwając kursor krycia. Zacznij od wybrania obrazu, który ma zostać podzielony na segmenty w menedżerze danych, a następnie wybierz narzędzie edytora segmentacji z ikon prędkości. Użyj zaawansowanych narzędzi do segmentacji, aby narysować obszar zainteresowania na kilku wycinkach obrazowania w płaszczyźnie osiowej, czołowej i strzałkowej.
Na koniec wybierz interpolację 3D, aby zwizualizować ewoluującą strukturę segmentową w oknie 3D. Potwierdź segmentację, aby wygenerować nowy plik Nifty struktury podzielonej na segmenty. Kliknij prawym przyciskiem myszy plik Nifty w menedżerze danych i wybierz wygładź powierzchnię wielokąta.
Zacznij od wybrania pliku obrazu z całego pakietu mózgów w menedżerze danych i upewnij się, że ten obraz jest jednocześnie zarejestrowany z obrazem referencyjnym. Wybierz podstawowe narzędzia do przetwarzania z ikon prędkości. Zastosuj próg od jednego do 5002, aby utworzyć binaryzowaną maskę kory.
Kliknij prawym przyciskiem myszy plik Nifty w menedżerze danych i wybierz wygładź powierzchnię wielokąta. Wybierz narzędzie do ekstrakcji naczyń, aby wyodrębnić modele powierzchniowe zbiorników. Następnie wybierz zestaw danych obrazu naczyniowego.
Określ nazwę i lokalizację pliku Nifty do ekstrakcji naczynia. Kliknij Uruchom"aby uruchomić ekstraktor naczyń. Zastosuj maskę wewnątrzczaszkową do wyniku, używając funkcji mnożenia z podstawowych narzędzi do przetwarzania obrazu, aby usunąć naczynia pozaczaszkowe.
Na koniec, aby renderować interesujące obszary jako powierzchnie 3D, wybierz ikonę ekstraktora powierzchni i zdefiniuj próg wyodrębniania powierzchni. Wybierz opcję Zastosuj i nazwij renderowanie powierzchni w menedżerze danych. Zacznij od uruchomienia planera wielu trajektorii, wybierając ikonę planera trajektorii.
Wybierz Neuronavigation T1 MRI jako obraz referencyjny. Następnie wybierz punkty docelowe, takie jak ciało migdałowate, hipokamp, wyspa lub zakręt obręczy, przytrzymując Shift i klikając lewym przyciskiem myszy. Lub wczytaj punkty docelowe z poprzednio zapisanego pliku.
Następnie wybierz punkty wejścia, a także maskę wykluczającą skórę głowy z załączonego menu rozwijanego, aby ograniczyć wyszukiwanie możliwych punktów wejścia tylko do obszaru możliwego do wykonania chirurgicznego. Zaznacz z listy rozwijanej powierzchnie krytycznych konstrukcji, których trajektorie powinny omijać. Wybierz ustawienia zaawansowane i dostosuj zdefiniowane przez użytkownika ograniczenia dotyczące długości trajektorii, kąta wejścia i odległości między trajektoriami.
Następnie uruchom planer wielu trajektorii, wybierając pozycję dodaj nowy plan i ponownie oblicz plan. Następnie użyj ikony prędkości wizualizacji ryzyka, aby ocenić profile ryzyka i bezpieczeństwa po zaplanowaniu trajektorii. Zwróć uwagę na wskaźniki długości, kąta wejścia, skumulowanego ryzyka, minimalnej odległości do naczynia krwionośnego i stosunku istoty szarej do białej.
Wybierz mapę ryzyka "w menedżerze danych, klikając określoną trajektorię, aby wyświetlić kolorową mapę konturową nałożoną na maskę wykluczającą skórę głowy. Należy pamiętać, że potencjalne punkty wejścia są oznaczone kolorami w zależności od poziomu ryzyka, tak że czerwony oznacza wysokie ryzyko, a zielony oznacza niskie ryzyko dla dowolnej wybranej trajektorii. Następnie wyeksportuj plany i modele na salę operacyjną.
Aby to zrobić, najpierw upewnij się, że obraz referencyjny został załadowany w formacie ikony, a następnie otwórz narzędzie do eksportu S7. Zdefiniuj obraz referencyjny, plany, trajektorie i modele, które mają zostać wyeksportowane, oraz określ miejsce docelowe zapisanego archiwum. Następnie uruchom narzędzie do eksportu S7.
Na koniec prześlij zapisane archiwum na pamięć USB w celu przesłania do systemu neuronawigacji na sali operacyjnej. Załaduj zarchiwizowany folder do systemu neuronaivgation w celu klinicznej realizacji zaplanowanych trajektorii. Protokół ten pozwala na bardziej usprawnioną integrację obrazu, a także wizualizację 3D i planowanie przed operacją padaczki.
Planowanie wspomagane komputerowo generuje bezpieczniejsze i bardziej wydajne implantacje, które można wykonać w sposób efektywny czasowo w porównaniu z planowaniem ręcznym. W tym miejscu pokazany jest typowy wynik z planera 3D z wieloma trajektoriami. Krytycznymi strukturami, do których wprowadzono środki, są żyły, tętnice i solci powierzchniowe, które pozwalają na bardziej precyzyjne implantacje elektrod.
Ten film powinien dać ci dobre zrozumienie zasad integracji obrazów multimodalnych i korzystania z planowania wspomaganego komputerowo. W zależności od ilości obrazu, który ma zostać uwzględniony, przygotowanie komponentów obrazowania jest trudne do zintegrowania z multimodalnym wyświetlaczem 3D, może zająć wiele godzin. Jeśli w danych źródłowych wystąpią jakiekolwiek błędy, pozostaną one po integracji.
Podczas prób stosowania tego protokołu należy pamiętać, że jakość segmentowanych struktur anatomicznych jest kluczem do zapewnienia dokładnych wyników planowania wspomaganego komputerowo. To oprogramowanie zapewnia łatwe w użyciu narzędzia na jednej platformie, dzięki czemu nie wymaga specjalistycznego szkolenia ani specjalistycznej wiedzy, jest opłacalne i można je łatwo przełożyć na praktykę kliniczną. Ponadto oprogramowanie to można łatwo zastosować w innych obszarach neurochirurgii, takich jak resekcja guzów w pobliżu kory elokwentnej, zmiany ogniskowe i dostarczanie stymulacji docelowej.
Wewnętrzna platforma oprogramowania jest stale rozwijana, a nowe narzędzia i funkcje są dodawane w celu wsparcia wszystkich etapów postępowania przedoperacyjnego i oceny chirurgicznej. Nie zapominaj, że neurochirurgia i wszczepianie urządzeń do mózgu niesie ze sobą znaczne ryzyko i musi być dokładnie sprawdzane na każdym kroku. W tym faktyczne wykonanie trajektorii, które wszczepienie elektrod.
Przegląd
Ten artykuł opisuje oprogramowanie niestandardowe przeznaczone do integracji, wizualizacji i planowania obrazów wielomodalnych 3D w chirurgii epilepsji. Oprogramowanie ma na celu poprawę efektywności i bezpieczeństwa zabiegów chirurgicznych poprzez usprawnienie ewaluacji przedoperacyjnych.
Kluczowe elementy badania
Obszar nauki
- Neurochirurgia
- Wizualizacja medyczna
- Rozwój oprogramowania
Tło
- Chirurgia epilepsji wymaga precyzyjnego planowania i wizualizacji struktur mózgu.
- Integracja obrazów wielomodalnych 3D może poprawić wyniki operacyjne.
- Istniejące narzędzia często nie mają kompleksowych funkcji do ewaluacji przedoperacyjnych.
- Oprogramowanie ma na celu skonsolidowanie różnych procesów obrazowania na jednej platformie.
Cel badania
- Aby rozpowszechnić narzędzie oprogramowania do integracji obrazów w chirurgii epilepsji.
- Aby ułatwić bezpieczniejszą i bardziej efektywną implantację elektrod.
- Aby zapewnić kompleksowe rozwiązanie do planowania przedoperacyjnego.
Zastosowane metody
- Rejestracja obrazów przy użyciu narzędzia NiftyReg.
- Segmentacja anatomiczna z zaawansowanymi narzędziami do segmentacji.
- 3D wizualizacja struktur i funkcji mózgu.
- Planowanie wielotrajektoriowe dla implantacji elektrod.
Główne wyniki
- Oprogramowanie umożliwia dokładną ko-rejestrację obrazów.
- 3D wizualizacja pomaga w identyfikacji krytycznych struktur.
- Automatyczne planowanie poprawia profile bezpieczeństwa podczas operacji.
- Narzędzia do wizualizacji ryzyka zapewniają wgląd w bezpieczeństwo trajektorii.
Wnioski
- Oprogramowanie usprawnia proces integracji obrazów.
- Poprawia planowanie i realizację operacji epilepsji.
- Ogólnie, przyczynia się do lepszych wyników operacyjnych i efektywności.
Często zadawane pytania
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.
