Ścieżka rozwoju integracji obrazów 3D multimodalnych i planowania wspomaganego komputerowo w chirurgii padaczki
20 maja 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
Niniejszy artykuł opisuje dedykowane oprogramowanie zaprojektowane do integracji obrazów 3D z wielu modalności, ich wizualizacji oraz planowania operacji w chirurgii epilepsji. Oprogramowanie ma na celu zwiększenie skuteczności i bezpieczeństwa procedur chirurgicznych poprzez optymalizację oceny przedoperacyjnej.
Kluczowe elementy badania
Dziedzina nauki
- Neurochirurgia
- Obrazowanie medyczne
- Tworzenie oprogramowania
Wstęp
- Chirurgia w leczeniu padaczki wymaga precyzyjnego planowania i wizualizacji struktur mózgu.
- Integracja wielomodalnych obrazów 3D może poprawić wyniki chirurgiczne.
- Istniejące narzędzia często nie posiadają kompleksowych funkcji niezbędnych do oceny przedoperacyjnej.
- Oprogramowanie ma na celu skonsolidowanie różnych procesów obrazowania w ramach jednej platformy.
Cel badania
- Udostępnienie narzędzia programistycznego do integracji obrazowania w chirurgii padaczki.
- Ułatwienie bezpieczniejszej i bardziej efektywnej implantacji elektrod.
- Zapewnienie kompleksowego rozwiązania do planowania przedoperacyjnego.
Zastosowane metody
- Rejestracja obrazów za pomocą narzędzia NiftyReg.
- Segmentacja anatomii z wykorzystaniem zaawansowanych narzędzi segmentacyjnych.
- Wizualizacja 3D struktur i funkcji mózgu.
- Planowanie wielu trajektorii dla implantacji elektrod.
Główne wyniki
- Oprogramowanie umożliwia precyzyjną korejestrację obrazów.
- Wizualizacja 3D pomaga w identyfikacji krytycznych struktur.
- Zautomatyzowane planowanie poprawia profil bezpieczeństwa podczas operacji.
- Narzędzia do wizualizacji ryzyka dostarczają informacji na temat bezpieczeństwa trajektorii.
Wnioski
- Oprogramowanie usprawnia proces integracji obrazów.
- Poprawia ono planowanie i przeprowadzanie operacji w leczeniu padaczki.
- W ogólnym ujęciu przyczynia się to do lepszych wyników chirurgicznych oraz większej efektywności.
Najczęściej zadawane pytania
Znaczenie dla przemysłu
W chirurgii padaczki precyzyjne planowanie przedoperacyjne ma krytyczne znaczenie dla walidacji celu oraz redukcji ryzyka zabiegowego. Niniejszy potok programowy umożliwia mechanistyczną minimalizację ryzyka poprzez integrację obrazowania multimodalnego, segmentacji i planowania trajektorii w jednolity przepływ pracy. Wspiera on pewność prognostyczną w zakresie stereotaktycznej implantacji elektrod, dostarczając ilościowych wskaźników bezpieczeństwa oraz powtarzalnych wyników planowania.
Strategiczne zastosowania w badaniach i rozwoju biofarmaceutycznym
Wczesne odkrywanie i walidacja celu
- Wartość naukowa: Umożliwia badanie struktur anatomicznych, takich jak hipokamp i ciało migdałowate, poprzez multimodalną korejestrację i segmentację obrazów.
- Wartość operacyjna: Standaryzuje identyfikację celu w różnych modalnościach obrazowania, co zmniejsza zmienność w przedklinicznych badaniach walidacji celów.
Przesiew i opracowanie testu
- Wartość naukowa: Generuje ilościowe pomiary zmiennych zależnych, w tym długość trajektorii, kąt wprowadzenia oraz odległość do struktur krytycznych, co umożliwia ocenę planów implantacji w sposób zbliżony do analizy testowej.
- Wartość operacyjna: Zapewnia powtarzalne i skalowalne wyniki planowania, które mogą zostać wyeksportowane do systemów neuronawigacyjnych w celu zapewnienia spójności realizacji eksperymentu.
Badania translacyjne i przedkliniczne
- Wartość naukowa: Wspiera modelowanie systemów istotnych dla chorób, umożliwiając wizualizację 3D stref epileptogennych i krytycznych naczyń krwionośnych w przedklinicznych symulacjach chirurgicznych.
- Wartość operacyjna: Ułatwia ciągłość translacyjną od planowania odkryć do walidacji przedklinicznej dzięki zestandaryzowanemu eksportowi planów i modeli.
Integracja potoku i przepływu pracy
Metoda ta wpisuje się w proces odkryć, wspierając testowanie hipotez w walidacji celu, umożliwiając planowanie wyników gotowych do analizy oraz dostarczając analitykę niezbędną do podejmowania decyzji o kontynuacji lub przerwaniu działań w strategiach interwencji chirurgicznych.
- Biologia odkrywcza: Wspiera testowanie hipotez poprzez korejestrację obrazowania strukturalnego i funkcjonalnego w celu wyjaśnienia zaangażowania sieci epileptycznych.
- Przesiew: Zapewnia gotowość do analizy poprzez standaryzowane planowanie trajektorii z mierzalnymi parametrami bezpieczeństwa do porównawczej oceny warunków.
- Analityka: Dostarcza wyników statystycznych, w tym ryzyka skumulowanego, stosunku istoty szarej do białej oraz minimalnej odległości od naczyń, co umożliwia porównawczą analizę trajektorii.
- Badania translacyjne: Zapewnia ciągłość przedkliniczną poprzez umożliwienie implementacji wyeksportowanych planów w systemach neuronawigacyjnych do walidacji chirurgicznej.
- Ponowne wykorzystanie w przedsiębiorstwie: Służy jako wielokrotnego użytku platforma do integracji obrazowania multimodalnego w różnych wskazaniach neurochirurgicznych poza epilepsją.
Wpływ operacyjny i przedsiębiorstwowy
- Wartość naukowa: Przewidywalna pewność zaangażowania celu, redukcja niejednoznaczności mechanistycznej w celowaniu chirurgicznym oraz zwiększone ograniczanie ryzyka biologicznego.
- Wartość operacyjna: Standaryzacja, powtarzalność i skalowalność procesów planowania w różnych ośrodkach i przez różnych operatorów.
- Wartość strategiczna: Ulepszone decyzje dotyczące kontynuacji lub przerwania projektu (go/no-go), efektywność kapitałowa dzięki skróconemu czasowi planowania oraz obniżone ryzyko proceduralne na późnych etapach.
- Wpływ na portfolio: Priorytetyzacja kandydatów do zabiegów chirurgicznych skorygowana o ryzyko, w oparciu o mierzalne profile bezpieczeństwa i dokładność celowania.
Kwestie wdrożeniowe
- Wymaga wiedzy specjalistycznej z zakresu neuroobrazowania, korejestracji obrazów oraz technik segmentacji 3D.
- Zależne od infrastruktury obliczeniowej zdolnej do przetwarzania wielomodalnych zbiorów danych obrazowych i renderowania 3D.
- Wymaga międzyzespołowej standaryzacji protokołów segmentacji i parametrów planowania trajektorii w celu uzyskania powtarzalnych wyników.
- Wiąże się z koniecznością dostosowania procedur przy stosowaniu potoku przetwarzania do różnych celów w mózgu lub wskazań chirurgicznych.
- Ograniczone przez jakość wejściowych danych obrazowych; artefakty lub błędy rejestracji utrzymują się w zintegrowanych wynikach.
Najczęściej zadawane pytania dotyczące biofarmacji
Chapters in this video
0:05
Title
0:58
Image Integration and Visualization
2:30
Segment Images
3:20
Brain Model Generation
4:01
Surface & Vessel Extraction
4:54
Computer-assisted Planning
7:25
Results: Custom Designed Software Support Safer Planning for Epilepsy Surgery
8:05
Conclusion
