Method Article

Трубопровод для 3D мультимодальности интеграции изображений и компьютерное планирование в хирургии эпилепсии

DOI:

10.3791/53450

⸱

May 20th, 2016

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Clinical and Experimental Epilepsy, UCL Institute of Neurology, 2Center of Medical Imaging and Computing, UCL, 3Department of Neurosurgery, National Hospital for Neurology and Neurosurgery

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Мы опишем шаги, чтобы использовать наше пользовательское разработанное программное обеспечение для интеграции изображений, визуализации и планирования в хирургии эпилепсии.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Эпилепсия хирургии является сложной задачей, и использование 3D интеграции мультимодальность изображения (3DMMI) для помощи предоперационной планирования хорошо разработана. Интеграция изображений Комбинированное может быть технически сложных и недостаточно используется в клинической практике. Мы разработали единую программную платформу для интеграции изображений, 3D-визуализации и хирургического планирования. Здесь наш трубопровод описан шаг за шагом моды, начав с захвата изображения, идущего через изображения корегистрацию, ручной сегментации, мозга и извлечения сосудов, 3D визуализации и ручного планирования stereoEEG (Seeg) имплантаций. С распространением программного обеспечения этот трубопровод может быть воспроизведен в других центрах, позволяя другим группам воспользоваться 3DMMI. Мы также описывают использование автоматизированной, мульти-траектории планировщик для создания stereoEEG планов имплантации. Предварительные исследования показывают, что это быстрый, безопасный и эффективный придатком для планирования Seeg имплантаций. И, наконец, простой Solutiна для экспорта планов и моделей для коммерческих систем нейронавигации для реализации планов в операционной описывается. Это программное обеспечение является ценным инструментом, который может поддерживать клинических решений по всему эпилепсия хирургии пути.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

В хирургической практике это имеет решающее значение для хирурга, чтобы оценить анатомических структур и их пространственные отношения друг к другу в трех измерениях. Это особенно важно в нейрохирургии, где хирург работает в замкнутом пространстве, с ограниченным количеством визуализации и доступа к сложной анатомии. Несмотря на это, на сегодняшний день большинство изображений было представлено хирургами в традиционной планарной 2D форме, а также различные методы визуализации часто представляются одно за другим последовательно. Как следствие, хирург должен мысленно интегрировать эти данные для каждого пациента, и поместить его в анатомической основы для предоперационного планирования. Существует явное преимущество в создании 3D компьютерных моделей индивидуального мозга пациента, что свидетельствует об анатомии мозга, кровеносные сосуды, любые патологические очаги , присутствующие, а также другие соответствующие 3D ориентиры в том же пространственном контексте 1-4. Перед операцией хирург может вращать и изменять прозрачность уплотнительноее эти модели, чтобы полностью понять 3D отношения между различными структурами, представляющих интерес. Этот принцип называется 3D мультимодального томографию (3DMMI).

Целью предоперационной оценки для хирургии эпилепсии является вывод о локализации области головного мозга , где возникают судороги, и убедитесь , что это может быть безопасно резекцию , не вызывая значительного дефицита 5. Существует широкий спектр методов диагностической визуализации, которые способствуют этому, в том числе структурных МРТ, фтордезоксиглюкозой позитронно-эмиссионной томографии (ФДГ-ПЭТ), иктальной однофотонной эмиссионной компьютерной томографии (ОФЭКТ), магнитоэнцефалографии (МЭГ) диполи, функциональной МРТ (фМРТ) и тензора диффузии томография (DTI) 6. Эпилепсия хирургии идеально подходит для 3DMMI, поскольку она требует одновременного интерпретации нескольких наборов данных, а также рассмотрение вопроса о том, как каждый набор данных относится к другому.

Во многих случаях неинвазивные исследования, т терпеть неудачу• предусматривать уровень доказательств, необходимых для перехода к резекции. В этих случаях внутричерепной ЭЭГ (IC) ЭЭГ записи необходимы для определения области мозга, которые должны быть удалены, чтобы предотвратить судороги. Все чаще ИК ЭЭГ производится с помощью методики , называемой Seeg, в котором количество записывающих глубины электроды расположены интрацеребрально , чтобы захватить их происхождение и распространение электрической активности , связанной с припадками в 3D 1,7-10.

Первый шаг Seeg имплантаций заключается в разработке стратегии имплантации, определение областей мозга, которые должны быть выбраны. Это предполагает интеграцию клинических и неинвазивных дату EEG, со структурной визуализации, с любым поражением, и функциональной визуализации данных, которые выводят расположение источника эпилепсии.

Вторым шагом является точное хирургическое планирование электродов траекторий. Хирург должен обеспечить безопасные Аваскулярный электрода траектории, центровка элЗаписи ectrode в короне извилин и удаленных от корковых поверхностных вен и пересекающий череп ортогонально. Кроме того, вся договоренность имплантации должна быть хорошо продуманы, с разумным шагом между электродами и без каких-либо столкновений электродов.

Возможность генерации моделей 3DMMI для руководства имплантации электродов IC ЭЭГ в занятом эпилепсия хирургии практике ранее было продемонстрировано 11. Мы также продемонстрировали принцип, что использование 3DMMI придает дополнительную ценность в клинических решений. В проспективном исследовании, раскрытие 3DMMI изменил некоторые аспекты менеджмента в 43/54 (80%) случаях, а именно изменилось позиционирование 158/212 (75%) глубинных электродов 12.

Существует целый ряд программных пакетов, которые облегчают 3DMMI. Они включают в себя коммерчески доступные нейронавигации платформы, которые используются в операционной, специализированные программные пакеты планирования союзническиес нейронавигации платформами и научно-исследовательских ориентированных автономных интеграции изображений и визуализации платформ. Что касается функциональности, гибкости и универсальности этих платформ, повышения удобства и простоты использования и вероятности их воплощения в клиническую практику соответственно уменьшается.

Мы разработали специально разработанный программное обеспечение для интеграции мультимодальность изображения, передовые 3D визуализации и Seeg электрода размещения планирования 12,13 для лечения эпилепсии. Акцент делается на простоту использования в клиническом сценарии, что позволяет в реальном времени использования программного обеспечения клиницистов, и быстрое включение в клиническую трубопровода. Программное обеспечение работает на платформе трансляционной визуализации 14, которая сочетает в себе NiftyReg, NiftySeg и NiftyView.

В данной работе протокол для использования программного обеспечения в клинической практике приводится. Шаги для изображения корегистрацию, сегментация областей, представляющих интерес, сегментации мозга, экстрагированиемкровеносные сосуды , выделенные визуализации сосудов 15, 3D - модели, планирование Seeg имплантаций и быстро экспортирующей модели и планы операционной описаны. Роман инструмент описан также для автоматической мульти-траектории планирования 13, что повышает безопасность и эффективность имплантаций и существенно сокращает длительность планирования.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Примечание: Программные команды , приведенные здесь , являются специфическими для текущей версии (19.01.2015) программного обеспечения и могут изменяться при последующих версиях программного обеспечения. Руководства для отдельных версий доступны по запросу.

1. Выполните Интеграция изображения и визуализация

  1. Приобретать изображений.
    1. Приобретать нейронавигация T1-взвешенной МРТ с гадолиния enhancement- это будет эталонное изображение. (Примечание: требования получения изображения доступны из нейронавигации коммерческого поставщика 11,12 приведены в таблице 1.).
    2. Соберите все другие изображения сделано во время предоперационной оценки в DICOM или формате Nifti (может включать в себя функциональную МРТ (фМРТ), тензор диффузии томография (DTI) трактография, фтор-дезоксиглюкоза позитронно-эмиссионной томографии (ФДГ-ПЭТ), Иктальная-интериктальный однофотонной эмиссионной КТ ( ОФЭКТ), магнитоэнцефалографии (МЭГ) диполь, 3D фазовый контраст МРТ, КТ - ангиография) приведены в таблице 1.
  2. Выполнить предварительную обработку вне в доме программного обеспечения.
    1. Процесс изометрической T1 взвешенной МРТ с открытым исходным кодом Freesurfer, работать на Linux Workstation с помощью команды "Рекон-все", чтобы произвести корковых сегментирования.
    2. Преобразование wmparc.mgz и ribbon.mgz файлы в формате nifti с помощью команды 'mrconvert'
  3. Открытое программное обеспечение в доме на ПК с Windows и загрузки данных (Рисунок 1).
    1. Примечание 2 х 2 витрину, DataManager на крайнее левое положение, иконки на вершине, представляющих различные инструменты обработки изображений и выбранного инструмента на дальнем правом углу.
    2. Импорт данных с помощью перетаскивания и ', путем доступа к главному меню "Файл / Открыть" или с помощью кнопки скорости (значок) «Открыть». Прокрутка с помощью различных наборов данных для обеспечения полноты. Обратите внимание на функцию масштабирования, щелкнув правой кнопкой мыши и перемещение мыши и иерархическую природу DataManager, с последовательным наложением изображений.
  4. Coregister изображения. <ол>
  5. Одиночные изображения.
    1. Выберите NiftyReg инструмент из иконок скорости.
    2. Выберите нейронавигация T1 с гадолиния в DataManager- это будет эталонное изображение, что все остальные формирования изображения coregistered к.
    3. Выберите 'плавающее изображение', чтобы быть coregistered для ссылки на изображение.
    4. Определить имя и местоположение зарегистрированного изображения. Установить параметры оптимизации для номера уровня 4 уровня для выполнения 3, номер итерации 5, тип Корегистрация твердое тело.
    5. Запуск автоматизированной жесткой Корегистрация тела, нажав на кнопку "Выполнить".
    6. Проверить правильность Корегистрация. Проверьте зарегистрированное изображение поверх опорного изображения, а также изменять прозрачность регистрируемого изображения, щелкнув правой кнопкой мыши по изображению в DataManager, и перемещение "Непрозрачность" курсор. Проверьте Корегистрация путем проверки четкие анатомические ориентиры, такие как отверстия Монро.
  6. Подключенные изображения.
    1. Coregister 'пространственно-определение образа' первый (например. Дробное анизотропной карте), используя инструмент NiftyReg как на этапах 1.4.1.1 - 1.4.1.6.
    2. Выберите RegResample инструмент из иконок скорости.
    3. Выберите нейронавигация T1 с гадолиния в DataManager в качестве опорного изображения.
    4. Выберите изображение с результатами обработки (например., Трактография изображения) в качестве плавающего изображения.
    5. Используйте текстовый файл, созданный из предыдущей регистрации "пространства-определение образа 'в качестве входного преобразования.
    6. Определить имя и местоположение зарегистрированного изображения. Выберите тип интерполяции как 0.
    7. Запуск ресэмплинга 'результата обработки', нажав на кнопку "Выполнить".
    8. Посмотреть новое сгенерированное изображение, выбрав в DataManager
    9. Проверить точность Корегистрация как на этапе 1.4.1.6.
  7. Повторите шаги 1.4.1 - 1.4.2 для всех наборов данных.
  • Сегмент изображения.
    1. Выберите изображение, которое будет сегментирован в DataManager и выберите Сегментация Editor инструмент из иконок скорости.
    2. Используйте передовые инструменты сегментации (ручной сегментации, область быстрорастущим, вычитая) нарисовать область интереса на нескольких срезах изображения в аксиальной, корональной и сагиттальной плоскостях
    3. Выберите 3D-интерполяции для визуализации эволюционирует сегментированный структуры в 3D окне. Подтверждение сегментации для генерации нового Nifti файл сегментированной структуры.
    4. Повторите шаги 1.5.1 - 1.5.3 для всех изображений, где указаны ручной сегментации.
  • Генерирование модели мозга.
    1. Выберите wmparc.nii изображение на DataManager, а также обеспечить wmparc.nii является coregistered с опорного изображения с использованием шагов 1.4.1.
    2. Выберите Основные инструменты для обработки из иконок скорости.
    3. Применить порог wmparc.nii от 1-5002 для создания binarised маски коры.
  • Рендер областей , представляющих интерес в качестве 3D - поверхностей (рисунок 2, 3). Примечание: Визуализация наборов данных как визуализации поверхности 3D (STL файлов) можно сделать двумя способами:
    1. Использование Surface Extractor тоол.
      1. Выбор поверхности значок экстрактор. Определить порог для извлечения поверхности и выберите Применить. Название визуализации поверхностей в DataManager.
    2. Щелкните правой кнопкой мыши на файле Nifti в DataManager и выберите 'Smooth полигональный'.
  • Извлечение модели поверхности сосудов (Рисунок 4). Примечание: Извлечение из сосудов посвященный визуализации сосудов (3D фазового контраста МРТ, КТ-ангиографии, Т1 взвешенное МРТ с гадолиния) может быть сделано двумя способами.
    1. Использование поверхности инструмента Extractor.
      1. Coregister сосудистой визуализации эталонному изображению с использованием NiftiReg. 3D поверхность рендеринга изображения с помощью Surface Extractor.
      2. Сформировать внутричерепное маску, применяя дилатацию и закрытие функции в основной обработки изображений в binarised маски коры. Нанесите маску внутричерепное к визуализации сосудов с помощью умножения функции в базовой обработки изображений для удаления экстракраниальных сосудов.
      3. Удалить шум от СТЛ филе путем обработки вне в доме программного обеспечения, с помощью 3D-пакета программного обеспечения для обработки сетки. Примечание: Инструкции по использованию этого инструмента находятся в свободном доступе в Интернете.
    2. Используйте VesselExtractor инструмент.
      1. Выберите инструмент VesselExtractor из значков скорости. Выберите сосудистый набор данных изображений и указать имя и местоположение судна экстракции Nifti файла.
      2. Запустите VesselExtractor, нажав на "Выполнить". Нанесите маску внутричерепное результатам VesselExtractor с помощью умножения функции в базовой обработки изображений для удаления экстракраниальных сосудов. Примечание: внутричерепное маска генерируется путем применения дилатацию и закрытие функции в основной обработки изображений в binarised маски коры, как в 1.8.1.2.
    3. Повторите процесс 1.8.1 или 1.8.2 для КТ-ангиографии, 3D фазового контраста МРТ и нейронавигационной T1 с гадолиния.
  • Сформировать объема визуализации мозга (рисунок 5).
    1. Выберите wmparc.nii IMвозраст на DataManager, а также обеспечить wmparc.nii является coregistered с опорного изображения с использованием шагов 1.4.1.
    2. Выберите Основные инструменты для обработки из иконок скорости.
    3. Применить Гауссово сглаживание на wmparc.nii изображение, используя инструменты основной обработки.
    4. Выберите объем рендеринга инструмент из иконок скорости, а также обеспечить сглажены wmparc.nii файл выделен в DataManager.
    5. Tick ​​'объем рендеринга' коробка внутри инструмента визуализации объема для создания объемного рендеринга коры.

    • 2. Выполните планирования вручную

    1. Используйте Траектория значок скорости Планировщик.
      1. Выберите нейронавигация T1 сканирования в качестве опорного изображения. Выберите новый план и новую траекторию.
      2. Выбор целевой точки на плоской визуализации, нажав Alt, и щелкните правой кнопкой мыши на мыши, основываясь на списке желаемых анатомических целевых точек клиницистами. Примечание: примеры целей включают Мезиальный временные структуры (миндалину, гиппокамп), островковой, поясную извилину.
      3. Выберите точку входа на планарной визуализации, нажав Alt, и щелкнуть левой кнопкой мыши на мышь, на основе списка желаемых точек входа клиницистами. Примечание: примеры точек входа включают среднюю височной извилины, прецентральной извилины, запредельного извилины.
      4. Соблюдать линейную траекторию, возникающего между мишенью и точкой входа.
    2. Осознайте риск.
      1. Выбор риска Визуализация значок скорости для изучения траектории длины.
      2. Выберите "Link" Вид на самолеты, чтобы связать Зонды зрителя глаза на перпендикулярных плоскостях просмотреть в главном окне.
      3. Прокрутка вдоль траектории, рассматривая Зонды зрителя глаз, чтобы обеспечить аваскулярный путь.

    3. Выполните Компьютерное автоматизированное планирование

    1. Подготовьте данные.
      1. Подготовьте поверхность серого вещества.
        1. Выберите ribbon.nii файл, созданный из коркового программного обеспечения сегментации.
        2. Co-регистр ribbon.nii файл эталонного изображения с помощью NiftiReg.
        3. 3D поверхность Рендег совмещались изображение с помощью функции "Плавное многоугольник поверхности».
      2. Подготовить кожу головы и кожи головы шаблон исключения.
        1. Выберите T1 нейронавигации изображение в качестве эталонного изображения.
        2. Используйте основной инструмент обработки изображения, чтобы применить Gaussian преобразование.
        3. Поверхность рендеринга изображения с помощью Surface Extractor, для создания поверхности кожи головы.
        4. Сохранение и экспорт изображений в качестве СТЛ файла.
        5. Load СТЛ FLE в программное обеспечение для обработки 3D-сетки.
        6. Для кожи головы, используйте чистящие и инструменты редактирования для удаления внутричерепных содержимого.
        7. Для шаблона кожи головы исключения, использовать ручные инструменты редактирования для удаления областей не подходит для электродов точек входа (т.е.., Лицо, уши, контралатерального полушария, площадь ниже Тенториум мозжечка).
      3. Подготовка поверхности поверхности борозд.
        1. Сформировать весь борозды.
          1. Binarise wmparc.nii файл, используя основной инструмент обработки изображения, как на этапе 1.6.3.
          2. Закрыть binarisedwmparc.nii файл на 3, используя основной инструмент для обработки изображений.
          3. Вычтите binarised файл, созданный в 3.1.3.1.1 из закрытого binarised файла, созданного в 3.1.3.1.2, используя основной инструмент для обработки изображений.
        2. Удалите борозды на глубину, чтобы создать поверхность борозд изображение. Примечание: с помощью поверхности борозд изображение критическая структура имеет преимущество распорных траекторий от борозд на поверхности головного мозга, а также позволяет траектории подойти борозд на глубину, которая находится где серое вещество лежит.
          1. Уменьшить закрытую binarised файл wmparc сгенерированный в 3.1.3.1.2, используя основной инструмент для обработки изображений.
          2. Инверсия файл, созданный в 3.1.3.2.1, используя основной инструмент для обработки изображений.
          3. Умножьте файл, созданный в 3.1.3.2.2 по всей борозд, генерируемого в 3.1.3.1.3, с использованием основного инструмента для обработки изображений.
    2. Запуск нескольких Траектория планировщик (рисунок 6).
      Примечание: Automatэд планирование мульти-траектория зависит от надежной подготовки данных; поверхностные визуализации кожи головы, кожи головы исключение маски, внутричерепная сосудистую, поверхность борозд, кора головного мозга и серого вещества необходимы.
      1. Выберите Траектория Планировщик из иконок скорости. Выбор опорного изображения в качестве нейронавигационной T1 МРТ.
      2. Выберите 'целевые точки'; несколько целевых точек могут быть введены «Сдвиг» и мыши щелкните левой кнопкой мыши, или путем загрузки сохраненного набора целевой точки. Примечание: примеры цели включают Мезиальный временные структуры (миндалину, гиппокамп), островковой, поясную извилину.
      3. Выберите "точки входа" и выберите кожу головы маску исключения на прикрепленном выпадающего меню. Примечание: Это имеет целью ограничение поиска возможных точек входа в ограниченной области, которая является хирургическим возможным осуществить.
      4. Выберите критически важные структуры, маркировка поверхностей из выпадающего списка, что траектории следует избегать. Выберите дополнительные параметры; настроить определенные пользователем минусыtraints относительно длины траектории, угол въезда и расстояние между траекториями в качестве предпочтительного.
      5. Выбрать серую matter- белую оценку материи и стратифицировать вид риска для оптимизации доли траекторий, которые лежат в сером веществе.
      6. Запуск нескольких планировщик траектории, выбрав Добавить новый план, и план пересчитывать.
    3. Визуализировать риска (Рисунок 7).
      1. Оценка риска и безопасности профилей после траектории планирования, с помощью значка скорости визуализации риска.
        Примечание: Для каждой траектории существуют метрики длины, угол входа, совокупный риск, минимальное расстояние до кровеносного сосуда и серого вещества соотношения белого вещества, а также графическое представление вдоль траектории пути расстояния до критических структур. Зритель зондов глаз также включен.
      2. Выберите карту риска в DataManager, чтобы показать цветную контурную карту, перекрывающую маску кожи головы исключения, с потенциальными точками входа, представленными и связанный с ним уровень риска сохмуриться закодированы, с красным представляющих высокий риск и зеленый представляющих низкий риск для любой выбранной траектории.
    4. Ручная регулировка траекторий.
      1. Выбор траектории.
      2. Выберите новую точку входа, нажав Alt и мышь правой кнопкой мыши, и новая целевая точка, нажав Alt и щелчок левой кнопкой мыши.
      3. Оценить новую траекторию с помощью значка скорости визуализации риска, как в шаге 3.3.

    4. Планы и модели в операционную Экспорт

    1. Убедитесь, что эталонное изображение в формате DICOM. Выберите S7 Экспорт из значка скорости.
    2. Определение эталонного изображения, планы и траекторий и моделей, которые должны быть экспортированы, и указать место назначения сохраненного архива. Запустить инструмент экспорта S7.
    3. Загрузить созданный архив на флешку для передачи в систему нейронавигационной в операционной, и загрузить заархивированный папку на системе нейронавигационной для клинического осуществления планового трajectories.

    5. Реконструкция Электрод Имплантация После операции

    1. Приобретать послеоперационное КТ.
    2. Нагрузка КТ головы на программное обеспечение в доме, а также загружать ранее сохраненные пациента набора данных.
    3. Coregister CT для ссылки T1 взвешенной МРТ с помощью инструмента NiftyReg.
    4. Генерация 3D визуализации поверхностей электродов с помощью инструмента SurfaceExtractor на зарегистрированной КТ с высоким пороговым.
    5. Очистить поверхность электродов, оказываемые шума и проводов с помощью очистительной и ремонта функции программного обеспечения для обработки сетки 3D.

    Results

    $$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

    Протокол , описанный для интеграции изображений, визуализации, планирования вручную и экспорта в выбранной системе нейронавигационной была использована в Национальной больнице неврологии и нейрохирургии с августа 2013 г. Это включает в себя 35 случаев Seeg имплантации 12, с имплантацией 319 глубинных электродов. 27/35 (77%) пациентов прогрессировали к корковой резекция после имплантации, что является показателем того, что имплантация определил область судорожной начала. Там было одно осложнение геморрагической связанных с размещением глубинных электродов, и это было консервативное лечение.

    Эти методы визуализации , используемые в ходе предоперационной оценке определяются в каждом конкретном случае на индивидуальной основе, и описаны в таблице 1. Протокол является гибким и может включать в себя любую модальность формирования изображения , которые могут быть импортированы в DICOM или формат Nifti. Рисунок 1 демонстрирует основную программу для просмотра нашей собственной программной платформы, и на рисунках 2, 3, 4 и 5 иллюстрируют типичные скриншоты при строительстве моделей 3D мультимодальности.

    Бесшовная интеграция этого протокола в нашей клинической трубопровода, и распространения этого программного обеспечения для других центров, является полезным суррогатным "маркером" успеха. Трудности в оценке клинических преимуществ в популяции эпилепсия хирургии хорошо известны и описаны в другом месте 12. Этот трубопровод предлагает обтекаемый решение, которое является гибким, относительно удобно и легко повторить в других центрах.

    Компьютерное автоматизированное планирование (CAP) является недавнее развитие, которое было ретроспективно проверено на предыдущих вручную плановых имплантаций 16. Предварительные результаты свидетельствуют о том, что CAP генерирует более безопасный, более efficдиентом имплантаций, которые реально осуществить и что будут завершены в то время , эффективным образом 16. Таблица 2 демонстрирует это количественное сравнение. Потенциальный испытание с использованием CAP в клинической практике продолжается. Алгоритм , который управляет CAP был описан ранее 13.

    На рисунке 6 показан типичный результат от автоматизированной мульти-траекторного планировщик. Критические структуры, которые были введены в вены, артерии и поверхности борозд. Обратите внимание на центровку траекторий на макушке извилин и сдерживающих траекторных точек входа в кожу головы маску исключения. На рисунке 7 показана типичная визуализация риска график для индивидуальной траектории, с соответствующими показателями и графическое представление траектории длины.

    figure-results-1 Рисунок 1. Основные средства просмотра Отображение в дом программной платформы. Лево- DataManager, панель инструментов , которая TOP - содержит ярлыки Plug-In инструменты, плагин правшей тока в инструмент в использовании, CENTRE- 4 Орто вид дисплея. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.

    figure-results-2
    Рисунок 2. Сегментация и 3D визуализации в в доме программного обеспечения. (A) осевая T1 МРТ с наложенными на поверхности моделей, (B) 3D поверхность рендеринга моделей (Cyan-вен, зеленовато микромотора от транскраниальной магнитной стимуляции, оранжево - дугообразной трактографии, пучке кортикоспинальных трактографии сине, розовый- оптического излучения трактографии, желто крючковатыми трактография пучок нервов, purple- таламус segmentation). Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.

    figure-results-3
    Рисунок 3. Генерация Cortex модели поверхности. (A) осевая вид wmparc файла, (B) wmparc файл порогами из 1-5002, (C) поверхность рендеринг binarised файла wmparc. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.

    figure-results-4
    Рисунок 4. Судно Добыча в в доме с помощью программного обеспечения Vesselness. (A) Осевая КТ ангиографии совмещались с 3D - фазового контраста MRI. (B) 3D поверхность рендеринга вен (Cyan) и артерий (красный цвет). Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.

    figure-results-5
    Рисунок 5. Генерация Cortex объемной модели 3D - рендеринг Объем коры (серого) и поверхностной визуализации поверхности кожи головы (белый). Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.

    figure-results-6
    Рисунок 6. 3D мультимодальности Модели с помощью компьютеров Траектория планирования. (A) волосистой части головы (белый), волосистой части головы исключение маска (желтый) и траектории (рurple). (B) кожи головы и маски прозрачной , чтобы показать мозг (розовый), борозды (зеленый), вены (Cyan) и артерий (красный). (C) и кожу головы маска удалена , чтобы показать траектории и мозг. (D) мозг удалены , чтобы показать траектории, поверхности борозды, вены и артерии. Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.

    figure-results-7
    Рисунок 7. Графическая визуализация показателей , связанных с отдельными траекториями. Топ- длина, угол перемещения черепа, риск, / W отношение G и минимальное расстояние от кровеносного сосуда> 1 мм в диаметре. Графическое отображение средне- ближайшего критической структуры вдоль длины траектории (красная-артерией, Cyan-вены, у-ось- расстояние до структуры (максимум 10 мм), х-ось- расстояние вдоль траекторииот входа мозга к цели, SM- запас прочности представлен в виде красной горизонтальной линии, которая отмечает 3 мм разделение траектории к критической структуры). Низ- графическое отображение траектории пути через серого и белого вещества (зелено-экстрацеребрального, серо-серого вещества, белый- белого вещества). Пожалуйста , нажмите здесь , чтобы посмотреть увеличенную версию этой фигуры.

    модальность сайт Предварительная обработка Поле зрения (AP х RL х IS) Воксельный размер (AP х RL х IS)
    3D T1 FSPGR ES Нет 256 х 256 х 166 0,94 х 0,94 х 1,1
    Корональные T2 FLAIR ES Нет 256 х 160 х 32 0,94 х 1,5 х 3,5
    Навигационная T1 с гадолиния NHNN Нет 512 х 512 х 144 0,5 х 0,5 х 1,5
    фазовый контраст МРТ 3D NHNN Нет 256 х 256 х 160 0,85 х 0,85 х 1
    КТ ангиографии NHNN Нет 512 х 512 х 383 0,43 х 0,43 х 0,75
    MEG дипольный NHNN да
    Иктальная-межприступный ОФЭКТ UCLH да 128 х 128 х 49 3,9 х 3,9 х 3,9
    ФДГ-ПЭТ UCLH да 128 х 128 х 47 1,95 х 1,95 х 3,3
    DTI ES да 128 х 128 х 60 1,88 х 1,88 х 2,4
    Функциональная МРТ, ЭЭГ-коррелируют ФМРТ ES да 128 х 128 х 58

    Таблица 1. Условия обработки изображений , используемые для изображения интеграции ((ES-Эпилепсия общества, Национальный NHNN-госпиталь для неврологии и нейрохирургии, UCLH- University College London Hospital, FSPGR-FastSpoiledGradientRecalledEcho, MEG-магнитоэнцефалографии, ОФЭКТ-однофотонной эмиссионной компьютерной томографии, ФДГ ПЭТ - фтордезоксиглюкозы позитронно-эмиссионной томографии, DTI-тензора диффузии изображений, AP- передняя задняя, ​​RL - правый левый, IS - хуже начальника).

    Планирование вручную * КЕПКА* Расчетное разница (ручной-CAP) ошибка значение P
    Электрод Длина (мм, 1 дп) 57,9 (21,8) 53,9 (15,6) 4,74 1,59 <0,05
    Угол въезда ( в градусах смещенный перпендикуляр, 1 дп) 16,2 (12,8) 13,0 (7,6) 5,89 1,07 <0,05
    Риск (нормированные единицы, 2 дп) 0,41 (0,79) 0,36 (0,42) 0,19 0.03 <0,05
    Минимальное расстояние от кровеносного сосуда (мм, 1 дп) 4,5 (3,0) 4,5 (3,0) -0,56 0,2 <0,05
    Доля внутримозговых электродов в Grey Matter (2 дп) 0,33 (0,33) 0,48 (0,28) -0,11 0,02 <0,05

    Таблица 2. Статистические Сравнение между ручной и компьютерно-АссисTed Планирование (CAP). * первое значение медиана, второе значение в скобках межквартильный диапазона. Эта таблица была воспроизведена с разрешения 16.

    Discussion

    $$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

    Таким образом, решающие шаги для интеграции изображений и 3D визуализации изображения являются корегистрацию, сегментация головного мозга, сосудов и других структур или областей, представляющих интерес, а также экспортировать в систему нейронавигационной. Этот процесс был выполнен ранее в группе с использованием коммерчески доступного программного обеспечения для интеграции изображений. Недостатком этого трубопровода было время, необходимое, со всем процессом, принимая 2 - 4 ч. Используя нашу платформу программного обеспечения в доме, этот трубопровод значительно упрощается, и может быть завершена в 1 - 2 ч. Кроме того, существует дополнительная функциональность хирургического планирования Seeg электродных траекторий на это программное обеспечение, которое может быть сделано вручную или с помощью компьютера-помощи. Преимущества CAP по сравнению с ручной планирования увеличивается точность, снижение риска и увеличение скорости, а также были обсуждены в другом месте (Ноуэлл и др, In Press, Sparks и др, который был представлен).

    Платформа в дом программного обеспечения находится в непрерывном дАЗВИТИЕ, с новыми инструментами и функциональностью добавляются для поддержки всех этапов предоперационной оценки и хирургического лечения. Существует поэтому необходимость тщательного тестирования на каждом новом выпуске версии. Существующие ограничения программного обеспечения включают в себя отсутствие объемного рендеринга высокого качества, который присутствует в других платформах и является ценным дополнением для продвинутых 3D-визуализации. Кроме того, экспорт совместим только с выбранным нейронавигационной компании в настоящее время. Эти ограничения не повлияли на клиническую полезность программного обеспечения в нашем отделении, и не замедлили распространение технологии в другие центры.

    Значение этого программного обеспечения является то, что она устраняет барьеры, что предыдущие группы приводятся в качестве причин отказа от использования 3DMMI. Решение обеспечивает простой в использовании инструмент в одной платформе, которая не требует специальной подготовки или опыта, время и экономически эффективным и легко переводится в клиническую практику. Мы имеем рланы добавить дополнительные инновации в программное обеспечение для поддержки хирургии эпилепсии. Кроме того, способы могут быть легко применены к другим областям нейрохирургии, таких как резекция низких опухолей класса, близких к красноречивой корой, фокусного lesioning и доставки целенаправленной стимуляции. 3DMMI и точные инструменты хирургического планирования, вероятно, приобретает все большее значение в современной хирургии, как более сложные случаи, принимаются на и минимально инвазивных процедур ввести общую практику.

    Disclosures

    $$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

    Финансирование: Марк Ноуэлл, Gergely Zombori, Рейчел Sparks и Роман Родионов поддерживаются Министерством здравоохранения и Wellcome Trust через здравоохранения инновационный вызов фонда (HICF-T4-275, Программа Grant 97914).

    Джон Дункан получил институциональную поддержку грант от Eisai, UCB Pharma, GSK, Janssen Cilag, Medtronic и GE Healthcare. Эндрю МакЭвой получил поддержку от UCB, Бакстер и Cyberonics. Остальные авторы не имеют конфликта интересов.

    В данной публикации представлены независимые исследования, поддерживаемую здравоохранения инноваций Вызов фонда (HICF-T4-275, Программа Grant 97914), параллельное финансирование партнерства между Департаментом здравоохранения и Wellcome Trust. Мнения, выраженные в данной публикации, принадлежат автору (ам) и не обязательно отражают точку зрения Департамента здравоохранения или Wellcome Trust.

    Acknowledgements

    $$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

    Эта программа была поддержана Министерством здравоохранения и Wellcome Trust здравоохранения инновационный вызов фонда (HICF-T4-275, Программа Grant 97914). Мы благодарны Вольфсон Trust и эпилепсией общества для поддержки сканера Эпилепсия общества МРТ. Эта работа была поддержана Национальным институтом исследований в области здравоохранения (NIHR) University College London Больницы Biomedical Research Centre (BRC)

    Materials

    List of materials used in this article
    NameCompanyCatalog NumberComments
    EpiNavUCLСобственная программная платформа для интеграции, сегментации, визуализации и хирургического планирования
    изображений FreesurferMartinos Centre for Biomedical ImagingПрограммное обеспечение для сегментации коры головного
    S7 StealthstationMedtronicНейронавигационная система
    MeshLabISTI-CNRПрограммное обеспечение для обработки 3D-сетки
    NiftiKUCLПлатформа трансляционной визуализации
    AMIRAVisualisation Sciences GroupПрограммное обеспечение для интеграции изображений
    мозга

    References

    $$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
    1. Cardinale, F., et al. Stereoelectroencephalography: surgical methodology, safety, and stereotactic application accuracy in 500 procedures. Neurosurgery. 72, discussion 366 353-366 (2013).
    2. Murphy, M., O'Brien, T. J., Morris, K., Cook, M. J. Multimodality image-guided epilepsy surgery. J Clin Neurosci. 8, 534-538 (2001).
    3. Murphy, M. A., O'Brien, T. J., Morris, K., Cook, M. J. Multimodality image-guided surgery for the treatment of medically refractory epilepsy. J Neurosurg. 100, 452-462 (2004).
    4. Harput, M. V., Gonzalez-Lopez, P., Ture, U. Three-dimensional reconstruction of the topographical cerebral surface anatomy for presurgical planning with free OsiriX Software. Neurosurgery. 10, (Suppl 3) 426-435 (2014).
    5. Duncan, J. S. Selecting patients for epilepsy surgery: synthesis of data. Epilepsy Behav. 20, 230-232 (2011).
    6. Duncan, J. S. Imaging in the surgical treatment of epilepsy. Nat Rev Neurol. 6, 537-550 (2010).
    7. Cossu, M., et al. Stereoelectroencephalography in the presurgical evaluation of focal epilepsy: a retrospective analysis of 215 procedures. Neurosurgery. 57, 706-718 (2005).
    8. Cossu, M., et al. Stereo-EEG in children. Childs Nerv Syst. 22, 766-778 (2006).
    9. Gonzalez-Martinez, J., et al. Stereotactic placement of depth electrodes in medically intractable epilepsy. J Neurosurg. 120, 639-644 (2014).
    10. Gonzalez-Martinez, J. A., et al. Stereoelectroencephalography in the ''difficult to localize'' refractory focal epilepsy: Early experience from a North American Epilepsy Center. Epilepsia. 54, 1-8 (2012).
    11. Rodionov, R., et al. Feasibility of multimodal 3D neuroimaging to guide implantation of intracranial EEG electrodes. Epilepsy Res. 107, 91-100 (2013).
    12. Nowell, M., et al. Utility of 3D multimodality imaging in the implantation of intracranial electrodes in epilepsy. Epilepsia. 56, 403-413 (2015).
    13. Zombori, G., et al. Information Processing in Computer-Assisted Interventions. , Fukuoka, Japan. (2014).
    14. Clarkson, M. J., et al. The NifTK software platform for image-guided interventions: platform overview and NiftyLink messaging. Int J Comput Assist Radiol Surg. , (2014).
    15. Zuluaga, M. A., et al. Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention-MICCAI. 2014. , Springer International Publishing. 651-658 (2014).
    16. Nowell, M., et al. Comparison of computer-assisted planning and manual planning for depth electrode implantations in epilepsy. J Neurosurg. , In Press (2015).

    Reprints and Permissions

    Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

    Request Permission

    Tags

    3D Multimodality Image IntegrationEpilepsy Surgery PlanningImage Co registrationManual SegmentationBrain Vessel Extraction3D VisualizationStereoEEG ImplantationMulti trajectory PlannerNeuronavigation ExportComputer assisted Planning

    Related Articles