Een pijpleiding voor 3D Multimodaliteit Image Integratie en computer-aided planning in epilepsiechirurgie

Summary

We beschrijven de stappen om onze op maat ontworpen software voor het integratie, visualisatie en planning in epilepsiechirurgie gebruiken.

Abstract

Epilepsiechirurgie is uitdagend en het gebruik van 3D-beeld multimodaliteit integratie (3DMMI) naar prechirurgische planning hulp is gerenommeerde. Multimodaliteit image integratie kan technisch veeleisend zijn, en wordt onderbenut in de klinische praktijk. We hebben een enkel softwareplatform voor het integratie, 3D-visualisatie en chirurgische planning uitgewerkt. Hier wordt onze pijplijn beschreven in stap-voor-stap mode, te beginnen met het verwerven, over te gaan door middel van het co-registratie, handmatige segmentatie, de hersenen en schip extractie, 3D-visualisatie en handmatige planning van stereoEEG (SEEG) implantaties. Met de verspreiding van de software deze pijpleiding kan worden gereproduceerd in andere centra, waardoor andere groepen om te profiteren van 3DMMI. We beschrijven ook het gebruik van een geautomatiseerde, multi-baan planner stereoEEG implantatie plannen genereren. Voorlopige studies suggereren dat dit is een snelle, veilige en effectieve aanvulling voor het plannen van SEEG implantaties. Ten slotte is een eenvoudige Solutivoor de uitvoer van de plannen en modellen om commerciële neuronavigatie systemen voor de uitvoering van de plannen in de operatiekamer wordt beschreven. Deze software is een waardevol instrument dat de klinische besluitvorming kan ondersteunen gedurende de epilepsiechirurgie route.

Introduction

In chirurgische praktijk is cruciaal voor de chirurg om anatomische structuren en hun ruimtelijke relaties tot elkaar in drie dimensies waarderen. Dit is vooral belangrijk in neurochirurgie, waarbij de chirurg werkt in een kleine ruimte met beperkte visualisatie en toegang tot complexe anatomie. Ondanks dit, tot nu toe de meeste imaging is voorgelegd aan chirurgen in conventionele vlakke 2D-vorm, en verschillende beeldvormende modaliteiten worden vaak gepresenteerd ene na het andere in serie. Bijgevolg moet de chirurg om deze informatie mentaal te integreren voor elke patiënt, en plaats deze in een anatomische kader prechirurgische planning. Er is duidelijk voordeel bij het ​​genereren van 3D-computermodellen van de individuele patiënt hersenen, die de anatomie van de cortex toont, de bloedvaten, geen pathologische laesies aanwezig alsmede andere relevante 3D oriëntatiepunten op dezelfde ruimtelijke context ^1-4. Voor de operatie kan de chirurg draaien en de transparantie o wijzigenf deze modellen, om volledig te begrijpen van de 3D-relaties tussen verschillende structuren van belang. Dit principe wordt genoemd 3D multimodale beeldvorming (3DMMI).

Doel van pre-operatieve beoordeling epilepsie operatie is om de lokalisatie van het gebied van de hersenen waar aanvallen voordoen afleiden en zorgen dat deze veilig kan worden weggesneden gepaard gaande grote tekorten ^5. Er is een breed scala van diagnostische beeldvormende technieken die bijdragen aan deze, met inbegrip van structurele MRI, fluorodeoxyglucose positron emissie tomografie (FDG-PET), ictal SPECT-scan (SPECT), magneto (MEG) dipolen, functionele MRI (fMRI) en diffusion tensor imaging (DTI) ^6. Epilepsiechirurgie is bij uitstek geschikt voor 3DMMI omdat het de simultaanvertaling van meerdere datasets en de overweging van hoe elke dataset betrekking op een andere vereist.

In veel gevallen falen niet-invasieve onderzoeken to zorgen voor het niveau van de vereiste stukken over te gaan tot resectie. In deze gevallen intracraniële EEG (IC EEG) opnames nodig om het gebied van de hersenen dat moet worden verwijderd om aanvallen te voorkomen identificeren. In toenemende mate wordt IC EEG uitgevoerd door een techniek genaamd SEEG, waarbij een aantal opgenomen diepte elektroden intracerebraal wordt geplaatst om de oorsprong en de verspreiding van elektrische activiteit geassocieerd met convulsies in 3D ^1,7-10 vangen.

De eerste stap van SEEG implantaties is de strategie van de implantatie ontwikkeling, waarin de gebieden van de hersenen die moeten worden bemonsterd. Hierbij integreren klinische en niet-invasieve EEG datum structurele beeldvorming, met enige laesie en functionele beeldgegevens die de locatie van de bron van de epilepsie afleiden.

De tweede stap is de precieze chirurgische planning van de elektrode trajecten. De chirurg moet zorgen voor een veilige avasculaire elektrode trajecten, centreren electrode inzendingen op de kroon van de gyri en op afstand van corticale oppervlak aderen, en het doorkruisen van de schedel orthogonaal. Daarnaast is de gehele implantatie regeling moet goed worden opgezet, met een redelijke inter-elektrode afstand en er geen elektrode botsingen.

De haalbaarheid van het genereren van 3DMMI modellen om de implantatie van IC EEG-elektroden te begeleiden in een drukke epilepsiechirurgie praktijk heeft al eerder aangetoond ^11. We hebben ook aangetoond dat het principe dat het gebruik van 3DMMI het karakter van de toegevoegde waarde in de klinische besluitvorming. In een prospectieve studie, de openbaarmaking van 3DMMI veranderde een bepaald aspect van het management in 43/54 (80%) gevallen, en in het bijzonder veranderde de positionering van 158/212 (75%) van de diepte elektroden ^12.

Er is een scala aan software-pakketten die 3DMMI vergemakkelijken. Deze omvatten in de handel verkrijgbare neuronavigatie platforms die worden gebruikt in de operatiekamer, gespecialiseerd planning software suites geallieerdemet neuronavigatie platforms en op onderzoek gerichte stand-alone image-integratie en visualisatie platforms. Als de functionaliteit, flexibiliteit en veelzijdigheid van deze platforms te verhogen, de bruikbaarheid en de waarschijnlijkheid van deze vertalen naar de klinische praktijk navenant af.

We hebben speciaal ontworpen software voor het multimodaliteit integratie, geavanceerde 3D-visualisatie en SEEG plaatsing van de elektroden van plan ^12,13 voor de behandeling van epilepsie ontwikkeld. De nadruk ligt op het gebruiksgemak in een klinische scenario, waardoor real-time gebruik van software door clinici, en snelle integratie in de klinische pijplijn. De software draait op een translationeel imaging platform ^14, dat NiftyReg, NiftySeg en NiftyView combineert.

In deze paper het protocol voor het gebruik van de software in de klinische praktijk wordt uiteengezet. De stappen voor het co-registratie, segmentering van de regio's van belang, hersenen segmentatie, extraherenbloedvaten van gewijd vasculaire beeldvorming ^15, het opbouwen van 3D-modellen, de planning SEEG implantaties en snel exporteren modellen en plannen om de operatiekamer worden beschreven. Een nieuwe aanpak is ook beschreven voor geautomatiseerde meervoudige traject planning ^13, dat verhoogt de veiligheid en werkzaamheid van de implantaties en vermindert aanzienlijk de duur van planning.

Protocol

OPMERKING: Software commando's die hier zijn specifiek voor de huidige versie (2015/01/19) van de software en kunnen op latere software releases veranderen. Handleidingen voor afzonderlijke versies zijn beschikbaar op aanvraag.

1. Voer Afbeelding Integratie en Visualisatie

1. Acquire beeldvorming.
   1. Verwerven neuronavigatie T1-gewogen MRI-scan met gadolinium enhancement- dit beeld referentie. (Let op: Afbeelding overname eisen zijn verkrijgbaar bij de neuronavigatie commerciële leverancier ^11,12 Zie tabel 1.).
   2. Verzamel alle andere beeldvormende gedaan tijdens presurgical evaluatie in DICOM of Nifti formaat (kunnen functionele MRI (fMRI), diffusion tensor imaging (DTI) tractografie, fluor-deoxyglucose positron emissie tomografie (FDG-PET), ictal-interictale single photon emissie CT ( SPECT), magneto (MEG) dipool, 3D-fase contrast MRI, CT-angiografie) Zie tabel 1.
2. Run pre-processing buiten de in-house software.
   1. Proces isometrische T1-gewogen MRI met open source Freesurfer software, draaien op een Linux-werkstation met de opdracht 'recon-all', om corticale segmentaties te genereren.
   2. Omzetten wmparc.mgz en ribbon.mgz bestanden naar Nifti formaat met behulp van de opdracht 'mrconvert'
3. Open in-house software op Windows-pc en load data (figuur 1).
   1. Noot 2 x 2 etalage, DataManager op uiterst links, pictogrammen op de top die verschillende beeldverwerking gereedschappen en geselecteerde tool op uiterst rechts.
   2. Importeer gegevens met behulp van 'drag and drop', door de toegang tot het hoofdmenu "Bestand / Open", of door een snelheid knop (icoon) "Open". Blader door de verschillende datasets volledigheid garanderen. Let op de zoomfunctie door rechts te klikken en de muis te bewegen, en de hiërarchische aard van DataManager, met opeenvolgende beeldoverlay.
4. Coregister beelden. <ol>
5. Single beelden.
   1. Selecteer NiftyReg tool van snelheid iconen.
   2. Selecteer neuronavigatie T1 met gadolinium in DataManager- dit beeld referentie te zijn dat alle andere beeldvormende wordt coregistered aan.
   3. Selecteer 'zwevende afbeelding' worden coregistered afbeelding om te verwijzen.
   4. Definieer naam en locatie van de geregistreerde afbeelding. Stel optimalisatie parameters naar niveau nummer 4, niveau 3, iteratie nummer 5, coregistration soort stijve carrosserie uit te voeren.
   5. Run geautomatiseerde stijve carrosserie coregistration door te klikken op de knop 'Run'.
   6. Controleer nauwkeurigheid van coregistration. Controleer de geregistreerde image image de verwijzing over, en veranderen transparantie geregistreerde beeld van door rechts te klikken op de afbeelding in DataManager, en het verplaatsen van de 'Ondoorzichtigheid' cursor. Controleer coregistration door de inspectie duidelijke anatomische oriëntatiepunten, zoals het foramen van Monroe.
6. Gekoppelde afbeeldingen.
   1. Coregister 'ruimte definiëren image' first (bijv. Fractional anisotrope kaart), met behulp van de NiftyReg gereedschap in stappen 1.4.1.1 - 1.4.1.6.
   2. Selecteer RegResample tool van snelheid iconen.
   3. Selecteer neuronavigatie T1 met gadolinium in DataManager referentiebeeld als.
   4. Selecteer afbeelding met de resultaten van de verwerking (bv., Beeld tractografie) als afbeelding zweeft.
   5. Gebruik txt-bestand gegenereerd op basis van eerdere registratie van 'de ruimte te definiëren image' als input transformatie.
   6. Definieer naam en locatie van de geregistreerde afbeelding. Selecteer type interpolatie als 0.
   7. Run herbemonstering van 'gevolg van de verwerking' door te klikken op de knop 'Run'.
   8. Bekijk nieuwe geproduceerd beeld door het selecteren in DataManager
   9. Controleer de nauwkeurigheid van coregistration als in stap 1.4.1.6.
7. Herhaal stap 1.4.1 - 1.4.2 voor alle reeksen gegevens.

Segment beelden.

1. Selecteer afbeelding te worden gesegmenteerd in DataManager en selecteer segmentatie Editor tool van snelheid iconen.
2. Gebruik geavanceerde segmentatie gereedschappen (handmatige segmentatie-regio groeit, aftrekken) naar regio van belang te trekken over de verschillende segmenten van de beeldvorming in de axiale, coronale en Sagittaal
3. Selecteer 3D interpolatie te visualiseren veranderende gesegmenteerde structuur in 3D venster. Bevestig segmentatie nieuwe Nifti bestand van gesegmenteerde structuur te genereren.
4. Herhaal stap 1.5.1 - 1.5.3 voor alle beelden, waar handmatige segmentatie is aangegeven.

Genereren hersenen modellen.

1. Selecteer afbeelding wmparc.nii op DataManager, en ervoor te zorgen wmparc.nii wordt coregistered met afbeelding verwijzing met behulp van stappen 1.4.1.
2. Selecteer Basic Processing Tools vanuit snelheid iconen.
3. Breng een drempel om wmparc.nii 1-5002 tot binarised masker van de cortex te creëren.

Render gebieden van belang 3D oppervlak (figuur 2, 3). Opmerking: Visualisatie van gegevens opgeslagen 3D-oppervlak renderings (STL bestanden) kan op twee manieren:

1. Oppervlakte Extractor tool.
   1. Selecteer Surface Extractor icoon. Definieer drempel voor oppervlakte extractie en selecteer Toepassen. Naam oppervlak rendering in DataManager.
2. Klik met de rechtermuisknop op Nifti bestand in DataManager en selecteer 'Smooth Polygon Surface'.

Extract oppervlak modellen van schepen (figuur 4). Noot: Het halen van vaartuigen speciale vasculaire beeldvorming (3D fasecontrast MRI, CT-angiografie, T1 gewogen MRI met gadolinium) kan op twee manieren.

1. Oppervlakte Extractor tool.
   1. Coregister de vasculaire imaging de verwijzing afbeelding met behulp van NiftiReg aan. 3D-oppervlak maken het beeld met behulp van Surface Extractor.
   2. Genereer intracraniële masker door het toepassen van de dilatatie en sluiten functies in Basic Beeldverwerking aan de binarised masker van de cortex. Solliciteer intracraniële masker om de vasculaire beeldvorming met behulp van het vermenigvuldigen functie in Basic Beeldverwerking aan extracraniële vaten te verwijderen.
   3. Verwijder lawaai van de STL file door de verwerking van buiten in-house software, met behulp van 3D mesh processing software pakket. Opmerking: Aanwijzingen voor het gebruik van dit instrument zijn online vrij beschikbaar.
2. Gebruik VesselExtractor tool.
   1. Selecteer de VesselExtractor gereedschap uit de snelheid iconen. Selecteer vasculaire beelddata set en geef de naam en locatie van het schip-extractie Nifti bestand.
   2. Run VesselExtractor door te klikken op 'Run'. Solliciteer intracraniële masker om de resultaten van VesselExtractor met behulp van de vermenigvuldigen functie in Basic Beeldverwerking aan extracraniële vaten te verwijderen. Opmerking: Intracraniële masker gegenereerd door toepassing van de dilatatie en sluiten functies in Basic Beeldverwerking aan de binarised masker van de cortex als in 1.8.1.2.
3. Herhaal de procedure van 1.8.1 of 1.8.2 voor CT-angiografie, 3D-fase contrast MRI en neuronavigatie T1 met gadolinium.

Genereren volumeweergave van hersenen (figuur 5).

1. Selecteer wmparc.nii imleeftijd op DataManager, en ervoor te zorgen wmparc.nii wordt coregistered met afbeelding verwijzing met behulp van stappen 1.4.1.
2. Selecteer Basic Processing Tools vanuit snelheid iconen.
3. Solliciteer Gaussian smoothing afbeelding om wmparc.nii, met behulp van Basic Processing gereedschap.
4. Select volume rendering tool van snelheid iconen, en te zorgen voor glad wmparc.nii bestand wordt gemarkeerd in DataManager.
5. Tick ​​'volume rendering' doos in volume rendering hulpmiddel om het volume rendering van cortex te genereren.

2. Voer handmatige planning

1. Gebruik Traject Planner snelheid icoon.
   1. Selecteer neuronavigatie T1 te scannen als het referentiebeeld. Selecteer Nieuw Plan, en New bal.
   2. Kies een richtpunt op vlakke beeldvorming door op 'Alt' en klik met de rechtermuisknop op de muis, gebaseerd op de lijst van gewenste anatomische richtpunten door clinici. Opmerking: voorbeelden van doelstellingen omvatten mesiale temporale structuren (amygdala, hippocampus), insula, cingulate gyrus.
   3. Vermelding selecteren punt op vlakke beeldvorming door op 'Alt' en links klik op de muis, op basis van de lijst van gewenste item punten door clinici. Opmerking: voorbeelden van binnenkomst punten onder midden temporale gyrus, precentrale gyrus, supramarginale gyrus.
   4. Observeer lineair traject gegenereerd tussen doel en entry point.
2. Visualiseer risico.
   1. Selecteer Visualisatie snelheid pictogram Risico voor traject lengte te onderzoeken.
   2. Selecteer 'Link oog vliegtuigen' to Probes oog kijker te koppelen aan orthogonale view vliegtuigen in het hoofdvenster.
   3. Scroll langs de baan, het onderzoeken Probes oog kijker avasculaire pad te verzekeren.

3. Voer-computer aided planning

1. Bereid data.
   1. Bereid grijze stof oppervlak.
      1. Selecteer de ribbon.nii bestand gegenereerd op basis van corticale segmentatie software.
      2. ribbon.nii file Co-register image verwijzing naar het gebruik van NiftiReg.
      3. 3D-oppervlak render co-geregistreerde beeld met behulp van de functie 'Smooth polygoon oppervlak'.
   2. Bereid je hoofdhuid en de hoofdhuid uitsluiting template.
      1. image T1 neuronavigatie Selecteer referentiebeeld als.
      2. Gebruik Basic Beeldverwerking instrument om Gauss-transformatie toe te passen.
      3. Oppervlakte render afbeelding met behulp van Surface Extractor, om de hoofdhuid oppervlak te genereren.
      4. image export als STL bestand op te slaan en.
      5. Load stl fle in 3D-mesh processing software.
      6. Voor de hoofdhuid, schoonmaakmiddelen en editing tools waarmee intracraniële inhoud te verwijderen.
      7. Voor hoofdhuid uitsluiting sjabloon, handmatige editing tools om gebieden die niet geschikt is voor elektrode toegangspunten (dwz., Gezicht, oren, contralaterale hemisfeer, gebied onder tentorium cerebelli) te verwijderen.
   3. Bereid oppervlak sulci oppervlak.
      1. Genereer hele sulci.
         1. Binarise wmparc.nii bestand met de Basic Image Processing gereedschap zoals in stap 1.6.3.
         2. Sluiten binarisedwmparc.nii bestand 3 met behulp van Basic Image Processing tool.
         3. Aftrekken binarised bestand gegenereerd in 3.1.3.1.1 van Closed binarised bestand gegenereerd in 3.1.3.1.2 met behulp van Basic Image Processing tool.
      2. Verwijder de sulci op diepte het imago van de oppervlakte sulci genereren. Opmerking: beeldvlak sulci gebruikt als kritische constructie heeft het voordeel dat afstand trajecten vanaf sulci aan het oppervlak van de hersenen en waardoor trajecten te sulci benaderen op diepte, waar grijze massa ligt.
         1. Verminder de gesloten, binarised wmparc bestand gegenereerd in 3.1.3.1.2 met behulp van de Basic Image Processing tool.
         2. Omkeren bestand gegenereerd in 3.1.3.2.1 met behulp van de Basic Image Processing tool.
         3. Vermenigvuldig bestand in 3.1.3.2.2 gegenereerd door de hele sulci opgewekt in 3.1.3.1.3, het gebruik van de Basic Image Processing tool.
2. Run multi-traject planner (figuur 6).
   LET OP: Automated multi-traject planning is afhankelijk van betrouwbare gegevens voorbereiding; oppervlakte renderings van de hoofdhuid, hoofdhuid uitsluiting masker, intracraniële vaatstelsel, oppervlakte sulci, cortex en grijze stof nodig zijn.
   1. Selecteer Traject Planner van snelheid iconen. image Kies een referentie als neuronavigatie T1 MRI.
   2. Selecteer 'target punten'; meerdere richtpunten kunnen worden ingevoerd door 'Shift' en de muis naar links klikken, of door het laden van een opgeslagen richtpunt set. Opmerking: voorbeelden van het doel onder meer mesiale temporale structuren (amygdala, hippocampus), insula, cingulate gyrus.
   3. Selecteer 'toegangspunten', en selecteer de hoofdhuid uitsluiting masker op de bijgevoegde dropdown menu. Opmerking: Dit is het doel van het onderzoek van mogelijke toegangen tot een beperkt gebied dat chirurgisch haalbaar uitvoering beperkt.
   4. Selecteer kritische structuren, het markeren van de oppervlakken uit de keuzelijst dat de trajecten moet vermijden. Kies geavanceerde instellingen; Stel de gebruiker gedefinieerde constraints betreffende traject lengte, de hoek van binnenkomst en de afstand tussen de trajecten als de voorkeur.
   5. Selecteer grijze materie-witte stof evaluatie en stratify risico soort om het aandeel van de banen die in de grijze stof liggen te optimaliseren.
   6. Run multi-traject planner door het selecteren van Add New Plan en consang Plan.
3. Visualiseer risico (Figuur 7).
   1. Beoordelen van risico en veiligheid profielen na traject planning, met behulp van het pictogram Risk Visualization snelheid.
      Opmerking: Voor elk traject zijn er metrics voor de lengte, de hoek van binnenkomst, de cumulatieve risico's, minimale afstand tot de bloedvaten en grijze stof witte stof verhoudingen, plus grafische voorstelling langs het traject pad van de afstand tot kritische structuren. Een sondes eye viewer is ook inbegrepen.
   2. Kies Risk kaart in DataManager een kleurcode contour kaart bovenop de scalp uitsluiting masker, met een potentiële toetreding punten vertegenwoordigd en de daarmee samenhangende risico co tonenVan je gecodeerd, met rode die een hoog risico en groene vertegenwoordigen een laag risico op alle geselecteerde traject.
4. Handmatige aanpassing van de trajecten.
   1. Kies een van de bal.
   2. Selecteer nieuwe entry point door Alt en muis klik met de rechtermuisknop en nieuwe richtpunt door Alt en de muis naar links klikken.
   3. Beoordelen van nieuwe traject met behulp van de snelheid icoon Risk Visualisatie zoals in stap 3.3.

4. Export Plannen en modellen naar de operatiekamer

1. Controleer of afbeelding verwijzing in DICOM formaat. Selecteer S7 Export van snelheid icoon.
2. Definieer de referentie-afbeelding, de plannen en de trajecten en de modellen die moeten worden uitgevoerd, en geef de bestemming van het opgeslagen archief. Run S7 export tool.
3. Upload gegenereerde archief op een USB-stick voor overdracht naar een neuronavigatie systeem in de operatiekamer, en de belasting gearchiveerd map op de neuronavigatie systeem voor klinische implementatie van de geplande trajectories.

5. Reconstructing Electrode Implantatie Post-operatief

1. Acquire post-operatieve CT-beeldvorming.
2. Load CT-hoofd op in-house software, en de belasting eerder patiëntgegevens set opgeslagen.
3. Coregister CT T1 gewogen MRI verwijzen naar het gebruik van de NiftyReg tool.
4. Het genereren van 3D-oppervlak rendering van de elektroden met behulp van de SurfaceExtractor tool op de geregistreerde CT, met een hoge drempelwaarden.
5. Reinig het oppervlak gesmolten elektroden van lawaai, en draden met behulp van de schoonmaak en reparatie functies van 3D mesh processing software.

Representative Results

De beschreven voor het integratie, visualisatie, handmatige planning en de uitvoer naar een geselecteerde neuronavigatie systeem protocol is werkzaam bij de Nationale Ziekenhuis voor Neurologie en Neurochirurgie sinds augustus 2013. Deze bestaat uit 35 gevallen van SEEG implantatie ^12, met de inplanting van 319 diepte-elektroden. 27/35 (77%) van de patiënten voortgeschreden corticale resectie na implantatie, wat bewijst dat de implantatie geïdentificeerde gebied van aanval optreden. Er is één hemorragische complicatie in verband met de plaatsing van de elektroden diepte, en dit werd conservatief behandeld.

De beeldvormende modaliteiten die tijdens de pre-operatieve evaluatie wordt beslist van geval tot geval, en worden beschreven in tabel 1. Het protocol is flexibel, en kan elke beeldvormende modaliteit die in DICOM of Nifti formaat kan worden geïmporteerd op te nemen. Figuur 1 toont de fundamentele viewer voor onze interne software platform, en Figuren 2, 3, 4 en 5 illustreren typische schermafbeeldingen tijdens de bouw van het multimodale 3D-modellen.

De naadloze integratie van dit protocol in onze klinische pijplijn, en de verspreiding van deze software naar andere centra, is een nuttig surrogaat 'marker' van het succes. De problemen bestaan ​​klinisch voordeel in de epilepsiechirurgie bevolking bekend en elders ¹² beschreven. Deze pijpleiding heeft een gestroomlijnde oplossing, die flexibel, relatief gebruiksvriendelijk en makkelijk te repliceren in andere centra.

Computerondersteunde planning (GLB) is een recente ontwikkeling die met terugwerkende kracht op eerdere handmatig geplande implantaties ¹⁶ heeft getest. Voorlopige resultaten wijzen erop dat het GLB genereert veiliger, efficseerde implantaties, die haalbaar te implementeren zijn en die zijn voltooid in een tijd effectieve manier ^16. Tabel 2 toont dit kwantitatieve vergelijking. Een prospectieve studie van het gebruik van het GLB in de klinische praktijk is aan de gang. Het algoritme dat GLB drijft is eerder beschreven ^13.

Figuur 6 toont een kenmerkend resultaat van de geautomatiseerde meervoudige traject planner. De kritische structuren die zijn ingevoerd zijn aders, slagaders en oppervlak sulci. Let op de centrering van de banen op de kroon van de gyri en de beperkende traject van toegangen tot hoofdhuid uitsluiting masker. Figuur 7 toont een typische grafiek visualisatie risico voor een individu traject, met bijbehorende statistieken en grafische weergave van trajectlengte.

Figuur 1. Basic Viewer Weergave van In-house Software Platform. LINKS- DataManager, TOP- werkbalk die snelkoppelingen plug-in instrumenten, RECHTS- huidige plug in gereedschap in gebruik bevat, CENTRE- 4 Ortho-view display. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Figuur 2. segmentatie en 3D-visualisatie in In-house Software. (A) axiale T1 MRI met bovenliggende oppervlak modellen, (B) 3D-oppervlak rendering van modellen (cyaan-aders, groen- motor de hand van transcraniële magnetische stimulatie, oranje- gebogen fasciculus tractografie, blauw- corticospinal tractografie, roze-optische straling tractografie, geel- uncinate fasciculus tractografie, paars- thalamus segmentation). Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Figuur 3. Genereren van Cortex Surface Models. (A) axiale weergave van wmparc bestand, (B) wmparc bestand thresholded 1-5002, (C) oppervlakte teruggeven van binarised wmparc bestand. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Figuur 4. Schip Extraction In-house Software met behulp van Vesselness. (A) Axial CT angiogram co-geregistreerd met 3D-fase contrast MRI. (B) 3D-oppervlak rendering van aderen (cyaan) en slagaders (rood). Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Figuur 5. Het genereren van Cortex Volume Model 3D Volume rendering van de cortex (grijs) en de oppervlakte teruggeven van de hoofdhuid oppervlak (wit). Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Figuur 6. 3D Multimodaliteit Modellen van computer-ondersteunde Traject Planning. (A) hoofdhuid (wit), de hoofdhuid uitsluiting masker (geel) en trajecten (purple). (B), de hoofdhuid en het masker transparant is voor de hersenen (roze) vertonen, sulci (groen), aders (cyaan) en slagaders (rood). (C) hoofdhuid en masker verwijderd om trajecten en hersenshow. (D) de hersenen verwijderd om trajecten, oppervlakte sulci, aders en slagaders te laten zien. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Figuur 7. Grafische voorstelling van Metrics geassocieerd met individuele trajecten. Top- lengte, hoek doorkruisen schedel, risico's, G / W-verhouding en minimale afstand van een bloedvat> 1 mm in diameter. Middle- grafische weergave van dichtst kritische structuur langs de lengte van de baan (rood-slagader, cyaan-ader, y-as- afstand tot de structuur (maximaal 10 mm), x-as- afstand langs trajectvan hersenen toegang te richten, SM veiligheidsmarge voorgesteld als horizontale rode lijn die 3 mm scheiding van traject om kritische structuur) markeert. Bottom-grafische weergave van het traject pad door grijze en witte stof (groen-extracerebrale, grijs-grijze stof, witte witte stof). Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

<td> Navigatie T1 met gadolinium

Modaliteit	plaats	Voorverwerking	Gezichtsveld (AP x RL x IS)	Voxel grootte (AP x RL x IS)
3D-T1 FSPGR	ES	Nee	256 x 256 x 166	0,94 x 0,94 x 1.1
Coronale T2 FLAIR	ES	Nee	256 x 160 x 32	0,94 x 1,5 x 3,5
NHNN	Nee	512 x 512 x 144	0,5 x 0,5 x 1,5
3D MRI fasecontrast	NHNN	Nee	256 x 256 x 160	0,85 x 0,85 x 1
CT angiogram	NHNN	Nee	512 x 512 x 383	0,43 x 0,43 x 0,75
MEG dipool	NHNN	Ja
Ictal-interictale SPECT	UCLH	Ja	128 x 128 x 49	3.9 x 3.9 x 3.9
FDG-PET	UCLH	Ja	128 x 128 x 47	1.95 x 1.95 x 3.3
DTI	ES	Ja	128 x 128 x 60	1,88 x 1,88 x 2,4
Functionele MRI, EEG-gecorreleerde fMRI	ES	Ja	128 x 128 x 58

Tabel 1. beeldvormende technieken gebruikt voor Image Integration ((ES-Epilepsy Society, NHNN-National Hospital voor Neurologie en Neurochirurgie, UCLH- University College London Hospital, FSPGR-FastSpoiledGradientRecalledEcho, MEG-magnetoencephalography, SPECT-SPECT-scan, FDG-PET - fluorodeoxyglucose positron emissie tomografie, DTI-diffusion tensor imaging, AP anterior posterior, RL - RV, IS - inferieur superior).

	Manual Planning *	CAP *	Geschatte Verschil (Manual-CAP)	Fout	P waarde
Elektrode Lengte (mm, 1 dp)	57,9 (21,8)	53,9 (15,6)	4.74	1.59	<0,05
Hoek van Entry (graden loodrecht uit, 1 dp)	16,2 (12,8)	13,0 (7,6)	5.89	1.07	<0,05
Risk (genormaliseerde eenheden, 2 dp)	0,41 (0,79)	0,36 (0,42)	0.19	0.03	<0,05
Minimale Afstand van Blood Vessel (mm, 1 dp)	4,5 (3,0)	4,5 (3,0)	-0,56	0.2	<0,05
Aandeel van intracerebrale elektrode in Grey Matter (2 dp)	0,33 (0,33)	0,48 (0,28)	-0.11	0.02	<0,05

Tabel 2. statistische vergelijking tussen Manual en Computer-assisted Planning (CAP). * eerste waarde is mediaan, tweede waarde tussen haakjes is interkwartielbereik. Deze tabel is overgenomen met toestemming van ^16.

Discussion

Samengevat zijn de cruciale stappen voor het integratie en 3D-visualisatie zijn beeld co-registratie, segmentering van de hersenen, schepen en andere structuren of gebieden van belang, en de uitvoer naar een neuronavigatie systeem. Deze werkwijze is eerder uitgevoerd in de groep met in de handel verkrijgbaar beeld integratiesoftware. Een nadeel van deze leiding was de tijd, het hele proces dat 2-4 uur. Met behulp van onze in-house software platform, wordt deze pijpleiding aanzienlijk vereenvoudigd, en kan in 1 worden afgerond - 2 uur. Verder is er toegevoegde functionaliteit chirurgische planning van SEEG elektrode trajecten van deze software, die handmatig of computer-assistance kan. De voordelen van het GLB dan handmatige planning zijn grotere precisie, minder risico en een verhoogde snelheid en zijn elders besproken (Nowell et al, in de pers, Sparks et al, ingediend).

De in-house software platform is continu in development, met nieuwe instrumenten en functionaliteit worden toegevoegd aan alle stadia van presurgical evaluatie en chirurgische behandeling te ondersteunen. Er is derhalve behoefte aan strenge tests bij elke nieuwe versie release. Karakteristieken van de software zijn het gebrek aan hoge kwaliteit volume rendering, dat in andere platformen en is een waardevolle aanvulling voor geavanceerde 3D-visualisatie. Ook de export is alleen compatibel met een geselecteerde neuronavigatie bedrijf op dit moment. Deze beperkingen zijn niet van invloed op de klinische bruikbaarheid van de software in onze eenheid, en zijn niet vertraagd de verspreiding van de technologie om andere centra.

De betekenis van deze software is dat het verwijdert de barrières die vorige groepen als redenen voor het niet gebruik 3DMMI hebben geciteerd. De oplossing biedt een makkelijk te gebruiken hulpmiddelen in één enkel platform, die geen gespecialiseerde opleiding of deskundigheid vereist, is tijd en kosten-effectief en is gemakkelijk vertaald naar de klinische praktijk. We hebben plans verdere vernieuwingen toevoegen software epilepsiechirurgie ondersteunen. Voorts kon methoden gemakkelijk worden toegepast op andere gebieden van neurochirurgie, zoals resectie van laaggradige tumoren nabij welsprekende cortex, focale laesie en levering van gerichte stimulatie. 3DMMI en precieze chirurgische planning tools zijn waarschijnlijk steeds belangrijker in de moderne chirurgie te worden, omdat er meer uitdagende gevallen worden genomen op en als minimaal invasieve behandelingen in te voeren gangbare praktijk.

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
EpiNav	UCL		Inhouse software platform for image integration, segmentation, visualisation and surgical planning
Freesurfer	Martinos Centre for Biomedical Imaging		Software for cortical segmentation
S7 Stealthstation	Medtronic		Neuronavigation system
MeshLab	ISTI-CNR		3D mesh processing software
NiftiK	UCL		Translational imaging platform
AMIRA	Visualisation Sciences Group		Image integration software