Summary
Мы опишем шаги, чтобы использовать наше пользовательское разработанное программное обеспечение для интеграции изображений, визуализации и планирования в хирургии эпилепсии.
Abstract
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
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
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
- Приобретать изображений.
- 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.).
- 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.
- Выполнить предварительную обработку вне в доме программного обеспечения.
- Процесс изометрической T1 взвешенной МРТ с открытым исходным кодом Freesurfer, работать на Linux Workstation с помощью команды "Рекон-все", чтобы произвести корковых сегментирования.
- Преобразование wmparc.mgz и ribbon.mgz файлы в формате nifti с помощью команды 'mrconvert'
- Открытое программное обеспечение в доме на ПК с Windows и загрузки данных (Рисунок 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.
- 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.
- Coregister изображения. <ол>
- Одиночные изображения.
- Выберите NiftyReg инструмент из иконок скорости.
- Выберите нейронавигация T1 с гадолиния в DataManager- это будет эталонное изображение, что все остальные формирования изображения coregistered к.
- Выберите 'плавающее изображение', чтобы быть coregistered для ссылки на изображение.
- Определить имя и местоположение зарегистрированного изображения. Установить параметры оптимизации для номера уровня 4 уровня для выполнения 3, номер итерации 5, тип Корегистрация твердое тело.
- Запуск автоматизированной жесткой Корегистрация тела, нажав на кнопку "Выполнить".
- 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.
- Подключенные изображения.
- Coregister 'пространственно-определение образа' первый (например. Дробное анизотропной карте), используя инструмент NiftyReg как на этапах 1.4.1.1 - 1.4.1.6.
- Выберите RegResample инструмент из иконок скорости.
- Выберите нейронавигация T1 с гадолиния в DataManager в качестве опорного изображения.
- Выберите изображение с результатами обработки (например., Трактография изображения) в качестве плавающего изображения.
- Используйте текстовый файл, созданный из предыдущей регистрации "пространства-определение образа 'в качестве входного преобразования.
- Определить имя и местоположение зарегистрированного изображения. Выберите тип интерполяции как 0.
- Запуск ресэмплинга 'результата обработки', нажав на кнопку "Выполнить".
- Посмотреть новое сгенерированное изображение, выбрав в DataManager
- Проверить точность Корегистрация как на этапе 1.4.1.6.
- Повторите шаги 1.4.1 - 1.4.2 для всех наборов данных.
- Выберите изображение, которое будет сегментирован в DataManager и выберите Сегментация Editor инструмент из иконок скорости.
- Используйте передовые инструменты сегментации (ручной сегментации, область быстрорастущим, вычитая) нарисовать область интереса на нескольких срезах изображения в аксиальной, корональной и сагиттальной плоскостях
- Выберите 3D-интерполяции для визуализации эволюционирует сегментированный структуры в 3D окне. Подтверждение сегментации для генерации нового Nifti файл сегментированной структуры.
- Повторите шаги 1.5.1 - 1.5.3 для всех изображений, где указаны ручной сегментации.
- Выберите wmparc.nii изображение на DataManager, а также обеспечить wmparc.nii является coregistered с опорного изображения с использованием шагов 1.4.1.
- Выберите Основные инструменты для обработки из иконок скорости.
- Применить порог wmparc.nii от 1-5002 для создания binarised маски коры.
- Использование Surface Extractor тоол.
- Выбор поверхности значок экстрактор. Определить порог для извлечения поверхности и выберите Применить. Название визуализации поверхностей в DataManager.
- Щелкните правой кнопкой мыши на файле Nifti в DataManager и выберите 'Smooth полигональный'.
- Использование поверхности инструмента Extractor.
- Coregister сосудистой визуализации эталонному изображению с использованием NiftiReg. 3D поверхность рендеринга изображения с помощью Surface Extractor.
- 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.
- 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.
- Используйте VesselExtractor инструмент.
- Выберите инструмент VesselExtractor из значков скорости. Выберите сосудистый набор данных изображений и указать имя и местоположение судна экстракции Nifti файла.
- 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.
- Повторите процесс 1.8.1 или 1.8.2 для КТ-ангиографии, 3D фазового контраста МРТ и нейронавигационной T1 с гадолиния.
- Выберите wmparc.nii IMвозраст на DataManager, а также обеспечить wmparc.nii является coregistered с опорного изображения с использованием шагов 1.4.1.
- Выберите Основные инструменты для обработки из иконок скорости.
- Применить Гауссово сглаживание на wmparc.nii изображение, используя инструменты основной обработки.
- Выберите объем рендеринга инструмент из иконок скорости, а также обеспечить сглажены wmparc.nii файл выделен в DataManager.
- Tick 'объем рендеринга' коробка внутри инструмента визуализации объема для создания объемного рендеринга коры.
2. Выполните планирования вручную
- Используйте Траектория значок скорости Планировщик.
- Выберите нейронавигация T1 сканирования в качестве опорного изображения. Выберите новый план и новую траекторию.
- 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.
- 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.
- Соблюдать линейную траекторию, возникающего между мишенью и точкой входа.
- Осознайте риск.
- Выбор риска Визуализация значок скорости для изучения траектории длины.
- Выберите "Link" Вид на самолеты, чтобы связать Зонды зрителя глаза на перпендикулярных плоскостях просмотреть в главном окне.
- Прокрутка вдоль траектории, рассматривая Зонды зрителя глаз, чтобы обеспечить аваскулярный путь.
3. Выполните Компьютерное автоматизированное планирование
- Подготовьте данные.
- Подготовьте поверхность серого вещества.
- Выберите ribbon.nii файл, созданный из коркового программного обеспечения сегментации.
- Co-регистр ribbon.nii файл эталонного изображения с помощью NiftiReg.
- 3D поверхность Рендег совмещались изображение с помощью функции "Плавное многоугольник поверхности».
- Подготовить кожу головы и кожи головы шаблон исключения.
- Выберите T1 нейронавигации изображение в качестве эталонного изображения.
- Используйте основной инструмент обработки изображения, чтобы применить Gaussian преобразование.
- Поверхность рендеринга изображения с помощью Surface Extractor, для создания поверхности кожи головы.
- Сохранение и экспорт изображений в качестве СТЛ файла.
- Load СТЛ FLE в программное обеспечение для обработки 3D-сетки.
- Для кожи головы, используйте чистящие и инструменты редактирования для удаления внутричерепных содержимого.
- 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).
- Подготовка поверхности поверхности борозд.
- Сформировать весь борозды.
- Binarise wmparc.nii файл, используя основной инструмент обработки изображения, как на этапе 1.6.3.
- Закрыть binarisedwmparc.nii файл на 3, используя основной инструмент для обработки изображений.
- 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.
- 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.
- Уменьшить закрытую binarised файл wmparc сгенерированный в 3.1.3.1.2, используя основной инструмент для обработки изображений.
- Инверсия файл, созданный в 3.1.3.2.1, используя основной инструмент для обработки изображений.
- 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.
- Сформировать весь борозды.
- Подготовьте поверхность серого вещества.
- 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.- Выберите Траектория Планировщик из иконок скорости. Выбор опорного изображения в качестве нейронавигационной T1 МРТ.
- 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.
- 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.
- 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.
- Выбрать серую matter- белую оценку материи и стратифицировать вид риска для оптимизации доли траекторий, которые лежат в сером веществе.
- Запуск нескольких планировщик траектории, выбрав Добавить новый план, и план пересчитывать.
- Визуализировать риска (Рисунок 7).
- 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. - 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.
- Оценка риска и безопасности профилей после траектории планирования, с помощью значка скорости визуализации риска.
- Ручная регулировка траекторий.
- Выбор траектории.
- Выберите новую точку входа, нажав Alt и мышь правой кнопкой мыши, и новая целевая точка, нажав Alt и щелчок левой кнопкой мыши.
- Оценить новую траекторию с помощью значка скорости визуализации риска, как в шаге 3.3.
4. Планы и модели в операционную Экспорт
- Убедитесь, что эталонное изображение в формате DICOM. Выберите S7 Экспорт из значка скорости.
- Определение эталонного изображения, планы и траекторий и моделей, которые должны быть экспортированы, и указать место назначения сохраненного архива. Запустить инструмент экспорта S7.
- 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
- Приобретать послеоперационное КТ.
- Нагрузка КТ головы на программное обеспечение в доме, а также загружать ранее сохраненные пациента набора данных.
- Coregister CT для ссылки T1 взвешенной МРТ с помощью инструмента NiftyReg.
- Генерация 3D визуализации поверхностей электродов с помощью инструмента SurfaceExtractor на зарегистрированной КТ с высоким пороговым.
- Очистить поверхность электродов, оказываемые шума и проводов с помощью очистительной и ремонта функции программного обеспечения для обработки сетки 3D.
Representative Results
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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 |
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
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
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.
Acknowledgments
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
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 |
References
- Cardinale, F., et al. Stereoelectroencephalography: surgical methodology, safety, and stereotactic application accuracy in 500 procedures. Neurosurgery. 72, discussion 366 353-366 (2013).
- Murphy, M., O'Brien, T. J., Morris, K., Cook, M. J. Multimodality image-guided epilepsy surgery. J Clin Neurosci. 8, 534-538 (2001).
- 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).
- 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).
- Duncan, J. S. Selecting patients for epilepsy surgery: synthesis of data. Epilepsy Behav. 20, 230-232 (2011).
- Duncan, J. S. Imaging in the surgical treatment of epilepsy. Nat Rev Neurol. 6, 537-550 (2010).
- Cossu, M., et al. Stereoelectroencephalography in the presurgical evaluation of focal epilepsy: a retrospective analysis of 215 procedures. Neurosurgery. 57, 706-718 (2005).
- Cossu, M., et al. Stereo-EEG in children. Childs Nerv Syst. 22, 766-778 (2006).
- Gonzalez-Martinez, J., et al. Stereotactic placement of depth electrodes in medically intractable epilepsy. J Neurosurg. 120, 639-644 (2014).
- 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).
- Rodionov, R., et al. Feasibility of multimodal 3D neuroimaging to guide implantation of intracranial EEG electrodes. Epilepsy Res. 107, 91-100 (2013).
- Nowell, M., et al. Utility of 3D multimodality imaging in the implantation of intracranial electrodes in epilepsy. Epilepsia. 56, 403-413 (2015).
- Zombori, G., et al. Information Processing in Computer-Assisted Interventions. , Fukuoka, Japan. (2014).
- 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).
- Zuluaga, M. A., et al. Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention-MICCAI. 2014. , Springer International Publishing. 651-658 (2014).
- Nowell, M., et al. Comparison of computer-assisted planning and manual planning for depth electrode implantations in epilepsy. J Neurosurg. , In Press (2015).