Epilepsi Cerrahisi 3D Multimodalite Görüntü Entegrasyonu ve Bilgisayar destekli Planlama Bir Boru Hattı
May 20th, 2016
Biz epilepsi cerrahisi görüntü entegrasyonu, görselleştirme ve planlama için bizim özel olarak tasarlanmış yazılımı kullanmak için gereken adımları açıklar.
Yazılım Boru Hattının bu tanımının genel amacı, yazılımın kendisinin diğer merkezlerde yayılmasına izin vermek ve diğer grupların epilepsi cerrahisinde 3D çok modaliteli görüntü entegrasyonundan yararlanmasına izin vermektir. Epilepsinin cerrahi öncesi değerlendirmelerinde görüntü kaydı, anatomi segmentasyonu ve bilgisayar destekli planlama dahil olmak üzere tüm adımların tek bir yazılım platformunda gerçekleştirilebilmesi başlıca avantajlarıdır. Beyin yapılarının 3D görselleştirilmesi, çoklu modalite görüntü entegrasyonu ve elektrot implantasyonu için otomatik çoklu yörünge planlayıcısı ile birleştiğinde, epilepsi cerrahisinin etkinliğini ve güvenliğini artırmak için ilgili araçlardır.
Normal ve anormal yapılar ve fonksiyonlar dahil olmak üzere 3D çok modlu yapısal ve fonksiyonel beyin görüntüleme ekranı, derinlik elektrotlarının daha doğru ve daha hızlı planlanmasına ve implantasyonuna olanak tanır. Şirket içi yazılımı bir PC'de açarak başlayın ve verileri yükleyin. İkişer ikişer pencere görüntüsüne, en soldaki veri yöneticisine, üstte farklı görüntü işleme araçlarını temsil eden simgelere ve en sağdaki seçili araca dikkat edin.
Aç" simgesine tıklayarak verileri içe aktarın. Eksiksizliği sağlamak için farklı veri kümeleri arasında gezinin. Ardından, hız simgelerinden NiftyReg aracını seçerek tek görüntüleri birlikte kaydedin.
Referans görüntü olarak kullanmak için veri yöneticisinde gadolinyumlu nöronavigasyon T1'i seçin. Ardından, referans görüntüye birlikte kaydedilecek kayan görüntüyü seçin. Kayıtlı görüntünün adını ve konumunu tanımlayın.
Optimizasyon parametrelerini dört numaralı seviyeye, üç numaralı seviyeye, yineleme numarasını beşe ve ortak kayıt türünü katı gövdeye ayarlayın. Otomatik rijit gövdeyi birlikte kaydetmek için Çalıştır'a tıklayın. Ardından, kayıtlı görüntüyü referans görüntü üzerinden inceleyerek ortak kaydın doğruluğunu kontrol edin.
Veri yöneticisinde görüntüye sağ tıklayarak ve opaklık imlecini hareket ettirerek kayıtlı görüntünün şeffaflığını değiştirin. Veri yöneticisinde segmentlere ayrılacak görüntüyü seçerek başlayın ve ardından hız simgelerinden segmentasyon düzenleyici aracını seçin. Eksenel, koronal ve sagital düzlemlerde birkaç görüntüleme diliminde ilgilenilen bölgeyi çizmek için gelişmiş segmentasyon araçlarını kullanın.
Son olarak, gelişen segmentli yapıyı bir 3B pencerede görselleştirmek için 3B enterpolasyonu seçin. Segmentlere ayrılmış yapının yeni bir Nifty dosyasını oluşturmak için segmentasyonu onaylayın. Veri yöneticisinde Nifty dosyasına sağ tıklayın ve pürüzsüz poligon yüzeyini seçin.
Veri yöneticisindeki tüm beyin parselasyonundan görüntü dosyasını seçerek başlayın ve bu görüntünün referans görüntüyle birlikte kaydedildiğinden emin olun. Hız simgelerinden temel işleme araçlarını seçin. Korteksin ikili bir maskesini oluşturmak için birden 5002'ye kadar bir eşik uygulayın.
Veri yöneticisinde Nifty dosyasına sağ tıklayın ve pürüzsüz poligon yüzeyini seçin. Kapların yüzey modellerini çıkarmak için kap çıkarıcı aracını seçin. Ardından, vasküler görüntü veri setini seçin.
Gemi çıkarma Nifty dosyasının adını ve konumunu belirtin. Gemi çıkarıcıyı çalıştırmak için Çalıştır'a tıklayın. Ekstrakraniyal damarları çıkarmak için temel görüntü işleme araçlarından çarpma işlevini kullanarak sonuca bir intrakraniyal maske uygulayın.
Son olarak, ilgilenilen bölgeleri 3B yüzeyler olarak oluşturmak için yüzey çıkarıcı simgesini seçin ve yüzey çıkarma eşiğini tanımlayın. Uygula'yı seçin ve veri yöneticisinde yüzey işlemeyi adlandırın. Yörünge planlayıcısı simgesini seçerek çok yörüngeli bir planlayıcı çalıştırarak başlayın.
Referans görüntü olarak Neuronavigation T1 MRG'yi seçin. Ardından, Shift tuşunu basılı tutarak ve farenin sol düğmesine tıklayarak amigdala, hipokampus, insula veya singulat girus gibi hedef noktaları seçin. Veya önceden kaydedilmiş dosyadan hedef noktaları yükleyin.
Ardından, olası giriş noktalarının aranmasını yalnızca cerrahi olarak uygulanabilir bir alanla sınırlamak için ekteki açılır menüden giriş noktalarını ve kafa derisi dışlama maskesini seçin. Yörüngelerin kaçınması gereken kritik yapıların yüzeylerini açılır listeden işaretleyin. Gelişmiş ayarları seçin ve yörünge uzunluğu, giriş açısı ve yörüngeler arasındaki mesafe ile ilgili kullanıcı tanımlı kısıtlamaları ayarlayın.
Ardından, yeni plan ekle'yi ve planı yeniden hesapla'yı seçerek çok yörüngeli bir planlayıcı çalıştırın. Ardından, yörünge planlamasından sonra risk ve güvenlik profillerini değerlendirmek için risk görselleştirme "hız simgesini kullanın. Uzunluk, giriş açısı, kümülatif risk, kan damarına minimum mesafe ve gri/beyaz madde oranları ölçümlerine dikkat edin.
Kafa derisi dışlama maskesinin üzerinde renk kodlu bir kontur haritası göstermek için belirli bir yörüngeye tıklayarak veri yöneticisinde "risk haritasını seçin". Potansiyel giriş noktalarının, seçilen herhangi bir yörünge için kırmızının yüksek riski ve yeşilin düşük riski temsil edeceği şekilde risk düzeyine göre renk kodlu olduğunu unutmayın. Bunu takiben, planları ve modelleri ameliyathaneye aktarın.
Bunu yapmak için önce referans görüntünün simge biçiminde yüklendiğinden emin olun ve ardından S7 dışa aktarma aracını açın. Dışa aktarılacak referans görüntüyü, planları, yörüngeleri ve modelleri tanımlayın ve kaydedilen arşivin hedefini belirtin. Ardından S7 dışa aktarma aracını çalıştırın.
Son olarak, kaydedilen arşivi ameliyathanedeki bir nöronavigasyon sistemine aktarmak için bir USB belleğe yükleyin. Planlanan yörüngelerin klinik uygulaması için arşivlenmiş klasörü nöronaivasyon sistemine yükleyin. Bu protokol, epilepsi ameliyatından önce daha akıcı görüntü entegrasyonunun yanı sıra 3D görselleştirme ve planlamaya izin verir.
Bilgisayar destekli planlama, manuel planlamaya kıyasla zaman açısından etkin bir şekilde tamamlanabilen daha güvenli, daha verimli implantasyonlar üretir. Burada, 3B çok yörüngeli planlayıcıdan tipik bir sonuç gösterilmektedir. Girilen kritik yapılar, daha hassas elektrot implantasyonlarına izin veren damarlar, arterler ve yüzey solcileridir.
Bu video, çok modlu görüntü entegrasyonunun ilkelerini ve bilgisayar destekli planlamanın kullanımını iyi bir şekilde anlamanızı sağlayacaktır. Dahil edilecek görüntüleme miktarına bağlı olarak, görüntüleme bileşenlerinin hazırlanmasının 3D çok modlu ekrana entegre edilmesi zordur, saatler sürebilir. Kaynak verilerde herhangi bir hata varsa, bunlar entegrasyondan sonra kalacaktır.
Bu protokolü denerken, segmentlere ayrılmış anatomik yapıların kalitesinin, doğru bilgisayar destekli planlama sonuçları elde etmenin anahtarı olduğunu hatırlamak önemlidir. Bu yazılım, uzmanlık eğitimi veya uzmanlık gerektirmeyecek, uygun maliyetli olacak ve kolayca klinik uygulamaya çevrilebilecek şekilde tek bir platformda kullanımı kolay araçlar sağlar. Ek olarak, bu yazılım, eloquent kortekse yakın tümörlerin rezeksiyonu, fokal lezyon ve hedef stimülasyonun verilmesi gibi nöroşirürjinin diğer alanlarına kolayca uygulanabilir.
Şirket içi yazılım platformu, cerrahi öncesi yönetimin ve cerrahi değerlendirmenin tüm aşamalarını desteklemek için eklenen yeni araçlar ve işlevlerle sürekli geliştirilmektedir. Beyin cerrahisinin ve cihazların beyne implante edilmesinin önemli riskler taşıdığını ve her adımda dikkatlice kontrol edilmesi gerektiğini unutmayın. Elektrotların implantasyonu olan yörüngelerin fiili yürütülmesi dahil.
Genel Bakış
Bu makale, epilepsi cerrahisinde 3D çok modlu görüntü entegrasyonu, görselleştirme ve planlama için tasarlanmış özel bir yazılımı açıklamaktadır. Yazılım, cerrahi öncesi değerlendirmeleri düzene sokarak cerrahi işlemlerin etkinliğini ve güvenliğini artırmayı amaçlamaktadır.
Çalışmanın Temel Bileşenleri
Bilim Alanı
- Nöroşirürji
- Tıbbi Görüntüleme
- Yazılım Geliştirme
Arka Plan
- Epilepsi cerrahisi, beyin yapılarının hassas planlanmasını ve görselleştirilmesini gerektirir.
- 3D çok modlu görüntü entegrasyonu cerrahi sonuçları iyileştirebilir.
- Mevcut araçlar genellikle cerrahi öncesi değerlendirmeler için kapsamlı özelliklerden yoksundur.
- Yazılım, çeşitli görüntüleme süreçlerini tek bir platformda birleştirmeyi amaçlamaktadır.
Çalışmanın Amacı
- Epilepsi cerrahisinde görüntü entegrasyonu için bir yazılım aracı yaymaktır.
- Daha güvenli ve verimli elektrot implantasyonunu kolaylaştırmaktır.
- Cerrahi öncesi planlama için kapsamlı bir çözüm sağlamaktır.
Kullanılan Yöntemler
- NiftyReg aracı kullanılarak görüntü kaydı.
- Gelişmiş segmentasyon araçları ile anatomi segmentasyonu.
- Beyin yapılarının ve fonksiyonlarının 3D görselleştirilmesi.
- Elektrot implantasyonu için çok yönlü planlama.
Ana Sonuçlar
- Yazılım, görüntülerin doğru bir şekilde kaydedilmesine olanak tanır.
- 3D görselleştirme, kritik yapıların tanımlanmasına yardımcı olur.
- Otomatik planlama, ameliyat sırasında güvenlik profillerini artırır.
- Rizik görselleştirme araçları, yörünge güvenliği hakkında bilgi sağlar.
Sonuçlar
- Yazılım, görüntü entegrasyon sürecini düzene sokar.
- Epilepsi ameliyatlarının planlanmasını ve uygulanmasını iyileştirir.
- Genel olarak, daha iyi cerrahi sonuçları ve verimliliğe katkıda bulunur.
Sıkça Sorulan Sorular
Executive Industry Relevance
In epilepsy surgery, accurate pre-surgical planning is critical for target validation and reducing procedural risk. This software pipeline enables mechanistic de-risking by integrating multimodality imaging, segmentation, and trajectory planning into a unified workflow. It supports predictive confidence in stereotactic electrode implantation by providing quantitative safety metrics and reproducible planning outputs.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of anatomical targets such as hippocampus and amygdala through multimodality image co-registration and segmentation.
- Operational Value: Standardizes target identification across imaging modalities, reducing variability in preclinical target validation studies.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Generates quantitative dependent variable measurements including trajectory length, entry angle, and distance to critical structures for assay-like evaluation of implantation plans.
- Operational Value: Provides reproducible, scalable planning outputs that can be exported to neuronavigation systems for consistent experimental execution.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Supports disease-relevant system modeling by enabling 3D visualization of epileptogenic zones and critical vasculature in preclinical surgical simulations.
- Operational Value: Facilitates translational continuity from discovery planning to preclinical validation through standardized export of plans and models.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into the discovery continuum by supporting hypothesis testing in target validation, enabling assay-ready planning outputs, and providing analytics for go/no-go decisions in surgical intervention strategies.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing through co-registration of structural and functional imaging to clarify epileptic network involvement.
- Screening: Delivers assay readiness via standardized trajectory planning with quantifiable safety parameters for comparative condition evaluation.
- Analytics: Provides statistical outputs including cumulative risk, grey/white matter ratios, and minimum vessel distance to enable comparative trajectory analysis.
- Translational Research: Connects to preclinical continuity by allowing exported plans to be implemented in neuronavigation systems for surgical validation.
- Enterprise Reuse: Functions as a reusable platform for multimodality image integration across neurosurgical indications beyond epilepsy.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Predictive confidence in target engagement, reduction of mechanistic ambiguity in surgical targeting, and enhanced biological de-risking.
- Operational Value: Standardization, reproducibility, and scalability of planning workflows across sites and operators.
- Strategic Value: Improved go/no-go decisions, capital efficiency through reduced planning time, and lowered late-stage procedural risk.
- Portfolio Impact: Risk-adjusted prioritization of surgical candidates based on quantifiable safety profiles and target accuracy.
Implementation Considerations
- Requires expertise in neuroimaging, image co-registration, and 3D segmentation techniques.
- Dependent on computational infrastructure capable of handling multimodality image datasets and 3D rendering.
- Necessitates cross-team standardization of segmentation protocols and trajectory planning parameters for reproducible outputs.
- Involves adaptation considerations when applying the pipeline to different brain targets or surgical indications.
- Limited by the quality of input imaging data; artifacts or misregistration persist in integrated outputs.
