우리는 간질 수술에 이미지 통합, 시각화 및 계획에 대한 우리의 사용자 정의 설계 소프트웨어를 사용하는 단계를 설명합니다.
간질 수술은 도전과 수술 전 계획을 돕기 위해 3D multimodality 이미지 통합 (3DMMI)의 사용은 잘 확립이다. Multimodality 화상 통합은 기술적으로 요구 될 수 있으며, 임상 적으로 충분히 활용된다. 우리는 이미지 통합, 3D 시각화 및 수술 계획을위한 단일 소프트웨어 플랫폼을 개발했다. 여기, 우리의 파이프 라인은 이미지의 공동 등록, 수동 분할, 뇌 혈관 추출, 3D 시각화 및 stereoEEG (SEEG) 주입을 수동으로 계획을 통해 진행, 이미지 수집을 시작으로 단계적인 방식으로 설명되어 있습니다. 소프트웨어의 보급이 파이프 라인은 다른 그룹 3DMMI 혜택을 누릴 수 있도록, 다른 센터에서 재현 할 수 있습니다. 또한 stereoEEG 주입 계획을 생성하는 자동 멀티 궤도 계획의 이용을 설명한다. 예비 연구는이 SEEG의 주입을 계획에 대한 신속하고 안전하고 효과가 부가됩니다 좋습니다. 마지막으로, 간단한 soluti조작 극장에서 계획의 이행을위한 상업 neuronavigation 시스템에 대한 계획과 모델의 수출에 설명되어 있습니다. 이 소프트웨어는 간질 수술 경로를 통해 임상 의사 결정을 지원할 수있는 유용한 도구입니다.
외과 의사가 해부학 적 구조 및 입체적으로 서로 간의 공간 관계를 인식하는 수술 실제로는 매우 중요하다. 이것은 외과 의사 제한 시각화 및 복잡한 해부학에 액세스 할 수있는, 좁은 공간에서 일하고 신경 외과에서 특히 중요하다. 그럼에도 불구하고, 지금까지 대부분의 영상은 종래 2 차원 평면 형상으로 의사에게 제공되어, 다른 영상 방식이 종종 직렬 속속 발표된다. 결과적으로, 의사는 정신적으로 각 환자에 대해이 데이터를 통합하고, 수술 전 계획에 대한 해부학 적 프레임 워크에 배치한다. 피질의 해부학을 보여 개별 환자 뇌의 3D 컴퓨터 모델을 생성하는 명확한 이점이있다, 혈관, 동일한 공간 문맥 1-4의 모든 존재 병리학 적 병변뿐만 아니라 다른 관련 3D 랜드 마크. 수술 전에 의사는 회전 및 O 투명도를 변경할 수 있습니다F 이러한 모델, 완전히 관심의 다른 구조의 3D 관계를 이해합니다. 이 원리는 multimodality 3D 영상 (3DMMI)를 지칭한다.
간질 수술 전 수술 평가의 목적은 발작 발생하는 뇌 영역의 현지화를 추정하고,이 안전하게 현저한 결손 5없이 절제 할 수 있도록하는 것이다. 구조 MRI, fluorodeoxyglucose 양전자 방출 단층 촬영 (FDG-PET), 발작 단일 광자 방출 전산화 단층 촬영 (SPECT), 인 자기 (MEG) 쌍극자, 기능적 MRI (자기 공명) 등이 기여 진단 이미징 양식의 넓은 범위가있다 확산 텐서 영상 (DTI) 6. 이 복수의 데이터 세트의 동시 통역하고, 각 데이터 세트에 관한 또 다른 방법을 고려할 필요하기 때문에 간질 수술 적 3DMMI 적합하다.
많은 경우에 비 침습 조사 t 실패오 절제술을 진행하는 데 필요한 증거의 수준을 제공합니다. 이러한 경우 두개 EEG (IC EEG) 녹음 발작 않도록 제거해야 뇌의 영역을 식별하는 데 필요하다. 점점 IC EEG가 기록 깊이 전극 수가 3D 1,7-10 발작과 관련된 전기적 활성도의 기원과 전파를 포착 뇌내 배치되는 SEEG이라는 기술에 의해 수행된다.
SEEG의 주입의 제 1 단계를 샘플링 할 필요가 뇌의 영역을 정의하는 주입 전략을 개발하는 것이다. 이것은 간질의 소스의 위치를 추정하는 병변 및 기능 촬상 데이터 구조 이미징 임상 및 비 침습적 EEG 일 통합 포함한다.
두 번째 단계는 상기 전극 궤적의 정확한 수술 계획. 의사는 엘을 중심으로 안전 무혈성 전극 궤적을 확인해야합니다뇌회 (gyri) 및 원격 대뇌 피질의 표면 정맥에서, 그리고 직교 두개골을 가로 지르는의 왕관에 ectrode 항목. 또한 전체 주입 장치는 또한 적절한 전극 간 간격없이 전극에 충돌, 생각되어야한다.
비지 간질 수술 실제로 IC EEG 전극 이식을 안내 3DMMI 모델 생성의 가능성은 이전에 11 입증되었다. 우리는 또한 3DMMI의 사용은 임상 의사 결정에 부가가치를 부여한다는 원칙을 증명하고있다. 전향 적 연구에서, 3DMMI의 공개는 54분의 43 (80 %)의 경우 관리의 일부 측면을 변경, 특히 깊이 전극 (12)의 212분의 158 (75 %)의 위치를 변경했습니다.
3DMMI 용이 소프트웨어 패키지의 범위가있다. 이 연합군 조작 극장에서 사용되는 상업적으로 이용 가능한 neuronavigation 플랫폼, 전문 계획 소프트웨어 스위트를 포함neuronavigation 플랫폼과 연구 중심의 독립 실행 형 이미지 통합 및 시각화 플랫폼. 임상로 변환의 기능, 유연성과 다양성이 플랫폼의 증가, 유용성과 가능성으로 대응하게 감소한다.
우리는 multimodality 이미지 통합, 고급 3D 시각화 및 간질의 치료를위한 12, 13을 계획 SEEG 전극 배치를위한 맞춤 설계 소프트웨어를 개발했다. 강조는 임상 파이프 라인에 임상에 의한 소프트웨어의 실시간 사용, 빠른 통합을 허용, 임상 시나리오에서 사용의 용이성에 있습니다. 이 소프트웨어는 NiftyReg, NiftySeg 및 NiftyView을 결합한 번역 이미징 플랫폼 (14)에서 실행됩니다.
본 논문에서는 임상에서 소프트웨어를 사용하기위한 프로토콜을 제시한다. 이미지 공동 등록, 관심 지역의 분할, 뇌 분할, 추출하는 단계전용 혈관 영상 (15), 3D 모델을 구축 SEEG의 주입을 계획하고 신속하게 운영 극장에 모델과 계획을 수출에서 혈관이 설명되어 있습니다. 신규 도구도 13 예정 자동화 멀티 궤적에 대해 기재되며, 즉, 주입의 안전성과 효능을 실질적으로 향상시키고 계획의 기간을 감소시킨다.
요약하면, 이미지 통합 및 3D 시각화를위한 중요한 단계는 neuronavigation 시스템에 이미지 공동 등록, 뇌의 세분화, 선박 및 기타 구조 나 관심 분야, 수출이다. 이 프로세스는 이전에 시판 화상 통합 소프트웨어를 사용하여 그룹으로 수행 하였다. 4 시간 -이 파이프 라인에 대한 단점은 2 복용 전체 프로세스, 소요되는 시간이었다. 우리의 사내 소프트웨어 플랫폼을 사용하여,이 파이프 라인은 상당히 간단하고, 1 년에 완료 될 수 – 2 시간. 또한, 수동 또는 컴퓨터 지원을 할 수있는이 소프트웨어에 SEEG 전극 궤도의 수술 계획의 추가 기능이있다. 수동 계획을 통해 CAP의 장점은, 정밀도를 증가 위험을 감소 속도를 증가, 다른 곳에서 논의되고있다 (노웰 등이, 언론, 스파크 등 제출).
사내 소프트웨어 플랫폼은 지속적인 D에새로운 도구와 기능을 evelopment는 수술 전 평가 및 수술 관리의 모든 단계를 지원하기 위해 추가된다. 각각의 새로운 버전의 출시에 엄격한 테스트에 대한 필요성이 존재한다. 소프트웨어의 전류 제한은 다른 플랫폼의 존재와 고급 차원 시각화 가치 또한 고품질 볼륨 렌더링의 부족을 포함한다. 또한 수출은 현재의 선택된 neuronavigation 회사와 만 호환됩니다. 이러한 제한 부 우리의 소프트웨어의 임상 적 유용성에 영향을하지 않은 다른 센터 기술의 보급을 감속하지 않았다.
이 소프트웨어의 중요성은 이전 그룹 3DMMI를 사용하지 않는 이유 인용 한 장벽을 제거하는 것입니다. 이 솔루션은 전문 교육이나 전문 지식을 필요로하지 않는 한 단일 플랫폼에서 도구를 사용하기 쉬운 제공, 시간과 비용 효과적이고 쉽게 임상로 변환됩니다. 우리는 페이지를LAN은 간질 수술을 지원하는 소프트웨어에 더 혁신을 추가 할 수 있습니다. 또한, 방법은 쉽게 웅변 피질, 초점의 lesioning와 표적 자극의 전달에 가까운 낮은 등급의 종양의 절제 등의 신경 외과의 다른 영역에 적용 할 수있다. 더 어려운 경우가 촬영되는 등의 최소 침습 치료 관행을 입력 할 3DMMI하고 정확한 수술 계획 도구는 현대적인 수술에 점점 더 중요해질 전망이다.
The authors have nothing to disclose.
이 프로그램은 보건부와 웰컴 트러스트 (Wellcome Trust) 건강 혁신 과제 기금 (HICF-T4-275, 프로그램 그랜트 97914)에 의해 지원되었다. 우리는 간질 학회 MRI 스캐너를 지원하기위한 울프슨의 신뢰와 간질 협회에 감사하고 있습니다. 이 작품은 건강 연구를위한 국립 연구소 (NIHR)에 의해 지원되었다 런던 대학 병원 바이오 메디컬 연구 센터 (BRC)
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 |