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      多模態(tài)影像融合在垂體瘤術(shù)中的應(yīng)用

      2020-10-19 08:43:36劉靜靜牛光明
      健康大視野 2020年10期
      關(guān)鍵詞:鼻蝶垂體瘤垂體

      劉靜靜 牛光明

      【摘 要】目的: 探討多模態(tài)影像融合在垂體瘤經(jīng)鼻蝶入路切除術(shù)中的意義。方法:選取2017-01至2019-01在我科行手術(shù)治療的40例垂體瘤患者資料進(jìn)行對(duì)照研究。多模態(tài)影像融合組術(shù)前使用3D slicer進(jìn)行影像融后并建模。常規(guī)組行常規(guī)顯微鏡下切除。比較2組間手術(shù)時(shí)長、術(shù)后住院時(shí)間及腫瘤全切率。結(jié)果:融合組在手術(shù)時(shí)長(P=0.032)、腫瘤全切(P=0.028)方面明顯優(yōu)于常規(guī)組,2組在術(shù)后住院時(shí)間(P=0.058)無明顯差別。結(jié)論:多模態(tài)影像融合后行經(jīng)鼻蝶入路垂體瘤切除術(shù)在減少手術(shù)時(shí)長,增加手術(shù)全切率方面有積極意義。

      【關(guān)鍵詞】垂體瘤;經(jīng)鼻蝶入路;多模態(tài)影像融合;3D slicer

      【中圖分類號(hào)】 R584.1?【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】1005-0019(2020)10-243-02

      垂體腺瘤是鞍區(qū)最常見的良性腫瘤,約占顱內(nèi)腫瘤的 10%,主要位于鞍內(nèi),可向鞍上或鞍旁發(fā)展。目前經(jīng)鼻蝶入路顯微手術(shù)已成為垂體瘤治療的首選術(shù)式[1]。多模態(tài)影像融合結(jié)合三維重建則可以直觀地提供病變以及其周邊結(jié)構(gòu)的精確影像,并能在圖像上直接進(jìn)行模擬手術(shù),從而有效的提升醫(yī)生對(duì)即將開始的手術(shù)的熟悉程度,有助于提高手術(shù)精度[2]。

      1 對(duì)象和方法

      1.1 一般資料及分組

      選取我院2017-01至2019-01在我科就診且行經(jīng)鼻蝶入路垂體瘤切除術(shù)的40例患者資料進(jìn)行回顧性研究。根據(jù)術(shù)前是否影像融合分為:融合組和常規(guī)組。融合組采用3Dslicer進(jìn)行精準(zhǔn)術(shù)前建模;常規(guī)組為使用二維影像資料結(jié)合顱骨模型了解病變情況。手術(shù)過程均使用卡爾.蔡司公司pentero手術(shù)顯微鏡。所有患者術(shù)前均接受頭顱CT(GE公司)和MRI(Simens公司)掃描,均顯示鞍區(qū)、血管及腫瘤等結(jié)構(gòu)。

      一般資料無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,即融合組和常規(guī)組在年齡、性別、腫瘤大小及腫瘤病理類型方面無差異。

      1.2 術(shù)前手術(shù)設(shè)計(jì)

      融合組:將患者術(shù)前CT及MRI DICOM數(shù)據(jù)導(dǎo)入到醫(yī)學(xué)圖像處理軟件(3D slicer 4.10.0),進(jìn)行多模態(tài)匹配及三維重建。步驟包括圖像配準(zhǔn)(Transform模塊),圖像融合(Add Scalar Volume模塊)及體繪制重建(Volume Rendering模塊),在重建完成的包括面部皮膚、顱骨、血管和腫瘤在內(nèi)的三維影像上進(jìn)行全方位、多角度觀察,了解腫瘤周圍情況,測量經(jīng)鼻蝶入路的頭后仰角度,在顯微鏡下切除腫瘤。

      常規(guī)組:術(shù)前根據(jù)所見鞍區(qū)CT及MRI等結(jié)果,推測術(shù)中可能遇到的血管和神經(jīng),根據(jù)既往經(jīng)驗(yàn)及手術(shù)學(xué)知識(shí)行手術(shù)切除。

      1.3 觀察指標(biāo)

      觀察融合組及常規(guī)組的手術(shù)時(shí)長、術(shù)后住院時(shí)間及腫瘤全切率進(jìn)行比較。

      1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

      使用SPSS 20.0對(duì)各觀察指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,計(jì)量資料采用t檢驗(yàn),計(jì)數(shù)資料采用卡方檢驗(yàn),對(duì)P<0.05認(rèn)為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

      2 術(shù)后結(jié)果

      融合組在手術(shù)時(shí)長和腫瘤全切率明顯短于常規(guī)組(P<0.05),但在術(shù)后住院時(shí)長方面,兩者差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05)。

      3 討論

      3.1 垂體腺瘤

      垂體腺瘤是鞍區(qū)最常見的良性腫瘤,可引起內(nèi)分泌代謝紊亂以及視神經(jīng)功能障礙。由于垂體位于顱底中央?yún)^(qū)域,周圍骨性結(jié)構(gòu)變異性大,且比鄰重要解剖結(jié)構(gòu),因此,垂體腺瘤手術(shù)難度較大,對(duì)術(shù)者的要求也較高。目前最常用的手術(shù)方法是經(jīng)鼻蝶入路手術(shù)切除[3]。

      3.2 多模態(tài)影像融合技術(shù)應(yīng)用于術(shù)前規(guī)劃

      多模態(tài)影像融合技術(shù)是指將CT、MRI和DTI等多種影像資料,使用計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)進(jìn)行空間配準(zhǔn)后將它們整合到一起,在同一幀影像上同步化顯示多種信息,最后形成一張包含多種影像信息的可視化3D圖形[4-5]。Denton 等證實(shí),在二維上閱片時(shí)觀察到病變的情況遠(yuǎn)不如融合圖像的敏感度高[6]。

      利用計(jì)算機(jī)技術(shù)將影像學(xué)數(shù)據(jù)配準(zhǔn)融合和三維重建后,其立體模型可為術(shù)前精確診斷、評(píng)估和精準(zhǔn)手術(shù)提供了大量可視化信息。依據(jù)三維圖像計(jì)算鞍底磨除大小和判斷腫瘤切除范圍并模擬手術(shù),避免了靠經(jīng)驗(yàn)定位的盲目性[7]。

      本例研究中,以 1 位巨大垂體腺瘤患者的資料為例,首先利用 3Dslicer 軟件將患者的 CT及MRI融合在一起,獲得多模態(tài)融合影像(圖 1A)并建立 3D 模型(圖1B),在3D圖上可見蝶竇內(nèi)有一分隔,且腫瘤周圍頸內(nèi)動(dòng)脈包繞,術(shù)前我們即可在3D圖上計(jì)算出鞍底磨出大小,并能了解腫瘤周圍情況。

      使用多模態(tài)影像融合技術(shù)對(duì)神經(jīng)外科醫(yī)生在進(jìn)行腫瘤切除時(shí)制定精準(zhǔn)手術(shù)計(jì)劃、縮短手術(shù)時(shí)間、增加手術(shù)全切率等方面有明確指導(dǎo)意義。

      參考文獻(xiàn)

      [1]Vrionis FD, Saatman D, Sorenson J, Brem S. Microscopic paraseptal sphenoidotomy approach for pituitary tumors. Cancer Control. 2002;9:223–231.

      [2]NANDISH S., GOPALAKRISHNA P., RAJAGOPAL K.V. Multiresolution image registration for multimodal brain images and fusion for better neurosurgical planning. Biomed J. 2017;40:329–338.

      [3]王任直.垂體腺瘤的規(guī)范化診斷和治療[J].中華神經(jīng)外科雜志,2006,22:325.326

      [4]Dai J., Wang X., Dong Y., Yu H., Yang D., Shen G. Two- and three-dimensional models for the visualization of jaw tumors based on CT-MRI image fusion. The Journal of Craniofacial Surgery. 2012;23(2):502–508.

      [5]李杰飛,張玉琪,何樂,延鵬翔,左煥琮.多模態(tài)影像融合技術(shù)在腦腫瘤手術(shù)中的應(yīng)用[J].中華神經(jīng)外科雜志,2016,32(5):458-462.

      [6]DENTON ER, HOLDEN M, CHRIST E, et al. The identification of cerebral volume changes in treated growth hormone-deficient adults using serial 3D MRI image processing [J].Comput Assist Tomogr, 2000, 24:139.

      [7]Du J., Li W., Lu K., Xiao B. An overview of multi-modal medical image fusion. Neurocomputing. 2016;215:3–20

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