多模态影像三维重建技术在功能区及其毗邻部位脑肿瘤手术中的应用

邱 俊 张朝贵 易 勇 江竟成 张 超 罗 鹏

宜宾市第二人民医院，四川宜宾 644000

位于功能区或毗邻部位的肿瘤，术中切除范围和神经功能保留密切相关。因此，术前充分评估肿瘤与周围重要结构的关系非常必要。随着多模态影像三维重建技术的发展，已经能够很好的实现颅骨、脑肿瘤、脑血管及白质纤维束等的三维可视化［1-3］，但是既往的研究一般最多融合3 个模态的影像［4］。本研究应用多模态影像三维重建技术构建脑肿瘤与周围结构的模型，探索该技术在上述部位肿瘤手术中的作用。

1 资料与方法

1.1 一般资料回顾性分析2019-04—2021-06 于宜宾市第二人民医院神经外科进行手术治疗的肿瘤患者的临床资料。纳入标准：（1）6 岁＜年龄＜75 岁；（2）术前头颅磁共振提示功能区（运动、语言、视觉中枢）及其相邻脑回肿瘤占位性病变，术后病理结果提示肿瘤（以WHO 分级为准）；（3）初次诊断为肿瘤患者；（4）术前患者行颅脑MRI和CT扫描。排除标准：（1）术中因脑膨出、其他部位出血导致去骨瓣、再次手术患者；（2）术后病理结果显示除肿瘤外的其他病变；（3）术后3个月内死亡患者。

1.2 数据的采集和处理

1.2.1 数据采集：所有患者均于术前采用美国GE3.0磁共振（SGINA Pioneer）进行磁共振扫描，扫描序列包括平扫和增强的3DT1序列（回波时间为3.3器ms，重复时间为8.6 ms，矩阵为256×256，视场240 mm×240 mm，层厚为1 mm）；弥散张量成像DTI 序列（25个Dir，回波时间为78 ms，重复时间为6 000 ms，矩阵为128×128，视场240 mm×240 mm，层厚为3～5 mm）；256 排螺旋CT（美国GE 公司）进行CT 扫描，包括CT 平扫、CTA、CTV（螺距：0.99，管电压100 kV，动态毫安，层厚0.625 mm）；

1.2.2 数据配准：将采集到的影像数据以DICOM 格式导出工作站，并导入到MATLAB R2018a 里的SPM12，以CT平扫为基准，进行多序列的配准。

1.2.3 三维重建多模态影像：将MRI、CT影像数据导入3D Slicer 软件［3-5］，首先对多模态影像用“Registration 模块”进行影像配准，对感兴趣区域利用“Editor 模块”进行半自动分割，最后利用“volume rendering模块”和“Model模块”对大脑皮质、血管、肿瘤、功能区、纤维束等结构进行三维重建。

1.2.4 制定术前计划：模拟患者手术体位，根据三维影像中的肿瘤位置，肿瘤供血动脉以及引流静脉的走行，肿瘤与重要白质纤维束的关系，制定手术方案，并在虚拟影像上设计皮瓣、骨瓣和手术路径，标记与手术相关的重要解剖位置，与术中对比。

1.3 手术方式所有患者均参考三维重建融合图像制定手术计划，从手术切口和骨瓣的设计、判断肿瘤供血动脉以及引流静脉的走行，肿瘤与重要白质纤维束的关系等，术中将重建影像与所见对比，再次辨认相互关系，最后均由同一手术经验丰富的神经外科主任医师在显微镜下切除肿瘤。

1.4 随访21 例患者出院后均于门诊随访。出院后第1～3 个月复查头颅MRI（平扫+增强），同时检查患者的运动及语言功能。

2 结果

2.1 入组患者信息共有21例患者入组，其中男11例，女10例；年龄6～67岁；肿瘤位于额叶9例，顶叶6例，颞叶5例，丘脑区1例；头痛、头晕、恶心6例，癫痫发作8例，肢体肌力下降5例，言语表达困难1例，言语理解困难1例；脑膜瘤12例，胶质母细胞瘤3例，星形细胞瘤3例，室管膜瘤2例，毛细胞星形细胞瘤1例。

2.2 多模态影像三维重建术前评估的准确性19例患者能够利用脑沟、脑回的形状和引流血管的走向，以及重要的白质纤维束与肿瘤的关系确定功能区和肿瘤的位置；2例因肿瘤体积巨大、颅内压高、脑回严重变形、功能区脑回与肿瘤的关系在重建图像上难以辨认。所有患者术中所见对比术前重建影像高度一致。

2.3 手术结果及并发症21例患者中，评估脑膜瘤切除程度采用Simpson 标准。脑膜瘤12 例患者肿瘤均全切，胶质母细胞瘤1例全切，1例次全切，1例部分切除，星形细胞瘤3例全切，室管膜瘤1例全切，1例部分切除，毛细胞星形细胞瘤位于丘脑区1 例部分切除。5例术前有一侧肢体活动障碍的患者，2例活动障碍加重，1例3个月后恢复正常，1例肢体活动恢复到术前，其余3例术后1个月内恢复正常；1例术前无肢体活动障碍患者，术后出现一侧肢体活动障碍，1个月后恢复正常；2例术前有语言功能障碍患者，1例术后1周后恢复正常，1例术后加重，2周后恢复到术前。

2.4 随访结果随访时间为1～12个月，均行磁共振平扫和增强复查，2 例胶质母细胞瘤术后复发，其余患者无复发。典型病例：女，41岁，右利手，发复头痛1个月。术前将多模态影像数据配准，3D Slicer软件重建三维模型并进行影像融合。对肿瘤与功能区脑回、纤维束的关系及肿瘤周围的血管分布情况进行评估，选择最佳手术入路，随后在显微镜下全切肿瘤组织，术后未出现抽搐、偏瘫、失语等并发症（图1）。

图1 典型病例影像学资料Figure 1 Imaging data of typical cases

3 讨论

功能区及其毗邻部位的脑肿瘤，目前治疗手段仍然以手术为主，术者术前需要反复观看患者检查影像进行手术计划的制定和风险评估。现有的神经影像数据均为单模态，且为二维图像，不能融合显示。在此背景下，多模态影像三维重建技术逐渐发展起来，并应用于脑肿瘤、脑血管病、癫痫等神经外科领域［6-15］。大脑半球中一些重要脑沟，包括其内走行的静脉等，其解剖位置在大脑半球相对恒定，正好为本研究利用该技术进行相关术前模拟及术中比对提供了良好的参照物。

本研究所有影像重建工作均由参与手术的神经外科医生完成，相比由影像科医生处理，能够最大程度重建手术需要的有价值信息。从典型病例可以看到，该技术能够将多模态影像数据三维重建后融合高质量显示，完整还原肿瘤与周围结构的关系，且能够在软件上360°旋转，通过不同角度观察肿瘤与功能区、主要回流静脉，以及肿瘤与白质纤维束的关系制定手术计划，并指导术中切除策略：（1）术前明确纤维束与肿瘤之间的关系：是压迫、还是侵袭，位于肿瘤的具体方位，从而减少对纤维束的牵拉和损伤，降低术后神经功能障碍的发生率；（2）暴露脑组织后，肿瘤边界难以分辨，尤其是部分低级别胶质瘤更是无法分辨，但通过术前重建融合图像对比术中所见，能够很容易确定肿瘤的切除范围。本组21 例脑肿瘤患者均取得了良好的手术效果，该技术起到了很好的辅助作用。

本文研究过程中还是发现了多模态影像三维重建技术的一些不足：（1）该方法对于不是浅表部位或肉眼难以分辨的肿瘤，仍可能需要结合术中磁共振［16］、荧光造影、术中超声等［17-21］，甚至需要依靠术者丰富的手术经验进行综合判断。（2）部分患者影像上脑回由于肿瘤及其水肿导致变形［22］、移位，重建后无法辨别；目前影像扫描技术所限导致小直径血管重建不清晰，上述原因导致术前重建影像一些细节丢失［23］。因此，对于部位深、体积大、脑压高、病灶周围无粗大静脉的肿瘤要慎重评估，不能完全依赖术前重建影像。（3）多模态融合先决条件是数据的配准，目前还没有一个比较完美和易用的配准模块，故对重建者软件技术要求较高，导致该项技术目前还无法普及运用。（4）由于该技术仍在不断发展完善中，目前病例数偏少，故暂没有对同一类肿瘤进行分析，后期会针对相同肿瘤进行研究对比和分析，进一步验证该技术的价值。

本研究所运用的技术在功能区及其毗邻部位脑肿瘤的手术中具有确切价值［24］，对于上面提到的不足，笔者认为随着以后影像扫描技术，影像重建软件以及AR、AI等技术的发展，重建过程会越来越简便，重建影像将更接近现实，多模态影像三维重建技术将会更广泛应用于临床实践。