神外资讯专栏，每周发布一篇精选文章，今天刊登的是由医院神经外科高薇、毕永峰、叶明、吴超、王中、虞正权、陈罡在《中华神经外科杂志》年第三期颅内肿瘤上发表的“虚拟现实技术在中央区及其毗邻部位脑肿瘤中的应用”，欢迎阅读。
虚拟现实技术在中央区及其毗邻部位脑肿瘤中的应用
摘要
目的：
探讨基于多模态神经影像的虚拟现实技术在中央区及其毗邻部位脑肿瘤术前计划中的应用效果。
方法：回顾性分析年12月至年4月医院神经外科收治的36例中央区及其毗邻部位脑肿瘤患者的临床资料。术前均行3.0T的MRI扫描，并利用Iplan软件将多模态影像配准融合并重建出三维虚拟现实模型，然后根据虚拟现实模型对肿瘤与功能区的关系及肿瘤周围的血管分布情况进行评估，最后与术中所见进行对比分析。36例肿瘤均采用显微外科手术，术后行影像学随访。结果：36例患者均顺利完成虚拟现实模型的重建，利用虚拟现实模型对脑功能区、肿瘤与功能区之间关系及脑表面血管的分布进行初步辨认，灵敏度为94.4%（34/36）。36例患者中，18例胶质瘤全切除16例，次全切除2例；10例脑膜瘤全切除9例，次全切除1例；5例海绵状血管畸形、2例转移瘤及1例淋巴瘤均全切除。术后3例患者出现不同程度的一侧肢体活动障碍，其中2例3个月后恢复正常；1例术后出现短暂性语言障碍，1周后恢复正常。所有患者的随访时间为（20.2±5.4）个月（10～38个月），其中有3例患者在随访过程中肿瘤复发。结论：利用虚拟现实技术有助于在术前对于肿瘤与功能区的关系及肿瘤附近血管的走行作出准确的评估，有助于完善术前计划，提高肿瘤的全切除率，从而减少术后并发症的发生。中央区位于大脑的中央前沟和中央后沟之间，包括支配对侧肢体运动的中央前回、接受对侧肢体感觉的中央后回。前、后语言区（Broca区和Wernick区）均毗邻中央区，此区域内亦有粗大的Troland静脉。因而，此部位的肿瘤对术者来说，面临着全切除肿瘤和保护功能的权衡问题[1-2]。年12月至年4月医院神经外科基于多模态神经影像，利用德国BrainLab公司的Ipan软件对36例中央区及其毗邻部位脑肿瘤患者的脑组织、肿瘤、脑表面血管进行影像融合及三维重建，建立虚拟现实模型，以帮助术前了解肿瘤与功能区的关系，制定术前计划，保护功能区，从而降低手术风险。现回顾分析如下。
资料与方法
1.一般资料：36例中央区及其毗邻部位脑肿瘤患者中，男17例，女19例；年龄为（45.3±16.2）岁（11～82岁）；病程为3～20个月。肿瘤累及运动区27例；累及语言区6例，其中位于左侧额叶4例，位于左侧颞叶2例；肿瘤主体位于中央区深部结构3例。包括胶质瘤18例，脑膜瘤10例，海绵状血管畸形5例，转移瘤2例，淋巴瘤1例。2.临床表现：病变位于运动区的27例患者中，主要表现为癫痫发作19例，头痛、头晕者8例。语言区的6例患者中，主要表现为癫痫发作3例，言语表达困难1例，言语理解困难1例，头痛1例。主体位于中央区深部结构的3例患者中，主要表现为头痛2例，1例为体检时发现。3.术前MRI检查及虚拟现实模型的建立：所有患者均于术前采用3.0T高场强超导磁体（荷兰飞利浦公司）进行磁共振扫描，扫描序列包括平扫和增强的3DT1像（回波时间为3.9ms，重复时间为8.4ms，矩阵为×，视场为mm×mm，层厚为1mm）；3DT2像（回波时间为ms，重复时间为ms，矩阵为×，视场为mm×mm，层厚1mm）；3DT2液体衰减反转恢复序列（FLAIR）（回波时间为ms，重复时间为ms，矩阵为×，视场为mm×mm，层厚为1mm）；3D对比增强磁共振静脉成像(3DCE-MRV)（回波时间为1.62ms，重复时间为4.7ms，矩阵为×，视场为mm×mm，层厚为0.5mm）。在工作站上运行德国BrainLab公司的Iplan软件，以DICOM格式导入患者的术前MRI数据，随后对数据进行如下处理：（1）使用Imagefusion模块将不同序列的MRI影像进行配准融合；（2）使用Objectcreation模块自动分割出大脑和血管，使用Smartbrush功能手工勾画出肿瘤的位置，根据“Ω征”、扣带回缘支等特定的解剖学结构勾画出中央沟的位置；（3）模拟手术体位，展示重建完毕的大脑、血管、肿瘤、中央沟，并调整各自的透明度，以便于更好的术中比对。4.手术方法：手术均在全身麻醉下进行，利用神经导航及术前模拟，开颅显微镜下切除病灶。术前计划提示肿瘤位于功能区毗邻者，直接根据手术模拟模型，以脑沟为边界切除肿瘤；肿瘤位于运动区者，术中采用皮质电刺激的方法确定运动区的范围，结合术前模拟模型切除肿瘤；肿瘤位于语言区者，采用术中唤醒、皮质电刺激定位语言区的方法并结合术前模拟模型切除肿瘤。5.术中比对：由手术医生在手术过程中对骨窗范围内的脑沟回形态、血管走行方向及肿瘤的位置进行辨认并将其与术前的模拟图像进行比对，计算利用虚拟现实模型对中央区及其毗邻区域肿瘤进行术前评估的灵敏度。6.随访方法：36例患者出院后均于门诊随访。出院后第1～2个月复查头颅MRI（平扫+增强）,同时检查患者的四肢活动情况及语言功能。
结果
1.虚拟现实模型进行术前评估的结果：术前MRI扫描及虚拟现实模型的建立在36例患者均顺利完成。从数据导入到完成虚拟现实模型重建所需的时间为20～25min。2.应用虚拟现实模型进行术前评估的灵敏度：根据术前虚拟现实模型，36例患者中共34例可以利用术前模型的脑沟回形态及血管走行方向初步辨认出功能区和肿瘤的位置，其灵敏度为94.4%；2例因术野内无直径较粗的血管，且肿瘤较大，脑回挤压变形，难以辨认功能区和肿瘤的位置。3.手术结果：36例患者中，18例胶质瘤全切除16例，次全切除2例；10例脑膜瘤全切除9例（Simpson分级Ⅰ～Ⅲ级），次全切除1例；5例海绵状血管畸形、2例转移瘤及1例淋巴瘤均全切除。3例患者术后出现不同程度的一侧肢体活动障碍，2例3个月后恢复正常；1例患者术后出现短暂性语言障碍，1周后恢复正常。4.病理学结果：胶质瘤18例，其中世界卫生组织（WHO）Ⅰ级4例，Ⅱ级5例，Ⅲ级6例，Ⅳ级3例；脑膜瘤10例，其中WHOⅠ级8例，Ⅱ级2例，分别为非典型和透明细胞型；海绵状血管畸形5例；转移瘤2例，分别为腺癌和小细胞肺癌；淋巴瘤1例，为大B细胞来源。5.随访结果：所有患者随访（20.2±5.4）个月（10～38个月），1例WHOⅢ级、2例WHOⅣ级胶质瘤患者术后复发并行再次手术，其余患者无复发。典型病例：男，65岁，右利手，主诉发作性头痛20余年。查体：无神经系统异常体征。MRI检查显示：左侧顶叶占位。术前利用Iplan软件在工作站上建立大脑、大脑表面血管、肿瘤的虚拟现实模型，标出中央沟、顶内沟的位置（图1）。然后模拟手术体位，根据重建好的虚拟现实模型对肿瘤与功能区的关系、肿瘤表面的血管作出判断，选择顶内沟为手术入路。术中将术野与术前计划比对，根据脑沟回和脑表面血管的形态来判断肿瘤、功能区的位置，找到顶内沟。分离顶内沟直到沟底部，切除沟底的灰质及其下方约5mm厚的白质即到达肿瘤组织，完整切除肿瘤组织，肿瘤周围含铁血黄素沉着的白质予以保护。术后头痛症状消失，未出现偏瘫、失语等并发症。
图1.典型病例的虚拟现实技术应用资料。A.术前MRI显示左侧顶叶占位(绿线区域为预计划的手术入路)；B.术后MRI显示肿瘤全切除；C.大脑皮质及肿瘤的融合重建,大脑皮质透明化以显示深部的肿瘤；D.大脑皮质及脑血管的融合重建；E.模拟手术体位的大脑皮质及脑血管的融合重建；F,G.术中所见和术前模拟的顶内沟手术入路；H,L.术中所见和术前模拟的缘上回功能区；J,K.术中所见和术前模拟的脑血管走形（淡黄色为大脑组织，红色为脑表面的血管，橙色为肿瘤，蓝色条块为中央沟，绿色条块为顶内沟，淡蓝色三角形区域为缘上回，黄色线条为标识的血管走形方向）。
讨论
中央区及其毗邻区域包含了大脑的运动、感觉、语言等重要功能区[3]。这一区域的损伤会造成相应的永久性神经功能障碍。对于中央区及其毗邻区域内的肿瘤，选择合适的手术入路，在最大程度保护神经功能的前提下，最大范围地切除肿瘤已经成为治疗的共识。神经导航是中央区及其毗邻区域肿瘤切除手术中常用的辅助手段[4]，Gerard等[5]研究发现，由于手术体位、重力作用、甘露醇的使用、手术过程中脑脊液的丢失、脑组织及肿瘤组织的切除等因素的影响，术中“脑漂移”无法避免。功能神经导航辅助下的术中MRI能够在术中实时定位功能区及皮质下的功能结构[6]，一定程度上弥补了神经导航“脑漂移”产生的误差，是中央区及其毗邻部位肿瘤手术的关键技术[7-8]。另外，术中超声、荧光素钠黄荧光显像等技术也广泛应用于矫正“脑漂移”导致的误差。中央区包含中央前沟、中央沟、中央后沟、外侧裂等宽大的、较易辨认的脑沟，该区域还包含了Troland静脉、侧裂静脉等粗大的、易辨认的静脉。在手术过程中，肿瘤会伴随其邻近的血管、脑沟回发生同步位移，其相对位置固定。这些特征为临床利用虚拟现实技术进行术前模拟及术中比对提供了较好的天然条件，可用来校正“脑漂移”导致的导航误差。本研究利用Iplan软件融合术前的3DT1、T2、FLAIR、增强T1和3DCE-MRV，勾画出肿瘤的边界、中央沟的位置，分割出大脑组织和脑血管，并将其融合进行三维重建，根据肿瘤与功能区的确切关系，制定手术计划。对于功能区毗邻且未侵犯功能区的脑肿瘤，以中央前、后沟等重要脑沟作为切除边界，术中以大脑表面的血管形态为指引找到肿瘤切除边界，根据术前计划切除肿瘤。对于肿瘤位于功能区的患者，尤其是术前已出现神经功能障碍者，术前功能MRI检查结合术中唤醒和皮质电刺激仍是最佳选择[9]。术中将脑表面的血管走行形态与术前模型进行比对，具有较好的一致性，初步确定功能区的位置，在此范围内进行皮质电刺激，可以做到有的放矢，提高了皮质电刺激的效率。Kumar等[4]分析了神经导航辅助下的15例功能区肿瘤手术，其中10例胶质瘤患者的肿瘤全切除率为70%，术后永久性神经功能障碍的发生率为10%。本组的轴内病变共26例，包括18例胶质瘤，5例海绵状血管畸形，2例转移瘤和1例淋巴瘤。其中，功能区毗邻部位肿瘤者共16例，均全切除，术后无并发症发生；10例功能区肿瘤，8例全切除，3例术后出现神经功能障碍，均恢复正常，取得了较好的临床疗效。脑膜瘤是最常见的中央区及毗邻轴外病变，因肿瘤与中央区皮质、中央区静脉及上、下矢状窦的关系密切，手术具有一定的致残率。Ottenhausen等[10]回顾性分析89例中央区脑膜瘤手术的患者，22例（24.7%）术后出现对侧肢体肌力减退，并认为肿瘤大小、瘤周水肿、镰旁起源及静脉窦受累是导致神经功能障碍的主要因素。本组患者在术前采用多模态影像融合的虚拟现实方法，了解肿瘤与中央区皮质及其主要回流静脉、静脉窦的关系。对于高风险患者先行瘤内切除，瘤内压力降低后再逐步分离肿瘤与周围重要皮质及静脉的粘连。本组10例脑膜瘤患者，术后无并发症发生，1例次全切除者为矢状窦受侵犯且未完全闭塞。尽管本研究具有一定的优势，但是在使用过程中还是发现了一些缺陷：该方法利用了脑表面的血管及脑沟作为手术标识，在切除肿瘤过程中，切除深度仍难以确定，还需结合肿瘤的质地和色泽、术中黄荧光[11]及术中超声[12]等综合判断。对于位置深在的肿瘤且肿瘤附近无较宽大的脑沟及粗大静脉时，难以通过此方法快速、精准地找到肿瘤。同时，在利用虚拟现实模型制定术前计划时，需要考虑到虚拟现实模型与实际所见可能存在误差、脑表面小血管无法在模型中显示等问题。对于肿瘤较大、局部脑压较高、脑沟挤压变形的患者，大脑表面重建的效果欠佳，更多地依赖脑表面的血管走行形态来辨认功能区与肿瘤的相对位置关系。另外，不同的磁共振血管成像序列对于脑血管显示的真实性也会有一定的影响。因而，对于部位深在、体积较大、脑压较高且病灶周围无粗大静脉的肿瘤要格外谨慎，应仔细评估，做好备案，以免贻误患者的治疗。综上所述，基于多模态神经影像的虚拟现实技术对于中央区及其毗邻部位脑肿瘤切除手术具有重要的参考价值[13]，是一项安全、无创、可重复操作的技术，具有操作方便、观察直观等优点，为临床教育、培训学习及术前评估、手术规划提供帮助，同时也能提高肿瘤的全切除率，减少术后并发症的发生。但虚拟现实技术目前尚不能完全模拟实际术中所见，其真正的临床价值还有待于进一步的研究证实。
参考文献
长按
