针对上呼吸道阻塞治疗的交互式患者专用虚拟手术计划系统

概要
导致呼吸困难的上呼吸道阻塞是显著的问题，通常需要手术以改善患者的生活质量。然而，这些手术通常结果不佳，症状改善很少。本文概述了一种交互式，患者特定的虚拟手术计划系统的设计，该系统使用患者CT扫描生成气道的三维表示，并将计算流体动力学（CFD）作为手术计划过程的一部分。可以通过编辑这些模型来执行个体化的虚拟手术，然后使用CFD对其进行分析以比较手术前和手术后的流动特征以评估患者症状改善。原型系统通过直观，交互式，具有潜在的快速流量求解器，向临床医生提供近实时反馈，显示出显著的希望。

I，简介
上气道手术包括一组常用于治疗上气道阻塞的手术，包括上颌下颌前移，软腭手术，鼻腔手术，舌头缩小手术和气管狭窄矫正。这些程序用于治疗与呼吸困难相关的常见病症，包括阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）和鼻气道阻塞（NAO）。这些情况会影响儿童和成人。

严重的OSA影响多达7％的成人和高达10％的儿童[1]，[2]。患者坚持持续气道正压通气（CPAP）是一个重要的问题，导致其他治疗策略，如上呼吸道手术[3]。然而，初始I期手术显示成功率（症状改善50％）仅为50-60％[4]。

鼻气道阻塞（NAO）是一种常见的健康状况，每年影响约950万患者。手术是NAO主要病因的首选治疗方式，例如偏离的鼻中隔，肥大性鼻甲和鼻瓣妥协。然而，NAO相关手术的长期失败率往往很高，从25％到50％不等[5]。图1中可以看到上呼吸道阻塞患者的手术前和手术后鼻腔通道的例子。


图1
A）手术前后鼻腔气道阻塞的CT扫描和重建。 B）重建手术前后的CT扫描和狭窄气管的手术模型。

手术结果不佳可能与当前诊断和随后的手术决策过程有关。缺乏可靠的客观测量来确定哪些患者是手术的候选者和个体患者的正确程序。迫切需要为外科医生提供可靠的，针对患者的客观测量，以（a）帮助外科医生选择适当的外科手术，以及（b）预测和量化手术结果。

开发一种低成本，易于使用的工具，允许外科医生在很少帮助下进行分析，这是改善手术效果的关键。最近的一项研究也表明耳鼻喉科医生愿意接受这种工具[6]。然而，该领域以前的努力尚未产生具有功能齐全的端到端管道的交互式手术计划系统。本文概述了开发上呼吸道手术的综合虚拟手术计划原型所取得的进展。这包括开发低成本，直观的分割和虚拟手术计划算法以及虚拟手术解决方案的计算流体动力学（CFD）评估。 CFD分析的定量评估将确定手术是否为患者提供令人满意的临床解决方案。如果不是，可以修改虚拟手术以改善结果。该原型旨在为常见的NAO手术提供虚拟手术规划工具：鼻中隔成形术，鼻整形术和涡轮切除术。它主要关注系统的初步组件（模型生成，交互式虚拟手术编辑和CFD分析），如图2所示。


图2。
交互式，针对患者的虚拟手术计划系统，原型组件以灰色标出。

II.方法
A.主题
如[7]，[8]中所述选择来自Rhee研究队列的10名患者。该队列包括从MCW的耳，鼻，喉诊所招募的患者，他们至少15岁，临床诊断为不可逆，手术可治疗的鼻塞（偏离的鼻中隔，鼻甲肥大，对医学治疗有抵抗，或鼻侧壁塌陷），选择进行手术，并提供书面知情同意书。该研究得到了MCW的机构审查委员会的批准。在手术前和手术后5至8个月获得像素尺寸为0.303或0.313mm和0.6mm厚度的轴向计算机断层扫描（CT）扫描。为了使鼻循环对CFD结果的影响最小化，在原始队列中仅包括在术前和术后扫描中具有鼻粘液一般对称性的受试者。

B.虚拟手术方法
1）模型生成：分段
3DSlicer 开源平台用于观察和自动分割来自手术前和手术后CT扫描的气道。用户通过在每个位置放置一个点来选择矢状视图上的鼻通道（鼻孔）的入口点和轴向视图上的感兴趣区域（喉部）的末端。所使用的分割算法基于Hong等人[9]的算法，并且之前在虚拟儿科气道工作台（VPAW）[10]中实施。基于CT扫描自动选择阈值以将空气与解剖学头部结构分离。使用形态学闭合操作创建头部的面罩。对该感兴趣区域进行第二次阈值操作以隔离头部中的气道。然后基于最初选择的点来修剪分割以确保不收集无关的死区。该方法成功用于VPAW的儿科气道，并修改了修剪参数，以更好地适应本研究中的成人气道。将这些细分与Mimics [7]中开发的先前细分进行了比较，并由主题专家进行了验证。

2）交互式虚拟编辑
最初的原型侧重于改善通过鼻道的空气流动的两个常用程序：鼻中隔成形术，偏离隔膜的矫正，以及下鼻甲的部分或完全切除的鼻甲切除术。原型在3DSlicer应用程序中提供用户界面，以允许外科医生识别隔膜和/或鼻甲并规定几何变化。

虚拟鼻中隔成形术和涡轮切除术程序都依赖于使用薄板样条从少数用户指定的种子点内插变形场，如a）Septoplasty和b）鼻甲切除术中所述。

a）鼻中隔成形术
对于鼻中隔成形术，变形的“源”点沿着隔膜的当前位置放置，而沿着期望的手术后隔膜位置放置相等数量的“目标”点。相应的源点和目标点之间的差异用于驱动薄板样条插值[9]。表示不应移动的结构的附加“锚”点可以放置在附近的解剖结构上，以更紧密地约束内插变形。

b）鼻甲切除术
虚拟鼻甲切除术仅需要放置在平面（通常是冠状CT切片）中勾勒出鼻甲的源点。通过将圆拟合到每个切片中的源点并将每个源点移向圆的中心，自动计算变形的目标点。朝向中心移动的距离根据所需的鼻甲减少量而变化。所产生的变形通常类似于鼻甲半径的径向对称收缩。与鼻中隔成形术一样，锚点可用于更紧密地约束变形。

c）可用性评估
完成了7个虚拟手术病例进行原型评估。随后对这些病例进行了审查，并与专家外科医生的反馈进行了微调。还与作者的临床专家进行了非正式反馈会议，以确定虚拟手术模块的可用性。

C.计算流体动力学
CFD分析使用Lattice Boltzmann方法（LBM）[11]进行。近年来，已经实施该方法来模拟复杂的流体流动，作为Navier-Stokes方程的计算上更有效的实现。 LBM将流体表示为粒子集合。考虑到准分子尺度的碰撞，通过直接推进代表性流体颗粒来计算流量。使用玻尔兹曼输运方程（1）对系统进行建模。

作者的LBM实现利用了图形处理单元（GPU）提供的并行处理技术。 GPU LBM实现（gLBM）用于在鼻道中执行快速流量计算。为了验证实施，分析了原始Mimics分段之一，其中跨越鼻道的压降作为边界条件。将LBM分析的结果与之前工作的Fluent模拟进行了比较[7]，[8]。

III.结果
A.交互式虚拟手术方法
1）模型生成 - 分割
对于十名患者中的每一名，完成了一次手术前和一次手术后的分割。在二十个中，两个未能成功分割鼻腔。图3中显示了Mimics和3DSlicer分割的示例以及两者的叠加比较.3DSlicer分割提供了对Mimics分割的合理拟合，但提供了更加“粗略”的分割，其中有正弦。鼻窦是分割的独立“区域”;因此，它们不会影响气流和CFD计算。 Mimics分段中实现的额外平滑是劳动密集型的，并且需要允许Fluent中的CFD网格覆盖几何体并成功计算气流，压力和热通量。 LBM实现不需要这种额外的平滑来拟合粒子的网格结构来计算流体流量。这允许更粗略的分割以提供可比较的CFD结果，从而节省大量时间并允许分割过程的显著自动化。半自动3DSlicer分割在大约两分钟内生成，而Mimics中的主题专业知识驱动分割需要数小时才能生成。


图3。
对于手术前和手术后病例的Mimics和3DSlicer分割的比较显示了定性拟合。

2）交互式虚拟编辑
a）定性评估
如图4所示，虚拟手术结果由专家临床医师审查。 总体评估是该软件在正确对准隔膜方面表现良好。 所提到的一般问题是气道中的不连续性以及截断或“刮削”影响气道对称性的生长或畸形的能力。 不连续性可能由气道中的粘液阻塞驱动，或者可能归因于算法的伪影。 通过3DSlicer中提供的其他分割编辑工具，可以轻松解决这些问题，从而创建能够很好地代表术后CT扫描的虚拟手术。


图4。
虚拟鼻中隔成形术的示例：A）术前CT图像，B）具有控制点的术前CT（当前位置为黄色，期望位置为绿色，锚点为红色），C）虚拟手术结果，以及D）患者的术后CT。

专家临床医生指出的最显著的缺点是每次手术无法减小隔膜的宽度。在许多情况下，必须通过减小组织，软骨或骨的尺寸来“打开”气道，以增加空气流过鼻腔的可用空间。对于纠正缺乏对称性尤其如此。这种“剃除”操作在当前的虚拟手术系统中没有得到很好的解决，并且需要在将来的实现中加以解决。

b）定量评估
为了定量评估作者的虚拟手术的质量，作者在手术前CT扫描和手术后虚拟手术扫描中相应位置的地标上沿着隔膜中线放置了标记。从这些标志性建筑中，作者能够计算出手术前隔膜上的标志物到手术后隔膜以及从虚拟手术隔膜到手术后隔膜的平均距离。

超过7例，手术前后平均距离为1.2mm，最大为4.75mm，而手术后距离的平均虚拟手术距离为0.49mm，最大为2.19mm，表明此前的虚拟手术-surgery CT能够使隔膜明显更接近手术后状态。

c）可用性评估
专家临床医生对虚拟手术工具进行评估，以提供可用性反馈并评估虚拟手术的准确性。总体结果令人满意，最终手术准确地与术后CT扫描完全匹配。如果不满意，虚拟手术结果可以快速检查和纠正。然而，界面的设计需要熟悉3DSlicer，这对于临时用户来说是麻烦的。查看点选择，更新点以及使用分段编辑工具来改进和修改原始虚拟手术需要在3DSlicer中更改模块。这需要浏览多个界面屏幕并了解可用的菜单数组。这将在未来版本中通过创建单个统一模块来解决，该模块具有完成虚拟手术所需的所有工具。

源，目标和锚点的放置是费力的。对于临床医生来说，放置所需的点数并不直观。锚点放置是一个特别的挑战，因为它依赖于临床医生所不知道的基础算法的知识。在将来的版本中，这将通过允许用户绘制线来突出显示隔垫，为最终隔垫位置绘制第二个“目标”线，并围绕感兴趣区域绘制一个圆圈以“锚定”移位并防止周围组织运动不当。作者计划探索使用算法，这些算法允许根据手术后CT扫描的形状分析自动更换患者的鼻中隔和鼻甲。这些方法将大大减轻临床医生的负担，并为临床实践创建更可行的工具。

B.计算流体动力学
分段的上呼吸道几何形状在格子上表示，其具有从CT图像的分割直接获得的大约一百万个体素。虽然在标准计算机体系结构上执行时同样昂贵，但LBM比完整的Navier-Stokes实现更直接并行化。因此，当在现代GPU上执行时，与gLBM相关联的计算时间大约为15分钟。通常，来自CT图像的直接体素化的较粗几何表示导致gLBM通过与为Fluent生成的网格上获得的流动相比得到的流动的局部差异。尽管如此，通过gLBM获得的整体流量和横截面平均压降与Fluent的压降相当，如图5所示。这些初步结果表明，gLBM是Fluent用于上气道CFD分析的可行替代方案，并将提供接近临床医生的实时反馈和手术的可行性。


图5
gLBM实施产生稳定的结果，接近Fluent中产生的结果，表明快速流体计算的可行原型（显示压力）。

IV.结论
已成功开发出用于上呼吸道手术的虚拟手术计划工具的初始原型。关于这个原型的未来工作将涉及解决作者的初步分析和反馈所暴露的限制。

作者还计划通过改进GPU并行化来提高CFD分析，从而提高计算效率。作者将向gLBM添加二次流动特性和温度分析，以允许在上呼吸道中进行热通量分析。热通量已被证明与患者症状缓解高度相关[7]。

虽然最初的原型侧重于与NAO相关的外科手术，但作者计划扩展虚拟手术规划工具的使用，以包括其他上呼吸道手术技术。作者还计划验证儿科和成人人群的使用情况，以提供最广泛的重点。

参考：
An Interactive, Patient-Specific Virtual Surgical Planning System for Upper Airway Obstruction Treatments
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