姚書敬，李昉曄，趙藝寧，張家墅，李翀，張治中，張軍，陳曉雷

中國人民解放軍總醫(yī)院 神經(jīng)外科，北京 100853

基于多模態(tài)神經(jīng)影像的虛擬現(xiàn)實技術對三叉神經(jīng)痛和面肌痙攣患者血管神經(jīng)壓迫的診斷價值

姚書敬，李昉曄，趙藝寧，張家墅，李翀，張治中，張軍，陳曉雷

中國人民解放軍總醫(yī)院 神經(jīng)外科，北京 100853

目的探討基于多模態(tài)神經(jīng)影像的虛擬現(xiàn)實（Virtual Reality，VR）技術對三叉神經(jīng)痛和面肌痙攣患者血管神經(jīng)壓迫進行術前評估的技術可行性及準確性。方法收集接受微血管減壓手術治療的三叉神經(jīng)痛和面肌痙攣患者共40例，術前均行1.5 T的MRI掃描，掃描序列包括：平掃和增強的T1加權三維磁化強度預備梯度回波序列（T1WI 3D MPRAGE），三維可變翻轉角質(zhì)子加權快速自旋回波序列（3D-SPACE），三維時間飛躍法磁共振血管成像（3D-TOF-MRA）。利用3D-Slicer軟件將多模態(tài)MRI影像配準融合并重建出三維虛擬現(xiàn)實模型，然后根據(jù)虛擬現(xiàn)實模型對有無血管神經(jīng)壓迫及壓迫責任血管來源進行術前評估，最后和微血管減壓手術中所見到的實際情況進行對比分析。結果在40例患者中，術前MRI掃描和虛擬現(xiàn)實模型重建全部順利完成。利用虛擬現(xiàn)實模型對是否存在血管神經(jīng)壓迫進行術前評估的靈敏度為97.4%（38/39），特異度為100%（1/1）；對責任血管來源的判斷與術中診斷進行一致性檢驗，Kappa值為0.921（95%的可信區(qū)間為0.817～1.02），P=0.000＜0.001。結論利用VR技術有助于術前對三叉神經(jīng)痛和面肌痙攣患者有無血管神經(jīng)壓迫和責任血管作出準確的評估，有助于指導微血管減壓手術。

三叉神經(jīng)痛；面肌痙攣；血管神經(jīng)壓迫；虛擬現(xiàn)實技術；微血管減壓術

引言

三叉神經(jīng)痛和面肌痙攣是臨床上常見的兩種顱腦神經(jīng)疾病，罹患此類疾病的患者常因疼痛難忍、心理障礙等而寢食難安、坐臥不寧，嚴重影響其生活質(zhì)量和身心健康。目前認為，腦血管對顱神經(jīng)根的壓迫是原發(fā)性三叉神經(jīng)痛和面肌痙攣的主要致病原因[1-2]。微血管減壓術是目前手術治療三叉神經(jīng)痛和面肌痙攣的首選方法[3-5]，也是目前唯一能夠根治這類疾病同時又保留神經(jīng)功能的非毀損性手術，但是手術仍具有一定的失敗率、并發(fā)癥發(fā)生率和復發(fā)率。據(jù)報道，選擇影像學上明確存在血管神經(jīng)壓迫的病例手術療效明顯優(yōu)于影像學陰性的病例[6]；術后復發(fā)的病例再次手術探查，發(fā)現(xiàn)有一半以上存在遺漏的責任血管[7]。因此，術前對血管神經(jīng)壓迫準確的評估，對于合適病例的選擇、手術計劃的制定、提高手術治愈率、降低手術風險都會有很大幫助。本研究基于患者的術前多模態(tài)神經(jīng)影像，利用3D-Slicer免費醫(yī)學影像處理軟件對后顱窩血管神經(jīng)關系進行虛擬現(xiàn)實模擬及評估，然后與術中真實情況進行對比，從而探討基于多模態(tài)神經(jīng)影像的虛擬現(xiàn)實技術對三叉神經(jīng)痛和面肌痙攣的診斷價值。

1 資料與方法

1.1 臨床資料

收集解放軍總醫(yī)院神經(jīng)外科2011年2月～2017年10月收治的三叉神經(jīng)痛和面肌痙攣患者40例，其中男性17例，女性23例，年齡22～76歲，具體基本情況，見表1。病例納入標準：① 經(jīng)藥物治療失敗或復發(fā)，或不能耐受藥物不良反應者；② 其他外科治療無效或復發(fā)者；③ 能夠配合在本單位完成術前MRI檢查者并接受微血管減壓手術治療者。排除標準：① 由腫瘤壓迫、動脈瘤壓迫、骨質(zhì)增生等繼發(fā)性因素引起者；② 身體一般情況差，不能耐受手術者。MRI檢查及微血管減壓手術治療均征得患者及其家屬同意并簽署知情同意書。

表1 患者的基本情況

1.2 術前MRI數(shù)據(jù)的采集

所有患者均于術前1～2 d采用1.5 T高場強超導磁體（Espree，西門子）進行磁共振掃描，掃描序列包括：① 平掃和增強的T1加權三維磁化強度預備梯度回波序列（T1WI 3D MPRAGE，TE 3.02 ms，TR 1650 ms， 矩 陣256×256，視場 250 mm×250 mm，層厚1 mm）；② 三維可變翻轉角質(zhì)子加權快速自旋回波序列（3D-SPACE，TE 227 ms，TR 1500 ms，矩陣 640×640，視場 225 mm×225 mm，層厚0.74 mm）；③ 三維時間飛躍法磁共振血管成像（3D-TOF-MRA，TE 7 ms，TR 29 ms，矩陣256×256，視場 180 mm×180 mm，層厚0.7 mm）。

1.3 虛擬現(xiàn)實模型的建立

在個人電腦上運行3D-Slicer軟件（版本4.5，SPL實驗室，哈佛大學），然后以DICOM格式導入患者的術前MRI數(shù)據(jù)，隨后對數(shù)據(jù)進行如下處理：① 使用General Registration（BRAINS）模塊將不同序列的MRI影像進行配準融合；② 進入Editor模塊，利用3D-SPACE序列對腦干、三叉神經(jīng)/面神經(jīng)進行三維重建，利用3D-TOF-MRA序列對后顱窩血管進行三維重建；③ 將重建好的腦干、顱神經(jīng)及血管的虛擬現(xiàn)實模型在3D Viewer窗口進行三維展示，并記錄數(shù)據(jù)處理整個過程所需要的時間。

1.4 術前評估

由一名中高年資神經(jīng)外科醫(yī)師根據(jù)重建好的虛擬現(xiàn)實模型對患者有無后顱窩血管神經(jīng)壓迫及責任血管來源作出術前評估，評估過程中可根據(jù)需要對虛擬現(xiàn)實模型進行任意縮放、360°自由旋轉、三維立體顯示、透明度及色彩調(diào)整等操作。

1.5 術中診斷

由主刀醫(yī)師在微血管減壓術中對患者后顱窩血管神經(jīng)關系進行探查并作出診斷。

1.6 統(tǒng)計學分析

使用SPSS 22.0統(tǒng)計學軟件進行統(tǒng)計分析。以微血管減壓術中對后顱窩血管神經(jīng)壓迫作出的判斷為金標準，計算利用虛擬現(xiàn)實模型對后顱窩血管神經(jīng)壓迫進行術前評估的靈敏度、特異度、誤診率及漏診率，并以Kappa值（K）檢驗術前評估結果與術中判斷結果的一致性，K≥0.75為極好的一致性，0.40≤K＜0.75為較好的一致性，K＜0.40表示一致性差。P＜0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結果

2.1 利用虛擬現(xiàn)實模型進行術前評估的可行性

術前MRI掃描及虛擬現(xiàn)實模型的建立在40例患者均順利完成。根據(jù)影像數(shù)據(jù)的復雜程度不同，從數(shù)據(jù)導入到完成虛擬現(xiàn)實模型重建所需要的時間從10～70 min不等，而且具有陡峭的學習曲線（圖1）。

2.2 利用虛擬現(xiàn)實模型進行術前評估的準確性

根據(jù)術前虛擬現(xiàn)實模型，40例患者中共38例被診斷出存在血管神經(jīng)壓迫，另外2例無血管神經(jīng)壓迫；在微血管減壓手術中，40例患者中有39例被確認存在血管神經(jīng)壓迫，只有1例未探查到明確的血管神經(jīng)壓迫，見表2。因此，利用基于多模態(tài)神經(jīng)影像的虛擬現(xiàn)實模型對后顱窩血管神經(jīng)壓迫進行術前評估的靈敏度為97.4%（38/39），特異度為100%（1/1），假陽性率為0（0/1），假陰性率為2.6%（1/39）。K值為0.655，P=0.000＜0.001，說明在判斷有無血管神經(jīng)壓迫方面，利用虛擬現(xiàn)實模型術前評估與手術探查結果具有較好的一致性。

圖1 虛擬現(xiàn)實模型建立的學習曲線

表2 術前診斷與術中診斷比較是否存在血管神經(jīng)壓迫（例）

在根據(jù)術前虛擬現(xiàn)實模型診斷出存在血管神經(jīng)壓迫的38例患者中，37例患者的責任血管與術中判斷結果一致，只有1例右側三叉神經(jīng)痛的患者在術中證實責任血管為小腦上動脈一分支，而術前根據(jù)虛擬現(xiàn)實模型診斷為小腦前下動脈的壓迫；術前診斷為無血管神經(jīng)壓迫的2例患者中，有1例在術中亦未探及到責任血管，而另外1例證實為巖靜脈從上方壓迫右側三叉神經(jīng)根入腦干區(qū)（Root Entry Zoon，REZ），見表3。K值為0.921（95%的可信區(qū)間為0.817～1.02），P=0.000＜0.001，表明在判定責任血管的來源方面，利用虛擬現(xiàn)實模型進行術前評估與術中所證實結果具有極好的一致性。

表3 責任血管的術前評估與術中診斷結果比較（例）

2.3 典型病例

37歲女性患者，主訴左側面部陣發(fā)性疼痛兩年，曾口服卡馬西平治療，癥狀緩解不明顯。入院后行MRI檢查提示有血管與左側三叉神經(jīng)關系密切，但血管的確切來源及兩者具體解剖關系難以確定（圖2）。利用3D-Slicer軟件根據(jù)其術前多模態(tài)MRI數(shù)據(jù)重建出虛擬現(xiàn)實模型（圖3），耗時13 min。然后根據(jù)虛擬現(xiàn)實模型評估發(fā)現(xiàn)左側小腦上動脈分為兩個分支，其中一支從三叉神經(jīng)REZ區(qū)通過并在其內(nèi)側和上方造成壓迫。術中探查三叉神經(jīng)REZ區(qū)，所見責任血管及血管神經(jīng)關系與術前虛擬現(xiàn)實模型所顯示完全吻合，充分減壓后探查未再發(fā)現(xiàn)其他血管壓迫。手術效果良好，術后患者左側面部疼痛消失。

圖2 典型病例之術前MRI影像

3 討論

明確是否存在血管神經(jīng)壓迫對于三叉神經(jīng)痛與面積痙攣的病因診斷、治療策略選擇和預后評估都具有很重要的作用[8]。在判斷有無血管神經(jīng)壓迫時，臨床上常用的MRI檢查可以提供很多大幫助[9]，尤其某些特殊序列如磁共振血管成像（MRA）、3D-CISS序列等對血管或神經(jīng)的顯示更加清晰[10-11]。但是目前常規(guī)MRI圖像依然有很多不足之處，不能夠滿足現(xiàn)在精準神經(jīng)外科的要求，例如：MRA序列雖然可以清晰地顯示出動脈結構（高信號），但卻無法以同樣的清晰程度顯示顱神經(jīng)結構（等信號）；CISS序列雖然可以同時清晰地顯示出血管與神經(jīng)結構（均表現(xiàn)為低信號），但這又給二者之間的辨別帶來困難。另外，在某些確實存在血管神經(jīng)壓迫的病例中，由于責任血管走行、掃描基線定位方向及掃描層厚等原因，使得某些壓迫點不能夠顯示而漏診；在一些血管神經(jīng)關系復雜、責任血管變異較大的病例中，單純依靠原始的二維影像難以對解剖關系形成三維空間認識，導致不能作出確切診斷。

本研究利用多模態(tài)神經(jīng)影像，基于不同MRI序列（如3D-TOF-MRA序列、3D-SPACE序列），使用3D-Slicer軟件在個人電腦上建立后顱窩血管神經(jīng)的虛擬現(xiàn)實模型，然后根據(jù)重建好的虛擬現(xiàn)實模型對三叉神經(jīng)痛和面肌痙攣患者是否存在血管神經(jīng)壓迫及責任血管來源作出判斷。不同序列融合之后，在多模態(tài)影像上面可以將血管（高信號）與神經(jīng)結構（低信號）清楚地區(qū)分開來，然后分別利用分辨率較高的序列重建出相應的結構，包括腦干、后顱窩血管及顱神經(jīng)，這樣就克服了單一模態(tài)影像上難以辨別血管、神經(jīng)的困難[12]，而且腦干的重建可以為三維空間關系提供良好的參照，更有助于術前模擬手術體位及入路。Linux）兼容的特點，因此借助于這款軟件我們可以利用個人電腦實現(xiàn)隨時隨地對影像數(shù)據(jù)進行處理，而不必受限于特定的醫(yī)學影像處理工作站對時間和工作場所的要求，這給我們的學習和工作提供了很大的便利，而且大大降低數(shù)據(jù)處理所需要的成本。

圖3 典型病例之虛擬現(xiàn)實模型與微血管減壓術中所見情況

本研究證實了利用多模態(tài)影像重建虛擬現(xiàn)實模型的可行性與高效性，對40例患者全部完成重建工作，并且從最初建立模型所需時間為1 h左右到完成20例重建以后每例所需時間基本不超過30 min，表現(xiàn)出陡峭的學習曲線，其中1例最快13 min即完成重建工作。因此在熟練掌握虛擬現(xiàn)實模型重建技術后，此種術前評估方法并不會給臨床工作帶來過重的額外負擔。

與微血管減壓手術中所見實際情況相對比，利用本研究提供的方法對后顱窩血管神經(jīng)壓迫進行術前評估可達到97.4%（38/39）的靈敏度和100%（1/1）的特異度。對于責任血管來源的判斷，本研究方法的評估結果和術中診斷有著極好的一致性。這就給手術策略的選擇提供了很有利的依據(jù)。另外，虛擬現(xiàn)實模型還可以任意角度旋轉、調(diào)整透明度、三維立體觀察，彌補手術過程中難以達到的某些視角和方位，為術中尋找責任血管、縮短手術時間帶來極大幫助。

更有趣的是，可以將3D-Slicer重建好的虛擬現(xiàn)實模型傳輸?shù)绞殖衷O備，如iPhone手機、iPad等，并可以在手持設備上對虛擬現(xiàn)實模型進行比在電腦上更為方便的縮放、旋轉、調(diào)整透明度等操作。這樣不僅可以方便醫(yī)生對解剖知識的學習、術前的評估，還可以在與患者及其家屬術前談話時進行展示，使他們對所患疾病有更加直觀、深刻的認識，了解手術的基本過程，打消他們內(nèi)心的一些顧慮和焦慮，增加對醫(yī)生和手術的信心，在一定程度上可以改善醫(yī)患關系。

需要注意的是，當根據(jù)虛擬現(xiàn)實模型評估未發(fā)現(xiàn)血管神經(jīng)壓迫時，不能夠完全排除壓迫存在的可能，因為本研究方法仍存在2.6%（1/39）的假陰性率，尤其懷疑責任血管為靜脈時要格外謹慎[16]，應仔細評估以免貽誤患者的治療。我們將繼續(xù)改進研究方法，優(yōu)化掃描序列，使用更高場強磁共振機器進行術前掃描以提高利用虛擬現(xiàn)實技術對血管神經(jīng)壓迫進行術前評估的靈敏度，降低其漏診率。

4 結論

雖然有關利用多模態(tài)影像進行類似虛擬現(xiàn)實模型重建的研究已有報道[13-15]，但大多所使用的軟件為商業(yè)軟件，成本較高，并且操作過程繁瑣復雜。本研究利用的3D-Slicer軟件是一款開源的免費醫(yī)學影像處理軟件，它可以在個人電腦上順利運行，具有多系統(tǒng)（Windows、Mac、

本研究證實了基于多模態(tài)神經(jīng)影像的虛擬現(xiàn)實技術對三叉神經(jīng)痛和面肌痙攣進行術前評估的技術可行性和準確性，它是一項安全、無創(chuàng)、可重復操作的技術，其操作方便、成本低廉、觀察直觀等優(yōu)點為臨床教育、培訓學習及術前診斷、手術規(guī)劃帶來極大幫助。但虛擬現(xiàn)實技術目前還不能完全取代術中探查，其真正的臨床價值還有待于進一步的研究去證實。

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Value of Multimodal Image-Based Virtual Reality for the Diagnosis of Neurovascular Compression in Patients with Trigeminal Neuralgia and Hemi-Facial Spasm

YAO Shujing, LI Fangye, ZHAO Yining, ZHANG Jiashu, LI Chong, ZHANG Zhizhong, ZHANG Jun, CHEN Xiaolei
Department of Neurosurgery, Chinese PLA General Hospital, Beijing 100853, China

ObjectiveTo address the feasibility and predictive value of multimodal image-based virtual reality in preoperative evaluation of neurovascular compression in patients with trigeminal neuralgia and hemi-facial spasm. Methods This study included 40 patients who underwent microvascular decompression for classic primary trigeminal neuralgia or hemi-facial spasm. All patients underwent a preoperative 1.5 T MRI with plain and enhanced 3D T1-weighted magnetization prepared rapid acquisition gradient echo (MPRAGE) sequence, T2-weighted 3D sampling perfection with application-optimized contrasts by using different flip angle evolutions (3D-SPACE) sequence, and 3D time-of- flight (TOF) magnetic resonance angiography (MRA) sequence in combination.Multimodal MRI images were then co-registered with open-source software 3D Slicer, followed by three-dimensional image reconstruction to generate virtual reality images of possible neurovascular compression. Evaluation of neurovascular compression was then performed according to the virtual reality model and compared with the intra-operative findings. Results Preoperative MRI scan and virtual reality model reconstruction were successfully completed in all of the 40 cases. For predicting the existence of neurovascular compression, multimodal image-based virtual reality sensitivity was 97.4% (38/39), and specificity was 100%(1/1). The Kappa coefficient for predicting the offending vessel was 0.921 (95% confidence interval, 0.817～1.02),P=0.000＜0.001.Conclusion Multimodal image-based virtual reality is proved to be reliable in detecting neurovascular compression and the offending vessel in patients with trigeminal neuralgia and hemi-facial spasm, which can provide some guide for the microvascular decompression surgery.

trigeminal neuralgia; hemi-facial spasm; neurovascular compression; virtual reality; microvascular decompression

Q429+.6

A

10.3969/j.issn.1674-1633.2017.12.002

1674-1633(2017)012-0007-04

2017-11-17

國家自然科學基金（81771481）。

陳曉雷，主任醫(yī)師，副教授，碩士生導師，主要研究方向為高場強術中磁共振及功能神經(jīng)導航技術和神經(jīng)內(nèi)窺鏡技術。

通訊作者郵箱：chxlei@mail.sysu.edu.cn

本文編輯 王靜