孫 堅(jiān)，譚 珂，高 原，蔡守旺，王鵬飛

1 解放軍醫(yī)學(xué)院，北京 100853；2 解放軍總醫(yī)院研究生院 教育技術(shù)中心，北京 100853；3 解放軍總醫(yī)院第一醫(yī)學(xué)中心 肝膽胰外科學(xué)部，北京 100853

利用CT等醫(yī)療探查設(shè)備獲取數(shù)據(jù)信息并進(jìn)行三維可視化建模，一直以來是醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。在肝膽外科手術(shù)研究領(lǐng)域，對(duì)肝腫瘤的形態(tài)和位置進(jìn)行自動(dòng)或手動(dòng)標(biāo)注分割，其結(jié)果可方便開展三維可視化建模分析，進(jìn)而確定手術(shù)方案并實(shí)現(xiàn)術(shù)中規(guī)劃[1-3]。目前可視化建模的基本方法主要有移動(dòng)立方體算法(marching cubes，MC)[4]、體繪制法[5]、多平面重建法[6-7]、最大密度投影法[8]、容積重建法[9]、有限元法[10]。Custodio等[11]提出了一種擴(kuò)展的行進(jìn)數(shù)據(jù)集算法，將MC中像素值的0、1標(biāo)記改進(jìn)為+、?和=，解決了拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)劃分和網(wǎng)格質(zhì)量提升的沖突。De Sales Tsuzuki等[12]提出了一種基于傳播的MC算法，采用開放邊界條件進(jìn)行循環(huán)以確定體元的迭代處理順序，在高數(shù)據(jù)量的條件下保持了較高的運(yùn)算速度。Gu和Kim[13]使用以CPU為核心的Bunyk算法優(yōu)化了光線投射算法，使用逐像素的交集表以保證非凸網(wǎng)格的準(zhǔn)確性。上述研究在成像算法方面取得了建設(shè)性成果，但在實(shí)際應(yīng)用中存在一定的欠缺，如描述器官的受傷情況。在日常生活中，車禍、墜落、鈍擊等意外沖擊造成脾損傷的發(fā)生率在腹部創(chuàng)傷中可達(dá)40%～50%，在腹部閉合性損傷中，脾破裂占20%～40%[14]。由于沖擊會(huì)造成肝脾包膜破裂、實(shí)質(zhì)裂傷，甚至門靜脈、肝靜脈受損，肝脾葉血腫、離斷、異位、損毀，腹腔壓力變化造成血腫，整體解剖結(jié)構(gòu)發(fā)生改變，相較于正常肝脾或肝腫瘤等結(jié)構(gòu)，其CT圖像視野混亂，數(shù)據(jù)的分類、識(shí)別、標(biāo)注易在實(shí)質(zhì)損毀區(qū)域混淆，上述研究成果不能完全解決此類問題。為解決問題并提供思路，本文在體繪制流程中設(shè)計(jì)了多像素值的自動(dòng)提取，并將體繪制中空間數(shù)據(jù)與增強(qiáng)CT的DICOM數(shù)據(jù)建立重映射，繪制的模型可清楚觀察肝脾破裂傷的解剖結(jié)構(gòu)與病理信息，為后續(xù)相關(guān)研究提供了一定基礎(chǔ)。

資料和方法

1資料 以2013年1月-2018年11月在解放軍總醫(yī)院第一醫(yī)學(xué)中心肝膽胰外科學(xué)部15例肝脾破裂傷患者增強(qiáng)CT的DICOM數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，其創(chuàng)傷來源為車禍沖擊、高空墜落、重物鈍擊等事故。依據(jù)人民衛(wèi)生出版社出版第8版《外科學(xué)》中關(guān)于肝外傷和脾外傷的分級(jí)以及肝膽胰外科學(xué)部診療實(shí)際情況，篩選出肝外傷Ⅱ～Ⅳ級(jí)共7例，脾外傷Ⅲ級(jí)4例(1例肝脾均破裂)，總計(jì)11例病例作為肝脾破裂傷可視化數(shù)據(jù)集，其中9例男性，1例女性，年齡21～47歲。

2設(shè)備 本實(shí)驗(yàn)圖形工作站配置為：Intel Core i7-7700HQ@2.80 gHz四核；顯卡Nvidia GeForce GTX 1060；內(nèi)存16 gB；Windows 10 64位操作系統(tǒng)(DirectX 12)。在進(jìn)行可視化模型構(gòu)建與演示時(shí)系統(tǒng)流暢無卡頓。

3多像素值提取的CT數(shù)據(jù)體繪制 針對(duì)肝脾破裂傷的CT圖像解剖結(jié)構(gòu)異常等特征，需對(duì)CT數(shù)據(jù)先進(jìn)行體繪制。為更好體現(xiàn)繪制模型區(qū)分器官、血管與骨骼等不同部分，本文對(duì)傳統(tǒng)光線投射體繪制算法進(jìn)行了多像素值提取改進(jìn)，其實(shí)現(xiàn)基于視覺化工具函式庫(Visualization Tool Kit，VTK)，該函式庫是一種廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)圖形、圖像處理、可視化的開源軟件系統(tǒng)。方法如下：1)利用DICOM Image Reader類庫讀取CT DICOM數(shù)據(jù)；2)利用Get Scalar Pointer (i,j,k)函數(shù)遍歷DICOM數(shù)據(jù)中所有體素，由于CT獲取的人體組織HU值為0~600[15]，所以創(chuàng)建容量為600的數(shù)列，歸類統(tǒng)計(jì)CT數(shù)據(jù)中大于0、小于600的HU值，并使用Bubble Sort排序方法對(duì)HU值的出現(xiàn)次數(shù)進(jìn)行由大到小排序，出現(xiàn)頻率最高的3種HU值即對(duì)應(yīng)骨骼、血管與器官的像素值信息；3)利用Opacity Transform(透明度變換)與Color Transform Function(像素值變換)方法確定多種透明度值和像素值的映射方式。傳統(tǒng)方法將像素值參數(shù)設(shè)為定值，本文優(yōu)化為將上述3個(gè)HU值作為參數(shù)輸入，以確保后續(xù)對(duì)易混淆區(qū)域有效繪制可視化模型；4)利用Volume Ray Cast Composite Function計(jì)算光照效應(yīng)，將空間平行光線與三維影像數(shù)據(jù)求交，并將相交部分的光線線段等值劃分以確定采樣點(diǎn)；5)利用Set Interpolation Type To Linear方法，根據(jù)采樣點(diǎn)在空間坐標(biāo)系下的位置確定與其距離最近的8個(gè)體素，將各體素值輸入三線性插值公式，計(jì)算出采樣點(diǎn)的像素值和透明度值；6)利用Volume Ray Cast Mapper模擬光線通過整個(gè)三維數(shù)據(jù)矩陣到達(dá)觀察點(diǎn)的過程，將相交部分光線線段中采樣點(diǎn)值由后至前累加；7)為體繪制過程完整渲染，需利用Render Window與Render Window Interacto定義繪制過程中顯示器鏡頭位置與光照模型。

由于增強(qiáng)CT體素中器官、血管和器官實(shí)質(zhì)的HU值均高于出血時(shí)血液的HU值，故繪制的可視化模型不含有出血血液，可以清晰準(zhǔn)確地顯示患者受傷肝、脾的解剖結(jié)構(gòu)。具體實(shí)現(xiàn)流程見圖1。

圖1 多像素值提取的體繪制流程圖Fig.1 Flowchart of body drawing for multi-pixel value extraction

4體繪制模型重映射與多層插值構(gòu)建體繪制模型 前面利用CT數(shù)據(jù)繪制出的體模型是關(guān)于整個(gè)腹腔的可視化模型，為提取肝脾破裂傷的臟器實(shí)質(zhì)和脈管部分，進(jìn)行體繪制模型重映射與多層插值，具體步驟如下：1)利用自動(dòng)勾選和手動(dòng)劃分相結(jié)合的方式，去除體繪制模型中大部分無用區(qū)域。2)利用矩陣變換，將剩余三維體繪制模型所包含的體素重映射回二維CT數(shù)據(jù)[16]。3)使用多層插值法刪除模型冗余細(xì)節(jié)。首先在CT數(shù)據(jù)中選擇若干張圖片并勾選不需要的部分HU值，然后對(duì)其進(jìn)行距離變換以查找多余HU值的主干部分，最后以各層主干部分為基礎(chǔ)，在整個(gè)空間進(jìn)行插值并分割刪除[17]。4)更新體繪制模型的剩余數(shù)據(jù)并重新繪制，得到可觀察的最終模型。其具體實(shí)現(xiàn)演示如圖2。

圖2 體繪制模型重建步驟A：繪制全DICOM數(shù)據(jù)模型；B：首先去掉骨骼，然后勾選去除肝以外區(qū)域；C：重映射與多層插值法去除冗余部分；D：更新模型，完成肝破裂可視化模型構(gòu)建Fig.2 Reconstruction steps of volume renderingA: Draw the full DICOM data model; B: First remove the bones, then remove the area outside the liver; C: Remove the redundant parts by using remap and multi-layer interpolation; D: Update to complete the liver rupture visualization model

結(jié) 果

1方法應(yīng)用與案例分析 本文設(shè)計(jì)方法于2020年8-9月在解放軍總醫(yī)院第一醫(yī)學(xué)中心肝膽胰外科學(xué)部針對(duì)肝脾破裂傷增強(qiáng)CT數(shù)據(jù)進(jìn)行體繪制模型構(gòu)建應(yīng)用，模型構(gòu)建時(shí)間為4.01～5.83s。除工程師操作外，對(duì)學(xué)部副主任醫(yī)師、主治醫(yī)師和醫(yī)師進(jìn)行培訓(xùn)，經(jīng)1.5～2 h的練習(xí)后，可以獨(dú)立構(gòu)建肝脾破裂傷模型，也能通過模型進(jìn)行診斷與確定治療方案。

本文所構(gòu)建患者的肝脾破裂可視化模型，能夠在三維空間多角度、多層次觀察，清楚分辨器官實(shí)質(zhì)的受損部位和受損情況，并實(shí)際以此為依據(jù)分析患者病情、輔助決定治療方法與手段。如圖3A所示，患者為25歲男性，因重物砸傷腹部，其體繪制的模型可見門脈右后支五、六、七段均破裂；顯示肝右靜脈、右后下靜脈均在右肝破裂范圍內(nèi)，因肝右靜脈、右后下靜脈破裂，單純切除肝右后葉會(huì)造成肝右前葉血液回流受限，所以合理的手術(shù)方案應(yīng)為右半肝切除術(shù)。如圖3B所示，患者為27歲男性，因肝破裂術(shù)后再次出血而復(fù)查，可見右肝表面包裹性壞死，門脈與靜脈系統(tǒng)完好，考慮給予對(duì)癥治療，定期進(jìn)行肝CT掃描與血紅蛋白監(jiān)測(cè)，并服用保肝、止血、抗炎類藥物。圖4所示，患者為38歲女性，因車禍沖擊致使脾破裂，模型可見脾門處有3處裂傷，脾膈面上極有長(zhǎng)破裂口，因脾質(zhì)地較脆、破裂口較多，遂考慮行脾切除術(shù)。

圖3 肝可視化模型圖A：門脈右后支五、六、七段均破裂，肝右靜脈、右后下靜脈均在右肝破裂范圍內(nèi)；B：右肝表面包裹性壞死，門脈與靜脈系統(tǒng)完好Fig.3 Visualization model of the liverA: The right posterior branch of the portal vein in segments V, VI and VII are ruptured, and the right hepatic vein and right posterior inferior vein are within the ruptured right liver; B: Encapsulated necrosis can be found on the surface of the right liver, and portal and venous system are intact

圖4 脾可視化模型圖Fig.4 Visualization model of the spleen

2 與傳統(tǒng)MC算法構(gòu)建模型對(duì)比 模型對(duì)比如圖5所示。相較于MC算法構(gòu)建的三維面模型，體繪制三維模型更容易實(shí)現(xiàn)從整體受傷區(qū)域觀察與其他器官組織的毗鄰關(guān)系。因?yàn)樽⑸浜蟮脑煊皠┰谟跋駭?shù)據(jù)中顯示為高信號(hào)值，在體繪制過程中可以更加清楚地觀察肝脾內(nèi)脈管系統(tǒng)的形態(tài)走向以及受損情況。不同于骨骼外傷等病情，肝脾等臟器受外傷會(huì)導(dǎo)致實(shí)質(zhì)表面凹凸不平，易與血液凝塊混合，血腫時(shí)更會(huì)與其他臟器粘連，傳統(tǒng)MC重建出的可視化模型凹凸不平，難以將數(shù)據(jù)信息準(zhǔn)確呈現(xiàn)給外科醫(yī)生，而過度的平滑處理則會(huì)遺失部分解剖信息。

圖5 相同一套CT數(shù)據(jù)繪制的面模型(A)、體模型(B)與本文體繪制模型(C)對(duì)比(針對(duì)肝破裂傷，傳統(tǒng)面繪制模型在繪制時(shí)難以描述受損區(qū)域，而傳統(tǒng)體繪制模型難以區(qū)分肝的脈管與實(shí)質(zhì))Fig.5 Comparison of the surface rendering model (A), volume rendering model (B) and our model (C) established by the same set of CT data(for liver rupture injury, the traditional surface rendering model is difficult to describe the damaged area, while the traditional volume rendering model is difficult to distinguish the vascular and parenchyma of the liver)

3 與傳統(tǒng)體繪制構(gòu)建模型對(duì)比 傳統(tǒng)體繪制模型將DICOM數(shù)據(jù)的HU值與像素值建立線性映射，其最終繪制的肝脾可視化模型難以清晰區(qū)分實(shí)質(zhì)與脈管部分[18]，易造成影像結(jié)果的誤判，而解決上述問題的傳統(tǒng)方法需提前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類標(biāo)記，對(duì)CT圖像讀取能力、分辨有用與無用信息的要求較高。本文自動(dòng)提取HU值并對(duì)應(yīng)像素值，進(jìn)而建立顏色區(qū)間，最終的模型能準(zhǔn)確描述受損區(qū)域的解剖結(jié)構(gòu)。在進(jìn)行傳統(tǒng)體繪制模型構(gòu)建時(shí)，需手動(dòng)一次性去除無用數(shù)據(jù)，操作要求高，模型與實(shí)際情況相差大，而本文方法將體模型包含的三維數(shù)據(jù)與CT中HU值建立映射，在全DICOM數(shù)據(jù)體繪制的前提下，交替進(jìn)行三維空間分割與二維圖像分割，能夠方便直觀地構(gòu)建肝脾破裂傷可視化模型。

討 論

利用CT等影像學(xué)設(shè)備對(duì)肝脾的位置、體積、動(dòng)靜脈與膽道結(jié)構(gòu)進(jìn)行成像，一直以來是外科醫(yī)生了解患者情況并進(jìn)行診斷和手術(shù)設(shè)計(jì)的必要手段。本文優(yōu)化的三維重建體繪制方法可以同時(shí)展示患者的器官、組織、血管等信息，便于直觀地將三維解剖結(jié)構(gòu)準(zhǔn)確地呈現(xiàn)給外科醫(yī)生。其成果首先可輔助術(shù)前準(zhǔn)備時(shí)更細(xì)致地觀察患者受傷位置、受傷情況及各器官組織的空間結(jié)構(gòu)變化等一系列解剖信息，輔助指導(dǎo)外科醫(yī)生進(jìn)行臨床診斷、設(shè)計(jì)手術(shù)方案與并開展術(shù)前討論；其次可以與三維空間定位傳感技術(shù)相結(jié)合，在術(shù)中實(shí)時(shí)更新三維模型的空間注冊(cè)信息，從而為術(shù)中導(dǎo)航和輔助手術(shù)操作提供支持；且更便于對(duì)比評(píng)估術(shù)后患者恢復(fù)的情況。

上述方法對(duì)于提升手術(shù)質(zhì)量與評(píng)估術(shù)后恢復(fù)效果有著十分重要的價(jià)值。其重建結(jié)果也可以應(yīng)用于進(jìn)一步構(gòu)建三維空間網(wǎng)格模型，為個(gè)性化手術(shù)仿真模擬提供器官實(shí)質(zhì)和血管的疊加物理仿真計(jì)算模型；將該模型在臨床教學(xué)中應(yīng)用，可方便學(xué)生快速直觀地理解相關(guān)疾病的解剖結(jié)構(gòu)，具有良好的教學(xué)應(yīng)用前景。但當(dāng)特殊情況導(dǎo)致器官內(nèi)血管變窄、信號(hào)變低時(shí)，其CT數(shù)據(jù)區(qū)分度差，如肝中央?yún)^(qū)損傷引起的大范圍血腫形成包塊，肝中靜脈受壓變細(xì)，造影劑信號(hào)值與肝實(shí)質(zhì)信號(hào)值相似，難以構(gòu)建出準(zhǔn)確直觀的體繪制模型。

目前器官組織的三維重建在外科手術(shù)領(lǐng)域展現(xiàn)了良好的發(fā)展前景，其研究成果近幾年在三維數(shù)據(jù)重建、混合現(xiàn)實(shí)顯示、術(shù)中規(guī)劃導(dǎo)航、支持力反饋的虛擬手術(shù)模擬等方面有著長(zhǎng)足的進(jìn)步。但目前為止，其成果算法仍未完全平衡好快速性與準(zhǔn)確性之間的關(guān)系，本文為相關(guān)問題發(fā)展與解決提供了改進(jìn)思路。未來醫(yī)學(xué)三維重建會(huì)向著精確化、快速化、設(shè)備小型化、掃描自動(dòng)化、配準(zhǔn)實(shí)時(shí)化的方向發(fā)展，其研究成果會(huì)更加廣泛地運(yùn)用于肝膽外科、顱腦外科、泌尿外科等一系列學(xué)科的臨床手術(shù)中，大幅提高外科手術(shù)的效率和精準(zhǔn)性。