2023肝肿瘤消融穿刺路径规划数字化研究进展全文.docx

《2023肝肿瘤消融穿刺路径规划数字化研究进展全文.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《2023肝肿瘤消融穿刺路径规划数字化研究进展全文.docx（5页珍藏版）》请在第一文库网上搜索。

1、2023肝肿瘤消融穿刺路径规划数字化研究进展（全文）影像引导下经皮消融治疗是在影像设备引导下，将消融针穿刺入肿瘤内，通过物理或化学能量毁损肿瘤组织的一种局部治疗技术,对于直径3cm的肝肿瘤疗效确切、安全性好、重复性高1-30消融治疗包括术前规划、术中实施以及术后评估三个阶段，其中基于影像的术前穿刺路径规划尤为重要。为实现精准、规范的消融布针穿刺路径术前规划，医生需要充分掌握不同消融技术的消融灶热场与消融条件的量效关系、器官组织的影像断层图像识别与重建，并对可能引起的并发症有充分的预判，在保证肿瘤彻底消融的前提下，尽可能减少对周围组织的损伤。当前消融穿刺路径规划依赖医生个人经验，主观性较强；而具

2、备丰富消融规划经验的医生资源高度集中，有限的优质医疗资源难以满足日益增长的消融治疗需求。当前世界逐步迈入数字时代，大数据、人工智能、云计算等数字技术日新月异，数字化正改变着社会发展方式。在医疗卫生领域，数字化技术带来翻天覆地的改变4o从数字化的角度来看，消融治疗以标准化的影像图像为基础，是最有可能实现诊疗场景数字化的技术之一，有望实现全闭环工作流程数字化技术覆盖。目前针对消融穿刺路径规划的研究，根据研究技术路线及方法可分为四类，分别是基于三维重建的规划、热场模拟规划、机器人穿刺规划、实际穿刺路径规划。本文概述穿刺路径规划的数字化研究进展。1基于三维重建的规划穿刺路径自动规划通常建立在腹部脏器三

3、维重建的基础上，根据直观显示的各关键结构的相对位置和法线距离，确定穿刺路径走向。早期研究者将阈值法、区域生长等方法用于肝脏和肝肿瘤的分割及三维重建，但由于所提取图像特征简单，重建效果不理想5-60后来又有研究者基于随机特征子空间集合的极限学习（E1M）、支持向量机（SVM）等机器学习方法对肝脏分割并优化7-8o还有以U-Net为代表的深度卷积神经网络针对肝内肿瘤不规则、边缘模糊的特点，对于肝脏及肿瘤分割可获得较满意结果901iU等10进一步通过残差模块、D1CE损失函数和基于形态学的加权方式提升网络模型的分割效果。尽管三维重建包含穿刺路径规划，但通常是在分割后的三维模型中避开不能穿刺的脏器及组

4、织，寻找一条由肝肿瘤至体表的连线，即视为穿刺路径规划11-12o这种规划方法存在的主要问题是未充分考虑穿刺路径需避开的关键结构，导致关键结构没有被充分重建，或非关键结构的过度重建。部分研究的三维重建规划重视显示效果，忽视消融治疗的实际需求,导致临床难以操作13-14o2热场模拟规划热场模拟规划是通过计算机仿真消融热场分布，模拟消融灶覆盖肿瘤的最佳位置，从而形成穿刺路径规划。有学者于2003年使用RF-Sim肿瘤规划平台，在三维空间内模拟消融灶覆盖W瘤的情形，并通过手工拖拽穿刺针避开危险结构，形成消融穿刺路径规划；于2005年又借助虚拟现实以及力反馈设计，增强了规划软件模拟的真实性,实现了多个消

5、融球灶覆盖一个大肿瘤区域的计算机模拟效果，可进行多针消融规划15-16o另有学者通过模拟单针与多针微波消融热场范围覆盖肿瘤的情况形成穿刺路径规划，在腹部CT三维重建空间中将消融热场范围覆盖肿瘤设计消融穿刺路径规划17-19o以热场覆盖肿瘤的方式模拟穿刺路径规划，有助于实现肿瘤彻底消融。然而利用消融球灶覆盖肿瘤的规划与消融针穿刺路径规划不同，多数热场研究团队都聚焦于如何用单个或多个消融热场覆盖肿瘤的问题，没有考虑腹腔解剖结构对于穿刺路径规划的影响，难以满足临床实际穿刺路径规划的需求。3机器人穿刺规划如今，肿瘤穿刺机器人的研究如火如荼，研究者针对如何改进、提升机器人的运动位姿、穿刺速度、穿刺精度等

6、目标开展了深入研究，以实现数字化、自动化消融治疗。穿刺路径规划是穿刺机器人研究中不可缺少的步骤,主要是为机器人设计的运动轨迹，以验证机器人穿刺的精度与速度。1iu等20在考虑肋骨及血管等结构避障的情况下，针对肝内多针消融机器人穿刺进行规划，在离体实验中取得较满意结果。Won等21设计了一套主-从装置机械臂，用以在CT引导下进行活检和消融穿刺，并在体模型上验证W瘤直径10mm时,可实现较为精准的穿刺。然而,穿刺机器人的路径规划通常是为研究机械臂穿刺运动轨迹，检测机器人的穿刺准确度、运动时间等性能而设置22-23o在规划运动轨迹时,未能充分考虑穿刺路径规划的关键解剖结构，难以满足穿刺路径规划的需求

7、。未来使用穿刺机器人操作时，还需制定符合临床要求的穿刺路径规划，在机器人位姿运动精准、速度适宜的前提下，准确、安全地穿刺肝肿瘤病灶，实现智能化、自动化消融治疗。4实际穿刺路径规划实际穿刺路径规划是结合三维重建、热场模拟等消融必须考虑因素后，根据临床实际需求，制定真正满足临床实际要求的穿刺路径规划研究。根据所用技术路线的不同，分为投影法与智能法。4.1 投影法穿刺路径规划投影法是指以投影思路设计研究技术路线并开展穿刺路径的研究工作，将肿瘤质心视为光源，将临床设计穿刺路径需避开的关键结构，即约束条件,设定为不透光的遮挡物，在充分考虑约束条件的情况下，即可获得潜在可进针穿刺的区域。针对2003年使用

8、Ne1der-Mead单纯形算法进行改进,将肿瘤视为光源，并将不能损伤的关键结构视为遮光区，形成初步的投影法方案24-25o该算法对5例患者的测试结果表明，可使规划的穿刺路径远离关键结构。Baegert等26扩展了穿刺路径规划中约束条件，并考虑实际穿刺深度、穿刺路径到关键结构的距离等条件构造评估函数，其规划结果不差于专家手动规划的结果270有学者将Pareto最优概念引入伞形射频电极穿刺路径规划，根据适用插入区域的许可条件构造成对Pareto边界,该算法对检验穿刺路径规划是否违反必要条件有较好的作用28-29o随着影像图像分割的稳健性和准确性提升，一项基于透视投影的布针规划方法用于消融热场模型

9、替代传统椭圆模型，结果显示不差于临床医生手动规划30-31o但该穿刺路径规划算法的准确性是基于圆柱投影法，为得到可能的穿刺路径规划，在建模过程中会进行水平和垂直偏转角度离散重采样，而偏转角度离散程度会影响穿刺路径规划的精度。1iu等32使用球形坐标，通过对消融针、关键结构和患者皮肤离散采样进行消融场景构建，采用牛顿法优化目标函数获得最佳穿刺路径。一些研究团队进一步扩充了临床约束条件并融入算法中33-34,有望得到更为可靠的穿刺路径模型，但该模型还未经过临床验证。4.2 智能法穿刺路径规划智能法是指基于人工智能算法，通过大量真实病例收集医生消融穿刺经验，构建智能化穿刺路径规划模型。已有学者采用人

10、工智能深度学习等方法应用于机器人避障、汽车无人驾驶等应用方向的路径规划35-36,然而采用人工智能方法规划穿刺路径的研究较少。Tan等37通过UDQ1强化学习模型，在计算机模拟与体模实验结果都显示该布针规划模型具有较好的准确性与稳健性。但该模型针对的是一种临床不常用的特殊软针，同时建模时纳入的关键结构有限，不足以模拟人体腹部的复杂情况，该模型应用于人体消融穿刺布针规划还有待进一步改进。智能法相比于投影法的弊端在于所有关键结构不能完全有效的分割重建，造成穿刺路径规划算法误差累计，导致最终规划结果有效率不高；此外人工智能模型的不可解释性对于模型后续调整、优化构成挑战。综上所述，目前已有不同研究者采用多种方法规划肝肿瘤消融穿刺路径，然而规划结果与实际应用仍有距离，未在临床广泛应用。未来还需建立数字化、标准化、规范化的肝肿瘤穿刺路径规划模型，为临床提供标准手术方案，降低肝肿瘤消融的技术难度,提高肝肿瘤消融治疗的有效性和安全性，并继续加强肝肿瘤消融治疗的推广和普及，造福广大肝肿瘤患者。参考文献略）