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CT引导的肺穿刺路径规划与手术导航关键技术研究

鲍楠  
【摘要】:肺癌已成为发病率与致死率最高的重大癌症之一,在其临床诊断过程中,活体组织的病理检查是诊断的金标准。CT引导下肺穿刺手术是对肺部病灶进行活检的最常规手段,但是手术中仍然存在着一些问题,由于无法实时获取穿刺针与病灶的位置关系,导致患者需要被反复穿刺和CT扫描确认后才能成功取到活体组织,平均穿刺和扫描次数达到6-8次,增加了气胸等术后并发症的几率以及放射性辐射的风险。CT引导的肺穿刺手术导航可以解决常规肺穿刺手术临床中面临的困难,智能化地引导医生进行肺穿刺手术,提高手术的成功率和效率,减轻对患者的损伤和医生的负担。本文从CT引导下肺穿刺手术导航的临床应用出发,旨在解决手术路径规划与空间配准这两个重要环节中的实际问题,围绕着智能化最优手术路径规划与导航空间配准精度提升两大方面,对基于临床准则的约束多目标路径优化、面向路径规划的胸部重要组织器官自动分割、基于点配准的标记物数目与分布优化以及图像空间的配准标记点自动定位这四个关键问题展开了深入研究。在解决了上述关键问题的同时,本文还设计开发了一套CT引导的肺穿刺手术导航原型系统,将上述四部分研究成果集成在系统中,进一步完善了系统的准确性和可靠性,推动肺穿刺手术导航系统在临床中的实际应用。本文的工作主要包括如下几个方面:(1)提出一种基于肺穿刺手术临床准则的约束多目标最优路径规划方法。该方法将肺穿刺手术特有的临床准则定量化,包括手术必须遵守的约束性条件与衡量路径风险和优劣的目标性条件,定义了基于路径风险的子目标函数,利用帕累托优化方法寻求在多个约束下使多个子目标达到最优的路径解集,无需对各子目标人为设定权重或者使用先验知识,降低了主观因素对路径规划的影响。本文基于多套已经成功完成肺穿刺手术的临床数据,采用回顾性研究结合临床医生盲评的方式对临床手术所采用的路径与本文算法所计算的最优路径解集进行评估。实验结果表明,自动规划得到的最优路径经医生确认均符合手术要求,且医生第一选择的最优路径多为规划路径,证明了该方法的有效性和可行性,适用于肺穿刺手术导航智能化最优路径规划过程中。(2)提出一种面向路径规划临床需求的胸部多个重要组织器官的分割策略和方法。在路径规划过程中,为了使医生和患者等待的时间尽量短,在满足临床精度要求的同时,分割用时越短越好。目前的胸部器官分割方法多是基于单一器官的分割,而且耗时较长。本文提出的分割策略,综合所有需要分割的组织器官特征,进行分割次序和方法的设计,提高了分割效率。从区域分割→结构识别→细节提取,实现了皮肤、肺实质、气管、血管、骨骼、纵膈以及叶间裂的快速自动分割,并基于多套临床数据对算法进行了评估,平均分割时间为127秒,经医生确认,符合肺穿刺手术路径规划对分割速度和精度的要求,使以器官分割结果为基础的手术最优路径规划成为可能,且无需使医生和患者等待过长时间。(3)提出一种用于肺穿刺手术导航空间配准的标记物数目和分布的优化方法。肺穿刺手术导航系统采用基于标记物的点配准实现CT图像坐标系与患者空间坐标系的配准。本文基于点配准误差的评估方法,分析了标记物的数目和分布对配准误差的影响。设计了模拟人体胸腔结构的精度评估体模,并基于体模进行了大量配准实验,对实验结果进行总结分析,提出了标记物的数目与空间分布的优化方法。按照该优化方法选择和粘贴标记物进行配准,可以使目标点配准误差显著降低,提升了肺穿刺手术导航的空间配准精度,为医生在肺穿刺手术导航中合理选择及粘贴标记物提供了实用有效的指导。(4)提出一种图像空间的标记物识别与标记点定位的全自动方法。该方法基于CT图像上标记物的形状特性和投影图像进行标记物分割和标记点计算,与使用标记物尺寸等先验参数的传统定位方法相比,具有更高的精度和鲁棒性,且不受标记物粘贴位置和方式影响。经过临床数据验证,本文提出的自动定位方法比采用先验参数的定位方法精度提升了 14.3%。用于肺穿刺手术导航空间配准过程中,将提升空间配准的智能化和精准性,减轻医生手动进行标记点定位的负担。(5)在解决了上述关键问题的同时,本文还设计开发了一套CT引导的肺穿刺手术导航原型系统,将上述四部分研究成果集成在系统中,进一步完善了系统的准确性和可靠性,实现了智能化的肺穿刺手术路径规划方法与精准的实时引导手术操作方法,并采用体模实验和动物实验对系统的性能进行了评估。实验结果表明,本文开发的CT引导的肺穿刺手术导航系统具有较高的精度,可以提高手术成功率,减少患者所受伤害,减轻医生负担,具有临床可行性。


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