Ганчаренка В., Тузиков А., Архипов В., Криванос А.

241
ПРЕДОПЕРАЦИОННОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ ХИРУРГИИ ТАЗА И НИЖНИХ
КОНЕЧНОСТЕЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ
КОМПЬЮТЕРНОЙ ТОМОГРАФИИ
В. Ганчаренка2, A. Тузиков2, В. Архипов2, A. Криванос3
2United
Institute of Informatics Problems, National Academy of Sciences of Belarus,
Surganova 6, 220012 Minsk, Belarus
{vasil,arkhipau}@lily.bas-net.by, tuzikov@newman.bas-net.by
3Institute for Computational Medicine, 68131 Mannheim, Germany, B6 23-29,
krivonos@ti.uni-mannheim.de
В этом документе кратко описаны функции предоперационного планирования хирургии
таза и нижних конечностей. Рассматриваются как общая схема планирования операции
при помощи разработанной системы, так и отличительные особенности системы и методы,
примененные во время разработки. Описаны восемь этапов процедуры планирования с
использованием представленной системы.
Введение
Главной целью нашей работы была реализация
программной
системы,
которая
бы
осуществляла планирование хирургических
вмешательств в ортопедии, по большей части в
области тазобедренного сустава и нижних
конечностей. Существует много систем
планирования остеотомии. Большинство из них
ограничены
функциями
трехмерного
редактирования
или
основываются
на
двумерных
проекциях.
Сложное
пространственное строение бедер и таза
требует
проведения
специального
количественного анализа параметров костей
(углов, дин и кручения) в целях планирования и
контроля качества. Анализ двухмерных
проекций, ввиду наследования проекционных
ошибок, становится достаточно сложным и
неточным.
Еще
одним
недостатком
существующих систем предоперационного
планирования является низкий уровень
автоматизации. Таким образом, существует
большая
необходимость
разработки
программной системы предоперационного
планирования ортопедических вмешательств,
которая обрабатывает трехмерные данные и
обладает богатой функциональностью, но при
этом
требует минимум взаимодействий с
пользователем. Изображения, полученные при
помощи компьютерной томографии (КТ),
предоставляют полную пространственную
информацию о внутренних тканях, включая
данные о костях в наборе двумерных
изображений. В настоящее время, КТ является
основным
методом
диагностики
и
количественных измерений в ортопедии. Тем
не
менее,
в
процессе
мысленной
реконструкции, интерпретации и обработки
трехмерной информации, могут возникнуть
сложности. Поэтому наша система продолжит
поддерживать
обычное
и
удобное
планирование на двумерных проекциях
методом симуляции плоских рентгеновских
снимков и, в то же время, предоставляя
возможность
настоящих
трехмерных
измерений и визуализации.
Предоперационное планирование
Рассмотрим
процесс
предоперационного
планирования хирургических вмешательств на
основе изображений томографии (Рис. 1).
Шаг 1. Сканирование пациента средствами
компьютерной томографии. DICOM файлы,
являющиеся
результатом
трехмерного
сканирования, сохраняются и переносятся на
рабочую станцию с установленной системой
планирования. Врач просто выбирает набор
томограмм, соответствующих пациенту, и
загружает их в систему.
Шаг 2. Предобработка исходных данных.
После чтения набора томограмм, строится
трехмерный массив (объем) путем совмещения
загруженной информации. Поддерживаются
слои разной глубины и одинакового размера
(высоты
и
ширины).
Это
объемное
изображение
будет
далее
называться
исходным. Яркость каждого вокселя исходного
изображения отражает плотность ткани в
соответствующей сканированной области. На
этом шаге может быть применена фильтрация в
целях уменьшения шумов и выделения костной
структуры.
242
– этапы виртуального
планирования операции
– разработанные
методы
– Результат планирования
операции
– результаты шагов
Синтез рентгеновских
снимков
Пороговая фильтрация
Иерархические модели
Наращивание области
Симплексные сети
Рендеринг поверхностей
creation
КТ слои
КТ сканирование
Предобработка
исходных данных
остеосинтезз
Сегментация и
классификация
костей
Классифициро
ванная
модель
Визуализация
Визуализированное
„оперирован
ный“
Виртуальный
bones model
3D объекты
Планирование
виртуальной
операции
Требуется
операция
Модуль контроля
результатов и
принятия
решений
Анатомические
параметры
Model
Измерения
моделей костей
Операция не
требуется
Результат операции
удовлетворителен
Оптимальное
Разработка оптимального
Идентификация
Традиционное
План
расположение
рассечения костей и
анатомических
лечение
операции
костей
Рис 1. Схема преобразования
предоперационного планирования и методов, применяемых на
каждом этапе
ориентиров
и параметров
Plan
Шаг 3. Сегментация и классификация. На этом
шаге врач выделяет области, содержащие
костную ткань. Этот шаг состоит из двух
этапов. На первом этапе (сегментация),
который может быть также назван грубой
сегментацией, набор вокселей, принадлежащих
вручную выбранной области, разделяется на
два класса: объекты (О) и фон (Ф). Так как не
существует универсального метода, способного
сегментировать все изображения наилучшим
образом, лучше испробовать разные методы
сегментации для разных областей изображения.
Например, в области диафиза, где корковая
кость достаточно массивна, можно обойтись
пороговой фильтрацией. Другие области могут
потребовать
более
сложных
методов
сегментации.
Результатом
сегментации
является
трехмерная
область
(объем),
представленная в виде бинарного изображения,
воксели которого принадлежат либо к
выделенному объекту, либо к фону.
На втором этапе (классификация) происходит
дальнейшая обработка (уточнение) результатов
сегментации. Сегментация может привести к
слиянию нескольких объектов в один
связанный компонент. На этап уточнения
служит фильтром, удаляющим ненужную
информацию, и разделяющим объединенные
объекты на разные сегменты. Во-первых,
каждому объекту следует вручную присвоить
метку на изображении, получившемся после
пороговой фильтрации. В процессе уточнения
обрабатываются
только
воксели,
принадлежащие
к
отмеченным
сегментированным объектам. Для этого этапа
было выбрано преобразование Watershed, так
как оно может разделять разные объекты на
основе
их
однородности
и
пиковой
интенсивности,
показывающей
границы
объектов.
Система
использует
так
называемое
иерархическое моделирование для сохранения
и представления объектов, полученных на
этапе
сегментации
и
классификации.
Иерархическая модель представляет собой
дерево,
вершины
которого
являются
объектами, полученными на всех этапах
обработки (не только в процессе сегментации и
классификации)
различных
областей
изображения. Корень дерева – это исходное
изображение.
Эта концепция позволяет реализовать два типа
операций над объектами: обратимые и
необратимые. Любой объект, полученный в
результате обратимой операции, не содержит
явно массив собственных вокселей. Напротив,
он хранит некоторые атрибуты, которые
позволяют построить этот массив при
использовании
данных,
полученных
от
243
родителей объекта. Таким образом, например,
сегментация на базе пороговой фильтрации
может быть трактована как обратимая операция
с уровнями порогов в качестве атрибутов.
Объект, полученный в результате необратимой
операции, должен использоваться когда массив
вокселей объекта не может быть построен в
течение приемлемого промежутка времени.
Ручная сегментация является примером
необратимой операции.
Шаг
4.
Визуализация.
В
процессе
предоперационного
планирования,
врачу
следует получать информацию как в
количественной (углы, длины и прочие
анатомические
параметры),
так
и
в
качественной (формы костей) формах.
1. Режим трехмерной поверхности.
В этом режиме объекты показываются в виде
моделей трехмерных поверхностей. Врач
может оценить форму трехмерных объектов и
также взглянуть с разных точек зрения на кости
и суставы после проведения виртуальной
остеотомии и остеосинтеза. Врач может
применять
к
объектам
геометрические
трансформации
такие
как
растяжения,
переносы и повороты.
2. Двумерный режим.
Для предоставления врачу возможности
работать с произвольными проекциями
объемного изображения, используется техника
симуляции рентгеновских снимков (DDR) (Рис
2). Таким образом, он или она получает
возможность
использовать
методы
традиционного планирования и анализа,
изменяя виды по своему желанию. Еще один
подрежим – это объемное расслаивание. В нем
срез объема может быть получен в
произвольном направлении (не только в
осевом, фронтальном или горизонтальном), и
врач может измерять углы и расстояния в
выбранной плоскости.
Рис 2. Пример MIP.
Шаг 5. Измерение модели кости. Измерения
доступны
в
двумерном
проективном
моделировании.
Центры
анатомических
структур (головка бедра, мыщелок, большой
вертел) задаются врачом на двумерных
проекциях. Анализ этих меток дает различные
геометрические параметры костей и суставов.
Эти параметры могут быть статистически
вычислены при использовании данных,
полученных в результате измерений здоровых
костей. Следующие критерии могут быть
использованы в качестве статистической
оценки:
-надежность параметров меток (повторение
положения маркеров для одинаковых данных и
вычисление отклонений параметров);
-связь измерений с анатомией (сравнение
параметров для здоровых пациентов и
патологий,
нахождение
рентгеновских
проекций).
Шаг 6. Результаты оценки и принятие решения
о последующих действиях. После того как
хирург получает информацию о состоянии
пациента, становится возможным принятие
решения
о
проведении
хирургического
вмешательства
или
о
назначении
традиционного лечения. Если требуется
операция или хирург еще не принял
окончательного решения, то можно переходить
на шаг 7.
Шаг 7. Визуальная остеотомия. Планирование
может основываться на наборе стандартных
остеотомических техник (клиновая остеотомия,
наклонная остеотомия с одним срезом) и их
комбинации. Таким образом, для произведения
коррекции смещения головки бедра по методу
Sakalouski может быть использована наклонная
остеотомия. Полное рассечение шейки бедра
может быть сформулировано как проблема
оптимизации. Плоскость сечения задается
хирургом, а ее ориентация рассчитывается
автоматически таким образом, чтобы после
нескольких вращений (задних, медиальных и
осевых)
модель
занимает
оптимальное
положение что задается углом CCD и
поворотом головки бедра относительно
эталонной плоскости. Другие хирургические
методы могут быть реализованы на базе
текущего. Например, Sugioka остеотомия
(рассечение головки бедра с целю отделения
бедра и головки).
Шаг 8. Виртуальный остеосинтез. После того
как хирург определил действия, приводящие
кости и суставы в оптимальное положение,
необходимо
зафиксировать
кости
(остеосинтез).
Крепление
должно
быть
установлено близко к оптимальному CCD углу.
Также оно не должно разрывать поверхность
берда и его (крепления) положение должно
быть как можно ближе к центру симметрии
кости. После коррекции проксимальных и
244
периферических частей кости, ребро среза не
должно
сильно
выступать.
Все
эти
возможности принимаются во внимание в
процессе
виртуального
остеосинтеза.
Рассеченные части костей могут быть с
группированы и хирург имеет возможность
проанализировать
результаты.
После
завершения остеосинтеза хирург должен
перейти к шагу 6.
Примененные методы
Наша работа нацелена на реализацию
предоперационного планирования различных
хирургических вмешательств для лечения
тазобедренного сустава и нижних конечностей.
В целях улучшения результата лечения была
применена обработка изображений КТ и
инструменты виртуальной реальности. В
процессе работы над проектом были решены
следующие задачи:
1. Разработаны
алгоритмы
сегментации
изображений компьютерной томографии
(КТ)
Были использованы 4 техники сегментации:
многопороговая фильтрация, наращивание
начальной области, watershed классификация и
методы
симплексной
модели.
Сегментированные
объекты
были
использованы для анализа и визуализации
объемных моделей костей.
2. Были разработаны методы интерактивного
анализа сцены и визуализации трехмерных
объектов.
Информация о пациенте обычно имеет
большие пространственные размеры (до 1
метра) и высокое разрешение (до 0.5 мм).
Таким образом, процесс объемной сегментации
становится вычислительно сложным. Для
решения
этой
проблемы
используется
иерархическое моделирование. Это означает,
что получаемая модель имеет иерархическую
структуру и может быть обработана частями.
Пользователю
будет
предоставлена
возможность интерактивно классифицировать
основные сегменты кости простым кликом на
модели. Для целей визуализации эти сегменты
могут быть сгруппированы или разделены
(сокрытием или подсветкой) для проведения
некоторых типов анализа, например анализа
поверхности головки бедра или эрозии
подвздошной кости.
3. Были разработаны надежные схемы
измерений для тазобедренной кости.
При использовании анатомических меток
вычисляются важные параметры, включая
анатомические оси, collum-diaphysis angle
(CCD), угол закручивания, lateral center-corner
angle (LCC or lateral Wiberg angle), head
covering index (HCI) and vertical centercorner
angle (VCC or vertical Wiberg angle). Также
будут разработаны и протестированы средства
расчета параметров для тройной тазобедренной
остеотомии.
4. Были разработаны методы виртуального
планирования
оптимального
хирургического вмешательства на основе
информации о пациенте.
Простое виртуальное планирование операции
обычно состоит из следующих шагов:
А)
Произведение
измерений
при
использовании анатомических маркеров;
Б) Определение положения
плоскостей
рассечения;
В) Установление ориентации плоскостей;
Г) Реализация виртуальных сечений;
Д) Виртуальная коррекция деформаций.
Для более сложных коррекций может быть
использована комбинация из этих шагов. Таким
образом, набор шагов планирования должен
включать эти операции. Как решение
математических проблем программирования
могут
быть
использованы виртуальные
преобразования
коррекции.
В
целях
минимизации расхождений между измеренной
геометрией и «идеальной», полученной из
характеристик симметричной части скелета или
анатомического
атласа,
может
быть
использована техника оптимизации.
Заключение
Система
поддерживает
модульную
архитектуру.
Модули
новых
процедур
планирования,
такие
как
планирование
операций на ступни или руки, могут быть
добавлены в качестве набора модулей системы.
Сейчас система поддерживает высокоточное
планирование операций на тазобедренном
суставе при минималном вмешательстве со
стороны
пользователя,
продвинутые
инструменты для редактирования трехмерной
сцены, разработку трехмерных цифровых
измерений тазовых костей, «компьютеризируя»
очень перспективные хирургические методы,
такие как поворотная остеотомия бедра.
References
1.
2.
3.
Goncharenko, V., Tuzikov, A.: Watershed Segmentation with
Chamfer Metric. In: Kuba, A.; Nyul, L.G.; Palagyi, K. (Eds.):
Discrete Geometry for Computer Imagery. Lecture Notes in
Computer Science, Vol. 4245. Springer-Verlag, Berlin
Heidelberg (2006) 518-529
Joskowicz, L., Milgrom, C., Simkin, A., Tockus, L., Yaniv, Z.
FRACAS: A System for Computer-aided Image-guided Long
Bone Fracture Surgery. Journal of Computer-Aided Surgery ,
Vol. 3(6), May 1999
Krivonos, O., Hesser, J., Maenner, R., Keppler, P., ebhard, F.,
Kinzl, L., Sakalouski, A.A., Sakalouski, A.M. Precise
Computer Aided Correction of Bone Deformities. In B.Allen
and N.Lovel (Eds.), International Organisation for Medical
245
Physics (IOMP) Proceedings of the World Congress on
Medical Physics and Biomedical Engineering. Sydney,
Australia, 2003.
4. MediCad software: http://www.hectec.de/en/