Введение
Одной из значимых причин преждевременной смертности и инвалидизации населения в настоящее время является патология клапанов сердца. Наибольшее распространение среди этой группы патологий имеет аортальный стеноз (АС). С точки зрения хирургии, АС — это сужение в области аортального клапана (АК), мешающее нормальному кровотоку и вызывающее гемодинамические нарушения. АС подвержены приблизительно 3—7% населения, причем частота развития заболевания имеет ярко выраженную корреляцию с возрастом. Так, у лиц старше 80 лет этот показатель доходит до 15—20% [1].
В большинстве случаев АС представлен в форме кальциноза АК. Кальциноз — это повышенное содержание солей кальция в тканях, которые препятствуют нормальному функционированию этих тканей. В общей статистике патологий клапанов сердца изолированная форма АС составляет 33,9%, а в совокупности с множественными поражениями клапанного аппарата — 54,1% [2, 3].
Основным методом лечения этого заболевания является хирургическая коррекция, которая включает 3 способа проведения хирургического вмешательства: протезирование на открытом сердце, баллонная дилатация и транскатетерная имплантация протеза АК.
Операция на открытом сердце — метод, показывающий относительно удовлетворительные результаты, но сочетающий в себе большую сложность, повышенную травматичность и большое количество возможных постоперационных осложнений. Более того, примерно 33% пациентов такой вид операции противопоказан в связи с тяжестью исходного состояния и наличием сопутствующей патологии.
Два оставшихся метода относятся к категории малоинвазивных. Операция выполняется путем подведения баллона и протезирующего стента в зону интереса через бедренную артерию.
Баллонная дилатация — это эндоваскулярная операция, суть которой заключается в разрушении возникших в зоне стеноза сращений между стенкой аорты и створками АК и между участками стенки аорты путем расширения специального баллона в зоне интереса. Данный метод дает хорошие результаты, низкий уровень интраоперационной смертности, а также меньшее, чем первый метод, количество послеоперационных осложнений. Главное преимущество баллонной дилатации АК — возможность сохранить естественные структуры клапана. Однако при недостаточном воздействии баллона на корень аорты высока вероятность рецидива данного заболевания, а при избыточном воздействии существует риск разрушения основных компонентов клапана, что приведет к необходимости экстренного открытого оперативного вмешательства.
Самым востребованным методом в настоящее является транскатетерная имплантация протеза АК. Операция проводится в 2 этапа: сначала кальцинозированные створки разрушают с помощью баллонной дилатации, и затем после повторного введения катетера с помощью того же баллона устанавливают стент с протезом на место естественных створок АК. Этот метод характеризуется наименьшим количеством послеоперационных осложнений, которые в основном связаны с правильностью позиционирования стента в устье аорты (атриовентикулярная блокада, блокирование устьев коронарных артерий и неправильное позиционирование протеза), что может потребовать экстренного хирургического вмешательства для изменения положения стента.
Несмотря на то, что у практикующих сердечно-сосудистых хирургов процент подобных осложнений невелик, существует потребность в обучении клинических ординаторов по специальности «Сердечно-сосудистая хирургия», что будет способствовать минимизации количества осложнений и врачебных ошибок и более детальному пониманию хода операции.
Для обучения ординаторов и мануального тренинга чаще используют анатомический материал и операции на животных, однако подобного рода практика имеет высокую стоимость и не всегда доступна широкому кругу обучающихся. В качестве альтернативы на рынке появляются виртуальные хирургические симуляторы, включающие рабочую станцию с манипуляторами и программное обеспечение (ПО) для компьютерной визуализации. В данный момент на рынке представлены системы для малоинвазивной, миниинвазивной и робот-ассистированной хирургической симуляции, однако набор операций, отрабатываемых навыков и, самое главное, мультимедийного контента (МК), который можно воспроизводить с помощью предлагаемых систем, крайне ограничен. Кроме того, используемый МК создается на основе среднестатистических характеристик и не учитывает индивидуальные особенности [4—9].
Для расширения области применения систем виртуальной симуляции необходимо увеличить количество МК. Он представляет собой 3D-модели структур зоны интереса, содержащие информацию о геометрии и свойствах структур модели, позволяющих имитировать оперативное вмешательство наиболее приближенно к реальной ситуации. Более того, такой подход в будущем позволит перейти от обучения к предоперационному планированию хирургических вмешательств с учетом индивидуальных особенностей конкретного пациента.
Для получения 3D-модели используют компьютерные томограммы пациентов, на которых выполняют сегментацию зоны интереса с последующим преобразованием модели в файл формата STL. Этот формат позволяет сохранять данные об особенностях геометрии и свойствах изучаемых структур. Основная проблема методики заключается в том, что для применения имитации свойств биологических тканей необходимо сегментировать на компьютерной томограмме каждую структуру зоны интереса по отдельности, что влечет за собой значительные затраты времени и не позволяет широко использовать эту технологию для индивидуального моделирования в конкретной ситуации.
В целях оптимизации процесса сегментации разрабатывают различное ПО и алгоритмы, позволяющие провести автоматизацию этого процесса, тем самым значительно сокращая временные затраты и увеличивая количество МК с учетом индивидуальных особенностей организма.
Актуальность темы исследования обусловливает то, что в настоящее время на рынке не представлено готовое решение для сегментации структур сосудистого русла, участвующих в транскатетерной имплантации протеза АК.
Цель исследования — разработка алгоритма для автоматической сегментации структур артериального сосудистого русла, в зоне транскатетерной имплантации протеза АК на основе обработки данных компьютерной томографии.
Задачи исследования:
1. Построение 3D-модели шаблона АК.
2. Адаптация существующего ПО и библиотек для сегментации структур луковицы аорты с помощью деформированных моделей.
3. Реализация алгоритма сегментации структур луковицы аорты и экспериментальная апробация полученной модели.
Материал и методы
В ходе работы были использованы компьютерные томограммы 14 больных без аномалий и/или патологии АК и луковицы аорты. Их анализ и дальнейшие преобразования были осуществлены с помощью ПО Vidar DICOM Viewer, SolidWorks 2016, VMTKLab и других существующих видов ПО и библиотек.
В связи с тем что визуализация полулунных заслонок АК при выполнении КТ практически невозможна, было выполнено построение виртуального 3D-шаблона АК с учетом параметров, приведенных в источниках литературы.
Подготовка компьютерной 3D-модели шаблона АК и макросов в SolidWorks API. Первым этапом разработки модели стало построение виртуального 3D-шаблона АК на основании среднестатистических параметров, приведенных в источниках литературы (табл. 1). Так как наиболее широкий участок АК находится на уровне синусов, а размер на уровне створок может быть на 20% шире, чем в области синотубулярного соединения [10], форму КА наиболее точно можно описать термином «луковица». После многочисленных исследований (эхокардиография, интраоперационные замеры, результаты аутопсий), суммированных H. Borst и соавт. [11], был определен средний диаметр КА в самом широком участке, который был равен 31 мм, но он может меняться на своем протяжении как у здоровых людей, так и при патологии [12, 13]. Средний диаметр устья аорты у взрослых составляет примерно 2,3±0,3 см, а площадь клапанного отверстия — 4,6±1,1 см2 [10].
Таблица 1. Среднестатистические размеры аортального клапана по данным литературы [10—13]
| Название | Размер, мм |
| Верхний диаметр АК | 28 |
| Диаметр синусов АК | 33 |
| Нижний диаметр АК | 25 |
| Высота АК | 21 |
| Толщина синусов АК | 1 |
| Толщина створок АК | 0,5 |
Построение шаблона выполняли с применением программного комплекса SolidWorks 2016. На первом этапе был построен эскиз синусов Вальсальвы по заданным параметрам (рис. 1, а) и по этому эскизу создано виртуальное объемное тело (рис. 1, б).
Рис. 1. Эскиз (а) и 3D-модель (б) синусов Вальсальвы.
Следующим этапом явилось построение модели створок АК. Сначала также был выполнен эскиз (рис. 2, а), а затем по этому эскизу создано виртуальное объемное твердое тело. Впоследствии число створок с помощью кругового массива было увеличено до трех относительно осевой линии (рис. 2, б).
После этого модели створок и синусов были объединены для получения целостной геометрической 3D-модели АК (рис. 2, в).
Рис. 2. Эскиз (а) и модель створок аортального клапана (б), 3D-модель (в) аортального клапана.
Следующим этапом работы над шаблоном было преобразование геометрической модели АК в параметрическую. Это было реализовано путем применения встроенного в SolidWorks инструмента «Уравнения». На первом этапе были заданы глобальные переменные, соответствующие входным значениям и параметрам, необходимым для последующей деформации (см. рис. 2, в): верхний диаметр, диаметр синусов, нижний диаметр и высота АК.
После этого на эскизе были присвоены переменные всем подвергающимся деформации элементам (рис. 3, а), которые также отображены в «Уравнениях» в графе «Размеры» (рис. 3, б). На этом этапе создание параметрического шаблона было завершено и с целью проверки корректной работы шаблона была выполнена его тестовая деформация. Диаметр синусов был произвольно увеличен с 33 до 43 мм (рис. 4).
Рис. 3. Присвоение переменных элементам эскиза (а) и глобальные переменные (б).
Рис. 4. Тестовая деформация.
На последнем этапе создания шаблона были заданы механические свойства структур, соответствующие средним значениям реального биологического объекта: модуль нормальной упругости для синусов Вальсальвы — 0,2 МПа, для створок АК — 20 МПа, коэффициент Пуассона для обеих структур — 0,4.
В результате этой части работы был получен готовый виртуальный 3D-шаблон АК, способный изменять свою геометрию при внешних воздействиях. Была доказана работоспособность параметрической модели. В ходе работы с моделью проблем с геометрией при деформации выявлено не было.
При построении модели были введены следующие допущения:
— материалы всех структур АК обладают условием сплошного распределения плотности, однородности и изотропности;
— начальные напряжения во всех структурах отсутствуют;
— предполагается идеальная упругость материала;
— свойствами объекта, которые не влияют на результаты исследования, можно пренебречь.
Следующим этапом было создание макроса в SolidWorks API с целью автоматизации работы. С помощью встроенного инструмента производится запись последовательности действий, выполняемых с моделями, после чего макрос сохраняется как отдельное приложение с расширением файла «.swp».
В работе было использовано два макроса:
Макрос 1 выполняет запуск SolidWorks, открытие модели шаблона, запуск инструмента «Уравнения» и выведение таблицы, в которой будут производиться изменения измеренных на компьютерных томограммах показателей АК.
Макрос 2 открывает сегментированную с помощью VMTKLab модель сосудов и применяет к ней свойства материала, характерного для сосудистого русла биологического объекта (модуль нормальной упругости 0,1 МПа, коэффициент Пуассона 0,4).
Результаты
Реализация алгоритма. Компьютерные томограммы пациента с ангиографией загружали в Инобитек DICOM-viewer, где с помощью мультипланарной реконструкции выполнялось правильное позиционирование зоны интереса для дальнейшего измерения (рис. 5, а).
После этого с помощью инструмента «Линейное измерение» производили замер интересующих параметров: верхнего диаметра, диаметра синусов, нижнего диаметра (рис. 5, б) и высоты клапана (рис. 5, в). Результаты измерения представлены в табл. 2.
Рис. 5. Позиционирование зоны интереса (а), измерение диаметров (б) и высоты клапана (в).
Таблица 2. Результаты измерения
| Измеренный параметр | Размер, мм |
| Верхний диаметр | 29,88 |
| Диаметр синусов | 34,75 |
| Нижний диаметр | 26,58 |
| Высота клапана | 22,99 |
После этого оператор запускает макрос 1, и в ПО SolidWorks происходит загрузка модели шаблона АК, а также выводится таблица глобальных переменных, в которую записывают измеренные значения. В результате программа осуществляет построение деформированной под заданные значения измененных параметров 3D-модели АК (рис. 6).
Рис. 6. Деформированная модель аортального клапана.
На заключительном этапе с помощью ПО VMTKLab была выполнена сегментация сосудов. После загрузки DICOM-снимков в ПО устанавливали граничные точки, между которыми производится сегментация, а также вводили значение порога (рис. 7, а).
В результате была сформирована готовая STL-модель сосудов от устья аорты до уровня перехода наружной подвздошной артерии в бедренную артерию (рис. 7, б).
После этого посредством макроса 2 мы импортировали модель сосудов в SolidWorks и применили параметры механических свойств биологических материалов (рис. 7, в).
Рис. 7. Сегментация (а) и STL-модель (б) сосудов и импортированная модель сосудов в SolidWorks (в).
На последнем этапе производилась сборка двух моделей в единую систему, в результате чего была сформирована готовая STL-модель зоны интереса с сегментированными структурами (рис. 8).
Рис. 8. Модель с сегментированными структурами.
а — вид 1; б — вид 2.
Выводы: 1. При реализации разработанного алгоритма автоматической сегментации структур артериального русла использованы готовые пакеты программного обеспечения, что позволило реализовать разработанный алгоритм по достаточно простой и оригинальной методике. 2. Ввиду того, что оператор задействован в большинстве этапов использования алгоритма, сегментация в разработанном программном обеспечении носит полуавтоматический характер, однако выполняемые оператором действия не требуют глубокого погружения в алгоритмы работы программного обеспечения и носят поверхностный характер. 3. В результате исследования получена индивидуализированная 3D-модель анатомических структур в зоне оперативного вмешательства по поводу транскатетерной имплантации протеза аортального клапана, которая позволяет хирургу или обучающемуся детально отработать на виртуальной 3D-модели все этапы предстоящего оперативного вмешательства.
Заключение
В настоящее время использование подобных моделей возможно только в рамках биомеханического анализа. Для того чтобы полноценно проводить работу по обучению ординаторов, необходимо разработать графическую среду, имеющую в основе графический рендерер с возможностью интеграции в нее системы манипуляторов.
В ближайшее время планируется разработка программного обеспечения, которое сможет оптимизировать работу оператора и рабочей станции, с помощью которой будет реализована возможность взаимодействия с полученными трехмерными моделями и имитировать процесс проведения операции.
Участие авторов:
Концепция и дизайн исследования — А.А. Смирнов, Е.М. Трунин
Сбор и обработка материала — А.А. Смирнов, В.В. Татаркин
Статистическая обработка — А.Л. Овсепьян
Написание текста — А.А. Смирнов, В.В. Татаркин
Редактирование — А.А. Смирнов, П.А. Квиндт
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.