Список сокращений

АВМ — артериовенозная мальформация

АГ — ангиография

ВМА — верхняя мозжечковая артерия

ВСА — внутренняя сонная артерия

КТ — компьютерная томография

КТ-АГ — компьютерная томография в режиме ангиографии

МРТ — магнитно-резонансная томография

МРТ-АГ — магнитно-резонансная томография в режиме ангиографии

ПСА — передняя соединительная артерия

СМА — средняя мозговая артерия

ЭИКМА — экстра-интракраниальный микроанастомоз

3D — относящийся к позиционированию в трехмерном пространстве

DICOM — Digital Imaging and Communications in Medicine (отраслевой стандарт передачи и визуализации) DLP — Digital Light Processing (цветовая светодиодная проекция, вариант технологии)

FDM — Fused deposition modeling (моделирование методом послойного наплавления)

FIESTA — Fast Imaging Employing Steady state Acquisition (МРТ-последовательность)

MIP — Maximum intensity projection (метод визуализации воксельной информации)

PET-G — Polyethylene terephthalate glycol-modified (полиэтилентерефталат-гликоль)

PLA — Polylactic acid (полилактид)

PMMA — Polymethyl methacrylate (полиметилметакрилат)

SLA — Stereolithography (стереолитография)

SPGR — spoiled gradient-recalled acquisition in the steady state (МРТ-последовательность)

T2 CUBE — название МРТ-последовательности

TOF — time-of-flight (МРТ-последовательность)

TRICKS/TWIST — Time-Resolved Imaging of Contrast KineticS/Time-resolved angiography With Stochastic Trajectories (МРТ последовательности)

VPS — vinyl polysiloxane (винил полисилоксан, силикон)

В настоящее время существует большое количество нейрорентгенологических исследований, которые можно выполнить больному с сосудистой патологией, для того чтобы спланировать хирургическое вмешательство во всех деталях. Пользуясь различными возможностями КТ, МРТ и прямой АГ, можно полностью проанализировать сосудистую анатомию и анатомию доступа с учетом соотношения сосудов, мозговых и костных структур. Современные методы визуализации также имеют в своем арсенале способы определения толщины и плотности сосудистой стенки [1], расчета объемных характеристик кровотока с возможностью прогнозирования его изменения при выключении определенных сосудов [2]. Для хирурга, в отличие от рентгенолога, для планирования операции большое значение имеют взаимоотношения различных образований, которые на двухмерных томограммах часто сложно оценить. Эти взаимоотношения легче оценивать на 3D-модели. В настоящее время для создания 3D-моделей не требуется какого-либо специального оборудования, существует возможность восстанавливать изображения силами персонального компьютера.

Цель исследования — продемонстрировать наш опыт применения сегментации анатомических структур в клинической практике.

Последние несколько лет при подготовке к операциям мы используем сегментацию (выделение) объектов интереса по DICOM-сериям. Используемая нами методика предлагает полуавтоматическую воксельную и полигональную аппроксимацию различных анатомических образований. Конечная сцена представляет собой набор выбранных структур, позволяющий спланировать решение определенной хирургической задачи. Конечный результат сегментации значимо зависит как от качества исходных данных, так и от тщательности выделения объекта. Большим плюсом такого подхода является возможность создавать модели только из необходимых для решения задачи объектов, избавляя сцену от незначимого с точки зрения хирургии «рентгенологического шума». Крайне ценной является также возможность объединения образований, сегментированных из различных серий или даже исследований. Так, например, возможно создание сцены, где мягкие ткани, костные и сосудистые структуры будут сегментированы по КТ, мозговые — по последовательности МРТ без контраста, а объемное образование — по последовательности МРТ с контрастом. При этом, безусловно, очень важно максимально точно учитывать совмещение координат исследований.

В настоящее время для установки на персональный компьютер доступны как платные, так и бесплатные программы, обладающие достаточным для сегментации функционалом: Materialise mimics (Бельгия), Osirix DICOM viewer (Швейцария), Inobitec DICOM viewer (Россия), Invesalius (Бразилия), Amira (Германия), 3Dslicer, Itk-SNAP, VuePACS3D, SpinFire Reader (США) и некоторые другие [3—8]. В связи с наличием быстрой доступной технической поддержки мы остановили выбор на программном продукте Inobitec. Первым этапом всегда проводилась полуавтоматическая воксельная аппроксимация объекта, затем в большинстве случаев вокруг воксельной 3D-модели генерировалась полигональная сетка. В зависимости от характера изначальных данных, выделение воксельного объекта могло проводиться по 3D-реконструкции с использованием подходящей цветовой таблицы, либо по предустановленному интервалу интенсивности/денсивности в режиме секущих плоскостей. В зависимости от ситуации и исходя из методики сегментации объекту либо оставляли цвета выбранной цветовой таблицы, либо присваивали уникальный для сцены цвет. При совмещении в одной сцене объектов из нескольких исследований предварительно выполнялось слияние серий с максимально возможным контролем точности сопоставления анатомических элементов. Окончательная сцена просматривалась либо в окне 3D-вида самого Inobitec DICOM viewer, либо полигональные объекты экспортировались в Stanford Polygon File Format (.ply) для последующего формирования сцены во внешних программах. Мы использовали два бесплатных программных продукта: Autodesk Meshmixer и Blender. Данная опция была нужна для использования определенных возможностей этих программ при просмотре: вариабельной прозрачности объектов, шаговой навигации по сцене и др.

Во многих используемых на практике для просмотра снимков программах имеется возможность создания воксельной 3D-модели какой-либо структуры по заданным характеристикам денсивности и интенсивности [3]. Таким образом обычно оценивают объекты высокой плотности/интенсивности: кости и сосуды, хотя использование соответствующей цветовой таблицы позволяет, например, выполнить реконструкцию интракраниальных сосудов по сигналу низкой интенсивности в режиме 3D T2. Создание воксельной 3D-модели по представленной КТ-АГ или МРТ-АГ серии занимает несколько секунд. К настоящему моменту можно говорить о том, что воксельные 3D-модели используются при просмотре снимков больного с сосудистой патологией рутинно как на этапе постановки диагноза, так и на этапе планирования хирургического вмешательства (рис. 1).

Оценка объема патологического образования в нейрохирургии имеет решающее, а порой критическое значение для выбора тактики лечения. Так, часто требуется измерение объема гематомы для определения показаний к операции и отслеживания эффекта проводимых мероприятий, например при ее дренировании, оценка изменения объема опухоли для решения вопроса об операции и т. д. Сегментация образования естественным образом решает этот вопрос, так как замкнутая полигональная фигура имеет определенные площадь и объем (рис. 2).

Хирург во время манипуляций на сосудах основания мозга и мостомозжечкового угла часто вынужден рассчитывать доступ таким образом, чтобы минимально травмировать черепно-мозговые нервы, отделять от них сосуды и аневризму, порой — в условиях грубого спаечного процесса. Так, например, положение параклиноидной аневризмы относительно зрительных нервов, хиазмы и костных структур необходимо детально представлять для того, чтобы спланировать ее микрохирургическое выключение, либо в ряде случаев признать невозможность его безопасного проведения. Самым актуальным исследованием для построения 3D-модели сосудов основания черепа с прилежащими костными структурами в настоящее время считается КТ-АГ. Выполнение двух спиральных серий до болюсного введения контраста и во время него позволяет легко добиться отдельной визуализации сосудов и костных элементов. Многие специалисты по МРТ считают, что визуализацию нервов наиболее удобно выполнять в режиме FIESTA. Наш опыт показал, что в условиях измененной анатомии вследствие смещения нервов мешком аневризмы FIESTA не позволяет качественно сегментировать зрительный нерв, дифференцировать его от основания лобной доли, а порой и от самой аневризмы, так как вследствие турбулентного кровотока в аневризме интенсивность сигнала от нерва и аневризмы может быть неотличима. Сравнительный анализ режимов 3D TOF, T2 CUBE, FIESTA и 3D SPGR показал преимущество последнего для сегментации смещенного зрительного нерва и хиазмы (рис. 3, 4).

Полезную дополнительную информацию для планирования операции можно получить при сегментации области нейроваскулярного конфликта. Сегментировать эту область по FIESTA часто затруднительно, так как интенсивность сосуда и нерва часто сопоставима. Наш опыт показывает, что создание 3D-модели удобно проводить, имея серию 3D TOF, на которой ствол ВМА достаточно хорошо виден в дистальном направлении, и 3D SPGR, которая позволяет легко сегментировать тройничный и лицевой нервы, а также поверхность ствола мозга. Для дистальной визуализации ВМА в ряде случаев можно выполнять 3D TOF с контрастным усилением, при проведении 3D SPGR введение контраста, напротив, нежелательно, так как это значительно затруднит сегментацию нервов. Использование для сегментации и сосудистых и нервных структур одной и той же модальности (МРТ) необходимо для максимально точного сопоставления серий, что крайне важно при данной патологии. При наличии КТ-АГ можно также добавить в сцену костные структуры и полностью смоделировать доступ (рис. 5).

При поиске и удалении ряда внутримозговых образований четкие анатомические ориентиры гораздо эффективнее любой аппаратной нейронавигации, так как последняя может быть неточной из-за интраоперационных смещений. Для поиска и транскортикального удаления небольших сосудистых образований, в частности периферических аневризм и каверном, в последнее время мы часто ориентируемся по воксельной 3D-реконструкции коры мозга. С использованием стандартной цветовой таблицы воксельная реконструкция коры легко выполнима по 3D T1 или 3D T2 FLAIR последовательностям (рис. 6).

Тактика микрохирургического выключения частично тромбированных аневризм значительно отличается от тактики при полностью функционирующих аневризмах. При анализе снимков частично тромбированных аневризм абсолютно необходимо четко представить размеры и взаиморасположение тромбированной и функционирующей частей. Выключение такой аневризмы часто невозможно без предварительной тромбэкстракции, которую при наличии необходимой информации можно достаточно полно и безопасно выполнить на функционирующих сосудах. Сокращение общего времени выключения несущих артерий снижает риск послеоперационных ишемических осложнений и ускоряет операцию. Следует отметить, что при крупных и гигантских аневризмах часто наблюдается псевдотуморозный тип течения заболевания, следовательно, удаление тромбированного объема является самостоятельной задачей операции. Оптимальной методикой для сегментации функционирующей части аневризмы является КТ-АГ. Сегментация полного объема аневризмы возможна с определенной погрешностью по бесконтрастной КТ (рис. 8),

Сосудистая архитектура АВМ часто достаточно сложна и индивидуальна. При планировании микрохирургического удаления АВМ необходимо четко представлять быстрый и безопасный доступ к основным афферентным сосудам, уметь дифференцировать их от нормальных артерий, заранее определиться с минимальным достаточным объемом кортикальной резекции. На текущий момент прямая АГ считается полезным, но недостаточным исследованием для планирования микрохирургического иссечения АВМ. Основной плюс прямой АГ — наличие развертки прохождения контраста по времени и, как следствие, возможность дифференцировать артерии и вены. Однако в настоящее время снимки с разрешением по времени уже можно сделать и на МСКТ, и на МРТ (режимы TRICKS/TWIST). Детализация таких снимков ничем не уступает данным прямой А.Г. При этом локализацию АВМ прямой АГ часто приходится определять исходя из ее расположения относительно костных структур и крупных сосудов. На томограмме локализация АВМ относительно структур мозга и гематомы видна детально. Первичными исследованиями для больных с подозрением на сосудистую патологию являются КТ-АГ и МРТ-АГ в режиме 3D TOF. Наш опыт показывает, что подробное изучение этих снимков часто позволяет дифференцировать афферентные, эфферентные и нормальные сосуды. При их отдельной сегментации получается гораздо более информативная модель, чем при прямой А.Г. Одновременная сегментация коры мозга по МРТ позволяет уточнить достаточную энцефалотомию, а сегментация костных структур по КТ — запланировать минимальную достаточную краниотомию (рис. 9).

Создание экстра-интракраниальных микро- и широкопросветных анастомозов требует тщательного соблюдения длины перемещаемых ветвей и графтов с учетом анатомии мозговых и костных структур. Тромбоз перерастянутой или перегнутой в петле ветви — достаточно часто встречающееся осложнение. Анализ 3D-моделей помогает правильно подготовить артерию-донор, предположить ее необходимую длину, выбрать реципиентый сосуд и место анастомоза, учесть формирование изгибов в соответствии с особенностями анатомических структур по ходу сосуда (рис. 10).

В реконструктивной костной хирургии используется сегментация костного дефекта для последующего моделирования имплантата [9, 10]. Для пациентов с сосудистой патологией костная реконструкция актуальна после проведения декомпрессивных резекционных трепанаций черепа после тяжелых кровоизлияний. Использованное нами программное обеспечение позволяет не только с легкостью сегментировать имеющийся дефект, но и смоделировать дефект в ситуации, когда больному только планируется первичная или дополнительная резекция костных структур. Таким образом, к моменту завершения операции создается индивидуальный имплантат в соответствии с имеющимся дефектом. Для этого необходимо создание 3D-модели с планируемой резекцией и моделирование трафарета для выполнения нужного распила, а также имплантата или пресс-формы для интраоперационного формирования имплантата. Особенностью такого лоскута из PMMA будет являться сложность полной установки его «на рельеф» в месте резекции по трафарету, так как микронеровности рельефа и небольшие изменения угла распила сложно предсказать. Устойчивость и герметичность края в такой ситуации логично осуществлять накладками на костный край, соблюдая необходимую толщину, обеспечивающую прочность лоскута. Такой подход можно использовать в следующих ситуациях: неподходящая для основного этапа (клипирование аневризмы, иссечение АВМ) выполненная ранее резекционная трепанация после удаления гематомы (рис. 11),

3D-печать может стать важным элементом в предоперационной подготовке и обучении [12]. Все, что можно сегментировать в сплошную полигональную модель, можно напечатать. Так, можно создавать простые и составные печатные макеты, печатать с использованием материалов различных цветов и свойств, либо печатать формы для дублирования вторичными материалами [6—8, 13—15]. К началу 2019 г. появилось большое количество доступных FDM и SLA/DLP 3D-принтеров, в том числе отечественного производства. Отметим, что для печати сложных анатомических моделей необходимо как минимум использование двух экструдеров и растворимых поддержек, но цена на такие принтеры в сборе высока. Простые модели вполне реально воспроизводить на FDM-принтере с одним экструдером, что дешевле (рис. 12).

Наш опыт сегментации различных образований по DICOM-сериям показал, что это доступная технология с большими возможностями. Существует большое количество программ, поддерживающих возможность сегментации. Создаваемые модели могут быть использованы для самых различных целей. Создание индивидуальных 3D-моделей для подготовки к операции уже сейчас активно используется в ряде областей нейрохирургии. Реализовать печать сегментированных объектов можно даже при небольшом отделении без больших финансовых вложений.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Статья посвящена одной из наиболее актуальных тем в нейровизуализации — возможности построения 3D-моделей, наиболее точно отражающих анатомические особенности выбранной области и достаточно демонстративных для планирования нейрохирургом тактики операции. Существующее сегодня программное обеспечение доступно для использования в рутинной практике и должно быть освоено врачами-рентгенологами и нейрохирургами.

В последующих работах для более ясного ознакомления с преимуществами моделирования, возможно, стоит отдельно рассматривать построение 3D-моделей на основе сегментации и вопросы создания имплантатов, в том числе для 3D-печати.

Интересно было бы ознакомиться с опытом авторов по использованию 3D-моделей у пациентов с опухолями основания черепа либо аневризмами базилярной артерии.

Авторы подчеркивают клиническое значение 3D-моделирования, но следует также указать, что тема не менее актуальна для формирования учебных пособий, математической обработки построенных моделей и отработки навыков нейрохирургов в симуляционных центрах.

Е.В. Григорьева (Москва)