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神经导航术中脑组织变形线弹性模型的建立
目的 纠正神经导航手术中的脑组织变形,提高导航手术的精确性.方法 通过有限元方法,构建猪脑组织的线弹性模型.在开颅手术中,通过三维激光扫描获取脑皮层表面的变形,以此作为边界条件,驱动模型,模拟全脑变形情况.并以植入猪脑内的聚甲基内烯酸甲酯微粒为标志点,通过术中实时磁共振扫描获得的脑袋组织实际变形数据对该模型进行验证.结果 该模型的预测误差0.20～1.54mm,平均(0.97±0.44)mm;校正精度56.5%～90.0%,平均(68.0±9.6)%.其中对浅表标志点位移的校正精度高于对深部标志点位移的校正精度[(70.7±9.1)%:(65.4±10.8)%,P＜0.05].结论 模型校正技术是一种简便、快速、可靠的纠正术中脑变形的途径.
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神经导航术中脑组织变形的研究进展
神经外科手术导航能辅助医生准确识别与切除病变组织,但是手术开颅后脑组织变形严重影响了精度.总结了当前国际上脑组织变形模拟与矫正的研究进展.脑组织变形矫正主要集中在:模型矫正技术、术中成像技术、脑变形图谱、荧光引导下的脑变形矫正、血管驱动矫正等方法.但是大多数方法仅考虑颅骨刚打开时的脑变形模拟与矫正,手术过程中牵拉和肿瘤切除引起的脑变形研究不多,是一个非常值得研究的方向.
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基于线弹性模型的脑组织变形矫正系统的初始临床验证
为了提高神经外科手术导航系统(IGNS)的精确度,我们提出了一个基于线弹性模型的脑组织变形矫正系统(BDCS)来预测脑变形误差.在本文的研究中,通过两例肿瘤切除手术病例对本系统的精确度进行验证.使用该系统后,开颅后脑组织的平均位移误差由(4.97±3.53) mm降至(1.00±0.63) mm,平均预测率为(72.27±20.37)％.实验表明,该系统操作方便,快速,预测精度较高,是一种非常有希望应用于临床来矫正脑组织变形的方法.
关键词： 神经外科手术导航系统 脑变形 线弹性模型 -
神经导航中脑组织变形补偿的点云处理
有限元方法是解决神经导航中脑组织变形的重要方法,需要手术过程中的脑皮层信息作为其边界条件.本文通过非结构点云进行了脑皮层信息的表示,并通过对其进行处理来获取有限元方法的边界条件.点云处理包括纹理映射、分割、简化和去噪,其中非结构点云的简化与去噪采用了改进的基于表面特性k邻域的聚类方法.实验结果证明所采用的点云处理方法是可靠的.
