基于三维重建算法的ct图像在肾肿瘤诊断和后腹膜腹腔镜肾部分切除术中的应用

摘要

本研究旨在探讨基于三维重建算法的CT图像在腹腔镜肾部分切除术(LPN)中对肾肿瘤患者的临床应用价值。选取30例住院肾细胞癌患者为研究对象，采用随机表格法分为两组。下的病人PLN三维重建和腹腔镜技术包括在实验组(A组),和病人LPN使用CT图像仅包含在对照组(B组)。此外,两组患者的治疗结果进行比较和分析。结果．建立模型的有效率为93.3%;A组总肾动静脉变异性(13.3%)高于B组(6.7%)，手术时间(131.5±32.1 min)明显低于B组(158.7±36.2 min)，差异均有统计学意义(< 0.05)。结论．基于三维重建算法的CT图像对肾肿瘤患者进行LPN具有较高的临床应用价值，可提高LPN的有效性和安全性。

1.介绍

用于早期肾细胞癌（RCC），尤其是肿瘤直径小于4的小肾癌 cm，LPN与腹腔镜根治性肾切除术（LRN）的疗效基本相同[1]由于LPN只切除肿瘤和部分肾组织，因此术后整体肾功能优于LRN[2］.现有研究认为，对于对侧肾脏孤立或有其他疾病的患者，应选择LPN。与传统的开放式手术相比，LPN不仅大大缩短了患者的预后和住院时间，而且减轻了患者治疗的经济负担，大大减轻了患者因手术带来的预后痛苦[3.，4］.LPN有经腹和腹膜后两种方法。近年来，随着手术器械的不断更新和腹腔镜手术技术的发展，腹膜后入路逐渐成为学者们研究的热点。传统腹腔镜检查在过去表现为二维(2D)，难以达到理想的诊断和治疗效果。此外，在传统的医学成像检查中，医生主要使用人体某一部位的层析成像，通常以胶片或显示屏等二维图像呈现成像结果。该方法的结果是，所获得的图像结果仅由医生的个人主观经验进行判断。医生只能用肉眼观察图像的细微之处，缺乏客观的证据支持，这可能会延迟患者的病情[5］.

随着科学技术的不断发展，医学影像技术也在同步更新，使得弥补传统影像的不足成为可能医学影像重建技术并不少见，已引起广泛关注[6]它使用可视化技术为优化成像效果提供更大的帮助，生成的图像具有很强的真实感，允许医生从多角度、多层次观察和分析图像。研究发现，使用CT设备的内置软件可以生成3D重建图像，如CT血管造影（CTA）和CT尿路造影（CTU），并获得肾肿瘤和肾蒂血管（RPBV）的3D解剖结构的一些参考信息[7］.但是该方法没有使用三维图像分割技术，无法获得透明清晰的器官结构图像。另外，该方法没有采用图像融合技术，无法融合多个阶段的重构模型数据信息。获得的图像信息相对分散。虽然可以为疾病诊断提供有价值的参考信息，但不能为手术规划提供辅助，因此该方法得到的图像不能称为真正的三维重建图像[8］.

因此，本研究拟通过构建肾脏三维重建模型，探讨基于CT图像的肾肿瘤患者LPN三维重建算法的临床应用价值，以提高LPN的有效性和安全性。

2.材料和方法

2．1．研究对象

选取2018年9月至2019年9月我院收治的肾细胞癌患者30例作为研究对象，采用随机表法分为两组。下的病人PLN三维重建和腹腔镜技术包括在实验组(A组),和病人LPN使用CT图像仅包含在对照组(B组)。此外,两组患者的治疗结果进行比较和分析。A组15例，男8例，女7例，年龄26 ~ 69岁(平均52.40±11.8岁)。B组患者为15人，其中男性9人，女性6人，年龄为24 ~ 70岁(平均50.5±10.2岁)。所选患者均无手术禁忌症病史，对造影剂均无过敏反应。本研究经医院伦理委员会批准，所有入选患者均签署知情同意书。

2.2. RPBV变异型

肾动脉的分类标准定义如下：多支肾动脉：除主肾动脉外，还有其他肾动脉分支；肾动脉过早分支：肾动脉分支位于远处≤20 距离肾动脉开口mm；混合型：上述条件的组合。

肾静脉的分类标准定义为:多肾静脉:肾静脉的主要分支在进入肾脏前不能合二为一，但仍表现为分支;肾静脉异常:左肾静脉走行于左肾动脉后方，右肾动脉走行于下腔静脉前方，下腔静脉2条;肾静脉异常:肾静脉分别与生殖静脉、腰静脉吻合;其他:肾肿瘤压迫肾静脉，造成变形等。

2．3.CT扫描

使用64层螺旋CT（Philips，Brilliance 64，荷兰）进行CT扫描。扫描前，要求患者禁食3小时，并饮用500毫升 1毫升水注入胃肠道，以增强与肾组织的对比度。此外，必须训练患者的呼吸练习，以尽量减少CT扫描上呼吸练习造成的伪影，以确保收集数据的可靠性。肾脏CT扫描的标准参数设置为如下：管电压为120 管电流为300千伏 mA，每次旋转的时间为0.5 s、 螺距为0.984，层厚为5 毫米，管旋转一个周期的时间为0.5 s

扫描开始时，要求患者保持仰卧位，从剑突软骨至耻骨联合平面依次行CT平扫和增强扫描。在扫描过程中，患者被指示呼气并保持全身完整。当没有注射造影剂时，进行普通扫描。采用MEDRAD双筒高压注射器(US)静脉注射造影剂(高浓度碘帕胺醇溶剂370)，注射速度为5 mL/s，注射剂量为1.5 mL/Kg。所有造影剂注射完毕后，用适量生理盐水冲洗注射管，开始增强扫描。动脉期扫描设置如下:触发阈值设置为200 Hu，注射造影剂，以腹主动脉切片为感兴趣区域(ROI)进行扫描。静脉期扫描从静脉注射造影剂开始到延迟65秒。排泄期的扫描从静脉注射造影剂开始，直到延迟600秒。在完成上述四个阶段的扫描后，对厚度为5mm的原始图像进行减薄，然后将所有图像数据导入配备CT的MxView工作站。最后，所有的图像数据被记录到DVD光盘上。

２.４.肾脏三维重建模型的构建

三维重建的关键步骤是基于RGM的图像分割。RGM的特点是收集相似的像素，形成ROI。具体操作方法如下:将动脉期和静脉期扫描得到的数据输入mimics 17.0 (Materialise, Belgium)，设置上下限阈值范围为210 - 1615 Hu。用RGM对肾肿瘤、肾动脉、肾静脉组织结构进行分段，用人工辅助软件剔除ROI外的其他肾动脉、肾静脉分支。最后，构建了理想的肾脏三维重建模型。医学图像的三维重建流程如图所示1．

x射线通过该物质后，输出强度与输入强度的关系为: 其中Δd是指x射线的传播距离和μ为该物质的x射线衰减系数。为输出强度，表示输入强度，以及指向输入参数。

当X射线穿过人体的不同组织结构时，输出强度和输入强度之间的关系如下所示：

上述方程可转换为积分形式，如下所示： 在哪里为传播距离。

CT是在Wratten变换的基础上发展起来的，其方程如下:

已知某函数的积分 沿着直线Z是如下:

然后，将Wratten方程反变换为 ．

图像的像素颜色值从后到前、从前到后采集，从后到前的合成算法如下： 在哪里C_一个表示初始颜色，C_b表示最终的颜色，并且α_我指不透明度。

由前到后的合成算法如下:

在图像合成过程中，α可以继续增加，阈值为1，此时图像的透明度接近于零。

2．5．肾脏三维重建模型的图像质量评价

3D重建图像的质量由一名高级泌尿科医生和一名高级成像医师进行评估。在评估之前，根据Sahani等人的肾动脉评分标准制定了3D重建CT图像质量评分标准[9，详细记录肾动脉和肾静脉的分支。评估必须严格按照这个标准进行。如果个别图像的评分不一致，可以通过研究相关信息和两位医生的讨论来确定最终评分。具体标准如下:1分表示肾主动脉(肾静脉)及其一级分支血管边缘模糊，有或无呼吸运动伪影;2分表示肾主动脉及其一级、二级分支清晰可见，血管边缘光滑，无呼吸运动伪影，二级分支小于4支;3点表示肾主动脉及其一、二、三支清晰可见，血管边缘光滑，无呼吸运动伪影，三支小于5支;4点表示肾主动脉及其一、二、三支清晰可见，血管边缘光滑，无呼吸运动伪影，三支均大于等于5;5点代表肾动脉主干及其一、二、三、四支清晰可见，血管边缘光滑，无呼吸运动伪影。

本研究将肾脏三维重建CT图像的标准设置为:肾静脉评分大于等于4分，即重建图像可区分出3 ~ 4条肾动脉;肾静脉评分在2分以上，根据重建图像可以识别出1 ~ 2条肾静脉。

2.6.LPN前的准备

使用2D腹腔镜设备（德国卡尔·斯托兹）进行LPN。首先，将上述制备的肾肿瘤三维重建模型整合到mimics 17.0软件中，采用其模拟手术功能，全方位观察模型的运行情况，实现手术演示，制定科学有效的手术方案。手术期间，外科医生负责模型的放大和旋转，助手负责具体的手术。在此期间，通过适度透明的处理重建肾皮质图像，以便外科医生能够清楚地观察RPBV的结构并协助完成手术。

2.7。肾三维重建模型在LRN中的应用

三维模型在LRN中的实际应用是通过人工图像融合方法指导操作;即将三维重建模型图像融合叠加到二维腹腔镜图像上，融合后的图像在单独的屏幕上显示。在图像融合的基础上，同步进行LRN。整个过程由外科医生主导，外科助理进行实际手术。由于血管搏动强度不同，肾动脉和肾静脉可以清晰区分，并采取结扎、断开等操作。A组采用三维重建模型和人工融合图像方法进行术前引导和术中RPBV定位结扎。将血管及输尿管分离切断后，将患者的肾脏游离，仔细切除肾脏病变，在后腹壁腹膜与腹内筋膜之间放置引流管。B组应用CTA结合CTU影像指导手术，定位和结扎肾动脉、肾静脉。切除血管和输尿管后，取出患者肾脏，小心切除肾损伤组织。在腹膜和腹内筋膜之间放置引流管，位于腹膜后壁。 All patients underwent the surgery successfully without any accidental interruption.

2.8. 统计方法

数据采用SPSS 20.0软件进行统计分析。测量数据以均数±标准差表示(±年代)和一个独立的样本t以及使用;计数资料以百分比(%)显示，采用X2检验进行分析。所有数据均被认为具有统计学意义< 0.05，两组间差异无统计学意义> 0.05。

3.结果

3.1.基本信息

A组男8例，女7例，平均年龄52.40±11.8岁;B组男性9例，女性6例，平均年龄50.5±10.2岁。如图所示2，两组患者的年龄、性别、肿瘤分布、体重指数(BMI)、肿瘤最大直径(TMD)、血红蛋白值、肾上腺动脉分支数( > 0.05). 所有入选患者均未因意外事件退出。

3．2.肾脏三维重建模型的可视化结果

A组15例患者成功构建肾脏三维重建模型。该模型能清晰显示肾主动脉及其四级分支和肾主静脉及其二级分支。通过这个模型可以直观地观察肾脏。肿瘤的轮廓更客观、有效地反映了肾脏肿瘤的大小及其与其他组织结构的空间分布;肾收集系统结构清晰，联系自然;整个肾脏系统结构清晰可见，解剖细节清晰可见。数字3.显示了基于二维CT和三维重建模型的肾肿瘤图像，以便更好地进行比较。

使用肾脏的三维重建模型可以清楚地反映RPBV的解剖特征4，从腹侧和背侧观察肾动脉变异特征，直观了解肾动脉的变异情况。

3．3.肾脏三维重建模型的图像质量结果

本研究制备的15个肾脏三维重建模型中，14例符合标准，构建模型的有效率为93.3%(见图)5）.1例不合格，因患者肾脏内造影剂充盈不足，导致三维重建模型肾动脉主要分支较少，肾收集系统肾盏显示不完整。本例肾脏三维重建模型虽然不完整，但仍能显示肾动脉和肾静脉的解剖细节，对LPN无影响。

3.4. RPBV品种的分类

数字6和7分别比较两组肾动脉血管和肾静脉血管的变化情况。两组均以混合型肾动脉变异为主，A组6例，b组7例。A组肾静脉变异类型为肾静脉异常进展等类型。b组肾动脉总变化率、肾静脉总变化率两组间无显著差异( > 0.05).

3.5.LPN结果

所有入选患者在手术前均被诊断为肾细胞癌，随后为LPN，术中未发生严重并发症，如中转开腹手术和大出血。A组采用的肾脏三维重建模型能够客观真实地反映肾脏的结构特征、RPBV变异类型以及肾脏肿瘤的空间位置关系。将构建的三维重建模型用于术前科学规划，并在手术过程中与二维腹腔镜图像进行融合和叠加。A组手术成功。如图所示8， RPBV变异类型为左肾静脉在左肾动脉后面。三维模型显示结扎切断肾动脉更安全、更有效。

将CTA结合CTU图像获得的扫描数据用于B组患者的术前计划，B组患者手术成功。

3.6。分析有效性

分析两组患者的手术时间、估计失血量、术中输血次数/率、并发症发生率、术后血红蛋白值、肿瘤复发次数/率等指标。结果如图所示9A组手术时间明显低于B组，差异有统计学意义( < 0.05），而其他指标的差异并不极端( > 此外，两组均无肿瘤复发。

4.讨论

本研究探讨了基于LPN三维重建算法的CT图像在肾肿瘤患者中的临床应用价值，以提高LPN的效率和安全性。构建肾脏的三维重建模型，评估图像质量，并根据肾脏突变分类标准对患者的RPBV突变进行分类。然后，将肾脏三维重建模型应用于LPN，并对两组患者的疗效进行分析比较。结果表明，所构建的肾脏三维重建模型能够客观、真实地反映肾脏的结构特征、RPBV的变异类型以及肾脏肿瘤的空间位置关系，有助于术前合理规划和设计LPN。在LPN中应用肾脏三维重建模型可大大缩短手术时间，且无并发症。这一结果与其他学者的研究结果基本一致。

肾恶性肿瘤多发生在肾实质，占80%以上，包括肾细胞癌、肾肉瘤、肾转移瘤、肾母细胞瘤和发生在肾盂和肾盏的移行细胞癌[10］.成人肾肿瘤RCC的发病率最高，其次是源自肾脏集合系统的移行细胞癌，因此肾肿瘤又称RCC。人体50岁以上最容易患肾癌[11］.与经腹膜入路相比，后腹膜腹腔镜入路可更快到达肾脏，且对腹腔内其他器官无干扰。此外，肾动脉大多位于肾静脉后方，腹膜后入路便于直接暴露和治疗肾动脉[12］.但腹膜后入路手术由于靶肾与相邻脏器连接紧密，手术空间狭窄，操作不当可能对患者其他脏器造成损害。如何快速准确地定位RPBV并有效地处理RPBV已成为众多学者的难题，而术前全面准确地了解RPBV的解剖特征已成为关键[13］.

Huang et al. [14]利用肾脏三维重建模型成功实现了“零缺血部分切除”，不仅有效减少了手术过程中对正常肾脏的缺血性损伤，也促进了超选择性肾动脉闭塞肾部分切除的研究和发展。夏等[15]基于术前患者CT扫描数据，重建了血管结构清晰、立体感强的肾脏数字三维模型，并借助模拟手术制定了更加合理的手术方案;发现实际操作与三维重建高度一致;基于该三维模型，临床成功实施活肾移植，预后良好，无明显手术并发症。

5.结论

本研究的结论如下:基于三维重建算法的CT图像对肾肿瘤患者进行LPN有较高的临床应用价值，可以提高LPN的有效性和安全性。有必要进一步推广应用。然而，本研究仍有许多不足之处。例如，由于时间和条件的原因，研究对象数量较少，获得的数据结果需要进一步研究。在未来的研究中，需要扩大样本数量，增加数据的说服力，为临床应用提供可靠的参考信息。本研究结果为三维技术的临床应用提供了可靠的研究基础，进一步展示了三维重建技术在医学领域良好的发展前景。

数据可用性

用于支持本研究发现的数据可由通讯作者要求提供。

利益冲突

作者声明没有利益冲突。

作者的贡献

张海杰和尹福对这部作品贡献相当。

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