西瓜模拟人脑在CT/MR联合定位立体定向手术中的实验研究*

潘国兵 刘传才 田宏宇

随着功能神经外科的发展，脑立体定向手术广泛应用于治疗精神分裂症、帕金森病及癫痫等，并取得了较好的治疗效果。虽然目前尚未完全掌握人脑的功能定位，但对某些特定的区域功能已经有较为确切的了解。建立在功能神经外科基础上的立体定向手术，对于功能区的把握显得尤为重要。只有很好的显示人脑结构，清楚的区分颅脑的沟回和功能核团，方能进行有效的立体定向手术治疗，及其探索性的研究[1]。

MRI与CT相比MRI的优势为密度分辨率高，对解剖结构的细节显示较好，组织对比明显优于CT。MRI与CT相比其主要不足之处包括：扫描时信号采集较慢，成像耗时较长。目前1.5T磁共振作一次64个断层面的颅脑成像需要3～4 min；MRI的空间分辨率较低，通常层厚和(或)层间距为2 mm，活动时的分辨率更低，由于金属的磁场反应，使体内安装有心脏起搏器的患者以及植入金属器械的部位无法进行核磁共振的检查，检查费用远高于CT，且不能携带监护设备(如心电图机等)。因此，采用图像匹配和图像融合可使两种不同的图像能够在解剖结构上相对应。

图像融合就是将用不同方法获得的同一景物图像(或用同一方法在不同时刻获得的图像)采取某种算法进行综合处理，得到一个新的、满足要求的图像。图像融合分为同机融合(异源图像的扫描同时发生在同一台影像设备上)和异机融合(异源图像的扫描在不同时段而且发生在不同的影像设备上)两种方式[2-3]。

1 西瓜模拟实验方法

1.1 材料和设备

使用西门子SYPHONY P 1.5TMR机；GE64排VCT；CT/MR立体定位仪；直径为20 cm×25 cm的西瓜1个，鱼肝油丸5粒。

1.2 扫描前准备

将西瓜对等切开，5粒直径为5 mm的鱼肝油丸放置于西瓜不同深浅的位置，然后将西瓜放置于头架上，并用沙袋塞紧固定好放置于MR头线圈内，西瓜的切开面和床面垂直，按头颅标准定位(在CT机扫描时相同)。

1.3 MR扫描模式及参数

采用GRE序列其层厚和层间距为2 mm，TR10，TE3.39，两次激发采集64层，激励角度为12o，FOV 200 mm分别采集轴位，冠状位及失状位(如图1所示)。

图1 西瓜模拟人脑在CT机上进行定位扫描

1.4 CT扫描模式及参数

按照头颅扫描的标准模式，机架不倾斜，扫描的层厚和层间距为1.0 mm连续扫描，FOV200×200，从定位仪的起始点向顶点扫描直至西瓜扫描完毕(如图2所示)。

2 利用MED3D1.0软件进行图像融合

图2 西瓜模拟人脑在MR上进行定位扫描

使用南京理工大学开发的MED3D1.0软件进行数据格式转换，将图像数据DICOM格式转换成为相匹配的数据，分别装载CT和MR的图像数据进行图像融合。图像融合方法：①采取模糊匹配和刚性匹配相结合的方法进行图像融合，其目的是使得CT/MR两图像在形态结构上的完全匹配；②建立MR坐标系，MR坐标系是通过映射CT坐标的模式，XY面为切开的西瓜面，坐标原点为图像的左下角定点，Z轴为层面的叠加方向。两个坐标系通过映射的方法使原点取在同一空间位置，使两个坐标系测得的每一坐标点具有可比性(如图3所示)。

图3 CT与MR匹配图例

图3显示，MR点为右侧选择的感兴趣点，CT点为CT图像中的对应点，基点在左侧选择的基点，距离为各个方向CT点坐标减去基点坐标所得，在显示图像的窗口内按下shift+P将右下角显示的坐标转化为物理坐标，可在CT图片上找到对应点的位置，观察到CT与MR大致在同一位置。

3 坐标的测量与坐标值比较

分别测量每个切面鱼肝油丸的MR指示坐标，CT实际测量坐标。测量点选择鱼肝油丸显示尺寸最大的层面(如图3所示)，测量结果见表1。

表1 感兴趣点的测量坐标与标准差

4 实验结果及评价

图像融合质量的评价主要有主观评价和客观评价2种。主观评价是通过视觉效果来衡量，具有直观、简单、方便及快捷等优点，人眼对融合图像的感觉能够鉴别融合图像的质量，融合图像质量评价中的视觉评价必不可少，但主观评价带有一定的主观性。客观评价能够克服主观性，对图像的融合质量能够进行稳定、定量和较全面的评价[4]。本实验研究主要通过误差计算的方法评价融合效果。

4.1 误差的测量和计算

本研究使用绝对误差和标准差结合的方法来统计误差，设MR点(X1，Y1，Z1)，CT点(X2，Y2，Z2)每一点的3个坐标方向的绝对误差计算方法为标准差的计算表示为公式1：

σ均＜2 mm，符合临床手术要求(见表1)。

4.2 误差产生的原因分析

系统误差是不可避免的：①该软件实行的是刚性匹配；②可能是由于设计使用的鱼肝油丸直径为5 mm，图像层厚为2 mm的原因；③部分容积效应也可能会产生误差，可以通过更小的实验材料减少误差；④测量误差是由于不同的人测量而产生的偶然误差。

5 讨论

5.1 医学图像配准是医学图像处理中的关键技术

通过寻找一种空间变换，使两幅图像的对应点达到空间位置和解剖位置完全一致。常用配准技术包括傅里叶变换、互信息等方法。目前互信息配准方法非常流行，能够准确配准多模医学图像，而不需对图像进行预处理。然而此方法计算复杂、费时及效率低下。为解决此问题ANN被广泛用于医学图像配准中，其中较为成熟的是对大脑CT和MRI的配准[5-7]。

5.2 应用前景

图像融合具有很重要的临床应用价值。对各种使用不同或相同设备所获得的图像进行融合，不仅可用于医疗诊断，还可用于手术计划的制定、病理变化的跟踪、治疗效果的评价等方面[8-10]。在国外，利用MRI/CT进行立体定向已经广泛使用，而在国内尚不普遍，其原因是对于经验值的依赖，一种基于某种特定人种颅脑区域特定功能的认知；另外，有些精神病、戒毒及癫痫等]微创精神外科尚在摸索阶段，对于脑功能的定位区域的功能认识仍然较为粗浅[11-13]。实验研究显示，该方法可以给微创精神外科提供一种可视化的手术方法[14]，同时也可通过复查来检查当时手术定位的准确性，并对手术结果进行评估。

6 结论

目前开发的图像匹配系统已基本符合临床的要求，并开始进入临床应用。然而，该系统仍有许多需要改进的地方，如在CT/MR联合定位扫描时扫描范围较大，而单独CT定位手术只扫描选择需要手术的部位，减少扫描范围和辐射剂量等有待进一步改进。

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