基于多像素值提取优化的重映射方法构建肝脾破裂伤三维体绘制模型

孙 坚，谭 珂，高 原，蔡守旺，王鹏飞

1 解放军医学院，北京 100853；2 解放军总医院研究生院 教育技术中心，北京 100853；3 解放军总医院第一医学中心 肝胆胰外科学部，北京 100853

利用CT等医疗探查设备获取数据信息并进行三维可视化建模，一直以来是医学图像领域的研究热点。在肝胆外科手术研究领域，对肝肿瘤的形态和位置进行自动或手动标注分割，其结果可方便开展三维可视化建模分析，进而确定手术方案并实现术中规划[1-3]。目前可视化建模的基本方法主要有移动立方体算法(marching cubes，MC)[4]、体绘制法[5]、多平面重建法[6-7]、最大密度投影法[8]、容积重建法[9]、有限元法[10]。Custodio等[11]提出了一种扩展的行进数据集算法，将MC中像素值的0、1标记改进为+、−和=，解决了拓扑结构划分和网格质量提升的冲突。De Sales Tsuzuki等[12]提出了一种基于传播的MC算法，采用开放边界条件进行循环以确定体元的迭代处理顺序，在高数据量的条件下保持了较高的运算速度。Gu和Kim[13]使用以CPU为核心的Bunyk算法优化了光线投射算法，使用逐像素的交集表以保证非凸网格的准确性。上述研究在成像算法方面取得了建设性成果，但在实际应用中存在一定的欠缺，如描述器官的受伤情况。在日常生活中，车祸、坠落、钝击等意外冲击造成脾损伤的发生率在腹部创伤中可达40%～50%，在腹部闭合性损伤中，脾破裂占20%～40%[14]。由于冲击会造成肝脾包膜破裂、实质裂伤，甚至门静脉、肝静脉受损，肝脾叶血肿、离断、异位、损毁，腹腔压力变化造成血肿，整体解剖结构发生改变，相较于正常肝脾或肝肿瘤等结构，其CT图像视野混乱，数据的分类、识别、标注易在实质损毁区域混淆，上述研究成果不能完全解决此类问题。为解决问题并提供思路，本文在体绘制流程中设计了多像素值的自动提取，并将体绘制中空间数据与增强CT的DICOM数据建立重映射，绘制的模型可清楚观察肝脾破裂伤的解剖结构与病理信息，为后续相关研究提供了一定基础。

资料和方法

1资料 以2013年1月-2018年11月在解放军总医院第一医学中心肝胆胰外科学部15例肝脾破裂伤患者增强CT的DICOM数据作为基础，其创伤来源为车祸冲击、高空坠落、重物钝击等事故。依据人民卫生出版社出版第8版《外科学》中关于肝外伤和脾外伤的分级以及肝胆胰外科学部诊疗实际情况，筛选出肝外伤Ⅱ～Ⅳ级共7例，脾外伤Ⅲ级4例(1例肝脾均破裂)，总计11例病例作为肝脾破裂伤可视化数据集，其中9例男性，1例女性，年龄21～47岁。

2设备 本实验图形工作站配置为：Intel Core i7-7700HQ@2.80 gHz四核；显卡Nvidia GeForce GTX 1060；内存16 gB；Windows 10 64位操作系统(DirectX 12)。在进行可视化模型构建与演示时系统流畅无卡顿。

3多像素值提取的CT数据体绘制 针对肝脾破裂伤的CT图像解剖结构异常等特征，需对CT数据先进行体绘制。为更好体现绘制模型区分器官、血管与骨骼等不同部分，本文对传统光线投射体绘制算法进行了多像素值提取改进，其实现基于视觉化工具函式库(Visualization Tool Kit，VTK)，该函式库是一种广泛应用于计算机图形、图像处理、可视化的开源软件系统。方法如下：1)利用DICOM Image Reader类库读取CT DICOM数据；2)利用Get Scalar Pointer (i,j,k)函数遍历DICOM数据中所有体素，由于CT获取的人体组织HU值为0~600[15]，所以创建容量为600的数列，归类统计CT数据中大于0、小于600的HU值，并使用Bubble Sort排序方法对HU值的出现次数进行由大到小排序，出现频率最高的3种HU值即对应骨骼、血管与器官的像素值信息；3)利用Opacity Transform(透明度变换)与Color Transform Function(像素值变换)方法确定多种透明度值和像素值的映射方式。传统方法将像素值参数设为定值，本文优化为将上述3个HU值作为参数输入，以确保后续对易混淆区域有效绘制可视化模型；4)利用Volume Ray Cast Composite Function计算光照效应，将空间平行光线与三维影像数据求交，并将相交部分的光线线段等值划分以确定采样点；5)利用Set Interpolation Type To Linear方法，根据采样点在空间坐标系下的位置确定与其距离最近的8个体素，将各体素值输入三线性插值公式，计算出采样点的像素值和透明度值；6)利用Volume Ray Cast Mapper模拟光线通过整个三维数据矩阵到达观察点的过程，将相交部分光线线段中采样点值由后至前累加；7)为体绘制过程完整渲染，需利用Render Window与Render Window Interacto定义绘制过程中显示器镜头位置与光照模型。

由于增强CT体素中器官、血管和器官实质的HU值均高于出血时血液的HU值，故绘制的可视化模型不含有出血血液，可以清晰准确地显示患者受伤肝、脾的解剖结构。具体实现流程见图1。

图1 多像素值提取的体绘制流程图Fig.1 Flowchart of body drawing for multi-pixel value extraction

4体绘制模型重映射与多层插值构建体绘制模型 前面利用CT数据绘制出的体模型是关于整个腹腔的可视化模型，为提取肝脾破裂伤的脏器实质和脉管部分，进行体绘制模型重映射与多层插值，具体步骤如下：1)利用自动勾选和手动划分相结合的方式，去除体绘制模型中大部分无用区域。2)利用矩阵变换，将剩余三维体绘制模型所包含的体素重映射回二维CT数据[16]。3)使用多层插值法删除模型冗余细节。首先在CT数据中选择若干张图片并勾选不需要的部分HU值，然后对其进行距离变换以查找多余HU值的主干部分，最后以各层主干部分为基础，在整个空间进行插值并分割删除[17]。4)更新体绘制模型的剩余数据并重新绘制，得到可观察的最终模型。其具体实现演示如图2。

图2 体绘制模型重建步骤A：绘制全DICOM数据模型；B：首先去掉骨骼，然后勾选去除肝以外区域；C：重映射与多层插值法去除冗余部分；D：更新模型，完成肝破裂可视化模型构建Fig.2 Reconstruction steps of volume renderingA: Draw the full DICOM data model; B: First remove the bones, then remove the area outside the liver; C: Remove the redundant parts by using remap and multi-layer interpolation; D: Update to complete the liver rupture visualization model

结 果

1方法应用与案例分析 本文设计方法于2020年8-9月在解放军总医院第一医学中心肝胆胰外科学部针对肝脾破裂伤增强CT数据进行体绘制模型构建应用，模型构建时间为4.01～5.83s。除工程师操作外，对学部副主任医师、主治医师和医师进行培训，经1.5～2 h的练习后，可以独立构建肝脾破裂伤模型，也能通过模型进行诊断与确定治疗方案。

本文所构建患者的肝脾破裂可视化模型，能够在三维空间多角度、多层次观察，清楚分辨器官实质的受损部位和受损情况，并实际以此为依据分析患者病情、辅助决定治疗方法与手段。如图3A所示，患者为25岁男性，因重物砸伤腹部，其体绘制的模型可见门脉右后支五、六、七段均破裂；显示肝右静脉、右后下静脉均在右肝破裂范围内，因肝右静脉、右后下静脉破裂，单纯切除肝右后叶会造成肝右前叶血液回流受限，所以合理的手术方案应为右半肝切除术。如图3B所示，患者为27岁男性，因肝破裂术后再次出血而复查，可见右肝表面包裹性坏死，门脉与静脉系统完好，考虑给予对症治疗，定期进行肝CT扫描与血红蛋白监测，并服用保肝、止血、抗炎类药物。图4所示，患者为38岁女性，因车祸冲击致使脾破裂，模型可见脾门处有3处裂伤，脾膈面上极有长破裂口，因脾质地较脆、破裂口较多，遂考虑行脾切除术。

图3 肝可视化模型图A：门脉右后支五、六、七段均破裂，肝右静脉、右后下静脉均在右肝破裂范围内；B：右肝表面包裹性坏死，门脉与静脉系统完好Fig.3 Visualization model of the liverA: The right posterior branch of the portal vein in segments V, VI and VII are ruptured, and the right hepatic vein and right posterior inferior vein are within the ruptured right liver; B: Encapsulated necrosis can be found on the surface of the right liver, and portal and venous system are intact

图4 脾可视化模型图Fig.4 Visualization model of the spleen

2 与传统MC算法构建模型对比 模型对比如图5所示。相较于MC算法构建的三维面模型，体绘制三维模型更容易实现从整体受伤区域观察与其他器官组织的毗邻关系。因为注射后的造影剂在影像数据中显示为高信号值，在体绘制过程中可以更加清楚地观察肝脾内脉管系统的形态走向以及受损情况。不同于骨骼外伤等病情，肝脾等脏器受外伤会导致实质表面凹凸不平，易与血液凝块混合，血肿时更会与其他脏器粘连，传统MC重建出的可视化模型凹凸不平，难以将数据信息准确呈现给外科医生，而过度的平滑处理则会遗失部分解剖信息。

图5 相同一套CT数据绘制的面模型(A)、体模型(B)与本文体绘制模型(C)对比(针对肝破裂伤，传统面绘制模型在绘制时难以描述受损区域，而传统体绘制模型难以区分肝的脉管与实质)Fig.5 Comparison of the surface rendering model (A), volume rendering model (B) and our model (C) established by the same set of CT data(for liver rupture injury, the traditional surface rendering model is difficult to describe the damaged area, while the traditional volume rendering model is difficult to distinguish the vascular and parenchyma of the liver)

3 与传统体绘制构建模型对比 传统体绘制模型将DICOM数据的HU值与像素值建立线性映射，其最终绘制的肝脾可视化模型难以清晰区分实质与脉管部分[18]，易造成影像结果的误判，而解决上述问题的传统方法需提前对数据进行分类标记，对CT图像读取能力、分辨有用与无用信息的要求较高。本文自动提取HU值并对应像素值，进而建立颜色区间，最终的模型能准确描述受损区域的解剖结构。在进行传统体绘制模型构建时，需手动一次性去除无用数据，操作要求高，模型与实际情况相差大，而本文方法将体模型包含的三维数据与CT中HU值建立映射，在全DICOM数据体绘制的前提下，交替进行三维空间分割与二维图像分割，能够方便直观地构建肝脾破裂伤可视化模型。

讨 论

利用CT等影像学设备对肝脾的位置、体积、动静脉与胆道结构进行成像，一直以来是外科医生了解患者情况并进行诊断和手术设计的必要手段。本文优化的三维重建体绘制方法可以同时展示患者的器官、组织、血管等信息，便于直观地将三维解剖结构准确地呈现给外科医生。其成果首先可辅助术前准备时更细致地观察患者受伤位置、受伤情况及各器官组织的空间结构变化等一系列解剖信息，辅助指导外科医生进行临床诊断、设计手术方案与并开展术前讨论；其次可以与三维空间定位传感技术相结合，在术中实时更新三维模型的空间注册信息，从而为术中导航和辅助手术操作提供支持；且更便于对比评估术后患者恢复的情况。

上述方法对于提升手术质量与评估术后恢复效果有着十分重要的价值。其重建结果也可以应用于进一步构建三维空间网格模型，为个性化手术仿真模拟提供器官实质和血管的叠加物理仿真计算模型；将该模型在临床教学中应用，可方便学生快速直观地理解相关疾病的解剖结构，具有良好的教学应用前景。但当特殊情况导致器官内血管变窄、信号变低时，其CT数据区分度差，如肝中央区损伤引起的大范围血肿形成包块，肝中静脉受压变细，造影剂信号值与肝实质信号值相似，难以构建出准确直观的体绘制模型。

目前器官组织的三维重建在外科手术领域展现了良好的发展前景，其研究成果近几年在三维数据重建、混合现实显示、术中规划导航、支持力反馈的虚拟手术模拟等方面有着长足的进步。但目前为止，其成果算法仍未完全平衡好快速性与准确性之间的关系，本文为相关问题发展与解决提供了改进思路。未来医学三维重建会向着精确化、快速化、设备小型化、扫描自动化、配准实时化的方向发展，其研究成果会更加广泛地运用于肝胆外科、颅脑外科、泌尿外科等一系列学科的临床手术中，大幅提高外科手术的效率和精准性。