肝和肝血管三维重建的临床应用.doc

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1、肝和肝血管三维重建的临床应用［摘要］目的对肝脏和肝血管进行三维重建可视化并进行肝分段，探讨其意义及临床应用。方法利用Mimics软件对24例晚期弥漫性肝癌患者CT扫描数据进行图像分割并进行三维重建，根据每个患者肝血管的分支和Couinaud分段法对肝脏进行个体化分段，计算肝和各肝段的平均体积。结果重建后获得形态逼真的肝脏和肝血管的三维模型，测得患者全肝平均体积达(2683.26±671.53)cm3。对肝脏进行了分段，通过三维模型能准确计算出各肝段的平均体积。结论三维重建、肝脏分段和体积测量为患者的诊断、后续治疗和

2、手术风险评估提供了参考，来源于活人体的三维图形也可以用于科研和教学。［关键词］肝；肝血管；三维重建；肝切除术［中图分类号］R735.7；R322.4+7；R813［文献标识码］A［文章编号］1674-4721(2013)08(b)-0004-03近年来，随着信息技术的发展，计算机软件技术被应用于医学研究的各个领域，对医学领域产生了重大的影响，并随之诞生了一系列医学相关的计算机软件［1-2］,基于连续CT扫描数据集的三维重建也有了很大的发展。曾经有学者对正常肝脏的三维重建进行研究［3-5］,但对于肝癌患者的个体化三维

3、重建的研究却很少。本研究利用Mimics软件，对24例晚期弥漫性肝癌(diffusehepatocellularcarcinoma,DHCC)患者64排螺旋CT扫描数据进行图像分割与三维重建，并对肝的三维模型进行了Couinaud分段，计算出各肝段的体积，显示三维模型有重要的临床参考价值。1材料与方法1.1一般材料收集2009年3月〜2011年8月由青岛大学医学院附属医院收治后被确诊为未伴有病毒性肝炎的弥漫型肝癌的24例晚期DHCC患者胸腹部64排螺旋CT扫描数据集，男性16例，女性8例，年龄45〜67岁。图像数据

4、分为肝动脉期、门静脉期和平衡期。主要扫描条件为：管电压120kV,管电流45.5mAs,层厚1川川。图像参数：长512像素，宽512像素，像素大小0.699mmo1.2研究平台硬件平台：个人计算机(PC),处理器Intel(R)Corei3,安装内存2G,显卡ATIMobilityRadeonHD4500Serieso软件平台：操作系统为Windows7旗舰版，三维重建软件为MimicslO.01(Materialise公司,比利时)。1.3图像分割与三维重建将动脉期数据导入Mimics,动脉阈值确定为94〜290

5、0Hu。将动脉的三维模型输出为标准模板库(standardtemplatelibrary,STL)格式。将平衡期数据导入Mimics,运用上述方法分割并重建出肝静脉、门静脉和肝脏的三维模型(其中肝静脉和肝脏的图像阈值设定为94-2900Hu,门静脉的图像阈值设定为107〜2900IIU)。设置肝脏三维模型的透明度为低,即可同时观察肝脏、动脉、门静脉和肝静脉的三维模型(图1)。1.4肝分段和体积测量获得全肝和肝血管三维模型后，参考Couinaud分段法［6］同时根据每个患者个体的Glisson系统走行，对肝脏三维模型

6、进行分段。仔细观察血管走行与肝脏的关系，根据Couinaud分段法对肝脏的三维模型进行分割,将肝脏分为8段，并以不同颜色显示。重建出三维模型后，软件将自动计算各肝段三维模型的体积，在三维模型信息中即可查看。采用构成比计算各肝段体积占全肝体积的百分比。2结果1.164排螺旋CT肝脏扫描数据共收集了动脉期、门静脉期、平衡期3组数据，各期数据扫描起始点相同，扫描条件相同。动脉期图像中动脉轮廓明显，与周围组织对比清楚,易于进行图像分割；稳定期图像中门静脉与肝静脉轮廓清晰，肝脏轮廓明显，用来分割肝静脉、门静脉和肝脏的图像。2

7、.2图像分割与三维重建运用前文中所述方法分别对肝动脉、肝门静脉、肝静脉和肝脏进行图像分割，即可获得各结构的蒙版。对各蒙版进行三维重建后即获得三维模型，三维模型结构清晰，立体效果好，各部位的三维模型可以从任意角度观察，可以以多种颜色、透明化、任意组合显示（图1）。可以对肝脏三维模型进行透明化处理，以同时显示肝脏和血管，可准确观察血管在肝脏内的走行。重建出三维模型后，软件会自动计算三维模型体积。2.3肝分段和体积的测量根据Couinaud分段法，同时注意观察患者的门静脉走行是否有变异,对肝脏的三维模型进行切割，把肝脏分

8、为8段，分别以不同颜色显示。对各肝段进行透明化显示，可直观地观察各肝段内血管的走行，并根据需要对各个部位添加标注（图1）。可以对三维模型进行旋转、放大、缩小，多方位任意观察。软件中三维模型信息可显示自动计算的三维模型体积，记录结果（表1）,全肝平均体积为（2683.26±671.53）cm3,患者全肝体积明显增大。3讨论1.1肝脏、肝血管三维重建的意义目前，