Смирнов А.А.

ФГБОУ ВО «Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова» Минздрава России

Квиндт П.А.

Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)

Трунин Е.М.

ФГБОУ ВО «Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова» Минздрава России

Овсепьян А.Л.

Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)

Татаркин В.В.

ФГБОУ ВО «Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова» Минздрава России

Алгоритм автоматической сегментации структур артериального русла, задействованных при транскатетерной имплантации протеза аортального клапана на основе данных компьютерной томографии

Журнал: Оперативная хирургия и клиническая анатомия. 2020;4(3): 25-36

Просмотров : 39

Загрузок : 8

Как цитировать

Смирнов А.А., Квиндт П.А., Трунин Е.М., Овсепьян А.Л., Татаркин В.В. Алгоритм автоматической сегментации структур артериального русла, задействованных при транскатетерной имплантации протеза аортального клапана на основе данных компьютерной томографии. Оперативная хирургия и клиническая анатомия. 2020;4(3):25-36. https://doi.org/10.17116/operhirurg2020403125

Авторы:

Смирнов А.А.

ФГБОУ ВО «Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова» Минздрава России

Все авторы (5)

Введение

Одной из значимых причин преждевременной смертности и инвалидизации населения в настоящее время является патология клапанов сердца. Наибольшее распространение среди этой группы патологий имеет аортальный стеноз (АС). С точки зрения хирургии, АС — это сужение в области аортального клапана (АК), мешающее нормальному кровотоку и вызывающее гемодинамические нарушения. АС подвержены приблизительно 3—7% населения, причем частота развития заболевания имеет ярко выраженную корреляцию с возрастом. Так, у лиц старше 80 лет этот показатель доходит до 15—20% [1].

В большинстве случаев АС представлен в форме кальциноза АК. Кальциноз — это повышенное содержание солей кальция в тканях, которые препятствуют нормальному функционированию этих тканей. В общей статистике патологий клапанов сердца изолированная форма АС составляет 33,9%, а в совокупности с множественными поражениями клапанного аппарата — 54,1% [2, 3].

Основным методом лечения этого заболевания является хирургическая коррекция, которая включает 3 способа проведения хирургического вмешательства: протезирование на открытом сердце, баллонная дилатация и транскатетерная имплантация протеза АК.

Операция на открытом сердце — метод, показывающий относительно удовлетворительные результаты, но сочетающий в себе большую сложность, повышенную травматичность и большое количество возможных постоперационных осложнений. Более того, примерно 33% пациентов такой вид операции противопоказан в связи с тяжестью исходного состояния и наличием сопутствующей патологии.

Два оставшихся метода относятся к категории малоинвазивных. Операция выполняется путем подведения баллона и протезирующего стента в зону интереса через бедренную артерию.

Баллонная дилатация — это эндоваскулярная операция, суть которой заключается в разрушении возникших в зоне стеноза сращений между стенкой аорты и створками АК и между участками стенки аорты путем расширения специального баллона в зоне интереса. Данный метод дает хорошие результаты, низкий уровень интраоперационной смертности, а также меньшее, чем первый метод, количество послеоперационных осложнений. Главное преимущество баллонной дилатации АК — возможность сохранить естественные структуры клапана. Однако при недостаточном воздействии баллона на корень аорты высока вероятность рецидива данного заболевания, а при избыточном воздействии существует риск разрушения основных компонентов клапана, что приведет к необходимости экстренного открытого оперативного вмешательства.

Самым востребованным методом в настоящее является транскатетерная имплантация протеза АК. Операция проводится в 2 этапа: сначала кальцинозированные створки разрушают с помощью баллонной дилатации, и затем после повторного введения катетера с помощью того же баллона устанавливают стент с протезом на место естественных створок АК. Этот метод характеризуется наименьшим количеством послеоперационных осложнений, которые в основном связаны с правильностью позиционирования стента в устье аорты (атриовентикулярная блокада, блокирование устьев коронарных артерий и неправильное позиционирование протеза), что может потребовать экстренного хирургического вмешательства для изменения положения стента.

Несмотря на то, что у практикующих сердечно-сосудистых хирургов процент подобных осложнений невелик, существует потребность в обучении клинических ординаторов по специальности «Сердечно-сосудистая хирургия», что будет способствовать минимизации количества осложнений и врачебных ошибок и более детальному пониманию хода операции.

Для обучения ординаторов и мануального тренинга чаще используют анатомический материал и операции на животных, однако подобного рода практика имеет высокую стоимость и не всегда доступна широкому кругу обучающихся. В качестве альтернативы на рынке появляются виртуальные хирургические симуляторы, включающие рабочую станцию с манипуляторами и программное обеспечение (ПО) для компьютерной визуализации. В данный момент на рынке представлены системы для малоинвазивной, миниинвазивной и робот-ассистированной хирургической симуляции, однако набор операций, отрабатываемых навыков и, самое главное, мультимедийного контента (МК), который можно воспроизводить с помощью предлагаемых систем, крайне ограничен. Кроме того, используемый МК создается на основе среднестатистических характеристик и не учитывает индивидуальные особенности [4—9].

Для расширения области применения систем виртуальной симуляции необходимо увеличить количество МК. Он представляет собой 3D-модели структур зоны интереса, содержащие информацию о геометрии и свойствах структур модели, позволяющих имитировать оперативное вмешательство наиболее приближенно к реальной ситуации. Более того, такой подход в будущем позволит перейти от обучения к предоперационному планированию хирургических вмешательств с учетом индивидуальных особенностей конкретного пациента.

Для получения 3D-модели используют компьютерные томограммы пациентов, на которых выполняют сегментацию зоны интереса с последующим преобразованием модели в файл формата STL. Этот формат позволяет сохранять данные об особенностях геометрии и свойствах изучаемых структур. Основная проблема методики заключается в том, что для применения имитации свойств биологических тканей необходимо сегментировать на компьютерной томограмме каждую структуру зоны интереса по отдельности, что влечет за собой значительные затраты времени и не позволяет широко использовать эту технологию для индивидуального моделирования в конкретной ситуации.

В целях оптимизации процесса сегментации разрабатывают различное ПО и алгоритмы, позволяющие провести автоматизацию этого процесса, тем самым значительно сокращая временные затраты и увеличивая количество МК с учетом индивидуальных особенностей организма.

Актуальность темы исследования обусловливает то, что в настоящее время на рынке не представлено готовое решение для сегментации структур сосудистого русла, участвующих в транскатетерной имплантации протеза АК.

Цель исследования — разработка алгоритма для автоматической сегментации структур артериального сосудистого русла, в зоне транскатетерной имплантации протеза АК на основе обработки данных компьютерной томографии.

Задачи исследования:

1. Построение 3D-модели шаблона АК.

2. Адаптация существующего ПО и библиотек для сегментации структур луковицы аорты с помощью деформированных моделей.

3. Реализация алгоритма сегментации структур луковицы аорты и экспериментальная апробация полученной модели.

Материал и методы

В ходе работы были использованы компьютерные томограммы 14 больных без аномалий и/или патологии АК и луковицы аорты. Их анализ и дальнейшие преобразования были осуществлены с помощью ПО Vidar DICOM Viewer, SolidWorks 2016, VMTKLab и других существующих видов ПО и библиотек.

В связи с тем что визуализация полулунных заслонок АК при выполнении КТ практически невозможна, было выполнено построение виртуального 3D-шаблона АК с учетом параметров, приведенных в источниках литературы.

Подготовка компьютерной 3D-модели шаблона АК и макросов в SolidWorks API. Первым этапом разработки модели стало построение виртуального 3D-шаблона АК на основании среднестатистических параметров, приведенных в источниках литературы (табл. 1). Так как наиболее широкий участок АК находится на уровне синусов, а размер на уровне створок может быть на 20% шире, чем в области синотубулярного соединения [10], форму КА наиболее точно можно описать термином «луковица». После многочисленных исследований (эхокардиография, интраоперационные замеры, результаты аутопсий), суммированных H. Borst и соавт. [11], был определен средний диаметр КА в самом широком участке, который был равен 31 мм, но он может меняться на своем протяжении как у здоровых людей, так и при патологии [12, 13]. Средний диаметр устья аорты у взрослых составляет примерно 2,3±0,3 см, а площадь клапанного отверстия — 4,6±1,1 см2 [10].

Таблица 1. Среднестатистические размеры аортального клапана по данным литературы [10—13]

Название

Размер, мм

Верхний диаметр АК

28

Диаметр синусов АК

33

Нижний диаметр АК

25

Высота АК

21

Толщина синусов АК

1

Толщина створок АК

0,5

Построение шаблона выполняли с применением программного комплекса SolidWorks 2016. На первом этапе был построен эскиз синусов Вальсальвы по заданным параметрам (рис. 1, а) и по этому эскизу создано виртуальное объемное тело (рис. 1, б).

Рис. 1. Эскиз (а) и 3D-модель (б) синусов Вальсальвы.

Следующим этапом явилось построение модели створок АК. Сначала также был выполнен эскиз (рис. 2, а), а затем по этому эскизу создано виртуальное объемное твердое тело. Впоследствии число створок с помощью кругового массива было увеличено до трех относительно осевой линии (рис. 2, б).

После этого модели створок и синусов были объединены для получения целостной геометрической 3D-модели АК (рис. 2, в).

Рис. 2. Эскиз (а) и модель створок аортального клапана (б), 3D-модель (в) аортального клапана.

Следующим этапом работы над шаблоном было преобразование геометрической модели АК в параметрическую. Это было реализовано путем применения встроенного в SolidWorks инструмента «Уравнения». На первом этапе были заданы глобальные переменные, соответствующие входным значениям и параметрам, необходимым для последующей деформации (см. рис. 2, в): верхний диаметр, диаметр синусов, нижний диаметр и высота АК.

После этого на эскизе были присвоены переменные всем подвергающимся деформации элементам (рис. 3, а), которые также отображены в «Уравнениях» в графе «Размеры» (рис. 3, б). На этом этапе создание параметрического шаблона было завершено и с целью проверки корректной работы шаблона была выполнена его тестовая деформация. Диаметр синусов был произвольно увеличен с 33 до 43 мм (рис. 4).

Рис. 3. Присвоение переменных элементам эскиза (а) и глобальные переменные (б).

Рис. 4. Тестовая деформация.

На последнем этапе создания шаблона были заданы механические свойства структур, соответствующие средним значениям реального биологического объекта: модуль нормальной упругости для синусов Вальсальвы — 0,2 МПа, для створок АК — 20 МПа, коэффициент Пуассона для обеих структур — 0,4.

В результате этой части работы был получен готовый виртуальный 3D-шаблон АК, способный изменять свою геометрию при внешних воздействиях. Была доказана работоспособность параметрической модели. В ходе работы с моделью проблем с геометрией при деформации выявлено не было.

При построении модели были введены следующие допущения:

— материалы всех структур АК обладают условием сплошного распределения плотности, однородности и изотропности;

— начальные напряжения во всех структурах отсутствуют;

— предполагается идеальная упругость материала;

— свойствами объекта, которые не влияют на результаты исследования, можно пренебречь.

Следующим этапом было создание макроса в SolidWorks API с целью автоматизации работы. С помощью встроенного инструмента производится запись последовательности действий, выполняемых с моделями, после чего макрос сохраняется как отдельное приложение с расширением файла «.swp».

В работе было использовано два макроса:

Макрос 1 выполняет запуск SolidWorks, открытие модели шаблона, запуск инструмента «Уравнения» и выведение таблицы, в которой будут производиться изменения измеренных на компьютерных томограммах показателей АК.

Макрос 2 открывает сегментированную с помощью VMTKLab модель сосудов и применяет к ней свойства материала, характерного для сосудистого русла биологического объекта (модуль нормальной упругости 0,1 МПа, коэффициент Пуассона 0,4).

Результаты

Реализация алгоритма. Компьютерные томограммы пациента с ангиографией загружали в Инобитек DICOM-viewer, где с помощью мультипланарной реконструкции выполнялось правильное позиционирование зоны интереса для дальнейшего измерения (рис. 5, а).

После этого с помощью инструмента «Линейное измерение» производили замер интересующих параметров: верхнего диаметра, диаметра синусов, нижнего диаметра (рис. 5, б) и высоты клапана (рис. 5, в). Результаты измерения представлены в табл. 2.

Рис. 5. Позиционирование зоны интереса (а), измерение диаметров (б) и высоты клапана (в).

Таблица 2. Результаты измерения

Измеренный параметр

Размер, мм

Верхний диаметр

29,88

Диаметр синусов

34,75

Нижний диаметр

26,58

Высота клапана

22,99

После этого оператор запускает макрос 1, и в ПО SolidWorks происходит загрузка модели шаблона АК, а также выводится таблица глобальных переменных, в которую записывают измеренные значения. В результате программа осуществляет построение деформированной под заданные значения измененных параметров 3D-модели АК (рис. 6).

Рис. 6. Деформированная модель аортального клапана.

На заключительном этапе с помощью ПО VMTKLab была выполнена сегментация сосудов. После загрузки DICOM-снимков в ПО устанавливали граничные точки, между которыми производится сегментация, а также вводили значение порога (рис. 7, а).

В результате была сформирована готовая STL-модель сосудов от устья аорты до уровня перехода наружной подвздошной артерии в бедренную артерию (рис. 7, б).

После этого посредством макроса 2 мы импортировали модель сосудов в SolidWorks и применили параметры механических свойств биологических материалов (рис. 7, в).

Рис. 7. Сегментация (а) и STL-модель (б) сосудов и импортированная модель сосудов в SolidWorks (в).

На последнем этапе производилась сборка двух моделей в единую систему, в результате чего была сформирована готовая STL-модель зоны интереса с сегментированными структурами (рис. 8).

Рис. 8. Модель с сегментированными структурами.

а — вид 1; б — вид 2.

Выводы: 1. При реализации разработанного алгоритма автоматической сегментации структур артериального русла использованы готовые пакеты программного обеспечения, что позволило реализовать разработанный алгоритм по достаточно простой и оригинальной методике. 2. Ввиду того, что оператор задействован в большинстве этапов использования алгоритма, сегментация в разработанном программном обеспечении носит полуавтоматический характер, однако выполняемые оператором действия не требуют глубокого погружения в алгоритмы работы программного обеспечения и носят поверхностный характер. 3. В результате исследования получена индивидуализированная 3D-модель анатомических структур в зоне оперативного вмешательства по поводу транскатетерной имплантации протеза аортального клапана, которая позволяет хирургу или обучающемуся детально отработать на виртуальной 3D-модели все этапы предстоящего оперативного вмешательства.

Заключение

В настоящее время использование подобных моделей возможно только в рамках биомеханического анализа. Для того чтобы полноценно проводить работу по обучению ординаторов, необходимо разработать графическую среду, имеющую в основе графический рендерер с возможностью интеграции в нее системы манипуляторов.

В ближайшее время планируется разработка программного обеспечения, которое сможет оптимизировать работу оператора и рабочей станции, с помощью которой будет реализована возможность взаимодействия с полученными трехмерными моделями и имитировать процесс проведения операции.

Участие авторов:

Концепция и дизайн исследования — А.А. Смирнов, Е.М. Трунин

Сбор и обработка материала — А.А. Смирнов, В.В. Татаркин

Статистическая обработка — А.Л. Овсепьян

Написание текста — А.А. Смирнов, В.В. Татаркин

Редактирование — А.А. Смирнов, П.А. Квиндт

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Подтверждение e-mail

На test@yandex.ru отправлено письмо с ссылкой для подтверждения e-mail. Перейдите по ссылке из письма, чтобы завершить регистрацию на сайте.

Подтверждение e-mail