深部腦刺激（DBS）電極植入的準確性直接決定著帕金森病患者深部腦刺激最終治療效果。由于丘腦底核體積較小、邊界不明顯，術中核磁共振影像（MRI）分辨率低、電極偽跡大，而丘腦底核區域三維空間結構可視化將為醫生提供直觀和精準的定位信息。本文在標準腦圖譜空間下對雙側丘腦底核刺激治療的患者術前高分辨率和術中低分辨率核磁共振掃描影像進行配準融合，用閾值法自動確定橫斷面影像上的電極位置，并利用冠狀面影像校驗觸點位置，重建完整深部腦刺激電極路徑。利用標準圖譜灰度信息分割丘腦底核及其附近重要核團，實現深部腦刺激電極植入路徑重建與丘腦底核及其附近區域神經核團三維空間結構的可視化，為深部腦刺激術中定位提供定量直觀信息，提高電極植入精度，并為術后程控刺激參數設置提供指導。
引用本文： 張芷齊, 耿馨佚, 徐欣, 凌志培, 唐玉國, 王守巖. 丘腦底核深部腦刺激三維空間結構可視化. 生物醫學工程學雜志, 2016, 33(3): 405-412. doi: 10.7507/1001-5515.20160069 復制
引言
深部腦刺激(deep brain stimulation,DBS)手術是目前治療有嚴重運動障礙癥狀疾病的一種非常有效的辦法，如帕金森病(Parkinson’s disease,PD)、肌張力障礙、特發性震顫等。已有多項研究證明DBS手術可以改善癥狀，提高患者的生活質量[1-2]。DBS手術成功的關鍵在于電極植入位置的準確性，電極在顱內的微小偏差不僅會導致治療效果的顯著降低，而且可能會引發語音障礙、認知障礙、情緒改變等副作用[3]。同時，植入電極觸點位置的準確判斷也關系到術后程控刺激參數的選擇，進而影響手術的治療效果。因此，準確判斷術中電極植入位置是目前臨床上迫切需要解決的問題。
目前，臨床上通過術中、術后的核磁共振影像(magnetic resonance imaging,MRI)或電子計算機斷層掃描(computed tomography,CT)影像來獲取電極植入信息。為了能夠統一描述核團位置，通常采用前連合(anterior commissure,AC)-后連合(posterior commissure,PC)空間坐標來表示核團位置，DBS手術目標靶點之一的丘腦底核(subthalamic nucleus,STN)位于AC-PC中點旁開12 mm，AC-PC平面下2~3 mm[4]。由于植入的電極材質是金屬，不能用高分辨率的MRI設備來采集植入電極后的影像，因此無法清楚地直接從術中、術后影像分辨出核團位置，而且金屬材料亦會造成電極影像偽影較大，給術中影像定位帶來很大麻煩。現在臨床采用的辦法通常是利用圖譜數據找到核團位置，然后顯示在術后的MRI上，從軸向圖、冠狀圖、矢狀圖三個方向來確認電極植入的位置。先手動分析電極的終端位置，計算出電極觸點大致位置，再在二維的切片影像上手動尋找電極觸點，以此來確定電極觸點的實際位置[5]。這種方法通常很耗時，不適用于術中應用，并且有很強的主觀差異性，會帶來一些誤差。
本文旨在實現DBS手術電極植入后STN區域三維空間結構的可視化，為術中電極位置確認提供更豐富的信息。研究引入術前高分辨率影像，將術前、術中兩種分辨率影像和腦圖譜配準，解決目前術中影像分辨率較低無法清晰顯示核團位置的問題。現有術中電極影像偽跡大，難以確認電極位置，本文使用閾值模板不僅可以自動尋找電極影像，還可以重建電極植入路徑，得到電極的三維空間結構。進而在標準腦圖譜空間分割STN及其附近一些重要的神經核團，重建出以STN為靶點區域的DBS電極植入后的完整結構。在三維可視化圖像上直觀顯示電極路徑和電極觸點與核團位置的關系，彌補了二維影像無法直接顯示空間位置關系的缺陷，解決目前電極植入位置以及觸點位置確認的難題，還可以對術后程控參數的選擇提供指導。
1 材料與方法
1.1 試驗對象
受試者為10名帕金森病患者，在中國人民解放軍總醫院完成雙側丘腦底核深部腦刺激(STN-DBS)手術。植入的電極是美國美敦力(Medtronic)公司3389電極，電極直徑為1.27 mm，四個觸點，各電極觸點間距0.5 mm，觸點長度1.5 mm。手術前，采用德國西門子公司(Siemens)3.0 T MRI系統，在快速自旋回波序列T2相重復時間(time of repetition,TR)為5 010 ms，回波時間(time of echo,TE)為66 ms，可視范圍(field of view,FOV)240 mm×240 mm，像素512×512，層厚3 mm條件下，無間隔連續掃描，掃描時間約20 min。在進行DBS電極植入手術中，電極植入以后，采用Siemens 1.5 T MRI系統TR 1 650 ms、TE 3 ms、可視范圍260 mm×260 mm，像素256×256，層厚1 mm條件下再次掃描，獲得帶有電極影像的MRI影像，如圖 1所示。
圖1
DBS手術患者MRI
Figure1.
MRI of patients in DBS surgery
本文采用基于152個人腦繪制的蒙特利爾神經科學研究所標準立體空間(Montreal Neurologic Institute Space,MNI-152) 標準圖譜，該圖譜已得到國際人腦圖譜協會(International Consortium of Brain Mapping,ICBM)的認可，目前被廣泛采用作為標準人腦圖譜[6]。
本文實驗算法設計以及實驗過程均是在Matlab軟件上完成的，并添加了統計參數圖 (statistical parametric mapping,SPM)軟件包以及柏林夏里特醫科大學神經科學院運動障礙組(Department of Neurology,Movement Disorders Unit,Charité-University Medicine)開發的toolbox[7]，以實現圖像的預處理。其中SPM是惠康基金會神經影像中心(Wellcome Trust Center for Neuroimaging)開發的用于腦組織影像的分析的Matlab工具包[8]。
1.2 圖像預處理
首先，對患者的MRI行標準化處理，利用SPM軟件包在標準圖譜空間里采用三步線性變換算法[9]對術前和術中影像進行配準。先對術前和術中的軸向圖像序列進行配準；然后把術前軸向圖像和圖譜空間進行全局線性配準；最后對包含靶點核團區域的術前和術中影像再進行一次線性配準。這三步均采用線性變換，因此在標準化后的影像里，電極觸點仍然在一條直線上。
其次，對MRI進行高斯平滑。預先手動設定一個包含主要靶點核團的立方區域，兩個對角頂點的MNI空間坐標分別為[-55,45,9.5]和[55,-65,-25.0] mm，通過插值算法得到一個高分辨率的軸向序列圖，插值后的體素大小為0.216 mm×0.126 mm×0.216 mm。再采用3 mm×3 mm×3 mm的高斯函數對兩幅圖像進行平滑處理。
最后，將圖譜融合在術前和術中影像上面，如圖 2所示，分別是標準化后的術前影像和標準化后的術中影像和圖譜融合的情況。通過標準化后的MRI和圖譜之間的匹配程度判斷標準化的準確程度，若相差較大，則再進行一次標準化過程。
圖2
標準化后的MRI
Figure2.
Normalized MRI
1.3 電極重建
電極重建過程包括兩部分，第一部分是重建DBS電極植入路徑，構建一條在三維空間中穿過腦組織的直線模型；第二部分是在電極路徑上找到電極觸點，再通過冠狀MRI影像精確調整觸點位置。
1.3.1 DBS電極植入路徑重建
從最背側的軸向MRI開始，如圖 3所示，通過閾值模板尋找每一層的電極影像。對第一層的影像，要選用一個足夠大的閾值模板，能夠包含電極影像，故閾值模板的四個頂點的MNI空間坐標選定為[+/-7.2,12.9,9.5]和[+/-39.6,-19.5,9.5] mm。然后設定灰度閾值篩選出這一層圖像中的電極影像。由式(1) 計算閾值大小，其中Threshold為閾值大小，Std(mask)是模板像素灰度值的標準差，是模板內所有像素灰度值的均值[7]。
| $\begin{align} & Threshold=a+M \\ & a=0.9\times Std(mask); \\ \end{align}$ |
圖3
搜索DBS電極影像
Figure3.
Searching for artifacts of DBS electrodes
將灰度值高于閾值的區域篩選出來，得到這一層的電極影像，如圖 3所示。如果得不到任何影像，就說明所有的灰度值都比閾值要低，可適當減小a的值。然后計算得到的結果影像區域的中心點作為電極路徑的起始點。
從第二層影像開始采用一個較小的閾值模板，大小為20×20像素，置于第一層找到的電極影像區域的下方，開始尋找這一層的電極影像。從第三層開始，每一層都要先通過前兩層的電極影像計算出這一層電極影像的大致位置，讓模板涵蓋這個位置的坐標點，利用閾值模板，搜索電極影像。若發現兩個或兩個以上影像區域，選擇距離計算出的坐標點附近的區域作為結果影像區域，將結果區域的中心作為這一層的電極位置。再搜索下一層的電極影像，直到沒有任何電極影像或者是當Z軸的坐標低于-15.5 mm時，停止搜索。因為通常當Z軸坐標小于-15.5 mm時，沒有電極影像。以此方法重建出DBS電極的植入路徑。
1.3.2 電極觸點位置確認
先制作一個電極尖端四觸點的匹配模型。選用3位患者標準化的術后MRI，截出電極尖端和電極垂直的立方區域，根據Medtronic 3389電極的大小選取 11×11×23個體素，將三組體素灰度圖取均值，作為電極尖端觸點匹配模型。
然后沿著電極路徑自動確定每個電極觸點的高度。以電極路徑為中心選擇11×11×n個體素大小的區域，n為電極路徑長度，對其中每一個1×1×n體素和匹配模板相對應位置1×1×23的像素體做互相關，把得到的11組互相關系數取一個平均值。平均互相關系數最大的位置就是電極觸點位置。
最后，在冠狀圖上檢測自動選定的觸點位置是否準確，再進一步精確調整電極觸點的位置，如圖 4所示，其中R代表腦右側，L代表腦左側，P代表腦后側。如果電極觸點位置有偏差，就沿電極路徑上下調整觸點位置，從而得到包含電極觸點位置的完整電極植入信息。所有觸點都是同時移動的，保證了電極觸點間距相等。
圖4
根據術中冠狀影像調整電極觸點位置
Figure4.
Adjustment of contacts location according to the coronary intra-operative MRI
1.4 DBS術中結構可視化
二維圖像無法同時顯示完整空間位置關系，為了得到更加直觀的圖像信息，對圖譜數據進行三維重建，最后將電極和腦組織結構融合，實現三維可視化。
首先，獲取圖譜數據灰度值非零的體素空間位置，把鄰近灰度值相同的區域分割出來作為各個腦組織核團區域。其次，根據空間位置篩選出STN以及附近主要神經核團，將灰度圖轉換為二值圖像。將核團區域灰度值變成1，其余位置都置零，然后轉換為RGB圖像，對不同的區域賦值，顯示為不同的顏色。最后將腦組織可視化圖像與電極的三維圖像融合在一起。
2 結果
以10位帕金森病患者DBS手術術前影像和術中影像作為試驗對象，應用Matlab軟件實現整個三維可視化算法。
用三步線性算法將術前和術中影像標準化到標準圖譜空間，將術前、術中影像和標準圖譜融合來檢測標準化結果的準確性，如圖 2所示。由于整個三維可視化的過程都是基于標準化術中影像進行的，因此標準化結果的準確性尤為重要。為消除融合圖譜檢測結果帶來的主觀誤差，本文選用16個影像上對比度清晰的全腦范圍參考點[10-11]，如圖 5所示，其中ac為前連合、pc為后連合、acn為兩側尾狀核切面前頂點、pcn為兩側尾狀核后頂點、ap為兩側殼前極、pp為兩側殼后極、mp為蒼白球內側核內極、arn為兩側紅核前極、mb為兩側乳頭體。用SPM軟件包計算10位患者影像和圖譜的參考點均方誤差，結果如表 1所示。16個參考點的平均均方根誤差為1.29 mm，標準差為0.71 mm，全腦范圍誤差很小。而用于判斷STN位置的紅核前極[12]均方根誤差為0.94 mm、0.89 mm，術中掃描影像分辨率約為1 mm/pixel，STN大小為5~8 mm[12]，因此標準化結果用于判斷STN位置具有較好的準確度。
圖5
校驗標準化算法的預設參考點
Figure5.
Reference points used to check the normalization results
表1
16個預設參考點的均方根誤差和標準差
Table1.
Root-mean-square difference errors and standard deviations of 16 reference points
在標準化術中影像的基礎上，自動重建電極植入路徑，用術中的冠狀圖像校驗重建的電極路徑，如圖 4所示，可以精確調整路徑方向，以及電極觸點位置。
本文同時將標準化的術中MRI與圖譜數據進行融合，用以從二維影像上判斷電極植入位置，如圖 6所示。
圖6
融合圖譜數據的術中影像
Figure6.
Intra-operative MRI with atlas
將電極和STN及其附近核團融合在一張三維圖上，如圖 7所示。可以清晰看到電極和靶點核團的空間位置關系，還可以從多個角度確認電極觸點位置。
圖7
三維可視化結果圖
Figure7.
Three-dimensional visualization results
觀察電極位置是否在目標核團區域內，與圖 6的二維結果圖作對比，可以校驗三維可視化結果。最后由醫生進行比對判別，10名患者數據結果一致。此外，從圖 7中所得到的三維圖像上可以直觀地判定電極相對于目標靶點核團的位置，相比于二維影像，三維可視化結果提供了更多的空間位置信息。
3 討論
3.1 直線電極重建模型的優勢
傳統判斷電極位置的方法，通常是用二維切片軟件的方式實現的，通過在MRI切片上顯示金屬電極的影像來判斷觸點位置，用圖形的中心代表電極觸點的位置。這種方法不是很精確，不能確保相鄰觸點間距相同，亦不能保證所有觸點在一條直線上，而本文所采用的三步線性算法以及重建算法克服了這一問題。通過直線擬合，把搜索到的電極影像約束在一條直線上，通過制作電極觸點匹配模板保證重建觸點之間等距。此外，在自動重建電極路徑之后，還可進一步精確調整觸點位置。同一電極上的四個觸點是同時移動的，若調整電極路徑，四個觸點也會隨之同時調整，從而保證最后得到的電極觸點位置的精確性。
3.2 在MNI空間三維重建的優勢
在MNI空間，可以通過已有的腦圖譜數據，準確找到目標區域，例如蒼白球內側核、蒼白球外側核、STN等。這些結構在患者電極植入后的MRI圖像上并不能清晰地顯示出來。特別是STN，只能在T2加權成像MRI上看到，并且很小，很容易受到植入電極觸點影像的干擾，使得STN的影像被遮擋或者變得更模糊。相比之下，利用腦圖譜數據計算出的核團位置更加準確[13]。
然而，在標準空間進行操作最重要的是要保證標準化算法的準確性。本文采用的三步線性變換方法可以保證單個電極觸點的影像在配準過程中不會變化，電極路徑也不會彎曲。此外，最后一步線性變換只針對包含靶點核團的區域，增加了標準化結果的準確性。
3.3 評價方法
目前，對于DBS手術植入電極位置以及電極觸點的確認是臨床手術面臨的最主要問題。影響準確性的因素有很多，如MRI的畸變以及標準化算法的準確性等[14]。
本文結果的誤差僅約為一個像素點，并由醫生與二維MRI切片作比較，判定三維可視化方法結果較為準確，臨床上可接受。此外還可通過使用組織結構的信息，或者神經電生理記錄的方法，進一步提高DBS電極植入位置的準確性。
有研究表明，隨著時間的增加，DBS植入電極會發生一些彎曲[15]，并不是完全直的。雖然產生的形變并不是很大，但若應用于長期的治療，尚會帶來一些誤差。因此，本文所采用的方法只適用于DBS術中、術后短期電極植入情況和觸點位置的判斷。
目前臨床上一旦發現手術植入電極的位置和規劃路徑不一樣，只能通過加大刺激強度來達到預期治療效果，這樣會加大引發副作用的風險。因此若可以進一步提高算法的實時性，能夠把可視化結果在手術中提供給醫生，在術中進行電極的調整，將大大減小電極位置偏差過大所帶來的副作用。
4 結論
本文在標準腦圖譜空間利用三步線性算法成功實現術前高分辨率MRI和術中低分辨率MRI配準融合；進一步利用閾值模板重建電極路徑，自動尋找電極觸點位置；最后利用圖譜數據重建部分腦組織三維影像，成功實現了以STN為靶點區域的DBS手術電極植入后腦組織結構的可視化。本方法有助于醫生對于DBS手術電極植入情況的直觀判斷，可解決目前臨床上影像學手段分辨電極位置以及觸點位置的困難，為術后程控刺激參數的設置提供依據。
引言
深部腦刺激(deep brain stimulation,DBS)手術是目前治療有嚴重運動障礙癥狀疾病的一種非常有效的辦法，如帕金森病(Parkinson’s disease,PD)、肌張力障礙、特發性震顫等。已有多項研究證明DBS手術可以改善癥狀，提高患者的生活質量[1-2]。DBS手術成功的關鍵在于電極植入位置的準確性，電極在顱內的微小偏差不僅會導致治療效果的顯著降低，而且可能會引發語音障礙、認知障礙、情緒改變等副作用[3]。同時，植入電極觸點位置的準確判斷也關系到術后程控刺激參數的選擇，進而影響手術的治療效果。因此，準確判斷術中電極植入位置是目前臨床上迫切需要解決的問題。
目前，臨床上通過術中、術后的核磁共振影像(magnetic resonance imaging,MRI)或電子計算機斷層掃描(computed tomography,CT)影像來獲取電極植入信息。為了能夠統一描述核團位置，通常采用前連合(anterior commissure,AC)-后連合(posterior commissure,PC)空間坐標來表示核團位置，DBS手術目標靶點之一的丘腦底核(subthalamic nucleus,STN)位于AC-PC中點旁開12 mm，AC-PC平面下2~3 mm[4]。由于植入的電極材質是金屬，不能用高分辨率的MRI設備來采集植入電極后的影像，因此無法清楚地直接從術中、術后影像分辨出核團位置，而且金屬材料亦會造成電極影像偽影較大，給術中影像定位帶來很大麻煩。現在臨床采用的辦法通常是利用圖譜數據找到核團位置，然后顯示在術后的MRI上，從軸向圖、冠狀圖、矢狀圖三個方向來確認電極植入的位置。先手動分析電極的終端位置，計算出電極觸點大致位置，再在二維的切片影像上手動尋找電極觸點，以此來確定電極觸點的實際位置[5]。這種方法通常很耗時，不適用于術中應用，并且有很強的主觀差異性，會帶來一些誤差。
本文旨在實現DBS手術電極植入后STN區域三維空間結構的可視化，為術中電極位置確認提供更豐富的信息。研究引入術前高分辨率影像，將術前、術中兩種分辨率影像和腦圖譜配準，解決目前術中影像分辨率較低無法清晰顯示核團位置的問題。現有術中電極影像偽跡大，難以確認電極位置，本文使用閾值模板不僅可以自動尋找電極影像，還可以重建電極植入路徑，得到電極的三維空間結構。進而在標準腦圖譜空間分割STN及其附近一些重要的神經核團，重建出以STN為靶點區域的DBS電極植入后的完整結構。在三維可視化圖像上直觀顯示電極路徑和電極觸點與核團位置的關系，彌補了二維影像無法直接顯示空間位置關系的缺陷，解決目前電極植入位置以及觸點位置確認的難題，還可以對術后程控參數的選擇提供指導。
1 材料與方法
1.1 試驗對象
受試者為10名帕金森病患者，在中國人民解放軍總醫院完成雙側丘腦底核深部腦刺激(STN-DBS)手術。植入的電極是美國美敦力(Medtronic)公司3389電極，電極直徑為1.27 mm，四個觸點，各電極觸點間距0.5 mm，觸點長度1.5 mm。手術前，采用德國西門子公司(Siemens)3.0 T MRI系統，在快速自旋回波序列T2相重復時間(time of repetition,TR)為5 010 ms，回波時間(time of echo,TE)為66 ms，可視范圍(field of view,FOV)240 mm×240 mm，像素512×512，層厚3 mm條件下，無間隔連續掃描，掃描時間約20 min。在進行DBS電極植入手術中，電極植入以后，采用Siemens 1.5 T MRI系統TR 1 650 ms、TE 3 ms、可視范圍260 mm×260 mm，像素256×256，層厚1 mm條件下再次掃描，獲得帶有電極影像的MRI影像，如圖 1所示。
圖1
DBS手術患者MRI
Figure1.
MRI of patients in DBS surgery
本文采用基于152個人腦繪制的蒙特利爾神經科學研究所標準立體空間(Montreal Neurologic Institute Space,MNI-152) 標準圖譜，該圖譜已得到國際人腦圖譜協會(International Consortium of Brain Mapping,ICBM)的認可，目前被廣泛采用作為標準人腦圖譜[6]。
本文實驗算法設計以及實驗過程均是在Matlab軟件上完成的，并添加了統計參數圖 (statistical parametric mapping,SPM)軟件包以及柏林夏里特醫科大學神經科學院運動障礙組(Department of Neurology,Movement Disorders Unit,Charité-University Medicine)開發的toolbox[7]，以實現圖像的預處理。其中SPM是惠康基金會神經影像中心(Wellcome Trust Center for Neuroimaging)開發的用于腦組織影像的分析的Matlab工具包[8]。
1.2 圖像預處理
首先，對患者的MRI行標準化處理，利用SPM軟件包在標準圖譜空間里采用三步線性變換算法[9]對術前和術中影像進行配準。先對術前和術中的軸向圖像序列進行配準；然后把術前軸向圖像和圖譜空間進行全局線性配準；最后對包含靶點核團區域的術前和術中影像再進行一次線性配準。這三步均采用線性變換，因此在標準化后的影像里，電極觸點仍然在一條直線上。
其次，對MRI進行高斯平滑。預先手動設定一個包含主要靶點核團的立方區域，兩個對角頂點的MNI空間坐標分別為[-55,45,9.5]和[55,-65,-25.0] mm，通過插值算法得到一個高分辨率的軸向序列圖，插值后的體素大小為0.216 mm×0.126 mm×0.216 mm。再采用3 mm×3 mm×3 mm的高斯函數對兩幅圖像進行平滑處理。
最后，將圖譜融合在術前和術中影像上面，如圖 2所示，分別是標準化后的術前影像和標準化后的術中影像和圖譜融合的情況。通過標準化后的MRI和圖譜之間的匹配程度判斷標準化的準確程度，若相差較大，則再進行一次標準化過程。
圖2
標準化后的MRI
Figure2.
Normalized MRI
1.3 電極重建
電極重建過程包括兩部分，第一部分是重建DBS電極植入路徑，構建一條在三維空間中穿過腦組織的直線模型；第二部分是在電極路徑上找到電極觸點，再通過冠狀MRI影像精確調整觸點位置。
1.3.1 DBS電極植入路徑重建
從最背側的軸向MRI開始，如圖 3所示，通過閾值模板尋找每一層的電極影像。對第一層的影像，要選用一個足夠大的閾值模板，能夠包含電極影像，故閾值模板的四個頂點的MNI空間坐標選定為[+/-7.2,12.9,9.5]和[+/-39.6,-19.5,9.5] mm。然后設定灰度閾值篩選出這一層圖像中的電極影像。由式(1) 計算閾值大小，其中Threshold為閾值大小，Std(mask)是模板像素灰度值的標準差，是模板內所有像素灰度值的均值[7]。
| $\begin{align} & Threshold=a+M \\ & a=0.9\times Std(mask); \\ \end{align}$ |
圖3
搜索DBS電極影像
Figure3.
Searching for artifacts of DBS electrodes
將灰度值高于閾值的區域篩選出來，得到這一層的電極影像，如圖 3所示。如果得不到任何影像，就說明所有的灰度值都比閾值要低，可適當減小a的值。然后計算得到的結果影像區域的中心點作為電極路徑的起始點。
從第二層影像開始采用一個較小的閾值模板，大小為20×20像素，置于第一層找到的電極影像區域的下方，開始尋找這一層的電極影像。從第三層開始，每一層都要先通過前兩層的電極影像計算出這一層電極影像的大致位置，讓模板涵蓋這個位置的坐標點，利用閾值模板，搜索電極影像。若發現兩個或兩個以上影像區域，選擇距離計算出的坐標點附近的區域作為結果影像區域，將結果區域的中心作為這一層的電極位置。再搜索下一層的電極影像，直到沒有任何電極影像或者是當Z軸的坐標低于-15.5 mm時，停止搜索。因為通常當Z軸坐標小于-15.5 mm時，沒有電極影像。以此方法重建出DBS電極的植入路徑。
1.3.2 電極觸點位置確認
先制作一個電極尖端四觸點的匹配模型。選用3位患者標準化的術后MRI，截出電極尖端和電極垂直的立方區域，根據Medtronic 3389電極的大小選取 11×11×23個體素，將三組體素灰度圖取均值，作為電極尖端觸點匹配模型。
然后沿著電極路徑自動確定每個電極觸點的高度。以電極路徑為中心選擇11×11×n個體素大小的區域，n為電極路徑長度，對其中每一個1×1×n體素和匹配模板相對應位置1×1×23的像素體做互相關，把得到的11組互相關系數取一個平均值。平均互相關系數最大的位置就是電極觸點位置。
最后，在冠狀圖上檢測自動選定的觸點位置是否準確，再進一步精確調整電極觸點的位置，如圖 4所示，其中R代表腦右側，L代表腦左側，P代表腦后側。如果電極觸點位置有偏差，就沿電極路徑上下調整觸點位置，從而得到包含電極觸點位置的完整電極植入信息。所有觸點都是同時移動的，保證了電極觸點間距相等。
圖4
根據術中冠狀影像調整電極觸點位置
Figure4.
Adjustment of contacts location according to the coronary intra-operative MRI
1.4 DBS術中結構可視化
二維圖像無法同時顯示完整空間位置關系，為了得到更加直觀的圖像信息，對圖譜數據進行三維重建，最后將電極和腦組織結構融合，實現三維可視化。
首先，獲取圖譜數據灰度值非零的體素空間位置，把鄰近灰度值相同的區域分割出來作為各個腦組織核團區域。其次，根據空間位置篩選出STN以及附近主要神經核團，將灰度圖轉換為二值圖像。將核團區域灰度值變成1，其余位置都置零，然后轉換為RGB圖像，對不同的區域賦值，顯示為不同的顏色。最后將腦組織可視化圖像與電極的三維圖像融合在一起。
2 結果
以10位帕金森病患者DBS手術術前影像和術中影像作為試驗對象，應用Matlab軟件實現整個三維可視化算法。
用三步線性算法將術前和術中影像標準化到標準圖譜空間，將術前、術中影像和標準圖譜融合來檢測標準化結果的準確性，如圖 2所示。由于整個三維可視化的過程都是基于標準化術中影像進行的，因此標準化結果的準確性尤為重要。為消除融合圖譜檢測結果帶來的主觀誤差，本文選用16個影像上對比度清晰的全腦范圍參考點[10-11]，如圖 5所示，其中ac為前連合、pc為后連合、acn為兩側尾狀核切面前頂點、pcn為兩側尾狀核后頂點、ap為兩側殼前極、pp為兩側殼后極、mp為蒼白球內側核內極、arn為兩側紅核前極、mb為兩側乳頭體。用SPM軟件包計算10位患者影像和圖譜的參考點均方誤差，結果如表 1所示。16個參考點的平均均方根誤差為1.29 mm，標準差為0.71 mm，全腦范圍誤差很小。而用于判斷STN位置的紅核前極[12]均方根誤差為0.94 mm、0.89 mm，術中掃描影像分辨率約為1 mm/pixel，STN大小為5~8 mm[12]，因此標準化結果用于判斷STN位置具有較好的準確度。
圖5
校驗標準化算法的預設參考點
Figure5.
Reference points used to check the normalization results
表1
16個預設參考點的均方根誤差和標準差
Table1.
Root-mean-square difference errors and standard deviations of 16 reference points
在標準化術中影像的基礎上，自動重建電極植入路徑，用術中的冠狀圖像校驗重建的電極路徑，如圖 4所示，可以精確調整路徑方向，以及電極觸點位置。
本文同時將標準化的術中MRI與圖譜數據進行融合，用以從二維影像上判斷電極植入位置，如圖 6所示。
圖6
融合圖譜數據的術中影像
Figure6.
Intra-operative MRI with atlas
將電極和STN及其附近核團融合在一張三維圖上，如圖 7所示。可以清晰看到電極和靶點核團的空間位置關系，還可以從多個角度確認電極觸點位置。
圖7
三維可視化結果圖
Figure7.
Three-dimensional visualization results
觀察電極位置是否在目標核團區域內，與圖 6的二維結果圖作對比，可以校驗三維可視化結果。最后由醫生進行比對判別，10名患者數據結果一致。此外，從圖 7中所得到的三維圖像上可以直觀地判定電極相對于目標靶點核團的位置，相比于二維影像，三維可視化結果提供了更多的空間位置信息。
3 討論
3.1 直線電極重建模型的優勢
傳統判斷電極位置的方法，通常是用二維切片軟件的方式實現的，通過在MRI切片上顯示金屬電極的影像來判斷觸點位置，用圖形的中心代表電極觸點的位置。這種方法不是很精確，不能確保相鄰觸點間距相同，亦不能保證所有觸點在一條直線上，而本文所采用的三步線性算法以及重建算法克服了這一問題。通過直線擬合，把搜索到的電極影像約束在一條直線上，通過制作電極觸點匹配模板保證重建觸點之間等距。此外，在自動重建電極路徑之后，還可進一步精確調整觸點位置。同一電極上的四個觸點是同時移動的，若調整電極路徑，四個觸點也會隨之同時調整，從而保證最后得到的電極觸點位置的精確性。
3.2 在MNI空間三維重建的優勢
在MNI空間，可以通過已有的腦圖譜數據，準確找到目標區域，例如蒼白球內側核、蒼白球外側核、STN等。這些結構在患者電極植入后的MRI圖像上并不能清晰地顯示出來。特別是STN，只能在T2加權成像MRI上看到，并且很小，很容易受到植入電極觸點影像的干擾，使得STN的影像被遮擋或者變得更模糊。相比之下，利用腦圖譜數據計算出的核團位置更加準確[13]。
然而，在標準空間進行操作最重要的是要保證標準化算法的準確性。本文采用的三步線性變換方法可以保證單個電極觸點的影像在配準過程中不會變化，電極路徑也不會彎曲。此外，最后一步線性變換只針對包含靶點核團的區域，增加了標準化結果的準確性。
3.3 評價方法
目前，對于DBS手術植入電極位置以及電極觸點的確認是臨床手術面臨的最主要問題。影響準確性的因素有很多，如MRI的畸變以及標準化算法的準確性等[14]。
本文結果的誤差僅約為一個像素點，并由醫生與二維MRI切片作比較，判定三維可視化方法結果較為準確，臨床上可接受。此外還可通過使用組織結構的信息，或者神經電生理記錄的方法，進一步提高DBS電極植入位置的準確性。
有研究表明，隨著時間的增加，DBS植入電極會發生一些彎曲[15]，并不是完全直的。雖然產生的形變并不是很大，但若應用于長期的治療，尚會帶來一些誤差。因此，本文所采用的方法只適用于DBS術中、術后短期電極植入情況和觸點位置的判斷。
目前臨床上一旦發現手術植入電極的位置和規劃路徑不一樣，只能通過加大刺激強度來達到預期治療效果，這樣會加大引發副作用的風險。因此若可以進一步提高算法的實時性，能夠把可視化結果在手術中提供給醫生，在術中進行電極的調整，將大大減小電極位置偏差過大所帶來的副作用。
4 結論
本文在標準腦圖譜空間利用三步線性算法成功實現術前高分辨率MRI和術中低分辨率MRI配準融合；進一步利用閾值模板重建電極路徑，自動尋找電極觸點位置；最后利用圖譜數據重建部分腦組織三維影像，成功實現了以STN為靶點區域的DBS手術電極植入后腦組織結構的可視化。本方法有助于醫生對于DBS手術電極植入情況的直觀判斷，可解決目前臨床上影像學手段分辨電極位置以及觸點位置的困難，為術后程控刺激參數的設置提供依據。
