電磁導航支氣管鏡的問世給外周型肺結節的診斷、定位甚至治療帶來了令人振奮的解決方案，突破了傳統支氣管鏡檢查的應用瓶頸，在對外周型肺結節活檢過程中，使操作者有了實時的圖像引導。磁導航系統可智能識別并重建患者的支氣管樹，可生成可視化數據給予操作者虛擬視覺引導，并能夠實時感知磁定位信號，從而精準地引導導航或活檢工具，本研究以 Veran 電磁導航系統為例，介紹了其相關人工智能配置及應用，并針對該系統仍存在的一些不足提出改進設想與展望，以期促進電磁導航氣管鏡研發及更好的臨床應用。
引用本文： 馬洪海, 安舟, 胡堅. 從人工智能角度看磁導航氣管鏡的應用和發展. 中國胸心血管外科臨床雜志, 2022, 29(1): 133-137. doi: 10.7507/1007-4848.202012086 復制
近年來，隨著影像學技術的發展以及計算機斷層掃描肺部篩查的普及，越來越多的外周型肺結節（peripheral pulmonary nodule，PPN）被發現，PPN 有一定惡性幾率，部分結節需外科手術治療，因此肺結節術前精準診斷及定位對指導臨床工作至關重要。但傳統無創檢查，如 X 線、CT、磁共振等無法明確病理診斷，而經氣管鏡穿刺或活檢通常無法安全到達外周肺組織；另外 CT 引導下經皮肺穿刺雖然診斷準確率較高，但存在氣胸、血胸等致命并發癥可能，并且增加了患者輻射暴露的風險。電磁導航支氣管鏡（electromagnetic navigation bronchoscopy，ENB）巧妙地將電磁導航技術與傳統支氣管鏡系統相結合，它的問世給 PPN 的診斷、定位甚至治療帶來了令人振奮的解決方案，突破了傳統支氣管鏡檢查的應用瓶頸[1-2]，特別是可以智能識別、重建患者支氣管樹，智能規劃導航路徑，實時跟蹤指導操作過程等，在人工智能（artificial intelligence，AI）方面較以往技術有了較大進步，本文將從 AI 角度，對 ENB 系統的應用進行概述，并探討其局限性及未來發展前景。
1 電磁導航支氣管鏡的歷史及應用現狀
電磁導航系統 1995 年由以色列人 Pinchas Gilboa 發明，1998 年約翰霍普金斯醫院放射科的 Solomon 第一次提出電磁導航有助于支氣管鏡肺結節定位，2001 年電磁導航系統與 CT 三維成像結合，并引入可調節方向的導管，使 ENB 在動物實驗中取得良好的效果，2003 年開展第一例人體檢查，隨后出現了大量的臨床研究，其診斷陽性率也不斷提高[1-2]，ENB 逐漸被廣泛地應用于臨床。相關研究也陸續發表，目前已有幾十項 ENB 相關研究[3-9]，ENB 用于肺結節活檢的診斷率為 33%～97%，大部分報道集中在 67%～84%，波動范圍較大，可能與操作者學習曲線、有無聯合徑向支氣管內超聲（radial endobronchial ultrasound，R-EBUS）、肺結節的大小、位置等因素有關。例如，Seijo 等[4]發現病灶存在支氣管充氣征患者的 ENB 診斷率明顯高于無支氣管充氣征的患者（79% vs. 31%）。Gex 等[5]發現 PPN 位于肺上葉或中葉、存在支氣管充氣征、ENB 系統虛擬與實際注冊誤差低、聯合使用 R-EBUS 或鞘管吸引取樣等診斷準確率較高。2007 年 Eberhardt 等[6]發表的一項前瞻性隨機研究發現，聯合 ENB 和 R-EBUS 可使肺結節的診斷率提高至 88%，而單獨使用 ENB 組和 R-EBUS 組分別為 59% 和 69%。
2 磁導航操作過程及現有的人工智能模塊
AI 廣義上是指關于人造物的智能行為，智能行為包括知覺、推理、學習、交流和在復雜環境中的行為，目前 AI 逐漸被廣泛應用于各個領域并不斷擴大，其中就包括在醫學領域的應用，AI 已經或將在以下幾個方面對醫療衛生事業產生重大影響：智能診斷在各個領域會不斷接近甚至超越人工診斷；手術機器人以及其它智能設備會增強治療的效果；在大數據的支持下，對個體的日常生活進行健康管理的日常化醫療會成為未來醫療領域新的樣態；同時，在 AI 輔助下的人性化醫療也會緩解醫院管理中非常顯著的醫患矛盾[10]。在胸外科領域，ENB 系統是 AI 臨床醫用的一個良好代表性器械，目前國際上較為常用的 Veran 磁導航系統（Veran Medical Technologies，美國），與另一應用普遍的磁導航系統，即 SuperD 系統（美敦力公司，美國）相類似，其硬件主要包括：（1）電磁定位板（與磁導航主機實際為一體），可產生低頻均勻電磁場，檢查過程中置于患者胸部上方，使患者胸部處于電磁場中；（2）導航探頭：筆者使用的導航探頭固定于一活檢鉗末端，在電磁場中探頭方位，探頭的運動可被磁導航定位系統獲取并傳至計算機，在導航過程中探頭方位及運動可被實時顯示；（3）擴展操作通道：可置入相關操作器械由導航系統引導至靶區進行操作；（4）ENB 系統主機與顯示器：通過計算機硬件平臺接收和處理磁導航信號、處理和顯示支氣管鏡下的實際圖像，以及磁導航系統生成的虛擬支氣管樹及導航圖像，從而引導和觀察活檢工具的位置和走向；（5）用于規劃導航路徑的筆記本電腦，可導入患者的 CT 數據，進行導航路徑規劃及預覽。
Veran 磁導航系統操作主要為兩個步驟：（1）術前導航路徑規劃：利用一臺專門用于導航計劃的電腦，將 CT 原始圖像數據導入，進行三維重建后產生患者的虛擬支氣管樹圖像，找到目標病灶并標記，系統自動識別生成通往目標病灶的導航路徑；（2）術中氣管內磁導航：患者全身麻醉后，行單腔氣管插管（7.5 號及以上單腔插管），操作電子支氣管鏡，通過擴展通道置入定位導管，首先進行注冊過程，即將虛擬氣管鏡圖像與患者實際的支氣管樹進行匹配，隨后沿導航規劃路徑行進，該過程中虛擬氣管鏡圖像與實際氣管鏡圖像匹配，操作者結合兩種圖像，將虛擬氣管鏡圖像上的探頭標記引導至選定的目標病灶標記位置，即順利到達病灶處，可進行針吸、鉗檢、刷檢、注入染料定位等操作。手術操作如順利，一般可在 60 min 內結束，具體時間長短受結節位置、有無支氣管征、是否行快速病理檢查等因素影響。本中心參與了 Veran 磁導航系統的臨床試驗，該研究患者納入標準如下：年齡≥18 歲；操作前 1 周內胸部 CT 發現存在肺外周病變且需進行活檢的人群；受試者自愿接受支氣管鏡檢查，并符合支氣管鏡檢查要求；受試者或其監護人能夠理解試驗目的，自愿參加并簽署知情同意書。排除標準如下：患者正參與另外一項藥物或醫療器械臨床試驗（3 個月內藥物臨床試驗或 1 個月內醫療器械臨床試驗）；臨床癥狀資料不全者；育齡女性妊娠檢測陽性、哺乳期女性；肥胖患者（體重指數≥28 kg/m2）；對麻醉劑過敏；支氣管鏡檢查禁忌證，包括：活動性大咯血；新近發生的心肌梗死或不穩定性心絞痛發作；嚴重心、肺功能障礙；嚴重高血壓及心律失常；不能糾正的出血傾向（如凝血功能嚴重障礙、尿毒癥及嚴重的肺動脈高壓等）；嚴重的上腔靜脈阻塞綜合征；疑有主動脈瘤；多發性肺大皰；全身情況極度衰竭；有嚴重的肺部疾病（包括：重度支氣管擴張、重度肺氣腫等）研究者認為不適合進行檢查的患者；有起搏器或除顫儀植入者；不能配合醫生完成支氣管鏡檢查的患者，比如精神神經疾病、智力障礙、心理障礙等患者；研究者認為不適合參加本試驗的患者。Flenaugh 等[9]報道了 ENB 電磁導航的經驗，該系統利用吸氣相/呼氣相的兩種 CT 圖像，以更高的頻率追蹤操作過程中的呼吸運動，使操作過程中動態校準更加精確，降低呼吸對結節定位的干擾；升級的活檢工具也帶電磁定位，確保整個過程實時跟蹤，避免盲目取樣。
總結該系統，我們分析磁導航系統的 AI 主要體現在如下方面：（1）導入 CT 圖像后系統自動生成可視化支氣管樹（圖 1），Veran 系統有吸氣及呼氣兩次 CT，因此生成的支氣管樹實際有兩種，且可以通過計算機模擬支氣管樹在呼吸過程中的變化，從而更好地與實際導航過程中的患者支氣管進行匹配；（2）操作者簡單勾畫肺結節后（圖 2），系統自動識別整個結節，并自動推斷、生成氣管到該靶點的最佳導航路線（圖 3）；（3）注冊過程中在患者虛擬支氣管樹上標記隆突、第 2 隆突等解剖標志（圖 4），在導航過程中結合磁反饋數據進行實時校準，生成同步對比氣管鏡圖像的可視化圖像；（4）導航過程中跟蹤導航探頭的位置，并在支氣管樹上實時顯示，給予操作者實時模擬支氣管鏡圖像的視覺反饋，便于調整導航探頭的行進路線、角度等（圖 5）。整體上，該導航系統操作較為智能、方便，對支氣管鏡操作熟練的醫生可逐漸學習掌握。
圖1
導入 CT 圖像后系統自動生成的可視化支氣管樹
右上方為吸氣相及呼氣相時的支氣管樹
圖2
操作者簡單勾畫肺結節
左側 CT 中在肺占位處沿占位長徑做一直線
圖3
系統識別結節并規劃導航路線
圖4
注冊過程中在虛擬支氣管樹上標記解剖標志
上方兩部分圖片為隆突，上方兩部分圖片為第 2 隆突
圖5
導航過程中實時跟蹤顯示導航探頭位置
左側可見已抵達占位，距離占位邊緣 0 mm，距離占位中心 12.6 mm
3 磁導航支氣管鏡系統人工智能模塊的缺陷及改進措施
盡管目前磁導航系統已有上述良好的 AI 設計，但在一些細節方面仍美中不足。筆者結合已有的臨床實踐，現對上述智能模塊存在的缺陷逐一闡述。
（1）Veran 系統所需的 CT 數據質量較高，為層厚 0.625 mm 的平掃 CT，而普通高分辨率 CT 約為 1 mm，因此理論上較以往磁導航系統形成的支氣管樹有一定提升，但由于需拍攝呼氣相和吸氣相兩次 CT，導致放射科醫師及患者配合方面有一定難度，CT 如有大量偽影等情況需要重新拍攝 CT，將給患者造成更多放射損傷。因此 CT 拍攝過程需要與上述人員詳細溝通、解釋具體檢查過程。
（2）現有導航操作過程中，需要手動選擇靶點，一般設定為肺結節的中心或者肺結節內的某一點，在 Veran 系統中，操作者在肺結節上劃線后系統可自動識別肺結節并勾畫其輪廓，自動生成導航路線，較以往其它系統有一定提升，但對原有結節輪廓造成一定遮擋，重新調整導航路徑時設置并不方便。
（3）目前的磁導航系統在實時顯示、追蹤導航目標等方面有較好的 AI 配置，但在操作者方面，沒有很好的 AI 輔助手段。例如，磁導航的活檢工具、導航探頭及鞘管均為固定的直線或預彎設計，在通過一些折角較大的支氣管分叉處時較為困難，給操作者帶來了不便。并且現有系統依賴操作者手工控制支氣管鏡進行導航及活檢操作，在下葉背段、上葉尖段等一些拐角較大區域，手工控制通過的難度很大。如能通過 AI 手段，設計可自由轉彎的器械，利用機械臂按照導航路徑進行半自動或自動化操作將有更好的臨床效果。美國 Auris 支氣管鏡機器人系統較好地解決了上述問題，該系統操作者可通過一個類似游戲手柄的控制端操控氣管鏡鏡頭及導航探頭在支氣管內行進，且該系統的雙節蛇骨設計，可通過一些復雜的彎角。據 Chaddha 等[11]報道，在該系統對 167 個直徑（25.0±15.0）mm 的肺結節活檢中，氣胸和氣道內出血發生率分別為 3.6% 及 2.4%，導航成功率為 88.6%，診斷率為 69.1%～77%。與磁導航的相關數據大致相當。
根據上述問題，結合筆者的思考，我們提出以下磁導航系統 AI 方面改進的設想。
（1）添加智能操作模塊，配合可靈活轉向的導航探頭或活檢工具，使后兩者可自動或半自動通過彎角較大的支氣管分叉處，將人工操作時的難點化難為易。
（2）智能靶點及路徑確認（具體到亞段），我們發現在導航操作過程中，磁導航系統模擬生成的支氣管有時無法與實際氣管鏡圖像完全匹配，如支氣管分支的角度、走行甚至個數等，因此對導航的正確行進路徑判斷造成干擾。而且雖然上述不匹配與 CT 成像的質量有關系，但若系統在導航過程中的自動校準能力進一步提高，將有效地指導導航過程，更加方便容易地到達靶點位置。
（3）自動注冊，識別最佳行進路線。目前的磁導航系統均需要一個手動注冊的過程，即將系統生成的支氣管樹與患者實際支氣管樹進行匹配，Veran 系統已對該步驟進行了簡化，只需要確認氣管隆突及第 2 隆突位置即可，如能夠實現自動注冊，只需操作者在導航過程中進行上述兩次位置確認，將會更加便捷。在導航計劃設計階段，選定目標結節后，均可自動生成導航路線，但往往該路線可能不適應實際導航需求。有時這些路徑途經較大的肺內血管，導致活檢過程中出血風險較大，此外系統勾畫的支氣管最遠端至結節的路徑往往為一條直線，無支氣管通向病灶，這種情況可能是由于肺遠端支氣管直徑過小系統未能識別、CT 成像質量不夠高或遠端支氣管充氣不足等導致。上述直線路徑往往與支氣管成一折角，活檢工具通過該折角時往往有一定困難。因此如能通過 AI 手段，結合活檢工具和導航鞘管的特點，例如其末端長度、轉彎半徑及角度大小等，合理地自動設計導航路徑，將節省上述不必要的旋轉調整操作，提高導航效率和成功幾率。
（4）除上述幾點外，筆者在臨床實踐中還發現，有部分磁導航活檢的病灶證實為良性病變，磁導航活檢畢竟為侵入性操作，仍有一定氣胸、血胸等并發癥風險，磁導航支氣管鏡活檢應有規范的適應證，磁導航系統如能添加智能肺結節良惡性 AI 識別模塊，可對良惡性結節進行初篩，良性結節組可繼續隨訪或保守治療，而惡性結節組可設立納入標準，考慮磁導航活檢或手術。經過這一步驟篩選，將有效避免不必要的活檢乃至手術操作，減少患者的創傷及經濟負擔。
4 磁導航支氣管鏡系統的應用展望
總之，隨著磁導航系統在臨床的應用日漸廣泛，其經自然腔道微創、無輻射傷害等優點日益凸顯，與其它定位染色、快速病理診斷、微波、放療及射頻等技術優化融合，僅通過一次麻醉即可完成 PPN 的“活檢、診斷、定位、手術/局部治療”一體化診療模式，滿足廣大肺癌患者早發現早診斷早治療的需求，未來有可能極大改變早期肺癌的診斷和治療模式。Veran 磁導航系統僅在國內少量醫院進行臨床試驗或試用，且系統售價較高，在國內基層醫院普及存在一定困難，但有望在國內省級醫院逐步開展該技術。目前美國胸科醫師學會指南對于傳統支氣管鏡難以觸及的 PPN，推薦有相關設備和經驗的中心可使用 ENB 引導活檢，推薦等級為 1C[12]。最新 2020 年版美國國家綜合癌癥網絡（NCCN）非小細胞肺癌診療指南亦指出肺外 1/3 的 PPN 使用導航支氣管鏡、經皮肺穿刺和徑向超聲等診斷方法可能使患者獲益，對于可疑淋巴結轉移的患者，導航支氣管鏡也是一個可選的活檢手段。但目前臨床上應用導航支氣管鏡進行淋巴結活檢的報道較少，需要進一步的研究探索適應證，并與傳統超聲內鏡引導下的經支氣管針吸活檢（EBUS-TBNA）進行對比。
在治療方面，2006 年 Harms 等[13]報道，該團隊成功應用 ENB 引導支氣管內近距離放療治療無法手術的周圍型肺癌患者。Santos 等[14]報道了 19 例肺癌患者進行 ENB 引導下射頻消融治療，可減少經皮肺穿刺治療的皮膚穿刺和探針調整次數，可對病灶進行有效射頻消融。Chen 等[15]通過 ENB 引導對外周型肺癌進行光動力治療。Xie 等[16]應用 ENB 對 3 例不能手術的ⅠA 期肺癌或轉移瘤患者進行經支氣管射頻消融，結果證實安全有效。但經 ENB 引導支氣管內肺癌局部治療的有效性、安全性、遠期療效及最佳適應證等仍需更多的前瞻性臨床研究結果確認。
綜上所述，ENB 引導下支氣管內肺癌的“活檢、診斷、定位、手術/局部治療”一體化診療模式值得期待，在 AI 及更多高科技技術的加持下，磁導航技術的發展一定可以向著這一美好前景邁進。
利益沖突：無。
作者貢獻：馬洪海和安舟參與提供本文相關臨床操作經驗及文稿撰寫和修改；胡堅對文章的思路、內容進行指導和修正。
近年來，隨著影像學技術的發展以及計算機斷層掃描肺部篩查的普及，越來越多的外周型肺結節（peripheral pulmonary nodule，PPN）被發現，PPN 有一定惡性幾率，部分結節需外科手術治療，因此肺結節術前精準診斷及定位對指導臨床工作至關重要。但傳統無創檢查，如 X 線、CT、磁共振等無法明確病理診斷，而經氣管鏡穿刺或活檢通常無法安全到達外周肺組織；另外 CT 引導下經皮肺穿刺雖然診斷準確率較高，但存在氣胸、血胸等致命并發癥可能，并且增加了患者輻射暴露的風險。電磁導航支氣管鏡（electromagnetic navigation bronchoscopy，ENB）巧妙地將電磁導航技術與傳統支氣管鏡系統相結合，它的問世給 PPN 的診斷、定位甚至治療帶來了令人振奮的解決方案，突破了傳統支氣管鏡檢查的應用瓶頸[1-2]，特別是可以智能識別、重建患者支氣管樹，智能規劃導航路徑，實時跟蹤指導操作過程等，在人工智能（artificial intelligence，AI）方面較以往技術有了較大進步，本文將從 AI 角度，對 ENB 系統的應用進行概述，并探討其局限性及未來發展前景。
1 電磁導航支氣管鏡的歷史及應用現狀
電磁導航系統 1995 年由以色列人 Pinchas Gilboa 發明，1998 年約翰霍普金斯醫院放射科的 Solomon 第一次提出電磁導航有助于支氣管鏡肺結節定位，2001 年電磁導航系統與 CT 三維成像結合，并引入可調節方向的導管，使 ENB 在動物實驗中取得良好的效果，2003 年開展第一例人體檢查，隨后出現了大量的臨床研究，其診斷陽性率也不斷提高[1-2]，ENB 逐漸被廣泛地應用于臨床。相關研究也陸續發表，目前已有幾十項 ENB 相關研究[3-9]，ENB 用于肺結節活檢的診斷率為 33%～97%，大部分報道集中在 67%～84%，波動范圍較大，可能與操作者學習曲線、有無聯合徑向支氣管內超聲（radial endobronchial ultrasound，R-EBUS）、肺結節的大小、位置等因素有關。例如，Seijo 等[4]發現病灶存在支氣管充氣征患者的 ENB 診斷率明顯高于無支氣管充氣征的患者（79% vs. 31%）。Gex 等[5]發現 PPN 位于肺上葉或中葉、存在支氣管充氣征、ENB 系統虛擬與實際注冊誤差低、聯合使用 R-EBUS 或鞘管吸引取樣等診斷準確率較高。2007 年 Eberhardt 等[6]發表的一項前瞻性隨機研究發現，聯合 ENB 和 R-EBUS 可使肺結節的診斷率提高至 88%，而單獨使用 ENB 組和 R-EBUS 組分別為 59% 和 69%。
2 磁導航操作過程及現有的人工智能模塊
AI 廣義上是指關于人造物的智能行為，智能行為包括知覺、推理、學習、交流和在復雜環境中的行為，目前 AI 逐漸被廣泛應用于各個領域并不斷擴大，其中就包括在醫學領域的應用，AI 已經或將在以下幾個方面對醫療衛生事業產生重大影響：智能診斷在各個領域會不斷接近甚至超越人工診斷；手術機器人以及其它智能設備會增強治療的效果；在大數據的支持下，對個體的日常生活進行健康管理的日常化醫療會成為未來醫療領域新的樣態；同時，在 AI 輔助下的人性化醫療也會緩解醫院管理中非常顯著的醫患矛盾[10]。在胸外科領域，ENB 系統是 AI 臨床醫用的一個良好代表性器械，目前國際上較為常用的 Veran 磁導航系統（Veran Medical Technologies，美國），與另一應用普遍的磁導航系統，即 SuperD 系統（美敦力公司，美國）相類似，其硬件主要包括：（1）電磁定位板（與磁導航主機實際為一體），可產生低頻均勻電磁場，檢查過程中置于患者胸部上方，使患者胸部處于電磁場中；（2）導航探頭：筆者使用的導航探頭固定于一活檢鉗末端，在電磁場中探頭方位，探頭的運動可被磁導航定位系統獲取并傳至計算機，在導航過程中探頭方位及運動可被實時顯示；（3）擴展操作通道：可置入相關操作器械由導航系統引導至靶區進行操作；（4）ENB 系統主機與顯示器：通過計算機硬件平臺接收和處理磁導航信號、處理和顯示支氣管鏡下的實際圖像，以及磁導航系統生成的虛擬支氣管樹及導航圖像，從而引導和觀察活檢工具的位置和走向；（5）用于規劃導航路徑的筆記本電腦，可導入患者的 CT 數據，進行導航路徑規劃及預覽。
Veran 磁導航系統操作主要為兩個步驟：（1）術前導航路徑規劃：利用一臺專門用于導航計劃的電腦，將 CT 原始圖像數據導入，進行三維重建后產生患者的虛擬支氣管樹圖像，找到目標病灶并標記，系統自動識別生成通往目標病灶的導航路徑；（2）術中氣管內磁導航：患者全身麻醉后，行單腔氣管插管（7.5 號及以上單腔插管），操作電子支氣管鏡，通過擴展通道置入定位導管，首先進行注冊過程，即將虛擬氣管鏡圖像與患者實際的支氣管樹進行匹配，隨后沿導航規劃路徑行進，該過程中虛擬氣管鏡圖像與實際氣管鏡圖像匹配，操作者結合兩種圖像，將虛擬氣管鏡圖像上的探頭標記引導至選定的目標病灶標記位置，即順利到達病灶處，可進行針吸、鉗檢、刷檢、注入染料定位等操作。手術操作如順利，一般可在 60 min 內結束，具體時間長短受結節位置、有無支氣管征、是否行快速病理檢查等因素影響。本中心參與了 Veran 磁導航系統的臨床試驗，該研究患者納入標準如下：年齡≥18 歲；操作前 1 周內胸部 CT 發現存在肺外周病變且需進行活檢的人群；受試者自愿接受支氣管鏡檢查，并符合支氣管鏡檢查要求；受試者或其監護人能夠理解試驗目的，自愿參加并簽署知情同意書。排除標準如下：患者正參與另外一項藥物或醫療器械臨床試驗（3 個月內藥物臨床試驗或 1 個月內醫療器械臨床試驗）；臨床癥狀資料不全者；育齡女性妊娠檢測陽性、哺乳期女性；肥胖患者（體重指數≥28 kg/m2）；對麻醉劑過敏；支氣管鏡檢查禁忌證，包括：活動性大咯血；新近發生的心肌梗死或不穩定性心絞痛發作；嚴重心、肺功能障礙；嚴重高血壓及心律失常；不能糾正的出血傾向（如凝血功能嚴重障礙、尿毒癥及嚴重的肺動脈高壓等）；嚴重的上腔靜脈阻塞綜合征；疑有主動脈瘤；多發性肺大皰；全身情況極度衰竭；有嚴重的肺部疾病（包括：重度支氣管擴張、重度肺氣腫等）研究者認為不適合進行檢查的患者；有起搏器或除顫儀植入者；不能配合醫生完成支氣管鏡檢查的患者，比如精神神經疾病、智力障礙、心理障礙等患者；研究者認為不適合參加本試驗的患者。Flenaugh 等[9]報道了 ENB 電磁導航的經驗，該系統利用吸氣相/呼氣相的兩種 CT 圖像，以更高的頻率追蹤操作過程中的呼吸運動，使操作過程中動態校準更加精確，降低呼吸對結節定位的干擾；升級的活檢工具也帶電磁定位，確保整個過程實時跟蹤，避免盲目取樣。
總結該系統，我們分析磁導航系統的 AI 主要體現在如下方面：（1）導入 CT 圖像后系統自動生成可視化支氣管樹（圖 1），Veran 系統有吸氣及呼氣兩次 CT，因此生成的支氣管樹實際有兩種，且可以通過計算機模擬支氣管樹在呼吸過程中的變化，從而更好地與實際導航過程中的患者支氣管進行匹配；（2）操作者簡單勾畫肺結節后（圖 2），系統自動識別整個結節，并自動推斷、生成氣管到該靶點的最佳導航路線（圖 3）；（3）注冊過程中在患者虛擬支氣管樹上標記隆突、第 2 隆突等解剖標志（圖 4），在導航過程中結合磁反饋數據進行實時校準，生成同步對比氣管鏡圖像的可視化圖像；（4）導航過程中跟蹤導航探頭的位置，并在支氣管樹上實時顯示，給予操作者實時模擬支氣管鏡圖像的視覺反饋，便于調整導航探頭的行進路線、角度等（圖 5）。整體上，該導航系統操作較為智能、方便，對支氣管鏡操作熟練的醫生可逐漸學習掌握。
圖1
導入 CT 圖像后系統自動生成的可視化支氣管樹
右上方為吸氣相及呼氣相時的支氣管樹
圖2
操作者簡單勾畫肺結節
左側 CT 中在肺占位處沿占位長徑做一直線
圖3
系統識別結節并規劃導航路線
圖4
注冊過程中在虛擬支氣管樹上標記解剖標志
上方兩部分圖片為隆突，上方兩部分圖片為第 2 隆突
圖5
導航過程中實時跟蹤顯示導航探頭位置
左側可見已抵達占位，距離占位邊緣 0 mm，距離占位中心 12.6 mm
3 磁導航支氣管鏡系統人工智能模塊的缺陷及改進措施
盡管目前磁導航系統已有上述良好的 AI 設計，但在一些細節方面仍美中不足。筆者結合已有的臨床實踐，現對上述智能模塊存在的缺陷逐一闡述。
（1）Veran 系統所需的 CT 數據質量較高，為層厚 0.625 mm 的平掃 CT，而普通高分辨率 CT 約為 1 mm，因此理論上較以往磁導航系統形成的支氣管樹有一定提升，但由于需拍攝呼氣相和吸氣相兩次 CT，導致放射科醫師及患者配合方面有一定難度，CT 如有大量偽影等情況需要重新拍攝 CT，將給患者造成更多放射損傷。因此 CT 拍攝過程需要與上述人員詳細溝通、解釋具體檢查過程。
（2）現有導航操作過程中，需要手動選擇靶點，一般設定為肺結節的中心或者肺結節內的某一點，在 Veran 系統中，操作者在肺結節上劃線后系統可自動識別肺結節并勾畫其輪廓，自動生成導航路線，較以往其它系統有一定提升，但對原有結節輪廓造成一定遮擋，重新調整導航路徑時設置并不方便。
（3）目前的磁導航系統在實時顯示、追蹤導航目標等方面有較好的 AI 配置，但在操作者方面，沒有很好的 AI 輔助手段。例如，磁導航的活檢工具、導航探頭及鞘管均為固定的直線或預彎設計，在通過一些折角較大的支氣管分叉處時較為困難，給操作者帶來了不便。并且現有系統依賴操作者手工控制支氣管鏡進行導航及活檢操作，在下葉背段、上葉尖段等一些拐角較大區域，手工控制通過的難度很大。如能通過 AI 手段，設計可自由轉彎的器械，利用機械臂按照導航路徑進行半自動或自動化操作將有更好的臨床效果。美國 Auris 支氣管鏡機器人系統較好地解決了上述問題，該系統操作者可通過一個類似游戲手柄的控制端操控氣管鏡鏡頭及導航探頭在支氣管內行進，且該系統的雙節蛇骨設計，可通過一些復雜的彎角。據 Chaddha 等[11]報道，在該系統對 167 個直徑（25.0±15.0）mm 的肺結節活檢中，氣胸和氣道內出血發生率分別為 3.6% 及 2.4%，導航成功率為 88.6%，診斷率為 69.1%～77%。與磁導航的相關數據大致相當。
根據上述問題，結合筆者的思考，我們提出以下磁導航系統 AI 方面改進的設想。
（1）添加智能操作模塊，配合可靈活轉向的導航探頭或活檢工具，使后兩者可自動或半自動通過彎角較大的支氣管分叉處，將人工操作時的難點化難為易。
（2）智能靶點及路徑確認（具體到亞段），我們發現在導航操作過程中，磁導航系統模擬生成的支氣管有時無法與實際氣管鏡圖像完全匹配，如支氣管分支的角度、走行甚至個數等，因此對導航的正確行進路徑判斷造成干擾。而且雖然上述不匹配與 CT 成像的質量有關系，但若系統在導航過程中的自動校準能力進一步提高，將有效地指導導航過程，更加方便容易地到達靶點位置。
（3）自動注冊，識別最佳行進路線。目前的磁導航系統均需要一個手動注冊的過程，即將系統生成的支氣管樹與患者實際支氣管樹進行匹配，Veran 系統已對該步驟進行了簡化，只需要確認氣管隆突及第 2 隆突位置即可，如能夠實現自動注冊，只需操作者在導航過程中進行上述兩次位置確認，將會更加便捷。在導航計劃設計階段，選定目標結節后，均可自動生成導航路線，但往往該路線可能不適應實際導航需求。有時這些路徑途經較大的肺內血管，導致活檢過程中出血風險較大，此外系統勾畫的支氣管最遠端至結節的路徑往往為一條直線，無支氣管通向病灶，這種情況可能是由于肺遠端支氣管直徑過小系統未能識別、CT 成像質量不夠高或遠端支氣管充氣不足等導致。上述直線路徑往往與支氣管成一折角，活檢工具通過該折角時往往有一定困難。因此如能通過 AI 手段，結合活檢工具和導航鞘管的特點，例如其末端長度、轉彎半徑及角度大小等，合理地自動設計導航路徑，將節省上述不必要的旋轉調整操作，提高導航效率和成功幾率。
（4）除上述幾點外，筆者在臨床實踐中還發現，有部分磁導航活檢的病灶證實為良性病變，磁導航活檢畢竟為侵入性操作，仍有一定氣胸、血胸等并發癥風險，磁導航支氣管鏡活檢應有規范的適應證，磁導航系統如能添加智能肺結節良惡性 AI 識別模塊，可對良惡性結節進行初篩，良性結節組可繼續隨訪或保守治療，而惡性結節組可設立納入標準，考慮磁導航活檢或手術。經過這一步驟篩選，將有效避免不必要的活檢乃至手術操作，減少患者的創傷及經濟負擔。
4 磁導航支氣管鏡系統的應用展望
總之，隨著磁導航系統在臨床的應用日漸廣泛，其經自然腔道微創、無輻射傷害等優點日益凸顯，與其它定位染色、快速病理診斷、微波、放療及射頻等技術優化融合，僅通過一次麻醉即可完成 PPN 的“活檢、診斷、定位、手術/局部治療”一體化診療模式，滿足廣大肺癌患者早發現早診斷早治療的需求，未來有可能極大改變早期肺癌的診斷和治療模式。Veran 磁導航系統僅在國內少量醫院進行臨床試驗或試用，且系統售價較高，在國內基層醫院普及存在一定困難，但有望在國內省級醫院逐步開展該技術。目前美國胸科醫師學會指南對于傳統支氣管鏡難以觸及的 PPN，推薦有相關設備和經驗的中心可使用 ENB 引導活檢，推薦等級為 1C[12]。最新 2020 年版美國國家綜合癌癥網絡（NCCN）非小細胞肺癌診療指南亦指出肺外 1/3 的 PPN 使用導航支氣管鏡、經皮肺穿刺和徑向超聲等診斷方法可能使患者獲益，對于可疑淋巴結轉移的患者，導航支氣管鏡也是一個可選的活檢手段。但目前臨床上應用導航支氣管鏡進行淋巴結活檢的報道較少，需要進一步的研究探索適應證，并與傳統超聲內鏡引導下的經支氣管針吸活檢（EBUS-TBNA）進行對比。
在治療方面，2006 年 Harms 等[13]報道，該團隊成功應用 ENB 引導支氣管內近距離放療治療無法手術的周圍型肺癌患者。Santos 等[14]報道了 19 例肺癌患者進行 ENB 引導下射頻消融治療，可減少經皮肺穿刺治療的皮膚穿刺和探針調整次數，可對病灶進行有效射頻消融。Chen 等[15]通過 ENB 引導對外周型肺癌進行光動力治療。Xie 等[16]應用 ENB 對 3 例不能手術的ⅠA 期肺癌或轉移瘤患者進行經支氣管射頻消融，結果證實安全有效。但經 ENB 引導支氣管內肺癌局部治療的有效性、安全性、遠期療效及最佳適應證等仍需更多的前瞻性臨床研究結果確認。
綜上所述，ENB 引導下支氣管內肺癌的“活檢、診斷、定位、手術/局部治療”一體化診療模式值得期待，在 AI 及更多高科技技術的加持下，磁導航技術的發展一定可以向著這一美好前景邁進。
利益沖突：無。
作者貢獻：馬洪海和安舟參與提供本文相關臨床操作經驗及文稿撰寫和修改；胡堅對文章的思路、內容進行指導和修正。
