Bu program Sağlık Bakanlığı ve Wellcome Trust Sağlık Innovation Challenge Fonu (HICF-T4-275, Programı Hibe 97914) tarafından desteklenmiştir. Biz Epilepsi Derneği MR tarayıcı destekleyen Wolfson Vakfı ve Epilepsi Derneği minnettarız. Bu çalışma Sağlık Araştırmaları Ulusal Enstitüsü (NIHR) tarafından desteklenmiştir University College London Hastaneleri Biyomedikal Araştırmalar Merkezi (BRC)

NOT: Burada sağlanan Yazılım komutları yazılımının güncel sürümü (2015/01/19) özgüdür ve sonraki yazılım sürümleri üzerine değişebilir. Bireysel sürümleri için kılavuzları istek üzerine mevcuttur. 1. Görüntü Entegrasyon ve Görselleştirme gerçekleştirin <ol><li> görüntüleme kazanır. <ol><li> nöronavigasyon T1 ağırlıklı MR Gadolinyumlu tarama Edinme Bu referans görüntü olacaktır enhancement-. (Not: Görüntü elde etme şartları nöronavigasyon ticari tedarikçisi 11,12 edinilebilir Tablo 1&#39;e bakınız.). </li><li> (DICOM veya Nifti formatında öncesi değerlendirme sırasında yapılan tüm diğer görüntüleme (fonksiyonel MRI (fMRI), difüzyon tensör görüntüleme (DTG) Traktografi, floro-deoksiglukoz pozitron emisyon tomografisi (FDG-PET), iktal-interiktal tek foton emisyon CT içerebilir toplayın SPECT), manyetoensefalografi (MEG) dipol, 3D faz kontrast MR, BT anjiyografi) Tablo 1&#39;e bakınız. </li></ol></li><li> dışarıda in-house yazılım ön işleme çalıştırın. <ol><li> linux iş istasyonunda çalışacak açık kaynak Freesurfer yazılımı ile MR ağırlıklı süreç izometrik T1, komutunu kullanarak &#39;recon-all&#39;, kortikal segmentasyonları oluşturmak için. </li><li> komutunu &#39;mrconvert&#39; kullanarak wmparc.mgz ve Nifti biçimine ribbon.mgz dosyalarını dönüştürme </li></ol></li><li> Windows PC ve yük verileri (Şekil 1) Aç in-house yazılımı. <ol><li> 2 x 2 vitrin, farklı görüntü işleme araçları ve sağdaki seçili aracı temsil üstüne kadar sol simgeleri DataManager unutmayın. </li><li> &quot;/ Dosya Aç&quot; ana menüsü erişerek ya da bir hız düğmesi (simge) &quot;Aç&quot; ile, &#39;sürükle ve bırak&#39; kullanarak veri alma. tamamlanmasını sağlamak için farklı veri kümeleri ilerleyin. ardışık görüntü bindirme ile sağ tıklayarak ve hareketli fare ve Data Manager hiyerarşik doğası gereği zoom fonksiyonu, dikkat edin. </li></ol></li><li> Coregister görüntüler. &lt;ol&gt; <li> Tek görüntüler. <ol><li> Hız simgeleri NiftyReg aracını seçin. </li><li> DataManager- bu Gadolinyumlu seç nöronavigasyon T1 tüm diğer görüntüleme için coregistered olduğu referans görüntü olacaktır. </li><li> &#39;Yüzen görüntü&#39; seçmek görüntüyü başvurmak için coregistered edilecek. </li><li> isim ve kayıtlı görüntünün konumunu tanımlayın. seviye 4 numaralı, seviyeye ayarlayın optimizasyon parametrelerini 3, iterasyon sayısı 5, coregistration tipi rijit cismin gerçekleştirmek için. </li><li> &#39;Çalıştır&#39; butonuna tıklayarak otomatik rijit gövde coregistration çalıştırın. </li><li> coregistration doğruluğunu kontrol edin. Referans resmin üzerine kayıtlı görüntüyü kontrol edin ve Data Manager içinde resmin üzerine sağ tıklayarak kayıtlı görüntünün saydamlığını değiştirmek ve &#39;Saydamlık&#39; imleci hareket. Böyle Monroe foramen net anatomik işaretlerini inceleyerek coregistration doğrulayın. </li></ol></li><li> Eşleştirilmiş görüntüler. <ol><li> Coregister &#39;uzay tanımlayan görüntü ilk (örneğin. 1.4.1.6 - 1.4.1.1 adımlarda olduğu gibi NiftyReg aracını kullanarak fraksiyonel anizotropik harita). </li><li> Hız simgelerinden RegResample aracını seçin. </li><li> referans görüntü olarak Data Manager içinde Gadolinyumlu seçin nöronavigasyon T1. </li><li> Işleme sonuçlarının (örn., Traktografi görüntüsü) kayan görüntü olarak birlikte resim seçin. </li><li> giriş dönüşüm olarak &#39;uzay-tanımlayan resmin&#39; önceki kayıttan oluşturulan txt dosyası kullanın. </li><li> isim ve kayıtlı görüntünün konumunu tanımlayın. 0 olarak seçin interpolasyon tipi. </li><li> &#39;Çalıştır&#39; butonuna tıklayarak &#39;işlem sonucu&#39; bir yeniden örnekleme çalıştırın. </li><li> Datamanager içinde seçerek yeni oluşturulan resmi görmek </li><li> Adım 1.4.1.6 olarak coregistration doğruluğunu kontrol edin. </li></ol></li><li> tüm veri kümeleri için 1.4.2 - Tekrar 1.4.1 adımları. </li></ol></li><li> Segment görüntüler. <ol><li> Seç görüntü Data Manager bölümlenmiş ve hız simgeleri Segmentasyon Editör aracını seçin edilecek.</li><li> eksenel görüntüleme birkaç dilim, koronal ve sagital düzlemde ilgi bölgeyi çizmek için gelişmiş segmentasyon araçları (manuel segmentasyon, bölge büyüyen, çıkarmak) kullanın </li><li> 3D penceresinde bölümlenmiş yapı gelişen görselleştirmek için 3D interpolasyon seçin. parçalı yapının yeni Nifti dosyası oluşturmak için segmentasyon onaylayın. </li><li> manuel segmentasyon gösterilir tüm görüntüler için 1.5.3 - Tekrar 1.5.1 adımları. </li></ol></li><li> Beyin modelleri oluşturmak. <ol><li> Data Manager üzerinde wmparc.nii görüntü seçin, ve referans görüntü kullanılarak adımlarla 1.4.1 ile coregistered olan wmparc.nii emin olun. </li><li> Hız simgeleri Temel İşleme Araçlar&#39;ı seçin. </li><li> korteksin binarised maske oluşturmak için 1-5002 den wmparc.nii için bir eşik uygulayın. </li></ol></li><li> 3D yüzey olarak ilgi alanları oluşturulma (Şekil 2, 3). Not: 3D yüzey kaplamalar (stl dosyaları) gibi veri setlerinin Görselleştirme iki şekilde yapılabilir: <ol><li> Yüzey Extractor t kullanool. <ol><li> Seç Yüzey Extractor simgesi. Yüzey çıkarma eşiğini tanımlamak ve Uygula&#39;yı seçin. Data Manager yüzey işleme adlandırın. </li></ol></li><li> Sağ Datamanager içinde Nifti dosyasını tıklayın ve &#39;Smooth Poligon Yüzey&#39; seçeneğini seçin. </li></ol></li><li> Gemilerin yüzey modelleri Özü (Şekil 4). Not: adanmış damar görüntüleme gelen gemiler ayıklanıyor (3D faz kontrast MR, BT anjiografi, Gadolinyumlu T1 ağırlıklı MRG) iki şekilde yapılabilir. <ol><li> Yüzey Extractor aracını kullanın. <ol><li> NiftiReg kullanarak referans görüntüye damar görüntüleme Coregister. 3D yüzey Yüzey Extractor kullanarak görüntüyü oluşturmak. </li><li> dilatasyon uygulanması ve korteksin binarised maskeye Temel Görüntü İşleme işlevleri kapatarak intrakranial maske oluşturun. Ekstrakranial damarları kaldırmak için Temel Görüntü İşleme çarpın işlevini kullanarak damar görüntüleme intrakranial maske uygulayın. </li><li> stl fil gürültü çıkarın3D örgü işleme yazılım paketi kullanarak, dışarıdan in-house işleme yazılımı, e. Not: Bu aracın kullanımı için talimatlar serbestçe kullanılabilir durumda. </li></ol></li><li> VesselExtractor aracını kullanın. <ol><li> Hız simgeleri VesselExtractor aracını seçin. damar görüntü veri kümesi seçin ve damar çıkarma Nifti dosyasının adını ve konumunu belirtin. </li><li> &#39;Run&#39; tıklayarak VesselExtractor çalıştırın. Ekstrakranial damarları kaldırmak için Temel Görüntü İşleme çarpın işlevini kullanarak VesselExtractor sonuçlarına intrakranial maske uygulayın. Not: dilatasyon uygulanması ve 1.8.1.2 olarak korteksin binarised maskeye Temel Görüntü İşleme işlevleri kapatarak oluşturulan intrakranial maske. </li></ol></li><li> 1.8.1 veya Gadolinyumlu BT anjiyografi, 3D faz kontrast MRG ve nöronavigasyon T1 için 1.8.2 tekrarlanan süreç. </li></ol></li><li> Beyin hacmi render (Şekil 5) oluşturun. <ol><li> wmparc.nii im seçinData Manager üzerinde yaş ve sağlamak wmparc.nii referans görüntü kullanılarak adımlarla 1.4.1 ile coregistered edilir. </li><li> Hız simgeleri Temel İşleme Araçlar&#39;ı seçin. </li><li> Temel İşleme araçlarını kullanarak, görüntüyü wmparc.nii Gauss yumuşatma uygulayın. </li><li> Hız simgeleri aracını render seçin hacmi ve sağlamak düzeltti wmparc.nii dosya Data Manager vurgulanır. </li><li> volume rendering aracı içinde kenenin &#39;volume rendering&#39; kutu korteks hacmi render oluşturmak için. </li></ol></li></ol> 2. Manuel Planlama gerçekleştirin <ol><li> Yörünge Planlayıcısı hız simgesini kullanın. <ol><li> Seç nöronavigasyon T1 referans görüntü olarak tarayın. Yeni Planı ve Yeni yörünge seçin. </li><li> &#39;Alt&#39; tuşuna basarak ve klinisyenler tarafından istenen anatomik hedef noktaları listesine dayanarak, fare sağ tıklayıp tarafından düzlemsel görüntülemede seçin hedef noktası. Not: hedeflerin örnekleri mesial temporal yapıların (amigdala, hipokampus), insula, singulat girus içerir. </li><li> &#39;Alt&#39; tuşuna basarak düzlemsel görüntülemede giriş noktasını seçin klinisyenler tarafından istenen giriş noktaları listesinde dayalı, farenin sol tıklayın. Not: giriş noktaları örnekleri orta temporal girus, presentral girus, supramarginal girus içerir. </li><li> hedef ve giriş noktası arasında üretilen doğrusal yörünge gözlemleyin. </li></ol></li><li> risk görselleştirin. <ol><li> Seç Risk Görselleştirme hız simgesi yörünge uzunluğu incelemek. </li><li> Seç &#39;Bağlantı görünümü uçakları&#39; ana penceresinde dikey görünüm uçaklarına sondalar göz görüntüleyici bağlamak için. </li><li> avasküler yolu sağlamak için sondalar göz görüntüleyici inceleyerek, yörünge boyunca ilerleyin. </li></ol></li></ol> 3. Bilgisayar destekli Planlama gerçekleştirin <ol><li> Verileri hazırlayın. <ol><li> gri cevher yüzeyini hazırlayın. <ol><li> kortikal segmentasyon yazılımından üretilen ribbon.nii dosyayı seçin. </li><li> NiftiReg kullanarak referans görüntü ribbon.nii dosyasını Co-kayıt. </li><li> 3D yüzey render &#39;Pürüzsüz poligon yüzey&#39; fonksiyonunu kullanarak görüntüyü eş kayıtlı. </li></ol></li><li> kafa derisi ve saç derisi dışlama şablonu hazırlayın. <ol><li> referans görüntü olarak T1 nöronavigasyon görüntüyü seçin. </li><li> Gauss dönüşümü uygulamak için Temel Görüntü İşleme aracını kullanın. </li><li> Yüzey kafa derisi yüzeyini oluşturmak için, yüzey Extractor kullanarak görüntü oluşturmaya. </li><li> Kaydet ve stl dosyası olarak ihracat görüntü. </li><li> 3D örgü işleme yazılımı yükleyin stl fle. </li><li> kafa derisi için intrakranial içeriğini silmek için temizlik ve düzenleme araçları kullanın. </li><li> Kafa derisi dışlama şablonu, elektrot giriş noktaları için uygun değildir alanları (yani., Yüz, kulaklar, kontralateral hemisfer, tentorium cerebelli altındaki alan) kaldırmak için manuel düzenleme araçlarını kullanın. </li></ol></li><li> Yüzey sulkuslar yüzeyini hazırlayın. <ol><li> Bütün sulkuslar oluşturun. <ol><li> Adım 1.6.3 olarak Temel Görüntü İşleme aracını kullanarak Binarise wmparc.nii dosyası. </li><li> yakın binarisedTemel Görüntü İşleme aracını kullanarak 3 ile wmparc.nii dosyası. </li><li> Temel Görüntü İşleme aracını kullanarak 3.1.3.1.2 oluşturulan kapalı binarised dosyadan 3.1.3.1.1 oluşturulan binarised dosyayı çıkartın. </li></ol></li><li> Yüzey sulkuslar görüntü oluşturmak için derinlikte sulkuslar çıkarın. Not: gri madde yatıyor nerede, hangi derinlikte sulkuslar yaklaşım yörüngeleri kritik bir yapı uzakta sulkuslar beynin yüzeyinde boşluk yörüngeleri avantajına sahip olarak yüzey sulkuslar görüntü kullanılarak ve izin. <ol><li> Temel Görüntü İşleme aracını kullanarak 3.1.3.1.2 oluşturulan kapalı, binarised wmparc dosyasını azaltın. </li><li> Invert dosyası Temel Görüntü İşleme aracını kullanarak 3.1.3.2.1 oluşturulan. </li><li> Temel Görüntü İşleme aracını kullanarak, 3.1.3.1.3 oluşturulan tüm sulkuslar tarafından 3.1.3.2.2 oluşturulan dosyayı çarpın. </li></ol></li></ol></li></ol></li><li> Run çoklu yörünge planlayıcısı (Şekil 6). NOT: Otomated çoklu yörünge planlaması sağlam veri hazırlama bağlıdır; kafa derisi yüzey kaplamalar, kafa derisi dışlama maskesi, intrakranial damar, yüzey sulkuslar, korteks ve gri madde gereklidir. <ol><li> Hız simgelerinden Yörünge planlayıcısı seçiniz. nöronavigasyon T1 MRI gibi seçin referans görüntü. </li><li> &#39;Hedef noktaları&#39; seçin; Birden fazla hedef noktaları &#39;Shift&#39; ve fare sol tıklama ile veya kaydedilmiş bir hedef noktası kümesi yükleyerek girilebilir. Not: Hedef örnekleri mesial temporal yapıların (amigdala, hipokampus), insula, singulat girus içerir. </li><li> &#39;Giriş noktaları&#39; seçin ve ekli açılır menüden üzerine kafa derisi dışlama maskesini seçin. Not: Bu uygulamaya cerrahi uygulanabilir Kısıtlı bir alana olası giriş noktaları sınırlayan bir amacı vardır. </li><li> yörüngeleri kaçınmalısınız açılır listeden yüzeyleri işaretleme, kritik yapılar seçin. Gelişmiş ayarları seçin; Kullanıcı tanımlı eksilerini ayarlamakTercih olarak yörüngeleri arasındaki yörünge uzunluğu, giriş açısı ve mesafesi ile ilgili traints. </li><li> gri cevherde yalan yörüngeleri oranını optimize etmek için gri Madde- beyaz cevher değerlendirme ve tabakalandırmak risk tür seçin. </li><li> Yeni Planı ve Yeniden Hesapla Planı ekle seçerek çoklu yörünge planlayıcısı çalıştırın. </li></ol></li><li> Visualise riski (Şekil 7). <ol><li> Risk Görselleştirme hız simgesini kullanarak, yörünge planlama sonrasında risk ve güvenlik profilleri değerlendirin. Not: Her yörünge için uzunluğu için ölçütleri, giriş açısı, kümülatif risk, kritik yapılara mesafe yörünge yolu boyunca kan damarı ve gri madde beyaz cevher oranları, artı grafik gösterimi için asgari mesafe vardır. Bir sondalar göz görüntüleyici de dahildir. </li><li> Datamanager seçin Risk haritası temsil potansiyel giriş noktaları ile kafa derisi dışlama maskesi örten bir renk kodlu kontur haritası ve risk co ilişkili düzeyini göstermek içinkarartmak kırmızı yüksek risk temsil ve yeşil seçilen herhangi bir yörünge için düşük risk temsil eden, kodlanmış. </li></ol></li><li> yörünge manuel ayar. <ol><li> Seç yörünge. </li><li> sağ tıklayıp Alt ve fare tuşuna basarak yeni giriş noktası seçin ve Alt ve fare tuşuna basarak yeni hedef noktası sol tıklayın. </li><li> Adım 3.3 Risk Görselleştirme hız simgesini kullanarak yeni yörünge değerlendirin. </li></ol></li></ol> 4. İhracat Planları ve Ameliyathane için modeller <ol><li> Bu referans görüntü DICOM formatında kontrol edin. hız simgesinden S7 Dışa Aktar&#39;ı seçin. </li><li> referans görüntü, plan ve yörüngeleri ve ihraç edilecek modellerini tanımlar ve kaydedilmiş arşiv hedefi belirtin. S7 ihracat aracını çalıştırın. </li><li> Yükleme ameliyathanede bir nöronavigasyon sistemine aktarımı için bir USB stick üzerine arşiv oluşturulur ve planlı tr klinik uygulanması için nöronavigasyon sistemine arşivlenmiş klasör yüklemekajectories. </li></ol> 5. Yeniden Elektrot İmplantasyon sonrası ameliyat <ol><li> post-operatif BT görüntüleme kazanır. </li><li> Yük BT içi yazılım üzerine kafa ve yük daha önce hasta veri seti kaydedildi. </li><li> Coregister CT NiftyReg aracını kullanarak T1 ağırlıklı MR başvurmak için. </li><li> yüksek eşikleme kayıtlı BT SurfaceExtractor aracını kullanarak elektrotların 3D yüzey render oluşturmak. </li><li> Temiz bir yüzey render gürültü elektrotlar ve 3D örgü işleme yazılımı temizlik ve onarım işlevlerini kullanarak telleri. </li></ol>

<ol>
	<li>Cardinale, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Stereoelectroencephalography:+surgical+methodology,+safety,+and+stereotactic+application+accuracy+in+500+procedures.">Stereoelectroencephalography: surgical methodology, safety, and stereotactic application accuracy in 500 procedures.</a> Neurosurgery. 72, 353-366 (2013).</li><li>Murphy, M., O'Brien, T. J., Morris, K., Cook, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multimodality+image-guided+epilepsy+surgery.">Multimodality image-guided epilepsy surgery.</a> J Clin Neurosci. 8, 534-538 (2001).</li><li>Murphy, M. A., O'Brien, T. J., Morris, K., Cook, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multimodality+image-guided+surgery+for+the+treatment+of+medically+refractory+epilepsy.">Multimodality image-guided surgery for the treatment of medically refractory epilepsy.</a> J Neurosurg. 100, 452-462 (2004).</li><li>Harput, M. V., Gonzalez-Lopez, P., Ture, U. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Three-dimensional+reconstruction+of+the+topographical+cerebral+surface+anatomy+for+presurgical+planning+with+free+OsiriX+Software.">Three-dimensional reconstruction of the topographical cerebral surface anatomy for presurgical planning with free OsiriX Software.</a> Neurosurgery. 10, 426-435 (2014).</li><li>Duncan, J. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Selecting+patients+for+epilepsy+surgery:+synthesis+of+data.">Selecting patients for epilepsy surgery: synthesis of data.</a> Epilepsy Behav. 20, 230-232 (2011).</li><li>Duncan, J. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Imaging+in+the+surgical+treatment+of+epilepsy.">Imaging in the surgical treatment of epilepsy.</a> Nat Rev Neurol. 6, 537-550 (2010).</li><li>Cossu, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Stereoelectroencephalography+in+the+presurgical+evaluation+of+focal+epilepsy:+a+retrospective+analysis+of+215+procedures.">Stereoelectroencephalography in the presurgical evaluation of focal epilepsy: a retrospective analysis of 215 procedures.</a> Neurosurgery. 57, 706-718 (2005).</li><li>Cossu, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Stereo-EEG+in+children.">Stereo-EEG in children.</a> Childs Nerv Syst. 22, 766-778 (2006).</li><li>Gonzalez-Martinez, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Stereotactic+placement+of+depth+electrodes+in+medically+intractable+epilepsy.">Stereotactic placement of depth electrodes in medically intractable epilepsy.</a> J Neurosurg. 120, 639-644 (2014).</li><li>Gonzalez-Martinez, J. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Stereoelectroencephalography+in+the+''difficult+to+localize''+refractory+focal+epilepsy:+Early+experience+from+a+North+American+Epilepsy+Center.">Stereoelectroencephalography in the ''difficult to localize'' refractory focal epilepsy: Early experience from a North American Epilepsy Center.</a> Epilepsia. 54, 1-8 (2012).</li><li>Rodionov, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Feasibility+of+multimodal+3D+neuroimaging+to+guide+implantation+of+intracranial+EEG+electrodes.">Feasibility of multimodal 3D neuroimaging to guide implantation of intracranial EEG electrodes.</a> Epilepsy Res. 107, 91-100 (2013).</li><li>Nowell, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Utility+of+3D+multimodality+imaging+in+the+implantation+of+intracranial+electrodes+in+epilepsy.">Utility of 3D multimodality imaging in the implantation of intracranial electrodes in epilepsy.</a> Epilepsia. 56, 403-413 (2015).</li><li>Zombori, G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Information Processing in Computer-Assisted Interventions. , (2014).</li><li>Clarkson, M. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+NifTK+software+platform+for+image-guided+interventions:+platform+overview+and+NiftyLink+messaging.">The NifTK software platform for image-guided interventions: platform overview and NiftyLink messaging.</a> Int J Comput Assist Radiol Surg. , (2014).</li><li>Zuluaga, M. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention-MICCAI. 2014. , 651-658 (2014).</li><li>Nowell, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Comparison+of+computer-assisted+planning+and+manual+planning+for+depth+electrode+implantations+in+epilepsy.">Comparison of computer-assisted planning and manual planning for depth electrode implantations in epilepsy.</a> J Neurosurg. , (2015).</li></ol>

Finansman: Mark Nowell, Gergely Zombori, Rachel Sparks ve Roma Rodionov Sağlık Innovation Challenge Fonu aracılığıyla Sağlık ve Wellcome Trust Bölümü (HICF-T4-275, Programı Hibe 97914) tarafından desteklenmektedir. John Duncan Eisai, UCB Pharma, GSK, Janssen Cilag&#39;ın, Medtronic, ve GE Healthcare gelen kurumsal hibe desteği aldı. Andrew McEvoy UCB, Baxter ve Cyberonics destek aldı. Kalan Yazarlar herhangi bir çıkar çatışmaları var. Bu yayın Sağlık Innovation Challenge Fonu (HICF-T4-275, Programı Hibe 97914), Sağlık Bakanlığı ve Wellcome Trust arasında paralel bir fon ortaklığı tarafından desteklenen bağımsız araştırma sunuyor. Bu yayında ifade edilen görüşler yazar (lar) ve bu ille Sağlık veya Wellcome Trust Bölümü olanlardır.

Özetle, görüntü entegrasyonu ve 3 boyutlu görselleştirme için çok önemli adımlar nöronavigasyon sistemi görüntü co-kayıt, beynin segmentasyon, gemiler ve diğer yapılar veya ilgi alanları ve ihracat. Bu süreç daha önce piyasada mevcut görüntü entegrasyon yazılımı kullanılarak grupta yapıldı. 4 saat - bu boru hattına bir dezavantajı 2 alarak tüm süreci ile geçen zaman oldu. Bizim içi yazılım platformunu kullanarak, bu boru hattı büyük ölçüde basitleştirilmiş ve 1 içinde tamamlanabilir - 2 saat. Dahası, elle veya bilgisayar yardımı ile yapılabilir bu yazılım üzerinde Seeg elektrot yörüngeleri cerrahi planlama, ek işlevsellik vardır. Manuel planlama üzerinde TKP yararları, hassasiyet riski azalır ve hızı arttı ve başka yerlerde ele alınmıştır edilir (Nowell ve ark, Press, Sparks ve ark, teslim). in-house yazılım platformu sürekli d olduğunuYeni araçlar ve işlevselliği ile evelopment, cerrahi öncesi değerlendirme ve cerrahi yönetiminin tüm aşamalarını desteklemek için ilave edilir. Her yeni sürüm sürüm de sıkı test için bir ihtiyaç duyulmaktadır. Yazılımın Güncel sınırlamalar diğer platformlarda mevcut ve gelişmiş 3D görüntüleme için değerli bir katkı kaliteli volume rendering eksikliği bulunmaktadır. Ayrıca ihracat şu anda seçilmiş bir nöronavigasyon şirketi ile uyumludur. Bu sınırlamalar Ünitemizde yazılımın klinik yarar etkilenmez değil, ve diğer merkezlere teknolojinin yayılmasını yavaşlattı değil. Bu yazılımın önemi önceki grupların 3DMMI kullanmama nedenleri olarak atıfta bulunmuş engelleri kaldırır olmasıdır. çözüm uzmanlık eğitimini veya uzmanlık gerektirmeyen tek bir platformda, araçları sağlayan kullanımı kolay, zaman ve maliyet-etkin ve kolayca klinik pratikte çevrilir. Biz p varlans Epilepsi Cerrahisi desteklemek için yazılımı başka yenilikler eklemek için. Ayrıca, yöntemler kolayca kortekse, fokal lezyon ve hedeflenen stimülasyon doğuma yakın düşük dereceli tümörlerin rezeksiyonu olarak Nöroşirürji diğer alanlarda, tatbik edilebilir. daha zorlu vakalar alınır ve minimal invaziv tedaviler yaygın bir uygulama girerken 3DMMI ve hassas cerrahi planlama araçları, modern bir cerrahi giderek daha önemli hale muhtemeldir.

Cerrah anatomik yapıları ve üç boyutlu birbirine mekansal ilişkileri takdir etmek için cerrahi pratikte çok önemlidir. Bu cerrah sınırlı görselleştirme ve karmaşık anatomisi erişimi olan, dar bir alana çalışıyor nöroşirürji, özellikle önemlidir. Buna rağmen, bugüne kadar en görüntüleme geleneksel düzlemsel 2D şeklinde cerrahlara sunulmuştur ve farklı görüntüleme yöntemleri genellikle seri birbiri ardına sunulmaktadır. Bunun bir sonucu olarak, cerrah zihinsel her hasta için bu verileri entegre ve cerrahi öncesi planlama için bir anatomik çerçeve içine yerleştirmek zorundadır. Korteks anatomisinin gösteren bireysel hasta beyin, 3D bilgisayar modelleri üreten açık yarar vardır, kan damarları, aynı mekansal bağlamda 1-4 herhangi bir mevcut patolojik lezyonlar yanı sıra ilgili diğer 3D görülecek. Ameliyattan önce cerrah döndürmek ve o şeffaflık değiştirebilirf Bu modellerde, tam farklı ilgi yapılar arasında 3D ilişkileri anlamak için. Bu ilke 3D multimodalite görüntüleme (3DMMI) olarak adlandırılır. Epilepsi cerrahisi için cerrahi öncesi değerlendirme amacı nöbetlerin ortaya beynin alanının lokalizasyonu sonucuna ve bu güvenle önemli açıkları 5 neden olmadan rezeke edilebilir sağlamaktır. Yapısal MRG, florodeoksiglukoz pozitron emisyon tomografisi (FDG-PET), iktal tek foton emisyon bilgisayarlı tomografi (SPECT), manyetoensefalografi (MEG) dipoller, fonksiyonel MRI (fMRI) ve dahil olmak üzere bu katkı tanısal görüntüleme yöntemleri, geniş bir yelpazesi vardır difüzyon tensör görüntüleme (DTG) 6. birden fazla veri setleri simültane çeviriye ve her veri seti başka nasıl bir ilişki göz önüne alınmasını gerektirir çünkü Epilepsi cerrahisi ideal 3DMMI için uygundur. Pek çok durumda, invazif olmayan araştırmalar t başarısızo rezeksiyon geçmek için gerekli kanıt düzeyi sağlar. Bu durumlarda intrakranial EEG (IC EEG) kayıtları nöbetleri önlemek için çıkarılması gerekir beyin bölgesini belirlemek için gereklidir. Giderek, IC EEG kayıt derinliği elektrot sayıda 3D 1,7-10 nöbet ile ilişkili elektriksel aktivitenin orijinal ve üretim yakalamak için intraserebral yerleştirildiği Seeg adı verilen bir teknik ile gerçekleştirilir. Seeg implantasyonu ilk adım örneklenmiş gereken beyin alanlarını tanımlayan, implantasyon strateji geliştirmektir. Bu epilepsi kaynağının konumunu sonucuna herhangi bir lezyon ve fonksiyonel görüntüleme verileri ile yapısal görüntüleme, klinik ve non-invaziv EEG tarihini entegre içerir. İkinci adım elektrot yörüngeleri kesin cerrahi planlama olduğunu. cerrah el merkezleme, güvenli avasküler elektrot yörüngeleri sağlamalıdırgirus ve uzaktan kortikal yüzey damarlar ve ortogonal kafatası çaprazlayan taç ectrode girişleri. Buna ek olarak, tüm implantasyon düzeneği de uygun elektrot arası aralığı ve herhangi bir elektrot çarpışmalar, oluşmalıdır. Yoğun bir epilepsi cerrahisi pratiğinde IC EEG elektrot implante rehberlik 3DMMI modelleri üreten fizibilite önce 11 kanıtlanmıştır. Biz de 3DMMI kullanımının klinik karar verme katma değer sağladığını ilkesini ortaya koymuştur. Bir prospektif çalışmada, 3DMMI açıklanması 43/54 (% 80) olguda yönetimin bazı yönlerini değiştirdi ve özellikle derinlik elektrotların 12 158/212 (% 75) konumlandırma değiştirdi. 3DMMI kolaylaştırmak yazılım paketleri bir dizi var. Bu müttefik ameliyathanede kullanılan ticari olarak mevcut nöronavigasyon platformları, özel planlama yazılımı suit dahilnöronavigasyon platformları ve araştırma odaklı tek başına görüntü entegrasyonu ve görselleştirme platformları ile. klinik uygulamaya çevrilmesinde işlevselliği, esneklik ve çok yönlülük, bu platformlar artış, kullanılabilirlik ve olasılığı olarak buna azalır. Biz multimodal görüntü entegrasyonu, gelişmiş 3 boyutlu görselleştirme ve epilepsi tedavisi için 12,13 planlama Seeg elektrot yerleştirme için özel tasarlanmış bir yazılım geliştirdik. vurgu klinik boru hattı içine klinisyenler tarafından yazılımın gerçek zamanlı kullanımını ve hızlı birleşme sağlayan bir klinik senaryo kullanım kolaylığı üzerindedir. Yazılım NiftyReg, NiftySeg ve NiftyView birleştiren translasyonel görüntüleme platformu 14 üzerinde çalışır. Bu yazıda klinik pratikte yazılımı kullanarak protokolü yola. Görüntü ko-kayıt, ilgi alanlarının segmentasyon, beyin segmentasyon, ayıklamak için adımlaradanmış damar görüntüleme 15, 3B modeller bina Seeg implantasyonu planlama ve hızla ameliyathaneye modelleri ve planları ihraç gelen kan damarları açıklanmıştır. Bir roman araç da 13 planlama otomatik multi-yörünge için tarif, yani implantasyonlarının güvenliğini ve etkinliğini artırır ve büyük ölçüde planlama süresini azaltır.

<table><tbody><tr><td>EpiNav</td><td>UCL</td><td></td><td>Inhouse software platform for image integration, segmentation, visualisation and surgical planning</td></tr><tr><td>Freesurfer</td><td>Martinos Centre for Biomedical Imaging</td><td></td><td>Software for cortical segmentation</td></tr><tr><td>S7 Stealthstation</td><td>Medtronic</td><td></td><td>Neuronavigation system</td></tr><tr><td>MeshLab</td><td>ISTI-CNR</td><td></td><td>3D mesh processing software</td></tr><tr><td>NiftiK</td><td>UCL</td><td></td><td>Translational imaging platform</td></tr><tr><td>AMIRA</td><td>Visualisation Sciences Group</td><td></td><td>Image integration software</td></tr></tbody></table>

a pipeline for 3d multimodality image integration and computer-assisted planning in epilepsy surgery

Epilepsi cerrahisi zor ve cerrahi öncesi planlamayı yardımcı olmak için 3D multimodalite görüntü entegrasyonu (3DMMI) kullanımı köklü olduğunu. Multimodalite görüntü entegrasyonu teknik olarak zor olabilir ve klinik pratikte atıl edilir. Biz görüntü entegrasyonu, 3 boyutlu görselleştirme ve cerrahi planlama için tek bir yazılım platformu geliştirdik. Burada, bizim boru hattı görüntü ko-kayıt, manuel segmentasyon, beyin ve damar çıkarma, 3 boyutlu görselleştirme ve stereoEEG (Seeg) implantasyonu manuel planlama ile geçmeden, görüntü alımı ile başlayan, adım-adım moda açıklanmıştır. Yazılımın yayılması ile bu boru hattı diğer gruplar 3DMMI yarar sağlayan, diğer merkezlerde çoğaltılabilir. Ayrıca stereoEEG implantasyon planları oluşturmak için bir otomatik, çok yörünge planlayıcısı kullanımını tarif eder. Ön çalışmalar bu Seeg implantasyonu planlama için hızlı, güvenli ve etkili bir yardımcı olduğunu gösteriyor. Son olarak, basit solutiameliyathanede planların uygulanması için ticari nöronavigasyon sistemlerine plan ve modellerin ihracat için açıklanmıştır. Bu yazılım epilepsi cerrahisi yolunun boyunca klinik karar vermeyi destekleyen değerli bir araçtır.

Seçilen nöronavigasyon sistemi görüntü entegrasyonu, görselleştirme, manuel planlama ve ihracat için açıklanan protokol Bu 319 derinlik elektrotları implantasyon, Seeg implantasyonu 12 35 olgu içermektedir Ağustos 2013 yılından bu yana ve Sinir Ulusal Hastanesinde istihdam edilmiştir. Hastaların 27/35 (% 77) implantasyon nöbet başlangıç ​​alanını tespit bir göstergesi olan kortikal rezeksiyon aşağıdaki implantasyon, ilerlemiştir. Orada derinlik elektrotların yerleştirilmesi ile ilişkili bir hemorajik komplikasyon olmuştur ve bu konservatif olarak tedavi edildi. Öncesi değerlendirme sırasında kullanılan görüntüleme yöntemleri bir vaka ile vaka bazında karar verilir ve Tablo 1&#39;de açıklanmıştır. Protokol esnektir ve DICOM veya Nifti formatında alınabilir herhangi bir görüntüleme modalitesi dahil edebilirsiniz. Şekil 1 bizim in-house yazılım platformu için temel görüntüleyici gösterir ve 2, 3, 4 ve 5 3D multimodalite modellerinin inşası sırasında tipik ekran olarak göstermektedir. Klinik boru içine Bu protokol, ve diğer merkezlere bu yazılımın yaygınlaştırılması kesintisiz entegrasyon, başarı yararlı bir vekil marker &quot;dir. Epilepsi cerrahisi popülasyonda klinik fayda değerlendirilmesinde güçlükler iyi bilinen ve başka bir yerde 12 tanımlanmıştır. Bu boru hattı, nispeten kullanıcı dostu ve diğer merkezlerde çoğaltmak kolay, esnek bir aerodinamik bir çözüm sunmaktadır. Bilgisayar destekli planlayıcı (CAP) geriye dönük olarak önceki manuel planlanan implantasyonu 16 üzerinde test edilmiştir yeni bir gelişmedir. Ön sonuçlar CAP daha güvenli, daha effic üretir düşündürmektediruygulamak mümkün olup sağ- lasa implant uygulamaları, etkin bir biçimde 16. Tablo 2 bu nicel karşılaştırma gösteren bir sürede tamamlanır. Klinik pratikte CAP kullanarak ileriye dönük çalışma devam etmektedir. CAP sürücüler algoritma daha önce 13 tarif edilmiştir. Şekil 6 otomatik çoklu-yörünge planlayıcısı tipik bir sonucu gösterir. girildiğinde kritik yapılar damarlar, atardamarlar ve yüzey sulkuslar vardır. . Girusların taç yörünge ortalamasını ve kafa derisi dışlama maskesi yörünge giriş noktaları sınırlayıcı Not ilişkili metrik ve yörünge uzunluğu grafik gösterimi ile, 7 bireysel yörünge için tipik bir risk görselleştirme grafiğini göstermektedir. <img alt="Şekil 1" src="/files/ftp_upload/53450/53450fig1.jpg"/&gt; Şekil 1. In-house Yazılım Platformu Temel Görüntüleyici Ekran. Kısayollar plug-in araçları, kullanım aracı SAĞA akım fiş içeren sol Data Manager, TOP- araç çubuğu, merkeze 4 Ortho-görmek göstermek. <a href="https://www-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/53450/53450fig1large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="şekil 2" src="/files/ftp_upload/53450/53450fig2.jpg" /> In-house Yazılım Şekil 2. Segmentasyon ve 3D Görselleştirme. Üst üste bindirilmiş yüzey modelleri ile (A) aksiyal T1 MR, modeller (mavi-venlerin (B) 3D yüzey render, transkranial manyetik stimülasyon, Turuncu kavisli fasikül traktografi, mavi kortikospinal traktografi, pink- optik radyasyon Traktografinin gelen yeşil-motorlu el sarı-unsinat fasikül traktografisi, purple- talamus segmentation). <a href="https://www-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/53450/53450fig2large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 3," src="/files/ftp_upload/53450/53450fig3.jpg" /> Korteks Yüzey Modellerinin 3. Nesil Şekil. Dosya 1-5002 den eşiklenir wmparc (A) wmparc dosyanın eksenel görünümü, (B), binarised wmparc dosyasının (C) yüzey oluşturma. <a href="https://www-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/53450/53450fig3large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 4," src="/files/ftp_upload/53450/53450fig4.jpg" /> Vesselness kullanırken-ev Yazılım Şekil 4. Gemi Ekstraksiyon. (A) aksiyel BT anjiyografi 3D faz kontrast M ile birlikte kayıtlıRİ. Venlerin (mavi) ve arterlerin (kırmızı) (B) 3D yüzey oluşturma. <a href="https://www-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/53450/53450fig4large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 5," src="/files/ftp_upload/53450/53450fig5.jpg" /> Korteks (gri) ve saçlı deri yüzeyine (beyaz) yüzey render Cortex Hacmi Model 3D Ses render Şekil 5. Nesil. <a href="https://www-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/53450/53450fig5large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 6," src="/files/ftp_upload/53450/53450fig6.jpg" /> Bilgisayar destekli Yörünge Planlama Şekil 6. 3D Multimodalite Modelleri. (A) kafa derisi (beyaz), saçlı deri dışlama maskesi (sarı) ve yörüngeleri (purple). (B) saçlı deri ve maske beyin (pembe) göstermek için şeffaf, sulkuslar (yeşil), damarlar (mavi) ve arterler (kırmızı). Yörüngeleri ve beyin göstermek için kaldırıldı (C) saçlı deri ve maske. (D) yörüngeleri, yüzey sulkuslar, damarları ve arterler göstermek için kaldırıldı beyin. <a href="https://www-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/53450/53450fig6large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 7," src="/files/ftp_upload/53450/53450fig7.jpg" /> Şekil 7. Bireysel Yörüngelerinin ile Metrik İlişkili Grafik Görselleştirme. çapında bir kan damarı&gt; 1 mm Top- uzunluk, açı kateden kafatası, risk, G / W oranı ve minimum mesafe. yörünge boyunca yörünge (kırmızı-arter, mavi-damar yapısı (maksimum 10 mm y-Eksen mesafe) uzunluğu boyunca yakın kritik yapının orta grafik ekran, x-Eksen mesafesiBeyin girişi hedef için, SM güvenlik marjı kritik yapıya yörüngenin 3 mm ayrılması) işaretler yatay kırmızı çizgi olarak temsil etti. Gri ve beyaz cevher ile yörünge yolu (yeşil-ekstraserebral, gri-gri madde, beyaz-beyaz madde) Alt-grafik ekran. <a href="https://www-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/53450/53450fig7large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <table fo:keep-together.within-page="1"><tbody><tr><td> yöntem </td><td> yer </td><td> Ön-işleme </td><td> Görüş alanı (AP x RL x IS) </td><td> Voksel boyutu (AP x RL x IS) </td></tr><tr><td> 3D T1 FSPGR </td><td> ES </td><td> Yok hayır </td><td> 256 x 256 x 166 </td><td> 0.94 x 0.94 x 1.1 </td></tr><tr><td> Koronal T2 FLAIR </td><td> ES </td><td> Yok hayır </td><td> 256 x 160 x 32 </td><td> 0.94 x 1.5 x 3.5 </td></tr><tr> &lt;Gadolinyumlu td&gt; Navigasyon T1 </td><td> NHNN </td><td> Yok hayır </td><td> 512 x 512 x 144 </td><td> 0.5 x 0.5 x 1.5 </td></tr><tr><td> MRG 3D faz kontrast </td><td> NHNN </td><td> Yok hayır </td><td> 256 x 256 x 160 </td><td> 0.85 x 0.85 x 1 </td></tr><tr><td> BT anjiyografi </td><td> NHNN </td><td> Yok hayır </td><td> 512 x 512 x 383 </td><td> 0.43 x 0.43 x 0.75 </td></tr><tr><td> MEG dipol </td><td> NHNN </td><td> Evet </td><td></td><td></td></tr><tr><td> İktal-interiktal SPECT </td><td> UCLH </td><td> Evet </td><td> 128 x 128 x 49 </td><td> 3,9 x 3,9 x 3,9 </td></tr><tr><td> FDG-PET </td><td> UCLH </td><td> Evet </td><td> 128 x 128 x 47 </td><td> 1.95 x 1.95 x 3.3 </td></tr><tr><td> DTI </td><td> ES </td><td> Evet </td><td> 128 x 128 x 60 </td><td> 1.88 x 1.88 x 2.4 </td></tr><tr><td> Fonksiyonel MRI, EEG-korelasyon fMRI </td><td> ES </td><td> Evet </td><td> 128 x 128 x 58 </td><td&gt; 1.87 x 1.87 x 2.5 </td></tr></tbody></table> Nöroloji ve Nöroşirurji, UCLH- University College London Hospital, FSPGR-FastSpoiledGradientRecalledEcho, MEG-manyetoensefalografinin, SPECT-tek foton emisyon bilgisayarlı tomografi, FDG PET Görüntü Entegrasyonu ((ES-Epilepsi Derneği, NHNN-Ulusal Hastane için kullanılan Tablo 1. Görüntüleme Yöntemleri - fluorodeoksiglukoz pozitron emisyon tomografi, DTI-difüzyon tensör görüntüleme, AP ön arka, RL - sağdan sola, IS - üstün alt). <table fo:keep-together.within-page="1"><tbody><tr><td></td><td> Manuel Planlama * </td><td> CAP * </td><td> Tahmini Fark (Manuel-CAP) </td><td> Hata </td><td> P değeri </td></tr><tr><td> Elektrot uzunluğu (mm, 1 dp) </td><td> 57.9 (21.8) </td><td> 53.9 (15.6) </td><td> 4.74 </td><td> 1.59 </td><td> &lt;0.05 </td></tr><tr><td> Giriş Açısı (dikey kapalı derece, 1 dp) </td><td> 16.2 (12.8) </td><td> 13.0 (7.6) </td><td> 5.89 </td><td> 1.07 </td><td> &lt;0.05 </td></tr><tr><td> Riski (normalize birimler, 2 dp) </td><td> 0.41 (0.79) </td><td> 0.36 (0.42) </td><td> 0.19 </td><td> 0.03 </td><td> &lt;0.05 </td></tr><tr><td> Kan Gemi minimum mesafe (mm 1 dp) </td><td> 4.5 (3.0) </td><td> 4.5 (3.0) </td><td> -0.56 </td><td> 0.2 </td><td> &lt;0.05 </td></tr><tr><td> Gri Madde içinde İntraserebral Elektrot oranı (2 dp) </td><td> 0.33 (0.33) </td><td> 0.48 (0.28) </td><td> -0.11 </td><td> 0.02 </td><td> &lt;0.05 </td></tr></tbody></table> Manuel ve Bilgisayar assis arasındaki Tablo 2. İstatistiksel Karşılaştırmasıted Planlaması (CAP). * İlk değer medyan olduğunu, parantez içindeki ikinci değer aralığı çeyrekler arası olduğunu. Bu tablo 16 ila izni ile çoğaltılmıştır.

Watch this Scientific Journal Video about A Pipeline for 3D Multimodality Image Integration and Computer-assisted Planning in Epilepsy Surgery at JoVE.com

A Pipeline for 3D Multimodality Image Integration and Computer-assisted Planning in Epilepsy Surgery

Biz epilepsi cerrahisi görüntü entegrasyonu, görselleştirme ve planlama için bizim özel olarak tasarlanmış yazılımı kullanmak için gereken adımları açıklar.

Epilepsi Cerrahisi 3D Multimodalite Görüntü Entegrasyonu ve Bilgisayar destekli Planlama Bir Boru Hattı

Epilepsy surgery is challenging and the use of 3D multimodality image integration (3DMMI) to aid presurgical planning is well-established. Multimodality ...

a-pipeline-for-3d-multimodality-image-integration-computer-assisted

Universidad San Sebastian

Research

JoVE Journal

Medicine

12.0K Görüntüleme.  UCL Institute of Neurology.  Biz epilepsi cerrahisi görüntü entegrasyonu, görselleştirme ve planlama için bizim özel olarak tasarlanmış yazılımı kullanmak için gereken adımları açıklar. 

Video: A Pipeline for 3D Multimodality Image Integration and Computer-assisted Planning in Epilepsy Surgery

Stereo-Electro-Encephalo-Graphy (SEEG) With Robotic Assistance in the Presurgical Evaluation of Medical Refractory Epilepsy: A Technical Note

SEEG is a method and technique which is used for accurate, invasive recording of seizure activity via three dimensional recordings. In epilepsy patients who are deemed appropriate candidates for invasive recordings, the decision to monitor is made between the subdural grids versus SEEG. Invasive neuromonitoring for epilepsy is pursued in patients with complex, medically refractory epilepsy. The goal of invasive monitoring is to offer resective surgery with the hope of allowing seizure freedom. SEEG&#39;s advantages include access to deep cortical structures, an ability to localize the epileptogenic zone (EZ) when subdural grids have failed to do so, and in patients with non-lesional extra-temporal epilepsies. In this manuscript, we present a succinct historical overview of the SEEG and report on our experience with frameless stereotaxy under robotic. An imperative step of SEEG insertion is planning the electrode trajectories. In order to most effectively record ictal activity via SEEG trajectories should be planned based upon a hypothesis of where the seizure activity originates the presumed epileptogenic zone (EZ). The EZ hypothesis is based on a standardized preoperative workup including video-EEG monitoring, MRI (magnetic resonance imaging), PET (positron emission tomography), ictal SPECT (Single-photon emission computed tomography), and neuropsychological assessment. Using a suspected EZ, SEEG electrodes can be placed minimally invasively yet maintain accuracy and precision. Clinical results showed the ability to localize the EZ in 78% of difficult to localize epileptic patients.1

Stereo-Electro-Encephalo-Graphy SEEG With Robotic Assistance in the Presurgical Evaluation of Medical Refractory Epilepsy: A Technical Note

Stereo-electroencephalography (SEEG) aids in localization of epileptogenic zones, however, remains relatively underutilized in the United States. The goal of this abstract is to provide a brief introduction to the technique of SEEG and further a detailed technique of using robotic assistance in the placement of SEEG electrodes.

Tıbbi Refrakter Epilepsi Cerrahi öncesi Değerlendirilmesi Robotik Yardım ile stereo-Elektro-Ensefalo-Graphy (Seeg): Bir Teknik Not

SEEG is a method and technique which is used for accurate, invasive recording of seizure activity via three dimensional recordings. In epilepsy patients ...

Tıp

A Multimodal Imaging- and Stimulation-based Method of Evaluating Connectivity-related Brain Excitability in Patients with Epilepsy

Resting-state functional connectivity MRI (rs-fcMRI) is a technique that identifies connectivity between different brain regions based on correlations over time in the blood-oxygenation level dependent signal. rs-fcMRI has been applied extensively to identify abnormalities in brain connectivity in different neurologic and psychiatric diseases. However, the relationship among rs-fcMRI connectivity abnormalities, brain electrophysiology and disease state is unknown, in part because the causal significance of alterations in functional connectivity in disease pathophysiology has not been established. Transcranial Magnetic Stimulation (TMS) is a technique that uses electromagnetic induction to noninvasively produce focal changes in cortical activity. When combined with electroencephalography (EEG), TMS can be used to assess the brain's response to external perturbations. Here we provide a protocol for combining rs-fcMRI, TMS and EEG to assess the physiologic significance of alterations in functional connectivity in patients with neuropsychiatric disease. We provide representative results from a previously published study in which rs-fcMRI was used to identify regions with abnormal connectivity in patients with epilepsy due to a malformation of cortical development, periventricular nodular heterotopia (PNH). Stimulation in patients with epilepsy resulted in abnormal TMS-evoked EEG activity relative to stimulation of the same sites in matched healthy control patients, with an abnormal increase in the late component of the TMS-evoked potential, consistent with cortical hyperexcitability. This abnormality was specific to regions with abnormal resting-state functional connectivity. Electrical source analysis in a subject with previously recorded seizures demonstrated that the origin of the abnormal TMS-evoked activity co-localized with the seizure-onset zone, suggesting the presence of an epileptogenic circuit. These results demonstrate how rs-fcMRI, TMS and EEG can be utilized together to identify and understand the physiological significance of abnormal brain connectivity in human diseases.

Resting-state functional-connectivity MRI has identified abnormalities in patients with a wide range of neuropsychiatric disorders, including epilepsy due to malformations of cortical development. Transcranial Magnetic Stimulation in combination with EEG can demonstrate that patients with epilepsy have cortical hyperexcitability in regions with abnormal connectivity.

Epilepsi Hastalarında Beyin uyarılabilmenin Bağlantı ile ilgili değerlendirmek için bir Multimodal imaging- ve Uyarım tabanlı Yöntemi

Resting-state functional connectivity MRI (rs-fcMRI) is a technique that identifies connectivity between different brain regions based on correlations ...

A MRI-Based Toolbox for Neurosurgical Planning in Nonhuman Primates

In this paper, we outline a method for surgical preparation that allows for the practical planning of a variety of neurosurgeries in NHPs solely using data extracted from magnetic resonance imaging (MRI). This protocol allows for the generation of 3D printed anatomically accurate physical models of the brain and skull, as well as an agarose gel model of the brain modeling some of the mechanical properties of the brain. These models can be extracted from MRI using brain extraction software for the model of the brain, and custom code for the model of the skull. The preparation protocol takes advantage of state-of-the-art 3D printing technology to make interfacing brains, skulls, and molds for gel brain models. The skull and brain models can be used to visualize brain tissue inside the skull with the addition of a craniotomy in the custom code, allowing for better preparation for surgeries directly involving the brain. The applications of these methods are designed for surgeries involved in neurological stimulation and recording as well as injection, but the versatility of the system allows for future expansion of the protocol, extraction techniques, and models to a wider scope of surgeries.

The method outlined below aims to provide a comprehensive protocol for the preparation of nonhuman primate (NHP) neurosurgery using a novel combination of three-dimensional (3D) printing methods and MRI data extraction.

İnsan olmayan Primatlarda Nöroşirürji Planlaması için MRI Tabanlı Araç Kutusu

In this paper, we outline a method for surgical preparation that allows for the practical planning of a variety of neurosurgeries in NHPs solely using ...

Biyomühendislik

Patient-Specific Polyvinyl Alcohol Phantom Fabrication with Ultrasound and X-Ray Contrast for Brain Tumor Surgery Planning

Phantoms are essential tools for clinical training, surgical planning and the development of novel medical devices. However, it is challenging to create anatomically accurate head phantoms with realistic brain imaging properties because standard fabrication methods are not optimized to replicate any patient-specific anatomical detail and 3D printing materials are not optimized for imaging properties. In order to test and validate a novel navigation system for use during brain tumor surgery, an anatomically accurate phantom with realistic imaging and mechanical properties was required. Therefore, a phantom was developed using real patient data as input and 3D printing of molds to fabricate a patient-specific head phantom comprising the skull, brain and tumor with both ultrasound and X-ray contrast. The phantom also had mechanical properties that allowed the phantom tissue to be manipulated in a similar manner to how human brain tissue is handled during surgery. The phantom was successfully tested during a surgical simulation in a virtual operating room.
The phantom fabrication method uses commercially available materials and is easy to reproduce. The 3D printing files can be readily shared, and the technique can be adapted to encompass many different types of tumor.

This protocol describes the fabrication of a patient specific skull, brain and tumor phantom. It uses 3D printing to create molds, and polyvinyl alcohol (PVA-c) is used as the tissue mimicking material.

Beyin Tümörü Cerrahisi Planlaması için Ultrason ve X-Ray Kontrastı ile Hastaya Özel Polivinil Alkol Phantom İmalatı

Phantoms are essential tools for clinical training, surgical planning and the development of novel medical devices. However, it is challenging to create ...

A High-Throughput Image-Guided Stereotactic Neuronavigation and Focused Ultrasound System for Blood-Brain Barrier Opening in Rodents

The blood-brain barrier (BBB) has been a major hurdle for the treatment of various brain diseases. Endothelial cells, connected by tight junctions, form a physiological barrier preventing large molecules (&#62;500 Da) from entering the brain tissue. Microbubble-mediated focused ultrasound (FUS) can be used to induce a transient local BBB opening, allowing larger drugs to enter the brain parenchyma.
In addition to large-scale clinical devices for clinical translation, preclinical research for therapy response assessment of drug candidates requires dedicated small animal ultrasound setups for targeted BBB opening. Preferably, these systems allow high-throughput workflows with both high-spatial precision as well as integrated cavitation monitoring, while still being cost effective in both initial investment and running costs.
Here, we present a bioluminescence and X-ray guided stereotactic small animal FUS system that is based on commercially available components and fulfills the aforementioned requirements. A particular emphasis has been placed on a high degree of automation facilitating the challenges typically encountered in high-volume preclinical drug evaluation studies. Examples of these challenges are the need for standardization in order to ensure data reproducibility, reduce intra-group variability, reduce sample size and thus comply with ethical requirements and decrease unnecessary workload. The proposed BBB system has been validated in the scope of BBB opening facilitated drug delivery trials on patient-derived xenograft models of glioblastoma multiforme and diffuse midline glioma.

The blood-brain barrier (BBB) can be temporarily disrupted with microbubble-mediated focused ultrasound (FUS). Here, we describe a step-by-step protocol for high-throughput BBB opening in vivo using a modular FUS system accessible for non-ultrasound experts.

Kemirgenlerde Kan-Beyin Bariyeri Açıklığı için Yüksek Verimli Görüntü Destekli Stereotaktik Nöronavigasyon ve Odaklanmış Ultrason Sistemi

The blood-brain barrier (BBB) has been a major hurdle for the treatment of various brain diseases. Endothelial cells, connected by tight junctions, form a ...

Nörobilim

Role of Diffusion MRI Tractography in Endoscopic Endonasal Skull Base Surgery

Endoscopic endonasal surgery has gained a prominent role in the management of complex skull base tumors. It allows the resection of a large group of benign and malignant lesions through a natural anatomical extra-cranial pathway, represented by the nasal cavities, avoiding brain retraction and neurovascular manipulation. This is reflected by the patients' prompt clinical recovery and the low risk of permanent neurological sequelae, representing the main caveat of conventional skull base surgery. This surgery must be tailored to each specific case, considering its features and relationship with surrounding neural structures, mostly based on preoperative neuroimaging. Advanced MRI techniques, such as tractography, have been rarely adopted in skull base surgery due to technical issues: lengthy and complicated processes to generate reliable reconstructions for inclusion in the neuronavigation system. 
This paper aims to present the protocol implemented in the institution and highlights the synergistic collaboration and teamwork between neurosurgeons and the neuroimaging team (neurologists, neuroradiologists, neuropsychologists, physicists, and bioengineers) with the final goal of selecting the optimal treatment for each patient, improving the surgical results and pursuing the advancement of personalized medicine in this field.

We present a protocol to integrate diffusion MRI tractography in patient work-up to endoscopic endonasal surgery for a skull base tumor. The methods for adopting these neuroimaging studies in the pre- and intra-operative phases are described.

Endoskopik Endonazal Kafatası Taban Cerrahisinde Difüzyon MRI Tractografisinin Rolü

Endoscopic endonasal surgery has gained a prominent role in the management of complex skull base tumors. It allows the resection of a large group of ...

Multicolor 3D Printing of Complex Intracranial Tumors in Neurosurgery

Three-dimensional (3D) printing technologies offer the possibility of visualizing patient-specific pathologies in a physical model of correct dimensions. The model can be used for planning and simulating critical steps of a surgical approach. Therefore, it is important that anatomical structures such as blood vessels inside a tumor can be printed to be colored not only on their surface, but throughout their whole volume. During simulation this allows for the removal of certain parts (e.g., with a high-speed drill) and revealing internally located structures of a different color. Thus, diagnostic information from various imaging modalities (e.g., CT, MRI) can be combined in a single compact and tangible object.
However, preparation and printing of such a fully colored anatomical model remains a difficult task. Therefore, a step-by-step guide is provided, demonstrating the fusion of different cross-sectional imaging data sets, segmentation of anatomical structures, and creation of a virtual model. In a second step the virtual model is printed with volumetrically colored anatomical structures using a plaster-based color 3D binder jetting technique. This method allows highly accurate reproduction of patient-specific anatomy as shown in a series of 3D-printed petrous apex chondrosarcomas. Furthermore, the models created can be cut and drilled, revealing internal structures that allow for simulation of surgical procedures.

The protocol describes the fabrication of fully colored three-dimensional prints of patient-specific, anatomical skull models to be used for surgical simulation. The crucial steps of combining different imaging modalities, image segmentation, three-dimensional model extraction, and production of the prints are explained.

Nöroşirürjide Kompleks İntrakraniyal Tümörlerin Çok Renkli 3D Baskısı

Three-dimensional (3D) printing technologies offer the possibility of visualizing patient-specific pathologies in a physical model of correct dimensions. ...

Yüksek Hassasiyetli TUS: Akustik ve Termal Simülasyonlar ile Planlama ve Uygulama

Pipeline for Planning and Execution of Transcranial Ultrasound Neuromodulation Experiments in Humans

Transcranial ultrasound stimulation (TUS) is an emerging non-invasive neuromodulation technique capable of manipulating both cortical and subcortical structures with high precision. Conducting experiments involving humans necessitates careful planning of acoustic and thermal simulations. This planning is essential to adjust for bone interference with the ultrasound beam's shape and trajectory and to ensure TUS parameters meet safety requirements. T1- and T2-weighted, along with zero-time echo (ZTE) magnetic resonance imaging (MRI) scans with 1 mm isotropic resolution, are acquired (alternatively computed tomography x-ray (CT) scans) for skull reconstruction and simulations. Target and trajectory mapping are performed using a neuronavigational platform. SimNIBS is used for the initial segmentation of the skull, skin, and brain tissues. Simulation of TUS is carried over with the BabelBrain tool, which uses the ZTE scan to produce synthetic CT images of the skull to be converted into acoustic properties. We use a phased array ultrasound transducer with electrical steering capabilities. Z-steering is adjusted to ensure that the target depth is reached. Other transducer configurations are also supported in the planning tool. Thermal simulations are run to ensure temperature and mechanical index requirements are within the acoustic guidelines for TUS in human subjects as recommended by the FDA. During TUS delivery sessions, a mechanical arm assists in the movement of the transducer to the required location using a frameless stereotactic localization system.

Yazar Spotlight: İnsan Beyni Modülasyonunu Geliştirme - Transkraniyal Ultrason Stimülasyon Deneyleri için Optimize Edilmiş Protokoller

Transcranial ultrasound stimulation (TUS) is an emerging non-invasive neuromodulation technique that requires careful planning of acoustic and thermal simulations. The methodology describes an image processing and ultrasound simulation pipeline for efficient, user-friendly, streamlined planning for human TUS experimentation.

İnsanlarda Transkraniyal Ultrason Nöromodülasyon Deneylerinin Planlanması ve Yürütülmesi için Boru Hattı

Transcranial ultrasound stimulation (TUS) is an emerging non-invasive neuromodulation technique capable of manipulating both cortical and subcortical ...

Epilepsi Cerrahisi 3D Multimodalite Görüntü Entegrasyonu ve Bilgisayar destekli Planlama Bir Boru Hattı

Özet

Daha Fazla Video Keşfet

Bu videodaki bölümler

Tıbbi Refrakter Epilepsi Cerrahi öncesi Değerlendirilmesi Robotik Yardım ile stereo-Elektro-Ensefalo-Graphy (Seeg): Bir Teknik Not

Epilepsi Hastalarında Beyin uyarılabilmenin Bağlantı ile ilgili değerlendirmek için bir Multimodal imaging- ve Uyarım tabanlı Yöntemi

İnsan olmayan Primatlarda Nöroşirürji Planlaması için MRI Tabanlı Araç Kutusu

Beyin Tümörü Cerrahisi Planlaması için Ultrason ve X-Ray Kontrastı ile Hastaya Özel Polivinil Alkol Phantom İmalatı

Kemirgenlerde Kan-Beyin Bariyeri Açıklığı için Yüksek Verimli Görüntü Destekli Stereotaktik Nöronavigasyon ve Odaklanmış Ultrason Sistemi

Endoskopik Endonazal Kafatası Taban Cerrahisinde Difüzyon MRI Tractografisinin Rolü

Nöroşirürjide Kompleks İntrakraniyal Tümörlerin Çok Renkli 3D Baskısı

İnsanlarda Transkraniyal Ultrason Nöromodülasyon Deneylerinin Planlanması ve Yürütülmesi için Boru Hattı

İnsanlarda Transkraniyal Ultrason Nöromodülasyon Deneylerinin Planlanması ve Yürütülmesi için Boru Hattı

İnsanlarda Transkraniyal Ultrason Nöromodülasyon Deneylerinin Planlanması ve Yürütülmesi için Boru Hattı