Побудова тривимірної моделі кровоносної системи головного мозку для задач планування і тренування проведення нейрохірургічних втручань

Oleg Avrunin, Maksym Tymkovych, Anatoliy Bykh

Анотація


Робота присвячена побудові тривимірної моделі кровоносної системи головного мозку людини, для задач планування і тренування проведення нейрохірургічних втручань. Запропоновано основні етапи, що забезпечують побудову  тривимірної моделі на основі параметричних даних, а також її математичного опису. Показана можливість використання розробленого підходу для забезпечення навчання проведення нейрохірургічного віртуального втручання, а в майбутньому, з використанням швидкого 3d прототипіювання, і реального

Ключові слова


кровоносна система, моделювання, мозок, операція, нейрохірургія, планування

Повний текст:

PDF

Посилання


Hou, B. L., Bhatia, S., Carpenter, J. S. Quantitative comparisons on hand motor functional areas determined by resting state and task BOLD fMRI and anatomical MRI for pre-surgical planning of patients with brain tumors. NeuroImage : Clinical, 2016, 11, 378-387, doi: 10.1016/j.nicl.2016.03.003.

Tymkovych, M. Y., Avrunin, O. G. Farouk, H. I. Reconstruction method of the intact surface of surgical accesses. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2014, 9(70), 37-41.

Kettenbach, J., Wong, T., Kacher, D., Hata, N., Schwartz, R. B., Black, P., Kikinis, R., Jolesz, F. A. Computer-based imaging and interventional MRI applications for neurosurgery. Computerized Medical Imaging and Graphics, 1999, 23, 245-258.

Martinez-Ramirez, D., Hu, W., Bona, A. R., Okun, M. S., Shukla, A. W. Update on deep brain stimulation in Parkinson’s disease. Translational Neurodegeneration, 2015, 4-12, doi: 10.1186/s40035-015-0034-0.

Gee, L. E., Walling, I., Ramirez-Zamora, A., Shin, D. S., Pilitsis, J. G. Subthalamic deep brain stimulation alters neuronal firing in canonical pain nuclei in a 6-hydroxydopamine lesioned rat model of Parkinson’s disease. Experimental Neurology, 2016, 283, 298-307, doi: 10.1016/j.expneurol.2016.06.031.

Qiu, M. H., Chen, M. C., Wu, J., Nelson, D., Lu, J. Deep brain stimulation in the globus pallidus externa promotes sleep. Neuroscience, 2016, 322, 115-120, doi: 10.1016/j.neuroscience.2016.02.032.

Ramirez-Zamora, A., Smith, H., Youn, Y., Durphy, J., Shin, D. S., Pilitsis, J. G. Hyperhidrosis associated with subthalamic deep brain stimulation in Parkinsons’s disease: Insights into central autonomic functional anatomy. Journal of the Neurosurgical Sciences, 366, 59-64, doi: 10.1016/j.jns.2016.04.045.

Trope, M., Shamir, R. R., Joskowicz, L., Medress, Z., Rosenthal, G., Mayer, A., Levin, N., Bick, A., Shoshan, Y. The role of automatic computer-aided surgical trajectory planning in improving the expected safety of stereotactic neurosurgery. Int J CARS, 1127-1140, doi: 10.1007/s11548-014-1126-5.

Nowell, M., Sparks, R., Zombori, G., Miserocchi, A., Rodionov, R., Diehl, B., Wehner, T., Baio, G., Trevisi, G., Tisdall, M., Ourselin, S., McEvoy, A. W., Duncan, J. Comparision of computer-assisted and manual planning for depth electrode implantations in epilepsy. J Neurosurg, 2015, 124(6), 1-9, doi: 10.3171/2015.6.JNS15487.

Cardinale, F., Pero, G., Quilici, L., Piano, M., Colombo, P., Moscato, A., Castana, L., Casaceli, G., Fushilllo, D., Gennari, L., Cenzato, M., Russo, G. L., Cossu, M. Cerebral Angiography for Multimodal Surgical Planning in Epilepsy Surgery: Description of a New Three-Dimensional Technique and Literature Review. World Neurosurgery, 2015, 84(2), 1-10, doi: 10.1016/j.wneu.2015.03.028.

Fujii, T., Emoto, H., Sugou, N., Mito, T., Shibata, I. Neuropath planner-automatic path searching for neurosurgery. International Congress Series, 2003, 1256, 587-596, doi: 10.1016/S0531-5131(03)00363-7.

Zelmann, R., Beriault, S., Marinho, M. M., Mok, K., Hall, J. A., Guizard, N., Haegelen, C., Olivier, A., Pike, G. B., Collins, D. L. Improving recorded volume in mesial temporal lobe by optimizing stereotactic intracranial electrode implantation planning. Int J CARS, 2015, 10(10), 1599-615, doi: 10.1007/s11548-015-1165-6.

Tomasello, F., Conti, A., Torre, D. L. 3D printing in Neurosurgery. World Neurosurgery, 2016, 91, 633-634, doi: 10.1016/j.wneu.2016.04.034.

Waran, V., Narayanan, V., Karuppiah, R., Pancharatnam, D., Chandran, H., Raman, R., Ariff, Z., Rahman, A., Owen, S. L. F., Aziz, T. Z. Injecting Realism in Surgical Training – Initial Simulation Experience With Custom 3D Models. Journal of Surgical Education, 2013, 71(2), 193-197, doi:10.1016/j.jsurg.2013.08.010.

Lan, Q., Chen, A., Zhang, T., Li, G., Zhu, Q., Fan, X., Ma, C., Xu, T. Development of 3D Printed Craniocerebral Models for Simulated Neurosurgery. World Neurosurgery, 2016, 91, 434-442, doi:10.1016/j.wneu.2016.04.069.

Malik, H. H., Darwood, A. R. J., Shaunak, S., Kulatilake, P., El-Hilly, A. A., Mulki, O., Baskaradas, A. Three-Dimensional Printing In Surgery: A Review Of Current Surgical Applications. Journal of Surgical Research, 2015, 199(2), 512-522, doi:10.1016/j.jss.2015.06.051.

Avrunin, O. G., Tymkovych, M. Y., Farouk, H. I. Determining the degree of invasiveness of surgical access for planning surgery. Bionics of Intelligence, 2013, 2(81), 101-104.

Avrunin, O. G., Tymkovych, M. Y. Optimization of Neurosurgical Access Using the Digital Atlas of Intracerebral Structures. Vesnik NTU "KhPI": New solutions in modern technologies, 2015, 39(1148), 63-67.

Gutierrez, J., Rosoklija, G., Murray, J., Chon, C., Elkind, M. S. V., Goldman, J., Honig, L. S., Dwork, A. J., Morgello, S., Marshall, R. S. A quantitative perspective to the study of brain arterial remodeling of donors with and without HIV in the Brain Arterial Remodeling Study (BARS). Frontiers in physiology, 2014, 5, 1-11, doi:10.3389/fphys.2014.00056.

Srinivasan, V. M., Chintalapani, G., Duckworth, E. A. M., Kan, P. Application of 4D-DSA for Dural Arteriovenous Fistuals. World Neurosurgery, 2016, doi:10.1016/j.wneu.2016.05.021


Пристатейна бібліографія ГОСТ


  1. Hou, B. L. Quantitative comparisons on hand motor functional areas determined by resting state and task BOLD fMRI and anatomical MRI for pre-surgical planning of patients with brain tumors / B. L. Hou, S. Bhatia, J. S. Carpenter // NeuroImage: Clinical. – 2016. – № 11. – P. 378-387. – doi: 10.1016/j.nicl.2016.03.003.
  2. Тымкович, М. Ю. Способ реконструкции интактной поверхности хирургических доступов / М. Ю. Тымкович, О. Г. Аврунин, Х. И. Фарук // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. – 2014. – V. 4. – №9 (70). – С. 37-41.
  3. Kettenbach, J. Computer-based imaging and interventional MRI applications for neurosurgery / J. Kettenbach, T. Wong, D. Kacher, N. Hata, R. B. Schwartz, P. Black, R. Kikinis, F. A. Jolesz // Computerized Medical Imaging and Graphics. – 1999. – № 23. – P. 245-258.
  4. Martinez-Ramirez, D. Update on deep brain stimulation in Parkinson’s disease / D. Martinez-Ramirez, W. Hu, A. R. Bona, M. S. Okun, A. W. Shukla // Translational Neurodegeneration. – 2015. – P. 4-12. – doi: 10.1186/s40035-015-0034-0.
  5. Gee, L. E. Subthalamic deep brain stimulation alters neuronal firing in canonical pain nuclei in a 6-hydroxydopamine lesioned rat model of Parkinson’s disease / L. E. Gee, I. Walling, A. Ramirez-Zamora, D. S. Shin, J. G. Pilitsis // Experimental Neurology. – V. 283. – 2016. – P. 298-307. – doi: 10.1016/j.expneurol.2016.06.031.
  6. Qiu, M. H. Deep brain stimulation in the globus pallidus externa promotes sleep / M. H. Qiu, M. C. Chen, J. Wu, D. Nelson, J. Lu // Neuroscience. – V. 322. – 2016. – P. 115-120. – doi: 10.1016/j.neuroscience.2016.02.032.
  7. Ramirez-Zamora, A. Hyperhidrosis associated with subthalamic deep brain stimulation in Parkinsons’s disease: Insights into central autonomic functional anatomy / A. Ramirez-Zamora, H. Smith, Y. Youn, J. Durphy, D. S. Shin, J. G. Pilitsis // Journal of the Neurosurgical Sciences. – V. 366. – 2016. – P. 59-64. – doi: 10.1016/j.jns.2016.04.045.
  8. Trope, M. The role of automatic computer-aided surgical trajectory planning in improving the expected safety of stereotactic neurosurgery / M. Trope, R. R. Shamir, L. Joskowicz, Z. Medress, G. Rosenthal, A. Mayer, N. Levin, A. Bick, Y. Shoshan // Int J CARS. – 2014. –
    P. 1127-1140. – doi: 10.1007/s11548-014-1126-5.
  9. Nowell, M. Comparision of computer-assisted and manual planning for depth electrode implantations in epilepsy / M. Nowell, R. Sparks, G. Zombori, A. Miserocchi, R. Rodionov, B. Diehl, T. Wehner, G. Baio, G. Trevisi, M. Tisdall, S. Ourselin, A. W. McEvoy, J. Duncan // J Neurosurg. – 2015. – 124(6). – P. 1-9. – doi: 10.3171/2015.6.JNS15487.
  10. Cardinale, F. Cerebral Angiography for Multimodal Surgical Planning in Epilepsy Surgery: Description of a New Three-Dimensional Technique and Literature Review / F. Cardinale, G. Pero, L. Quilici, M. Piano, P. Colombo, A. Moscato, L. Castana, G. Casaceli, D. Fushilllo, L. Gennari, M. Cenzato, G. L. Russo, M. Cossu // World Neurosurgery. – 2015. – 84(2). – P. 1-10. – doi: 10.1016/j.wneu.2015.03.028.
  11. Fujii, T. Neuropath planner-automatic path searching for neurosurgery / T. Fujii, H. Emoto, N. Sugou, T. Mito, I. Shibata // International Congress Series. – 2003. –V. 1256. – P. 587-596. – doi: 10.1016/S0531-5131(03)00363-7.
  12. Zelmann, R. Improving recorded volume in mesial temporal lobe by optimizing stereotactic intracranial electrode implantation planning / R. Zelmann, S. Beriault, M. M. Marinho, K. Mok, J. A. Hall, N. Guizard, C. Haegelen, A. Olivier, G. B. Pike, D. L. Collins // Int J CARS. – 2015. – 10(10). – 1599-615. – doi: 10.1007/s11548-015-1165-6.
  13. Tomasello, F. 3D printing in Neurosurgery / F. Tomasello, A. Conti, D. L. Torre // World Neurosurgery. – 2016. – 91. – P. 633-634. – doi: 10.1016/j.wneu.2016.04.034.
  14. Waran, V. Injecting Realism in Surgical Training – Initial Simulation Experience With Custom 3D Models / V. Waran, V. Narayanan, R. Karuppiah, D. Pancharatnam, H. Chandran, R. Raman, Z. Ariff, A. Rahman, S. L. F. Owen, T. Z. Aziz // Journal of Surgical Education. – 2013. – 71(2). – P. 193-197. – doi:10.1016/j.jsurg.2013.08.010.
  15. Lan, Q. Development of 3D Printed Craniocerebral Models for Simulated Neurosurgery / Q. Lan, A. Chen, T. Zhang, G. Li, Q. Zhu, X. Fan, C. Ma, T. Xu // World Neurosurgery. – 2016. – 91. – P. 434-442. – doi:10.1016/j.wneu.2016.04.069.
  16. Malik, H. H. Three-Dimensional Printing In Surgery: A Review Of Current Surgical Applications / H. H. Malik, A R. J. Darwood, S. Shaunak, P. Kulatilake, A. A. El-Hilly, O. Mulki, A. Baskaradas // Journal of Surgical Research. – 2015. – 199(2). – 512-522. – doi:10.1016/j.jss.2015.06.051.
  17. Аврунин, О. Г. Определение степени инвазивности хирургического доступа при компьютерном планировании оперативных вмешательств / О. Г. Аврунин, М. Ю. Тымкович, Х. И. Фарук // Бионика интеллекта. – 2013. – Вып. 2 (81). – С. 101-104.
  18. Аврунин, О. Г. Оптимизация нейрохирургических доступов с использованием цифрового атласа внутримозговых структур / О. Г. Аврунин, М. Ю. Тымкович // Вестник НТУ "ХПИ" Серия: Новые решения в современных технологиях. – Харьков: НТУ "ХПИ". – 2015. – № 39 (1148). – С. 63-67.
  19. Gutierrez, J. A quantitative perspective to the study of brain arterial remodeling of donors with and without HIV in the Brain Arterial Remodeling Study (BARS) / J. Gutierrez, G. Rosoklija, J. Murray, C. Chon, M. S. V. Elkind, J. Goldman, L. S. Honig, A. J. Dwork, S. Morgello, R. S. Marshall // Frontiers in physiology. – 2014. – V. 5. – P. 1-11. – doi:10.3389/fphys.2014.00056.
  20. Srinivasan, V. M. Application of 4D-DSA for Dural Arteriovenous Fistuals / V. M. Srinivasan, G. Chintalapani, E. A. M. Duckworth, P. Kan // World Neurosurgery. – 2016. – doi:10.1016/j.wneu.2016.05.021




DOI: https://doi.org/10.20998/2413-4295.2016.25.02

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.