 朱剛  邢金春 共同第一作者 期刊來源：中華泌尿外科雜志2020,41(2):131-805 作者：朱剛1 邢金春2 翁國斌3 胡志全4 李寧忱5 朱鶴5 高平生6 王志華4 朱偉智3 張凱1 李鴻波1 吳準2 朱瑞6 魏希鋒6 王亞楠4 謝群7 傅斌8王行環9 齊琳10 姚欣11 潘鐵軍12 王德林13 劉南14 邱劍光15 楊江根16 張保17 劉卓煒18 韓輝18 李剛19 張濱20 那曼麗20 陸菁菁21 汪磊5 趙子臣5 那彥群5 單位 1北京和睦家醫院泌尿外科 2廈門大學附屬第一醫院泌尿外科 3寧波市鄞州第二醫院泌尿外科 4華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院泌尿外科，武漢 5北京大學首鋼醫院吳階平泌尿外科醫學中心 6寧夏回族自治區人民醫院泌尿外科，銀川 7珠海市人民醫院泌尿外科 8南昌大學第一附屬醫院泌尿外科，南昌 9武漢大學中南醫院泌尿外科，武漢 10中南大學湘雅醫院泌尿外科，長沙 11天津醫科大學附屬腫瘤醫院泌尿外科 12解放軍中部戰區總醫院泌尿外科，武漢 13重慶醫科大學附屬第一醫院泌尿外科 14重慶大學附屬腫瘤醫院泌尿外科 15中山大學附屬第六醫院泌尿外科，廣州 16深圳市羅湖區人民醫院泌尿外科 17航天中心醫院泌尿外科，北京 18中山大學腫瘤防治中心泌尿外科，廣州 19天津醫科大學第二醫院泌尿外科 20北京大學首鋼醫院醫學影像科 21北京和睦家醫院影像科 摘要 目的 探討全息影像術中導航在泌尿外科腹腔鏡和機器人手術中的應用價值。 方法 回顧性分析2019年1—12月北京和睦家醫院等19家醫療中心收治的86例患者的病例資料，臨床診斷包括腎腫瘤78例，膀胱癌2例，腎上腺腫瘤2例，腎囊腫1例，前列腺癌1例，汗腺癌淋巴結轉移1例，根治性膀胱切除術后盆腔轉移瘤1例。其中，32例接受標準腹腔鏡手術，分別為腎部分切除術（LPN）27例，根治性前列腺切除術1例，根治性膀胱切除術2例，腎上腺腫瘤切除術2例；54例接受達芬奇機器人手術，分別為腎部分切除術（RAPN）51例，腹膜后淋巴結清掃術1例，雙側腎囊腫去頂減壓術1例，盆腔轉移腫瘤切除術1例。兩種術式的腎部分切除術患者中41例有可統計的臨床數據，其中RAPN 23例，LPN 18例。男26例，女15例；中位年齡53.5（24～76）歲；中位R.E.N.A.L評分7.8（4～11）分。專業工程師根據86例術前增強CT檢查圖像和診斷報告重建全息影像。術前，全息影像可幫助術者對供應腫瘤或手術切除部位的動靜脈血管、淋巴結和神經的立體空間結構及相互關系有更直觀的認識，協助術前手術規劃。在術中將全息影像與腹腔鏡監視器中的術野圖像進行實時追蹤和融合，實現術中導航。 結果 本組86例手術均順利完成。術中通過人工調整全息影像，可提示重要血管如腎動脈和腎靜脈在體內的投影位置，幫助術者定位血管、淋巴結和其他重要解剖結構的位置，便于精準分離。本研究采用標準腹腔鏡手術和達芬奇機器人手術的腎部分切除術患者中共41例有可統計的臨床數據。41例中位手術時間140（50～225）min，其中RAPN為140（50～215）min，LPN為160（80～225）min；中位熱缺血時間23（14～60）min，其中RAPN為21（17～40）min，LPN為25（14～60）min；中位出血量80（5～1 200）ml，其中RAPN為150（30～1 200）ml，LPN為50（5～1 200）ml。術中無周圍重要臟器損傷。2例LPN患者出現Clavien Ⅱ級并發癥，1例出血1 200 ml給予輸血，另一例血腫未予處理，自行吸收。此2例分別為前、后腎門腫瘤，R.E.N.A.L評分均為11分。 結論 全息影像術中導航可協助術者在腹腔鏡和機器人手術中對重要的解剖結構進行定位、識別，在減少術中組織和器官損傷、降低手術并發癥和提高手術成功率方面有重要的應用價值。 * * 全息影像是一種新的醫學影像學展示方式，它將CT或MRI檢查的原始數據進行重新處理，對病灶、重要毗鄰器官及血管等進行平面立體影像展示。除應用在術前規劃及與患者溝通外[1-3]，近期全息影像也應用于術中實時導航[4-5]，可以將術前全息影像與術中實時圖像進行融合，便于術者尋找解剖標志，優化手術操作。2019年1—12月廈門大學附屬第一醫院（26例）、寧波市鄞州第二醫院（12例）、北京大學首鋼醫院吳階平泌尿外科醫學中心（8例）、華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院（6例）、解放軍中部戰區總醫院（4例）、重慶醫科大學附屬第一醫院（4例）、中南大學湘雅醫院（3例）、天津醫科大學附屬腫瘤醫院（3例）、珠海市人民醫院（3例）、深圳市羅湖區人民醫院（3例）、北京和睦家醫院（2例）、寧夏回族自治區人民醫院（2例）、中山大學腫瘤防治中心（2例）、重慶大學附屬腫瘤醫院（2例）、航天中心醫院（2例）、南昌大學第一附屬醫院（1例）、武漢大學中南醫院（1例）、中山大學附屬第六醫院（1例）和天津醫科大學第二醫院（1例）等19家醫療中心采用全息影像術中導航（holographic image navigation，HIN）技術對86例患者分別行腹腔鏡或機器人手術。本研究回顧性分析86例患者的病例資料，探討HIN技術在泌尿外科腔鏡手術中的應用價值。 對象與方法 一、一般資料 本組86例。臨床診斷包括腎腫瘤78例，膀胱癌2例，腎上腺腫瘤2例，腎囊腫1例，前列腺癌1例，汗腺癌淋巴結轉移1例，根治性膀胱切除術后盆腔轉移瘤1例。實施HIN標準腹腔鏡手術術式分別為：腎部分切除術（laparoscopic partial nephrectomy，LPN）27例，根治性前列腺切除術（laparoscopic radical prostatectomy，LRP）1例，根治性膀胱除術（laparoscopic radical cystectomy，LRC）和腎上腺腫瘤切除術（laparoscopic adrenalectomy，LAL）各2例。實施HIN達芬奇機器人輔助腹腔鏡手術術式分別為：腎部分切除術（robotic-assisted laparoscopic partial nephrectomy，RAPN）51例，經后腹腔雙側腎囊腫去頂減壓術（robotic-assisted laparoscopic bilateral renal cyst deroofing，RRCD）1例，經腹腔腹膜后淋巴結清掃術（robotic-assisted retroperitoneal lymph node dissection，RPLND）1例和經腹腔盆腔轉移腫瘤切除術（robotic-assisted transperitoneal resection of pelvic metastasis，RPM）1例。兩種術式的腎部分切除術患者中41例有可統計的臨床數據，其中RAPN 23例，LPN 18例。男26例，女15例；中位年齡53.5（24～76）歲；R.E.N.A.L評分中位值7.8（4～11）分。患者均經所在醫院臨床評估符合手術適應證，并簽署知情同意書。 二、全息影像的建立 使用具備薄層圖像快速采集能力的多層螺旋CT對患者進行常規四期增強掃描，包括平掃期、動脈期、靜脈期、延遲期。采集CT數據并用醫療數字影像傳輸協議（DICOM）格式保存。由所在醫院影像科醫生作出影像學診斷。將CT數據與診斷數據上傳至全息分析規劃系統工作站（北京仁馨醫療科技有限公司），經與臨床醫生溝通特別關注點后，由專業工程師重建成基于CT檢查結果的全息影像，用以輔助手術方案規劃、與患者溝通和術中導航。 三、全息影像在術前規劃中的應用 在獲取全息影像后，外科醫生術前可以在電腦或手機終端隨時觀看。通過全角度旋轉平面立體影像，對影像進行縮放、透明化、抹除特定器官和組織，根據需要任意拆分、組合，隱藏或顯示特定的器官、組織或血管等，研究病灶的大小、位置、與周圍組織和器官的立體結構關系（圖1）。  全息影像可以更直觀的方式呈現供應腫瘤或手術切除部位的動靜脈血管、淋巴結和神經的三維立體空間結構以及相互關系。醫生可以了解腫瘤大小、腫瘤與血管關系、血管變異、腫瘤與腎集合系統關系、腫瘤在腎的解剖位置等情況，綜合患者個體狀況規劃手術方案。 將腎動脈主干定義為一級腎動脈，其分支為二級腎動脈，進一步的分支分別為三級、四級、五級腎動脈。基于高質量的CT檢查數據進行重建的全息影像可顯示四級腎動脈，并可在全息影像上模擬手術，如阻斷腎動脈后，可以觀察到對腎動脈分支的影響，從而協助精確的術前規劃（圖2A）。  患者通過術前觀看全息影像可以直觀了解手術計劃、手術結果以及可能的風險，提高了醫患溝通效果（圖2）。 四、全息影像在術中導航中的應用 將術前構建的全息影像通過特定軟件（北京仁馨醫療科技有限公司）與腹腔鏡監視器中的術野圖像進行實時追蹤、投影及融合，從而實現術中導航，協助術者對重要器官、血管和淋巴結進行術中定位，精細指導手術的進行。目前，在進行術野圖像與全息影像融合時，還需要有醫學背景的助手對圖像進行體外配準，對全息影像進行角度、大小縮放等人工調整，以使全息影像和術野圖像匹配以實現術中實時導航。 HIN分為標準腹腔鏡手術導航和機器人輔助腹腔鏡手術導航。標準腹腔鏡手術的HIN通常設置2個屏幕，一個是腹腔鏡手術視野，另一個副屏是術野圖像與全息影像的融合圖像（圖3A）。機器人輔助腹腔鏡手術中，除有前述的2個圖像外，還可把術野圖像和全息影像的融合圖像導入機器人控制臺屏幕的下方小屏幕，便于術者隨時觀看融合圖像（圖3B）。通過副屏，術者也可以與其他醫生進行討論，以隨時調整手術方案。  結果 本研究接受標準腹腔鏡手術和達芬奇機器人手術的腎部分切除術患者中41例有可統計的臨床數據。此41例的中位手術時間140（50～225）min，其中RAPN為140（50～215）min，LPN為160（80～225）min；中位熱缺血時間23（14～60）min，其中RAPN為21（17～40）min，LPN為25（14～60）min；中位出血量80（5～1 200）ml，其中RAPN為150（30～1 200）ml，LPN為50（5～1 200）ml。2例LPN患者出現Clavien Ⅱ級并發癥，1例出血1 200 ml給予輸血，另一例血腫未予處理，自行吸收。此2例分別為前、后腎門腫瘤，R.E.N.A.L評分均為11分。 在腎部分切除術中，采用人工調整全息影像角度和大小，以及利用參照物等方式，全息影像可以提示腎動脈和腎靜脈的位置，幫助術者確定脂肪組織下的腎血管位置、腎動脈和腎靜脈主干及其分支位置，以進行精準分離（圖4）；幫助術者識別腫瘤與集合系統、腎實質、血管的相互位置，可以預判術后集合系統的損傷狀況，并對其進行縫合關閉。本組中1例R.E.N.A.L評分11分的完全腎內型腎腫瘤患者，在HIN下成功行LPN；1例左腎上極前腎門腫瘤患者，R.E.N.A.L評分為11a，術前影像學檢查未發現腫瘤侵犯腎上腺，在HIN下行RAPN時對同側腎上腺進行了準確定位和完整分離保護。對于完全內生型腫瘤，HIN還可以輔助定位腫瘤，為尋找瘤體及確定切除邊界提供參考信息。  2例LAL中，1例術前全息影像顯示腎上腺腫瘤與腎蒂血管、腹主動脈關系密切，瘤體緊鄰的多條粗大迂曲靜脈匯入左腎靜脈。根據HIN清晰提示粗大靜脈的位置予以阻斷。另1例HIN將全息圖像精確融合在小體積腎上腺腫瘤與腎上腺的位置，投影腫瘤與腎上腺靜脈的關系，按導航顯露腺瘤整體分離切除。 2例LRC中，1例術前全息影像顯示膀胱左側壁動脈迂曲粗大，呈團網狀分布，清晰顯示左側膀胱上動脈、膀胱下動脈甚至閉孔動脈均為其供血動脈。HIN清晰顯示輸尿管、髂動脈、髂靜脈、閉孔神經及增大淋巴結的毗鄰關系，便于術者對細小的血管分支做出預判，對盆腔淋巴結清掃也有輔助導航作用。 1例LRP，術中根據HIN投影前列腺的輪廓，使術者更容易判斷膀胱頸位置和前列腺膀胱潛在間隙（圖3A），協助術者在行局部切除時規避腫瘤從而避免切緣陽性的發生。在保留左側神經血管束時，依據HIN輔助定位和引導所示調整了手術細節。HIN同時顯示了閉孔神經、髂血管以及可疑淋巴結等，對盆腔淋巴結清掃時閉孔神經的保護、避免髂血管損傷和可疑淋巴結的定位也起到了定位導航作用。 1例RPLND，患者為男性，為會陰部透明細胞汗腺癌。HIN定位了左腎動脈和靜脈、腸系膜下動脈、左側輸尿管、腹主動脈左側淋巴結轉移、腹主動脈與腔靜脈間淋巴結轉移、左側髂血管旁淋巴結轉移（圖2B、2C），協助了對轉移淋巴結的清掃。 1例經后腹腔雙側RRCD，HIN定位并導航了對腎血管和腎盂的保護。 1例RPM，為膀胱神經內分泌癌行根治性膀胱切除術+原位新膀胱術后2年的患者，隨訪發現盆腔右側腰大肌前方6.2 cm轉移腫瘤。術前全息影像顯示腫瘤位于新膀胱和已經異位的輸尿管、腸道后方，腫瘤被腸系膜上動脈包繞。HIN識別了右側髂動脈和靜脈、腸系膜上動脈、右側輸尿管和腫瘤，HIN保護了血管并指導腫瘤的切除（圖1）。 討論 全息影像是人工智能在醫學領域應用的代表技術之一，輔助了如睪丸癌、腔靜脈癌栓切取術等高難度手術的實施[6]。全息影像使醫生無需依靠通過閱讀二維CT圖像后在大腦中建立的不可靠的三維影像，而是隨時可以直觀看到更可靠的三維影像[7]。我們前期的研究結果證實，直觀的三維影像對術前規劃有幫助，可使手術更加安全[1]。 惡性腫瘤患者發生血管數量異常、走行異常和分支異常的概率均高于正常人，增加了手術復雜性。術前明確這些變異對減少術中出血、縮短腎部分切除術中熱缺血時間和保護正常組織有重要意義。清晰的術前規劃和術中導航，通過顯示局部解剖關系在處理變異血管時會起到重要的作用，可以避免血管損傷等嚴重并發癥的發生[8-9]。既往研究結果顯示，基于CT檢查結果的三維影像重建，可以幫助術者了解腎動靜脈變異情況、腎血管與腫瘤關系、集合系統與腫瘤關系、腫瘤與周圍組織器官的關系等；在腎部分切除術中尋找目標動脈時間、手術時間和并發癥發生率方面，三維重建組明顯優于未使用三維重建組[10-11]。其他研究結果也顯示，LPN和RAPN前進行以CT檢查結果為基礎的三維影像重建，能夠清晰顯示腎腫瘤與血管的關系，特別是對于復雜腎腫瘤的RAPN，在完整切除腫瘤的前提下，可以更好地保護正常腎組織[12-14]。 在腎部分切除術熱缺血方面，確定供應腎腫瘤或腎切除部位的分支血管是實施零缺血或分支阻斷腎部分切除術的關鍵。全息影像術前可以準確提供一至四級腎動脈的影像，并可提示其供應區域。術中HIN可實時幫助確定血管位置、腫瘤位置以及選擇手術切緣，也可以協助術者做出相應決定。 對于腎腫瘤患者，如果臨床無腎上腺受侵證據，術中就可以不切除同側腎上腺[15]。HIN對腎上腺及其血管的識別可以更加安全地保護腎上腺。HIN可以使術者直觀了解腫瘤切除范圍與腎盂和腎盞的關系，判斷腎盞損傷的風險，繼而對預防術后腎內型繼發性出血和漏尿起到關鍵的作用。 有研究結果顯示，隨著R.E.N.A.L評分的增加，腎部分切除術的并發癥風險也隨之增加[16]。有學者應用IQQA三維重建技術術中導航行腎門腫瘤LPN，認為此技術可以協助腫瘤精確定位，完整切除腫瘤且并發癥更少[17]。HIN使術者可以始終掌握血管的走行、腎盂輸尿管位置、淋巴結位置及與其他重要結構的三維立體結構關系，降低了手術的復雜性，提高了術者解剖定位能力、增加了手術操作精確性，從而增加了手術的安全性。尤其適用于復雜的腎腫瘤手術（如內生型腫瘤、腎門部腫瘤）、存在血管變異的病例，以及二次手術的解剖結構不清晰的病例。 目前，HIN的缺陷之一是需要體外配準。現階段的技術尚無法實現自動配準，即全息影像無法隨體內器官的移動，自動調節角度、旋轉、圖像大小以使投影與目標對應。Porpiglia等[5]在根治性前列腺切除術中應用彈性增強現實技術來實現對前列腺包膜的準確識別。結合彈性增強現實技術，未來HIN也許可實現自動配準。 作為一項新的臨床輔助技術，現階段全息影像不可以獨立指導手術的實施，手術的具體實施依然由外科醫生綜合各方面情況做出判斷和決定。本研究綜合了國內多個醫學中心數據進行分析，不足是回顧性研究、病例數較少。仍需要前瞻性隨機對照研究以進一步客觀評估HIN在泌尿外科腹腔鏡手術中的安全性和有效性。 我們的初步臨床應用結果顯示，HIN可輔助腹腔鏡和機器人手術的術中定位，識別重要解剖結構，在減少術中組織和器官損傷、降低手術并發癥發生率和提高手術成功率方面有重要的應用價值。 參考文獻（略） |
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