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數據融合改變手術室

現今的手術室和介入治療室充斥著凌亂的電纜和各種診斷系統，令人分神。西門子中央研究院的研究人員設想，利用便攜式無線顯示裝置，將所有圖像數據整合到一幅實時信息概覽圖中，包括分析、虛擬會診和模擬等信息，從而營造出簡潔的環境。

學習軟件從術前CT成像和MR成像中識別并分離出器官，以便將之與手術室中生成的實時圖像相融合。這些數據集共同為一系列心臟手術提供了引導底圖。研究人員正在研究如何利用流式傳輸技術，將這些實時圖像傳送到無線平板電腦上。

不妨設想一下，你在漆黑的夜晚驅車赴約，沒有路燈，也沒有指路牌，更沒有人可以幫忙，甚至連擋風玻璃都沒有。你只能靠方向盤一側的兩個顯示屏來認路：一個屏幕上顯示了街道地圖；另一個屏幕上顯示了你的當前位置。如果這兩個圖合并在一起，事情會不會簡單得多？心臟病專家在執行所謂的“介入性”手術，如利用遠程控制的導管，植入血管內支架或心臟瓣膜時，面臨的挑戰差不多就是這樣。

在這樣的手術過程中，附近的一臺顯示器上通常將顯示，脈管解剖組織的術前高分辨率計算機斷層掃描（CT）成像，而介入治療室中現場生成的單獨的X光片，則顯示了導管尖的實時位置。

在位于新澤西州普林斯頓的西門子美國研究院，Daphne Yu是成像可視化實驗室的主任，她表示，“外科醫生非常善于在他們的頭腦中將這些圖像融合起來，但利用*的可視化技術，我們可以替他們將這些圖片融合起來。”

然而，他們的研究目標更為遠大。事實上，Yu和她在西門子美國研究院以及西門子醫療的同事，設想的是在未來的手術室和介入治療室環境中，采用符合人機工程學的方式，將所有模式成像融合起來。

這樣的成像模式包括，實時內窺鏡成像、超聲成像、實時CT成像、熒光透視成像、電生理學成像（用于消除導致心律失常的心臟組織），以及重要的三維術前CT或磁共振（MR）成像等。后一種成像模式尤為重要，因為它們可以用作引導底圖，終所有其他模式的成像均將被融合于其中。

路線圖初具雛形。為了實現這個未來的一體化治療環境愿景，西門子中央研究院的研究人員開發了能夠在任何梗塞、視角、成像模式或病狀等條件下，從任何數字醫療成像中識別出任何器官，并分割——即將之從周圍組織中分離出來——的學習軟件。

一款能夠自動將心臟從三維CT或MR成像中分離出來的心臟模型分割軟件，就是這種功能的典型代表。譬如，在結合實時熒光透視成像使用時，所分割出來的心臟模型，可用于在心臟表面定位所要消融的確切部位，以便消除導致心律失常的組織。

此外，坐落于馬里蘭州貝塞斯達的美國國立衛生研究所（NIH），正在實驗使用西門子中央研究院與西門子醫療聯合開發的實時成像模型融合軟件，來幫助引導將人造心臟瓣膜植入豬心臟中的目標位置。Yu表示，“這種心臟模型與實時圖像的融合圖像提供了界標，有助于醫生實時辨認導管所在的確切位置。這個例子充分表明，圖像融合能在介入治療室和手術室中發揮巨大作用。”

在位于德國Forcheim的西門子成像和治療系統集團，Razvan Ionasec博士是面向醫療成像的機器學習應用專家，他沿著類似的思路，將術前三維CT成像與由一臺西門子“C-arm”CT成像設備在手術室中現場生成的二維X光視頻圖像相融合。他解釋道，“通常的情況是，手術之前，有充裕的時間利用各種高分辨率設備生成大量醫療成像。但我們需要在分秒必爭并且成像技術有限的手術室里，為醫生提供這些術前信息。為了彌合這一缺口，我們將術前信息與熒光透視成像數據相映射。這樣一來，我們一下子就獲得了實時運動信息，而這樣的信息，是僅僅依靠熒光透視成像所無法得到的。”

成像模式融合技術已初顯成效。不久前，得益于術前CT數據的融合，《未來之窗》2010年秋季刊中介紹的一項通過介入術植入主動脈瓣的技術得到了進一步增強。新的產品syngo.CT Valve Pilot™不僅能夠從CT成像中自動分割主動脈瓣及有關結構，而且提供了諸如瓣膜半徑等測量數據，這對于制定手術計劃和執行手術至關重要。

同時，另一項名為“eSieFusion™成像”的技術，則可以將實時超聲成像覆蓋在先前采集的三維CT和MR成像上。這項技術可用于引導醫生更加精確地將穿刺針插入目標組織。目前，西門子的ACUSON S3000™超聲成像系統已經可以提供這項技術。終，超聲成像也將與CT成像和X光片融合，以支持植入主動脈瓣，Ionasec如是道。

現場模擬功能可以就動脈瘤的夾閉位置提供建議。

移動式數據融合。除融合多種臨床成像模式之外，西門子中央研究院的研究人員還著眼于隨時、隨地、根據需要提供這些成像。Yu說：“我們發現，比起在一個巨大的顯示屏上單獨顯示治療部位的各個成像，更為方便實用的做法是，提供一幅可移植的融合圖像。”可以在安裝于支架上的平板電腦上，甚或可以在頭戴式裝置上，顯示這樣的圖像。后者將支持視覺、心理活動與手眼協調的融合，并且甚至可以被用在增強現實環境中，從而允許外科醫生將診斷信息重疊到他/她的實際視野上。

為了將這個愿景變成現實，西門子研究人員正在開發有關技術，以促進開發超快速可視化解決方案。譬如，在西門子中央研究院，Andreas Hutter博士帶領的一支團隊正在設法針對醫療應用，量身定制流式傳輸和視頻壓縮解決方案，而其他研究人員則在與芯片制造商合作，以大限度地降低處理圖像所需的計算能力和功耗。Yu說：“這些努力已初顯成效。歸功于此，我們可以利用標準以太網技術，將實時圖像流式傳輸至平板電腦。”

顯然，必須將時延縮短至幾乎令人覺察不到的程度。Yu指出，“當醫生將針頭或導管推入患者身體組織時，他需要立即獲得反饋。譬如，在做涉及血管造影的手術時，我們的成像設備能夠以超快的速度生成每一幅圖像并編碼。然后，必須利用流式傳輸技術，將這些圖像發送至顯示裝置，并進行解碼和渲染。”當然，隨著融合的成像模式日益增多，所需的處理能力將不斷提高。盡管如此，這或許不會明顯加劇時延。譬如，借助eSieFusion成像解決方案，初始配準CT成像和超聲成像可能需要三秒鐘，但此后便可實時融合任意兩張圖像。

美國國立衛生研究所已在一項實驗手術中使用了西門子的實時成像模型融合軟件，用來引導將人造心臟瓣膜植入豬心臟。右圖：血液流動的實時模擬。

將專家系統納入其中。在未來的手術室和介入治療室中，多模數據融合將不僅限于成像。Yu表示，“我們的愿景是隨時、隨地、根據需要提供任何信息。除融合多種不同模式的術前成像和實時成像之外，我們還將融合患者的實時監測數據，如心率和血壓。”沿著這條路繼續向前，在數以千計的類似病例的基礎上，得出的統計數據和專家系統，也將被應用到具體的手術中，從而為虛擬會診功能和替代方案分析開啟一扇大門。

譬如，現場模擬功能或許能夠根據實時計算的流體力學數據，就動脈瘤的夾閉位置提供建議。虛擬血管造影、個體化麻醉和藥物相互作用等均可在手術過程中進行模擬，然后在給藥時進行跟蹤，以優化基礎算法。

后，數據融合還有望節省費用。Yu說：“它可用于自動記錄手術過程，這將支持高效的報銷系統，并且可供學習系統用來進一步優化治療方案。”

要充分釋放其全部潛力，多模數據融合還需要克服許多挑戰：需要大大提高不同系統軟件之間的互通性；需要制定各種標準，從圖像質量到傳輸速度，不一而足；需要滿足對帶寬幾乎無止境的渴求，這將要求不斷提高處理能力和能效。Yu說：“實時數據融合尚處于起步階段，但綜合考慮這個領域的各項進展就會發現，我們正在創造一個生態系統，它將轉變我們在各類治療中進行規劃、實施、記錄和汲取經驗教訓的方式。”