基于3D图像重采样与各向异性距离变换的骨肿瘤安全边界体积快速生成方法及其在计算机辅助手术中的应用

《Journal of Orthopaedic Surgery and Research》：Application of a rapid and accurate safe-margin volume generation method in computer-assisted bone tumor resection surgery

本研究针对计算机辅助骨肿瘤切除术中传统手动规划截骨平面难以确保足够安全边界的问题，开发了一种结合3D图像重采样与各向异性距离变换的安全边界体积快速生成方法。通过对20例患者的临床验证，该方法生成的安全边界体积在视觉和几何误差上均显著优于传统形态学膨胀法和各向异性距离变换法，平均几何误差仅0.10 mm，平均运行时间26.82秒，且术后随访无局部复发案例，为精准骨肿瘤手术提供了可靠的技术支持。

　　

在骨肿瘤外科治疗领域，确保肿瘤完整切除同时保留健康组织一直是临床面临的重大挑战。传统计算机辅助骨肿瘤切除术中，外科医生需术前手动规划截骨平面，但由于缺乏直观的距离反馈，难以保证每个截骨平面与肿瘤边界之间的实际距离达到Enneking分期系统要求的安全边界。当实际边界小于安全边界时，会增加肿瘤复发和转移风险；而过度切除则会不必要地牺牲健康骨组织，影响患者术后功能恢复。

为解决这一临床痛点，张宇团队在《Journal of Orthopaedic Surgery and Research》发表的最新研究中，提出了一种创新性的安全边界体积生成方法。该方法通过智能融合3D图像重采样技术和各向异性距离变换算法，实现了对骨肿瘤安全边界体积的快速精确计算，为计算机辅助骨肿瘤手术提供了可靠的规划导航工具。

研究团队采用的核心技术方法包括：首先从3D CT和MR图像中裁剪感兴趣区域（ROI）以提升计算效率；接着开发新型3D图像重采样算法，将各维度间距调整至目标值（如0.10 mm）以提升空间分辨率；最后结合各向异性距离变换技术，分别从原始稀疏ROI和重采样后的密集ROI生成粗略安全边界体积和精细危险环区域，通过融合两者获得最终的高精度安全边界体积。研究基于北京积水潭医院2018-2023年收集的20例骨肿瘤患者手术计划数据集进行验证，涵盖软骨肉瘤、骨巨细胞瘤、骨肉瘤等多种肿瘤类型。

视觉对比结果

通过将三种方法生成的3D安全边界体积与真实结构叠加显示，本研究方法生成的体积表面呈现更显著的红色调，表明其与真实边界吻合度最高。特别是在骨盆、骶骨等复杂解剖部位，该方法生成的体积表面更光滑，视觉质量明显优于形态学膨胀法和各向异性距离变换法。

几何误差与最大绝对几何误差

定量分析显示，本研究方法的平均几何误差约为0.10 mm，显著低于各向异性距离变换法（约1.00 mm）和形态学膨胀法（误差范围0.20-10.00 mm）。最大绝对几何误差统计表明，本研究方法平均值为0.1818 mm，远低于形态学膨胀法（3.5753 mm）和各向异性距离变换法（1.4071 mm）。统计检验证实这种改进具有高度显著性（P值<0.01），效应大小分析进一步验证了方法的优越性。

时间成本

虽然本研究方法平均运行时间（26.82秒）略长于各向异性距离变换法（0.17秒），但显著快于团队先前提出的点云方法（6.29分钟）。这种时间成本在术前计划可接受范围内，实现了精度与效率的良好平衡。

临床结果

20例患者均成功完成手术，平均手术时间224.95±108.83分钟，术中平均出血量1160±769.03 mL。病理检查证实所有患者均达到R0切除（显微镜下无残留）。平均随访42.30±18.75个月期间，未观察到局部复发，仅2例患者因术后肺转移死亡，5年生存率达83.1%。

研究结论表明，这种结合3D图像重采样与各向异性距离变换的安全边界体积生成方法，在保证临床适用性的同时，显著提升了边界规划的精度和效率。该方法生成的安全边界体积可为外科医生提供直观的视觉引导，帮助他们在计算机导航系统中更准确地放置截骨平面，从而在完整切除肿瘤的同时最大化保留健康骨组织。

讨论部分指出，该方法的主要优势在于通过创新的重采样策略解决了医学图像各向异性间距带来的精度限制，同时利用多分辨率融合技术平衡了计算效率与精度需求。尽管研究存在样本量有限、未进行盲法评估等局限性，但临床结果已初步验证了方法的可行性和有效性。未来工作将聚焦于扩大临床验证规模、评估方法对分割误差的鲁棒性，以及扩展至软组织边界建模等方向。

这项研究为计算机辅助骨肿瘤手术提供了一种切实可行的精准规划工具，通过技术创新解决了临床实践中的关键难题，有望推动骨肿瘤外科治疗向更精准、更安全的方向发展。