气腹条件下肝脏形态变化的定量研究：对微创手术导航的启示

《Surgical Endoscopy》：Morphological changes on the human liver during minimally invasive surgery: Implications for image-guided interventions and surgical navigation

本研究针对微创肝切除术中因气腹导致的器官形变问题，通过对比分析15例患者术前与术中CT图像，首次量化了人类肝脏在12 mmHg气腹压力下的形态学变化。结果显示肝脏体积平均减少12%（210 mL），并向头侧位移45 mm，同时球形度等形态特征发生显著改变（p<0.0001）。该研究为开发精准手术导航系统提供了关键数据支撑，强调了术中影像更新对提升手术精度的重要性。

　　

在微创肝脏手术领域，外科医生面临着一个关键挑战：术前基于CT影像制定的手术方案，在实际手术过程中会因为气腹（pneumoperitoneum）的建立而发生显著偏差。当二氧化碳气体被注入腹腔形成操作空间时，肝脏等软组织器官的位置、形状甚至体积都会产生变化，这种动态变形使得术前影像与术中实际情况难以匹配，如同使用一张旧地图在新地貌中导航般不可靠。尤其在进行肿瘤切除或消融等需要毫米级精度的操作时，这种偏差可能导致手术精度下降甚至误伤重要结构。

以往关于气腹对器官影响的研究多局限于动物实验，而人类腹腔解剖结构及生理反应与实验动物存在本质差异。为此，奥斯陆大学医院的研究团队在《Surgical Endoscopy》发表了首项针对人类肝脏与脾脏在气腹条件下形态变化的定量研究。该研究通过对比分析15例接受腹腔镜肝消融术患者的术前与术中CT影像，揭示了气腹引起的器官形变规律及其对手术导航系统的深远影响。

关键技术方法概述

研究团队收集了15例患者（12男3女，平均年龄67岁）的术前（最长间隔5周）和术中（气腹压力12 mmHg）门静脉期CT影像。采用基于脊柱标志点的刚性配准方法，将术中影像配准至术前坐标系。通过深度学习辅助的3D UNet模型对肝脏实质、肝血管、脾脏及脊柱进行分割，并由放射科专家和外科医生手动校正。利用PyRadiomics平台提取3D形态学特征，采用配对t检验和Wilcoxon符号秩检验进行统计分析。

研究结果

配准精度与体位校正

针对术中不同体位（8例平卧位、7例半倾斜位），研究通过选择T12-L1棘突上的四个标志点进行配准，平均配准误差为1.29 mm。倾斜体位病例的偏航角（Yaw）达23.21-45.98度，证实了体位校正的必要性。

肝脏形态的显著改变

数据显示肝脏体积从术前平均1771.05 mL降至术中1560.38 mL（p=0.0004），平均颅尾向位移达45 mm。形态学分析显示：

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  球形度（Sphericity）降低0.0392（p=0.0001），表明器官形状更不规则
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  最大2D直径行（Maximum 2D Diameter Row）减少1.63 cm（p=0.0327）
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  表面体积比（Surface Volume Ratio）增加0.0092（p<0.0001），提示组织压缩效应
  

脾脏的同步形变

脾脏同样出现球形度降低（p<0.0001）、扁平度（Flatness）减少（p=0.004）等变化，但其体积变化未达统计学显著性（p=0.3046），反映不同器官对气腹压力的响应差异。

病理肝脏的差异化响应

进一步分析发现，病理组（脂肪肝/肝硬化）肝脏体积降幅（181 mL）小于正常组（245 mL），提示组织质地可能影响形变程度。肝静脉和门静脉的压缩现象也暗示气腹可能改变肝内血流动力学。

讨论与意义

该研究首次在人体层面证实了气腹导致的肝脏形变具有临床显著性：12%的体积收缩和45 mm的位移远超现有导航系统的容错范围。这种形变不仅来源于气腹压力，还受到全身麻醉、肌松药物、呼吸相位等多因素耦合影响。研究结果对手术导航技术发展提出明确方向：必须开发能够整合术中实时影像的动态配准算法，而非依赖单一的刚性配准策略。

尤其值得关注的是，肝血管系统的形变可能影响肿瘤血供评估和消融边界判定。未来研究需结合超声等实时影像模态，建立人工智能驱动的形变预测模型。随着机器人手术系统的演进，对动态解剖导航的需求将愈发迫切，本研究为下一代手术导航系统提供了关键定量依据。

尽管存在样本量有限、呼吸相位未标准化等局限性，这项研究仍为微创肝脏手术的精准化奠定了重要基石。它警示外科团队：当我们在气腹创造的操作空间中追求微创优势时，必须正视并补偿由此带来的解剖学"失真"，才能真正实现"所见即所得"的理想手术导航。