开源立体定向规划工具BrainStereo的临床应用与效能评估：基于Leksell框架的创新解决方案

为解决商业立体定向规划软件封闭性强、硬件依赖度高的问题，厦门大学团队开发了基于3D Slicer平台的开源工具BrainStereo。研究通过86例临床CT数据验证，其框架配准精度达0.56±0.23 mm（RMSE），目标点定位误差0.82±0.21 mm，与商业软件无显著差异。该工具提供实时3D可视化与模块化功能，为资源有限地区及科研教育提供高性价比解决方案。

　　

立体定向神经外科手术是治疗脑部病变、癫痫和帕金森病等疾病的关键技术，其中Leksell立体定向框架因其可靠性成为全球主流设备。然而，现有商业规划软件存在封闭源代码、硬件绑定、迭代缓慢和高成本等问题，严重制约了临床灵活性和资源匮乏地区的可及性。更棘手的是，不同厂商系统间数据互操作性差，导致跨平台协作困难。这些痛点催生了对开源解决方案的迫切需求。

厦门大学医学院联合厦门大学附属第一医院的研究团队开发了名为BrainStereo的开源立体定向规划工具。这项发表在《Acta Neurochirurgica》的研究，通过多中心临床验证证实，该工具在保持商业级精度的同时，提供了更灵活的定制化功能。研究团队创新性地采用分层最大强度追踪算法（LMIT），在3D Slicer平台上构建了包含框架配准、靶点/入路点计算和动态3D可视化的一体化系统。

研究关键技术包括：1）基于LMIT算法实现半自动框架配准；2）利用Kabsch算法计算坐标转换矩阵；3）整合86例来自两家医院的立体定向CT数据（含脑出血、DBS等病例）进行对比验证；4）采用RMSE和Bland-Altman分析评估精度。

研究结果显示：
框架配准精度：LMIT算法实现0.56±0.23 mm的RMSE，68%案例误差集中在0.33-0.79 mm区间，显著优于文献报道的自动配准系统。
靶点定位一致性：与商业软件相比，目标点欧氏距离差为0.82±0.21 mm（95%CI 0.74-0.90 mm），X/Y/Z轴偏差均无统计学差异。
入路角度偏差：弧角（arc）和环角（ring）差异分别为0.47°±0.37°和0.15°±0.17°，Bland-Altman分析显示95%一致性界限在-1.27°至1.03°之间。
效率分析：虽然单次操作耗时（5.54±1.16分钟）略长于商业软件，但学习曲线更陡峭，提示快速上手优势。

讨论指出，BrainStereo的创新性体现在三方面：技术层面，LMIT算法通过10像素区域自动校正手动选点，将主观误差降低75%；临床层面，开源特性支持跨厂商框架兼容（如国产ASA-602S）；应用层面，动态3D模型可模拟实际手术视角，特别适合基底节区等深部病变规划。研究同时承认当前局限：样本量有限（86例）、仅对比单一商业系统，且未评估多用户操作差异。

这项研究的意义在于打破了立体定向技术长期被商业软件垄断的局面。通过GitHub公开完整代码，BrainStereo不仅为教学培训提供透明化工具，更开创了"临床需求驱动算法优化"的新模式。未来通过集成人工智能自动分割、多模态影像融合等功能，有望进一步缩短术前准备时间，为急诊脑出血等时间敏感性手术创造更大价值。值得注意的是，团队特别声明该工具目前仅限科研使用，临床部署需通过医疗器械认证。这种严谨态度为开源医疗软件的发展树立了规范样本。