《JPRAS Open》：Clinical Integration and Workflow Optimization of an Augmented Reality System for DIEP Flap Harvest
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摘要
引言：深下腹壁穿支皮瓣（DIEP flap）手术涉及高度变异的血管解剖。尽管增强现实（AR）可优化规划并缩短手术时间，但其临床采用受技术摩擦和对专业人员依赖的限制。本研究评估使用Apple Vision Pro（AVP）的AR工作流程。
方法：将
摘要
引言：深下腹壁穿支皮瓣（DIEP flap）手术涉及高度变异的血管解剖。尽管增强现实（AR）可优化规划并缩短手术时间，但其临床采用受技术摩擦和对专业人员依赖的限制。本研究评估使用Apple Vision Pro（AVP）的AR工作流程。
方法：将25例患者（16例单侧、9例双侧）的术前计算机断层血管造影（CTA）数据分割为高保真三维（3D）模型。使用定制的3D打印光学中线追踪器实现空间配准。符合HIPAA的Amazon Web Services（AWS）后端使外科医生能够独立管理患者模型并直接下载至AVP。测量目标配准误差（TRE）和配准持续时间。
结果：在25例患者中，共分割262条穿支（平均每例9.7条）。系统达到平均TRE 2.2±0.7 mm和平均配准持续时间5.6±1.0秒。外科医生在三个机构完全独立操作该系统。术中发现证实模型保真度高；临床仅发现5条额外次要穿支（1.9%），均无用于皮瓣灌注的可行性。
结论：这一改进的AR框架表明，消费级硬件可无缝整合到DIEP皮瓣工作流程中。将配准速度、外科医生在环设计和手术自主性置于亚毫米精度之上，为重建外科中标准化空间计算提供了可扩展蓝图。
Tony Jiang等开展的前瞻性单臂观察性研究聚焦于Apple Vision Pro（AVP，消费级空间计算头显）增强现实（AR，将三维虚拟影像叠加于现实术野）系统在深下腹壁穿支皮瓣（DIEP flap，以腹壁下深动脉穿支为血供的皮瓣）获取中的临床整合与工作流优化。研究背景是DIEP皮瓣血管解剖高度变异，术前计算机断层血管造影（CTA，术前血管成像）是血管定位金标准，可缩短手术时间并减少皮瓣丢失；AR可将复杂三维血管解剖叠加至术野，但长期停留在原型阶段，受限于延长或手动配准、三维交互受限、病例特异性高且样本小、依赖现场技术人员实时校准等，形成“转化鸿沟”。既往Meta Quest 3评估证实硬件可行，但需术前金属基准标记和现场技术支持，增加认知负荷并干扰围手术期节奏。因此研究人员提出去中心化AR框架，目标为工作流优化、免除基准标记、快速配准和手术室技术自主，使AR成为可扩展、由外科医生操作的临床工具。
关键技术方法：2024年12月1日至2026年3月30日，在三家学术医院前瞻性纳入25例（16例单侧、9例双侧）拟行DIEP皮瓣乳房重建的19岁以上女性（伦理号#H22-02821），未做事先样本量效能计算，队列量由机构手术量决定。术前CTA（GE Revolution CT，层厚0.625 mm，动脉期追踪，深度学习图像重建（DLIR））经ITK-SNAP分割深下腹壁动脉（DIEA）、皮肤穿支及肌肉、脂肪、脐、耻骨联合等标志；匿名数据经HIPAA合规Amazon Web Services（AWS，云服务平台）与图像归档与通信系统（PACS）管理，外科医生从后端下载模型至AVP。配准使用定制3D打印光学中线追踪器，术前在数字模型上预校准，术中经Create ML物体跟踪识别，并以非无菌/无菌双追踪器维持无菌。精度以24个目标点的定制体模行10次独立试验测目标配准误差（TRE）和配准时间，R 4.3.2统计。
研究结果：在25例患者中（16例单侧、9例双侧），术前共分割262条穿支（平均9.7条/例）。术中解剖在3例因基线血管密度较高而发现5条术前CTA和模型遗漏的额外次要穿支（患者均值11.7），均无足够口径用于临床取材。所有病例通过将皮肤和筋膜上的全息投影与实际解剖对应，定性验证临床效用和准确性；资深外科医生认为精度足以指导，但组织顺应性和皮瓣抬升变形妨碍术中精确定量测量。Registration Technical Characterization（配准技术表征）：通过10次独立工程试验得出，平均TRE为2.2±0.7 mm（均方根误差（RMSE）2.3 mm），平均操作时长5.6±1.0秒；配准时间与误差呈中度负相关（r=?0.6），提示额外2–3秒定位可提高精度；80%台架试验维持亚3 mm精度。该部分说明系统在台架层面具备快速配准和宏观定位精度。
讨论总结：研究人员认为，该研究是使空间计算与DIEP皮瓣获取工作流相协调的迭代设计结果，目标不是要求外科习惯发生范式转变，而是桥接术前影像与手术执行之间的信息鸿沟，将静态二维影像转化为动态三维叠加，用于穿支走行空间呈现、口径和最短肌内行程选择，并指导术前标记和术中解剖。讨论指出，平台临床效用需结合外科医生经验水平：高经验、高手术量显微外科医生可能仅获边际工作流优势，而受训者、fellows和低手术量重建外科医生可借助三维空间布局降低解剖学习曲线和二维到三维心理转换负担，并通过原生SharePlay进行同室或远程多用户同步和实时带教。历史上AR采用的两大障碍是技术人员管理和数据转移；AVP原生手眼跟踪、自然 landmark 分割和机器学习物体跟踪免除外部外设、非无菌交互和术前CTA基准标记，AWS后台和安全影像请求链接实现远程上传和下载。经济上，AVP硬件约3,500美元，25例队列AWS数据处理与托管总成本低于4美元；主要财务逻辑在于避免一次灾难性皮瓣失败或减少手术室穿支定位时间。研究强调在绝对台架精度与临床效率之间有意权衡：既往迭代达1.3 mm精度但需长达3分钟配准和术前金属基准标记；体模TRE是理想刚体表征，体内受呼吸运动和切开后软组织变形影响，实时定量术中精度仍是未解挑战。系统通过快速、迭代的外科医生在环视觉复核，将自身定位为宏观结构路线图而非亚毫米显微导航工具；2.2±0.7 mm接近DIEA平均内径，适合宏观血管定位而不适合显微分离；267条术中识别血管中仅5条（1.9%）被术前分割遗漏且无临床取材价值；5.6±1.0秒配准降低效率障碍。追踪器不对称箭头便于中线快速对齐和颅侧方向确认，免支撑金字塔几何便于消费级3D打印，利于多中心可重复。讨论亦指出局限：3D分割仍部分手动，穿支狭窄或CTA信号丢失时需解剖推断桥接1–2 mm不可见段，引入未表征的预叠加误差；工作流自主性仅指手术团队在手术环境内独立，不排除放射科专业；ABS塑料追踪器需低温灭菌；体内显示误差叠加数字跟踪、手动放置和软组织变形，配准仍依赖操作者；自动点云配准框架有需求但原生头显环境对第三方开发者限制原始深度点云数据。
研究结论（翻译）：该初步研究证明，使用患者特异性、AR投影的3D模型辅助穿支动脉定位并可视化其肌内行程具有可行性。AR从实验室原型转化为临床现实，取决于其能否在仅需极少技术监督的同时提供净效率增益。研究人员的外科医生在环设计流程桥接了术前影像与术中执行之间的信息鸿沟，并针对软组织重建的动态需求进行调整。通过消费级硬件和自动化后端降低进入门槛，研究人员已为验证AR在现代重建工具包中临床疗效所需的大规模、多中心证据收集铺平道路。
