張望 陳亮 王俊 聞偉 徐心峰 朱全

隨著低劑量螺旋計算機斷層掃描（c o m p u t e d tomography, CT）篩查的推廣，肺結節(jié)的就診率呈現(xiàn)上升趨勢，早期非小細胞肺癌（non-small cell lung cancer, NSCLC）的手術患者不斷增加[1]，精準肺段切除術已成為肺結節(jié)及早期肺癌外科治療的首要選擇[2]。研究發(fā)現(xiàn)，對于直徑＜2 cm的早期肺癌，肺段切除具有和肺葉切除相似的遠期療效[3,4]，并且最大程度地保留了患者的肺功能，減少了術后并發(fā)癥[5]。

在肺段切除術中，最大的難題在于肺解剖結構的復雜多變以及血管的縱橫交錯，而使用DeepInsight軟件術前進行肺部受累支氣管血管虛擬成像可以重建肺血管、支氣管和肺結節(jié)，辨認解剖變異和結節(jié)的解剖歸屬[6-8]，針對肺段解剖復雜和肺結節(jié)位置多樣的難題設計個體化的手術方案，在肺段切除術中具有至關重要的作用[9]。

本研究通過江蘇省胸外科平臺驗證DeepInsight肺部支氣管血管成像輔助手術的真實性及可靠性。

1 資料與方法

1.1 臨床資料 回顧性分析江蘇省人民醫(yī)院胸外科中心2016年8月1日-2019年12月31日1,020例肺部結節(jié)直徑＜2.0 cm，因“肺結節(jié)”入院擬行肺段切除術的患者臨床資料。術前篩除標準如下：①患者暫不適宜手術治療，如急性感染、不穩(wěn)定性心絞痛、急性腦梗塞、深靜脈血栓形成、多發(fā)性腫瘤病變等；②肺部情況復雜，如既往肺部手術病史、嚴重慢性阻塞性肺疾病、反復發(fā)作的氣胸、既往結核病史、既往膿胸/胸膜炎病史、解剖變異如肺隔離癥/支氣管畸形及肺纖維化等；③患者或家屬拒絕手術治療，或其他原因未手術的。最后，對1,020例患者的肺部支氣管血管成像與術中錄像進行對比研究。

1.2 肺部CTA檢查 檢查方法采用Siemens Sensation 64層螺旋CT機，MEDRAD STELLANT高壓注射器。掃描參數(shù):管電壓120 KV，采用自動管電流調制技術，準直0.625 mm，掃描范圍：肺尖至膈頂部。對比劑采用優(yōu)維顯（370 mg/mL），經肘靜脈放置18 G留置針，A、B雙管注射對比劑，注射劑量為85 mL，注射流率3.5 mL/s，之后用相同流率注入15 mL生理鹽水沖管。采用Bolus Tracking技術對胸主動脈強化過程進行檢測，當強化幅度增至100 HU時，延遲7 s開始觸發(fā)掃描。采用1.0 mm層厚、0.5 mm層距對掃描數(shù)據進行重建后傳至工作站進行后處理[10]。

1.3 圖像重建 術前由2名胸外科醫(yī)師將患者肺部CTA影像DICOM數(shù)據導入DeepInsight軟件進行肺血管的三維圖像重建。分別經過圖像加載處理、氣管閾值計算、氣管提取、血管提取、肺結節(jié)提取、調節(jié)圖像窗寬窗位等步驟，重建3D肺段支氣管及動靜脈血管模型，并形成3D動畫圖像，備份并保存至手術室電腦，方便術前主刀醫(yī)師觀察對比。

1.4 圖像分析 所有患者的CTA三維重建圖像均被傳入手術室電腦內用于肺段切除術的肺血管分析，由2名主治或以上職稱的胸外科醫(yī)生獨立評估切除肺組織的受累肺動脈和肺段間靜脈情況。采用5分法判定CTA三維重建圖像評估受累肺血管可視化的性能[11]（1分： 完全不能追蹤；2分：部分可追蹤；3分：可追蹤但亞段血管不清晰；4分：亞段血管可清晰追蹤；5分：整個血管可清晰追蹤）。同樣采用5分法判定CTA三維重建圖像辨別、評估受累肺血管效能（1分：完全不能確定；2分：不完全不能確定；3分：模棱兩可；4分：可能確定；5分：完全確定）。當醫(yī)師意見不一致時，參考上級醫(yī)師的診斷意見協(xié)商統(tǒng)一。

1.5 手術切除步驟 患者采用可視喉鏡行雙腔氣管導管插管，由同一組手術醫(yī)師完成手術。手術均順利完成，無術中并發(fā)癥。手術切口采用三孔法，第7肋間腋中線1 cm切口置入胸腔鏡，主操作孔選擇腋前線第4或第5肋間3 cm切口，副操作孔位于第7肋間肩胛下角線與腋后線之間1.5 cm切口。術中解剖肺組織結構中不斷對比三維支氣管血管成像（three-dimensional bronchoangiography, 3D-CTBA）進行肺結構的辨認，記錄所有肺血管解剖，最終由2名胸外科主任醫(yī)師確認受累肺血管情況。采用絲線結扎細小肺動靜脈分支，較大的肺動靜脈分支采用腔鏡直線切割縫合器切斷（強生電動腔鏡關節(jié)頭直線切割吻合器（PSE45, ECR45 M, ECR 45W）。靶段、靶亞段支氣管采用腔鏡直線切割縫合器切斷（強生ECR 45G）。采用“改良膨脹萎陷法”[12]來確定段間交界面，采用錐式肺段切除理念，切割縫合器適形裁剪技術[12]分割段間交界面。段間交界面的分離近段門處使用電刀分離（電凝，功率40 W），外周使用腔鏡直線切割縫合器進行分割（強生ECR 45 G、ECR 45 G）。使用溫無菌蒸餾水在恒定氣道壓力20 cmH2O的情況下測試有無肺漏氣。放置單根24 F胸腔引流管連接胸腔閉式引流。所有手術患者術后取標本送病理檢測，所有患者的手術切除范圍均＞2 cm。

1.6 統(tǒng)計學方法 所有經篩選納入研究患者的臨床數(shù)據經匯總，采用χ2檢驗比較觀察者間評估肺血管的可視化性及辨別血管效能的一致性 （k＜0.21為一致 性 極 差，k：0.21-0.40為一致性較差，k：0.41-0.60為中度一致性，k：0.61-0.80為一致性較好，k：0.81-1.00為一致性極好）；使用SPSS 23.0軟件進行數(shù)據處理及分析，P＜0.05被認為其差異具有統(tǒng)計學意義。

2 結果

1,020例預行手術治療患者均行胸腔鏡下精準肺段切除術，手術均順利完成，無術中轉開放手術。患者基本資料見表1。其中單肺段切除術423例，跨雙肺段切除術245例，跨多肺段切除術352例。本次研究中由于操作者不熟練及手術方式難明確等原因，術前共返修3D-CTBA影像42次，經返修更正后，手術規(guī)劃明確，手術順利完成。所有患者均在胸腔鏡下順利完成手術。本次研究中，所有患者3D-CTBA成像評估肺血管可視性效能較好（k=0.61-0.80）、術中辨別、評估肺血管效能的一致性極好（k=0.81-1.00）。圖1為一例左上肺固有段切除術通過DeepInsight軟件3D-CTBA成像后對比術中發(fā)現(xiàn)未顯示一根受累血管。

2.1 DeepInsight軟件3D-CTBA評估肺血管可視性效能 若受累的肺組織騎跨2個及以上肺段，則評估這2個及以上的肺段間靜脈。本研究共評估肺動脈血管1,108支，肺靜脈血管1,357支。其觀察者間可視性效能一致性較好（表2）。

2.2 DeepInsight軟件3D-CTBA辨別、評估肺血管效能 在本研究中，不同主任醫(yī)師通過DeepInsight軟件3D-CTBA辨別、評估術中受累肺血管效能的一致性極好（表3）。

3 討論

肺段切除術前使用3D-CTBA對受累肺血管情況進行準確評估及術前規(guī)劃是必要的。在三維影像用于肺部手術之前，肺段間界限難以通過二維CT影像精確區(qū)分，位于段間的結節(jié)也難以精確其肺段歸屬。而通過3D-CTBA重建肺血管、支氣管和肺結節(jié)，可根據肺段/亞段支氣管樹及肺結節(jié)的三維空間位置關系來精準定位肺結節(jié)的肺段歸屬[13,14]，從而達到精準切除受累肺組織，減少肺容積的損失及術后恢復時間[15]。此次研究的1,020例手術患者中，單肺段切除術423例，跨雙肺段切除術245例，跨多肺段切除術352例，其中單肺段切除術因手術部位明確、牽涉肺段組織少，其3D-CTBA影像制作簡單，段間血管解剖結構清晰，手術方案明確，其觀察者間可視性效能一致性與辨別、評估術中受累肺血管效能的一致性極好；跨雙肺段切除術的3D-CTBA影像需顯示亞段間血管解剖結構、明確雙肺段或以上肺組織解剖結構關系，其3D-CTBA影像制作稍復雜，因操作者不熟練其手術方式，共返修3D-CTBA影像12次，其觀察者間可視性效能一致性與辨別、評估術中受累肺血管效能的一致性極好；跨多肺段切除術多位于下肺組織，其3D-CTBA影像需顯示各種角度下的亞段間及以上的血管結構，由于其肺段間解剖結構關系復雜難定，3D-CTBA影像制作復雜，共返修30次，其觀察者間可視性效能一致性與辨別、評估術中受累肺血管效能的一致性較好。綜上，DeepInsight軟件的3D-CTBA影像對于單肺段切除術及跨雙肺段切除術的幫助更好；對于復雜性肺段切除術，術者對于3D-CTBA影像要求較高，要顯示亞段及以上的血管結構，需要操作者熟練掌握DeepInsight軟件并熟知手術方式及手術路徑角度。

表 1 患者及腫瘤特征Tab 1 Patient and tumor characteristics

表 2 不同觀察者通過3D-CTBA對受累血管的辨別效能評分Tab 2 Different observers use 3D-CTBA to score the discrimination performance of the involved vessels

表 3 不同主任醫(yī)師通過DeepInsight軟件3D-CTBA辨別、評估術中受累肺血管效能評分Tab 3 Different chief physicians use DeepInsight software 3D-CTBA to identify and evaluate the efficacy score of the pulmonary vascular involvement during the operation

圖1 3D-CTBA圖像指導下左上肺固有段切除術。A：CT示左上肺葉實性結節(jié)（黃色箭頭），直徑10 mm; B,C：左上肺三維圖顯示原發(fā)病灶（黃色箭頭）位于適當肺節(jié)段的中心?？紤]到結節(jié)的性質和位置，切除左側固有節(jié)段可能是最好的選擇; D,E,F：術中血管分離圖顯示目標支氣管和血管。術后病理證實為浸潤性腺癌（IAC）。圖D中白色A1+ 2cx為3D-CTBA圖像中未顯示的血管。Fig 1 Illustration of left segmentectomy under the guidance of 3D-CTBA images. A: CT image revealed a solid nodule (yellow arrow), 10 mm in diameter,in the left upper lobe; B, C: The 3D view of the upper left lung revealed the primary lesion (yellow arrow) located in the center of the proper segment. Considering the nature and location of the nodule, resection of the left segment propria may be the best choice; D, E, F: View of the intraoperative separation of the vessels shows the target bronchi and vessels. Postoperative pathologic findings confirmed the diagnosis of IAC. Surgical margin width greater than 20 mm. The white A1+2Cx in Figure D is the blood vessel not shown in the 3D-CTBA image. 3D-CTBA: three-dimensional bronchoangiography; IAC: invasive adenocarcinoma.

DeepInsight為我中心與東軟公司共同研發(fā)的精準肺部手術輔助軟件，因其操作便利、圖像清晰、結節(jié)定位準確，已于臨床大量運用，本研究通過回顧性分析也證明了DeepInsight軟件對術中肺部支氣管血管的成像是真實及可靠的。DeepInsight軟件通過3D-CTBA重建肺血管、支氣管和肺結節(jié)，可滿足絕大部分手術的整體需求，但也存在不足的地方：①由于肺解剖結構的復雜多變，對于患者肺部成像完全后需要裁除健側肺組織及不相關的肺部結構，以防止其遮擋靶段結構并調節(jié)其窗寬窗位以達到最佳觀察效果，對不了解患者相關手術的人員來說，可能會造成誤裁，從而影響術前手術后規(guī)劃及術中觀察；②由于術中操作是在患者肺組織萎陷狀態(tài)下完成，而DeepInsight軟件是通過清醒狀態(tài)下患者吸足氣后的肺部CTA影像數(shù)據完成3D-CTBA重建肺血管、支氣管和肺結節(jié)的，故即使通過3D-CTBA重建支氣管和血管可以清楚地觀察到肺部解剖，術前成像仍與術中實際解剖不完全一致，需要操作者術中結合具體的肺血管及支氣管走行判斷；③DeepInsight軟件對于一些極為細小的血管分支（如部分細支氣管及終末細支氣管間血管結構）或將難以顯示清楚，并且不同觀察者考慮角度不同從而對其可視性效能與評估術中受累肺血管效能判定不同，故而術中操作者在對靶段肺組織結構進行精密分離時需要具體情況具體分析，必要時需結合二維CT影像對比判斷肺組織結構，不能盲目依賴于3D-CTBA成像。

綜上所述，DeepInsight軟件對術中肺部支氣管血管的成像是真實及可靠的，可于術前直觀地顯示患者肺部結構，幫助主刀醫(yī)師更好地規(guī)劃手術路徑，規(guī)劃手術方式。對于經驗豐富的臨床醫(yī)生而言，或許僅憑二維CT即可判斷病灶位置，明確手術方案，但是對于解剖結構復雜多變的肺部組織結構來說，3D-CTBA成像的引導不但能使之達到準確的節(jié)段切除，縮短了手術時間學習曲線，而且對于治療小惡性肺結節(jié)，3D-CTBA成像不僅只有使手術切緣達到安全，還可以盡量減少解剖切除肺組織更有利于保證腫瘤療效和保留更健康的組織，以達到“圓錐形肺段切除術”的治療目的。

Author contributions

Zhu Q conceived and designed the study. Zhang W performed the experiments. Zhang W and Xu XF analyzed the data. Wen W and Wang J contributed analysis tools. Zhang W, Chen L and Zhu Q provided critical inputs on design, analysis, and interpretation of the study. All the authors had access to the data. All authors read and approved the final manuscript as submitted.