Rofo 2005; 177(9): 1219-1226
DOI: 10.1055/s-2005-858376
Übersicht

© Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Bedeutung der 3-D-Bildgebung und computerbasierten Nachverarbeitung für die Chirurgie der Leber und des Pankreas

The Role of 3-D Imaging and Computer-based Postprocessing for Surgery of the Liver and PancreasL. Grenacher1 , M. Thorn3 , H. P. Knaebel2 , M. Vetter3 , P. Hassenpflug3 , T. Kraus2 , H. P. Meinzer3 , M. W. Büchler2 , G. W. Kauffmann1 , G. M. Richter1
  • 1Abteilung Radiodiagnostik der Universität Heidelberg
  • 2Abteilung für Allgemeine und Viszeralchirurgie, Chirurgische Universitätsklinik Heidelberg
  • 3Abteilung medizinische und biologische Informatik, Deutsches Krebsforschungszentrum Heidelberg
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Publikationsverlauf

Publikationsdatum:
07. Juli 2005 (online)

Zusammenfassung

Navigationssysteme zur 3-D-Planung sind im Bereich der Orthopädie und auch Neurochirurgie fester Bestandteil der präoperativen Planung und des intraoperativen Einsatzes. Der Einsatz solcher Systeme in der Viszeralchirurgie und deren Anwendung ist derzeit immer noch von fraglicher Relevanz und wird sowohl von den klinischen Anwendern als auch unter Radiologen kontrovers diskutiert. Dies ist unter anderem bedingt durch einen hohen technischen Aufwand im Transfer der Anwendungen von starren anatomischen Strukturen auf atembewegliche und verformbare Organe. Für die interaktive Planung von Eingriffen an der Leber existieren derzeit 3 Systeme, die z. T. auch im klinischen Alltag eingesetzt werden: HepaVision2 (MeVis GmbH, Bremen), LiverLive (Navidez Ltd., Slowenien) und OrgaNicer (DKFZ, Heidelberg). In allen Systemen ist die semi- bzw. automatische Segmentierung realisiert, so dass Lebersegmente, Gefäßsysteme, zu resezierende Areale wie auch Volumenbestimmungen des verbleibenden Restvolumens und auch Resektionsvolumen berechnet und dargestellt werden können. Dies gilt sowohl für die präoperative Planung als auch für die intraoperative Visualisierung. Basis der Datenakquisition ist dabei überwiegend die Computertomographie. Ultraschallbasierte Verfahren zur dreidimensionalen Tiefennavigation für den intraoperativen Einsatz werden im chirurgischen Einsatz derzeit gestestet. Für die Visualisierung des Pankreas existieren bislang nur wenige Ergebnisse, dies liegt sicherlich an dem problematischen Segmentierungsprozess, bedingt durch Entzündung und organüberschreitendes Tumorwachstum.

In diesem Artikel sollen exemplarisch für Leber und Pankreas die existierenden Systeme vorgestellt und ihre Wertigkeit sowohl im präoperativen als auch im intraoperativen Einsatz kritisch bewertet werden.

Abstract

Cross-sectional imaging based on navigation and virtual reality planning tools are well - established in the surgical routine in orthopedic surgery and neurosurgery. In various procedures, they have achieved a significant clinical relevance and efficacy and have enhanced the discipline’s resection capabilities. In abdominal surgery, however, these tools have gained little attraction so far. Even with the advantage of fast and high resolution cross-sectional liver and pancreas imaging, it remains unclear whether 3D planning and interactive planning tools might increase precision and safety of liver and pancreas surgery. The inability to simply transfer the methodology from orthopedic or neurosurgery is mainly a result of intraoperative organ movements and shifting and corresponding technical difficulties in the on-line applicability of presurgical cross sectional imaging data. For the interactive planning of liver surgery, three systems partly exist in daily routine: HepaVision2 (MeVis GmbH, Bremen), LiverLive (Navidez Ltd, Slovenia) and OrgaNicer (German Cancer Research Center, Heidelberg). All these systems have realized a half- or full-automatic liver-segmentation procedure to visualize liver segments, vessel trees, resected volumes or critical residual organ volumes, either for preoperative planning or intraoperative visualization. Acquisition of data is mainly based on computed tomography. Three-dimensional navigation for intraoperative surgical guidance with ultrasound is part of the clinical testing. There are only few reports about the transfer of the visualization of the pancreas, probably caused by the difficulties with the segmentation routine due to inflammation or organ-exceeding tumor growth. With this paper, we like to evaluate and demonstrate the present status of software planning tools and pathways for future pre- and intraoperative resection planning in liver and pancreas surgery.

Literatur

  • 1 Auer L M, Auer D P. Virtual endoscopy for planning and simulation of minimally invasive neurosurgery.  Neurosurgery. 1998;  43 529-537
  • 2 Volter S, Kramer K L, Niethard F U. et al . Virtual reality in orthopedics: principles, possibilities and perspectives.  Z Orthop Ihre Grenzgeb. 1995;  133 492-500
  • 3 Moche M, Schmitgen A, Schneider J P. et al . Erste klinische Erfahrungen mit einer erweiterten Eingriffsplanung und Navigation am interventionellen MRT.  Fortschr Röntgenstr. 2004;  176 1013-1020
  • 4 Couinaud C. Le Foie: etudes anatomiques et chirurgicales. Paris; Masson 1957
  • 5 Rieker O, Mildenberger P, Hintze C. et al . Segmentanatomie der Leber in der Computertomographie: Lokalisieren wir die Läsionen richtig?.  Fortschr Röntgenstr. 2000;  172 147-152
  • 6 Fischer L, Thorn M, Neumann J O. et al . The segments of the hepatic veins-is there a spatial correlation to the Couinaud liver segments?.  Eur J Radiol. 2005;  53 245-55
  • 7 Fischman E K, Kuszyk B S, Heath D G. et al . Surgical planing for resections.  IEEE Computer. 1996;  29 (1) 64-72
  • 8 Bourquain H, Schenk A, Link F. et al .HepaVision2: A software assistant for preoperative planning in living-related liver transplantation and oncologic liver surgery (CARS 2002). 2002: 341-346
  • 9 Sojar V, Stanisavljevic D, Hribernik M. et al .Liver surgery training and planning in 3D virtual space. Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS 2004) 2004: 390-394
  • 10 Thorn M, Heimann T, Sonek C. et al .OrgaNicer - Eine Visualisierungssoftware für die Operationsplanung in der Leberchirurgie. Spath D, Haasis K Aktuelle Trends in der Softwareforschung - Tagungsband zum doIT Software-Forschungstag 2003 Stuttgart; IRB Verlag 2004: 175-185
  • 11 Meier S, Schenk A, Mildenberger P. et al . Evaluation eines neuen Softwareassistenen zur automatischen Volumenbestimmung von intrahepatischen Tumoren.  Fortschr Röntgenstr. 2004;  176 234-238
  • 12 Peitgen H O, Krass S, Lang M. Computerunterstützung in der klinischen bildbasierten Diagnostik und Therapie: Herausforderung für den Forschungsstandort Deutschland.  Fortschr Röntgenstr. 2004;  176 297-301
  • 13 Engelmann U, Schröter A, Baur U. et al .Openness in (Tele-) Radiology Workstations: The CHILI PlugIn Concept. Lemke HU, Vannier MW, Inamura K, Farman A CAR’98 - Computer Assisted Radiology and Surgery Amsterdam; Elsevier 1998: 437-442
  • 14 Meinzer H P, Thorn M, Cardenas. et al . Computerized planning of liver surgery - an overview.  Computers & Graphics. 2002;  26 569-576
  • 15 Thorn M, Yalcin B, Schemmer P. et al .LiverLine - ein webbasiertes Informationssystem für die computergestützte Leberoperationsplanung. Bildverarbeitung für die Medizin 2004: 328-332
  • 16 Frericks B J, Kiene T, Stamm G. et al . CT-basierte Lebervolumetrie im Tiermodell: Bedeutung für die klinische Volumetrie im Rahmen der Leberlebendspende.  Fortschr Röntgenstr. 2004;  176 253
  • 17 Meier S, Schenk A, Mildenberger P. et al . Evaluation eines neuen Softwareassistenten zur automatischen Volumenbestimmung von intrahepatischen Tumoren.  Fortschr Röntgenstr. 2004;  176 234
  • 18 Heimann T, Thorn M, Kunert T. et al .Empirical discrepancy measures for the evaluation of segmentation results. Lemke HU, Vannier MW, Inamura K, Farman AG, Doi K, Reiber JHC CARS 2004. Computer Assisted Radiology and Surgery. Proceedings of the 18th International Congress and Exhibition Amsterdam; Elsevier 2004: 1276
  • 19 Thorn M, Kremer M, Heimann T. et al .Accurate volume measurement in liver surgery - in vivo evaluation with a pig model. Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS 2004) 2004: 730-734
  • 20 Lemke A J, Brinkmann M J, Pascher A. et al . Voraussagegenauigkeit der präoperativen CT-gestützten Gewichtsbestimmung des rechten Leberlappens bezüglich des intraoperativen Transplantatgewichts bei Leberlappen-Lebendspendern.  Fortschr Röntgenstr. 2003;  175 1232-1238
  • 21 Hogemann D, Stamm G, Shin H. et al . Individual planning of liver surgery interventions with a virtual model of the liver and its associated structures.  Radiologe. 2000;  40 267-273
  • 22 Soler L, Delingette H, Malandain G. et al . Fully automatic anatomical, pathological, and functional segmentation from CT scans for hepatic surgery.  Comput Aided Surg. 2001;  6 131-142
  • 23 Glombitza G, Lamade W, Demiris A M. et al . Virtual planning of liver resections: image processing, visualization and volumetric evaluation.  Int J Med Inform. 1999;  53 225-237
  • 24 Fenster A, Downey D B, Cardinal H N. Three-dimensional ultrasound imaging.  Phys Med Biol. 2001;  46 67-99
  • 25 Aylward S, Weeks S, Bullitt E. Analysis of the parameter space of a metric for registering 3 d vascular images. Lecture Notes in Computer Science Springer 2001 2208: 932-939
  • 26 Herline A J, Herring J L, Stefansic J D. et al . Surface registration for use in interactive, image-guided liver surgery.  Comput Aided Surg. 2000;  5 11-17
  • 27 Masutani Y, Kimura F. A new modal representation of liver deformation for non rigid registration in image guided surgery.  Procs CARS. 2001;  1230 19-24
  • 28 Hassenpflug P, Schöbinger M, Vetter M. et al . Intraoperative Gefäßkonstruktion für die multimodale Registrierung zur bildgestützten Navigation in der Leberchirurgie.  Bildverarbeitung für die Medizin. 2003;  80 56-60
  • 29 Selle D, Peitgen H O. Analysis of the morphology and structures of vessel systems using skeletonization.  Procs SPIE Med Imaging. 2001;  4231 271-281
  • 30 Prager R W, Gee A H, Barmann L. Stradx: real-time acquisition and visualisation of freehand three-dimensional ultrasound.  Med Image Anal. 1998;  3 129-140
  • 31 Sramek M, Kaufman A E. Alias free voxelization of geometric objects.  IEEE Trans Vis Comp Graph. 1999;  5 251-267
  • 32 Nakagohri T, Jolesz F A, Okuda S. et al . Virtual pancreatoscopy of mucin-producing pancreatic tumors.  Comput Aided Surg. 1998;  3 264-268
  • 33 Grenacher L, Thorn M, Knaebel H P. et al . Neues Verfahren zur 3-D-Visualisierung der Resektabilitätsbeurteilung beim Pankreaskarzinom.  Fortschr Röntgenstr. 2004;  176 (Suppl) 137
  • 34 Fischer L, Thorn M, Chiu P. et al . Virtuelle Operationsplanung in der Leberchirurgie.  Chir Praxis. 2003;  3 459-466
  • 35 Lamade W, Glombitza G, Fischer L. et al . The impact of 3-dimensional reconstructions on operation planning in liver surgery.  Arch Surg. 2000;  135 1256-1261

Dr. med. Lars Grenacher

Abteilung Radiodiagnostik der Universität

INF 110

69120 Heidelberg

Telefon: 062 21/5 63 80 89

Fax: 0 62 21/56 57 30

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