神经外科临床医学论文提纲

2022-11-15

论文题目：大脑顶内沟计算断层影像解剖学及三维可视化研究

摘要：研究背景:近年来,随着先进影像技术的进步和科学技术的快速发展,人类现代医学可利用的先进仪器也越来越多,先进仪器的发展自然地促进了传统医学无法深入研究的领域,大脑正是其中一块重要的领域。这些技术为临床疾病的定位诊断和手术治疗提供一定的帮助,现代医学设备的先进可以让医者较容易的获得大脑的影像,这对脑科学和临床医学都有着非常重要的研究意义,通过对顶内沟的形态特征研究及立体定位数据集的构建,可以更好地为顶内沟邻近区域的病变制定治疗计划。顶内沟（intraparietal sulcus,IS）位于大脑端脑顶叶内中央后沟后方,与大脑纵裂呈平行关系,将顶上小叶与顶下小叶分隔开,顶内沟在顶叶上自前向后走行。顶内沟周围有许多重要的皮质功能区,如顶上小叶和顶下小叶,顶下小叶可分为缘上回和角回两部分,角回功能上为视觉性语言区,这样的结构特征为顶内沟作为视觉、体感及听觉联合皮层的交叉点奠定了基础。关于顶内沟的类型,先前有学者研究并将其分为“一段”型、“两段”型和“3段”型,通过这种类型的研究我们可以分析出顶内沟的生长发育规律等,从而为更好的识别和定位顶内沟奠定了基础。本研究通过收集30例健康成人大脑的MRI影像,以大脑AC-PC连线（连合间线）中点为原点,建立三维坐标系,获得横、冠、矢状面的T1WI图像。研究顶内沟在大脑中的形态学特征及周围重要脑组织的空间位置关系,测量得出顶内沟的立体定位数据集,并利用计算机及统计学方法求出其投影及平面回归方程,最后通过3D-Doctor软件,对顶内沟及其周围结构进行图像分割与重建,给出顶内沟在活体大脑中的三维可视化模型,以期为顶内沟及其周边区域病变的立体定向神经外科手术及未来机器人精准手术的策划提供解剖学基础。第一部分大脑顶内沟的MRI形态学研究目的:探讨以AC-PC线作为扫描基线的大脑薄层MRI影像,认识并研究顶内沟在横、冠、矢状面上形态特征及规律。方法:选定30例健康成人,其中男性和女性各15例。以AC-PC线为基准线,连续扫描得MRI T1WI图像,设定层厚为2mm,扫描过程中确保头颅固定。将所得横、冠、矢状面的MRI T1WI影像,以Dicom3.0的格式保存并导入e Film2.1工作站,在“3D-Cursor”软件中观察顶内沟在横、冠、矢状面上的位置变化及形态学特征。结果:识别顶内沟在薄层MRI T1WI连续层面的结构,获得顶内沟的形态学及位置变化规律。结论:大脑顶内沟在冠状面上更易识别,与大脑纵裂平行,为自前向后走行,是顶上小叶和顶下小叶的分界。主要分为“一段”型,“两段”型,“3段”型。通过“3D-Cursor”和“连续追踪”软件的联合使用识别顶内沟,其在横、冠、矢状面上形态各异,为顶内沟的手术入路及其周围疾病提供解剖学依据。第二部分大脑顶内沟内侧缘的立体定位数据集的建立及平面回归分析目的:建立基于大脑连合间线（AC-PC线）定位体系中的顶内沟立体定位数据集及其平面投影回归方程。方法:将扫描所得的30例健康成人颅脑冠状面MRI影像,导入Photoshop CS 5.0软件包,经图像配准后,以AC-PC连线的中点作为原点,建立笛卡尔三维立体坐标系,以顶内沟最内侧缘为起点,其中X值和Z值可直接在软件中读取,Y值为图像距离AC-PC平面的层数乘以图像层厚的积,所有取样点坐标值组成顶内沟在三维坐标系中的立体定位数据集。利用Excel软件对所测的数据进行汇总并处理,绘制出顶内沟内侧缘的投影分布图,并利用SPSS 22.0对数据进行统计分析,得出顶内沟内侧缘的空间拟合曲线和平面回归方程。结果:完成顶内沟内侧缘立体定位数据集的建立,以及其在横、冠、矢状面的投影分布图和回归方程。结论:为顶内沟及周围区域病灶的精准定位提供解剖学基础,对顶叶功能的研究及顶叶区域疾病的影像学定位和立体定向神经外科治疗具有重要的价值。第三部分大脑顶内沟内侧缘的三维重建与可视化目的:通过构建健康成人在MRI图像上的大脑顶内沟的三维可视化模型,了解顶内沟的空间位置关系和解剖学结构特点,以及在立体定向微创手术方面的应用。方法:选择1例健康成年男性的颅脑薄层MRI扫描影像,导入到3D-Doctor软件中,采用手工分割的方法对大脑顶内沟及其周围的脑组织等进行分割及三维重建,采用不同颜色标记。结果:成功构建大脑顶内沟及其相邻重要脑组织结构的三维可视化模型。结论:通过顶内沟三维可视化模型的构建,更好的从立体角度观察其与周围脑组织结构在空间上的位置关系,对该区域病变的辅助治疗以及手术方案的制定有较大的价值。

关键词：顶内沟;顶叶;立体定位;回归分析;脑磁共振成像;三维重建

学科专业：影像医学与核医学

中文摘要

英文摘要

前言

参考文献

第一部分:大脑顶内沟的磁共振成像形态学研究

材料与方法

结果

讨论

参考文献

第二部分:大脑顶内沟内侧缘的三位空间数据集的建立及相关回归分析