基于人工智能增强的混合现实技术用于穿支血管的3D可视化：在腓骨皮瓣手术中的可行性研究

《Journal of Stomatology Oral and Maxillofacial Surgery》：AI-Augmented Mixed Reality for 3D Visualization of Perforator Vessels: A Feasibility Study in Fibular Flap Surgery

本研究利用PEEK标记、混合现实技术和人工智能算法，开发了一种fibular flap血管的三维可视化系统，实现术前精准定位与术中实时导航，平均误差1.7mm，注册时间108秒，为血管外科手术提供新工具。

　　

刘一秀|吴健|赵彦光|王成涛|谢旭新|吴双江|季萍

重庆医科大学口腔医学院，中国重庆口腔疾病与生物医学科学重点实验室

摘要

目的

以腓骨瓣为模型，本研究旨在开发一种用于显示穿支血管的三维可视化方法。该方法结合了人工智能算法、混合现实技术和聚醚醚酮（PEEK）基准标记，以实现血管的精确定位和三维渲染。目的是为外科医生提供一个独立、可控的3D血管可视化系统，并为将该方法应用于血管介入和神经外科等多学科领域提供参考。

方法

本研究包括三名接受腓骨瓣重建手术的患者。技术流程包括：（1）制作PEEK基准标记并将其固定在指定的瓣膜供体部位；（2）进行CT血管造影，并将获得的二维数据重建为包含下肢和PEEK标记的三维模型；（3）在HoloLens 2头戴式全息显示器中开发人工智能算法，将虚拟的3D PEEK模型与患者身上的物理标记对齐，从而实现模型与人体之间的配准。在手术过程中，我们记录了系统识别的穿支血管数量与实际手术发现的血管数量、投影血管出口点与实际血管出口点之间的距离，以及配准所需的时间。

结果

在三名患者中，系统共识别出5条穿支血管，与手术结果一致。定位的血管出口点与实际血管出口点之间的平均距离为1.7毫米。从系统启动到成功对齐的总配准时间平均为108秒，其中核心配准过程本身平均耗时16秒。所有瓣膜术后均存活，未出现相关并发症。

结论

本研究开发了一种人工智能算法，并将其集成到HoloLens 2中，该算法能够识别患者体表附着的物理基准标记。通过将这些物理标记与其虚拟对应物进行配准，实现了人体组织与其三维模型之间的对齐。这一技术框架展示了潜在的多功能性和适应性，可为其他外科领域的导航系统开发提供方法学参考。然而，其更广泛的应用性需要通过更大规模的未来研究进行验证。

部分内容摘录

一般信息

本研究招募了来自重庆大学附属肿瘤医院头颈肿瘤科的三名需要腓骨瓣重建手术的患者。所有患者均提供了书面知情同意书。本研究获得了重庆大学癌症医院伦理委员会的批准（伦理批准编号：CZLS2023329-A），并在中国临床试验注册平台（ChiCTR2400093876）上进行了注册。

纳入标准包括：（1）计划接受...

患者和肿瘤特征

本研究包括三名患者，其中两名女性和一名男性，中位年龄为64岁（范围：51-70岁）。所有患者均因下颌牙釉质母细胞瘤而需要下颌部分切除术及同期下颌重建手术，使用血管化腓骨瓣。肿瘤位于下颌体或下颌角。患者均无既往放疗或手术史，符合研究的纳入和排除标准。

讨论

基于混合现实技术的医疗应用已在多个领域得到广泛探索[9]，但现有研究主要集中在医学教育和术前手术规划讨论[10]方面。其在术中实时导航中的临床应用仍存在一个关键瓶颈：实现混合现实投影的三维图像与患者实际解剖结构之间的快速准确配准[11]。

...

未来展望

本研究的核心设备是头戴式全息显示器。随着硬件向轻量化AI眼镜的发展，未来的工作流程可以设想为：在患者入院后，根据伦理和安全协议，其影像数据可自动上传到安全云平台。可以手动或自动生成3D模型并进行存储。佩戴AI眼镜并登录云平台的医生可以检索患者的3D模型...

资金支持

本项目得到了重庆市医学科学研究项目（项目编号2025MSXM059）、重庆市科研机构绩效激励与指导项目（项目编号CSTB2024JXJL-YFX0076）、重庆市自然科学基金（项目编号CSTB2025NSCQ-GPX0010）以及西南医科大学附属医院博士研究启动基金的支持。

数据获取

本研究使用和/或分析的数据集可应相应作者的要求提供。

伦理批准和参与同意

本临床试验遵循《赫尔辛基宣言》的原则进行，并获得了重庆大学癌症医院伦理委员会的伦理批准（编号CZLS2023329-A），并在中国临床试验注册平台（ChiCTR2400093876）上进行了注册。所有参与者在入组前均提供了书面知情同意书。

出版同意

所有程序和出版物均获得了书面同意。

作者贡献声明

刘一秀：撰写 – 审稿与编辑、撰写 – 原稿撰写、项目管理、资金获取、概念构思。吴健：撰写 – 审稿与编辑、撰写 – 原稿撰写、可视化、概念构思。赵彦光：可视化、数据分析、正式分析、数据管理。王成涛：数据分析、正式分析、数据管理。谢旭新：数据分析、正式分析、数据管理。吴双江：撰写 – 审稿与编辑、验证、监督、项目管理

利益冲突声明

作者声明本研究在没有任何商业或财务关系的情况下进行。