ВИРТУАЛЬНОЕ 3D-МОДЕЛИРОВАНИЕ В ХИРУРГИИ ПЕЧЕНИ

ЦЕЛЬ. Изучение возможности предоперационного цветного 3D-моделирования и интраоперационной навигации за счет использования системы «Автоплан» при хирургическом лечении пациентов с патологией печени.

МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ. Система «Автоплан» использована у 32 больных с различными хирургическими заболеваниями печени – гемангиомой, эхинококковой кистой, альвеококкозом и метастазами колоректального рака – с целью оценки возможности выполнения операции – резекции печени того или иного объема.

РЕЗУЛЬТАТЫ. Выполненное 3D-моделирование печени на предоперационном этапе позволило в 3 (10,3%) случаях из 32 отказаться от намеченного оперативного лечения в пользу консервативной терапии в связи с местным распространением патологического процесса (в 2 случаях – метастатическое билобарное и в 1 случае – альвеококкозное поражение органа). Из 29 оперированных пациентов у 6 (20,7%) на этапе предоперационного моделирования был изменен планируемый объем резекции печени: у 4 больных – в сторону его увеличения в связи с выявленным топографо-анатомическим расположением новообразований, а у 2 – в сторону его уменьшения, обусловленного особенностями кровоснабжения зоны хирургического интереса.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Предоперационное 3D-моделирование позволяет хирургу лучше подготовиться к хирургическому вмешательству с учетом индивидуальных анатомических особенностей пациента и выбрать оптимальный объем операции. Знание 3D-топографии образований в печени позволяет уменьшить интраоперационную кровопотерю и вероятность повреждения внутрипеченочных структур (сосуды, желчные протоки). Послеоперационное 3D-моделирование позволяет оценить адекватность объема проведенного хирургического вмешательства и может служить объективным критерием в оценке качества медицинской помощи.

Авторы заявили об отсутствии конфликта интересов.

Авторы подтверждают, что соблюдены права людей, принимавших участие в исследовании, включая получение информированного согласия в тех случаях, когда оно необходимо, и правила обращения с животными в случаях их использования в работе. Подробная информация содержится в Правилах для авторов.

1. Hallet J., Gayet B., Tsung A. et al. Systematic review of the use of preoperative simulation and navigation for hepatectomy : current status and future perspectives // J Hepatobiliary Pancreat Sci. 2015. № 5. P. 353–362. Doi: 10.1002/jhbp.220.

2. Виртуальное хирургическое моделирование на основе данных компьютерной томографии : моногр. / В. Д. Федоров, Г. Г. Кармазановский, Е. Б. Гузеева, В. В. Цвиркун. М. : Видар-М, 2003. 184 с.

3. Колсанов А. В., Манукян А. А., Зельтер П. М. и др. Виртуальное моделирование операции на печени на основе данных компьютерной томографии // Анналы хирург. гепатологии. 2016. Т. 21, № 4. С. 16–22.

4. Hansen C., Zidowitz S., Hindennach M. et al. Interactive determination of robust safety margins for oncologic liver surgery // Int. J. Comput. Assist. Radiol. Surg. 2009. Vol. 4, № 5. Р. 469–474. Doi: 10.1007/s11548- 009-0359-1.

5. Arora R., Kalra P., Madan R. 3D Model Generation of Patient Specific Liver with Pancreas and Portal Veins // Int J Sci Rese (IJSR). 2014. № 5. Р. 1875–1878.

6. Banz V. M., Baechtold M., Weber S. et al. Computer planned, imageguided combined resection and ablation for bilobar colorectal liver metastases // World J. Gastroenterol. 2014. Vol. 20, № 40. Р. 14992–14996. Doi: 10.3748/wjg.v20.i40.14992.

7. Bégin A., Martel G., Lapointe R. et al. Accuracy of preoperative automatic measurement of the liver volume by CT-scan combined to a 3D virtual surgical planning software (3DVSP) // Surg Endosc. 2014. № 12. Р. 3408–3412. Doi: 10.1007/s00464-014-3611-x.

8. Lin Q., Xu Z., Li B. et al. Immersive virtual reality for visualization of abdominal CT // Proc. SPIE Int. Soc. Opt. Eng. 2013. Р. 8673. Doi: 10.1117/12.2008050.

9. Peterhans M., Berg A. vom, Dagon B. et al. A navigation system for open liver surgery : design, workflow and first clinical applications // Int. J. Med. Robot. 2011. Vol. 7, № 1. P. 7–16. Doi: 10.1002/rcs.360.

10. Soler L., Delingette H., Malandain G. et al. An automatic virtual patient reconstruction from CT-scans for hepatic surgical planning // Stud Health Technol Inform. 2000. № 70. Р. 316–322.

11. Soler L., Nicolau S., Pessaux P. et al. Realtime 3D image reconstruction guidance in liver resection surgery // Hepatobiliary Surg. Nutr. 2014. Vol. 3, № 2. Р. 73–81. Doi: 10.3978/j.issn.2304-3881.

12. Wu W., Xue Y., Wang D. et al. Application of 3D imaging in the realtime US-CT fusion navigation for minimal invasive tumor therapy // Int. J. Comput. Assist. Radiol. Surg. 2015. Vol. 10, № 10. Р. 1651–1658. Doi: 10.1007/s11548-015-1224-z.

13. Yamanaka J., Okada T., Saito S. et al. Minimally invasive laparoscopic liver resection : 3D MDCT simulation for preoperative planning // J. Hepatobiliary Pancreat. Surg. 2009. Vol. 16, № 6. Р. 808–815. Doi: 10.1007/s00534- 009-0112-8.