摘  要 

目的　分析人工智能（artificial intelligence，AI）软件和Mimics软件术前三维（three dimension，3D）重建在胸腔镜下解剖性肺段切除术中的应用效果。方法　回顾性分析2019年10月—2024年3月于淮安市第二人民医院胸外科行胸腔镜肺段切除手术患者的临床资料。术前行AI软件3D重建的患者纳入AI组，行Mimics软件3D重建的患者纳入Mimics组，未行3D重建的患者纳入对照组。比较各组患者的围手术期相关指标。结果　共纳入168例患者，其中男73例、女95例，年龄25～81（61.61±10.55）岁。AI组79例，Mimics组53例，对照组36例。三组患者在性别、年龄、吸烟史、结节大小、淋巴结清扫组数、术后病理结果、术后并发症等方面差异均无统计学意义（P>0.05）。三组患者在手术时间（P<0.001）、引流管留置时间（P<0.001）、引流量（P<0.001）、出血量（P<0.001）、术后住院时间（P=0.001）方面差异均有统计学意义。AI组与Mimics组在手术时间、引流管留置时间、出血量、术后住院时间方面差异均无统计学意义（P>0.05）。AI组与对照组在引流量方面差异无统计学意义（P=0.494），而在手术时间、引流管留置时间、出血量、术后住院时间方面差异均有统计学意义（P<0.05）。结论　对于需行胸腔镜解剖性肺段切除患者，术前3D重建，依据3D图像行术前规划，相较于仅阅读CT影像，可缩短手术时间、术后引流管留置及住院时间，减少术中出血量及术后引流量。采用AI软件行3D重建对手术指导及术后康复方面不劣于Mimics人工3D重建，可减轻临床医师工作量，值得推广。

正  文

随着低剂量CT体检的普及，无症状早期肺癌得以及时检出[1]。目前，肺叶切除术联合淋巴结清扫仍为肺癌根治的标准术式[2]。但对于肺部存在基础疾病、既往行肺部手术、年龄大、身体状况差的患者，需在保证切缘的前提下尽可能为患者保留肺组织，提高患者术后生活质量。解剖性肺段切除术将肿瘤切除范围由叶聚焦到段，既取得了楔形切除术保留肺组织的优势，也达到了肺癌根治的效果[3-4]。但对于外科医师来说，肺段切除术较肺叶切除术难度大，术中需面临气管、血管变异的挑战。因此，术前准确了解肺段气管、血管分支走行对于手术安全尤为重要。

三维（three dimension，3D）重建可以直观立体地将肺部解剖结构展现给术者，术者从3D图像中获取结节、血管、气管的空间位置及毗邻关系，对于肺段切除术前规划发挥重要作用[5]。Mimics是目前应用较多的半自动3D重建软件，可将二维影像资料重建为3D图像，并以不同颜色展示结节、血管、气管等解剖结构[6]。但半自动3D重建软件Mimics缺点显著：首先，重建效果受图像质量影响，识别缺失的气管需操作者手动补全；其次，重建需胸部增强CT，动静脉区分由人工完成，区分错误的动静脉需反复修改，耗时较长。影响Mimics重建准确度的另一重要因素是操作者的耐心程度和解剖熟悉程度，但临床更需要能很好匹配工作节奏的3D重建工具。因此，发掘人工智能（artificial intelligence，AI）在3D重建的应用符合临床需求。

日本在AI 3D重建软件的研发起步较早，2013年Ikeda等[7]报道了Synapse Vincent软件用于肺部3D重建，REVORAS软件的使用也有相关报道[8]。在国内，最早的AI 3D重建软件是陈亮团队[9]报道的DeepInsight软件，其肺部重建准确性、真实性已通过验证。近年，借助AI技术加持，国产AI 3D重建软件已具备速度快、操作简单、精度高、智能化等特点。本文通过比较AI 3D重建、Mimics 3D重建、无3D重建3种方式的临床应用效果，探寻各种方法的优劣，以期为胸外科医师找到更为高效、准确的术前规划手段。

1 资料与方法

1.1   临床资料和分组

回顾性纳入2019年10月—2024年3月于淮安市第二人民医院胸外科行胸腔镜肺段切除手术患者的临床资料。纳入标准：（1）术前检查心肺功能可耐受胸腔镜肺段切除手术；（2）肿瘤无远处转移；（3）结节大小≤2 cm，实性成分>50%。排除标准：（1）有肺部手术史；（2）患者拒绝肺段切除术。术前使用推想AI软件3D重建的患者纳入AI组，术前使用Mimics 3D重建的患者纳入Mimics组，术前未行3D重建的患者纳入对照组。

1.2   方法

1.2.1   术前3D重建及手术规划

本研究采用Mimics 21.0软件、推想AI软件［产品名称：胸部CT影像全自动手术计划软件-科研版，产品型号：infer Operate Thorax Planning，完整版本：H4.7.0；已获国家药品监督管理局三类医疗器械审批（国械注准20233212016）］。推想AI软件计算服务器位于医师办公室，本地化运算及储存重建数据，通过医院内网连接科室及手术室办公电脑。术前谈话告知患者及家属是否使用软件3D重建辅助手术规划，及使用软件对手术利弊，征得患者及家属同意。重建工作由手术医师完成，未向患者收取任何费用，所重建文件仅用于临床及科研，本地保存，尊重患者隐私，严禁互联网传播。

所有患者术前行胸部高分辨率CT检查。需行3D重建的病例，于影像系统中导出DICOM压缩包。AI组将DICOM数据包导入推想软件进行3D重建（图1），可在病灶列表里选择显示/隐藏的结节，并显示结节的20 mm安全切缘。可使用3D控制台切换全肺/肺叶模式，显示/隐藏气管、血管、肺段。根据重建的3D图像，配合软件工具的使用，实现手术规划。Mimics组将DICOM压缩包导入Mimics 21.0软件中，由具备丰富重建经验的医师按照操作步骤，依次识别气管及结节，确定安全切缘，分割动静脉，划分肺叶及肺段（图2）。

图1　AI软件3D重建示意图

a：重建肺部气管、结节；b：划分肺叶、肺段；c：重建肺静脉；d：重建肺动脉；e：重建肺部血管；AI：人工智能；3D：三维

图2　Mimics软件3D重建示意图

a：重建肺部气管；b：重建肺部结节；c：重建肺动脉；d：重建肺静脉；e：重建肺部血管；3D：三维

推想AI软件3D重建实现方式：（1）肺结节的建模：通过CT影像及检测框，获得第二高斯球图像。将CT影像与第二高斯球图像匹配，获得形变关系，第二高斯球依据形变关系生成第一高斯球图像。将CT影像、第一高斯球图像、检测框输入分割网络模型（如ResUnet分割网络），获取肺结节的分割图像[10]。（2）气管的建模：从CT影像中获取等待分类肺部支气管的初始肺部图像，将初始肺部图像灰度归一化，采用如UNet深度学习分割网络进行气管分割，得到支气管掩膜图像。对掩膜图像中的支气管分段，获得两个以上支气管段。基于各支气管段之间的解剖关系及特征，确定肺部支气管的分类结果[11-12]。（3）肺血管的建模：从CT影像中分割提取目标肺血管所在3D图像的最大外接立方体区域，作为第一输入数据。第一输入数据导入训练后的肺血管分段定位模型中，获得目标肺血管的第一分段（目标肺血管的主干）、第二分段（目标肺血管的每一血管分支）及初始定位结果（目标肺血管的每一血管分支对应的起始点坐标）。利用第一分段及第二分段结果，确定目标肺血管的每一血管分支对应的定位候选区域。利用定位候选区域，对该血管分支对应的起始点坐标进行修正，获得目标肺血管的最终定位结果[13-15]。

对照组术前手术医师阅读患者胸部CT，AI及Mimics组术前手术医师阅读患者胸部CT和3D图像，手术医师依据影像学检查，规划手术路径。术中根据需要浏览CT/3D图像。

1.2.2   手术方法

双腔气管插管，术中侧卧位，常规消毒铺巾。切口位于腋前线与腋中线之间，长约3～4 cm，作为操作孔及观察孔。常规行单孔胸腔镜手术。若胸腔严重粘连可于第7肋间腋中线增加1个1 cm切口作为观察孔。依据术前规划结合术中实际，离断气管及血管后，采用膨胀-萎陷法等待15 min，显露段间平面，完整切除肺段组织，确保结节切缘≥2 cm或超过结节直径。送术中快速病理，切缘不能满足≥2 cm或超过结节直径的病例则扩大切除肺段。快速病理显示恶性的送检淋巴结，良性的则不送检、不继续行淋巴结清扫或采样。患者疾病诊断标准为术后常规病理结果。

1.3   观察指标

记录围手术期临床指标，包括手术时间、术中出血量、淋巴结清扫组数、术后住院时间、引流管拔除时间、引流量、病理结果、术后并发症、手术切除肺段。

1.4   统计学分析

研究数据采用SPSS 25.0软件分析。符合正态分布的定量资料以均数±标准差（x±s）描述，总体差异采用F检验，采用Bonferroni法进行组间差异多重比较。不符合正态分布的定量资料以中位数（上下四分位数）［M（P25，P75）］描述，总体差异采用Kruskal-Wallis 检验，采用Bonferroni 方法进行组间差异多重比较，差异有统计学意义的指标采用Mann-Whitney U检验进行两两比较。分类资料以频数及百分比描述，采用χ2检验或Fisher确切概率法比较总体差异。双侧检验水准α=0.05。

1.5   伦理审查

本研究经淮安市第二人民医院伦理委员会审批通过，伦理审查批号：HEYLL2024044。

2 结果

2.1   患者一般资料

研究共纳入168例患者，其中男73例、女95例，年龄25～81（61.61±10.55）岁。三组患者性别、年龄、吸烟史、结节大小等差异无统计学意义（P>0.05）；见表1。

2.2   围手术期资料

三组手术时间、引流管留置时间、引流量、出血量、术后住院时间总体差异有统计学意义（P≤0.001）。三组术中淋巴结清扫组数（P=0.757）、术后病理结果（P=0.570）差异无统计学意义。三组术后切缘阴性，且满足≥2 cm或超过结节直径。三组术后分别有5例、4例、4例患者出现并发症。AI组术后1例肺漏气，检查提示气胸压缩15%，术后予负压吸引；1例因术后胸腔包裹积液，引流不畅需超声引导下胸腔穿刺引流；2例因术中胸腔粘连较重，术后引流较多，住院时间延长；1例于术后第2天因哮喘急性发作而转入呼吸重症监护室。Mimics组1例术后漏气导致皮下气肿行负压吸引；1例因术中胸腔粘连严重，术后肺漏气行负压吸引；1例因术前口服抗凝药物史，术后胸腔引流颜色深且多，术后当晚血压86/43 mm Hg（1 mm Hg=0.133 kPa），予以输血2 U，血浆350 mL；1例术后反复咳嗽，需多种药物止咳。对照组1例肺漏气，术后胸部X线片提示少量气胸，未特殊处理，后正常时间拔管出院；1例肺漏气，需负压吸引；1例术后胸部CT示双肺渗出性改变、右肺局部实变，经呼吸功能训练后复查CT肺复张良好；1例术后复查D-二聚体升高，肺动脉CT血管造影确诊肺栓塞。三组术后并发症差异无统计学意义（P>0.05）；见表2～3。

３ 讨论

国家癌症中心最新发布的全国癌症统计数据[16]显示，肺癌发病率和死亡率都位居癌症之首。肺癌的治疗方法多样，包括手术、化疗、放疗、靶向治疗、免疫治疗等，手术是早期肺癌的首选治疗手段。胸外科肺癌术式的发展最早可追溯到1933年，美国医师埃瓦茨·格雷厄姆进行了第1例左全肺切除以根治肺癌[17]。随后1941年，北京协和医学院张纪正完成了国内首例全肺切除术。但全肺切除术手术风险大，对患者心肺功能影响较大，术后存在心律失常、纵隔移位、急性呼吸窘迫综合征、肺动脉高压及右心功能不全、全肺切除后综合征等一系列并发症[18]。全肺切除患者往往承受更高的围手术期并发症发生率和死亡率。因此，肺癌的手术发展方向一直向着尽可能切除原发灶及引流区淋巴结、尽可能保留肺功能的方向进行。肺段切除对肺功能的影响比肺叶及全肺切除小[19]，JCOG0802/WJOG4607L研究[20]为肺段切除术根治肺癌奠定了理论基础，对于直径≤2 cm，实性成分占比>0.5的结节，肺段切除5年总生存率优于肺叶切除，5年无复发生存率与肺叶切除无显著差异。然而解剖性肺段切除对术者的解剖学基础、阅片能力有较高要求，凭借术前CT进行手术路径规划对术者有极大挑战。尤其是对于跨肺段的结节、气管及血管复杂变异的肺叶，联合亚段切除更依赖术前3D重建技术规划手术路径，确定切除范围[21]。

对于远离脏层胸膜的结节，肺表面通常无胸膜牵拉、凹陷征等表现。且磨玻璃结节实性成分少，术中仅凭器械滑动及手指触摸，难以定位结节[22]。肺结节的定位方法多样，有创定位如Hookwire、弹簧圈、亚甲蓝标记、电磁导航支气管镜[23]，存在疼痛、费用高、血气胸、脱钩、栓塞等弊端[2]。无创定位如肺3D重建，可以通过将二维的CT影像转变为3D肺部模型，通过放大、缩小、旋转、平移等操作，可以更直观地观察血管、支气管走行。通过术前观察结节与周围血管、气管的毗邻关系，术中实时查看，实现无创定位结节位置。同时也有助于外科医师术前规划手术路径、保证切缘、降低血管损伤风险并提高手术安全性[24]。

AW、OSiriX等早期3D重建软件因精度不足，已很少使用。Mimics软件具有操作简单、精度较高等优点，目前被多家医院使用[25]。国产3D重建软件DeepInsight由陈亮团队开发，操作更为简单且免费，目前也已在多家医院使用，但对CT图像质量要求较高[9]。AI技术近年来在各个领域异军突起，AI技术在胸外科的应用经历了肺结节识别[26]、良恶性判别[27]、预测辅助决策[28-30]、术前规划[31]等过程。在肺3D重建方面，其具有速度快、操作简单、精度高、智能化等特点。

AI用于肺术前规划时，其3D重建的准确性及安全性备受关注。Chen等[31]对20例病例分别行推想AI 3D重建、Mimics人工3D重建，结果显示，AI和Mimics分别以 85% 和 80%的准确率实现了对血管和支气管的检测（P=1.00）。AI 和Mimics的血管分类准确率分别为80%和95%（P=0.34）。AI与Mimics在解剖重建准确性方面差异无统计学意义。Linkdoc AI团队[32]发现，AI 3D重建系统的准确性及安全性均优于Mimics及无AI辅助。本研究结果表明，AI及Mimics 3D重建对胸腔镜肺段切除均有指导意义，可使患者获益，AI 3D重建在术前规划方面不劣于Mimics 3D重建。

在重建时间方面，AI组完成3D重建约5～10 min，而Mimics组完成3D重建的时间约20～40 min。由于需要医师完成重建中的动静脉、段间平面识别等主要步骤，重建时间与CT图像质量、医师的解剖熟悉程度和工作状态有较大关系。本研究中，AI在术前规划方面不劣于Mimics。因此，采用AI完成3D重建能够极大减轻医师工作量，使其将更多的精力投入于术前手术路径规划及手术方案制定中。同时，AI 3D重建也使得术前3D重建+解剖性肺段切除更容易推广到基层医院。以往，肺3D重建需要熟悉解剖并掌握Mimics软件操作的医师完成，而AI仅需导入DICOM文件，即可自动完成重建工作。同时，AI 3D重建也缩短了培训胸外科住院医师的时间。由于重建时间及人工成本低，无论肺段还是肺叶手术术前几乎都可以由AI完成3D重建，住院医师通过术前3D重建3D图像初步构思手术路径，术中观摩上级医师手术操作，术后再次结合手术录像及3D重建图像学习解剖知识。虽然AI 3D重建在时间及人工成本上有极大优势，但对于胸外科住院医师来说，我们建议先行Mimics重建练习，使用半自动系统识别标记气管、动静脉、段间平面。并将人工重建图像与AI重建图像对比。通过人工重建过程，住院医师可快速熟悉肺部血管走行及肺段结构分布。当熟练完成人工3D重建后，AI 3D重建将成为工作中的首选工具，因为医师应该将更多的精力关注于手术本身而不是机械的重建工作。

目前，AI在手术中的应用有限，主要集中在术前规划以提高手术安全性及准确性[33-34]。术中决策支持是未来AI在胸外科手术中的进一步运用。国外已有报道，研究者将3D图像加载到科罗拉多州立大学开发的BananaVision 软件中并显示在头戴式显示器上[35]，使外科医师以沉浸式的视角观察解剖结构。但其只是改变了3D图像呈现的载体，本质上还是处于术前模拟规划阶段，并未将虚拟现实技术与术中解剖实时结合。随着技术发展，若胸腔镜图像与3D重建图像自动匹配功能可以集成到推想软件中，再结合虚拟现实视角，那么理论上胸外科医师可以使用动态3D图像与肺组织叠加层进行实时手术指导。3D重建对胸外科手术的意义将不再局限于术前规划，虚拟手术模拟可以更加直观有效地规划手术路径。其将重点参与手术过程，术中解剖的动静脉将在虚拟现实视角中与3D图像一一对应。同时3D图像也可在手术中通过标记、指引、显色等方式为术者提供手术路径、结节无创定位等功能。术中3D导航或可以提高解剖切除的安全性及准确性[36-37]。如同目前磁导航技术一样，其可将CT图像与支气管镜相结合，通过生成虚拟的3D支气管树图像，标记结节位置，提供通向结节的支气管导航路径，赋予支气管镜“GPS”功能，使得在错综复杂的气管中精准引导至目标结节[38]。虽然AI在胸外科的应用取得了较好的效果，但对于AI在医疗领域的使用仍应该持有批判的态度。首先，AI软件的使用应经历严格评估，应用于商业的AI软件需取得国家药品监督管理局医疗器械审批，应用于科研的AI软件需取得患者知情同意，并符合医学伦理。AI软件的输出结果极大程度上取决于算法以及数据的数量和质量，因此可能存在潜在的偏差。虽然AI软件可以将医师从重复机械的工作中解放，但是医师必须充分做好审查，以确保医疗质量。

综上所述，术前采用AI 3D重建或Mimics人工3D重建进行手术规划，可缩短手术时间、引流管留置时间、术后住院时间，减少术中出血量。AI 3D重建在手术指导及术后康复方面不劣于Mimics人工3D重建，可减轻临床医师工作量，值得推广。AI在医疗领域的应用有广阔前景，随着技术进步及数据积累，未来AI在预防、诊断、治疗、康复的医疗全流程中将发挥重要作用。同时，本研究也存在一定局限性。这是一个回顾性单中心研究，样本量较小，缺乏远期的随访数据及指标，需要多中心、前瞻性、大样本的临床试验进一步验证。

利益冲突：无。

作者贡献：桑成鹏负责研究设计，撰写论文；朱逸、王亚勤、贡力负责数据收集与整理；闵波、胡海波负责数据统计分析；唐志贤负责论文审阅与修改。

Tags： AI 与Mimics 软件行三维重建在胸腔镜下解剖性肺段切除术中应用的回顾性队列研究