曾寧 楊劍 項楠 祝文 文賽 胡浩宇 齊碩 方馳華
南方醫科大學珠江醫院肝膽一科,廣東省數字醫學臨床工程研究中心(廣州510282)
食管靜脈曲張破裂出血是門靜脈高壓癥最嚴重的并發癥和主要死亡原因[1-3]。以內鏡套扎、經頸靜脈肝內門體分流術(transjugular intrahepatic portosystemstent-shunt,TIPS)和肝移植等多種治療方法為主要治療手段并取得了良好的治療效果[4-6]。然而,外科治療具有獨特的臨床治療優勢,其地位不可被取代[7-10]。
針對門靜脈側支循環的多樣性,如何對患者個體化選擇最佳手術方式一直存在著爭議。如何為外科醫師提供有價值的信息,制定個體化診療方案,達到最佳治療效果,一直是肝膽外科醫師所追求的目標。
數字智能化診療技術是以三維可視化、虛擬仿真手術、3D 打印技術、虛擬現實、腹部手術導航為代表的數字醫學新型診療技術[11-12],隨著該技術的迅猛發展,正在改變著傳統的診治模式,為肝膽外科的精準診療、術前規劃、個體化手術方案的選擇、術中的實時導航和降低手術風險等方面等帶來了新的策略和手段[13]。查閱國內外文獻,數字智能化診療技術在門靜脈高壓癥中的應用未見報道。
1.1 一般資料收集我院2012年1月至2019年6月收治的門靜脈高壓癥外科治療患者臨床數據。納入標準為:(1)臨床診斷門靜脈高壓癥,伴有食管胃底靜脈重度曲張;(2)胃鏡提示食管胃底靜脈曲張呈“紅色征”;(3)區域性門靜脈高壓癥須伴有重度食管胃底靜脈曲張或曲張靜脈破裂出血病史。
排除標準為:(1)肝功能Child-pugh C 級;(2)肝癌伴門靜脈癌栓導致門靜脈海綿樣變;(3)有嚴重心腦血管疾病患者。
符合上述納入標準共48 例,其中男32 例,女16 例,年齡12~78 歲,平均49.3 歲;19 例有上消化道出血病史,11 例為復發出血。肝功能Childpugh A 級32 例、B 級13 例、C 級3 例,C 級3 例經積極保肝治療后術前達到B級。伴不同程度的肝硬化46 例,HBsAg 陽性33 例。伴不同程度腹水22 例,不同程度脾腫大45 例,28 例存在不同程度脾亢,門靜脈海綿樣變性3 例,布加綜合征1 例。
所有患者均簽訂知情同意書,經南方醫科大學倫理委員會批準,符合醫療護理操作常規。
1.2 研究方法收集患者256 層薄層螺旋CT 數據構建三維模型[14]。由兩位或以上高級職稱醫師對三維重建圖像進行配準審查。將三維圖像數據導入VR 開發引擎UE4,將三維圖像數據渲染為VR模型,創建出燈光、材質等虛擬場景[15]。
1.3 術前規劃與手術術前均由三位以上高級職稱醫師進行閱片及三維模型上對門靜脈系統的起止、走行、徑線進行評估,制定個體化手術方案。術中通過腹部醫學圖像融合導航系統將術中實時視野與三維模型實時配準融合顯示電腦,指導術中關鍵血管解剖。
1.4 觀察指標(1)胃左靜脈、胃后靜脈、胃短靜脈、食管胃底曲張靜脈及食管旁靜脈、自發性脾/胃-腎分流。(2)根據食管、胃底靜脈曲張的分布及供血來源的三維特征,參照SARIN 等[16]分型方法,在三維可視化指導下將食管下端、胃底靜脈曲張情況分為A、B、C 三型,即A 型:食管靜脈曲張及胃小彎近賁門側血管曲張;A1 型:不伴有食管旁靜脈曲張;A2 型:伴食管旁靜脈曲張。B 型:胃底靜脈曲張,不伴食管靜脈曲張;B1 型:伴胃腎靜脈自發性分流;B2型:不伴胃腎靜脈自發性分流。C型:食管靜脈曲張,胃小彎近賁門側及胃底、胃體靜脈曲張。(3)應用三維分型結果指導手術規劃,結合實際手術評估該系統的臨床價值。(4)術后患者恢復情況,如并發癥、實驗室指標。
2.1 三維重建門靜脈系統顯示情況三維可視化、VR 模型對胃左靜脈顯示率100%、胃短靜脈顯示率75.51%、胃后靜脈顯示率48.97%、食管旁靜脈曲張顯示率53.06%、胃腎分流顯示率30.61%、脾腎分流18.36%。
2.2 三維可視化指導下分型結果參照Sarin 分型結合曲張血管三維特征,分為A1 型13 例、A2 型13 例、B1 型9 例、B2 型8 例、C 型5 例(圖1)。

圖1 三維可視化指導下分型占比Fig.1 Classification proportion under the guidance of 3D visualization
2.3 手術情況48 例患者成功施行手術,其中非選擇性賁門周圍血管離斷術14 例,選擇性賁周血管離斷術12 例,近端脾-腔分流術聯合冠狀靜脈結扎離斷術3 例,脾-肺固定術1 例,單純脾切除術18 例。術中情況與術前三維重建均一致;術前手術規劃與實際手術相一致并獲得滿意的效果。手術時間1.9~9.0 h,平均手術時間為4.87 h,術中失血平均260 mL。見圖2。
2.4 術后情況術后10 例患者出現并發癥,3 例嚴重并發癥,1 例腹腔出血,2 例胸腔積液,均經保守治療后康復出院,圍手術期無死亡病例。術后住院時間為7~51 d,平均住院時間為13.04 d。
3.1 數字智能化診療技術在門靜脈高壓癥中的應用近年來,由于三維可視化技術的臨床應用日益廣泛,門靜脈高壓癥外科手術已經進入精準手術時代[17]。對比CT 及MRI 等二維圖像僅在人腦中重建具有臨時性和不穩定特點,三維可視化模型能夠提供客觀、真實、精確的血管走形三維圖像。能整體、系統地顯示門靜脈系統曲張血管的程度、起始及毗鄰關系,尤其是胃短、胃后及食管旁靜脈顯得尤為重要,可精準定位曲張血管的位置、直徑、形態及走形,對臨床上進行個體化的手術決策及手術時機有指導意義。此組患者三維可視化、VR 模型對側支血管顯示率為,胃左靜脈顯示率100%、胃短靜脈顯示率75.51%、胃后靜脈顯示率48.97%、食管旁靜脈曲張顯示率53.06%、胃腎分流顯示率30.61%、脾腎分流18.36%。
VR 技術在術中導航方面展現了巨大的優勢,能真實、立體地還原患者個體化的解剖結構,明確曲張血管的精確位置、直徑、形態等。使術者通過VR 沉浸于虛擬的三維環境中,直觀、立體、個體化地評估患者的情況,進行旋轉、縮放、任意組合、透明化VR 模型等操作,并對術中關鍵血管操作進行實時導航,指導手術[18]。
3.2 數字智能化診療技術對個體化斷流術選擇的指導價值楊連粵等[19]證明了賁門周圍血管離斷術仍是國內主流術式,并提出選擇性賁門周圍血管離斷術的概念。趙輝等[20]研究發現選擇性離斷組較非選擇性離斷組,術后在門靜脈壓力下降幅度、肝動脈血流、并發癥、術后均優于非選擇組。臨床上如何對兩種術式進行選擇,是臨床上亟待解決的問題。目前數字智能化技術在門靜脈高壓癥中的應用,對解決這一問題提供了契機。
門靜脈高壓癥行斷流手術治療原則是對“有害側支循環”應徹底離斷,而對“有效側支循環”自發性分流予以保護。此組患者中A2 型13 例構建三維可視化VR 模型顯示,食管旁靜脈系統溝通門靜脈與奇靜脈,能有效降低門靜脈系統的壓力,為“有效側支循環”,術中應該予保留,因此需行選擇性賁門周圍血管離斷術。此組患者13 例A2 型9 例行選擇性賁門周圍血管離斷術,1 例為門靜脈海綿樣變患者行脾腔分流術,另外2 例患者因未出現消化道出血,只有脾亢癥狀,只行脾臟切除術。
另外A1 型13 例患者三維可視化VR 模型顯示,曲張血管主要來源于胃左靜脈前支,術中應把胃左靜脈結扎離斷,因此行非選擇性賁門周圍血管離斷術。此組患者中A1 型13 例10 例行選擇非選擇性賁門周圍血管離斷,1 例為布加綜合征患者行脾肺固定術,另外2 例患者因未出現消化道出血,只有脾亢癥狀,只行脾臟切除術。而B1 型、C 型患者,因曲張血管主要來自胃短靜脈及胃后靜脈,而胃后靜脈通常與膈下靜脈形成胃腎分流,發出進入胃壁穿支匯入胃底血管,術中則應盡量保留。因此術中離斷胃后血管則應貼近胃壁,同時應該離斷進入胃壁的穿支血管。而B2 型多見于區域性門靜脈高壓癥,胃左靜脈參與了胃底靜脈曲張的形成,多為向肝性血流,因此術中則需要保留。
3.3 數字智能化診療技術對個體化分流術選擇的指導價值臨床上常見的近端脾腔分流術,術前需要通過術前構建三維可視化、VR 模型清晰顯示脾靜脈直徑、脾外走行路徑及長度等來能評估是否符合分流條件。
此組患者中3 例門靜脈海綿樣變患者,構建三維可視化模型發現門靜脈主干、脾靜脈屬支豐富、增粗迂曲,門靜脈主干結構不清,可見多條迂曲擴張靜脈。肝門區“側支循環”代償良好,入肝血流量較大,有施行分流術的手術指征。經測量發現近端脾靜脈直徑>1 cm,且主干在胰腺外行程>1.5 cm,符合脾腔分流血管吻合條件。吳志勇等[21]提出分流手術聯合斷流術,手術適應證廣泛,因為不受門靜脈血流動力學狀態的限制,臨床效果較好。此組患者中1 例為A1 型,在分流術的基礎上再行斷流術,胃左靜脈主干結扎離斷,可降低術后再發出血的概率。

圖2 數字智能化技術指導下遠端脾腔分流術Fig.2 Distal splenocaval shunt guided by digital intelligent technology
布加綜合征患者的肝靜脈流出道梗阻常合并肝內分流道,肝靜脈通過肝左靜脈與膈靜脈回流入腔靜脈系統;術前如未發現,術中易損傷該側支通路。通過構建術前三維可視化、VR 模型,可清楚顯示該側支循環及行程。本組研究中1 例肝靜脈完全阻塞型布加綜合征患者,術前存在分流量較大的胃腎自發性分流,且患者有反復發作的肝性腦病,因此應避免行分流手術而選擇脾肺固定術[22]。
在精準外科時代,數字智能化診療技術對于門靜脈高壓癥的術前評估,個體化的分型,對門靜脈高壓癥個體化的手術方式及手術時機選擇具有重要的指導價值,對門靜脈高壓癥個體化手術方式選擇的合理性提供高級別證據。數字智能化技術將解剖數字化、診斷程序化和手術個體化的有機結合,推動著門靜脈高壓癥外科向個體化、精準化、智能化的方向發展。