一
背景
深部脑刺激（Deep Brain Stimulation, DBS）是一种广泛应用于治疗帕金森病、肌张力障碍和特发性震颤等神经精神疾病的手术方法。其核心是通过植入电极对特定脑区进行电刺激，以调节异常神经活动。在帕金森病中，DBS的主要靶点是丘脑底核（Subthalamic Nucleus, STN），其精准定位对治疗效果至关重要。然而，STN的平均宽度仅为约6毫米，电极位置的微小偏差可能导致显著的治疗效果差异或副作用。因此，术后电极的精确定位成为DBS治疗成功的关键环节。
目前，有多种软件工具可用于术后电极定位和激活组织体积（Volume of Tissue Activated, VTA）的估计，例如Lead-DBS、SureTune4和BrainLab Elements。这些工具在临床和研究中的应用日益广泛，但其定位精度和可靠性尚未得到充分验证。尽管已有研究探讨了这些工具在标准化空间（如MNI空间）或模型中的表现，但在患者原生空间中的精度比较仍缺乏系统性研究。此外，不同软件之间的定位差异、操作者内部及操作者间的变异性对临床决策的影响尚不明确。
本研究旨在填补这一空白，通过比较三种常用软件（Lead-DBS、SureTune4和BrainLab Elements）在105名帕金森病患者中的电极定位结果，评估其精度和一致性。研究不仅关注软件间的差异，还考察了同一软件内操作者内部和操作者间的变异性，为临床实践和未来研究提供了重要参考。
二
方法
本研究纳入了105名接受双侧STN-DBS治疗的帕金森病患者。所有患者均符合以下纳入标准：术前T1加权磁共振成像（preop T1w）数据可用，术后至少3个月进行了T1加权磁共振成像（postop T1w），记录了植入硬件规格和刺激参数。研究获得了布拉格总医院伦理委员会的批准，所有患者均签署了知情同意书。
影像采集：由于患者的手术和影像采集时间跨度较大，研究中使用了多种MRI系统和采集协议。常见的影像参数如下：术前扫描使用西门子Skyra系统，T1加权MPRAGE图像（分辨率1×1×1 mm³，TR 2200 ms，TE 2.43 ms）；T2加权Spin-Echo序列（分辨率0.94×0.94×2 mm³，TR 2440 ms，TE 80 ms）。术后扫描：使用西门子Symphony系统，T1加权MPRAGE图像（分辨率0.45×0.45×0.9 mm³，TR 2060 ms，TE 3.93 ms）。
研究比较了三种软件工具的电极定位流程：
Lead-DBS：使用SPM12进行术后T1w与术前T1w的刚性配准，失败时改用ANTs（Advanced Normalization Tools）。通过三线性配准校正脑移位，使用TRAC-CORE算法半自动定位电极，并手动微调。基于FieldTrip-SimBio算法估计VTA，电场梯度阈值为0.2 V/mm。
SureTune4：手动配准术后T1w与术前T1w，并确定AC-PC线。手动定位电极，模拟为Medtronic 3389电极。导出活性触点的坐标（以MCP为零点）。
BrainLab Elements：半自动配准术后T1w与术前T1w，手动优化。手动定位电极，基于极坐标（θ和φ）计算触点位置。导出活性触点的坐标（以MCP为零点）。
数据分析：软件间比较 计算三种软件估计的活性触点位置的欧氏距离，以及极角θ和φ的差异。操作者内部与操作者间变异性：随机选择25名患者，由同一操作者和不同操作者重复处理，计算欧氏距离和极角差异。
VTA重叠分析：使用Dice系数评估Lead-DBS生成的VTA的重叠程度。
统计方法：采用TOST（双单侧T检验）分析欧氏距离的等效性，阈值设为2.99毫米（STN宽度的一半），并进行FDR校正。
三
结论
软件间比较：三种软件估计的活性触点位置的欧氏距离中位数为1.56–2.08毫米，其中BrainLab Elements与SureTune4的一致性最高（1.56毫米），而BrainLab Elements与Lead-DBS的一致性最低（2.08毫米）。超过2.99毫米阈值的病例占比为6–26%，表明部分患者的定位差异可能具有临床意义。
操作者内部与操作者间变异性：同一操作者重复处理的欧氏距离中位数为0.68–1.08毫米（Lead-DBS最低，SureTune4最高）。不同操作者处理的欧氏距离中位数为0.98–1.68毫米（Lead-DBS最低，SureTune4最高）。SureTune4的变异性最高，与其手动操作流程相关。
VTA重叠分析：Lead-DBS生成的VTA的Dice系数中位数：操作者内部为0.78，操作者间为0.75，表明VTA估计存在一定的不一致性。
临床意义：尽管软件间的定位差异在预设阈值内（2.99毫米），但部分差异接近STN的尺寸，可能影响治疗效果。电极触点间距为2毫米，定位误差可能导致临床选择不同的触点，进而改变治疗效果。
四
展望
改进软件算法：开发更自动化的电极定位算法，减少人为操作带来的变异性。例如，Lead-DBS的PACER算法（仅支持CT）可扩展至MRI数据。优化图像配准和脑移位校正流程，提高不同软件间的一致性。
多模态影像融合：结合CT与MRI数据，利用CT的高分辨率减少金属伪影的影响，提高定位精度。探索功能影像（如fMRI或PET）与结构影像的融合，以验证电极位置与临床效果的关系。
临床验证：通过长期随访，将电极定位结果与患者的临床疗效（如运动症状改善、副作用发生率）关联，验证软件的预测能力。开展前瞻性研究，比较不同软件指导的DBS编程对患者预后的影响。
标准化与协作：建立多中心数据库，共享影像和临床数据，推动软件工具的标准化验证。鼓励软件开发者开放接口，支持跨平台数据交换和结果比较。
新技术应用：结合人工智能（如深度学习）优化电极定位和VTA估计，提高处理速度和精度。探索实时影像导航技术，在术中和术后动态调整电极位置。
总之，本研究为DBS术后电极定位软件的精度提供了重要数据，揭示了当前工具的局限性。未来需要通过技术创新和多学科协作，进一步提高定位精度，为个性化DBS治疗奠定基础。
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