中文摘要：

神经外科导航技术提高了颅脑手术的精确性和安全性，但是术中脑移位会引起导航定位误差，降低导航精度，导致术后肿瘤残留。现有技术无法解决在术中任意需要时刻对脑移位误差进行矫正的问题。本项目针对术中不同时刻脑移位的相应特征，研究了基于非线性模型的复杂边界条件下术中脑移位动态追踪解决方案。首先，采用非线性粘弹性理论，研究了可描述术中任意时刻脑组织变形规律的生物力学模型；第二，通过对暴露脑表面、组织牵开器以及手术隙腔边界的动态追踪算法的研究实现对术中复杂边界条件实时准确的估计；最后，通过研究基于完全拉格朗日描述法和扩展有限元方法的有限元快速求解算法提高脑移位误差矫正技术的实时性。项目研究为神经导航系统中实时矫正术中任意时刻由脑移位引起的导航定位误差提供了理论手段和技术方法，对于最大程度切除脑肿瘤、减少神经功能障碍、提高手术质量具有重要的临床价值。

结论摘要：

神经外科导航技术提高了颅脑手术的精确性和安全性，但是术中脑移位会引起导航定位误差，降低导航精度，导致术后肿瘤残留。现有技术无法解决在术中任意需要时刻对脑移位误差进行矫正的问题。本项目针对术中不同时刻脑移位的相应特征，研究了基于线性/非线性模型的复杂边界条件下术中脑移位动态追踪解决方案。首先，研究了一个基于线弹性扩展有限元模型的脑组织牵拉矫正框架。在这部分研究中解决的两个关键问题（1）研究基于扩展有限元牵拉变形模型；（2）研究脑组织复杂牵拉变形边界条件的获取方法。使用体模和离体猪头实验表明该框架能够有效地矫正较小的牵拉变形，减少由于较小牵拉变形引起的手术导航误差。该框架为临床提供了一个针对较小牵拉变形矫正的解决方案。其次，研究了脑组织表面的动态追踪方法，用于实时准确地估计术中复杂的边界条件。首先研究一种基于子块的脑组织表面动态追踪算法，然后研究了术中复杂边界条件对脑组织变形矫正模型预测精度的影响。实验结果表明使用基于子块的脑组织表面追踪算法能够准确获得局部脑组织表面形变位移。当脑组织暴露表面的法向量与脑组织受力方向一致时，暴露脑组织面积对模型预测精度影响很小。零位移设定的准确性对模型精度影响非常大。该研究结果不仅提供了一个鲁棒性强的边界条件估算算法，也为外科医生如何选定边界条件提供了科学依据。第三，基于以上研究结果，研究一个基于超粘弹性扩展有限元模型的校正框架。7例活体猪的实验表明与线弹性模型相比，基于超粘弹性扩展有限元模型的矫正框架能够有效矫正较大的牵拉变形，计算时间较短，系统实时性强. 该框架为临床提供了一个针对较大牵拉变形矫正，实时性强的解决方案，具有重要的临床意义。最后，为了以上研究结果能够在临床环境下使用，初步研究了一个基于无线的脑组织变形矫正系统。该系统将始终借助三维激光扫描仪来追踪脑组织局部变形信息；通过无线通讯与手术导航系统交换数据。体模和活体猪测试结果表明该系统能够在临床实际应用条件下实现术中脑组织开颅变形误差的矫正，协助手术导航系统提供一种基于脑组织变形预测的术中引导，提高导航系统精度。该项研究为研究成果向临床转化奠定了基础。项目研究为神经导航系统中实时矫正术中由脑移位引起的导航定位误差提供了理论手段和技术方法，对于最大程度切除脑肿瘤、减少神经功能障碍、提高手术质量具有重要的临床价值。