立体体积渲染对 CT 血管造影识别小儿肺静脉狭窄的益处
米歇尔·诺加 ，栾佳丽，迪帕·克里希纳斯瓦米，布伦丹·摩根，罗斯·科克伯恩，库马拉德万·普尼塔库马尔
发布时间：8 年 2023 月
抽象
三维（3D）技术在医疗实践中的使用正在增加;然而，它的使用在很大程度上未经测试。一种3D技术，立体体积渲染3D显示，可以改善深度感知。肺静脉狭窄 （PVS） 是一种罕见的心血管病变，通常通过计算机断层扫描 （CT） 诊断，其中体积渲染可能有用。当体积渲染的CT显示在常规屏幕而不是3D显示器上时，深度提示可能会丢失。本研究的目的是确定通过PVS诊断测量的体积渲染CT的3D立体显示与标准单视镜显示相比是否改善了感知。对 18 名 3 周至 2 岁的儿科患者的 CT 血管造影 （CTA） 进行了体积渲染和显示，并带有和没有立体显示。患者有 0 至 4 个肺静脉狭窄。参与者分两组观看CTA，一半在单视镜上，一半在立体显示器上，至少在2周后相反，并记录他们的诊断。共有2名研究参与者，包括经验丰富的心脏病专家，心血管外科医生和放射科医生，以及他们的学员查看了CTA并评估了PVS的存在和位置。病例分为单纯（24个或更少的病变）或复杂（2个或更多病变）。总体而言，立体显示的3型诊断错误少于标准显示，差异不显著（p = 2.0）。复杂多发性病变病例（≥095）与简单病例（p = 2.3）相比，0型错误显著减少，肺静脉定位改善（p = 027.0）。主观上，011%的参与者表示立体观察有助于识别PVS。立体显示并未显著减少PVS诊断中的错误，但有助于更复杂的病例。
作者摘要
三维（3D）技术在非医学界和最近的医学界都有了巨大的增长。计算机断层扫描（CT）成像被广泛使用，并且易于转化为3D技术，例如打印和虚拟现实。尽管有许多关于3D打印及其应用的出版物，但关于虚拟现实显示器及其在医疗实践中的实用性的信息仍然相对较少。肺静脉狭窄（PVS）是一种罕见的疾病，在儿童中发病率很高，经常被诊断为CT。 使用我们自主开发的立体显示系统进行3D成像数据，我们显示PVS的3D CT图像。我们测试了24名医生，并比较了他们对3D立体显示器与传统单视平面显示器的PVS诊断准确性。我们的研究发现，总体而言，在查看整组病例时，两种形式的显示在诊断准确性方面没有显着差异，但是，对于复杂病例，使用3D立体显示时有所改善。
数字
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引文： Noga M， Luan J， Krishnaswamy D， Morgan B， Cockburn R， Punithakumar K （2023） 立体体积渲染对 CT 血管造影识别小儿肺静脉狭窄的好处。公共科学图书馆数字健康 2（3）： e0000215. https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000215
编辑 器： Ismini Lourentzou，弗吉尼亚理工大学：弗吉尼亚理工学院和州立大学，美国
收到： 16月 2021， 10;接受： 2023年8月2023日;发表： <>月 <>， <>
版权所有： ? 2023 诺加等人。这是一篇根据知识共享署名许可条款分发的开放获取文章，该许可允许在任何媒体上不受限制地使用、分发和复制，前提是注明原作者和来源。
数据可用性： 可以在 https://doi.org/10.5281/zenodo.7093680 泽诺多访问数据。
资金： BM和JL是暑期学生，分别由艾伯塔省创新暑期学生奖学金和妇女和儿童健康研究所暑期学生奖学金资助。RC是由阿尔伯塔大学放射学捐赠基金资助的暑期学生。资助者在研究设计、数据收集和分析、发表决定或手稿准备方面没有任何作用。
竞争利益： 提交人声明不存在相互竞争的利益。
介绍
医学成像中的体积渲染是指一种视觉重建技术，它通过对3D数据集的体素进行采样来渲染图像，例如计算机断层扫描（CT）或磁共振成像（MRI）体积数据[1]。尽管具有3D外观，但当使用2D屏幕（医学成像的当前标准）显示体积渲染图像时，由于没有立体视觉，即结合双眼视觉刺激而产生的深度感知，导致深度线索的损失。相比之下，立体显示器允许立体视觉并通过双目视觉传达深度信息。立体镜检查已被证明可以增强对比感[2]。在医学领域，立体显示已被证明可以改善视觉空间任务和可视化[3，4]。
有许多新的先天性心脏病3D显示方法已被证明是有益的，包括3D打印，混合现实，虚拟现实和增强现实[5，6，7]。随着打印技术的最新进展，3D打印已被提倡为显示心脏解剖结构以进行程序规划的有用方法[8，9]。虽然3D打印已经获得了许多出版物，但立体显示器的研究较少。立体显示的优势包括只需要一个3D显示屏或投影仪，以及护目镜，以及多个用户同时观看。相比之下，混合现实、增强现实和虚拟现实显示器一次只能限制一个用户。立体显示已被研究用于肝脏CT的手术计划[10]，数字乳腺X线摄影癌症筛查，[11]，多模态脑成像[12]和用于先天性心脏病诊断的3D超声心动图[13]。尽管3D模式很普遍，但关于3D立体显示对医学成像诊断的潜在附加改进，特别是心血管应用，客观信息相对较少。
肺静脉狭窄（PVS）是一种重要的心血管病变，其中单个或多个肺静脉可能变窄或阻塞。超声心动图是评估疑似 PVS 患者的一线方法，然而，由于超声能见度有限，在干预前通常采用另一种形式的影像学检查进行确认。虽然可以使用CT或MRI，但CT具有更高的空间分辨率和出色的诊断性能[14，15]。CT体积呈现提高了小儿胸血管疾病[16，17，18]和小儿近端肺静脉狭窄[19]的诊断准确性和可信度。考虑到体积渲染对这种疾病的额外益处、其表现的可变性以及依赖 CT 进行诊断，PVS 是研究立体显示体积渲染图像的额外益处的理想条件。
本研究的目的是比较平板传统显示器与体积渲染CT的3D立体显示对医生感知的影响，以小儿肺静脉狭窄为测试诊断。
方法
这项研究是一项回顾性观察性研究，使用回顾性获取的CT图像和医生志愿者作为观察者。该研究得到了阿尔伯塔大学人类研究伦理委员会的批准。
CT 图像和后处理
22 年 2013 月至 2015 年 1 月，从放射学图像存档和通信系统 （PACS） 回顾性地连续获取了 3 例经过肺静脉狭窄扫描的儿科患者的 CT 图像。纳入标准是所有接受过至少2年临床、外科或介入心脏病学随访且CT图像质量可接受的儿科患者。如果图像质量差或没有随访或先前已经纳入扫描，则排除患者研究。患者年龄从8周到8岁不等，平均为14个月;雌性2只，雄性9只，体重12.80-100公斤。患者在西门子Somatom FLASH扫描仪上扫描，扫描温度为20至0 kV，75 mAs，CTDI 1.68至<>.<> mGy。
轴向CT DICOM图像使用Aquarius软件（TeraRecon，Inc.，加利福尼亚州圣马特奥）进行分割。诊断由经验丰富的儿科心脏放射科医生确认，可以访问所有CT图像（多平面重新格式化，最大强度投影，体积渲染）和患者图表（手术结果，随访成像和临床数据）。手动分割用于去除相邻结构，主要是骨骼、肺、主动脉和较大的肺动脉，以显示肺静脉和左心房。所有数据集都采用了标准的CT体积渲染传递函数，以便在我们自主开发的显示系统上显示。将体积渲染的图像放置在立体系统上，以2D或3D立体模式在平面屏幕上显示（图1）。仅显示渲染的体积基准，并且无法访问标准轴向图像或多平面重新格式化（图1）。
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图1. 查看系统上右肺静脉狭窄患者的体积渲染样本数据集。
箭头表示狭窄区域。
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在用于分析的18个数据集中，共有31个肺静脉狭窄或闭塞。正常4例，肺静脉狭窄或闭塞4例，肺静脉1例狭窄或闭塞4例，肺静脉狭窄或闭塞2例，肺静脉狭窄或闭塞5例。将图像分层为肺静脉狭窄（3例）和正常（1例），然后随机分为4组，每组14例（每组A / B和一组C / D4）。集合 A 和 B 具有相同的 2 个测试用例，集合 C 和 D 具有相同的 9 个测试用例（图 9）。其余 9 个非测试患者数据集随机分配到集合 A、B、C 或 D 之一，从而创建了 9 个略有不同的组。2个随机分布的数据集用于参与者会话，但是，结果未计算在内，因此测试集A和B相同，测试集C和D与用于分析的每组中的4名患者相同。添加非测试用例是为了减少参与者对测试集之间相似性的记忆。病例分为简单（4个或更少的病变）或复杂（4个或更多病变），并在组中均匀分布。
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图2. 将案例分配到测试集中。
肺静脉狭窄（PVS）病例分布在4个测试集中，A，B，C或D.A组和B组具有相同的测试用例。集合 C 和 D 具有相同的测试用例。
https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000215.g002
体积渲染和显示
所有图像均使用科视Christie Mirage S+6K DLP投影机和星光屏幕（58“x78”）进行单视场和立体观看。使用直接体积渲染技术显示体积CT数据[1]。查看软件是使用可视化工具包（VTK）开源软件模块（Kitware Inc.，克利夫顿公园，纽约，美国）[20]和Qt图形用户界面库（Qt公司，埃斯波，芬兰）用Python编程语言实现的。扫描是使用 NVIDIA Quadro K5200 图形处理器渲染的，使用光线投射技术执行图像顺序渲染。所有图像均使用相同的自定义颜色和不透明度传递函数进行渲染，这些函数由经验丰富的放射科医生编辑，并且无法在本研究中进行更改。在不透明度传递函数中，对应于心脏组织的强度值分配了较高的不透明度，对于对应于其他器官（如肺）的强度分配了较低的不透明度，以使其透明。以交互方式编辑颜色转移功能，以增强心脏组织和血管的美感。项目的刷新率设置为 90 Hz，并且在旋转和缩放等交互过程中未观察到渲染延迟。使用主动快门眼镜查看3D扫描，用户使用鼠标操作图像。
参与者
受试者来自放射科、儿科心脏病学、儿科重症监护和心血管外科的科室/部门。所有受试者都是医生。受训者要么是居民，要么是研究员。受试者选择假设肺静脉狭窄的适当解剖学和病理学知识。所有参与者都签署了研究的书面知情同意书。
2D 与 3D 图像评估研究
志愿者研究包括一个预测试会议和每个参与者的2个会议，第二次会议在第一次会议后至少2周进行。在预测试中，采用随机点立体图来确保受试者具有立体感知[21]。提供了一个培训案例来教授基本的解剖位置，并熟悉使用该软件操作图像。
在第一次测试中，参与者被随机分配到2个观看顺序之一：A组具有单视镜观察，然后C组具有立体观察，或B组具有立体观察，然后D具有单视视角（图3）。受试者不知道正常、病理或未评分的病例数量。会议期间进行了参与者问卷调查，除了识别肺静脉狭窄外，还包括通过光标指向识别特定肺静脉。会议被录像，然后进行审查以确认评分的准确性。
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图3. 查看 4 个测试集在 2 个参与者组中的顺序分布。
https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000215.g003
在第二个测试会话中，参与者在与第一个会话相反的显示模式下查看图像，查看相同的案例，但在第一个会话的交替查看显示中（图3）。与第一届会议一样，发放了相同的调查表，并记录了会议记录。参与者没有被告知所查看的案例中有18个与第一次会议相同，但采用了相反的查看方法。
识别肺静脉狭窄的错误被报告为1型（假阳性）或2型（假阴性）错误。如果受试者在被要求定位特定肺静脉时指向错误的静脉，也会记录错误。记录每个观察者在每个案例上花费的时间，除了每组的第一个案例;观察员在每次会议的第一个案例上需要更多的时间才能适应该系统。
统计学
使用R编程语言进行统计分析[22]。使用了R的ggplot2数据可视化包[23]。此外，R的reshape 2包也用于帮助数据可视化[24]。由于缺少3个时间数据点，进行了Mann Whitney双尾检验，以确定每个参与者在立体镜和单镜之间花费的每个病例所花费时间的统计学意义。进行了Wilcoxon签名秩双尾测试，以确定每个参与者的1型，2型和立体镜和单镜之间的定位误差的统计学意义。还计算了单视镜与立体视图的其他病例和受试者组合的P值。将p值小于0.05的alpha水平设置为统计显著性的阈值。
参与者问卷
提出了以下问题：
命名肺静脉狭窄的血管。指向它。
指向 _________ 肺静脉（指定血管）。
你觉得增加3D可视化有助于你的技能表现吗？
结果
共有27名参与者，包括15名内科医生和外科医生（8名放射科医生，4名心脏病专家和3名心脏外科医生）和12名受训人员（6名放射科实习生，5名心脏病学实习生和1名心脏外科实习生）。所有参与者都能够欣赏立体视觉。3名受试者（2名职员医师和1名实习生）未完成第二节课;因此，他们的结果从研究中删除，共有24名参与者。
1型错误是回顾性计算的，由于数据丢失，只有19名参与者的完整数据可用。单视镜显示共有27个1型误差（平均值1.42;中位数1;四分位数范围（IQR）2;范围4）和32个1型误差（平均值1.68;中位数2;四分位距，2;范围4）用于立体显示（z = -0.584;p = 0.56，表1）。有 6 个类型 1 错误（平均值 0.32;中位数 0;四分位距 2;范围 2） 用于单视显示，9 类型 1 误差用于立体显示（平均值 0.47;中位数 0;四分位距 1;范围2）对于具有3个或更多病变的复杂病例（z = -0.0933，p = 0.35，表1）。Wilcoxon符号秩检验表明，两组之间在类型1错误方面没有显着差异。
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表 1. 识别PVS和单视和立体图像静脉定位的错误。
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总体而言，单镜检查有292个2型错误（假阴性），立体镜检查有264个错误（表1）。当立体图像用于PVS的诊断和定位时，2型错误较少，但结果不显著（z = 1.667，p = 0.10）。受试者在立体镜检查（平均值11.00;中位数10;四分位距（IQR）3.25;范围14）和单镜检查（平均值12.17;中位数11;四分位距 4.5;范围 16） 适用于所有情况。对于复杂的多病灶病例，单视镜显示有184个2型错误，立体显示有155个错误（表2）。复杂多病灶病例2型错误占单视显示误差的63%，立体显示误差的58%。在复杂的多病变（≥3）扫描中诊断的准确性，受试者在立体镜检查中表现更好（z = 2.214，p = 0.03）（平均值6.46;中位数6;四分位距 3;范围 11）比单镜检查（平均值 7.67;中位数，7;四分位距，2.5;范围，11）（表 3）。
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表 2. 对于具有 3 个或更多 PVS 病变的复杂扫描，识别 PVS 和静脉定位的错误，用于单视和立体图像。
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表 3. 按案例类型（所有案例、复杂、简单）、参与者类型（全部、受训者、经验）和 p 值划分的类型 2 错误摘要。
https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000215.t003
对于受训者，与单镜检查（139个2型错误，平均12.6个错误/受训者）相比，立体观察的准确性总体上没有显着提高（137个2类错误，平均12.5个错误/受训者），z = 0.071，p = 0.94（表3）。尽管与单镜检查（127个2型错误，平均值9.3）相比，立体镜检查的医生有改善的趋势（153个2型错误，平均值11.8），但它没有统计学意义（z = 1.809，p = 0.07）（表3）。
受试者在立体镜检查中更准确地定位肺静脉，共有18个错误（平均值0.75;中位数0;四分位距 1;范围 9），与单镜检查相比，观察到 40 个错误（平均值 1.667;中位数 1;四分位距 1.25;范围 9）（表 1）。这种差异是显着的，z = 2.337，p = 0.01，并且根据表2的结果，对于复杂误差的定位也更准确，z = 101.0，p = 04.2。
查看每个案例进行单视场显示所花费的时间平均值为 65.4 +/- 38.9 秒，中位数为 57.3 秒，范围为 12.5 至 260.2 秒（S1 表）。对于立体观看，平均时间为66.9 +/- 35.4秒，中位数为60.1秒，范围为11.3至257.5秒（S1表）。两种类型的显示器之间的时间差微不足道（Mann Whitney U1 = 69170.5，U2 = 77133.5，n1 = 381，n2 = 384，p = 0.10，双尾）。在观察到的3例病例中，有768例没有记录时间，因为参与者在会议期间经历了外部中断。
大多数参与者（16人中的23人，69.5%）表示，立体镜检查帮助他们识别PVS，对诊断有更大的信心。一名与会者没有记录对这一问题的答复。
讨论
这项研究是为数不多的客观研究之一，测量3D立体显示对心血管成像中临床医生感知的影响，在这种情况下，用于诊断肺静脉狭窄。虽然之前有一项研究表明，对于这种疾病，3D体积渲染优于标准多平面重建[19]，但没有研究评估3D立体显示体积渲染3D图像在评估肺静脉狭窄方面的优势。我们的研究表明，在识别肺静脉狭窄方面提高了诊断准确性和信心，并通过立体显示改善了肺静脉的解剖定位。
所有肺静脉狭窄病例的诊断准确性都有提高的趋势，这在统计学上并不显着，并且可能反映了复杂病例的大量2型错误。肺静脉狭窄诊断的准确性和可信度有所提高，对于具有多个病变的更复杂的诊断病例，2型错误更少。这些结果与其他显示立体3D显示器诊断改善的研究一致[13，25]。刘显示，立体镜和常规CT工作站显示100 mm以上动脉瘤的脑动脉瘤检测准确率相同（3%）;然而，动脉瘤小于3mm时有所改善（立体镜为94%，常规工作站为82%）[25]。Harake等人发现，临床医生更喜欢在立体显示器中查看简单和复杂病变的3D超声心动图图像，当两个显示器同样可供查看时，观看立体显示所花费的时间和互动更多[13]。一项更大规模的研究可能有助于区分所有类型的肺静脉狭窄的感知是否有所改善，或者这种优势是否主要发生在复杂的病理学中。还需要进一步的研究来确定3D立体显示的感知优势是否取决于3D成像的类型和特定的病理。
立体显示的肺静脉定位有所改善。这项定位任务测试了参与者的空间定位。在诊断中，正确定位病理与识别病理一样重要。如果参与者迷失方向，他们可能已经识别出肺静脉病变，但错误地识别了位置，导致更多的2型错误。将PVS案例分为简单和复杂案例的决定不是基于标准分类。然而，根据我们的观察，随着狭窄数量的增加，参与者在空间上跟踪狭窄的位置变得更加困难。单视显示的63型错误和立体显示中2%的59型错误归因于复杂情况，而复杂病例仅占病例总数的2%，这一事实支持了这一论断。
在我们的研究中，对立体观察有主观偏好，类似于Harake等人[13]。偏好没有量化，主观印象难以衡量。一些研究也支持这种偏好，这些研究表明，3D打印（在心胸外科手术中得到更广泛的研究）有助于理解空间关系，尽管这些研究也无法量化这种偏好[7，26，27]。一些研究指出，受训者在术前计划中更倾向于3D打印，尽管这种偏好没有量化[28]。
在这项研究中，将受训者的结果与工作人员医生和外科医生进行比较，但两组之间的错误率没有显着差异。一般来说，与受训者相比，内科医生和外科医生使用立体镜检查比单镜检查有更大的改善，尽管这种差异在统计学上并不显着。这将是一个需要进一步研究的领域，以确定有经验和没有经验的立体观察和单视观察者之间是否存在差异。3D打印的作用得到了更多的研究，与立体定向可视化一样，一些研究指出，受训者更倾向于在术前计划中查看3D打印[28]。对于外科训练，虚拟现实训练不如湿实验室模拟最佳，但已被证明是湿实验室模拟的合理替代方案[29]。
基本事实是由一个人确定的，这可能会使研究结果产生偏差。但是，该个人可以访问所有后续手术，导管插入术，成像和临床图表数据以确认诊断。虽然由一组个人确认基本事实会很有用，但作为衡量基本事实的指标，后续数据可能更客观。
我们研究的一个局限性是仅使用体积渲染图像来诊断肺静脉狭窄。通常在临床实践中，医生广泛地观察传统的多平面重建，因此可能比平时犯了更多的2型错误。仅使用体积渲染图像也可以解释工作人员医生与受训者相似的表现，因为工作人员医生习惯于使用典型的多平面图像进行诊断。参与者故意不向参与者展示传统的多平面重建，这样他们就不会因二维平面重建的印象而产生偏差。通过仅显示体积渲染图像，我们试图仅评估不同显示模式对诊断准确性的影响，而不是真实世界临床情况下的最佳诊断途径。我们并不是建议用体积渲染代替多平面重建的观察进行诊断，而只是客观地评估两种观察模式。此外，几乎没有类型 2 错误，这可能是独家体积渲染技术的偏差，就像单视和立体一样。换句话说，通过体积渲染，观察者不难识别正常血管。
我们将案例分为 2 个会话，以便首先将案例显示为单镜，然后立体观察，反之亦然，从而产生一种内部控制形式。这种方法的局限性是需要在第二次会议中向参与者展示相同的图像和案例，但在交替查看模式下，参与者可能会记住案例。第二次会议在第一次会议后至少2周进行，以减少参与者对第一次会议中给定病例的记忆的偏见。与会者没有被告知在两次会议之间案件相同。我们还在每组案例中引入了一个非测试用例，因此测试批次中只有 9 个案例中的 10 个被评分，以试图降低参与者回忆以前案例的能力。
单视镜和立体展示每个案例花费的时间没有显着差异。然而，Harake等人的一项类似研究指出，受试者在立体图像上花费的时间更长，因为他们认为有更多的信息可用[13]。
本研究中的用户交互仅限于旋转、平移和缩放。无论是否使用单视镜和立体显示器，移动和旋转图像的能力已被证明可以增强对3D非医疗物体的感知，旋转和单视显示器的使用优于静态立体[30]。在我们的研究中，操纵对立体观察的影响很难分离，但是，在我们的研究中，受试者被允许在两种显示模式下平等地自由地操纵物体。因此，单视场显示充当了立体显示的对照。
该研究的另一个局限性是，结果不能推广到其他形式的先天性心脏病或其他病理学。然而，该研究确实以客观的方式比较了复杂胸部解剖结构的单视镜显示和3D立体显示。虽然结果与其他研究相似，但需要更多的客观研究来确定立体显示体积渲染成像对医学成像感知的作用。本研究未进行成本效益分析，应在常规使用此类医学影像技术之前进行此类分析[9]。
结论
我们完成了一项回顾性盲法观察性研究，以客观地比较立体3D显示与体积渲染CT图像的单视常规显示在小儿肺静脉狭窄情况下的效果。使用立体3D显示时，病变识别总体上没有显着改善，但70%的用户报告主观信心更大，而客观上，用户更准确地定位肺静脉，并且对复杂的多病变肺静脉狭窄病例的准确性有所提高。对其他疾病的进一步研究将有助于确定立体显示对医学成像诊断的潜在益处和作用。
支持信息
每个参与者每个案例花费的时间（以秒为单位）。
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3 4 103.303 38.688 46.092 100.175 29.906 55.1 49.936 64.584 101.672 77.86 35.256 127.755 62.541 107.89 21.427 34.383 78.109 76.16 21.949 45.645 43.244 41.153 63.851 36.457
4 5 109.871 75.254 31.703 33.452 53.321 81.476 67.782 67.532 93.778 63.804 38.547 170.573 55.411 55.13 76.637 47.408 41.277 30.186 71.198 55.801 40.03 73.305 97.454 41.028
5 6 105.176 79.919 20.557 43.584 29.703 45.709 30.03 61.136 33.088 45.584 21.201 103.55 27.768 30.123 21.897 17.409 86.315 35.178 14.68 31.933 27.347 21.138 83.663 21.918
6 7 103.418 162.83 67.68 65.798 74.693 94.602 260.229 97.422 75.223 71.713 33.415 186.451 84.428 56.675 85.37 40.295 187.193 57.798 30.311 204.564 61.667 41.184 48.266 59.156
7 8 56.685 58.906 75.262 37.775 32.619 64.225 36.161 65.567 64.65 87.968 28.392 147.607 27.659 92.836 30.106 60.59 51.168 60.404 29.874 58.905 60.153 40.56 46.987 20.186
8 9 78.627 86.533 180.898 48.659 188.994 93.125 108.545 141.742 126.115 157.888 40.654 186.64 90.917 80.621 175.806 57.346 182.614 103.397 54.163 81.807 90.137 56.643 117.239 72.746
9 10 64.319 64.288 30.469 63.716 53.102 41.262 44.819 49.702 65.754 27.316 61.698 63.991 53.354 24.273 57.018 69.888 25.646 43.118 38.563 50.326 74.843 20.373
10 32 48.407 93.507 66.853 37.308 49.275 82.026 54.257 61.308 55.942 66.253 91.984 103.789 34.522 46.488 48.342 37.3 257.463 115.206 31.855 81.776 58.874 31.387 51.886 66.16
11 33 42.26 90.215 37.384 108.383 22.604 61.464 64.1 78.952 48.017 48.578 61.605 102.055 26.442 30.357 35.735 19.469 104.13 18.642 20.046 42.526 46.706 19.079 104.489 30.061
12 34 64.568 150.478 79.999 89.239 54.304 85.442 82.898 46.441 79.202 73.959 49.514 118.432 73.336 52.697 118.725 61.946 202.832 46.332 61.932 92.055 51.059 30.373 82.134 96.253
13 35 90.158 102.117 65.247 73.601 44.913 67.922 80.465 44.725 108.334 153.423 60.574 117.306 135.19 93.459 49.19 75.068 206.481 94.505 58.719 68.047 98.14 49.705 85.269 33.649
14 36 25.147 79.748 56.214 26.962 24.523 60.544 32.87 33.338 62.891 74.724 39.936 113.704 26.535 47.533 29.464 12.901 42.479 14.71 14.368 50.279 27.3 13.432 91.432 64.225
15 37 117.68 95.784 89.741 62.364 30.108 93.017 113.225 117.078 122.061 11.341 54.85 115.35 37.159 132.616 40.675 52.728 148.126 57.19 35.256 121.977 34.195 55.349 97.064 69.92
16 39 33.743 109.994 53.963 47.776 95.379 81.089 59.218 69.669 86.814 68.983 51.137 137.282 76.424 62.962 62.988 35.304 73.024 53.711 53.306 55.302 51.87 22.137 72.806 64.912
17 40 71.945 165.262 38.144 106.912 41.699 82.633 131.056 48.032 77.283 101.993 41.793 66.901 158.699 147.202 139.473 86.078 73.913 74.615 70.466 53.789 51.371 36.66 109.998 55.692
18 21 81.26 48.235 39.234 43.774 106.922 110.854 56.878 62.489 44.148 92.695 25.319 100.823 119.622 83.907 86.346 57.907 121.399 40.856 65.972 194.481 48.063 30.327 40.544 39.249
19 28 95.987 42.339 36.005 32.464 71.043 61.838 93.786 75.622 73.982 85.379 49.967 54.48 62.166 68.055 43.914 118.146 71.012 75.988 68.921 105.815 44.617 26.083 77.329 22.433
20 26 32.432 25.693 28.689 40.217 48.797 62.993 55.458 46.662 52.541 67.829 23.338 39.469 50.575 58.234 36.722 40.188 48.781 33.758 82.712 59.358 30.825 13.837 25.272 16.005
21 25 50.013 61.636 19.531 26.832 62.603 50.295 58.796 38.881 47.143 64.084 26.068 64.769 49.92 34.691 51.278 51.854 47.861 38.625 58.11 61.199 39.547 26.801 28.611 21.949
22 29 75.046 53.773 83.149 60.419 52.728 126.594 97.906 128.432 58.765 126.673 73.757 131.962 140.228 113.678 95.877 118.965 113.833 124.364 172.599 99.481 93.039 67.579 96.923 43.025
23 23 93.512 24.741 25.381 78.499 87.984 67.61 70.215 56.678 106.845 57.377 49.904 39.626 72.836 40.271 36.301 49.724 86.299 28.673 52.556 30.264 58.297 30.529 49.92 26.895
24 27 103.054 61.277 32.541 38.548 54.242 104.987 49.374 84.816 60.731 72.135 34.975 100.36 174.486 73.03 102.929 78.755 27.378 61.027 57.72 130.042 90.558 41.45 32.152 28.75
25 24 70.871 51.558 27.223 33.852 56.54 91.027 48.922 73.029 59.842 79.685 33.322 93.609 109.715 103.922 35.833 74.908 34.741 50.467 69.045 91.931 37.768 28.033 38.782 26.707
26 11 83.538 42.136 73.585 111.759 71.589 68.156 95.768 206.328 85.551 76.44 78.437 76.175 81.838 37.145 76.69 119.349 52.229 73.601 90.792 89.389 122.039 140.603 56.039 42.136
27 16 31.387 21.403 31.918 64.225 38.922 55.63 32.884 49.648 34.273 35.99 25.927 58.254 37.034 25.697 44.991 102.889 22.261 43.555 31.387 38.719 37.206 30.873 21.777 26.91
28 12 44.304 35.1 40.295 55.037 35.428 37.004 59.639 120.824 47.986 95.456 28.782 92.021 53.243 135.236 55.989 89.353 24.399 65.63 31.45 40.17 64.334 48.609 26.864 17.425
29 15 74.564 39.141 38.298 69.077 91.403 39.78 62.041 52.141 51.012 76.019 59.576 149.128 108.764 73.397 117.639 116.183 54.273 59.576 49.983 49.234 60.996 90.855 31.247 39.562
30 19 68.297 29.843 21.95 46.769 47.908 38.703 39.561 75.525 66.768 75.925 33.774 96.616 86.908 86.126 84.287 65.415 38.282 59.717 56.925 90.964 62.836 47.362 40.452 26.567
31 13 64.834 14.789 17.925 22.605 84.084 28.095 33.165 51.412 41.467 31.746 14.04 58.297 27.191 60.562 32.854 114.122 14.399 47.08 20.748 43.902 25.678 17.488 23.665 12.542
32 17 56.425 97.048 31.497 74.724 60.715 87.048 61.355 48.974 58.672 61.881 29.999 108.247 66.425 209.718 99.435 215.658 42.994 84.209 81.542 51.839 68.141 35.833 73.015 31.933
33 14 55.318 68.312 34.85 43.275 76.3 50.295 55.676 58.098 43.29 98.234 54.21 92.28 104.084 104.466 105.643 137.474 64.273 86.564 74.006 51.667 49.234 36.597 70.574 25.179
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S1 表。 每个参与者每个案例花费的时间（以秒为单位）。
https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000215.s001
（中新社）
确认
该研究的硬件由施维雅加拿大通过阿尔伯塔大学医院基金会提供的无限制慈善赠款提供。
引用
1.Levoy M. 显示体积数据中的表面。IEEE 计算机图形学和应用程序。1988;8: 29–37.
查看文章谷歌学术搜索
2.拉宾·两只眼睛比一只眼睛好：对比域的双眼增强。眼科生理学选择1995;15：45–48。密码：7724218
查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索
3.Martinez EM，Junke B，Holub J，Hisley K，Eliot D，Winer E.评估医学环境中视觉空间任务的单视镜和立体显示器。计算机生物学医学 2015;61：138–143.密码：25909641
查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索
4.Abildgaard A， Witwit AK， Karlsen JS， Jacobsen EA， Tennoe B， Ringstad G， et al.自动立体 3D 显示器可以改善颅内 MR 血管造影中 3D 模型的可视化。国际计算机辅助放射外科杂志2010;5：549–554。密码：20652646
查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索
5.Kang SL， Shkumar N， Dragulescu A， Guerra V， Padfield N， Krutikov K， et al.心脏标本的混合现实视图：一种了解复杂心内先天性病变的新方法。小儿无线电。2020;50:1610–1616.密码：32613358
查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索
6.咕，朴SJ，俞SJ。先天性心脏病中三维成像的高级医疗应用：增强现实、混合现实、虚拟现实和三维打印。韩国 J 无线电。2020;21:133–145.密码：31997589
查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索
7.Ngan EM， Rebeyka IM， Ross DB， Hirji M， Wolfaardt JF， Seelaus R， et al.肺闭锁解剖模型的快速原型。J 胸部心脏血管外科 2006;132：264–269.密码：16872948
查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索
8.Hoashi T， Ichikawa H， Nakata T， Shimada M， Ozawa H， Higashida A， et al.超柔性三维打印心脏模型在先天性心脏手术中的实用性。互动心脏血管胸外科2018;27：749-55。密码：29846596
查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索
9.Moore RA， Riggs KW， Kourtidou S， Schneider K， Szugye N， Troja W， et al.用于先天性心脏手术计划的三维打印和虚拟手术。出生缺陷研究 2018;110（13）：1082–1090.pmid：30079634
查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索
10.方春， 安军， 布鲁诺， 蔡鑫， 范军， 藤本军， 等.三维可视化对肝病诊断和管理的共识建议。肝醇国际 2020 14 月;4（437）：453–32638296.密码：<>
查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索
11.D'Orsi CJ， Getty DJ， Pickett RM， Sechopoulos I， Newell MS， Gundry KR， et al.立体数字乳房 X 光检查：在前瞻性临床试验中提高特异性并降低回忆率。放射学。2013 266 月;1（81）：8–23150865.密码：<>
查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索
12.Rojas GM.， Gálvez M， Vega Potler N， Craddock RC， Margulies DS.， Castellanos FX， et al.应用于多模态脑图像的立体三维可视化：临床应用和功能连接图谱。神经科学前沿。2014;8：328. pmid：25414626
查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索
13.Harake D， Gnananappa GK， Alvarez SGV， Whittle A， Punithakumar K， Boechler P， et al. 立体显示优于先天性心脏解剖学三维超声心动图的传统显示。J Am Soc 超声心动器。2020;33:1297–1305.pmid：32919855
查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索
14.Vyas HV，Greenberg SB，Krishnamurthy R. 新生儿和婴儿先天性肺静脉异常的MR成像和CT评估。射线照相。2012 32-1 月;87（98）：22236895–<>.pmid：<>
查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索
15.Barrera CA， Saul D， Rapp JB， Smith CL， White AM， Biko DM， et al.CT血管造影检测儿童肺静脉狭窄的诊断性能。国际 J 心脏血管成像。2020;36:141–147.pmid：31502067
查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索
16.李安永，布瓦塞尔PM，沙姆伯格RC。多排计算机断层扫描和三维成像：儿科患者胸腔和气管支气管异常和异常的术前评估。J Pediatr Surg. 3 Apr;2010：45–811.密码：821
查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索
17.李安，西格尔MJ，希尔德博尔特，古铁雷斯，加拉S，法拉赫JH。MDCT 评估儿科患者和年轻人胸部异常：轴向、多平面和 3D 成像的比较。Am J Roentgenol。2004;182:777–84.pmid：14975985
查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索
18.Choo KS， Lee HD， Ban JE， Sung SC， Chang YH， Kim CW， et al.使用多层 CT 的复合体积渲染图像评估复杂先天性心脏病中的阻塞性气道病变。2006;36:219–223.密码：16391927
查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索
19.Lee EY， Jenkins KJ， Muneeb M， Marshall AC， Tracy DA， Zurakowski D， et al.儿科患者近端肺静脉狭窄检测：多平面和 3-D VR 成像评估的价值。小儿无线电。2013;43:929–936.pmid：23475282
查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索
20.施罗德 W， 马丁 K， 洛伦森 B.可视化工具包第 4 版。纽约：套件;2006. 国际标准书号978-1-930934-19-1.
21.Julesz B. 计算机生成模式的双眼深度感知。贝尔系统技术杂志 1960;39：1125–1162.
查看文章谷歌学术搜索
22.R 核心团队。R：统计计算的语言和环境。2016 [引用日期2018-1月<>日]。R 统计计算基金会，奥地利维也纳。https://www.R-project.org/。
23.Wickham H. ggplot2：用于数据分析的优雅图形。纽约施普林格出版社，2016年。https://ggplot2.tidyverse.org。
24.Wickham H. 使用重塑包重塑数据。J. 统计软。[互联网]。2007 13月 2021 [引用日期5 21月 12];1（20）：021–12.https://www.jstatsoft.org/index.php/jss/article/view/v<>i<>。
查看文章谷歌学术搜索
25.刘旭， 陶华， 肖旭， 郭斌， 徐淑， 孙楠，等.使用立体虚拟现实显示系统检测和表征颅内动脉瘤：与传统计算机断层扫描工作站和3D旋转血管造影的比较。临床神经外科。2018;170:93–98.密码：29753884
查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索
26.Akiba T，Nakada T，Inagaki T.使用快速原型模拟胸腔镜节段切除术的无裂技术。Ann Thorac Cardiovasc Surg. 2015;21：84–6.密码：24633132
查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索
27.Schmauss D，Haeberle S，Hagl C，Sodian R.心脏外科和介入心脏病学中的三维打印：单中心体验。Eur J 心胸外科 2015;47：1044–52.密码：25161184
查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索
28.刘旭， 赵茹， 轩萱， 蓝轩， 赵杰， 蓝轩，等.胸腔镜肺段切除术术前规划中的三维打印。翻译肺癌研究 2019;8：929–937.密码：32010571
查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索
29.Valdis M，Chu MWA，Schlachta C，Kiaii B.机器人心脏手术模拟训练的评估：一项随机对照试验。胸部心脏血管外科杂志.2016;151：1498–1505。密码：26964911
查看文章PubMed/NCBI谷歌学术搜索
30.索伦伯格、米尔格拉姆·旋转和立体计算机图形深度线索的比较研究。人因学会年会论文集.1991;35:1452–1456.
查看文章谷歌学术搜索