在医学研究领域，精准的人体组织三维（3D）重建对于临床应用和科研探索意义非凡。它就像为医生和科研人员打开了一扇通往人体微观世界的大门，能助力手术导航、虚拟手术、组织重建以及至关重要的生物力学模拟分析等工作。以阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）的治疗为例，气道塌陷的几何简化数值模型在手术规划和治疗效果预测中发挥着重要作用。然而，构建头颈部的 3D 模型却困难重重。人体头颈部犹如一个复杂的 “小宇宙”，包含众多组织和器官，其解剖结构异常复杂，这对基于医学图像构建 3D 模型构成了严峻挑战。尽管在特定研究中，已针对头颈部的部分结构如舌头和软腭构建了 3D 模型，但目前仍缺乏统一的头颈部组织构建方案。
在此背景下，首都医科大学的研究人员勇挑重担，开展了一项极具意义的研究。他们致力于建立一种组织特异性的多向截面图像序列构建方法，以攻克头颈部组织 3D 重建的难题。最终，研究取得了丰硕成果。他们成功建立了从多向图像序列构建到非线性边界配准，再到 NURBS（Non - Uniform Rational B - Splines，非均匀有理 B 样条）曲面生成的完整 3D 重建方案。所构建的模型能够精准反映真实解剖结构的特征，还可直接用于上气道塌陷的复杂数值模拟。该研究成果发表在《Heliyon》杂志上，为头颈部组织研究和相关疾病的治疗开辟了新的道路。
研究人员在开展此项研究时，运用了多个关键技术方法。首先，通过对健康受试者和 OSA 患者进行 3D MRI 扫描获取数据。然后，基于目标组织的结构特征，构建多向截面图像，包括斜截面图像和曲面图像等。接着，使用 Matlab 程序进行组织边界分割，并采用非线性配准方法对齐不同图像序列的边界。最后，利用 NURBS 函数构建组织 3D 结构，并基于商业软件 Ansys 建立有限元模型进行数值模拟。
不同目标组织图像序列的重建：针对上气道周围的每个目标组织，研究人员依据其结构特征从 3D MRI 图像构建用于边界分割的图像序列。以舌头为例，构建了包括平行矢状面图像、非平行平面图像和曲面图像在内的三组序列图像，这些图像相互补充，能更全面地反映舌头的结构。而其他结构，如鼻腔气道、颅骨等，仅需一组多向平面图像即可重建 3D 结构。
3D 头颈部模型的构建：配准后，组织的每个边界点在机器坐标系中都有了精确坐标，研究人员据此分别构建各个组织的 3D 结构，再将它们组合在一起形成完整的头颈部 3D 模型。与传统方法相比，该模型能更准确地呈现组织间的邻接和接触关系，如舌头与软腭、颏舌肌与下颌骨的接触区域等都与真实解剖结构相符。
上气道阻塞的有限元模拟：研究人员利用构建的 3D 头颈部模型模拟气道塌陷过程。模拟结果显示，软腭和舌肌向气道后壁的位移是导致气道阻塞的主要原因。通过数值模拟预测了上气道出口的临界关闭压力，OSA 患者的该压力值比正常受试者更接近零，表明其气道更容易塌陷关闭，这与临床观察结果一致。
在研究结论和讨论部分，该研究提出的综合方法具有显著优势。其构建的曲面图像弥补了平面截面图像的不足，为组织轮廓提供了更完整的信息。多向边界配准方法有效纠正了图像生成过程中的误差，确保了 3D 结构重建的准确性。与仅利用单向扫描图像的建模方法相比，该研究的多向图像和边界配准方法能提供更充足的目标组织边界信息，且无需人工平滑几何模型。构建的头颈部 3D 模型在呼吸、吞咽、发声等生理功能评估、头颈部手术规划以及体外 3D 实验模型制作等方面都有广泛的应用前景。不过，研究也存在一定局限性，如未对脊椎进行 3D 重建，但这对气道塌陷模拟结果影响较小。总体而言，该研究为头颈部组织研究和相关疾病的诊治提供了重要的理论和技术支持，推动了生命科学和健康医学领域的发展。
