1.1. 基于MR的手术导航系统

整体系统设计目标是实现一套基于MR显示及红外光学定位的口腔颅颌面外科手术导航系统。本系统主要由三部分组成，分别为MR显示端的Microsoft HoloLens 2（微软公司，美国）、红外光学定位追踪端的Polaris Vicra（Northern Digital Inc公司，加拿大）、PC数据通讯端的戴尔笔记本电脑（戴尔公司，美国）。该系统主要包含以下5个模块，系统工作流程见 图1 。

1）术前规划：对CT影像数据进行图像分割、三维重建和手术规划，并将三维数据导入unity3D开发环境，生成Windows的通用应用平台（universal windows platform，UWP）应用程序导入到HoloLens端。

2）光学图像配准：采用基于特征点的配准方法，实现手术靶区与术前CT影像在红外光学定位追踪系统下的空间配准。

3）HoloLens端空间标定：HoloLens端虚拟空间中设有4个虚拟标记点，在完成光学图像配准后，术者佩戴HoloLens眼镜，按顺序将光学定位探针的尖点与虚拟标记点匹配，实现HoloLens端虚拟空间在光学空间下的标定。

4）数据传输：空间配准过程及导航过程需要在PC端、HoloLens端、光学定位追踪端不间断地数据传输。光学追踪仪与PC端之间由USB主机转接器进行数据传输，同时利用无线路由器建立一个无线局域网以实现PC端与HoloLens之间的数据传输。

5）实时动态追踪：空间配准完成后，可实现术前规划的虚拟场景与真实目标区域的虚实融合。光学定位跟踪仪通过跟踪固定在骨骼上的被动定位支架实时获取被动定位支架的位置坐标并计算被动定位支架的旋转与平移，由于被动定位支架和骨骼是刚性连接的，进而可得到术区位置的变换，从而实时更新位置数据，达到实时动态导航的目的。

1.2. 系统的误差测量实验

1.3. 颧上颌骨复合体（zygomatico-maxillary complex，ZMC）复位的模型实验

1.4. 临床应用

病例1，患者男性，32岁，因“颅面部损伤后伴额部塌陷1年余”入院。专科检查：意识清楚，查体配合，问答切题，颅面部左右不对称，左侧额部塌陷，额部至右侧上睑可见瘢痕，右眼义眼，左眼球动度可，视力可，左右侧嗅觉（−），双侧眼睑无下垂，皱额对称正常。入院诊断：创伤性额部畸形。治疗方案：额骨缺损行个性化聚醚醚酮（polyetheretherketone，PEEK）植入物整复。基于个性化PEEK植入物精准就位的特性，本研究将混合现实手术导航系统进行初步的临床应用，验证其在颌面创伤骨整复应用的技术路线。

1.5. 统计学方法

采用SPSS 22.0软件进行统计处理，计量资料用均数±标准差描述数据，组间数据进行单因素方差分析（方差齐性）或Kruskal-Wallis检验（方差不齐）评估组间差异。以 P <0.05表示差异有统计学意义。

2.1. 系统误差和目标配准误差

通过对6个模型的各17个解剖标志点进行系统误差检测，结果如 图4A 所示，本MR导航系统的平均系统误差为（1.23±0.52）mm。对6组数据进行方差齐性检验，结果显示 F =0.389， P =0.855>0.05，提示6组数据方差齐性。进一步以不同组别为自变量，系统误差值为因变量进行单因素方差分析， F =0.661， P =0.654>0.05，不同组别之间差异无统计学意义。本MR导航系统的目标配准误差结果如 图4B 所示，平均目标配准误差为（2.83±1.18）mm。对6组数据进行方差齐性检验，结果显示 F =2.082， P =0.074>0.05，提示6组数据方差齐性。进一步以不同组别为自变量，目标配准误差值为因变量进行单因素方差分析， F =0.801， P =0.552>0.05，不同组别之间差异无统计学意义，即本系统具有较高的稳定性。

2.2. 截骨应用误差

根据在虚拟模型上预先规划的截骨线，进行混合现实引导下双侧上颌骨Le FortⅠ型截骨实验。结果如 图2F、G 所示，深蓝色直线为预先设定的参考线，红色曲线为混合现实引导下的实际截骨线。误差的测量结果如 图4C 所示，本MR手术导航系统的平均截骨应用误差为（3.13±1.66）mm。

2.3. ZMC模型的虚拟手术复位

ZMC虚拟模型呈绿色显示，分割ZMC的头颅虚拟模型呈暗红色显示，虚拟模型的透明度均为50%，通过显示或隐藏ZMC虚拟模型，在真实头模上进行ZMC的虚拟复位，如 图3I、J 所示。ZMC虚拟模型的平均位置偏移误差为（3.77±1.37）mm（ 图4D ）。

2.4. ZMC模型复位后的验证

完成ZMC复位固定、MR导航系统配准后，ZMC虚拟模型透明度为30%，分割ZMC的头颅虚拟模型透明度为80%，通过虚拟模型与真实目标的配准拟合，ZMC复位情况（ 图3K、L ）。

2.5. 术中导航效果

本MR手术导航系统的术中导航及应用过程如 图5 所示。经过术前规划、光学图像配准、MR端空间标定最终实现虚拟头颅模型叠加到患者真实头颅上，并在HoloLens端直观地呈现给术者，辅助外科医生对PEEK植入材料的定位及验证。

3.1. AR/MR技术的区别

AR/MR技术均体现了虚拟图像在真实世界中的显示。AR是通过计算摄像机视频的位置及角度并加上相应的图像分析技术，将虚拟的图像或三维模型实时地投射到现实世界中，AR为用户提供了计算机生成图像在真实环境的叠加和三维可视化 [14] 。MR是近年在AR基础上提出的新概念，MR将虚拟信息和真实信息融合，利用全息影像、实时交互的技术对现实世界进行重塑，实现虚拟信息在真实现实中的融合 [7] 。如果以一条1到0的数轴来展示AR、MR以及VR，则谷歌公司的AR设备Google Glass趋近于1，Oculcs VR公司的VR设备Oculus Rift趋近于0，而微软公司研发的HoloLens为代表MR设备居于二者之间 [15] 。Google Glass的AR技术为用户提供计算机衍生于现实世界中的虚拟世界或信息，基本上AR只是起到一个虚拟模型的展示和引导作用，通过显示虚拟数据和图像来“扩展”真实世界。基于HoloLens为代表的MR技术，虚拟对象不像AR那样简单地投影在现实世界的表面上，而是虚拟模型与物理目标深度融合。同时，MR技术允许用户与现实世界以及添加到其中的数字内容进行交互，具有环境与使用者的实时交互的特性。本研究基于HoloLens搭建的MR系统不仅实现虚拟模型与真实术区精确拟合，同时术者可通过“手势”“语音”“凝视”等系统模块与全息图像进行交互。

3.2. MR手术导航系统的误差分析

手术导航的根本目的是为外科医生提供立体可视化的术中定位，提高手术的精确度，降低手术风险及创伤。因此，系统配准精度是评价手术导航系统的最关键指标，主要包括系统误差、目标配准误差和应用误差三个部分 [16] 。本MR手术导航系统的系统误差是指真实标志点与光学坐标系下HoloLens端对应的理论虚拟标识点的误差，其主要受光学定位追踪端的定位偏差以及空间坐标转换计算的影响。本研究的整体系统误差为（1.23±0.52）mm，小于2 mm，说明本MR系统中HoloLens端虚拟世界和真实导航目标在光学追踪系统下配准具有理论可行性。这与Sun等 [17] 报道的（1.30±0.39）mm和Tu等 [18] 报道的（1.61±0.44）mm相近。

MR导航系统的目标配准误差主要受3个方面影响：1）光学定位追踪端的定位偏差，光学追踪设备在工作空间的误差小于0.2 mm，点配准算法的误差一般小于0.5 mm [19] ，同时，解剖标志点数目和空间分布、光学坐标系下配准操作的人为因素也会影响系统精度；2）MR端的空间标定误差，主要受配准标定误差的影响及人为坐标测量因素的影响，配准过程中需要用导航探针尖端采集HoloLens虚拟空间的虚拟标记点，可能会存在人为操作误差；3）MR端对三维环境动态定位能力，其核心为即时定位与地图构建（simultaneous localization and mapping，SLAM），目前MR设备的SLAM技术仍有不足之处：1）单目视觉技术对于三维空间理解的局限；2）头盔快速运动造成的图像模糊，导致立体配准失败；3）SLAM通常假设场景是静止的，当真实场景目标物体移动时，SLAM对场景的理解会滞后，且影响算法的稳定性 [20] – [21] 。本研究目标配准误差为（2.83±1.18）mm，该配准精度优于同类系统的目标配准精度，如Incekara等 [22] 报道的目标配准误差（4.0±0.8）mm，McJunkin等 [23] 报道的目标配准误差（5.8±0.5）mm，Fotouhi等 [24] 报道的目标配准误差（10.8±3.45）mm。

应用误差是导航系统在实际应用过程中产生的误差，与导航系统的校准不佳、动态参考架追踪范围不足、影像学数据漂移、术者经验等因素均有关系 [16] 。MR系统的应用误差主要受系统的目标配准误差及系统的实时动态追踪功能影响。本研究搭建的基于MR显示与光学定位追踪的手术导航系统，不仅可有效解决传统导航系统中导航信息和手术场景分离的问题，同时基于光学定位系统的高精度定位追踪功能，可弥补MR设备在SLAM方面的不足，从而实现MR系统对移动目标的实时动态融合显示。本研究在MR系统引导下的头颅Le FortⅠ型截骨实验的截骨应用误差为（3.13±1.66）mm，优于Gibby等 [25] 报道的（3.62±1.71）mm。

3.3. MR技术的临床应用

颅颌面创伤及其所致畸形具有明显的不规则性，且常累及多个解剖部位，通过MR技术对患者术前影像资料进行三维重建，可以直观地呈现损伤与邻近重要解剖结构的位置关系。在此基础上进行术中导航，将患者的术前损伤三维影像或术前规划三维影像叠加于真实术区，可以清晰地看到病变所在边界和位置、虚拟手术规划，提高手术的精确性与安全性。本研究完成了ZMC复位的模型实验和额骨缺损修复的临床应用。首先，基于MR技术的三维显示，医生能够更直观、高效地与患者进行术前沟通，患者也更能立体、直观地了解治疗方案、潜在风险和修复重建效果，这也是目前MR技术在医学领域的一个主要应用场景 [26] – [27] ；其次，利用MR技术可以让术者对病灶的理解更加精准，进行术前风险评估，制定最佳手术方案，可视化的术前评估有助于增强术者的信心和提高手术安全性 [10] , [28] ；第三，术中使用基于光学定位追踪和MR技术提供的实时三维可视化拟合图像，术者可更微创、精准、完整地获取术区的视觉和空间信息，并基于术前规划影像完成修复重建过程，手术的精确性和安全性均得到提升；此外，MR技术结合3D打印技术在医学外科培训中具有较大优势。由于颌面部解剖结构复杂、骨块小、骨缝多、手术难度大，MR技术结合3D打印模型为外科培训提供了一个理想平台，能够极大地提高低年资医师的培训效率 [29] 。

综上，本研究搭建了基于MR显示及红外光学追踪定位的手术导航系统，具有虚实融合效果佳、动态导航稳定性好的优点，在颅颌面外科的医患沟通、医学教育、术前规划和术中导航等各方面都有一定的应用优势。尽管目前基于MR技术的手术导航仍有不足之处，其大规模的临床应用尚有待相关技术的发展和改进，基于MR技术的手术导航将是数字化外科及精准医学的一个重要发展方向。