肺癌是全世界范围内死亡率第一的恶性肿瘤。随着我国肺癌CT筛查及早诊早治的开展，越来越多含有磨玻璃成分的早期肺癌患者被发现且亟需治疗，这是对外科医生的巨大挑战。三维重建技术作为一种新兴技术在临床工作中起着非常重要的辅助作用，本文旨在对其作简要介绍，并重点阐述其在早期肺癌的筛查、恶性风险评估、围手术期及教学等外科治疗方面应用的最新进展。
肺癌是全世界死亡率最高的癌症[1]，也是我国最常见的恶性肿瘤[2]，肺癌的早期诊断能显著提高患者预后[3]。国内外专家提出“肺癌筛查及早诊早治”观念[4]，我国也在这方面作出了巨大努力，低剂量计算机计算机断层扫描（low-dose computed tomography，LDCT）使越来越多的早期肺癌患者得以早发现、早治疗。胸腔镜技术经过10余年的飞速发展和快速普及，目前已成为肺癌手术的最主要手段。1995年的LCSG821前瞻性研究奠定了肺叶切除术作为Ⅰ期非小细胞肺癌手术切除的标准术式，近期的3项重磅级研究JCOG0802[5]、CALGB140503[6]和JCOG1211[7]结果相继在顶级医学期刊发表，均表明肺段手术在早期肺癌，尤其是在磨玻璃影（ground-glass opacity，GGO）和以GGO为主的结节中不劣于肺叶切除，最新的JCOG1211研究[7]初步结果也将肺段手术的适应证拓展为直径＜3 cm的GGO和GGO为主的结节，且5年复发生存率 98.0%［95%CI（95.9，99.1）］，肺段手术有望成为早期肺癌的标准治疗方式。Yotsukura 等[8]的研究结果也显示肺原位腺癌和微浸润腺癌这两类早期肺癌在早诊断并完全切除后的10年疾病特异性生存率均为100%，与此同时，我国学者Li等[9]的研究也表明早期肺癌手术治疗10年无复发生存率也达到100%。
以肺段为代表的亚肺叶切除要求外科医生需要对肺结节进行精准定位，同时需要对肺内结构有更深入的了解，随着手术方式由肺段为单位转而向亚段为单位的转变，深入了解肺段、亚段、次亚段的结构成为外科医生又一项重大挑战。传统手术实施需外科医生通过二维CT在脑内模拟再现肺部血管支气管模型实施手术，对阅片技术及抽象思维能力要求高，难以复制推广。三维重建技术[10]是将二维CT原始图像转变为三维效果的技术，它的出现在早期肺癌的诊疗全过程中起到了重大的作用，传统的软件存在各种各样的不足，也促进了三维重建技术本身逐渐进行迭代升级。不同灰度代表不同CT值，不同组织CT值区别较大，而骨组织因其特殊的CT值差异，最易获得重建图像，因此，最早的三维重建大多应用于骨科相关手术的三维重建[11-13]，后期逐渐发展到各个外科领域[14-18]，普胸外科的肺段手术技术在过去10年进入飞速发展阶段，三维重建在肺外科领域才逐渐显露头角。早期的OSiriX、CTTRY、AW软件[19]在次亚段水平血管三维重建显示中精确度不足的情况。Mimics软件对肺支气管血管三维重建具有跨时代的意义，也是目前许多医院正在使用的软件，但其耗时长，对外科医生要求高。国产较早的DeepInsight软件是由陈亮团队研发出的更加方便、快速的软件，且完全免费，应用也很广泛，但对CT图像质量要求较高，部分图像质量不佳。上述软件具有不足之处，其正在被以人工智能（artificial intelligence，AI）[20]为代表的新型软件取代，智能化、快速、精准和便捷是其显著特征，但目前商业性AI重建软件价格较高，一定程度上限制了其广泛普及。
此外，针对三维重建技术获取的信息进行二次加工利用也衍生出它在其他方面的应用，传统的早期肺癌诊断方法需凭借外科医生或放射科医生经验来判断，且易漏诊，三维重建联合AI可以实现肺结节的快速精准筛查[21]、也可以进行良恶性特征识别来辅助临床医生进行恶性程度判断[22]、机器人支气管镜导航可以辅助进行肺结节精准定位和穿刺[23]，借助特殊设备则可以实现增强现实技术（augmented reality，AR）[24]、虚拟现实技术（virtual reality，VR）[25]辅助手术模拟演练和医学教育学习。
1 三维重建技术在肺结节筛查及良恶性判别
CT是临床上广泛应用的影像设备，随着CT的普及，影像与放射组学得到飞速发展，其无创诊断的优势逐渐得以发挥，CT检查的海量的影像数据出现迎合了以大数据为背景的AI在肺结节检测、良恶性鉴别与恶性程度鉴别方面发挥了重大作用。AI核心是机器学习和深度学习，其优势在于精度高、准确率高和效率高。肺部结节三维模型构建完成后，通过AI的深度学习可以识别基于肿瘤空间和时间的异质性，从不同模态的影像中提取出来的高通量的全部深层次影像特征来增强诊断准确性。常见的深度学习模型有卷积神经网络、自编码神经网络、残差神经网络，而卷积神经网络在影像数据的分析处理和图像识别方面更有优势。Luo等[22]的方法基于3D卷积网络，但主要结合了三维重建后肺结节外观的纹理、形状、密度等信息运通已知数据集LIDC证明了该方法曲线下面积（area under the curve，AUC）超过0.96。Ardila 等[21]运用在病理确诊为肺癌的已知病例的LDCT资料进行重建3D 卷积网络的模型，来帮助临床结节定位和良恶性判别，AUC 数值 94.4%［95%CI（91.1，97.3）］。Hideyuki 等[26]通过研究cⅠA期腺癌的肺三维重建，证实肿瘤实体部分的体积是不利于无病生存期的独立预测因子，实体部分的体积与SUVmax的整合对生存率和病理性侵袭性的预测非常有益。陈勇等[27]通过联合18F-FDG PET-CT与CT三维重建联合判定结节良恶性的AUC达到 0.857［95%CI（0.789，0.925）］，均高于两项单独的AUC值。Kudo 等[28]使用AI技术进行肺结节实性成分三维重建并计算其体积，危险因素分析后结果表明高AI-SV、高SUVmax和血清CEA水平增高是≤2 cm实性为主（CTR>0.5）肺癌患者局部复发的不利预后因素。Kamiya 等[29]的研究也表明对部分实性肺癌三维重建后计算实性部分体积（CT值＞0 HU的体积3D-SV0HU）对预测手术后预后更有意义。也有研究[30]使用三维重建肺结节取得一阶信息，并借由AI获取影像组学相关信息构建风险预测模型可以实现对纯磨玻璃结节浸润风险的预测。
2 三维重建技术在肺活检技术中应用
肺部结节良恶性判别的金标准，离不开病理诊断，而基于高分辨率CT和支气管三维重建技术的电磁导航气管镜由Schwarz 等[31]首次报道。近年来，一项大型、多中心的前瞻性队列研究－NAVIGATE研究相继发布了12个月[32]和24个月[33]随访结局，最终均表明电磁导航气管镜在外周肺结节诊断中能获得较高的检出率和较低的并发症发生率。与电磁导航类似的机器人支气管镜系统在近2年同样取得飞速发展，Monarch和Ion是目前主流的2个系统，前者主导的小样本多中心研究BENEFIT[34]结果已发表，其定位成功率 96.2%，不良事件发生率与传统支气管镜手术相当，后者相关研究PRECIsE（NCT03893539）结果尚未公布。类似的研究[23]也表明形状感应机器人辅助支气管镜（shape-sensing robotic-assisted bronchoscopy，ssRAB）使用软材料作为形状传感器，借助从CT图像获取的气管地图实现对肺部结节的活检，导航成功率达到了98.7%同时诊断成功率达到了81.7%，同样证明了其在肺结节诊断中的优势作用。
3 三维重建技术在肺解剖变异识别中应用
许多学者[35-37]均提出术前了解肺内血管气管的解剖结构及变异对于提升手术的安全和质量至关重要。解剖学家姜宗来教授通过对尸体解剖发现肺段支气管形式变异较多，肺动脉分支变异多于支气管而静脉分支变异又多于肺动脉[38]。三维重建软件的出现改变了我们对肺解剖的认识，使用AI技术三维重建软件[20]的气管、动脉、静脉准确率分别达到97%、99.1%及98.8%。三维重建识别血管也可以减少人工识别带来的误差[39]。陈亮团队的两本专著《全胸腔镜解剖性肺段切除手术图谱》[40]和《胸腔镜解剖性肺亚段切除手术图谱》[41]则借助三维重建技术进一步明确地阐述了肺亚段甚至次-次亚段的命名法，使得国内胸外科医生对肺内解剖认识到达了更加精准的境界。张银萍等[42]发现肺内血管结构复杂，尤以尖后段与前段、各基底段的组合较为多样化，而三维影像能准确清晰地反映肺内血管走行，为影像定位及肺段切除术前评估血管解剖提供依据。张振龙等[43]也指出，肺动脉分支和走形变异辨认不准确容易引起术中误伤致出血。Fourdrain等[44]在研究中指出，三维重建结果与参考著作相符，且能够清楚显示变异频率，在术前认识肺动脉树中极其重要。HeHao等[45]同样应用3D-CTAB确定了166例患者的左舌段动脉分支模式及变异情况。
4 三维重建技术在肺结节肺段归属上应用
肺结节的肺段/亚段归属判定是完成精准亚肺叶切除的关键，也是肺功能保护的需要。肺结节的深度和肺结节与段间静脉/亚段间静脉的关系是决定手术方案的重要因素。相关的研究也因此而展开，最早是 Lewis 等[46] 进行胸腔镜楔形切除肺结节时，根据困难程度将结节所在位置进行了分类：简单部位（结节位于尖部，边缘，舌段远端）和复杂部位（结节位于肺实质深部，邻近肺门，圆钝面，膈面中央）。Oizumi等[47]较早定义了从高到低3个难度的肺段手术，而三维重建的引入使得不同部位肺癌患者行肺段手术可以完成，而被归类为相对困难组例数则增多。陈亮团队最早定义了肺段间结节[48]的概念：三维重建上显示肺结节与相关段间静脉的最近距离≤肺结节直径，这种新的定义方法对结节为中心的联合亚段切除有重要意义。王俊等[49]基于深度比的肺结节三维位置定义方法通过结节所处叶支气管开口中心为O点， 结节中心为A点，连接O-A直至脏层胸膜点于B点，三等分O-B线段，分为外区、中区、内区，使得肺结节定位及切除手术方案更加合理。
5 三维重建技术在术前定位中应用
胸腔镜越来越小的切口使手指触摸结节定位的方法难以实现，实性成分不足带来的手感不明显也增加了结节定位的难度，因此术前定位结节非常重要。吴卫兵等[50]在2020年对比了三维重建定位和穿刺定位在肺段切除手术中应用，结果指出了三维无创定位可代替穿刺定位，尤其针对邻近中心静脉处，肺膈面和纵隔面无法穿刺部位的结节。Chu等[51]的流域分析（watershed analysis）通过术前三维重建出肺血管支气管，根据结节位置判定以结节为中心靶段所在流域的肺动脉分支，临时阻断靶段动脉后静脉注射吲哚菁绿即时显影判定靶区域界限，实现无创定位解剖性楔形切除术，26个病例中25位均取得了成功。类似的研究[52-55]也都证实了三维重建无创定位肺部结节实现精准切除的可行性。
6 三维重建在手术切缘方面意义
基于Sawabata 等[56]和Schuchert等[57] 的早期研究结果，目前大多数指南推荐早期肺癌进行亚肺叶切除最小切缘＞2 cm或＞结节直径。而三维重建对外科医生了解肺解剖结构意义重大，对肺段/亚段手术发展起着重要推动作用，有了合理的术前规划和术中指导，中1/3结节实施肺段、肺亚段、联合肺段手术实现手术切缘得以成为现实。吴卫兵等[48]研究纳入了3D指导下实行联合亚段切除术（CSS）和肺段扩大切除术（ES）的病例，CSS组标本切缘宽度明显大于ES组［（2.20±0.35）cm vs.（1.45±0.53）cm，P＜0.001］，且所有CSS组标本切缘宽度均≥2 cm，说明了3D指导下联合亚段切除手术在段间交界处结节获取足够切缘宽度上的优势作用。该团队另一项研究[58]也表明了肺段与肺叶切除5年预后相当，而通过三维重建技术设计手术规划的肺段切除平均切缘为（2.26±0.59）cm，大于指南推荐的安全切缘。Akamine 等[59]对 720例（肺段/楔形，479/241）临床0或Ⅰ期非小细胞肺癌患者进行了回顾性分析，发现肺段切除术（71.4%）与楔形切除术（59.5%） 相比，获得足够手术切缘的可能性更高（P=0.002），前者与后者相比安全性相当、手术切缘和癌症控制更好。
7 三维重建术中实时导航
术中准确辨别血管结构对于胸腔镜下早期肺癌手术十分重要，术前的三维重建完成后如何在术中应用也是临床中需要解决的问题。通过使用便携式装备如平板电脑等是最常用的方式，但近年来逐渐发展出结合了三维重建与3D打印和AI的相关产品。Hu等[60]回顾性分析65例行肺段切除的早期肺癌患者，指出三维重建联合3D打印在具有精准辨识解剖、缩短手术时间和减少失血量的作用。Li 等[24]则对比了屏幕显示和3D打印模型联合AR在肺段及肺亚段手术中的作用，结果指出3D模型能让外科医生通过视觉和触觉感受肺内结构，而AR使得术者可以在术中提供实时指导，这两种技术相结合在指导手术方面具有重要价值。还有学者[25]研究了VR在术前和术中实时指导肺段手术中的作用，10例样本均获成功。
8 三维重建对手术方式的意义
三维重建的出现不仅能实现切缘保证，同时可以对结节进行精准定位，从而实现以结节为中心的亚肺叶切除。卞承禹等[61]的研究指出三维重建中判断上肺特异侧枝静脉（VL）与肺结节的位置关系对于手术方式的选择有重要意义，切缘越靠近VL的肺中带或内带结节可能需要肺叶切除来保证充足切缘。Handa 等[62]通过多中心回顾性研究结果表明，针对实性结节＜2 cm Ⅰ期肺癌患者，倾向性匹配后分析结果表明复杂肺段切除术组与肺叶切除术组获得的预后相当（5年CSS, 96.0% vs. 97.8%；RFI, 95.5% vs. 95.9%），复杂肺段切除术在临床 Ⅰ期肺癌治疗中提供了可接受的肿瘤学结果。陆佳昊等[63]介绍了复杂肺段的手术经验，吴卫兵等[64]也借助三维重建的引导下较早完成了次亚段水平手术，国内外其他学者[65-67]也成功完成联合亚段手术。Li等[68]使用基于三维重建的3D打印模型和AR围术期模拟技术支持下实施了55例的复杂肺段手术，展示了三维重建新技术的积极意义。Bakhuis等[69]的最新研究指出在术前使用VR技术了解肺内结构后有52%的患者发生了手术方式的改变。
9 在医学教育中应用
解剖学的学习是医学生了解人体结构的基础。在一项针对76名大学二年级、三年级的医学生解剖学习研究[70]中，使用了三维解剖的学生与使用解剖图集的学生在学习后回答问题环节表现更佳。Sun等[71]的综述表明使用3D打印心血管模型可以增强临床医生对与周围结构相关的复杂病理情况的理解，并提高了他们对执行困难和复杂程序的信心，从而实现了更好的患者管理和低手术或程序相关并发症发生率的结果。Miao等[72]也指出在断层解剖学实验教学中应用高精度多色三维打印肺段标本，可以提高教学效果，值得在断层解剖学课程中采用和推广。Tokuno等[73]将可变性术中导引入肺手术，可以重建动态虚拟图像，通过实现虚拟现实结合，模拟手术过程如切开肺裂和段间平面，不同方向牵拉肺后肺门结构显露等。三维重建影像联合3D打印对于年轻胸外科医生学习肺段、肺亚段解剖与变异，理解手术步骤和入路有着重要意义。
10 国内外肺血管支气管三维重建技术发展回顾
国外肺三维重建软件发展过程离不开半自动化的重建软件，比如Mimics软件，它是一款交互式的医学影像控制系统。可对二维影像进行分割、提取、渲染，实现三维数字化重建，同时配套3D软件套包可以进行辅助设计和3D打印，同时其后期处理功能强大，可以进行肺段重建，手术切缘设计，手术模拟演示，但操作难度较大，学习曲线较长，耗时长。日本是全世界范围内常规开展肺段手术最早的国家，比如Synapse 3D和REVORAS软件[74-75]，这两款软件经过不断更新迭代已经发展成可以一键式智能化软件，后者还能使用非增强CT进行血管自动分割。
国内肺段手术开展稍晚于日本，而陈亮团队是国内率先使用三维重建技术指导进行肺段手术的中心，2016年中国临床肿瘤学会（CSCO）年会介绍了相关经验引起胸外科同道的广泛关注，同年与东北大学计算机学院联合开发的DeepInsight软件[76]是国内最早三维重建软件，而且完全免费开放。具有操作简便、用时短的特点，但成像质量与CT图像有关，对CT质量要求较高。通过软件工程师的努力，最新的升级版本即将出版，大大弥补了成像质量不足的缺点。陈亮团队的两本中文专著对国内肺段手术的发展起着重要的作用，与国际出版社Elsevier合作的解剖性肺亚段切除手术英文版也即将在近期发布，大大提高了中国在亚肺叶切除方面的影响力。此外，国产基于AI的商业化软件也发展迅猛，借助AI技术的加持，肺三维重建具备了快速（只需要数分钟）、精准（准确率在85%以上）、智能化（一键实现全肺结节、支气管、血管可视化，自动分割至亚段水平）的特点。
Kadry 等[77]评论称半自动化软件因对专业技术要求过高、需手动标注和耗时长使其临床应用受到了一定的限制，而使用AI可以提高临床工作效率。目前随着AI的发展[78-79]，越来越多的医疗科技公司运用AI技术和深度学习能力实现了高效、智能、快速软件的研发，弥补了上述不足，对外科医生更加友好，图像质量也得到了进一步改善。
11 三维重建应用思考与展望：
我们认为，日本＜2 cm外周型非小细胞肺癌的JCOG0802研究，最终显示亚肺叶切除的肺功能保护方面没有显著性差异，且局部复发高，这一点也是国内外专家争议较大的地方，一方面该研究纳入的楔形切除占比较高，另一方面因为该研究为多中心研究，各中心之间手术质量存在异质性，而肺功能保护方面需要进行精准的肺段切除，尤其是段间静脉的保护，三维重建技术可以加强术者对段间静脉的识别与保护，在今后的研究中如果使用重建技术进行质量把控是否可以获得统计学差异值得在今后的研究中加以验证。
未来AI领域联合三维重建技术在肺外科可能的发展方向包括以下方面：第一，肺结节的管理更加智能化，借助影像组学的发展，可以对肺结节良恶性程度分级，并给出随访策略和治疗方案，通过互联网+及时反馈给患者或负责医生；第二，在“以结节为中心，肺亚段为单位”的GGO手术治疗理念之下，平扫CT导入后即可实现结节定位，并自动进行手术方案和手术路径规划，特殊标注靶区域的血管、支气管，借助特殊成像系统术中实时导航，虚拟-现实融合完成手术；第三，机器人导航下肺结节定位治疗也更加精确，精准肺段/亚段手术+内镜机器人的一体化组合治疗也将成为现实；第四，在教学方面使用三维重建技术、3D打印模型和AI设备可以实现更好的教学效果。
利益冲突：无。
作者贡献：吴卫兵负责论文总体设想和设计；龙涛负责文献检索、论文撰写；邵爱中、何志成负责论文部分设计；任正兵负责论文审阅与修改。
肺癌是全世界死亡率最高的癌症[1]，也是我国最常见的恶性肿瘤[2]，肺癌的早期诊断能显著提高患者预后[3]。国内外专家提出“肺癌筛查及早诊早治”观念[4]，我国也在这方面作出了巨大努力，低剂量计算机计算机断层扫描（low-dose computed tomography，LDCT）使越来越多的早期肺癌患者得以早发现、早治疗。胸腔镜技术经过10余年的飞速发展和快速普及，目前已成为肺癌手术的最主要手段。1995年的LCSG821前瞻性研究奠定了肺叶切除术作为Ⅰ期非小细胞肺癌手术切除的标准术式，近期的3项重磅级研究JCOG0802[5]、CALGB140503[6]和JCOG1211[7]结果相继在顶级医学期刊发表，均表明肺段手术在早期肺癌，尤其是在磨玻璃影（ground-glass opacity，GGO）和以GGO为主的结节中不劣于肺叶切除，最新的JCOG1211研究[7]初步结果也将肺段手术的适应证拓展为直径＜3 cm的GGO和GGO为主的结节，且5年复发生存率 98.0%［95%CI（95.9，99.1）］，肺段手术有望成为早期肺癌的标准治疗方式。Yotsukura 等[8]的研究结果也显示肺原位腺癌和微浸润腺癌这两类早期肺癌在早诊断并完全切除后的10年疾病特异性生存率均为100%，与此同时，我国学者Li等[9]的研究也表明早期肺癌手术治疗10年无复发生存率也达到100%。
以肺段为代表的亚肺叶切除要求外科医生需要对肺结节进行精准定位，同时需要对肺内结构有更深入的了解，随着手术方式由肺段为单位转而向亚段为单位的转变，深入了解肺段、亚段、次亚段的结构成为外科医生又一项重大挑战。传统手术实施需外科医生通过二维CT在脑内模拟再现肺部血管支气管模型实施手术，对阅片技术及抽象思维能力要求高，难以复制推广。三维重建技术[10]是将二维CT原始图像转变为三维效果的技术，它的出现在早期肺癌的诊疗全过程中起到了重大的作用，传统的软件存在各种各样的不足，也促进了三维重建技术本身逐渐进行迭代升级。不同灰度代表不同CT值，不同组织CT值区别较大，而骨组织因其特殊的CT值差异，最易获得重建图像，因此，最早的三维重建大多应用于骨科相关手术的三维重建[11-13]，后期逐渐发展到各个外科领域[14-18]，普胸外科的肺段手术技术在过去10年进入飞速发展阶段，三维重建在肺外科领域才逐渐显露头角。早期的OSiriX、CTTRY、AW软件[19]在次亚段水平血管三维重建显示中精确度不足的情况。Mimics软件对肺支气管血管三维重建具有跨时代的意义，也是目前许多医院正在使用的软件，但其耗时长，对外科医生要求高。国产较早的DeepInsight软件是由陈亮团队研发出的更加方便、快速的软件，且完全免费，应用也很广泛，但对CT图像质量要求较高，部分图像质量不佳。上述软件具有不足之处，其正在被以人工智能（artificial intelligence，AI）[20]为代表的新型软件取代，智能化、快速、精准和便捷是其显著特征，但目前商业性AI重建软件价格较高，一定程度上限制了其广泛普及。
此外，针对三维重建技术获取的信息进行二次加工利用也衍生出它在其他方面的应用，传统的早期肺癌诊断方法需凭借外科医生或放射科医生经验来判断，且易漏诊，三维重建联合AI可以实现肺结节的快速精准筛查[21]、也可以进行良恶性特征识别来辅助临床医生进行恶性程度判断[22]、机器人支气管镜导航可以辅助进行肺结节精准定位和穿刺[23]，借助特殊设备则可以实现增强现实技术（augmented reality，AR）[24]、虚拟现实技术（virtual reality，VR）[25]辅助手术模拟演练和医学教育学习。
1 三维重建技术在肺结节筛查及良恶性判别
CT是临床上广泛应用的影像设备，随着CT的普及，影像与放射组学得到飞速发展，其无创诊断的优势逐渐得以发挥，CT检查的海量的影像数据出现迎合了以大数据为背景的AI在肺结节检测、良恶性鉴别与恶性程度鉴别方面发挥了重大作用。AI核心是机器学习和深度学习，其优势在于精度高、准确率高和效率高。肺部结节三维模型构建完成后，通过AI的深度学习可以识别基于肿瘤空间和时间的异质性，从不同模态的影像中提取出来的高通量的全部深层次影像特征来增强诊断准确性。常见的深度学习模型有卷积神经网络、自编码神经网络、残差神经网络，而卷积神经网络在影像数据的分析处理和图像识别方面更有优势。Luo等[22]的方法基于3D卷积网络，但主要结合了三维重建后肺结节外观的纹理、形状、密度等信息运通已知数据集LIDC证明了该方法曲线下面积（area under the curve，AUC）超过0.96。Ardila 等[21]运用在病理确诊为肺癌的已知病例的LDCT资料进行重建3D 卷积网络的模型，来帮助临床结节定位和良恶性判别，AUC 数值 94.4%［95%CI（91.1，97.3）］。Hideyuki 等[26]通过研究cⅠA期腺癌的肺三维重建，证实肿瘤实体部分的体积是不利于无病生存期的独立预测因子，实体部分的体积与SUVmax的整合对生存率和病理性侵袭性的预测非常有益。陈勇等[27]通过联合18F-FDG PET-CT与CT三维重建联合判定结节良恶性的AUC达到 0.857［95%CI（0.789，0.925）］，均高于两项单独的AUC值。Kudo 等[28]使用AI技术进行肺结节实性成分三维重建并计算其体积，危险因素分析后结果表明高AI-SV、高SUVmax和血清CEA水平增高是≤2 cm实性为主（CTR>0.5）肺癌患者局部复发的不利预后因素。Kamiya 等[29]的研究也表明对部分实性肺癌三维重建后计算实性部分体积（CT值＞0 HU的体积3D-SV0HU）对预测手术后预后更有意义。也有研究[30]使用三维重建肺结节取得一阶信息，并借由AI获取影像组学相关信息构建风险预测模型可以实现对纯磨玻璃结节浸润风险的预测。
2 三维重建技术在肺活检技术中应用
肺部结节良恶性判别的金标准，离不开病理诊断，而基于高分辨率CT和支气管三维重建技术的电磁导航气管镜由Schwarz 等[31]首次报道。近年来，一项大型、多中心的前瞻性队列研究－NAVIGATE研究相继发布了12个月[32]和24个月[33]随访结局，最终均表明电磁导航气管镜在外周肺结节诊断中能获得较高的检出率和较低的并发症发生率。与电磁导航类似的机器人支气管镜系统在近2年同样取得飞速发展，Monarch和Ion是目前主流的2个系统，前者主导的小样本多中心研究BENEFIT[34]结果已发表，其定位成功率 96.2%，不良事件发生率与传统支气管镜手术相当，后者相关研究PRECIsE（NCT03893539）结果尚未公布。类似的研究[23]也表明形状感应机器人辅助支气管镜（shape-sensing robotic-assisted bronchoscopy，ssRAB）使用软材料作为形状传感器，借助从CT图像获取的气管地图实现对肺部结节的活检，导航成功率达到了98.7%同时诊断成功率达到了81.7%，同样证明了其在肺结节诊断中的优势作用。
3 三维重建技术在肺解剖变异识别中应用
许多学者[35-37]均提出术前了解肺内血管气管的解剖结构及变异对于提升手术的安全和质量至关重要。解剖学家姜宗来教授通过对尸体解剖发现肺段支气管形式变异较多，肺动脉分支变异多于支气管而静脉分支变异又多于肺动脉[38]。三维重建软件的出现改变了我们对肺解剖的认识，使用AI技术三维重建软件[20]的气管、动脉、静脉准确率分别达到97%、99.1%及98.8%。三维重建识别血管也可以减少人工识别带来的误差[39]。陈亮团队的两本专著《全胸腔镜解剖性肺段切除手术图谱》[40]和《胸腔镜解剖性肺亚段切除手术图谱》[41]则借助三维重建技术进一步明确地阐述了肺亚段甚至次-次亚段的命名法，使得国内胸外科医生对肺内解剖认识到达了更加精准的境界。张银萍等[42]发现肺内血管结构复杂，尤以尖后段与前段、各基底段的组合较为多样化，而三维影像能准确清晰地反映肺内血管走行，为影像定位及肺段切除术前评估血管解剖提供依据。张振龙等[43]也指出，肺动脉分支和走形变异辨认不准确容易引起术中误伤致出血。Fourdrain等[44]在研究中指出，三维重建结果与参考著作相符，且能够清楚显示变异频率，在术前认识肺动脉树中极其重要。HeHao等[45]同样应用3D-CTAB确定了166例患者的左舌段动脉分支模式及变异情况。
4 三维重建技术在肺结节肺段归属上应用
肺结节的肺段/亚段归属判定是完成精准亚肺叶切除的关键，也是肺功能保护的需要。肺结节的深度和肺结节与段间静脉/亚段间静脉的关系是决定手术方案的重要因素。相关的研究也因此而展开，最早是 Lewis 等[46] 进行胸腔镜楔形切除肺结节时，根据困难程度将结节所在位置进行了分类：简单部位（结节位于尖部，边缘，舌段远端）和复杂部位（结节位于肺实质深部，邻近肺门，圆钝面，膈面中央）。Oizumi等[47]较早定义了从高到低3个难度的肺段手术，而三维重建的引入使得不同部位肺癌患者行肺段手术可以完成，而被归类为相对困难组例数则增多。陈亮团队最早定义了肺段间结节[48]的概念：三维重建上显示肺结节与相关段间静脉的最近距离≤肺结节直径，这种新的定义方法对结节为中心的联合亚段切除有重要意义。王俊等[49]基于深度比的肺结节三维位置定义方法通过结节所处叶支气管开口中心为O点， 结节中心为A点，连接O-A直至脏层胸膜点于B点，三等分O-B线段，分为外区、中区、内区，使得肺结节定位及切除手术方案更加合理。
5 三维重建技术在术前定位中应用
胸腔镜越来越小的切口使手指触摸结节定位的方法难以实现，实性成分不足带来的手感不明显也增加了结节定位的难度，因此术前定位结节非常重要。吴卫兵等[50]在2020年对比了三维重建定位和穿刺定位在肺段切除手术中应用，结果指出了三维无创定位可代替穿刺定位，尤其针对邻近中心静脉处，肺膈面和纵隔面无法穿刺部位的结节。Chu等[51]的流域分析（watershed analysis）通过术前三维重建出肺血管支气管，根据结节位置判定以结节为中心靶段所在流域的肺动脉分支，临时阻断靶段动脉后静脉注射吲哚菁绿即时显影判定靶区域界限，实现无创定位解剖性楔形切除术，26个病例中25位均取得了成功。类似的研究[52-55]也都证实了三维重建无创定位肺部结节实现精准切除的可行性。
6 三维重建在手术切缘方面意义
基于Sawabata 等[56]和Schuchert等[57] 的早期研究结果，目前大多数指南推荐早期肺癌进行亚肺叶切除最小切缘＞2 cm或＞结节直径。而三维重建对外科医生了解肺解剖结构意义重大，对肺段/亚段手术发展起着重要推动作用，有了合理的术前规划和术中指导，中1/3结节实施肺段、肺亚段、联合肺段手术实现手术切缘得以成为现实。吴卫兵等[48]研究纳入了3D指导下实行联合亚段切除术（CSS）和肺段扩大切除术（ES）的病例，CSS组标本切缘宽度明显大于ES组［（2.20±0.35）cm vs.（1.45±0.53）cm，P＜0.001］，且所有CSS组标本切缘宽度均≥2 cm，说明了3D指导下联合亚段切除手术在段间交界处结节获取足够切缘宽度上的优势作用。该团队另一项研究[58]也表明了肺段与肺叶切除5年预后相当，而通过三维重建技术设计手术规划的肺段切除平均切缘为（2.26±0.59）cm，大于指南推荐的安全切缘。Akamine 等[59]对 720例（肺段/楔形，479/241）临床0或Ⅰ期非小细胞肺癌患者进行了回顾性分析，发现肺段切除术（71.4%）与楔形切除术（59.5%） 相比，获得足够手术切缘的可能性更高（P=0.002），前者与后者相比安全性相当、手术切缘和癌症控制更好。
7 三维重建术中实时导航
术中准确辨别血管结构对于胸腔镜下早期肺癌手术十分重要，术前的三维重建完成后如何在术中应用也是临床中需要解决的问题。通过使用便携式装备如平板电脑等是最常用的方式，但近年来逐渐发展出结合了三维重建与3D打印和AI的相关产品。Hu等[60]回顾性分析65例行肺段切除的早期肺癌患者，指出三维重建联合3D打印在具有精准辨识解剖、缩短手术时间和减少失血量的作用。Li 等[24]则对比了屏幕显示和3D打印模型联合AR在肺段及肺亚段手术中的作用，结果指出3D模型能让外科医生通过视觉和触觉感受肺内结构，而AR使得术者可以在术中提供实时指导，这两种技术相结合在指导手术方面具有重要价值。还有学者[25]研究了VR在术前和术中实时指导肺段手术中的作用，10例样本均获成功。
8 三维重建对手术方式的意义
三维重建的出现不仅能实现切缘保证，同时可以对结节进行精准定位，从而实现以结节为中心的亚肺叶切除。卞承禹等[61]的研究指出三维重建中判断上肺特异侧枝静脉（VL）与肺结节的位置关系对于手术方式的选择有重要意义，切缘越靠近VL的肺中带或内带结节可能需要肺叶切除来保证充足切缘。Handa 等[62]通过多中心回顾性研究结果表明，针对实性结节＜2 cm Ⅰ期肺癌患者，倾向性匹配后分析结果表明复杂肺段切除术组与肺叶切除术组获得的预后相当（5年CSS, 96.0% vs. 97.8%；RFI, 95.5% vs. 95.9%），复杂肺段切除术在临床 Ⅰ期肺癌治疗中提供了可接受的肿瘤学结果。陆佳昊等[63]介绍了复杂肺段的手术经验，吴卫兵等[64]也借助三维重建的引导下较早完成了次亚段水平手术，国内外其他学者[65-67]也成功完成联合亚段手术。Li等[68]使用基于三维重建的3D打印模型和AR围术期模拟技术支持下实施了55例的复杂肺段手术，展示了三维重建新技术的积极意义。Bakhuis等[69]的最新研究指出在术前使用VR技术了解肺内结构后有52%的患者发生了手术方式的改变。
9 在医学教育中应用
解剖学的学习是医学生了解人体结构的基础。在一项针对76名大学二年级、三年级的医学生解剖学习研究[70]中，使用了三维解剖的学生与使用解剖图集的学生在学习后回答问题环节表现更佳。Sun等[71]的综述表明使用3D打印心血管模型可以增强临床医生对与周围结构相关的复杂病理情况的理解，并提高了他们对执行困难和复杂程序的信心，从而实现了更好的患者管理和低手术或程序相关并发症发生率的结果。Miao等[72]也指出在断层解剖学实验教学中应用高精度多色三维打印肺段标本，可以提高教学效果，值得在断层解剖学课程中采用和推广。Tokuno等[73]将可变性术中导引入肺手术，可以重建动态虚拟图像，通过实现虚拟现实结合，模拟手术过程如切开肺裂和段间平面，不同方向牵拉肺后肺门结构显露等。三维重建影像联合3D打印对于年轻胸外科医生学习肺段、肺亚段解剖与变异，理解手术步骤和入路有着重要意义。
10 国内外肺血管支气管三维重建技术发展回顾
国外肺三维重建软件发展过程离不开半自动化的重建软件，比如Mimics软件，它是一款交互式的医学影像控制系统。可对二维影像进行分割、提取、渲染，实现三维数字化重建，同时配套3D软件套包可以进行辅助设计和3D打印，同时其后期处理功能强大，可以进行肺段重建，手术切缘设计，手术模拟演示，但操作难度较大，学习曲线较长，耗时长。日本是全世界范围内常规开展肺段手术最早的国家，比如Synapse 3D和REVORAS软件[74-75]，这两款软件经过不断更新迭代已经发展成可以一键式智能化软件，后者还能使用非增强CT进行血管自动分割。
国内肺段手术开展稍晚于日本，而陈亮团队是国内率先使用三维重建技术指导进行肺段手术的中心，2016年中国临床肿瘤学会（CSCO）年会介绍了相关经验引起胸外科同道的广泛关注，同年与东北大学计算机学院联合开发的DeepInsight软件[76]是国内最早三维重建软件，而且完全免费开放。具有操作简便、用时短的特点，但成像质量与CT图像有关，对CT质量要求较高。通过软件工程师的努力，最新的升级版本即将出版，大大弥补了成像质量不足的缺点。陈亮团队的两本中文专著对国内肺段手术的发展起着重要的作用，与国际出版社Elsevier合作的解剖性肺亚段切除手术英文版也即将在近期发布，大大提高了中国在亚肺叶切除方面的影响力。此外，国产基于AI的商业化软件也发展迅猛，借助AI技术的加持，肺三维重建具备了快速（只需要数分钟）、精准（准确率在85%以上）、智能化（一键实现全肺结节、支气管、血管可视化，自动分割至亚段水平）的特点。
Kadry 等[77]评论称半自动化软件因对专业技术要求过高、需手动标注和耗时长使其临床应用受到了一定的限制，而使用AI可以提高临床工作效率。目前随着AI的发展[78-79]，越来越多的医疗科技公司运用AI技术和深度学习能力实现了高效、智能、快速软件的研发，弥补了上述不足，对外科医生更加友好，图像质量也得到了进一步改善。
11 三维重建应用思考与展望：
我们认为，日本＜2 cm外周型非小细胞肺癌的JCOG0802研究，最终显示亚肺叶切除的肺功能保护方面没有显著性差异，且局部复发高，这一点也是国内外专家争议较大的地方，一方面该研究纳入的楔形切除占比较高，另一方面因为该研究为多中心研究，各中心之间手术质量存在异质性，而肺功能保护方面需要进行精准的肺段切除，尤其是段间静脉的保护，三维重建技术可以加强术者对段间静脉的识别与保护，在今后的研究中如果使用重建技术进行质量把控是否可以获得统计学差异值得在今后的研究中加以验证。
未来AI领域联合三维重建技术在肺外科可能的发展方向包括以下方面：第一，肺结节的管理更加智能化，借助影像组学的发展，可以对肺结节良恶性程度分级，并给出随访策略和治疗方案，通过互联网+及时反馈给患者或负责医生；第二，在“以结节为中心，肺亚段为单位”的GGO手术治疗理念之下，平扫CT导入后即可实现结节定位，并自动进行手术方案和手术路径规划，特殊标注靶区域的血管、支气管，借助特殊成像系统术中实时导航，虚拟-现实融合完成手术；第三，机器人导航下肺结节定位治疗也更加精确，精准肺段/亚段手术+内镜机器人的一体化组合治疗也将成为现实；第四，在教学方面使用三维重建技术、3D打印模型和AI设备可以实现更好的教学效果。
利益冲突：无。
作者贡献：吴卫兵负责论文总体设想和设计；龙涛负责文献检索、论文撰写；邵爱中、何志成负责论文部分设计；任正兵负责论文审阅与修改。