复杂主动脉畸形的三维打印
2018年11月1日
本文介绍了一种利用三维打印模型在处理先天性主动脉异常时进行术前规划和术中复杂血管位置重组的方案。
该方法有助于解答复杂主动脉畸形领域中关于相机DICOM的关键问题。此技术的主要优势在于，3D打印模型可降低复杂主动脉手术期间发生不可预知组织损伤的风险。对于感兴趣区域的分割，需将所有计算机断层扫描及影像学图像以DICOM格式导入软件，并在病例库中双击打开患者病例。
选择DICOM序列，然后单击模型重建以打开模型重建页面。由一名工程师和一组心脏外科医生共同审阅以DICOM格式存储的原始数据，以识别关键解剖结构和感兴趣区域。要分割该区域，请单击阈值分割，并调整血管掩膜的阈值范围。
单击“确认”以在对象列表中生成血管掩膜，然后单击“重建”以在3D查看器中重建三维血管掩膜。再次单击“阈值分割”，并调整气管掩膜的阈值范围。单击“选区分割”以将感兴趣区域限定为纵隔和肺部，然后单击“掩膜编辑”以擦除气管与肺之间的连接部分。
单击区域生长，并在任意一个二维视图中的掩膜任意位置单击以选择种子点。确认区域随之生长，并且气管掩膜将显示在对象列表中。然后单击重建，在三维视图中重建三维气管，并将感兴趣区域保存为掩膜。
对于目标区域的三维重建，点击“导出”按钮，将三维模型以标准三角语言文件格式导出，并将模型放置在构建平台的中心位置。调整血管中心线在其端点处的切线方向，使其与平台的 Z 轴平行。系统将自动为悬空部分生成支撑结构。
单击切片并保存，然后在立体光刻打印机上设置适当的3D打印参数。打印完成后，使用405纳米紫外光以每秒三米的扫描速度照射软件切片生成的轮廓，使光敏树脂固化。随后，在手术前，让外科医生利用该3D打印模型，针对生成此3D模型的患者制定详细且精确的手术方案。
利用冠状面、横断面和矢状面的图像，可将计算机断层扫描与解剖图像重建为如图所示的三维模型。在这些图像中，可观察到主动脉与气管沿 Y 轴的解剖关系。该技术发展后，为从事 3D 打印研究的学者探索主动脉手术中的血管畸形开辟了道路。
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概述
本文介绍了一种利用三维打印模型进行复杂血管部位术前规划和术中管理的方案，特别针对先天性主动脉畸形。
关键研究组成部分
科学领域
- 心脏手术
- 3D打印技术
- 血管畸形
背景
- 先天性主动脉畸形在手术治疗中具有重大挑战。
- 充分理解解剖结构对于实现成功的手术结果至关重要。
- 三维打印技术可增强对复杂结构的可视化。
- 现有方法可能导致术中不可预知的组织损伤。
研究目的
- 为了改进复杂主动脉手术的术前规划。
- 为了降低外科手术干预的相关风险。
- 通过三维模型促进对血管解剖结构的更好理解。
使用的方法
- 将DICOM格式图像导入专用软件。
- 工程师与心脏外科医生协作进行数据审查。
- 通过调整阈值对感兴趣区域进行分割。
- 模型重建以优化手术规划。
主要结果
- 3D 打印模型可提供复杂血管结构的实体化呈现。
- 在手术过程中更准确地识别关键解剖特征。
- 通过更优的术前规划，降低组织损伤风险。
- 加强外科团队之间针对患者特异性解剖结构的沟通。
结论
- 3D打印是管理先天性主动脉异常的有力工具。
- 该方法可显著改善手术效果。
- 未来应用可能扩展至其他复杂的血管外科手术。
常见问题
行业重要性概述
复杂的先天性主动脉畸形由于二维成像在解剖定位上的局限性，给术前规划带来了重大挑战。三维（3-D）打印技术可将容积式DICOM影像数据转化为解剖结构逼真的实体模型，使外科医生能够准确识别血管位置，并降低复杂主动脉手术中发生不可预见组织损伤的风险。该方法有助于提高外科决策的可预测性，并加强从科研发现到临床应用的转化连续性。
生物制药研发中的战略应用
早期发现与靶点验证
- 科学价值：通过为血管异常研究中的解剖学澄清提供切实的模型，能够验证治疗假设。
- 操作价值：通过更准确地识别关键解剖特征，降低靶点验证中的不确定性，从而支持生物学风险规避。
- 预测价值：通过允许团队在干预前评估手术可行性和风险，增强项目筛选能力。
筛选与检测方法开发
- 科学价值：通过将成像数据转换为标准化的三维模型，为下游工作流程制备经过验证的生物学模拟物。
- 操作价值：通过从DICOM输入数据生成一致的模型，解决检测方法的标准化与可重复性问题。
- 可扩展性：凸显该平台在血管异常研究中的重复使用潜力，可在临床前环境中实现对化合物或器械的可靠评估。
转化与临床前研究
- 科学价值：通过沿Y轴建模主动脉-气管的空间关系，探讨疾病的关联性，有助于深入理解其作用机制。
- 操作价值：通过支持外科手术方案的迭代设计与测试，描述了从发现到临床前验证的连续性过程。
- 风险调整型推进：通过提供术前模型，为血管介入开发中的决策（通过/不通过标准）提供依据，从而支持基于风险评估的决策制定。
流程与工作流整合
该方法可融入从早期发现到临床前研究的整个发现流程，支持血管异常研究中的假设验证、通路解析和生物学风险降低。
- 发现生物学：通过实现复杂主动脉-气管解剖关系的可视化，说明该方法如何支持假设验证和通路阐明。
- 筛选：通过从分割的DICOM数据中可重复地生成三维模型，描述检测准备就绪性，从而促进可靠的评估。
- 分析：突出定量输出，例如血管和气管掩模的生成，使研究团队能够在不同模型间比较解剖状态。
- 转化研究：通过基于患者特异性解剖结构迭代优化手术方案，将该方法与临床前研究的连续性联系起来。
- 企业级复用：将该方法定位为一种可复用的能力，适用于血管异常研究，并可在不同模型和机构间灵活应用。
运营与企业影响
- 科学价值：在血管异常建模中提供预测置信度、靶点验证，并减少机制上的模糊性。
- 操作价值：基于临床影像数据实现三维模型生成的标准化、可重复性和可扩展性。
- 战略价值：在外科技术创新中实现更优的立项/终止决策、资本利用效率提升以及后期生物学风险降低。
- 项目组合影响：基于解剖结构精确的术前模型，进行风险校正后的优先级排序和推进决策。
实施注意事项
- 需要具备医学影像、分割软件和三维打印工作流程方面的专业知识。
- 所需的仪器和分析基础设施包括兼容DICOM的软件、光固化立体成型打印机以及后处理用紫外光固化系统。
- 工程、放射和外科团队之间需进行跨团队标准化，以确保数据审查和模型验证的一致性。
- 在不同模型系统间的适应性考虑，包括针对先天性畸形中不同的血管和气管几何结构进行调整。
- 实际限制因素包括对高质量输入影像的依赖，以及分割、重建和打印所需的时间。
