18 de abril de 2025
Aquí, describimos un protocolo para construir un modelo de corazón desde cero basado en tomografía computarizada y lo presentamos a estudiantes de medicina utilizando impresión tridimensional (3D) y tecnología de realidad mixta para aprender anatomía.
Este estudio se centra en la integración de la realidad mixta en la educación en anatomía mediante el desarrollo de modelos impresos en 3D de alta fidelidad y hologramas cardíacos, utilizando la aplicación CarnaLife Holo con Microsoft HoloLens en las sesiones de formación de los estudiantes de medicina para mejorar su experiencia de aprendizaje. Los investigadores de todo el mundo reconocen cada vez más el potencial de la impresión 3D y las tecnologías inmersivas, incluida la realidad mixta en la educación médica y la práctica clínica. Su avance continuo y su adopción más amplia marcan un cambio fundamental en el futuro de la innovación médica.
El objetivo de este estudio es explorar las aplicaciones en expansión de la realidad mixta, no solo en la educación en anatomía, sino también en la práctica clínica de rutina en todas las disciplinas médicas, incluida la ortopedia y la cirugía de trauma musculoesquelético para mejorar la precisión del diagnóstico y la planificación quirúrgica. Para comenzar, abra 3D Slicer versión 5.6.0 y navegue hasta el módulo de datos. Haga clic en agregar datos y seleccione las imágenes de TC específicas del paciente en formato DICOM.
Evalúe la calidad de las imágenes inspeccionando las vistas axial, sagital y coronal en el visor de cortes. Verifique suficiente contraste para distinguir entre el miocardio y las cámaras del corazón. Ahora navegue hasta el módulo del editor de segmentos y haga clic en agregar para crear una nueva segmentación.
Seleccione umbral de las herramientas de segmentación. Establezca los valores de umbral inferior y superior para aislar con precisión el miocardio y las cámaras del corazón. Ajuste el rango usando los controles deslizantes o ingresando valores para asegurarse de que las estructuras anatómicas correctas se capturen correctamente.
Después de aplicar la segmentación basada en umbrales, inspeccione el modelo segmentado en vistas axial, sagital y coronal para asegurarse de que el miocardio y las cámaras cardíacas se capturen correctamente. Si falta alguna área, agregue las regiones faltantes usando la herramienta de pintura en el módulo del editor de segmentos. Agregue cuidadosamente la segmentación a las regiones que no se capturaron correctamente mediante umbrales.
Ajuste el tamaño del pincel según sea necesario para una mejor precisión, especialmente en áreas pequeñas o complejas. Del mismo modo, si hay tejidos o artefactos no deseados en la segmentación, use la herramienta de borrado para eliminarlos. Para áreas incorrectas más grandes, use la herramienta de tijeras para cortarlas de manera eficiente.
Una vez realizadas todas las correcciones necesarias, revise la segmentación para asegurarse de que el miocardio esté completamente segmentado sin áreas faltantes o adicionales, y que las cámaras cardíacas estén correctamente definidas sin conexiones no deseadas. Haga clic en aplicar para finalizar la segmentación. Para exportar los archivos STL de las cámaras del miocardio y del corazón por separado, vaya a segmentaciones, luego exporte a archivos y, a continuación, seleccione el formato STL.
A continuación, para optimizar las cámaras del miocardio y del corazón, abra Meshmixer y navegue hasta el archivo, seguido de importar. Cargue los archivos STL tanto para el miocardio como para las cámaras del corazón. Asegúrese de que ambos modelos estén correctamente alineados y visibles en el espacio de trabajo.
Seleccione cada modelo y vaya a editar, seguido de hacer sólido. Ajuste el control deslizante de precisión sólida para equilibrar los detalles y la estabilidad de la malla. Aplique la operación y verifique que el modelo permanezca intacto.
Elija la precisión de tipo sólido para preservar los detalles anatómicos. Ahora use la herramienta de selección para resaltar pequeños artefactos no deseados y eliminarlos usando editar, seguido de descartar. Si es necesario, reconstruya las áreas interrumpidas navegando para seleccionar, seguido de modificar, borrar y rellenar, o utilizando pinceles.
Para optimizar el modelo para la impresión 3D, seleccione el área con irregularidades en la superficie. Haga clic en deformar y luego en suavizar. Aplícalo de forma iterativa.
Ajuste el control deslizante de resistencia suave en función de la gravedad de las irregularidades de la superficie. A continuación, para fusionar las cámaras del miocardio y del corazón, vaya a editar, Diferencia booleana y seleccione ambos modelos. Asegúrese de que la operación une correctamente las estructuras sin crear agujeros internos ni superficies superpuestas.
Una vez completada la fusión y el refinamiento, navegue hasta el archivo, seguido de la exportación. Guarde el modelo unificado final en formato STL, asegurándose de que esté listo para cortar e imprimir en 3D. La visualización de realidad mixta proporcionó una representación interactiva y dinámica de los datos de TC, lo que permitió la manipulación en tiempo real de las estructuras cardíacas.
Sin embargo, la sobresegmentación condujo a imprecisiones en la representación de la superficie, distorsionando los detalles anatómicos internos. La técnica de representación de volumen permitió la visualización de diferentes densidades de tejido, mejorando el reconocimiento de detalles anatómicos. Este enfoque permitió una mejor diferenciación de estructuras complejas donde la segmentación por sí sola era insuficiente.
Este estudio se centra en la integración de la realidad mixta en la enseñanza de la anatomía mediante el desarrollo de modelos impresos en 3D de alta fidelidad y hologramas del corazón. El uso de la aplicación CarnaLife Holo con Microsoft HoloLens tiene como objetivo mejorar las sesiones de entrenamiento de los estudiantes de medicina y potenciar su experiencia de aprendizaje.
La segmentación tridimensional de alta fidelidad y la visualización en realidad mixta de la anatomía cardíaca proporcionan una base reproducible para la investigación traslacional y el desarrollo de dispositivos. Estos modelos digitales y físicos permiten pruebas de hipótesis precisas y facilitan la colaboración multidisciplinaria en las fases iniciales del descubrimiento y en los flujos de trabajo preclínicos. Su integración respalda la confianza predictiva en la modelización anatómica y el avance ajustado al riesgo de las innovaciones cardiovasculares.
Este flujo de trabajo integra la imagen digital, la segmentación y la generación de modelos físicos, apoyando el descubrimiento temprano mediante la validación preclínica en investigación y desarrollo cardiovascular.