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Research Article
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Questo metodo dimostra un flusso di lavoro di stampa 3D basato su voxel, che stampa direttamente da immagini mediche con esatta fedeltà spaziale e risoluzione spaziale / di contrasto. Ciò consente il controllo preciso e graduato delle distribuzioni dei materiali attraverso materiali morfologicamente complessi e graduati correlati alla radiodensità senza perdita o alterazione dei dati.
La maggior parte delle applicazioni della stampa tridimensionale (3D) per la pianificazione prechirurgica sono state limitate a strutture ossee e semplici descrizioni morfologiche di organi complessi a causa delle limitazioni fondamentali in termini di accuratezza, qualità ed efficienza dell'attuale paradigma di modellazione. Ciò ha in gran parte ignorato i tessuti molli critici per la maggior parte delle specialità chirurgiche in cui l'interno di un oggetto è importante e i confini anatomici passano gradualmente. Pertanto, le esigenze dell'industria biomedica di replicare il tessuto umano, che mostra più scale di organizzazione e diverse distribuzioni dei materiali, richiedono nuove forme di rappresentazione.
Qui viene presentata una nuova tecnica per creare modelli 3D direttamente da immagini mediche, che sono superiori nella risoluzione spaziale e di contrasto agli attuali metodi di modellazione 3D e contengono fedeltà spaziale precedentemente irraggiungibile e differenziazione dei tessuti molli. Sono inoltre presentate misurazioni empiriche di nuovi compositi prodotti in modo additivo che coprono la gamma di rigidità del materiale osservate nei tessuti biologici molli da risonanza magnetica e TC. Questi esclusivi metodi di progettazione volumetrica e di stampa consentono una regolazione deterministica e continua della rigidità e del colore del materiale. Questa capacità consente un'applicazione completamente nuova della produzione additiva alla pianificazione prechirurgica: il realismo meccanico. Come complemento naturale ai modelli esistenti che forniscono la corrispondenza dell'aspetto, questi nuovi modelli consentono anche ai professionisti medici di "sentire" le proprietà del materiale spazialmente variabili di un simulante tissutale, un'aggiunta critica a un campo in cui la sensazione tattile gioca un ruolo chiave.
Attualmente, i chirurghi studiano numerose modalità di imaging 2-dimensionale (2D) discrete che visualizzano dati distinti per pianificare le operazioni su pazienti 3D. Inoltre, la visualizzazione di questi dati su uno schermo 2D non è pienamente in grado di comunicare l'intera portata dei dati raccolti. Con l'aumentare del numero di modalità di imaging, la capacità di sintetizzare più dati da modalità distinte, che presentano più scale di organizzazione, richiede nuove forme di rappresentazione digitale e fisica per condensare e curare le informazioni per una pianificazione chirurgica più efficace ed efficiente.
I modelli stampati in 3D e specifici per il paziente sono emersi come un nuovo strumento diagnostico per la pianificazione chirurgica che ha dimostrato di ridurre i tempi operativi e le complicanze chirurgiche1. Tuttavia, il processo richiede molto tempo a causa del metodo di stereolitografia standard (STL) della stampa 3D, che mostra una perdita visibile di dati e rende gli oggetti stampati come materiali solidi, omogenei e isotropi. Di conseguenza, la stampa 3D per la pianificazione chirurgica è stata limitata a strutture ossee e semplici descrizioni morfologiche di organi complessi2. Questa limitazione è il risultato di un paradigma di produzione obsoleto guidato dai prodotti e dalle esigenze della rivoluzione industriale, in cui gli oggetti fabbricati sono completamente descritti dai loro confini esterni3. Tuttavia, le esigenze dell'industria biomedica di replicare il tessuto umano, che mostra più scale di organizzazione e diverse distribuzioni dei materiali, richiedono nuove forme di rappresentazione che rappresentino le variazioni dell'intero volume, che cambiano punto per punto.
Per risolvere questo problema, è stata sviluppata una tecnica di visualizzazione e modellazione 3D (Figura 1) abbinata a un nuovo processo di produzione additiva che consente un maggiore controllo sulla miscelazione e la deposizione di resine in altissima risoluzione. Questo metodo, chiamato stampa bitmap, replica l'anatomia umana stampando in 3D direttamente da immagini mediche a un livello di fedeltà spaziale e risoluzione spaziale / di contrasto della tecnologia di imaging avanzata che si avvicina a 15 μm. Ciò consente il controllo preciso e graduale necessario per replicare le variazioni nei tessuti molli morfologicamente complessi senza perdita o alterazione dei dati provenienti dalle immagini di origine diagnostica.
NOTA: il software 3D Slicer Medical Image Computing4 (vedere la tabella dei materiali) è stato utilizzato per il lavoro completato nelle sezioni da 1 a 3.
1. Inserimento dati
2. Manipolazioni
NOTA: È necessaria una fase di mascheramento se l'anatomia è sufficientemente complessa, al punto in cui sono presenti tessuti circostanti e dati estranei dopo modifiche alle proprietà del volume.
3. Affettatura
NOTA: questo processo ignora il metodo di stampa 3D tradizionale inviando i file slice direttamente alla stampa 3D anziché a un file mesh STL. Nei passaggi seguenti, le sezioni verranno create dal rendering del volume. Il modulo Bitmap Generator è un'estensione personalizzata. Questo può essere scaricato da Extensions Manager.
4. Dithering
NOTA: Adobe Photoshop (vedere la tabella dei materiali) è stato utilizzato per il lavoro completato nella sezione 4.
5. Stampa Voxel
NOTA: Stratasys GrabCAD5 è stato utilizzato per il lavoro completato nella sezione 5.
Un risultato positivo, come mostrato nella Figura 2 e nella Figura 3, sarà una traduzione diretta del rendering del volume come definito nei passaggi 1.2.5 o 2.1.1.4. Il modello finale deve corrispondere visivamente al rendering del volume in termini di dimensioni, forma e colore. Lungo questo processo, ci sono numerosi passaggi in cui può verificarsi un errore, che influenzerà una o più delle proprietà sopra elencate.
I problemi relativi al ridimensionamento uniforme, come illustrato nella Figura 4, dei modelli stampati possono essere il risultato dell'imaging, dell'hardware del computer e/o delle impostazioni software predefinite. Gli ospedali utilizzano una varietà di tecniche per produrre e rendere le immagini da una gamma di possibili scanner. Poiché questo metodo funziona direttamente dalle immagini di origine, che possono esporre metadati non tipicamente utilizzati, è importante avere familiarità con le sfumature del flusso di lavoro di imaging. I problemi di scala possono sorgere quando la "trasformazione" viene inserita nei metadati, che possono regolare artificialmente l'altezza e la rotazione dello strato.
I problemi di scala possono anche essere il risultato delle dimensioni del monitor del computer. Alcune versioni di Slicerfab sono state impostate per suddividere il volume di rendering e salvare il PNG risultante alle dimensioni della schermata attiva. In queste versioni di Slicerfab, le immagini più grandi del monitor verranno tagliate. Infine, vari aggiornamenti in Photoshop hanno provocato problemi di scala quando gli aggiornamenti modificano le impostazioni predefinite per la risoluzione di importazione dell'immagine. Quando il valore predefinito è impostato su un valore diverso da 600 DPI, le immagini non manterranno la stessa scala di immagini prodotte dal software di elaborazione delle immagini mediche. Esse provocano distorsioni alla quota X-Y mentre l'altezza z del modello rimarrà corretta.
Problemi relativi a forme irregolari e geometrie impreviste possono verificarsi quando si lavora con l'opacità nel software di elaborazione delle immagini mediche. La scheda delle proprietà del volume contiene la possibilità di modificare sia i canali di colore che di opacità. Quando il canale di opacità è impostato al di sotto del 50%, gli algoritmi di rendering producono visualizzazioni difficili da percepire per l'utente, in particolare le strutture complesse circostanti. Ciò può comportare l'analisi di dati aggiuntivi nel processo e può portare alla stampa 3D di dati indesiderati.
I problemi relativi al colore possono derivare da errori grafici del software e dell'utente sia nel software di modifica delle immagini che nel software di stampa. Il software di elaborazione delle immagini mediche ha numerose scelte per regolare il rendering del volume. Sebbene la versione corrente di Slicerfab abbia impostazioni di rendering hardcoded, è comunque possibile apportare modifiche. L'attivazione di impostazioni di luci e ombre, così come le impostazioni di rendering della GPU, può produrre risultati inaspettati e irriproducibili. Infine, le fasi di dithering a partire dal passaggio 4.1.2.3 possono influire sul colore in base alle opzioni per la sintesi del colore, che è determinata dal numero e dalle concentrazioni relative dei materiali di base disponibili nella stampante.
L'algoritmo di dithering "percettivo locale" tenta di produrre un'approssimazione visiva del colore sorgente dai colori disponibili definiti nel "selettore colore". La modifica del numero e del colore dei materiali di base modificherà la tonalità risultante e la precisione del colore del modello stampato. Inoltre, se il trasparente viene utilizzato come materiale di base, come illustrato nella Figura 5, i problemi che circondano la diffusione della luce superficiale e sotterranea attraverso il modello stampato spesso provocano traduzioni infedeli del colore dal rendering digitale al modello stampato6.
Figura 1: Diagramma di flusso. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 2: Voxel digitale al dithering fisico del colore. (A) una sezione trasversale di un modello cardiaco viene mostrata dividendo gli intervalli di densità dell'anatomia in 2, 4 e 10 colori. (B) Viene chiamato un ingrandimento di una porzione di ciascun modello, mostrando i singoli pixel, che verranno elaborati in goccioline di materiali nel processo di stampa 3D. (C) Qui sono mostrati modelli stampati in 3D in sezione trasversale che utilizzano la tecnica voxel, dimostrando la traduzione da un'immagine al modello. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 3: Risultati rappresentativi di Voxel. Due modelli che mostrano i risultati rappresentativi di un metodo di successo. (A) Un modello di rene a sezione trasversale di un adulto con carcinoma a cellule chiare. Il tumore sul lato destro è stato rimosso per mostrare l'interfaccia tra il rene e il tumore. Ciò consente al chirurgo di comprendere meglio la morfologia del tumore e la sua relazione con gli elementi critici da evitare. (B) Un modello cardiaco sezionato che mostra la variazione della densità tissutale. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 4: Problema della scala Voxel. Due immagini dello stesso modello che mostrano il risultato di un problema di ridimensionamento. (A) Immagine della sezione trasversale del rene. La risoluzione X-Y è mostrata proporzionalmente ma è il 50% del prodotto previsto (B) Vista del profilo del rene. La risoluzione X rimane accurata dai dati di origine e si traduce in un modello che appare allungato nella direzione X. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 5: Problemi potenziali. Due immagini di due modelli diversi dimostrano i problemi relativi alla chiarezza del lavoro con materiali traslucidi. (A) Questo modello mostra il risultato di vuoti racchiusi all'interno del modello che sono stati riempiti con un materiale di "supporto" dalla stampante. In questo modello, i vuoti sono stati creati intenzionalmente per creare una variazione delle proprietà ottiche. (B) Questo modello mostra vuoti aperti che corrono in profondità nel modello. I vuoti sono tortuosi, rendendo impossibili le tecniche standard di post-elaborazione, che lucidano la superficie. La distorsione ottica risultante ha reso il modello inutilizzabile per applicazioni cliniche. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 6: Flusso di lavoro di elaborazione Voxel e confronto della qualità dell'immagine. Dai dati DICOM di input, (A) viene creata una maschera per isolare l'area di interesse e ricostruirla in un Volume Rendering 3D, (B) da cui viene analizzato un istogramma per analizzare gli intervalli di valori di intensità. Il canale di forma del rendering del volume basato su voxel viene attivato per visualizzare la forma del DICOM mascherato risultante. Il canale del materiale del rendering del volume basato su voxel viene modificato, tramite tabelle di ricerca, che mappano il colore agli intervalli di intensità specificati (C). Il rendering del volume viene suddiviso in sezioni come file PNG a colori in base ai vincoli e alla risoluzione richiesti della stampante (D). Ogni fetta PNG viene inserita nelle descrizioni dei materiali necessarie per fabbricare i dati medici. (E) I PNG compositi a colori risultanti vengono inviati alla stampante. (F) Una visualizzazione di un set di dati ad alta risoluzione rispetto a un set di dati a bassa risoluzione (G) utilizzando la stessa tecnica per dimostrare la necessità di dati sorgente della massima qualità. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
N.J. è autore di una domanda di brevetto depositata dall'Università del Colorado Regents che descrive metodi come quelli descritti in questo lavoro (domanda n. US16/375.132; numero di pubblicazione US20200316868A1; depositato il 04 aprile 2019; pubblicato l'8 ottobre 2020). Tutti gli altri autori dichiarano di non avere interessi concorrenti.
Questo metodo dimostra un flusso di lavoro di stampa 3D basato su voxel, che stampa direttamente da immagini mediche con esatta fedeltà spaziale e risoluzione spaziale / di contrasto. Ciò consente il controllo preciso e graduato delle distribuzioni dei materiali attraverso materiali morfologicamente complessi e graduati correlati alla radiodensità senza perdita o alterazione dei dati.
Ringraziamo AB Nexus e lo Stato del Colorado per il loro generoso sostegno alla nostra ricerca scientifica sulla stampa voxel per la pianificazione prechirurgica. Ringraziamo L. Browne, N. Stence e S. Sheridan per aver fornito i set di dati utilizzati in questo studio. Questo studio è stato finanziato dall'AB Nexus Grant e dallo State of Colorado Advanced Industries Grant.
| Piattaforma di elaborazione delle immagini 3D Slicer | Slicer.org | versione 4.10.2 4.11.2 | |
| GrabCAD | Stratasys | 1.35 | |
| J750 Polyjet Stampante 3D | Stratasys | ||
| Photoshop | Adobe | 2021 |
