ガラスの結晶の次のサブ表面レーザー彫刻のための生物医学断層画像データと関連するラベルのスケーリングされた解剖モデルの作成（SSLE）
April 25th, 2017
方法は、結晶内の解剖学的撮像データを表すために本明細書に記載されています。我々は、クリスタルガラスの表面下レーザー彫刻（SSLE）における使用のための生物医学的イメージングデータのスケーリングされた三次元モデルを作成します。このツールは、計算、表示または臨床や教育現場内で使用される3次元的に印刷されたモデルへの有益な補完を提供しています。
この方法論の全体的な目標は、ガラス結晶上の表面下レーザー彫刻(SSLE)を利用して、標識構造を持つ断層撮影イメージングデータを視覚化することです。その結果、ハンドヘルドモデルは強力な教育ツールとして機能します。この方法では、臨床または前臨床のX線CTデータセットから導き出された堅牢なハンドヘルドモデルが作成され、患者や学生の教育が容易になります。
この技術の主な利点は、テキストラベルがガラス媒体内に吊り下げられ、高解像度の解剖学的ディスプレイの視界を妨げることなく、関連する構造に取り付けられることです。テキストバーとスケールバーを含むサーフェスマップの生成は、構造物を正確に表示するために複数のステップと精度が必要なため、習得が難しいため、この方法を視覚的にデモンストレーションすることが重要です。まず、DICOMデータセットのCT画像スライスを適切なファイル形式に変換します。
画像処理ソフトで、表示設定のload DICOMコマンドを選択します。次に、データセットをNIfTIファイル形式で保存します。次に、NIfTIファイルを一般的な医用画像プログラムにインポートし、自動セグメンテーションを使用してサーフェスマップを生成します。
3D スライサーの場合は、データの追加ツールを使用します。次に、グレースケールモデルメーカーツールを選択し、仕様を切り替えて、新しいモデルを作成して名前を変更します。次に、しきい値を約 300 HU (骨のセグメンテーション) に下げ、結果のグレースケール モデルを STL ファイルとして保存して、さらにデータ処理を行います。
次に、サーフェスマップファイルを3Dデータ準備ソフトウェアにインポートします。Netfabb Studio Basic を使用して、修復モードを選択します。次に、部品選択ツールと削除ツールを使用して、対象の構造を表さないすべてのサーフェスを削除します。
次に、三角形の追加ツールを使用してサーフェスの穴を部分的に覆い、次に自動修復スクリプトを使用して残りのギャップを完全に閉じます。次に、アクション メニューから repair degenerate faces スクリプトを選択して、サーフェス領域が不足しているエッジを解決し、[修復を適用] を使用して修復モードを終了し、変更を保存します。次のステップは、カットツールを使用して不要なフィーチャーを削除するか、モデルのサイズを縮小することです。
コンテキスト領域のカットメニューから、x-y-またはz-平面内の各カットの位置を指定します。次に、切削実行ツールを使用して、切削三角測量設定を選択して、結果のすべての穴を自動的に閉じます。対象の構造を表さないカットから生じたすべてのサーフェスを削除するには、部品選択ツールと削除ツールを同時に使用します。
最後に、縮尺記号を使用しない場合は、縮尺オプションを使用して各サーフェス マップの寸法を変更します。したがって、モデルは 8 センチメートルの立方体、または 5 センチメートル x 5 センチメートル x 8 センチメートルの直角プリズムに収まるように変更できます。これで、データファイルを地下レイヤーの彫刻に使用して、ラベルやスケールバーのないモデルを作成できます。
まず、SSLE ファイルのラベル・データ・ファイルを作成します。CADソフトウェアとメートル法テンプレートを使用します。新しいファイルを開き、任意の平面で 2D スケッチを作成します。
テキストツールを使用して、2 mm の Times New Roman フォントでタイプされた解剖学的ラベルを作成します。終了したら、ツールバーの終了メニューでスケッチの終了オプションを選択します。デフォルト設定を使用してフォントを押し出すには、作成メニューから押し出しツールを選択し、2D テキストオプションを切り替えます。
次に、ラベルごとに 1 つのラベル行を作成します。新しいファイルから始めて、描画メニューの下にある中心点円ツールを選択します。次に、原点を中心とする円を作成し、制約メニューの寸法ツールを使用して円の直径を 1 ミリメートルに定義します。
カラムを10〜50ミリメートルの範囲の希望の長さに押し出します。スケールバーも同様の方法で作成されます。各テキスト ラベル、各ラベル ライン、および縮尺記号を作成したら、データを STL ファイルとして保存します。
テキストラベルごとに一意のラベル行が必要です。次に、SSLE モデルに、すべてのテキスト ラベル、円柱ラベル線、および縮尺バーをインポートします。アッサンブラージュを単一のSTLファイルとして保存できる3Dデータ準備ソフトウェアを使用します。
次に、パーツの移動ツールを使用して、関連する解剖学的構造の近くにテキストラベルを配置します。このプロセスでは、パーツの回転ツールを使用して、ラベルの向きを合わせ、ラベルがすべて同じ方向を向くようにします。次に、同じツールを使用してラベル線を配置し、ラベルをモデル内の関連付けられた構造に接続します。
必要に応じて、修復モードに移動し、[三角形の選択] と [選択した三角形の削除] を選択することで、ラベル ラインを小さくすることができます。次に、スケールバーを同様の方法で配置します。3本のバー(各軸に1本ずつ)が作成されている場合は、それに応じて配置します。
すべての配置が完了したら、すべてのパーツを選択し、データを 1 つの STL ファイルとしてエクスポートします。顔をさらに縮小する技術と彫刻プロセスは、テキストプロトコルに記載されています。ガラス結晶の表面下レーザー彫刻は、さまざまな種類の生物医学断層撮影イメージングデータを視覚化する高度な手段です。
彫刻前に寸法を変更するため、レーザー彫刻によってさまざまなサイズの構造を表現できます。スケールバーは、2つの方法で実装できます。それらは構造の側面にまたがることができ、骨のコアなどの拡張構造に最適です。
もう 1 つのオプションは、3 つのスケール バー軸がコーナーに収束することです。これは、構造物のスケーリングまたは縮小に最適です。表面下彫刻の主な特徴は、解剖学的特徴に必要に応じてテキストラベルを貼り付けることができることです。
ここでは、ラベルの間隔を空け、解剖学的構造をはっきりと見るために、テキストを2つの平面に配置しました。片側からはっきりと見えるボーンやその他の構造物は、ラベルを 1 つの平面だけに揃えることができます。この手順に従うと、事実上、任意の3次元データセットを、ハンドヘルドの超高純度ガラス結晶媒体での科学的表示用に適切にラベル付けできる形式に変換できます。
概要
この記事では、ガラス結晶の表面下レーザー彫刻（SSLE）を通じて解剖学的画像データを視覚化する方法について説明します。結果として得られるモデルは、高解像度の解剖学的表示を妨げることなく、ラベル付きの構造を提供することで、効果的な教育ツールとして機能します。
主要な研究要素
科学の分野
- バイオメディカルイメージング
- 3Dモデリング
- 教育ツール
背景
- 表面下レーザー彫刻により、断層撮影データの視覚化が可能になります。
- 画像データセットから派生したハンドヘルドモデルは、教育体験を向上させます。
- この方法は、ガラス媒体内にテキストラベルを浮かせることで明瞭さを維持します。
- プロセスの複雑さのため、視覚的な実演が重要です。
研究の目的
- 臨床または前臨床の画像データから堅牢なモデルを作成すること。
- 患者と学生の教育を促進すること。
- 正確な解剖学的表現の方法を示すこと。
使用された方法
- DICOM形式のCT画像をNIfTI形式に変換します。
- 医療画像ソフトウェアを使用してサーフェスマップを生成します。
- データ準備ソフトウェアを使用して3Dモデルを準備および修復します。
- CADソフトウェアを使用して解剖学的ラベルとスケールバーでモデルに彫刻します。
主な結果
- 教育用にラベル付きの解剖学的モデルを正常に作成しました。
- 様々な構造の寸法を修正する能力を実証しました。
- ラベルとスケールバーを効果的に配置する方法を示しました。
- 面を減らし、彫刻の品質を向上させる技術を概説しました。
結論
- SSLEはバイオメディカルイメージングデータを視覚化するための強力な方法です。
- テキストラベルはモデルの教育的価値を高めることができます。
- この技術を通じて、様々な解剖学的構造を正確に表現できます。
よくある質問
Executive Industry Relevance
This method enables the creation of physical, labeled anatomical models from tomographic imaging data, supporting target validation and mechanistic de-risking in preclinical research. By providing tangible, high-resolution representations of biological structures, it enhances hypothesis testing and pathway clarification in early discovery. The approach offers a scalable, reproducible platform for visualizing complex anatomies, improving translational continuity and reducing ambiguity in target engagement studies.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Supports interrogation of therapeutic hypotheses through physical visualization of anatomical targets and associated structures.
- Operational Value: Enables functional target validation by clarifying spatial relationships between labeled structures and disease-relevant anatomy.
- Predictive Value: Enhances confidence in target selection by reducing mechanistic ambiguity via tangible, label-integrated models.
Screening & Assay Development
- Assay Readiness: Produces standardized, reproducible biological replicas that serve as reference systems for assay development and compound screening.
- Quantitative Output: Enables precise spatial measurements and scale bar integration, supporting accurate dose-response and localization analyses.
- Platform Reuse: Facilitates enterprise-wide sharing of validated anatomical models across discovery teams, improving workflow consistency.
Translational & Preclinical Research
- Disease Relevance: Generates clinically and preclinically relevant anatomical replicas from CT datasets, aligning with translational biomarker strategies.
- Preclinical Continuity: Bridges discovery and preclinical validation by providing consistent, labeled models for cross-functional review.
- Risk-Adjusted Decisions: Supports go/no-go assessments by improving anatomical interpretability in mechanism-of-action and safety studies.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into the discovery continuum from early target hypothesis generation through lead identification and preclinical validation, enabling physical model-based assessment at key inflection points.
- Discovery Biology: Facilitates hypothesis testing and pathway clarification by converting imaging data into tangible, label-enabled anatomical representations.
- Screening: Delivers reproducible, high-resolution models with scale bars that support standardized compound screening and target engagement assays.
- Analytics: Provides quantitative spatial outputs and labeled substructures that enable comparative analysis across experimental conditions.
- Translational Research: Ensures continuity from imaging to preclinical use by preserving anatomical fidelity and label alignment in glass crystal format.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable, shareable capability for generating standardized anatomical models across sites and projects.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in target validation by reducing anatomical ambiguity through physical, labeled model visualization.
- Operational Value: Delivers standardization and reproducibility via standardized file formats (DICOM, NIfTI, STL) and repeatable engraving workflows.
- Strategic Value: Improves capital efficiency by enabling early de-risking of targets through enhanced anatomical understanding.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization by providing clear, tangible models for cross-functional target assessment.
Implementation Considerations
- Requires expertise in biomedical image processing, 3D modeling, and CAD software for label and scale bar generation.
- Depends on access to image processing tools (e.g., 3D Slicer), model repair software (e.g., Netfabb), and SSLE engraving equipment.
- Necessitates cross-team standardization of file formats and labeling conventions to ensure model consistency across users.
- Involves adaptation considerations when applying the method to varying anatomical scales and tissue types from diverse imaging modalities.
- Includes practical limitations related to model size constraints, engraving resolution thresholds, and the need for manual post-processing to remove non-relevant surfaces.
