カスタムメイドの修正人工股関節形成術における複合現実感の使用:最初の症例報告
August 4th, 2022
複雑な修正人工股関節形成術は、カスタムメイドのインプラントと複合現実技術を使用して実行されました。著者の知識によると、これは文献に記載されているそのような手順の最初の報告です。
この技術には、複合現実技術とカスタムメイドのインプラントの統合が含まれ、内端端炎の正確なメンティングを終了して、治療が成功する可能性を最大限に高めることができます。使用される方法の主な利点は、エンドプロテーゼの移植における大きな精度である。適切な視覚化により、外科医は手術が成功する可能性が高くなります。
複合現実技術とカスタムメイドのインプラントの統合は、筋骨格系の腫瘍学的手術などの内形成的外傷学において有用であることが証明される可能性があります。操作された構造の可能な限り最良の視覚化が重要な分野では、この方法は、筋骨格系の手術活動および整形外科および学の様々な分野で改善および開発することができる。エンジニアのサポートにより、テクノロジーの使用は要求が厳しくなく、治療の成功に影響を与える可能性があります。
この種の行動は何人かの人々の協力を必要とするので、チームの世話をする価値があります。まず、骨盤CTスキャンを行い、テキストプロトコルの説明に従ってDICOMファイルを取得します。骨盤 CT DICOM ファイルをホログラフィック表現に処理するには、ホログラフィック DICOM ビューアーを開きます。
次に、CT DICOMファイルを含むフォルダを選択します。複合現実ヘッドセットの電源を入れたときに表示される IP を確認し、ホログラフィック DICOM ビューアーに入力します。接続ボタンをクリックして、複合現実ヘッドセットの視覚化を表示します。
骨盤の骨組織構造をセグメント化するには、はさみオプションを手動で有効にします。マウスの左ボタンをクリックし、マウスを動かして、このツールで選択した構造を削除します。マウスの左ボタンをもう一度クリックして選択を終了します。
選択した構造が選択範囲から切り取られていることを確認します。使用可能な機能のリストから、整形外科手術専用のカラー視覚化パラメータを含む事前定義された伝達関数CT骨エンドプロテーゼを選択します。3D ビジュアライゼーション ウィンドウでマウスの動きに接続されたマウスの右ボタンを使用して、ウィンドウとレベルを変更して、ビジュアライゼーションを調整します。
回転、ズーム、スマートカット、手のジェスチャーなどの音声コマンドを使用して画像を調整します。cut smartコマンドを使用して、ユーザの見通し線に垂直な切断面を調整します。ユーザーが頭をホログラムに近づけるにつれて、平面が深くなることを確認します。
これらの移動を実行して、ビジュアライゼーションの内部部分を確認します。まず、ハーディンジアクセスを使用して、股関節への結合組織の癒着を解放し、緩んだインプラントを取り除きます。次に、より広いアクセスを使用して、股関節の他の修正手順と同じ方法で操作を実行します。
寛骨臼の表面からすべての軟組織を取り除き、形状が提供されたモデルと正確に一致するようにします。インプラントモデルが寛骨臼骨の表面に完全に付着していることを確認してください。インプラントを安定させる特別に設計されたネジを使用して、新しいセメントで固定されていないインプラントを固定します。
手術後に大腿神経ブロックを行います。次に、前のセクションで準備した DICOM CT スキャンの視覚化を複合現実アプリケーションに読み込みます。複合現実ヘッドセットを複合現実アプリケーションに接続して、準備された視覚化を 3D ホログラフィック空間で確認します。
処理された画像の術中ホログラフィック視覚化を使用して、適切かつ正確な骨盤骨表面処理を達成し、寛骨臼成分の緩みに対する反応として発生した過剰な結合組織を除去します。オペレーターがホログラフィック ビジュアライゼーションを参照画像として見ていることを確認します。手術にはメス、凝固装置付きの電気外科用ナイフ、ルアーツール、カッターを使用してください。
術後ケアでは、手術後初日のリハビリテーションと動員を含む、標準的なリハビリテーションと回復のプロトコルを患者に受けさせます。このプロトコルを使用して、術前計画プロセスにおけるインプラントの組織と潜在的な固定を表示するインタラクティブな視覚化が生成されました。視覚化の青色は、インプラントの境界を示していました。
CTに基づいて、ネジの位置は、ネジと血管神経構造との接触およびそれらの損傷を回避するように計画された。色は、長さや断面など、さまざまなパラメータを持つボルトを区別するために使用されました。手術前、CT 3D再建は、骨構造の目に見える変性と破壊、および骨盤の非対称性を示しました。
手術の6週間後に実施されたX線は、インプラントが正しく装着されていることを示し、手術の成功を確認しました。複合現実技術により、骨盤、骨、軟部組織を正確に視覚化するための安全で非侵襲的な方法が可能になり、インプラントを適切に配置する可能性が高まりました。複雑な解剖学的構造の選択された断片を拡大するなどして画像を操作することにより、外科医の目の欠陥を排除することができます。
自動石膏の手順は、一般に認められている基準に従って行われます。エンジニアとの協力、インプラントの準備、患者の準備、その後の段階的な外科的処置など、手術の準備の各要素は非常に重要です。複合現実とカスタムメイドのインプラントの統合は、筋骨格系の整形外科アンドロジーに新しい章を開く可能性があります。
インプラント置換の適切な視覚化と精度が非常に重要な場合。
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概要
この記事では、混合現実技術を統合したカスタムメイドのインプラントを使用した複雑な股関節形成術アプローチについて説明します。この革新的な技術は、インプラント精度を高め、手術結果を潜在的に改善します。
主要な研究要素
科学の分野
- 整形外科
- 混合現実技術
- カスタムインプラント
背景
- 股関節形成術の修正は複雑で困難な場合があります。
- 手術中の視覚化は成功した結果にとって重要です。
- 混合現実技術は視覚化能力を向上させます。
- カスタムメイドのインプラントは個々の患者のニーズに合わせて調整できます。
研究の目的
- 手術過程における混合現実技術の統合を探求すること。
- 股関節形成術におけるカスタムメイドインプラントの効果を評価すること。
- この技術の使用に関する最初の報告文献を記録すること。
使用された方法
- 手術中の混合現実技術の利用。
- 個々の患者のためのカスタムメイドインプラントの作成。
- 手術の精度と結果の評価。
- 将来の参照のために手順の文書化。
主な結果
- 混合現実技術の統合により、視覚化が向上しました。
- カスタムインプラントは精密なインプラントを可能にしました。
- この技術は手術成功率を向上させる可能性を示しました。
- これが文献上でのこのアプローチの最初の記録されたケースです。
結論
- 混合現実技術は整形外科手術に大きく役立ちます。
- カスタムメイドインプラントは患者固有のニーズに有益です。
- この革新的なアプローチは、将来の手術技術の先例となる可能性があります。
よくある質問
Executive Industry Relevance
Mixed reality integration with custom-made implants advances precision in complex orthopedic interventions, directly impacting surgical predictability and anatomical fit. Enhanced intraoperative visualization supports higher confidence in implant placement, reducing procedural ambiguity at critical intervention points. This capability is strategically relevant for R&D teams evaluating digital surgery platforms and next-generation visualization tools for musculoskeletal applications.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables precise anatomical modeling for hypothesis-driven device development.
- Supports functional validation of implant fit and placement in complex bone structures.
- Facilitates mechanistic de-risking by visualizing patient-specific anatomical challenges.
Screening & Assay Development
- Prepares validated 3D anatomical models for simulation and preclinical device testing.
- Standardizes visualization protocols for reproducible implant planning and assessment.
- Enables quantitative evaluation of implant positioning and fixation strategies.
Translational & Preclinical Research
- Aligns preclinical device workflows with patient-specific anatomical data for translational continuity.
- Supports risk-adjusted advancement of digital surgery tools into clinical feasibility studies.
- Provides predictive confidence in surgical outcomes through enhanced visualization and planning.
Pipeline & Workflow Integration
This method bridges digital anatomical modeling with intraoperative guidance, supporting workflows from device concept through preclinical validation and surgical implementation.
- Discovery Biology: Advances hypothesis testing for implant-device fit and anatomical compatibility.
- Screening: Delivers reproducible, quantitative visualization outputs for device assessment.
- Analytics: Provides 3D measurement and color-coded readouts for comparative analysis of implant strategies.
- Translational Research: Ensures continuity from digital planning to operative execution in patient-specific contexts.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable digital workflow for future orthopedic and musculoskeletal device projects.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces anatomical uncertainty in device placement.
- Operational Value: Standardizes visualization and planning, supporting reproducibility and scalability.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions for digital surgery platforms and custom implant programs.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of digital and device-enabled orthopedic solutions.
Implementation Considerations
- Requires expertise in digital imaging, 3D modeling, and mixed reality platforms.
- Demands access to advanced imaging infrastructure and engineering collaboration.
- Necessitates standardized protocols for cross-team visualization and planning.
- Adaptation may vary across anatomical sites and device types.
- Dependent on quality of imaging data and interdisciplinary team coordination.
