갑상선 수술에서 수술 전 평가를 위한 개인화된 3D 프린팅 모델
February 17th, 2023
여기에서는 갑상선 수술의 수술 전 평가를 위한 개인화된 3D 프린팅 모델을 구축하는 새로운 방법을 제안합니다. 수술 전 논의에 도움이 되어 갑상선 수술의 어려움을 줄여줍니다.
이 연구에서는 개인화된 3D 갑상선 모델을 통해 수술 전 평가, 환자 의사 소통 및 갑상선 수술의 수술 확실성을 개선하는 것을 목표로 합니다. 이 기술은 적은 시간과 비용으로 갑상선과 주변 구조 사이의 관계를 매우 용감하게 복원 할 수 있습니다. 고정밀 3D 이미지 또는 개인화 된 3D 모델을 얻을 수 있다면 만날 수 있습니다.
예를 들어, 간 수술. 시작하려면 향상된 컴퓨터 단층 촬영으로 환자의 갑상선을 스캔하여 DICOM 형식의 이미지 데이터를 얻습니다. 스캔한 이미지 데이터를 소프트웨어로 가져오고 갑상선과 주변 조직 또는 기관 간의 회색 값 차이에 따라 적절한 임계값을 설정합니다.
다른 회색 값은 인체의 다른 영역의 강도 차이를 반영하므로 회색 눈금 임계값을 226에서 1500으로 설정하여 뼈 이미지를 표시하고 임계값을 마이너스 200에서 226으로 설정하여 갑상선 이미지를 표시합니다. 소프트웨어가 박스형 영역을 자동으로 식별하거나 인식이 만족스럽지 않은 경우 대상 영역의 경계를 수동으로 설명하도록 합니다. 재구성된 데이터 모델에서 STL 파일을 생성합니다.
재구성된 3D 모델에 대한 의사의 승인을 받은 후 STL 파일 데이터를 다채로운 재료 3D 프린터로 전송하여 지원 3D 프린팅 슬라이싱 소프트웨어를 통해 매개변수 사전 설정을 설정합니다. 완제품의 종류에 따라 인쇄 모델을 선택하십시오. 컬러 인쇄 모델은 일반적으로 화이트 제트 공정 기술을 사용합니다.
감광성 수지는 디지털 광 행렬을 사용합니다. 제품의 두께에 따라 슬라이스 스트로크 두께 매개변수를 선택합니다. 여기서, 23 내지 36 마이크로미터이다.
인쇄 모델의 섬세함에 따라 지지 방법, 더 나은 보호를 위한 전반적인 지지대, 미세한 세부 사항에 대한 손상 감소 또는 재료를 절약하는 부분 지지대를 선택하십시오. 그런 다음 프린터의 색상 팔레트 기능을 사용하여 모델 색상 지정을 선택합니다. 동맥을 붉은 색 255로, 정맥을 푸른 색 255로 통일하십시오.
3D 프린터에서 경질 경화 수지를 채 웁니다. 인쇄 플랫폼을 디버그하고 화이트 제트 공정 기술을 사용하여 인쇄합니다. 인쇄 후 예비 인쇄된 갑상선 모델을 꺼냅니다.
장갑을 낀 손으로 예비 모델 주위의 지지대를 분해하고 감싸서 지지 구조를 빼고 지지 구조의 본체 대부분을 제거합니다. 모델을 수산화칼슘 알칼리 용액이 담긴 초음파 세척기에 넣어 15분 동안 세척합니다. 모델을 젖은 샌드 블라스터에 넣고 표면의지지 구조의 나머지 부분이 씻겨 나갈 때까지 헹굽니다.
그런 다음 전기 그라인더 파일 또는 연삭 휠로 모델을 연마하십시오. 연삭 후 모델 표면의 절반에 있는 넓은 면적의 색상 블록에 바니시를 뿌립니다. 그런 다음 작은 영역의 색상 블록을 바니시로 수동으로 칠하십시오.
그런 다음 모델을 UV 경화기에 넣고 30초 동안 경화시킵니다. 그런 다음 모델을 꺼내 95% 알코올로 청소하십시오. 완성된 갑상선 모델을 포장하고 수술 전에 외과의에게 전달을 완료합니다.
이 접근 방식에 따라 갑상선암 환자를 수술하기 전에 향상된 컴퓨터 단층 촬영을 통해 갑상선 부위의 완전한 3D 프린팅 모델을 구성했습니다. 고품질 3D 이미지는 인쇄의 기초입니다. WGP 프린팅 기술은 고품질 3D 모델의 핵심 포인트입니다.
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개요
본 연구는 개인화된 3D 인쇄 모델을 사용하여 갑상선 수술의 수술 전 평가를 향상시키는 새로운 접근 방식을 제시합니다. 이 방법은 환자 소통 및 수술 확실성을 개선하고, 수술 전 평가에 소요되는 시간과 비용을 줄이는 것을 목표로 합니다.
주요 연구 구성 요소
과학 분야
- 신경과학
- 생물학
- 수술 기술
배경
- 갑상선 수술은 갑상선과 주변 구조물의 관계로 인해 복잡할 수 있습니다.
- 수술 성공을 위해서는 수술 전 평가가 중요합니다.
- 3D 이미징 기술은 수술 계획에서 점점 중요해지고 있습니다.
- 개인화된 모델은 해부학적 관계를 시각화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
연구 목적
- 갑상선 수술의 수술 전 평가를 개선합니다.
- 수술 절차에 대한 환자 소통을 강화합니다.
- 더 나은 시각화를 통해 수술 확실성을 증가시킵니다.
사용된 방법
- 환자의 갑상선에 대한 개선된 전산화 단층 촬영 스캔.
- DICOM 형식으로 얻은 이미지 데이터.
- 스캔된 이미지를 가져오고 처리하는 데 사용된 소프트웨어.
- 조직 간 회색조 차이를 기반으로 임계값 설정을 조정합니다.
주요 결과
- 수술 계획을 위한 고정밀 3D 이미지를 생성할 수 있습니다.
- 개인화된 3D 모델은 갑상선과 주변 구조물의 관계를 효과적으로 설명합니다.
- 이 방법은 수술 전 평가와 관련된 시간과 비용을 줄입니다.
- 수술에 대한 환자의 이해 및 소통이 향상됩니다.
결론
- 개인화된 3D 인쇄 모델은 갑상선 수술 계획에 유익합니다.
- 이 접근 방식은 더 나은 수술 전 평가를 통해 수술 결과를 개선합니다.
- 미래 응용 분야는 다른 유형의 수술로 확장될 수 있습니다.
자주 묻는 질문
Executive Industry Relevance
Personalized 3D-printed anatomical models derived from patient CT data enable precise preoperative evaluation in complex surgical fields such as thyroid cancer. This capability enhances surgical planning, reduces intraoperative uncertainty, and supports risk mitigation for critical structures. Integrating such models into R&D pipelines can inform device development, imaging validation, and translational research on surgical outcomes.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Supports anatomical hypothesis testing for device or imaging innovation.
- Enables functional mapping of critical structures for mechanistic de-risking.
- Facilitates validation of imaging thresholds and segmentation algorithms.
Screening & Assay Development
- Provides standardized, patient-specific models for evaluating imaging agents or surgical tools.
- Enables reproducible assessment of device-tissue interactions in a controlled setting.
- Supports quantitative benchmarking of preclinical imaging or navigation systems.
Translational & Preclinical Research
- Aligns preclinical device or imaging studies with human anatomical variability.
- Improves translational continuity by modeling patient-specific surgical challenges.
- Enables risk-adjusted evaluation of new surgical technologies or interventions.
Pipeline & Workflow Integration
Personalized 3D-printed models bridge imaging data and surgical planning, supporting workflows from discovery imaging validation to preclinical device testing and translational research.
- Discovery Biology: Enables hypothesis-driven evaluation of anatomical relationships and device targeting.
- Screening: Provides reproducible, quantitative models for device or imaging agent assessment.
- Analytics: Delivers measurable outputs for comparing segmentation, printing fidelity, and anatomical accuracy.
- Translational Research: Facilitates alignment of preclinical models with patient-specific surgical scenarios.
- Enterprise Reuse: Establishes a scalable platform for anatomical modeling across multiple indications and device programs.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in device or imaging performance through anatomical fidelity.
- Operational Value: Standardizes preoperative evaluation and model production for reproducibility.
- Strategic Value: Reduces late-stage risk by clarifying anatomical challenges before clinical implementation.
- Portfolio Impact: Informs prioritization of device, imaging, or surgical innovation programs based on anatomical feasibility.
Implementation Considerations
- Requires expertise in medical imaging, segmentation, and 3D printing technologies.
- Demands access to high-resolution CT imaging and compatible DICOM processing software.
- Necessitates cross-team standardization of segmentation thresholds and printing parameters.
- Adaptation may be needed for different anatomical regions or surgical indications.
- Model fidelity and material selection must align with intended preclinical or translational use.
