Deze studie heeft tot doel een 3D-geprint model te maken van een patiëntspecifieke lendenwervel, die zowel de wervel- als de spinale zenuwmodellen bevat die zijn gefuseerd met computertomografie (HRCT) met hoge resolutie en MRI-Dixon-gegevens.
Een abonnement op JoVE is vereist om deze inhoud te bekijken. Log in of start vandaag met uw gratis proefperiode.
Methodenartikel
3D-printmodel van de specifieke lendenwervel van een patiënt
In dit artikel
Samenvatting
Samenvatting
Selectieve dorsale rhizotomie (SDR) is een moeilijke, riskante en geavanceerde operatie, waarbij een laminectomie niet alleen een adequaat chirurgisch gezichtsveld moet blootleggen, maar ook de spinale zenuwen van de patiënt moet beschermen tegen letsel. Digitale modellen spelen een belangrijke rol bij de pre- en intra-operatie van SDR, omdat ze artsen niet alleen meer vertrouwd kunnen maken met de anatomische structuur van de chirurgische site, maar ook nauwkeurige chirurgische navigatiecoördinaten voor de manipulator kunnen bieden. Deze studie heeft tot doel een 3D digitaal model van een patiëntspecifieke lendenwervel te maken dat kan worden gebruikt voor planning, chirurgische navigatie en training van de SDR-operatie. Het 3D-printmodel is ook vervaardigd voor effectiever werk tijdens deze processen.
Traditionele orthopedische digitale modellen vertrouwen bijna volledig op computertomografie (CT) -gegevens, die minder gevoelig zijn voor zachte weefsels. Fusie van de botstructuur van CT en de neurale structuur van magnetische resonantie beeldvorming (MRI) is het belangrijkste element voor de modelreconstructie in deze studie. Het specifieke 3D digitale 3D-model van de patiënt wordt gereconstrueerd voor het echte uiterlijk van het chirurgische gebied en toont de nauwkeurige meting van interstructurele afstanden en regionale segmentatie, wat effectief kan helpen bij de preoperatieve planning en training van SDR. Het transparante botstructuurmateriaal van het 3D-geprinte model stelt chirurgen in staat om de relatieve relatie tussen de spinale zenuw en de wervelplaat van het geopereerde segment duidelijk te onderscheiden, waardoor hun anatomisch begrip en ruimtelijk gevoel van de structuur wordt verbeterd. De voordelen van het geïndividualiseerde digitale 3D-model en de nauwkeurige relatie tussen spinale zenuw- en botstructuren maken deze methode een goede keuze voor preoperatieve planning van SDR-chirurgie.
Inleiding
Spastische cerebrale parese treft meer dan de helft van alle kinderen met cerebrale parese1, wat leidt tot peescontracturen, abnormale skeletontwikkeling en verminderde mobiliteit, wat een grote invloed heeft op de kwaliteit van leven van getroffen kinderen2. Als de belangrijkste chirurgische methode voor de behandeling van spastische cerebrale parese, is selectieve dorsale rhizotomie (SDR) volledig gevalideerd en aanbevolen door veel landen 3,4. De ingewikkelde en risicovolle aard van SDR-chirurgie, inclusief het nauwkeurig snijden van de lamina, positionering en dissociatie van zenuwwortels en het doorsnijden van zenuwvezels, vormt echter een aanzienlijke uitdaging voor jonge artsen die net beginnen met SDR in de klinische praktijk; verder is de leercurve van SDR erg steil.
Bij traditionele orthopedische chirurgie moeten chirurgen alle preoperatieve tweedimensionale (2D) beelden mentaal integreren en een 3D-chirurgisch plan maken5. Deze aanpak is bijzonder moeilijk voor preoperatieve planning met complexe anatomische structuren en chirurgische manipulaties, zoals SDR. Met de vooruitgang in medische beeldvorming en computertechnologie kunnen 2D-axiale beelden, zoals computertomografie (CT) en magnetische resonantiebeeldvorming (MRI), worden verwerkt tot virtuele 3D-modellen met patiëntspecifieke anatomie6. Met verbeterde visualisatie kunnen chirurgen deze verwerkte informatie analyseren om meer gedetailleerde diagnoses, planning en chirurgische ingrepen te maken die zijn afgestemd op de toestand van de patiënt. In de afgelopen jaren heeft de toepassing van multimodale beeldfusietechnologie in de orthopedie geleidelijk de aandacht getrokken7. Deze technologie kan CT- en MRI-beelden samenvoegen, waardoor de nauwkeurigheid van het analoge digital3D-model aanzienlijk wordt verbeterd. De toepassing van deze techniek in preoperatieve modellen van SDR is echter nog niet onderzocht.
Nauwkeurige positionering van de lamina en spinale zenuw en nauwkeurig snijden tijdens SDR-chirurgie zijn cruciaal voor succesvolle resultaten. Meestal zijn deze taken afhankelijk van de ervaring van experts en worden ze herhaaldelijk bevestigd door een C-arm tijdens de operatie, wat resulteert in een complex en tijdrovend chirurgisch proces. Het digitale 3D-model dient als basis voor toekomstige SDR-chirurgische navigatie en kan ook worden gebruikt voor preoperatieve planning van laminectomieprocedures. Dit model fuseert de botstructuur van CT en de spinale zenuwstructuur van MRI en wijst verschillende kleuren toe aan de lumbale wervelsecties die zijn gemarkeerd voor snijden volgens het chirurgische plan. Dergelijke holografische 3D-printmodellen voor SDR vergemakkelijken niet alleen preoperatieve planning en simulatie, maar voeren ook nauwkeurige 3D-navigatiecoördinaten uit naar de intraoperatieve robotarm voor nauwkeurig snijden.
Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.
Protocol
Alle gegevens zijn afkomstig van de klinische patiënt, wiens SDR-operatie werd uitgevoerd in het BJ Dongzhimen-ziekenhuis. Het protocol volgt de richtlijnen van en werd goedgekeurd door de ethische commissie voor onderzoek van het Dongzhimen Hospital.
OPMERKING: De volledige kaart van het modelreconstructieprotocol is weergegeven in figuur 1. De hoge-resolutie computertomografie (HRCT) gegevens en Dixon gegevens zijn grondstoffen voor modellering; vervolgens bestaat de 3D-modelcreatie uit beeldregistratie en fusie. Het uiteindelijke digitale 3D-model wordt geprint door PolyJet-technologie, een uiterst nauwkeurig 3D-printproces dat soepele en nauwkeurige onderdelen produceert met behulp van een breed scala aan materialen. Om de ruimtelijke relatie tussen de wervel en de ruggenmergzenuw precies te beschrijven, worden HRCT-gegevens en Dixon-beeldreeksen gebruikt. De Dixon-scanning kan water- en vetscheidingsbeelden identificeren, waarbij de Dixon-waterfasebeeldreeks kan worden gebruikt om de structuur van de spinale zenuwen te extraheren, en de Dixon-in-fasebeeldreeks kan worden gebruikt om de registratie van de botstructuur te controleren.
Figuur 1: De hele kaart van het protocol. De onderzoeksmethodologie van deze studie omvat de fusie van CT en magnetische resonantie Dixon-sequenties. In het bijzonder wordt de CT-wervelstructuur geregistreerd met de identieke wervelstructuur in de Dixon-in-sequentie, gevolgd door fusie met de Dixon-w-sequentie voor de spinale zenuw. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.
1. Gegevensverzameling en -voorbereiding
- Hoge resolutie CT voor wervels
OPMERKING: Het parameterverschil is niet gevoelig voor de onderzoeksmethode.- Stel de gegevensbronnen van het CT-machinestation in.
OPMERKING: Hier wordt het SIEMENS-CTAWP73396 CT-apparaat gebruikt. - Open de Syngo CT 2012B-software om gegevens te ontvangen van het scanprotocol SpineRoutine_1. Selecteer de pixelgrootte en segmentdikte (ST) van de gegevensset om deze aan te passen aan de grootte van de wervels die moeten worden weergegeven in het digitale 3D-model.
- Gebruik een ST van 1 mm met een matrixgrootte van 512 pixels x 512 pixels, waarbij de pixelafstand 0,3320 mm is. De werkelijke grootte van het bereikte 3D-volume is 512 x 512 x 204 voxels.
- Stel de gegevensbronnen van het CT-machinestation in.
- Dixon-sequentie voor spinale zenuw
OPMERKING: In dit onderzoek wordt een 1,5 T MRI-machine gebruikt.- Stel de Dixon-afbeeldingsresolutie in op 290 pixels x 320 pixels, pixelafstand op 0,9375 mm en segmentdikte op 3 mm om nauwkeurige gegevens te verkrijgen.
- Stel de herhalingstijd in op 5.160 ms en de echotijd op 94 ms.
- Zorg ervoor dat elke gescande laag bestaat uit vierfasige afbeeldingen, namelijk Dixon-in, Dixon-opp, Dixon-F en Dixon-w.
- Bereid gegevensopslagbestanden voor op modelreconstructie.
OPMERKING: Een goed gedefinieerde structuur voor gegevensopslag is handiger voor vervolgwerkzaamheden.- Maak een projectmap met alle gegevens van de patiënt.
- Bereid verschillende bestandspaden voor HRCT- en MRI-Dixon-gegevens voor door verschillende mappen te maken voor de DICOM-gegevens (Digital Imaging and Communications in Medicine).
- Maak een aparte map onder het project voor alle analyseresultaten.
2. Het 3D digitale wervelmodel
OPMERKING: Alle subprocesfuncties zijn afkomstig van softwaretools, waarvan het eigendom toebehoort aan Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd.
- Roep het Dicom2Mat-subproces in de MATLAB-werkplek aan om het 3D-volume te verkrijgen uit de DICOM-bestanden die zijn opgeslagen in de HRCT-gegevensmap.
- Nadat u het Dicom2Mat-subproces hebt ondergaan, bekijkt u elk segment binnen het 3D-volume via de grafische gebruikersinterface (GUI), zoals weergegeven in figuur 2.
- Visualiseer vervolgens de intensiteitsverdeling van de HRCT-gegevens van de wervels door de histfunctie (figuur 3).
- Roep het NoiseClean-subproces aan om signaalruis te verwijderen die door het apparaat wordt gevormd onder de HRCT-gegevensbestandspaden.
- Gebruik het subproces wervelfunctie onder hetzelfde pad om het wervelmodel te verkrijgen, dat ook een 3D-volume is, maar alleen met de botstructuur (figuur 4). De hoogdoorlaatfilterparameters, de intensiteit varieert van 190 tot 1.656.
3. Het 3D digitale spinale zenuwmodel
OPMERKING: Dixon-in bevat botstructuur, terwijl Dixon-w de neurale structuur beschrijft.
- Gebruik het Dicom2Mat-subproces in beide paden van de Dixon-in- en Dixon-w-reeksen en krijg hun 3D-volume.
- Visualiseer bovendien elk afzonderlijk segment dat een 3D-volume vormt met behulp van de GUI in figuur 5. Open deze visualisatie zodra het Dicom2Mat-subproces is voltooid.
- Gebruik de functie Spinal_Nerve om het spinale zenuwmodel te reconstrueren met hoogdoorlaatfilterparameters, de intensiteit varieert van 180 tot 643. Omdat de signalen van de zenuw in de Dixon-w-sequentie erg hoog zijn, extraheert u het 3D-volume van de spinale zenuw door punten met een lage intensiteit uit te filteren.
- Wanneer het Spinal_Nerve subproces is voltooid, controleert u het model dat is gegenereerd in de GUI die wordt weergegeven in afbeelding 6.
4. Registratie en fusie
OPMERKING: Het belangrijkste inzicht is dat botarchitectuur aanwezig is in zowel HRCT- als Dixon-in-beeldvormingssequentie.
- Kopieer de drie tot nu toe verkregen 3D-volumes naar het bestandspad van het project dat in stap 3.1 is gemaakt. De modellen van HRCT en Dixon-in hebben dezelfde wervelstructuur en de modellen van Dixon-in en Dixon-w hebben dezelfde coördinaten.
- Plaats vervolgens de bestandsnamen van de drie modellen in het vertebra_fusion subproces als invoer om het fusiemodel te genereren. Dit kan worden gevisualiseerd in figuur 7.
- De fusie is meestal goed gedaan. Als fijnafstemming nodig is vanuit het perspectief van de arts, voeg dan coördinaatparameters in alle richtingen toe aan dezelfde functie om het fusiemodel te corrigeren. Als er vanuit klinisch perspectief kleine fouten worden waargenomen bij fusie, gebruik dan de functie vertebra_fusion om de fusiecoördinaten te verfijnen. Dit proces omvat parameteraanpassingen aan de zes dimensies van de coördinaatrichting (XYZ-coördinaten en hun rotatie).
- Maak een aparte map in de projectmap voor het uitvoeren van het resultaat van het fusiemodel.
5. Digitale modelbestanden voor 3D-printen
OPMERKING: Een volledig ontwikkeld 3D-printapparaat wordt gebruikt voor de productie van het bovengenoemde digitale model, met de implementatie van Delaunay-triangulaties. Hier werd de Stratasys J55 Prime 3D-printer gebruikt.
- Exporteer de fusiemodellen die moeten worden gebruikt voor 3D-afdrukken in de DICOM-indelingsreeksen onder het bestandspad van de fusiemap. Gebruik het Mat2Dicom-algoritme om de exportbewerking uit te voeren door het fusiemodel in te voeren.
- Open de DICOM-bestandsreeks die eerder is geëxporteerd met Materialise Mimics V20. Als u de exportbewerking wilt uitvoeren, navigeert u naar het menu Exporteren onder het tabblad Bestand en selecteert u de VRML-indeling. Het bestandspad voor de export kan vrij worden aangepast aan de vereisten van de gebruiker.
- Omdat transparant kleurrijk 3D-printen een professionele service is, comprimeert en verpakt u de VRML-bestanden en stuurt u ze naar de serviceprovider. Het 3D-printresultaat is weergegeven in figuur 8.
Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.
Resultaten
Op basis van lumbale CT/MRI-beeldfusiegegevens bij kinderen met cerebale parese creëerden we een representatief model van de lumbale wervelkolom in combinatie met spinale zenuwen. High-pass filtering werd gebruikt om het hoge signaal in het CT-waardebereik van 190-1.656 uit HRCT te extraheren, om de reconstructie van de botstructuur van de lumbale wervelkolom in het operatiegebied te bereiken. Spinale zenuwstructuren werden gereconstrueerd door de high-pass filtering van Dixon-w sequenties in MRI. De digitale model- en p...
Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.
Discussie
Deze studie biedt een workflow voor het opzetten van een preoperatief 3D-printmodel van de lumbale wervelkolom bij patiënten met cerebrale parese, met als doel de preoperatieve planning voor SDR-chirurgie te vergemakkelijken en anatomische training te verbeteren op basis van het specifieke model van de patiënt. De studie heeft tot doel een zeer betrouwbaar 3D-geprint model op te stellen dat de lumbale wervel- en zenuwstructuren van de patiënt nauwkeurig aantoont. Door de positie van de lamina en spinale zenuw in het mode...
Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.
Openbaarmakingen
De digitale modellen in deze studie zijn gereconstrueerd door co-auteur Fangliang Xing.
Dankbetuigingen
Deze publicatie werd ondersteund door de Beijing Municipal Natural Science Foundation (L192059).
Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.
Materialen
| Naam | Bedrijf | Catalogusnummer | Opmerkingen |
|---|---|---|---|
| J55 Prime 3D-Printer | Stratasys | J55 Prime | Het model vervaardigen |
| MATLAB | MathWorks | 2022B | Computeren en visualisatie |
| Mimics | Materialise | Mimics Research V20 | Model formaat transformeren |
| Tools voor volumefusie | Intelligent Entropy | VolumeFusion V1.0 | Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd. Modelleren voor CT/MRI-fusie |
Referenties
- Rosenbaum, P., et al. A report: the definition and classification of cerebral palsy April 2006. Developmental Medicine and Child Neurology. Supplement. 109, 8-14 (2007).
- Krigger, K. W. Cerebral palsy: an overview. American Family Physician. 73 (1), 91-100 (2006).
- Davidson, B., Fehlings, D., Milo-Manson, G., Ibrahim, G. M. Improving access to selective dorsal rhizotomy for children with cerebral palsy. Canadian Medical Association Journal. 191 (44), E1205-E1206 (2019).
- Buizer, A. I. Selective dorsal rhizotomy in children with cerebral palsy. The Lancet. Child & Adolescent Health. 3 (7), 438-439 (2019).
- Wong, K. C. 3D-printed patient-specific applications in orthopedics. Orthopedic Research and Reviews. 8, 57-66 (2016).
- Wong, K. C., Kumta, S. M., Geel, N. V., Demol, J. One-step reconstruction with a 3D-printed, biomechanically evaluated custom implant after complex pelvic tumor resection. Computer Aided Surgery. 20 (1), 14-23 (2015).
- Zhu, R., Li, X., Zhang, X., Ma, M. MRI and CT medical image fusion based on synchronized-anisotropic diffusion model. IEEE Access. 8, 91336-91350 (2020).
- Park, T. S., Gaffney, P. E., Kaufman, B. A., Molleston, M. C. Selective lumbosacral dorsal rhizotomy immediately caudal to the conus medullaris for cerebral palsy spasticity. Neurosurgery. 33 (5), 929-934 (1993).
- Sindou, M., Georgoulis, G. Keyhole interlaminar dorsal rhizotomy for spastic diplegia in cerebral palsy. Acta Neurochirurgica. 157 (7), 1187-1196 (2015).
- Peacock, W. J., Staudt, L. A. Selective posterior rhizotomy: evolution of theory and practice. Pediatric Neurosurgery. 17 (3), 128-134 (1991).
- Vitrikas, K., Dalton, H., Breish, D. Cerebral palsy: an overview. American Family Physician. 101 (4), 213-220 (2020).
- Niikura, T., et al. Tactile surgical navigation system for complex acetabular fracture surgery. Orthopedics. 37 (4), 237-242 (2014).
- Lepisto, J., Armand, M., Armiger, R. S. Periacetabular osteotomy in adult hip dysplasia-developing a computer aided real-time biome-chanical guiding system (BGS). Finnish Journal of Orthopaedics and Traumatology. 31 (2), 186-190 (2008).
- Armiger, R. S., Armand, M., Tallroth, K., Lepisto, J., Mears, S. C. Three-dimensional mechanical evaluation of joint contact pressure in 12 periacetabular osteotomy patients with 10-year follow-up. Acta Orthopaedica. 80 (2), 155-161 (2009).
- Rengier, F., et al. 3D printing based on imaging data: review of medical applications. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. 5 (4), 335-341 (2010).
- Jiang, Z., et al. Model-based compensation of moving tissue for state recognition in robotic-assisted pedicle drilling. IEEE Transactions on Medical Robotics and Bionics. 2 (3), 463-473 (2020).
- Setton, L. A., Chen, J. Mechanobiology of the intervertebral disc and relevance to disc degeneration. The Journal of Bone and Joint Surgery. American. 88, 52-57 (2006).
Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.
Herprints en machtigingen
