Scaled anatomisch model Creatie van biomedische tomografieafbeeldingssysteem gegevens en bijbehorende labels voor volgende Sub-surface Gravure van de Laser (SSLE) of Glass Crystals
April 25th, 2017
Een methode wordt beschreven voor het weergeven anatomische beeldgegevens binnen kristallen. Wij creëren geschaald driedimensionale modellen van biomedische beeldvorming gegevens voor gebruik in Sub-Surface Laser Gravure (SSLE) van kristalglas. Deze tool biedt een nuttige aanvulling op computational beeldscherm of driedimensionaal gedrukte modellen die binnen de klinische of educatieve instellingen.
Het algemene doel van deze methodologie is om sub-oppervlakkige lasergravure, of SSLE, op glazen kristallen te gebruiken om tomografisch beeldgegevens met gelabelde structuren te visualiseren. De resulterende handmodellen kunnen dienen als een krachtig lesmiddel. Deze methode creëert robuuste, handmodellen afgeleid van klinische of preklinische x-ray CT-datasets die de educatie van patiënt- of studentenpopulaties vergemakkelijken.
Het belangrijkste voordeel van deze techniek is dat de tekstlabels opgehangen zijn in het glazen medium en aan de bijbehorende structuur zijn bevestigd zonder het uitzicht op de hoge-resolutie anatomische weergave te belemmeren. Visuele demonstratie van deze methode is cruciaal, aangezien de generatie van oppervlaktekaarten met tekst en schaalbalken moeilijk te leren is vanwege de meerdere stappen en precisie die vereist zijn voor een nauwkeurige weergave van de structuren. Om te beginnen, converteer de CT-beeldslice in een DICOM-dataset naar het juiste bestandsformaat.
In de beeldverwerkingssoftware, selecteer de DICOM laden commando onder de weergave-instelling. Sla vervolgens de dataset op in het NIfTI-bestandsformaat. Importeer nu de NIfTI-bestanden in een veelgebruikt medisch beeldprogramma dat oppervlaktekaarten genereert met behulp van geautomatiseerde segmentatie.
Voor 3D Slicer, gebruik het gegevens toevoegen gereedschap. Selecteer vervolgens de grijswaardenmodel maker tool, en schakel de specificatie, maak en hernoem nieuw model. Verlaag vervolgens de drempelwaarden tot ongeveer 300 HU, of de segmentatie van bot, en sla de resulterende grijswaardenmodellen op als STL-bestanden voor verdere gegevensverwerking.
Importeer vervolgens de oppervlaktekaartbestanden in een 3D-gegevensvoorbereidingssoftware. Gebruik Netfabb Studio Basic, selecteer de reparatiemodus. Gebruik vervolgens de selecteer onderdeel en verwijder gereedschappen om alle oppervlakken te verwijderen die niet de structuur van belang vertegenwoordigen.
Gebruik vervolgens de driehoek toevoegen tool om de gaten in de oppervlakken gedeeltelijk te bedekken, en gebruik vervolgens het automatische reparatie script om alle overgebleven gaten volledig te sluiten. Selecteer nu in het actiemenu het script voor het repareren van gedegenereerde vlakken om de randen te verhelpen die gebrek aan oppervlakte hebben, en gebruik vervolgens toepassen reparatie om de reparatiemodus te verlaten en de wijzigingen op te slaan. De volgende stap is om het snijgereedschap te gebruiken om ongewenste kenmerken te verwijderen of de grootte van het model te verminderen.
Vanuit het snijmeu van het contextgebied, bepaal de locatie van elke snede binnen het x-y- of z-vlak. Gebruik vervolgens het snijgereedschap uitvoeren en selecteer driehoekig snijinstelling om alle resulterende gaten automatisch te sluiten. Gebruik de selecteer onderdeel en verwijder gereedschappen tegelijkertijd om alle oppervlakken te verwijderen die het resultaat zijn van de sneden die niet de structuur van belang vertegenwoordigen.
Ten slotte, als er geen schaalbalk wordt gebruikt, wijzig dan de afmetingen van elke oppervlaktekaart met behulp van de schaaloptie. Het model kan dus worden aangepast om binnen een kubus van acht centimeter te passen, of een rechthoekige prisma van vijf centimeter bij vijf centimeter bij acht centimeter. Nu kan het gegevensbestand worden gebruikt voor de sub-oppervlaktelaagreet om een model zonder labels of een schaalbalk te maken.
Produceer eerst labelgegevensbestanden voor het SSLE-bestand. Gebruik CAD-software met een metrische sjabloon. Open een nieuw bestand en maak een 2D-schets in elk vlak.
Gebruik de teksttool om getypte anatomische labels te produceren in een twee millimeter Times New Roman-lettertype. Wanneer u klaar bent, selecteert u de optie schets voltooien in het uitgangsmenu van de werkbalk. Om de lettertype te extruderen met standaardinstellingen, kies de extrudeertool uit het menu maken, en schakel de 2D-tekst optie in.
Produceer vervolgens één labellijn voor elke label. Begin met een nieuw bestand en kies de centrumpuntcilindertool onder het menu tekenen. Maak vervolgens een cirkel met een centrum op de oorsprong en definieer de diameter van de cirkel als één millimeter met behulp van de afmetingtool in het beperkingenmenu.
Extrudeer de kolom tot een gewenste lengte, variërend van 10 tot 50 millimeter. Schaalbalkjes worden op een vergelijkbare manier gemaakt. Na het maken van elke tekstlabel, elke labellijn en de schaalbalk, sla de gegevens op als een STL-bestand.
Er is een unieke labellijn nodig voor elke tekstlabel. Importeer vervolgens in het SSLE-model alle tekstlabels, cilindrische labellijnen en de schaalbalk. Gebruik 3D-gegevensvoorbereidingssoftware die in staat is om de samenstelling als één STL-bestand op te slaan.
Gebruik vervolgens het onderdeel verplaatsen gereedschap om de tekstlabels in de buurt van de bijbehorende anatomie te positioneren. Gebruik in dit proces het onderdeel draaien gereedschap om labels te oriënteren zodat ze allemaal in dezelfde richting kijken. Gebruik vervolgens dezelfde gereedschappen om de labellijnen te positioneren zodat ze de labels verbinden met de bijbehorende structuur in het model.
Indien nodig kunnen de labellijnen kleiner worden gemaakt door naar de reparatiemodus te gaan en geselecteerde driehoeken te verwijderen. Positioneer nu de schaalbalk op een vergelijkbare manier. Als er drie balken zijn gemaakt, één voor elke as, positioneer ze dan dienovereenkomstig.
Nadat alles is gepositioneerd, selecteer alle onderdelen en exporteer de gegevens als een enkel STL-bestand. Technieken voor aanvullende reductie van vlakken en de graveerproces worden beschreven in het tekstprotocol. Sub-oppervlakkige lasergravure van glazen kristallen is een diepgaand middel om tal van soorten biomedische tomografische beeldgegevens te visualiseren.
Aangezien de afmetingen worden aangepast voorafgaand aan het graveren, kunnen structuren van verschillende grootten worden weergegeven door middel van lasergravure. De schaalbalkjes kunnen op twee manieren worden geïmplementeerd. Ze kunnen de zijden van de structuur overspannen, wat ideaal is voor ver
Overzicht
Dit artikel beschrijft een methodologie voor het visualiseren van anatomische beeldgegevens door middel van sub-oppervlakkige lasergravure (SSLE) op glazen kristallen. De resulterende modellen dienen als effectieve lesmiddelen door gelabelde structuren te bieden zonder het zicht op hoogwaardige anatomische displays te belemmeren.
Belangrijkste studiecomponenten
Wetenschapsgebied
- Biomedische beeldvorming
- 3D-modellering
- Educatief materiaal
Achtergrond
- Sub-oppervlakkige lasergravure maakt de visualisatie van tomografische beeldgegevens mogelijk.
- Handheld modellen afgeleid van beeldgegevens verbeteren educatieve ervaringen.
- De methode behoudt helderheid door tekstlabels in het glazen medium op te hangen.
- Visuele demonstraties zijn cruciaal vanwege de complexiteit van het proces.
Doel van het onderzoek
- Om robuuste modellen te creëren van klinische of preklinische beeldgegevens.
- Om onderwijs voor patiënten en studenten te faciliteren.
- Om een methode te demonstreren voor nauwkeurige anatomische representatie.
Gebruikte methoden
- CT-beelden converteren van DICOM naar NIfTI-formaat.
- Oppervlaktekaarten genereren met behulp van medische beeldverwerkingssoftware.
- 3D-modellen voorbereiden en repareren met behulp van datavoorbereidingssoftware.
- Modellen graveren met anatomische labels en schaalbalken met behulp van CAD-software.
Belangrijkste resultaten
- Succesvol het creëren van gelabelde anatomische modellen voor educatief gebruik.
- De mogelijkheid aangetoond om afmetingen voor verschillende structuren aan te passen.
- Aangetoond hoe labels en schaalbalken effectief kunnen worden gepositioneerd.
- Technieken geschetst voor het verminderen van vlakken en het verbeteren van de graveerkwaliteit.
Conclusies
- SSLE is een krachtige methode voor het visualiseren van biomedische beeldgegevens.
- Tekstlabels kunnen de educatieve waarde van de modellen verbeteren.
- Verschillende anatomische structuren kunnen nauwkeurig worden weergegeven met deze techniek.
Veelgestelde vragen
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.
