Mixed reality-technologie en driedimensionaal printen in het onderwijs: hartanatomie als voorbeeld
18 april 2025
Hier beschrijven we een protocol voor het helemaal opnieuw construeren van een hartmodel op basis van computertomografie en presenteren we dit aan medische studenten met behulp van driedimensionaal (3D) printen en mixed reality-technologie om anatomie te leren.
Deze studie richt zich op het integreren van mixed reality in het anatomieonderwijs door het ontwikkelen van high-fidelity 3D-geprinte modellen en harthologrammen, met behulp van de CarnaLife Holo-applicatie met Microsoft HoloLens in trainingssessies van medische studenten om hun leerervaring te verbeteren. Onderzoekers over de hele wereld erkennen steeds meer het potentieel van 3D-printen en immersieve technologieën, waaronder mixed reality in medisch onderwijs en klinische praktijk. Hun voortdurende vooruitgang en bredere acceptatie markeren een cruciale verschuiving in de toekomst van medische innovatie.
Het doel van deze studie is het verkennen van de uitbreidende toepassingen van mixed reality, niet alleen in het anatomieonderwijs, maar ook in de routinematige klinische praktijk in medische disciplines, waaronder orthopedie en musculoskeletale traumachirurgie om de diagnostische precisie en chirurgische planning te verbeteren. Open om te beginnen 3D Slicer versie 5.6.0 en navigeer naar de gegevensmodule. Klik op gegevens toevoegen en selecteer de patiëntspecifieke CT-beelden in DICOM-indeling.
Beoordeel de kwaliteit van de afbeeldingen door axiale, sagittale en coronale weergaven in de slice-viewer te inspecteren. Controleer voldoende contrast om onderscheid te maken tussen het myocardium en de hartkamers. Navigeer nu naar de segmenteditormodule en klik op toevoegen om een nieuwe segmentatie te maken.
Selecteer drempelwaarde in de segmentatietools. Stel de onderste en bovenste drempelwaarden in om het myocardium en de hartkamers nauwkeurig te isoleren. Pas het bereik aan met behulp van de schuifregelaars of door waarden in te voeren om ervoor te zorgen dat de juiste anatomische structuren correct worden vastgelegd.
Nadat u op drempels gebaseerde segmentatie hebt toegepast, inspecteert u het gesegmenteerde model in axiale, sagittale en coronale weergaven om er zeker van te zijn dat het myocardium en de hartkamers correct worden vastgelegd. Als er gebieden ontbreken, voegt u ontbrekende gebieden toe met behulp van het tekengereedschap in de segmenteditormodule. Voeg zorgvuldig segmentatie toe aan regio's die niet goed zijn vastgelegd door drempelwaarden.
Pas de penseelgrootte naar behoefte aan voor een betere precisie, vooral in kleine of complexe gebieden. Evenzo, als er ongewenste weefsels of artefacten aanwezig zijn in de segmentatie, gebruikt u de wistool om ze te verwijderen. Gebruik voor grotere verkeerde gebieden de schaar om ze efficiënt weg te knippen.
Zodra alle noodzakelijke correcties zijn aangebracht, bekijkt u de segmentatie om er zeker van te zijn dat het myocardium volledig is gesegmenteerd zonder ontbrekende of extra gebieden, en dat de hartkamers correct zijn gedefinieerd zonder ongewenste verbindingen. Klik op toepassen om de segmentatie te voltooien. Als u de STL-bestanden voor zowel het myocardium als de hartkamer afzonderlijk wilt exporteren, navigeert u naar segmentaties, gevolgd door exporteren naar bestanden en selecteert u vervolgens STL-indeling.
Om vervolgens het myocardium en de hartkamers te optimaliseren, opent u Meshmixer en navigeert u naar bestand, gevolgd door importeren. Laad de STL-bestanden voor zowel de myocard- als de hartkamer. Zorg ervoor dat beide modellen correct zijn uitgelijnd en zichtbaar zijn in de werkruimte.
Selecteer elk model en ga naar bewerken, gevolgd door maken solide. Pas de effen nauwkeurigheidsschuifregelaar aan om details en mesh-stabiliteit in evenwicht te brengen. Pas de bewerking toe en controleer of het model intact blijft.
Kies voor een effen letternauwkeurigheid om anatomische details te behouden. Gebruik nu de selectietool om kleine ongewenste artefacten te markeren en verwijder ze met bewerken, gevolgd door weggooien. Reconstrueer indien nodig de onderbroken gebieden door te navigeren naar selecteren, gevolgd door wijzigen, wissen en vullen, of door penselen te gebruiken.
Om het model te optimaliseren voor 3D-printen, selecteert u het gebied met onregelmatigheden in het oppervlak. Klik op vervormen en vervolgens op gladstrijken. Breng het iteratief aan.
Pas de schuifregelaar voor gladde sterkte aan afhankelijk van de ernst van de onregelmatigheden in het oppervlak. Om vervolgens het myocardium en de hartkamers samen te voegen, navigeert u naar bewerken, Booleaans verschil, en selecteert u beide modellen. Zorg ervoor dat de bewerking met succes de structuren verbindt zonder interne gaten of overlappende oppervlakken te creëren.
Zodra het samenvoegen en verfijnen zijn voltooid, navigeert u naar bestand, gevolgd door exporteren. Sla het uiteindelijke uniforme model op in STL-formaat en zorg ervoor dat het klaar is om te snijden en 3D-printen. De mixed reality-visualisatie bood een interactieve en dynamische weergave van CT-gegevens, waardoor realtime manipulatie van hartstructuren mogelijk was.
Oversegmentatie leidde echter tot onnauwkeurigheden in de oppervlakteweergave, waardoor interne anatomische details werden vervormd. De volumeweergavetechniek maakte visualisatie van verschillende weefseldichtheden mogelijk, waardoor de anatomische detailherkenning werd verbeterd. Deze aanpak maakte een betere differentiatie mogelijk van complexe structuren waarbij segmentatie alleen onvoldoende was.
Overzicht
Deze studie richt zich op de integratie van mixed reality in het anatomieonderwijs door de ontwikkeling van high-fidelity 3D-geprinte modellen en hart-hologrammen. Het gebruik van de CarnaLife Holo-applicatie met Microsoft HoloLens is erop gericht de trainingssessies van medische studenten te verbeteren en hun leerervaring te optimaliseren.
Belangrijkste onderdelen van de studie
Wetenschappelijk gebied
- Medische opleiding
- Anatomie
- Mixed Reality-technologie
Achtergrond
- 3D-printen en immersieve technologieën winnen aan erkenning in het medisch onderwijs.
- Mixed reality kan de diagnostische precisie en chirurgische planning verbeteren.
- De studie onderzoekt toepassingen binnen verschillende medische disciplines.
- Technologische vooruitgang markeert een verschuiving in medische innovatie.
Doel van de studie
- Om de toepassingen van mixed reality in het anatomieonderwijs te verkennen.
- Om de leerervaringen voor medicijnenstudenten te verbeteren.
- Om de impact van 3D-geprinte modellen op de klinische praktijk te beoordelen.
Gebruikte methoden
- 3D Slicer werd gebruikt voor patiëntspecifieke segmentatie van CT-beelden.
- STL-bestanden werden gemaakt voor het myocardium en de hartkamers.
- Modellen werden geoptimaliseerd met Meshmixer voor 3D-printen.
- Mixed reality-visualisatie werd geïmplementeerd voor interactief leren.
Belangrijkste resultaten
- Modellen met een hoge getrouwheid verbeterden de herkenning van anatomische details.
- Realtime manipulatie van hartstructuren verbeterde het leerproces.
- Volume-renderingtechnieken verbeterden het onderscheid tussen complexe structuren.
- Oversegmentatie leidde tot onnauwkeurigheden in de oppervlakte-rendering.
Conclusies
- Mixed reality verbetert het anatomieonderwijs aanzienlijk.
- 3D-printen biedt waardevolle hulpmiddelen voor de medische opleiding.
- Toekomstige toepassingen kunnen worden uitgebreid naar diverse medische disciplines.
Veelgestelde vragen
Industriële Relevantie voor Directie
Hogeresolutie 3D-segmentatie en mixed reality-visualisatie van de cardiale anatomie bieden een reproduceerbare basis voor translationeel onderzoek en de ontwikkeling van medische hulpmiddelen. Deze digitale en fysieke modellen maken nauwkeurig hypothesetesten mogelijk en faciliteren cross-functionele samenwerking in vroege ontdekkingsfasen en preklinische workflows. Hun integratie ondersteunt het voorspellende vertrouwen in anatomische modellering en de risico-gecorrigeerde vooruitgang van cardiovasculaire innovaties.
Strategische toepassingen in biofarmaceutisch R&D
Vroege ontdekking & targetvalidatie
- Maakt een strikte analyse van de relaties tussen de structuur en functie van het hart mogelijk met behulp van patiëntspecifieke gegevens.
- Ondersteunt mechanische risicoreductie door anatomische grenzen en weefselinterfaces te verduidelijken.
- Faciliteert reproduceerbare digitale modellen voor hypothese-gestuurde validatie van targets.
Screening & Assay-ontwikkeling
- Biedt gestandaardiseerde, anatomische modellen met een hoge resolutie voor assay-kalibratie en het prototypen van apparaten.
- Verbetert de reproduceerbaarheid en kwantitatieve beoordeling van structurele interventies.
- Maakt schaalbare preparatie mogelijk van gevalideerde 3D-systemen voor downstream screening-workflows.
Translationeel & Preklinisch Onderzoek
- Rijgt anatomische modellering uit met ziekterelevante systemen voor de translationele ontwikkeling van biomarkers.
- Ondersteunt de continuïteit van digitale segmentatie naar fysieke modelvalidatie in preklinische studies.
- Vermindert ambiguïteit in anatomische eindpunten voor risico-gecorrigeerde beslissingen over verdere voortgang.
Integratie van Pipeline & Workflow
Deze workflow slaat een brug tussen digitale beeldvorming, segmentatie en het genereren van fysieke modellen, ter ondersteuning van vroege ontdekking tot preklinische validatie in cardiovasculair R&D.
- Discovery Biology: Maakt nauwkeurige hypothesetoetsing en verduidelijking van pathways mogelijk met behulp van anatomische gegevens afgeleid van patiënten.
- Screening: Levert reproduceerbare, kwantitatieve 3D-modellen voor de evaluatie van assays en apparaten.
- Analytics: Biedt volumetrische en oppervlaktemetingen om anatomische condities en interventies te vergelijken.
- Translationeel Onderzoek: Faciliteert de afstemming van digitale en fysieke modellen met ziekterelevante eindpunten.
- Enterprise Reuse: Vestigt een herbruikbare digitale infrastructuur voor anatomische modellering over verschillende programma's heen.
Operationele & Bedrijfsimpact
- Wetenschappelijke waarde: Verhoogt het voorspellende vertrouwen en vermindert mechanistische ambiguïteit in anatomische modellering.
- Operationele waarde: Standaardiseert segmentatie, modelgeneratie en visualisatie voor reproduceerbaarheid en schaalbaarheid.
- Strategische waarde: Maakt geïnformeerde go/no-go beslissingen en kapitaalefficiënte voortgang van device- en therapeutische programma's mogelijk.
- Impact op portfolio: Ondersteunt risicogebaseerde prioritering en hergebruik van modellen over verschillende programma's heen.
Overwegingen voor implementatie
- Vereist expertise in digitale segmentatie, 3D-modellering en mixed-reality visualisatie.
- Afhankelijk van toegang tot geavanceerde beeldvorming, segmentatiesoftware en 3D-printinfrastructuren.
- Vereist cross-team standaardisatie van segmentatiedrempels en validatiecriteria voor modellen.
- Aanpassing aan verschillende orgaansystemen kan protocoloptimalisatie vereisen vanwege weefselspecifieke uitdagingen.
- Onnauwkeurigheden in de oppervlakterendering als gevolg van oversegmentatie moeten worden aangepakt om de getrouwheid van het model te waarborgen.
