To badanie ma na celu stworzenie wydrukowanego w 3D modelu kręgu lędźwiowego specyficznego dla pacjenta, który zawiera zarówno modele kręgów, jak i nerwów rdzeniowych połączone z wysokorozdzielczą tomografią komputerową (HRCT) i danymi MRI-Dixon.
Subskrypcja JoVE jest wymagana do oglądania tego materiału. Zaloguj się lub rozpocznij bezpłatny okres próbny.
Artykuł metodologiczny
Druk 3D modelu specyficznego kręgu lędźwiowego pacjenta
W tym artykule
Podsumowanie
Streszczenie
Selektywna rizotomia grzbietowa (SDR) to trudna, ryzykowna i wyrafinowana operacja, w której laminektomia powinna nie tylko odsłonić odpowiednie pole widzenia chirurgicznego, ale także chronić nerwy rdzeniowe pacjenta przed uszkodzeniem. Modele cyfrowe odgrywają ważną rolę w przygotowaniu i trakcie operacji SDR, ponieważ mogą nie tylko lepiej zapoznać lekarzy z budową anatomiczną pola operacyjnego, ale także zapewnić precyzyjne współrzędne nawigacji chirurgicznej dla manipulatora. Badanie to ma na celu stworzenie cyfrowego modelu 3D kręgu lędźwiowego specyficznego dla pacjenta, który można wykorzystać do planowania, nawigacji chirurgicznej i szkolenia operacji SDR. Model do druku 3D jest również wytwarzany z myślą o bardziej efektywnej pracy podczas tych procesów.
Tradycyjne ortopedyczne modele cyfrowe opierają się prawie wyłącznie na danych tomografii komputerowej (CT), która jest mniej wrażliwa na tkanki miękkie. Fuzja struktury kostnej z tomografii komputerowej i struktury neuronalnej z rezonansu magnetycznego (MRI) jest kluczowym elementem rekonstrukcji modelu w tym badaniu. Specyficzny cyfrowy model 3D pacjenta jest rekonstruowany w celu uzyskania rzeczywistego wyglądu pola operacyjnego i pokazuje dokładny pomiar odległości między strukturami i segmentacji regionalnej, co może skutecznie pomóc w przedoperacyjnym planowaniu i szkoleniu SDR. Przezroczysty materiał struktury kości modelu wydrukowanego w 3D pozwala chirurgom wyraźnie rozróżnić względny związek między nerwem rdzeniowym a płytką kręgową operowanego segmentu, zwiększając ich zrozumienie anatomiczne i przestrzenne poczucie struktury. Zalety zindywidualizowanego cyfrowego modelu 3D i jego dokładny związek między strukturami rdzenia nerwowego a kostnego sprawiają, że metoda ta jest dobrym wyborem do przedoperacyjnego planowania operacji SDR.
Wprowadzenie
Spastyczne porażenie mózgowe dotyka ponad połowę wszystkich dzieci z porażeniem mózgowym1, prowadząc do przykurczów ścięgien, nieprawidłowego rozwoju szkieletu i zmniejszonej mobilności, znacznie wpływając na jakość życia dotkniętych nim dzieci2. Jako główna metoda chirurgiczna leczenia spatycznego porażenia mózgowego, selektywna rizotomia grzbietowa (SDR) została w pełni zwalidowana i zalecana przez wiele krajów3,4. Jednak skomplikowany i ryzykowny charakter operacji SDR, w tym precyzyjne cięcie blaszki, pozycjonowanie i dysocjacja korzeni nerwowych oraz przecinanie włókien nerwowych, stanowi poważne wyzwanie dla młodych lekarzy, którzy dopiero zaczynają angażować się w SDR w praktyce klinicznej; co więcej, krzywa uczenia się SDR jest bardzo stroma.
W tradycyjnej chirurgii ortopedycznej chirurdzy muszą mentalnie zintegrować wszystkie przedoperacyjne dwuwymiarowe (2D) obrazy i stworzyć plan chirurgiczny 3D5. Podejście to jest szczególnie trudne w przypadku planowania przedoperacyjnego obejmującego złożone struktury anatomiczne i manipulacje chirurgiczne, takie jak SDR. Dzięki postępom w obrazowaniu medycznym i technologii komputerowej, osiowe obrazy 2D, takie jak tomografia komputerowa (CT) i obrazowanie rezonansu magnetycznego (MRI), mogą być przetwarzane w celu tworzenia wirtualnych modeli 3D z anatomią specyficzną dla pacjenta6. Dzięki ulepszonej wizualizacji chirurdzy mogą analizować te przetworzone informacje, aby stawiać bardziej szczegółowe diagnozy, planować i interwencje chirurgiczne dostosowane do stanu pacjenta. W ostatnich latach zastosowanie technologii multimodalnej fuzji obrazów w ortopedii stopniowo przyciąga uwagę7. Technologia ta może łączyć obrazy CT i MRI, znacznie poprawiając dokładność cyfrowego modelu analogowego 3D. Jednak zastosowanie tej techniki w przedoperacyjnych modelach SDR nie zostało jeszcze zbadane.
Dokładne ustawienie blaszki i nerwu rdzeniowego oraz precyzyjne cięcie podczas operacji SDR są kluczowe dla pomyślnych wyników. Zazwyczaj zadania te opierają się na doświadczeniu ekspertów i są wielokrotnie potwierdzane przez ramię C podczas operacji, co skutkuje złożonym i czasochłonnym procesem chirurgicznym. Cyfrowy model 3D służy jako podstawa dla przyszłej nawigacji chirurgicznej SDR i może być również wykorzystany do przedoperacyjnego planowania zabiegów laminektomii. Model ten łączy strukturę kości z tomografii komputerowej i strukturę nerwu rdzeniowego z rezonansu magnetycznego oraz przypisuje różne kolory sekcjom kręgów lędźwiowych oznaczonym do cięcia zgodnie z planem chirurgicznym. Takie holograficzne modele do drukowania 3D dla SDR nie tylko ułatwiają planowanie i symulację przedoperacyjną, ale także generują dokładne współrzędne nawigacji 3D do śródoperacyjnego ramienia robota w celu precyzyjnego cięcia.
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Protokół
Wszystkie dane pochodzą od pacjenta klinicznego, u którego przeprowadzono operację SDR w szpitalu BJ Dongzhimen. Protokół jest zgodny z wytycznymi i został zatwierdzony przez komisję etyki badań szpitala Dongzhimen.
UWAGA: Cały schemat protokołu rekonstrukcji modelu przedstawiono na Rysunku 1. Dane z tomografii komputerowej o wysokiej rozdzielczości (HRCT) oraz dane Dixon stanowią materiały wyjściowe do modelowania; następnie tworzenie modelu 3D polega na rejestracji i fuzji obrazów. Końcowy cyfrowy model 3D jest drukowany w technologii PolyJet, która jest wysokoprecyzyjnym procesem druku 3D, pozwalającym na wytwarzanie gładkich i dokładnych części z wykorzystaniem szerokiej gamy materiałów. Aby dokładnie opisać relację przestrzenną między kręgiem a nerwem rdzeniowym, wykorzystuje się dane HRCT oraz serie obrazów Dixon. Skanowanie metodą Dixon pozwala uzyskać obrazy z separacją wody i tłuszczu, w których seria obrazów fazy wodnej Dixon może służyć do wyodrębnienia struktury nerwów rdzeniowych, a seria obrazów fazy wewnątrz-Dixon do weryfikacji rejestracji struktury kostnej.
Rycina 1: Całościowy schemat protokołu. Metodologia badawcza niniejszej pracy obejmuje fuzję sekwencji CT oraz rezonansu magnetycznego Dixon. W szczególności struktura kręgów w obrazowaniu CT jest rejestrowana z identyczną strukturą kręgów zawartą w sekwencji Dixon-in, a następnie łączona z sekwencją Dixon-w w celu obrazowania nerwów rdzeniowych. Prosimy kliknąć tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.
1. Gromadzenie i przygotowanie danych
- Tomografia komputerowa (TK) kręgów o wysokiej rozdzielczości
UWAGA: Różnice w parametrach nie wpływają znacząco na metodę badawczą.- Ustaw zasoby danych na stacji roboczej tomografu komputerowego.
UWAGA: W tej procedurze wykorzystano tomograf SIEMENS-CTAWP73396. - Uruchom oprogramowanie Syngo CT 2012B, aby odebrać dane z protokołu skanowania SpineRoutine_1. Wybierz Rozmiar piksela oraz Grubość przekroju (ST) zestawu danych, tak aby dopasować je do rozmiaru kręgów, które mają zostać przedstawione w cyfrowym modelu 3D.
- Zastosuj ST wynoszące 1 mm przy rozmiarze macierzy 512 pikseli x 512 pikseli, gdzie odstępy między pikselami wynoszą 0,3320 mm. Rzeczywista wielkość uzyskanej objętości 3D wynosi 512 x 512 x 204 woksele.
- Ustaw zasoby danych na stacji roboczej tomografu komputerowego.
- Sekwencja Dixon dla nerwów rdzeniowych
UWAGA: W badaniu tym wykorzystano aparat MRI o natężeniu pola 1,5 T.- Aby uzyskać dokładne dane, ustaw Rozdzielczość obrazu Dixon na 290 pikseli x 320 pikseli, Odstępy między pikselami na 0,9375 mm oraz Grubość przekroju na 3 mm.
- Ustaw Czas repetycji na 5 160 ms oraz Czas echa na 94 ms.
- Upewnij się, że każda skanowana warstwa składa się z obrazów czterofazowych: Dixon-in, Dixon-opp, Dixon-F i Dixon-w.
- Przygotowanie plików do przechowywania danych na potrzeby rekonstrukcji modelu.
UWAGA: Dobrze zdefiniowana struktura przechowywania danych ułatwia dalszą pracę.- Utwórz folder projektu zawierający wszystkie dane pacjenta.
- Przygotuj oddzielne ścieżki plików dla danych HRCT i MRI-Dixon, tworząc osobne foldery dla danych w standardzie cyfrowych obrazów i komunikacji w medycynie (DICOM).
- W obrębie projektu utwórz osobny folder na wszystkie wyniki analiz.
2. Cyfrowy model kręgów w 3D
UWAGA: Wszystkie funkcje procesów pomocniczych pochodzą z narzędzi programistycznych, których własność należy do firmy Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd.
- Wywołaj podproces Dicom2Mat w środowisku MATLAB, aby uzyskać wolumen 3D z plików DICOM zapisanych w folderze danych HRCT.
- Po wykonaniu podprocesu Dicom2Mat przejrzyj każdy przekrój w obrębie wolumenu 3D za pomocą graficznego interfejsu użytkownika (GUI), zgodnie z ilustracją na Rysunku 2.
- Następnie zwizualizuj rozkład intensywności danych HRCT kręgów za pomocą funkcji hist (Rysunek 3).
- Wywołaj podproces NoiseClean w ścieżkach plików danych HRCT, aby usunąć szum sygnału generowany przez urządzenie.
- Użyj podprocesu funkcji Vertebrae w tej samej ścieżce, aby uzyskać model kręgów, który również jest wolumenem 3D, ale zawiera jedynie strukturę kostną (Rysunek 4). Parametry filtru górnoprzepustowego to zakres intensywności od 190 do 1 656.
3. Cyfrowy model 3D nerwu rdzeniowego
UWAGA: Dixon-in zawiera strukturę kostną, natomiast Dixon-w opisuje strukturę neuronalną.
- Użyj podprocesu Dicom2Mat w obu ścieżkach sekwencji Dixon-in i Dixon-w, aby uzyskać ich wolumeny 3D.
- Następnie zwizualizuj każdy pojedynczy przekrój stanowiący wolumen 3D, korzystając z interfejsu GUI przedstawionego na Rysunku 5. Wizualizacja ta jest dostępna po zakończeniu działania podprocesu Dicom2Mat .
- Użyj funkcji Spinal_Nerve do rekonstrukcji modelu nerwu rdzeniowego z parametrami filtra górnoprzepustowego i intensywnością w zakresie od 180 do 643. Ze względu na bardzo wysokie sygnały nerwu w sekwencji Dixon-w, wyodrębnij wolumen 3D nerwu rdzeniowego poprzez odfiltrowanie punktów o niskiej intensywności.
- Po zakończeniu podprocesu Spinal_Nerve sprawdź wygenerowany model w interfejsie GUI pokazanym na Rysunku 6.
4. Rejestracja i fuzja
UWAGA: Kluczowym spostrzeżeniem jest to, że architektura kostna jest widoczna zarówno w HRCT, jak i w sekwencji obrazowania Dixon-in.
- Skopiuj trzy wolumeny 3D uzyskane do tej pory do ścieżki pliku projektu utworzonego w kroku 3.1. Modele z HRCT oraz Dixon-in obejmują tę samą strukturę kręgów, a modele z Dixon-in oraz Dixon-w mają te same współrzędne.
- Następnie wprowadź nazwy plików trzech modeli do podprocesu vertebra_fusion jako dane wejściowe w celu wygenerowania modelu fuzji. Można to zobaczyć na Rysunku 7.
- Fuzja zazwyczaj przebiega prawidłowo. Jeśli z perspektywy lekarza konieczne jest dostrojenie, dodaj do tej samej funkcji parametry współrzędnych we wszystkich kierunkach, aby skorygować model fuzji. W przypadku zauważenia niewielkich błędów w fuzji z punktu widzenia klinicznego, użyj funkcji vertebra_fusion do precyzyjnego dostrojenia współrzędnych fuzji. Proces ten obejmuje regulację parametrów w sześciu wymiarach kierunku współrzędnych (współrzędne XYZ oraz ich rotacja).
- Utwórz w katalogu projektu osobny folder do eksportu wyniku modelu fuzji.
5. Cyfrowe pliki modelów do druku 3D
UWAGA: Do wytwarzania wspomnianego modelu cyfrowego przy zastosowaniu triangulacji Delaunaya wykorzystano w pełni rozwiniętą aparaturę do druku 3D. W tym przypadku użyto drukarki 3D Stratasys J55 Prime.
- Wyeksportuj modele fuzji przeznaczone do druku 3D w formacie sekwencji DICOM do katalogu fuzji. Do wykonania operacji eksportu modelu fuzji wykorzystaj algorytm Mat2Dicom.
- Otwórz wcześniej wyeksportowaną sekwencję plików DICOM przy użyciu programu Materialise Mimics V20. Aby przeprowadzić eksport, przejdź do menu Export w karcie Plik i wybierz format VRML. Ścieżkę eksportu można dowolnie dostosować do wymagań użytkownika.
- Ponieważ transparentny kolorowy druk 3D jest usługą profesjonalną, skompresuj pliki VRML i prześlij je do dostawcy usług. Wynik druku 3D przedstawiono na Rysunku 8.
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Wyniki
Na podstawie danych z fuzji obrazów CT/MRI odcinka lędźwiowego kręgosłupa u dzieci z mózgowym porażeniem dziecięcym stworzyliśmy reprezentatywny model kręgosłupa lędźwiowego wraz z nerwami rdzeniowymi. Wykorzystano filtrowanie górnoprzepustowe do wyodrębnienia wysokiego sygnału w zakresie wartości CT od 190 do 1 656 z obrazów HRCT, aby zrekonstruować strukturę kostną kręgosłupa lędźwiowego w obszarze operacyjnym. Struktury nerwów rdzeniowych zrekonstruowano za pomocą filtrowania górnoprzepustowego sekwencji Dixon-w w MRI...
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Dyskusja
Badanie to zapewnia przepływ pracy w celu ustanowienia przedoperacyjnego modelu drukowania 3D kręgosłupa lędźwiowego u pacjentów z porażeniem mózgowym, w celu ułatwienia planowania przedoperacyjnego operacji SDR i poprawy treningu anatomicznego w oparciu o specyficzny model pacjenta. Badanie ma na celu stworzenie wysoce wiarygodnego modelu wydrukowanego w 3D, który dokładnie demonstruje struktury lędźwiowe, kręgowe i nerwowe pacjenta. Mierząc położenie blaszki i nerwu rdzeniowego w modelu przed operacją, można uzyskać pr...
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Oświadczenia
Modele cyfrowe w tym badaniu zostały zrekonstruowane przez współautora Fangliang Xinga.
Podziękowania
Ta publikacja była wspierana przez Beijing Municipal Natural Science Foundation (L192059).
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Materiały
| Nazwa | Firma | Numer katalogowy | Komentarze |
|---|---|---|---|
| Drukarka 3D J55 Prime | Stratasys | J55 Prime | Produkcja modelu |
| MATLAB | MathWorks | 2022B | Obliczenia i wizualizacja |
| Naśladuje | Materialise | Naśladuje Badania V20 | Transformacja formatu modelu |
| Narzędzia do fuzji objętości | Inteligentna entropia | VolumeFusion V1.0 | Pekin Inteligentna nauka o entropii i Technology Co Ltd. Modelowanie do fuzji CT/MRI |
Bibliografia
- 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).
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Przedruki i uprawnienia
