18 de abril de 2025
Aqui, descrevemos um protocolo para construir um modelo de coração do zero com base em tomografia computadorizada e o apresentamos a estudantes de medicina usando impressão tridimensional (3D) e tecnologia de realidade mista para aprender anatomia.
Este estudo se concentra na integração da realidade mista ao ensino de anatomia, desenvolvendo modelos impressos em 3D de alta fidelidade e hologramas de coração, usando o aplicativo CarnaLife Holo com Microsoft HoloLens em sessões de treinamento de estudantes de medicina para melhorar sua experiência de aprendizado. Pesquisadores em todo o mundo estão reconhecendo cada vez mais o potencial da impressão 3D e das tecnologias imersivas, incluindo a realidade mista na educação médica e na prática clínica. Seu avanço contínuo e adoção mais ampla marcam uma mudança fundamental no futuro da inovação médica.
O objetivo deste estudo é explorar as aplicações em expansão da realidade mista, não apenas no ensino de anatomia, mas também na prática clínica de rotina em todas as disciplinas médicas, incluindo ortopedia e cirurgia de trauma musculoesquelético para melhorar a precisão diagnóstica e o planejamento cirúrgico. Para começar, abra o 3D Slicer versão 5.6.0 e navegue até o módulo de dados. Clique em adicionar dados e selecione as imagens de TC específicas do paciente no formato DICOM.
Avalie a qualidade das imagens inspecionando as vistas axial, sagital e coronal no visualizador de fatias. Verifique contraste suficiente para distinguir entre o miocárdio e as câmaras cardíacas. Agora navegue até o módulo do editor de segmentos e clique em adicionar para criar uma nova segmentação.
Selecione o limite nas ferramentas de segmentação. Defina os valores dos limites inferior e superior para isolar com precisão o miocárdio e as câmaras cardíacas. Ajuste o intervalo usando os controles deslizantes ou inserindo valores para garantir que as estruturas anatômicas corretas sejam capturadas corretamente.
Depois de aplicar a segmentação baseada em limiar, inspecione o modelo segmentado nas vistas axial, sagital e coronal para garantir que o miocárdio e as câmaras cardíacas sejam capturados corretamente. Se alguma área estiver faltando, adicione regiões ausentes usando a ferramenta de pintura no módulo do editor de segmentos. Adicione cuidadosamente a segmentação às regiões que não foram capturadas corretamente pelo limite.
Ajuste o tamanho do pincel conforme necessário para melhor precisão, especialmente em áreas pequenas ou complexas. Da mesma forma, se tecidos ou artefatos indesejados estiverem presentes na segmentação, use a ferramenta de apagamento para removê-los. Para áreas incorretas maiores, use a ferramenta tesoura para cortá-las com eficiência.
Depois que todas as correções necessárias forem feitas, revise a segmentação para garantir que o miocárdio esteja totalmente segmentado, sem áreas ausentes ou extras, e que as câmaras cardíacas estejam definidas corretamente, sem conexões indesejadas. Clique em aplicar para finalizar a segmentação. Para exportar os arquivos STL para o miocárdio e as câmaras cardíacas separadamente, navegue até segmentações, seguido de exportar para arquivos e selecione o formato STL.
Em seguida, para otimizar o miocárdio e as câmaras cardíacas, abra o Meshmixer e navegue até o arquivo, seguido de importação. Carregue os arquivos STL para o miocárdio e as câmaras cardíacas. Certifique-se de que ambos os modelos estejam alinhados corretamente e visíveis na área de trabalho.
Selecione cada modelo e vá para editar, seguido de tornar sólido. Ajuste o controle deslizante de precisão sólida para equilibrar os detalhes e a estabilidade da malha. Aplique a operação e verifique se o modelo permanece intacto.
Escolha a precisão do tipo sólido para preservar os detalhes anatômicos. Agora use a ferramenta de seleção para destacar pequenos artefatos indesejados e excluí-los usando editar, seguido de descartar. Se necessário, reconstrua as áreas interrompidas navegando para selecionar, seguido de modificar, apagar e preencher, ou usando pincéis.
Para otimizar o modelo para impressão 3D, selecione a área com irregularidades de superfície. Clique em deformar e depois suavizar. Aplique-o iterativamente.
Ajuste o controle deslizante de resistência suave dependendo da gravidade das irregularidades da superfície. Em seguida, para mesclar o miocárdio e as câmaras cardíacas, navegue até editar, Diferença booleana e selecione os dois modelos. Certifique-se de que a operação une com êxito as estruturas sem criar furos internos ou superfícies sobrepostas.
Quando a mesclagem e o refinamento estiverem concluídos, navegue até o arquivo e, em seguida, exporte. Salve o modelo unificado final no formato STL, garantindo que esteja pronto para fatiamento e impressão 3D. A visualização de realidade mista forneceu uma representação interativa e dinâmica dos dados da TC, permitindo a manipulação em tempo real das estruturas cardíacas.
No entanto, a supersegmentação levou a imprecisões de renderização de superfície, distorcendo detalhes anatômicos internos. A técnica de renderização de volume permitiu a visualização de diferentes densidades teciduais, melhorando o reconhecimento de detalhes anatômicos. Essa abordagem permitiu uma melhor diferenciação de estruturas complexas onde a segmentação por si só era insuficiente.
Este estudo concentra-se na integração da realidade mista no ensino de anatomia por meio do desenvolvimento de modelos impressos em 3D de alta fidelidade e hologramas do coração. O uso do aplicativo CarnaLife Holo com o Microsoft HoloLens tem como objetivo aprimorar as sessões de treinamento de estudantes de medicina e melhorar sua experiência de aprendizagem.
A segmentação 3D de alta fidelidade e a visualização em realidade mista da anatomia cardíaca fornecem uma base reprodutível para a pesquisa translacional e o desenvolvimento de dispositivos. Esses modelos digitais e físicos permitem testes de hipóteses precisos e facilitam a colaboração multifuncional nos fluxos de trabalho iniciais de descoberta e pré-clínicos. Sua integração reforça a confiança preditiva na modelagem anatômica e o avanço ajustado ao risco de inovações cardiovasculares.
Este fluxo de trabalho integra imagem digital, segmentação e geração de modelos físicos, apoiando a descoberta precoce por meio da validação pré-clínica em pesquisa e desenvolvimento cardiovascular.