Персонализированная 3D-печатная модель для предоперационной оценки в хирургии щитовидной железы
17 февраля 2023 г.
Здесь предложен новый метод создания персонализированной 3D-печатной модели для предоперационной оценки хирургии щитовидной железы. Это способствует предоперационному обсуждению, уменьшая сложность операции на щитовидной железе.
В этом исследовании мы стремимся улучшить предоперационную оценку, общение с пациентом и хирургическую уверенность в хирургии щитовидной железы с помощью персонализированных 3D-моделей щитовидной железы. Этот метод может очень доблестно восстановить связь между щитовидной железой и окружающими структурами, используя меньше времени и средств. Если мы можем получить высокоточные 3D-изображения или персонализированную 3D-модель, мы можем встретиться.
Например, операции на печени. Начать сканирование щитовидной железы пациента с помощью расширенной компьютерной томографии для получения данных изображения в формате DICOM. Импортируйте данные отсканированного изображения в программное обеспечение и установите соответствующий порог в соответствии с разницей в значении серого между щитовидной железой и окружающими тканями или органами.
Поскольку разные значения серого отражают различия в интенсивности различных областей человеческого тела, установите порог шкалы серого от 226 до 1500, чтобы представить изображение кости, установите порог от минус 200 до 226, чтобы показать изображение щитовидной железы. Позвольте программному обеспечению автоматически идентифицировать область в коробке или вручную очертить границу целевой области, если распознавание неудовлетворительно. Создание STL-файлов на основе восстановленной модели данных.
Получив одобрение врача на реконструированную 3D-модель, перенесите данные файла STL на 3D-принтер из красочного материала, чтобы установить предустановки параметров с помощью вспомогательного программного обеспечения для нарезки 3D-печати. Выберите модель печати в соответствии с типом готовой продукции. В моделях цветной печати обычно используется технология обработки белой струей.
В то время как светочувствительная смола использует цифровую световую процессию. Выберите параметр толщины обводки среза в соответствии с толщиной изделий. Здесь от 23 до 36 микрометров.
Выберите метод поддержки в соответствии с тонкостью печатной модели: либо общая поддержка для лучшей защиты и меньшего повреждения мелких деталей, либо частичная поддержка, которая экономит материалы. Затем выберите раскраску модели с помощью функции цветовой палитры на принтере. Объедините артерии с красным цветом 255 и вены с синим цветом 255.
Залейте твердую светоотверждаемую смолу в 3D-принтере. Отладка печатной платформы и печать с использованием технологии white jet. После печати выньте предварительно распечатанную модель щитовидной железы.
Вычтите несущую конструкцию, разбив и обернув опоры вокруг предварительной модели руками в перчатках, и удалите большую часть основного корпуса несущей конструкции. Поместите модель в ультразвуковой очиститель с щелочным раствором гидроксида кальция для 15-минутной очистки. Поместите модель во влажный пескоструйный аппарат и промойте ее до тех пор, пока остальная опорная конструкция на поверхности не будет смыта.
Далее отшлифуйте модель напильником или шлифовальным кругом. После шлифовки распылите лак на цветные блоки большой площади на половине поверхности модели. Затем вручную покрасьте небольшие участки цветных блоков лаком.
Затем поместите модель в машину для УФ-отверждения на 30 секунд отверждения. Затем выньте модель и очистите ее 95%-ным спиртом. Упакуйте готовую модель щитовидной железы и завершите доставку хирургам перед операцией.
Следуя этому подходу, полная 3D-печатная модель области щитовидной железы была построена с помощью усовершенствованной компьютерной томографии перед операцией для пациента с раком щитовидной железы. Высокое качество 3D-изображений является основой для печати. Технология печати WGP является ключевым моментом для высококачественных 3D-моделей.
Просмотрите полный транскрипт и получите доступ к тысячам научных видео
Обзор
Это исследование представляет новый подход к улучшению предоперационной оценки при хирургии щитовидной железы с использованием персонализированных 3D-печатаемых моделей. Метод направлен на улучшение коммуникации с пациентами и повышение точности хирургии, а также на сокращение времени и затрат.
Ключевые компоненты исследования
Область науки
- Нейробиология
- Биология
- Хирургические техники
Предпосылки
- Хирургия щитовидной железы может быть сложной из-за взаимосвязи железы с окружающими структурами.
- Предоперационная оценка имеет решающее значение для успеха операции.
- Технологии 3D-визуализации становятся все более важными в планировании операций.
- Персонализированные модели могут помочь в визуализации анатомических взаимоотношений.
Цель исследования
- Улучшить предоперационную оценку при хирургии щитовидной железы.
- Улучшить коммуникацию с пациентами относительно хирургии.
- Повысить точность хирургии путем лучшей визуализации.
Используемые методы
- Улучшенные компьютерные томографические снимки щитовидной железы пациента.
- Изображения в формате DICOM.
- Программное обеспечение для импорта и обработки сканированных изображений.
- Настройки порога, корректируемые на основе различий в градациях серого между тканями.
Основные результаты
- Можно сгенерировать высокоточные 3D-изображения для планирования операций.
- Персонализированные 3D-модели эффективно иллюстрируют взаимоотношения щитовидной железы с окружающими структурами.
- Метод сокращает время и затраты, связанные с предоперационными оценками.
- Улучшено понимание пациентами и коммуникация относительно хирургии.
Выводы
- Персонализированные 3D-печатаемые модели полезны для планирования хирургии щитовидной железы.
- Этот подход улучшает результаты хирургии благодаря более точной предоперационной оценке.
- Будущие применения могут распространиться на другие виды операций.
Часто задаваемые вопросы
Executive Industry Relevance
Personalized 3D-printed anatomical models derived from patient CT data enable precise preoperative evaluation in complex surgical fields such as thyroid cancer. This capability enhances surgical planning, reduces intraoperative uncertainty, and supports risk mitigation for critical structures. Integrating such models into R&D pipelines can inform device development, imaging validation, and translational research on surgical outcomes.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Supports anatomical hypothesis testing for device or imaging innovation.
- Enables functional mapping of critical structures for mechanistic de-risking.
- Facilitates validation of imaging thresholds and segmentation algorithms.
Screening & Assay Development
- Provides standardized, patient-specific models for evaluating imaging agents or surgical tools.
- Enables reproducible assessment of device-tissue interactions in a controlled setting.
- Supports quantitative benchmarking of preclinical imaging or navigation systems.
Translational & Preclinical Research
- Aligns preclinical device or imaging studies with human anatomical variability.
- Improves translational continuity by modeling patient-specific surgical challenges.
- Enables risk-adjusted evaluation of new surgical technologies or interventions.
Pipeline & Workflow Integration
Personalized 3D-printed models bridge imaging data and surgical planning, supporting workflows from discovery imaging validation to preclinical device testing and translational research.
- Discovery Biology: Enables hypothesis-driven evaluation of anatomical relationships and device targeting.
- Screening: Provides reproducible, quantitative models for device or imaging agent assessment.
- Analytics: Delivers measurable outputs for comparing segmentation, printing fidelity, and anatomical accuracy.
- Translational Research: Facilitates alignment of preclinical models with patient-specific surgical scenarios.
- Enterprise Reuse: Establishes a scalable platform for anatomical modeling across multiple indications and device programs.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in device or imaging performance through anatomical fidelity.
- Operational Value: Standardizes preoperative evaluation and model production for reproducibility.
- Strategic Value: Reduces late-stage risk by clarifying anatomical challenges before clinical implementation.
- Portfolio Impact: Informs prioritization of device, imaging, or surgical innovation programs based on anatomical feasibility.
Implementation Considerations
- Requires expertise in medical imaging, segmentation, and 3D printing technologies.
- Demands access to high-resolution CT imaging and compatible DICOM processing software.
- Necessitates cross-team standardization of segmentation thresholds and printing parameters.
- Adaptation may be needed for different anatomical regions or surgical indications.
- Model fidelity and material selection must align with intended preclinical or translational use.
