RESEARCH
Peer reviewed scientific video journal
Video encyclopedia of advanced research methods
Visualizing science through experiment videos
EDUCATION
Video textbooks for undergraduate courses
Visual demonstrations of key scientific experiments
BUSINESS
Video textbooks for business education
OTHERS
Interactive video based quizzes for formative assessments
Products
RESEARCH
JoVE Journal
Peer reviewed scientific video journal
JoVE Encyclopedia of Experiments
Video encyclopedia of advanced research methods
EDUCATION
JoVE Core
Video textbooks for undergraduates
JoVE Science Education
Visual demonstrations of key scientific experiments
JoVE Lab Manual
Videos of experiments for undergraduate lab courses
BUSINESS
JoVE Business
Video textbooks for business education
Solutions
Language
tr_TR
Menu
Menu
Menu
Menu
A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.
Research Article
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
Erratum Notice
Important: There has been an erratum issued for this article. View Erratum Notice
Retraction Notice
The article Assisted Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology. View Retraction Notice
Bu yöntem, tam uzamsal doğruluk ve uzamsal/kontrast çözünürlüğü ile doğrudan tıbbi görüntülerden yazdırılan voksel tabanlı bir 3D baskı iş akışını gösterir. Bu, veri kaybı veya değişimi olmadan radyodensite ile ilişkili morfolojik olarak karmaşık, dereceli malzemeler aracılığıyla malzeme dağılımlarının hassas, dereceli kontrolünü sağlar.
Presurgical planlama için 3 boyutlu (3D) baskının çoğu uygulaması, mevcut modelleme paradigmasının doğruluğu, kalitesi ve verimliliğindeki temel sınırlamalar nedeniyle kemikli yapılar ve karmaşık organların basit morfolojik açıklamaları ile sınırlıdır. Bu, bir nesnenin içinin önemli olduğu ve anatomik sınırların yavaş yavaş geçiş yaptığı çoğu cerrahi uzmanlık için kritik olan yumuşak dokuyu büyük ölçüde göz ardı etti. Bu nedenle, biyomedikal endüstrisinin birden fazla organizasyon ölçeği ve değişen malzeme dağılımları gösteren insan dokusunu çoğaltma ihtiyaçları, yeni temsil biçimleri gerektirmektedir.
Burada sunulan, mekansal ve kontrast çözünürlükte mevcut 3D modelleme yöntemlerine göre üstün olan ve daha önce ulaşılamaz mekansal sadakat ve yumuşak doku farklılaşması içeren tıbbi görüntülerden doğrudan 3D modeller oluşturmak için yeni bir tekniktir. Ayrıca, MRI ve BT'den yumuşak biyolojik dokularda görülen malzeme sertliklerinin gamını kapsayan yeni, katkılı olarak üretilen kompozitlerin ampirik ölçümleri de sunulmaktadır. Bu benzersiz hacimsel tasarım ve baskı yöntemleri, malzeme sertliğinin ve renginin deterministik ve sürekli olarak ayarlanabilmesini sağlar. Bu özellik, presurgical planlamaya tamamen yeni bir eklemeli üretim uygulaması sağlar: mekanik gerçekçilik. Görünüm eşleştirme sağlayan mevcut modellerin doğal bir tamamlayıcısı olarak, bu yeni modeller aynı zamanda tıbbi uzmanların dokunsal hissi önemli bir rol oynadığı bir alana kritik bir ek olan doku simülanının mekansal olarak değişen malzeme özelliklerini "hissetmelerine" izin verir.
Şu anda cerrahlar, 3D hastalara yönelik operasyonları planlamak için farklı veriler gösteren çok sayıda ayrık 2 boyutlu (2D) görüntüleme yöntemlerini inceliyorlar. Ayrıca, bu verileri bir 2D ekranda görüntülemek, toplanan verilerin tam kapsamını tam olarak iletebilir değildir. Görüntüleme yöntemlerinin sayısı arttıkça, birden fazla organizasyon ölçeği sergileyen farklı yöntemlerden daha fazla veri sentezleyebilme yeteneği, daha etkili ve verimli cerrahi planlama için bilgileri yoğunlaştırmak ve küratörlüğünü yapmak için yeni dijital ve fiziksel temsil biçimleri gerektirir.
3D baskılı, hastaya özel modeller, ameliyat süresini ve cerrahi komplikasyonları azalttığı gösterilen cerrahi planlama için yeni bir tanı aracı olarak ortaya çıkmıştır1. Bununla birlikte, 3D baskının standart stereolitografi (STL) yöntemi nedeniyle işlem zaman alıcıdır, bu da görünür bir veri kaybı gösterir ve yazdırılan nesneleri katı, homojen ve izotropik malzemeler olarak işler. Sonuç olarak, cerrahi planlama için 3D baskı kemikli yapılar ve karmaşık organların basit morfolojik tanımları ile sınırlıdır2. Bu sınırlama, üretilen nesnelerin dış sınırlarıyla tam olarak tanımlandığı sanayi devriminin ürünleri ve ihtiyaçları tarafından yönlendirilen eski bir üretim paradigmasının bir sonucudur3. Bununla birlikte, biyomedikal endüstrisinin birden fazla organizasyon ölçeği ve değişen malzeme dağılımları gösteren insan dokusunu çoğaltma ihtiyacı, tüm hacimdeki varyasyonları temsil eden ve nokta nokta değişen yeni temsil biçimleri gerektirir.
Bu sorunu gidermek için, bir 3D görselleştirme ve modelleme tekniği (Şekil 1) geliştirildi ve reçinelerin ultra yüksek çözünürlükte karıştırılması ve birikmesi üzerinde daha fazla kontrol sağlayan yeni, katkılı bir üretim süreci ile birleştirilmiştir. Bitmap baskı adı verilen bu yöntem, 15 μm'ye yaklaşan ileri görüntüleme teknolojisinin mekansal doğruluğu ve mekansal/kontrast çözünürlüğü düzeyinde doğrudan tıbbi görüntülerden 3D baskı ile insan anatomisini çoğaltır. Bu, morfolojik olarak karmaşık yumuşak dokudaki varyasyonları, tanısal kaynak görüntülerden veri kaybı veya değişikliği olmadan çoğaltmak için gereken hassas ve dereceli kontrolü sağlar.
NOT: 1 ile 3 arasında bölümlerde tamamlanan çalışmalar için 3D Dilimleyici Tıbbi Görüntü Hesaplama Yazılımı4 ( Bkz. Malzeme Tablosu) kullanılmıştır.
1. Veri girişi
2. Manipülasyonlar
NOT: Anatomi yeterince karmaşıksa, Hacim Özelliklerinde yapılan değişikliklerden sonra çevredeki dokuların ve yabancı verilerin bulunduğu noktaya kadar bir maskeleme adımı gereklidir.
3. Dilimleme
NOT: Bu işlem, dilim dosyalarını bir STL ağ dosyası yerine doğrudan 3B yazdırmaya göndererek geleneksel 3B yazdırma yöntemini atlar. Aşağıdaki adımlarda, birim işlemeden dilimler oluşturulacaktır. Bitmap Generator modülü özel olarak oluşturulmuş bir uzantıdır. Bu , Uzantı Yöneticisi'nden indirilebilir.
4. Titreme
NOT: Bölüm 4'te tamamlanan çalışma için Adobe Photoshop ( Bkz. Malzeme Tablosu) kullanılmıştır.
5. Voxel baskı
NOT: Bölüm 5'te tamamlanan çalışmalar için Stratasys GrabCAD5 kullanılmıştır.
Şekil 2 ve Şekil 3'te gösterildiği gibi olumlu bir sonuç, 1.2.5 veya 2.1.1.4 adımlarında tanımlandığı gibi birim işlemenin doğrudan çevirisi olacaktır. Son model, birim işlemeyi boyut, şekil ve renk olarak görsel olarak eşleştirmelidir. Bu işlem boyunca, yukarıda listelenen özelliklerden birini veya daha fazlasını etkileyecek bir hatanın oluşabileceği çok sayıda adım vardır.
Yazdırılan modellerin Şekil 4'te gösterildiği gibi tekdüze ölçeklendirmeyle ilgili sorunlar görüntüleme, bilgisayar donanımı ve/veya varsayılan yazılım ayarlarının bir sonucu olabilir. Hastaneler, çeşitli olası tarayıcılardan görüntüler üretmek ve oluşturmak için çeşitli teknikler kullanır. Bu yöntem doğrudan kaynak görüntülerden çalıştığından, genellikle kullanılmayan meta verileri açığa çıkarabilir, görüntüleme iş akışının nüanslarına aşina olmak önemlidir. Ölçek sorunları, katman yüksekliğini ve dönüşünü yapay olarak ayarlayabilen meta verilere 'dönüşüm' pişirildiğinde ortaya çıkabilir.
Ölçek sorunları bilgisayar monitörü boyutunun bir sonucu da olabilir. Slicerfab'ın bazı sürümleri, birim işlemeyi dilimleyip elde ettiği PNG'yi etkin ekran boyutuna kaydedecek şekilde ayarlanmıştır. Slicerfab'ın bu sürümlerinde, monitörden daha büyük görüntüler kesilecektir. Son olarak, Photoshop'taki çeşitli güncellemeler, güncelleştirmeler varsayılanları görüntü içe aktarma çözünürlüğünde değiştirdiğinde ölçek sorunlarına neden oldu. Varsayılan değer 600 DPI dışında bir değere ayarlandığında, görüntüler tıbbi görüntü hesaplama yazılımı tarafından üretilen görüntülerin aynı ölçeğini korumaz. Modelin z yüksekliği doğru kalırken X-Y boyutunda bozulmalara neden olurlar.
Düzensiz şekiller ve beklenmeyen geometrilerle ilgili sorunlar, tıbbi görüntü hesaplama yazılımında opaklıkla çalışırken ortaya çıkabilir. Birim özellikleri sekmesi, hem renk hem de opaklık kanallarını değiştirme yeteneğini içerir. Opaklık kanalı P'nin altına ayarlandığında, işleme algoritmaları, özellikle karmaşık yapıları çevreleyen kullanıcının algılaması zor görselleştirmeler üretir. Bu işlemde ek verilerin ayrıştırılmasına neden olabilir ve istenmeyen verilerin 3D yazdırılmasına neden olabilir.
Renkle ilgili sorunlar, hem görüntü düzenleme yazılımındaki hem de yazdırma yazılımındaki yazılım grafiklerinden ve kullanıcı hatalarından neden olabilir. Tıbbi görüntü hesaplama yazılımı, ses işlemeyi ayarlamak için çok sayıda seçeneğe sahiptir. Slicerfab'ın geçerli sürümünde sabit kodlanmış işleme ayarları olsa da, değişiklikler hala yapılabilir. Işık ve gölge ayarlarının yanı sıra GPU işleme ayarlarının etkinleştirilmesi beklenmedik ve üretilemez sonuçlar doğurabilir. Son olarak, 4.1.2.3 adımından başlayan renk taklidi adımları, yazıcıdaki mevcut temel malzemelerin sayısına ve göreli konsantrasyonlarına göre belirlenen renk sentezi seçeneklerine göre rengi etkileyebilir.
'Yerel algısal' renk taklidi algoritması, 'renk seçici'de tanımlanan kullanılabilir renklerden kaynak rengin görsel bir yaklaşıkını üretmeye çalışır. Temel malzemelerin sayısını ve rengini değiştirmek, yazdırılan modelin elde ettiği tonu ve renk doğruluğunu değiştirir. Ayrıca, Şekil 5'te gösterildiği gibi, net bir temel malzeme olarak kullanılırsa, yüzey ve yeraltı ışığının yazdırılan modele saçılmasıyla ilgili sorunlar genellikle dijital işlemeden yazdırılan modele sadakatsiz renk çevirilerine neden olur6.

Şekil 1: Akış diyagramı. Bu şeklin daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 2: Voxel dijitalden fiziksel renk taklidine. (A) kardiyak modelin bir kesit, anatominin yoğunluk aralıkları 2, 4 ve 10 renge bölünerek gösterilir. (B) Her modelin bir kısmının genişlemesi, 3D baskı işlemindeki malzemelerin damlacıklarına işlenecek olan tek tek pikselleri gösteren bir genişleme çağrılır. (C) Burada voksel tekniğini kullanan kesitsel 3D baskılı modeller gösterilmektedir ve bir görüntüden modele çeviriyi gösterir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 3: Voxel temsili sonuçları. Başarılı bir yöntemin temsili sonuçlarını görüntüleyen iki model. (A) Berrak hücreli karsinomlu bir yetişkinin kesitsel böbrek modeli. Sağ taraftaki tümör, böbrek ve tümör arasındaki arayüzü göstermek için çıkarıldı. Bu, bir cerrahın tümörün morfolojisini ve kritik elementler ile ilişkisini daha iyi anlamasını sağlar. (B) Doku yoğunluğundaki değişimi gösteren bölümlenmiş bir kardiyak model. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 4: Voxel ölçeği sorunu. Ölçekleme sorununun sonucunu gösteren aynı modelin iki görüntüsü. (A) Böbreğin kesitsel görüntüsü. X-Y çözünürlüğü orantılı olarak gösterilir, ancak böbreğin amaçlanan ürün (B) Profil görünümünün% 50'dir. X çözünürlüğü kaynak verilerden doğru kalır ve X yönünde uzatılmış görünen bir modelle sonuçlanır. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 5: Potansiyel sorunlar. İki farklı modelin iki görüntüsü, yarı saydam malzemelerle çalışmanın netliği etrafındaki sorunları göstermektedir. (A) Bu model, yazıcı tarafından bir 'destek' malzemesi ile doldurulmuş model içindeki kapalı boşlukların sonucunu gösterir. Bu modelde, boşluklar optik özelliklerde bir varyasyon oluşturmak için kasıtlı olarak oluşturulmuştur. (B) Bu model, modelin derinliklerine inen açık boşlukları gösterir. Boşluklar işkenceli, bu da yüzeyi parlatan standart postprocessing tekniklerini imkansız hale getiriyor. Ortaya çıkan optik bozulma, modeli klinik uygulamalar için kullanılamaz hale getirdi. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 6: Voxel işleme iş akışı ve görüntü kalitesi karşılaştırması. Giriş DICOM verilerinden, (A) ilgi alanını yalıtmak ve yoğunluk değerleri aralıklarını ayrıştırmak için bir histogramın analiz edildiği 3D Ses İşleme (B) olarak yeniden oluşturmak için bir maske oluşturulur. Voksel tabanlı ses işlemenin şekil kanalı, elde edilen maskeli DICOM'un formunu görselleştirmek için etkinleştirilir. Voksel tabanlı birim işlemenin malzeme kanalı, rengi belirtilen yoğunluk aralıklarına (C) eşleyen arama tabloları aracılığıyla değiştirilir. Birim işleme, yazıcının (D) gerekli kısıtlamalarına ve çözünürlüğüne tam renkli PNG dosyaları olarak dilimlenir. Her PNG dilimi, tıbbi verileri uydurmak için gereken malzeme açıklamalarına titretilir. (E) Eldeki renk kompozit PNG'ler yazıcıya gönderilir. (F) En yüksek kaliteli kaynak veriye olan ihtiyacı göstermek için aynı tekniği kullanan düşük çözünürlüklü veri kümesine (G) kıyasla yüksek çözünürlüklü bir veri kümesinin görselleştirilmesi. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
N.J., Colorado Regents Üniversitesi tarafından yapılan ve bu çalışmada açıklananlar gibi yöntemleri açıklayan bir patent başvurusunda yazardır (başvuru no. US16/375,132; yayın no. US20200316868A1; 04 Nisan 2019 tarihleri arasında dosyalanmıştır; yayınlanan 08 Ekim 2020). Diğer tüm yazarlar rakip çıkarları olmadığını beyan ederler.
Bu yöntem, tam uzamsal doğruluk ve uzamsal/kontrast çözünürlüğü ile doğrudan tıbbi görüntülerden yazdırılan voksel tabanlı bir 3D baskı iş akışını gösterir. Bu, veri kaybı veya değişimi olmadan radyodensite ile ilişkili morfolojik olarak karmaşık, dereceli malzemeler aracılığıyla malzeme dağılımlarının hassas, dereceli kontrolünü sağlar.
AB Nexus ve Colorado Eyaleti'ne, ön planlama için voxel baskısı ile ilgili bilimsel araştırmalarımıza cömert destekleri için teşekkür ederiz. L. Browne, N. Stence ve S. Sheridan'a bu çalışmada kullanılan veri setlerini sağladıkları için teşekkür ederiz. Bu çalışma AB Nexus Grant ve State of Colorado Advanced Industries Grant tarafından finanse edildi.
| 3D Dilimleyici Görüntü Hesaplama Platformu | Slicer.org | Sürüm 4.10.2– 4.11.2 | |
| GrabCAD | Stratasys | 1.35 | |
| J750 Polyjet 3D Yazıcı | Stratasys | ||
| Photoshop | Adobe | 2021 |