患者の特定の腰椎の3Dプリントモデル
Summary
この研究は、患者固有の腰椎の3Dプリントモデルを作成することを目的としています、 高解像度コンピューター断層撮影(HRCT)とMRI-Dixonデータから融合した椎骨と脊髄神経モデルの両方が含まれています。
Abstract
選択的背側根切開術(SDR)は困難で危険で洗練された手術であり、椎弓切除術は適切な手術視野を露出させるだけでなく、患者の脊髄神経を損傷から保護する必要があります。デジタルモデルは、医師が手術部位の解剖学的構造に精通するだけでなく、マニピュレーターの正確な手術ナビゲーション座標を提供できるため、SDRの手術前および手術中に重要な役割を果たします。この研究は、SDR手術の計画、外科的ナビゲーション、およびトレーニングに使用できる、患者固有の腰椎の3Dデジタルモデルを作成することを目的としています。3D印刷モデルは、これらのプロセス中のより効果的な作業のためにも製造されています。
従来の整形外科デジタルモデルは、軟部組織に対する感度が低いコンピューター断層撮影(CT)データにほぼ完全に依存しています。CTの骨構造と磁気共鳴画像法(MRI)の神経構造の融合は、本研究のモデル再構成の重要な要素です。患者の特定の3Dデジタルモデルは、手術領域の実際の外観のために再構築され、構造間距離と地域セグメンテーションの正確な測定を示し、SDRの術前計画とトレーニングに効果的に役立ちます。3Dプリントモデルの透明な骨構造材料により、外科医は脊髄神経と手術部位の椎骨プレートとの相対的な関係を明確に区別し、解剖学的理解と構造の空間感覚を高めることができます。個別化された3Dデジタルモデルの利点と、脊髄神経と骨の構造の正確な関係により、この方法はSDR手術の術前計画に適しています。
Introduction
痙性脳性麻痺は、脳性麻痺の全小児の半数以上が甚倒し1、腱拘縮、骨格発達異常、可動性の低下を引き起こし、罹患した小児の生活の質に大きな影響を与える2。痙性脳性麻痺の治療のための主要な外科的方法として、選択的背側根切開術(SDR)は、多くの国で完全に検証され、推奨されています3,4。しかし、椎弓板の正確な切断、神経根の位置決めと解離、神経線維の切断など、SDR手術の複雑でリスクの高い性質は、臨床現場でSDRに取り組み始めたばかりの若い医師にとって大きな課題となっています。さらに、SDRの学習曲線は非常に急です。
従来の整形外科手術では、外科医は術前のすべての2次元(2D)画像を精神的に統合し、3D手術計画を作成する必要があります5。このアプローチは、複雑な解剖学的構造やSDRなどの外科的操作を含む術前計画では特に困難です。医用画像とコンピューター技術の進歩により、コンピューター断層撮影(CT)や磁気共鳴画像法(MRI)などの2D軸画像を処理して、患者固有の解剖学的構造を備えた3D仮想モデルを作成できます6。視覚化の改善により、外科医はこの処理された情報を分析して、患者の状態に合わせたより詳細な診断、計画、および外科的介入を行うことができます。近年、整形外科におけるマルチモーダル画像融合技術の応用が徐々に注目されています7。この技術は、CT画像とMRI画像を融合し、digital3Dアナログモデルの精度を大幅に向上させることができます。しかし、SDRの術前モデルへの応用はまだ研究されていません。
SDR手術中の椎弓板と脊髄神経の正確な位置決めと正確な切断は、結果を成功させるために重要です。通常、これらのタスクは専門家の経験に依存し、手術中にCアームによって繰り返し確認されるため、複雑で時間のかかる外科的プロセスが発生します。3Dデジタルモデルは、将来のSDR手術ナビゲーションの基盤として機能し、椎弓切除術の術前計画にも利用できます。このモデルは、CTの骨構造とMRIの脊髄神経構造を融合し、手術計画に従って切断用にマークされた腰椎切片に異なる色を割り当てます。このようなSDR用のホログラフィック3D印刷モデルは、術前の計画とシミュレーションを容易にするだけでなく、正確な3Dナビゲーション座標を術中のロボットアームに出力して正確な切断を行います。
Protocol
Representative Results
Discussion
この研究は、SDR手術の術前計画を容易にし、患者の特定のモデルに基づく解剖学的トレーニングを強化することを目的として、脳性麻痺患者の腰椎の術前3D印刷モデルを確立するためのワークフローを提供します。この研究は、患者の腰椎および神経構造を正確に示す信頼性の高い3Dプリントモデルを確立することを目的としています。手術前にモデル内の椎弓板と脊髄神経の位置を測定する…
Divulgaciones
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
この出版物は、北京市自然科学基金会(L192059)の支援を受けました。
Materials
| J55 Prime 3D-Printer | Stratasys | J55 Prime | Manufacturing the model |
| MATLAB | MathWorks | 2022B | Computing and visualization |
| Mimics | Materialise | Mimics Research V20 | Model format transformation |
| Tools for volum fusion | Intelligent Entropy | VolumeFusion V1.0 | Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd. Modeling for CT/MRI fusion |
Referencias
- 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).
