Summary

Anatomia della stampa Voxel: progettazione e fabbricazione di modelli di pianificazione realistici e prechirurgici tramite stampa bitmap

Published: February 09, 2022
doi:

Summary

Questo metodo dimostra un flusso di lavoro di stampa 3D basato su voxel, che stampa direttamente da immagini mediche con esatta fedeltà spaziale e risoluzione spaziale / di contrasto. Ciò consente il controllo preciso e graduato delle distribuzioni dei materiali attraverso materiali morfologicamente complessi e graduati correlati alla radiodensità senza perdita o alterazione dei dati.

Abstract

La maggior parte delle applicazioni della stampa tridimensionale (3D) per la pianificazione prechirurgica sono state limitate a strutture ossee e semplici descrizioni morfologiche di organi complessi a causa delle limitazioni fondamentali in termini di accuratezza, qualità ed efficienza dell’attuale paradigma di modellazione. Ciò ha in gran parte ignorato i tessuti molli critici per la maggior parte delle specialità chirurgiche in cui l’interno di un oggetto è importante e i confini anatomici passano gradualmente. Pertanto, le esigenze dell’industria biomedica di replicare il tessuto umano, che mostra più scale di organizzazione e diverse distribuzioni dei materiali, richiedono nuove forme di rappresentazione.

Qui viene presentata una nuova tecnica per creare modelli 3D direttamente da immagini mediche, che sono superiori nella risoluzione spaziale e di contrasto agli attuali metodi di modellazione 3D e contengono fedeltà spaziale precedentemente irraggiungibile e differenziazione dei tessuti molli. Sono inoltre presentate misurazioni empiriche di nuovi compositi prodotti in modo additivo che coprono la gamma di rigidità del materiale osservate nei tessuti biologici molli da risonanza magnetica e TC. Questi esclusivi metodi di progettazione volumetrica e di stampa consentono una regolazione deterministica e continua della rigidità e del colore del materiale. Questa capacità consente un’applicazione completamente nuova della produzione additiva alla pianificazione prechirurgica: il realismo meccanico. Come complemento naturale ai modelli esistenti che forniscono la corrispondenza dell’aspetto, questi nuovi modelli consentono anche ai professionisti medici di “sentire” le proprietà del materiale spazialmente variabili di un simulante tissutale, un’aggiunta critica a un campo in cui la sensazione tattile gioca un ruolo chiave.

Introduction

Attualmente, i chirurghi studiano numerose modalità di imaging 2-dimensionale (2D) discrete che visualizzano dati distinti per pianificare le operazioni su pazienti 3D. Inoltre, la visualizzazione di questi dati su uno schermo 2D non è pienamente in grado di comunicare l’intera portata dei dati raccolti. Con l’aumentare del numero di modalità di imaging, la capacità di sintetizzare più dati da modalità distinte, che presentano più scale di organizzazione, richiede nuove forme di rappresentazione digitale e fisica per condensare e curare le informazioni per una pianificazione chirurgica più efficace ed efficiente.

I modelli stampati in 3D e specifici per il paziente sono emersi come un nuovo strumento diagnostico per la pianificazione chirurgica che ha dimostrato di ridurre i tempi operativi e le complicanze chirurgiche1. Tuttavia, il processo richiede molto tempo a causa del metodo di stereolitografia standard (STL) della stampa 3D, che mostra una perdita visibile di dati e rende gli oggetti stampati come materiali solidi, omogenei e isotropi. Di conseguenza, la stampa 3D per la pianificazione chirurgica è stata limitata a strutture ossee e semplici descrizioni morfologiche di organi complessi2. Questa limitazione è il risultato di un paradigma di produzione obsoleto guidato dai prodotti e dalle esigenze della rivoluzione industriale, in cui gli oggetti fabbricati sono completamente descritti dai loro confini esterni3. Tuttavia, le esigenze dell’industria biomedica di replicare il tessuto umano, che mostra più scale di organizzazione e diverse distribuzioni dei materiali, richiedono nuove forme di rappresentazione che rappresentino le variazioni dell’intero volume, che cambiano punto per punto.

Per risolvere questo problema, è stata sviluppata una tecnica di visualizzazione e modellazione 3D (Figura 1) abbinata a un nuovo processo di produzione additiva che consente un maggiore controllo sulla miscelazione e la deposizione di resine in altissima risoluzione. Questo metodo, chiamato stampa bitmap, replica l’anatomia umana stampando in 3D direttamente da immagini mediche a un livello di fedeltà spaziale e risoluzione spaziale / di contrasto della tecnologia di imaging avanzata che si avvicina a 15 μm. Ciò consente il controllo preciso e graduale necessario per replicare le variazioni nei tessuti molli morfologicamente complessi senza perdita o alterazione dei dati provenienti dalle immagini di origine diagnostica.

Protocol

NOTA: il software 3D Slicer Medical Image Computing4 (vedere la tabella dei materiali) è stato utilizzato per il lavoro completato nelle sezioni da 1 a 3. 1. Inserimento dati Aprire il software di elaborazione di immagini mediche, fare clic sul pulsante File e DICOM dal menu a discesa e attendere l’apertura della finestra di DICOM Browser . Nella finestra DICO…

Representative Results

Un risultato positivo, come mostrato nella Figura 2 e nella Figura 3, sarà una traduzione diretta del rendering del volume come definito nei passaggi 1.2.5 o 2.1.1.4. Il modello finale deve corrispondere visivamente al rendering del volume in termini di dimensioni, forma e colore. Lungo questo processo, ci sono numerosi passaggi in cui può verificarsi un errore, che influenzerà una o più delle proprietà sopra elencate. <p class="jove_co…

Discussion

L’attuale quadro rappresentativo che la maggior parte, se non tutti, gli strumenti di modellazione digitale impiegano oggi si traduce nel formato di file STL8. Tuttavia, la natura specifica di questo paradigma si è dimostrata inadeguata quando si cerca di esprimere la struttura granulare o gerarchica di materiali naturali più complessi. Con l’arrivo delle recenti tecniche di produzione additiva come la stampa 3D multimateriale, è possibile produrre oggetti altamente sintonizzati e altamente ott…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Ringraziamo AB Nexus e lo Stato del Colorado per il loro generoso sostegno alla nostra ricerca scientifica sulla stampa voxel per la pianificazione prechirurgica. Ringraziamo L. Browne, N. Stence e S. Sheridan per aver fornito i set di dati utilizzati in questo studio. Questo studio è stato finanziato dall’AB Nexus Grant e dallo State of Colorado Advanced Industries Grant.

Materials

3D Slicer Image Computing Platform Slicer.org Version 4.10.2–4.11.2
GrabCAD Stratasys 1.35
J750 Polyjet 3D Printer Stratasys
Photoshop Adobe 2021

References

  1. Ali, A., et al. Clinical situations for which 3D printing is considered an appropriate representation or extension of data contained in a medical imaging examination: adult cardiac conditions. 3D Printing in Medicine. 6 (1), 24 (2020).
  2. Ballard, D. H., et al. Radiological Society of North America (RSNA) 3D Printing Special Interest Group (SIG) clinical situations for which 3D printing is considered an appropriate representation or extension of data contained in a medical imaging examination: abdominal, hepatobiliary, and gastrointestinal conditions. 3D Printing in Medicine. 6 (1), 13 (2020).
  3. Corney, J. The next and last industrial revolution. Assembly Automation. 25 (4), (2005).
  4. Fedorov, A., et al. 3D Slicer as an image computing platform for the quantitative imaging network. Magnetic Resonance Imaging. 30 (9), 1323-1341 (2012).
  5. Guide to Voxel Printing. GrabCAD Available from: https://help.grabcad.com/article/230-guide-to-voxel-printing?locale=en (2021)
  6. Bader, C., et al. Making data matter: Voxel printing for the digital fabrication of data across scales and domains. Science Advances. 4 (5), (2018).
  7. Zhang, F., Li, C., Wang, Z., Zhang, J., Wang, Y. Multimaterial 3D printing for arbitrary distribution with nanoscale resolution. Nanomaterials. 9 (8), 1108 (2019).
  8. Robson, R. The STL Algorithms. Using the STL. , 47-54 (1998).
  9. Waran, V., Narayanan, V., Karuppiah, R., Owen, S. L. F., Aziz, T. Utility of multimaterial 3D printers in creating models with pathological entities to enhance the training experience of neurosurgeons. Journal of Neurosurgery. 120 (2), 489-492 (2014).
  10. Cumbler, E., et al. Contingency planning for healthcare worker masks in case of medical supply chain failure: Lessons learned in novel mask manufacturing from COVID-19 pandemic. American Journal of Infection Control. 49 (10), 1215-1220 (2021).
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Cite This Article
Jacobson, N. M., Smith, L., Brusilovsky, J., Carrera, E., McClain, H., MacCurdy, R. Voxel Printing Anatomy: Design and Fabrication of Realistic, Presurgical Planning Models through Bitmap Printing. J. Vis. Exp. (180), e63214, doi:10.3791/63214 (2022).

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