Modello di stampa 3D della vertebra lombare specifica di un paziente

Riepilogo

Questo studio mira a creare un modello stampato in 3D di una vertebra lombare specifica del paziente, che contiene sia la vertebra che i modelli del nervo spinale fusi dalla tomografia computerizzata ad alta risoluzione (HRCT) e dai dati MRI-Dixon.

Abstract

La rizotomia dorsale selettiva (SDR) è un'operazione difficile, rischiosa e sofisticata, in cui una laminectomia non solo dovrebbe esporre un adeguato campo visivo chirurgico, ma anche proteggere i nervi spinali del paziente dalle lesioni. I modelli digitali svolgono un ruolo importante nel pre e intra-intervento dell'SDR, perché non solo possono rendere i medici più familiari con la struttura anatomica del sito chirurgico, ma anche fornire precise coordinate di navigazione chirurgica per il manipolatore. Questo studio mira a creare un modello digitale 3D di una vertebra lombare specifica del paziente che può essere utilizzata per la pianificazione, la navigazione chirurgica e l'addestramento dell'operazione SDR. Il modello di stampa 3D è anche prodotto per un lavoro più efficace durante questi processi.

I modelli digitali ortopedici tradizionali si basano quasi interamente sui dati della tomografia computerizzata (TC), che è meno sensibile ai tessuti molli. La fusione della struttura ossea dalla TC e della struttura neurale dalla risonanza magnetica (MRI) è l'elemento chiave per la ricostruzione del modello in questo studio. Il modello digitale 3D specifico del paziente viene ricostruito per l'aspetto reale dell'area chirurgica e mostra la misurazione accurata delle distanze interstrutturali e della segmentazione regionale, che può aiutare efficacemente nella pianificazione preoperatoria e nella formazione dei DSP. Il materiale trasparente della struttura ossea del modello stampato in 3D consente ai chirurghi di distinguere chiaramente la relazione relativa tra il nervo spinale e la placca vertebrale del segmento operato, migliorando la loro comprensione anatomica e il senso spaziale della struttura. I vantaggi del modello digitale 3D individualizzato e la sua accurata relazione tra le strutture nervose e ossee rendono questo metodo una buona scelta per la pianificazione preoperatoria della chirurgia SDR.

Introduzione

La paralisi cerebrale spastica colpisce oltre la metà di tutti i bambini con paralisi cerebrale¹, portando a contratture tendinee, sviluppo scheletrico anormale e diminuzione della mobilità, con un notevole impatto sulla qualità della vita dei bambini affetti². Come principale metodo chirurgico per il trattamento della paralisi cerebrale spastica, la rizotomia dorsale selettiva (SDR) è stata pienamente convalidata e raccomandata da molti paesi ^3,4. Tuttavia, la natura complessa e ad alto rischio della chirurgia SDR, compreso il taglio preciso della lamina, il posizionamento e la dissociazione delle radici nervose e la recisione delle fibre nervose, presenta una sfida significativa per i giovani medici che stanno appena iniziando a impegnarsi con la SDR nella pratica clinica; inoltre, la curva di apprendimento dei DSP è molto ripida.

Nella chirurgia ortopedica tradizionale, i chirurghi devono integrare mentalmente tutte le immagini bidimensionali (2D) preoperatorie e creare un piano chirurgico 3D⁵. Questo approccio è particolarmente difficile per la pianificazione preoperatoria che coinvolge strutture anatomiche complesse e manipolazioni chirurgiche, come la SDR. Con i progressi nell'imaging medico e nella tecnologia informatica, le immagini assiali 2D, come la tomografia computerizzata (TC) e la risonanza magnetica (MRI) possono essere elaborate per creare modelli virtuali 3D con anatomia specifica del paziente⁶. Con una migliore visualizzazione, i chirurghi possono analizzare queste informazioni elaborate per effettuare diagnosi più dettagliate, pianificazione e interventi chirurgici su misura per le condizioni del paziente. Negli ultimi anni, l'applicazione della tecnologia di fusione di immagini multimodali in ortopedia ha gradualmente attirato l'attenzione⁷. Questa tecnologia potrebbe fondere immagini TC e MRI, migliorando notevolmente la precisione del modello analogico digital3D. Tuttavia, l'applicazione di questa tecnica in modelli preoperatori di SDR non è stata ancora studiata.

Il posizionamento accurato della lamina e del nervo spinale e il taglio preciso durante la chirurgia SDR sono fondamentali per risultati di successo. In genere, questi compiti si basano sull'esperienza di esperti e sono confermati ripetutamente da un braccio a C durante l'operazione, risultando in un processo chirurgico complesso e dispendioso in termini di tempo. Il modello digitale 3D funge da base per la futura navigazione chirurgica SDR e può anche essere utilizzato per la pianificazione preoperatoria delle procedure di laminectomia. Questo modello fonde la struttura ossea della TC e la struttura del nervo spinale della risonanza magnetica e assegna colori diversi alle sezioni delle vertebre lombari contrassegnate per il taglio secondo il piano chirurgico. Tali modelli di stampa 3D olografici per SDR non solo facilitano la pianificazione e la simulazione preoperatoria, ma forniscono anche coordinate di navigazione 3D accurate al braccio robotico intraoperatorio per un taglio preciso.

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Protocollo

Tutti i dati provengono dal paziente clinico, la cui operazione SDR è stata effettuata presso l'ospedale BJ Dongzhimen. Il protocollo segue le linee guida ed è stato approvato dal comitato etico di ricerca dell'ospedale Dongzhimen.

NOTA: l'intera mappa del protocollo di ricostruzione del modello è illustrata nella Figura 1. I dati della tomografia computerizzata ad alta risoluzione (HRCT) e i dati Dixon sono materie prime per la modellazione; quindi, la creazione del modello 3D consiste nella registrazione e nella fusione delle immagini. Il modello digitale 3D finale viene stampato con la tecnologia PolyJet, un processo di stampa 3D ad alta precisione che produce parti lisce e accurate utilizzando una vasta gamma di materiali. Per descrivere esattamente la relazione spaziale tra la vertebra e il nervo spinale, vengono utilizzati i dati HRCT e le serie di immagini Dixon. La scansione Dixon può identificare immagini di separazione dell'acqua e del grasso, in cui la serie di immagini della fase acquosa di Dixon può essere utilizzata per estrarre la struttura dei nervi spinali e la serie di immagini della fase Dixon-in può essere utilizzata per verificare la registrazione della struttura ossea.

Figura 1: L'intera mappa del protocollo. La metodologia di ricerca di questo studio prevede la fusione di sequenze di Dixon TC e risonanza magnetica. In particolare, la struttura delle vertebre TC viene registrata con la struttura delle vertebre identica contenuta nella sequenza Dixon-in, seguita dalla fusione con la sequenza Dixon-w per il nervo spinale. Fare clic qui per visualizzare una versione ingrandita di questa figura.

1. Raccolta e preparazione dei dati

1. TC ad alta risoluzione per vertebre
   Nota : la differenza di parametro non è sensibile al metodo di ricerca.
   1. Impostare le risorse dati dalla stazione macchina CT.
      NOTA: Qui viene utilizzata la macchina CT SIEMENS-CTAWP73396.
   2. Aprire il software Syngo CT 2012B per ricevere dati dal protocollo di scansione SpineRoutine_1. Selezionare la dimensione in pixel e lo spessore della sezione (ST) del set di dati per adattarlo alle dimensioni delle vertebre che si intende rappresentare nel modello digitale 3D.
   3. Utilizzare un ST di 1 mm con una dimensione della matrice di 512 pixel x 512 pixel, in cui la spaziatura dei pixel è 0,3320 mm. La dimensione effettiva del volume 3D raggiunto è 512 x 512 x 204 voxel.
2. Sequenza di Dixon per il nervo spinale
   NOTA: In questo studio viene utilizzata una macchina MRI da 1,5 T.
   1. Impostate la risoluzione dell'immagine Dixon su 290 pixel x 320 pixel, la spaziatura pixel su 0,9375 mm e lo spessore sezione su 3 mm per ottenere dati accurati.
   2. Impostare il tempo di ripetizione su 5.160 ms e il tempo di eco su 94 ms.
   3. Assicurati che ogni livello scansionato sia costituito da immagini a quattro fasi, che sono Dixon-in, Dixon-opp, Dixon-F e Dixon-w.
3. Preparare i file di archiviazione dei dati per la ricostruzione del modello.
   NOTA: una struttura di archiviazione dei dati ben definita è più conveniente per il lavoro di follow-up.
   1. Crea una cartella di progetto per contenere tutti i dati appartenenti al paziente.
   2. Preparare percorsi di file diversi per i dati HRCT e MRI-Dixon creando cartelle diverse per i dati DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine).
   3. Creare una cartella separata sotto il progetto per tutti i risultati dell'analisi.

2. Il modello digitale 3D delle vertebre

NOTA: tutte le funzioni di sottoprocesso provengono da strumenti software, la cui proprietà appartiene a Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd.

1. Chiamare il sottoprocesso Dicom2Mat nell'ambiente di lavoro MATLAB per ottenere il volume 3D dai file DICOM memorizzati nella cartella dati HRCT.
2. Dopo aver eseguito il sottoprocesso Dicom2Mat , visualizzare ogni sezione all'interno del volume 3D tramite l'interfaccia utente grafica (GUI), come illustrato nella Figura 2.
3. Quindi, visualizzare la distribuzione dell'intensità dei dati HRCT delle vertebre in base alla funzione hist (Figura 3).
4. Chiamare il sottoprocesso NoiseClean per eliminare il rumore del segnale formato dal dispositivo nei percorsi del file di dati HRCT.
5. Utilizzare il sottoprocesso della funzione Vertebre nello stesso percorso per ottenere il modello delle vertebre , che è anche un volume 3D ma solo con la struttura ossea (Figura 4). I parametri del filtro passa-alto, l'intensità varia da 190 a 1.656.

3. Il modello digitale 3D del nervo spinale

NOTA: Dixon-in contiene la struttura ossea, mentre Dixon-w descrive la struttura neurale.

1. Utilizzare il sottoprocesso Dicom2Mat in entrambi i percorsi delle sequenze Dixon-in e Dixon-w e ottenere il relativo volume 3D.
2. Inoltre, è possibile visualizzare ogni singola sezione che costituisce un volume 3D utilizzando la GUI presentata nella Figura 5. Accedere a questa visualizzazione una volta completato il sottoprocesso Dicom2Mat .
3. Utilizzare la funzione Spinal_Nerve per ricostruire il modello del nervo spinale con parametri di filtro passa-alto, l'intensità varia da 180 a 643. Poiché i segnali del nervo nella sequenza Dixon-w sono molto alti, estrarre il volume 3D del nervo spinale filtrando i punti con bassa intensità.
4. Al termine del sottoprocesso Spinal_Nerve , controllare il modello generato nella GUI mostrato nella Figura 6.

4. Registrazione e fusione

NOTA: L'intuizione chiave è che l'architettura ossea è presente sia nella sequenza di imaging HRCT che Dixon-in.

1. Copiare i tre volumi 3D ottenuti fino a quel momento nel percorso del file del progetto realizzato al punto 3.1. I modelli di HRCT e Dixon-in includono la stessa struttura delle vertebre e i modelli di Dixon-in e Dixon-w hanno le stesse coordinate.
2. Quindi, inserire i nomi dei file dei tre modelli nel sottoprocesso vertebra_fusion come input per generare il modello di fusione. Questo può essere visualizzato nella Figura 7.
3. La fusione è di solito ben fatta. Se la regolazione fine è necessaria dal punto di vista del medico, aggiungere parametri di coordinate in tutte le direzioni alla stessa funzione per correggere il modello di fusione. Se si osservano lievi errori nella fusione da un punto di vista clinico, utilizzare la funzione vertebra_fusion per mettere a punto le coordinate di fusione. Questo processo comporta la regolazione dei parametri delle sei dimensioni della direzione delle coordinate (coordinate XYZ e loro rotazione).
4. Creare una cartella separata nella directory del progetto per l'output del risultato del modello di fusione.

5. File di modelli digitali per la stampa 3D

NOTA: Un apparato di stampa 3D completamente sviluppato viene utilizzato per la produzione del suddetto modello digitale, con l'implementazione delle triangolazioni Delaunay. Qui è stata utilizzata la stampante 3D Stratasys J55 Prime.

1. Esportare i modelli di fusione da utilizzare per la stampa 3D nelle sequenze di formato DICOM nel percorso del file della directory fusion. Utilizzare l'algoritmo Mat2Dicom per eseguire l'operazione di esportazione inserendo il modello di fusione.
2. Aprire la sequenza di file DICOM esportata in precedenza utilizzando Materialise Mimics V20. Per eseguire l'operazione di esportazione, accedere al menu Esporta nella scheda File e selezionare il formato VRML. Il percorso del file per l'esportazione può essere liberamente personalizzato in base alle esigenze dell'utente.
3. Poiché la stampa 3D colorata trasparente è un servizio professionale, comprimere e imballare i file VRML e inviarli al fornitore di servizi. Il risultato della stampa 3D è mostrato nella Figura 8.

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Risultati

Sulla base dei dati di fusione delle immagini TC / MRI lombari nei bambini con paralisi cerebrale, abbiamo creato un modello rappresentativo della colonna lombare combinata con i nervi spinali. Il filtraggio passa-alto è stato utilizzato per estrarre il segnale elevato nell'intervallo di valori CT di 190-1.656 dalla HRCT, in modo da ottenere la ricostruzione della struttura ossea della colonna lombare nell'area operativa. Le strutture nervose spinali sono state ricostruite mediante il filtraggio passa-alto delle sequenz...

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Discussione

Questo studio fornisce un flusso di lavoro per stabilire un modello di stampa 3D preoperatoria della colonna lombare in pazienti con paralisi cerebrale, con l'obiettivo di facilitare la pianificazione preoperatoria per la chirurgia SDR e migliorare l'allenamento anatomico basato sul modello specifico del paziente. Lo studio mira a stabilire un modello stampato in 3D altamente affidabile che dimostri accuratamente le strutture vertebrali e nervose lombari del paziente. Misurando la posizione della lamina e del nervo spina...

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Materiali

Name	Company	Catalog Number	Comments
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