患者の特定の腰椎の3Dプリントモデル

要約

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。

要約

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。

概要

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。

プロトコル

すべてのデータは、SDR手術がBJ東直門病院で行われた臨床患者からのものです。プロトコルは、東直門病院の研究倫理委員会のガイドラインに従い、承認されました。

注: モデル再構築プロトコルのマップ全体を 図 1 に示します。高解像度コンピュータ断層撮影(HRCT)データとディクソンデータはモデリングの原材料です。次に、3Dモデルの作成は、画像の登録と融合で構成されます。最終的な3Dデジタルモデルは、幅広い材料を使用して滑らかで正確な部品を製造する高精度3D印刷プロセスであるPolyJetテクノロジーによって印刷されます。椎骨と脊髄神経の空間的関係を正確に記述するために、HRCTデータとディクソン画像シリーズが使用されます。ディクソンスキャンは水と脂肪の分離画像を識別でき、ディクソン水相画像シリーズを使用して脊髄神経の構造を抽出し、ディクソンイン相画像シリーズを使用して骨構造の登録を確認できます。

図1:プロトコルの全体マップ。 この研究の研究方法論には、CTと磁気共鳴ディクソン配列の融合が含まれます。具体的には、CT椎骨構造をディクソンイン配列に含まれる同一の椎骨構造に登録し、続いて脊髄神経のディクソンw配列と融合させる。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

1. データの収集と準備

1. 椎骨用高解像度CT
   注:パラメータの違いは、調査方法の影響を受けません。
   1. CTマシンステーションからデータリソースを設定します。
      注:ここでは、シーメンス-CTAWP73396 CTマシンを使用しています。
   2. Syngo CT 2012Bソフトウェアを開いて、スキャンプロトコルSpineRoutine_1からデータを受信します。データセットのピクセルサイズとスライス厚さ(ST)を選択して、3Dデジタルモデルで表現する椎骨のサイズに適合させます。
   3. 1 mm の ST を使用し、マトリックス サイズは 512 ピクセル x 512 ピクセルで、ピクセル間隔は 0.3320 mm です。達成される 3D ボリュームの実際のサイズは、512 x 512 x 204 ボクセルです。
2. 脊髄神経のディクソン配列
   注:この研究では1.5 T MRI装置が使用されます。
   1. 正確なデータを取得するには、ディクソン画像の 解像度 を290ピクセルx 320ピクセル、「 ピクセル間隔 」を0.9375 mm、「 スライスの厚さ 」を3mmに設定します。
   2. 繰り返し時間を 5,160 ミリ秒、[エコー時間] を 94 ミリ秒に設定します。
   3. スキャンしたすべてのレイヤーが、ディクソンイン、ディクソンオップ、ディクソンF、ディクソンwの4フェーズ画像で構成されていることを確認します。
3. モデル再構築用のデータ格納ファイルを準備します。
   注: 明確に定義されたデータ保存構造は、フォローアップ作業に便利です。
   1. 患者に属するすべてのデータを含むプロジェクトフォルダを作成します。
   2. デジタルイメージングおよび医療における通信(DICOM)データ用に異なるフォルダーを作成することにより、HRCTおよびMRI-Dixonデータ用に異なるファイルパスを準備します。
   3. すべての解析結果用にプロジェクトの下に別のフォルダを作成します。

2. 3Dデジタル椎骨モデル

注:すべてのサブプロセス機能は、そのプロパティが北京インテリジェントエントロピーサイエンス&テクノロジー株式会社に属するソフトウェアツールから来ています。

1. MATLAB ワークプレースの Dicom2Mat サブプロセスを呼び出し、HRCT データ フォルダーに格納されている DICOM ファイルから 3D ボリュームを取得します。
2. Dicom2Mat サブプロセスを実行した後、図 2 に示すように、グラフィカル・ユーザー・インターフェース (GUI) を介して 3D ボリューム内の各スライスを表示します。
3. 次に、hist関数によって椎骨HRCTデータの強度分布を可視化します(図3)。
4. NoiseClean サブプロセスを呼び出して、HRCT データ ファイル パスの下にあるデバイスによって形成された信号ノイズを削除します。
5. 同じパスで椎骨関数サブプロセスを使用して、 椎 骨モデルを取得しますが、これも3Dボリュームですが、骨構造のみです(図4)。ハイパスフィルタパラメータは、190から1,656の範囲の強度である。

3. 3Dデジタル脊髄神経モデル

注:ディクソン-inには骨構造が含まれていますが、ディクソン-wは神経構造を記述しています。

1. Dixon-in シーケンスと Dixon-w シーケンスの両方のパスで Dicom2Mat サブプロセスを使用し、それらの 3D ボリュームを取得します。
2. さらに、 図 5 に示す GUI を使用して、3D ボリュームを構成する個々のスライスを視覚化します。 Dicom2Mat サブプロセスが完了したら、この視覚化にアクセスします。
3. Spinal_Nerve機能を使用して、強度180〜643の範囲のハイパスフィルターパラメータを使用して脊髄神経モデルを再構築します。Dixon-w配列の神経の信号は非常に高いため、低強度のポイントを除外して脊髄神経の3Dボリュームを抽出します。
4. Spinal_Nerveサブプロセスが終了したら、図 6 に示す GUI で生成されたモデルを確認します。

4. 登録と融合

注:重要な洞察は、骨の構造がHRCTとディクソンインの両方のイメージングシーケンスに存在することです。

1. これまでに取得した3Dボリュームを、手順3.1で作成したプロジェクトのファイルパスにコピーします。HRCTとDixon-inのモデルは同じ椎骨構造を含み、Dixon-inとDixon-wのモデルは同じ座標を持っています。
2. 次に、3つのモデルのファイル名を入力として vertebra_fusion サブプロセスに入れて、融合モデルを生成します。これを 図 7 に示します。
3. 融合は通常よくできています。医師の視点から微調整が必要な場合は、同じ関数に全方向の座標パラメータを追加して、融合モデルを修正します。臨床的な観点から融合にわずかな誤差が見られる場合は、 vertebra_fusion 機能を使用して融合座標を微調整します。このプロセスでは、座標方向の 6 次元 (XYZ 座標とその回転) に対するパラメーターの調整が行われます。
4. プロジェクトディレクトリに、融合モデルの結果を出力するための別のフォルダを作成します。

5. 3D印刷用のデジタルモデルファイル

注:完全に開発された3D印刷装置は、前述のデジタルモデルの製造に利用され、ドローネ三角測量が実装されています。ここでは、ストラタシスJ55プライム3Dプリンタを使用しました。

1. 3Dプリントに使用するフュージョンモデルを、フュージョンディレクトリのファイルパスの下にあるDICOMフォーマットシーケンスにエクスポートします。Mat2Dicomアルゴリズムを利用して、フュージョンモデルを入力してエクスポート操作を実行します。
2. マテリアライズミミックV20を使用して以前にエクスポートしたDICOMファイルシーケンスを開きます。エクスポート操作を実行するには、[ファイル]タブの[ エクスポート ]メニューに移動し、VRML形式を選択します。エクスポートのファイルパスは、ユーザーの要件に応じて自由にカスタマイズできます。
3. 透明なカラフルな3D印刷は専門的なサービスであるため、VRMLファイルを圧縮してパックし、サービスプロバイダーに送信します。3Dプリントの結果を 図8に示します。

結果

脳性麻痺児の腰椎CT/MRI画像融合データに基づき、脊髄神経と結合した腰椎の代表的なモデルを作成した。ハイパスフィルタリングを使用して、HRCTから190〜1,656のCT値範囲の高信号を抽出し、手術領域の腰椎の骨構造の再構築を達成しました。脊髄神経構造は、MRIにおけるDixon-w配列のハイパスフィルタリングによって再構築されました。腰椎構造と脊髄神経癒合のデジタルモデルと点群データ?...

ディスカッション

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...

資料

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