このプロトコルは、人体の解剖学的構造の複雑なCTおよびMRI画像を満たし、両方のタイプのイメージングのそれぞれの利点を活用しています。これは、医用画像の分野で重要な革新です。融合モデルでは、医師はCTからの骨構造とMRIからのより柔らかい組織構造の両方を見ることができます。
さらに、3Dモデルは、手術ロボットの正確な3Dナビゲーションに使用できます。この技術は、超音波画像融合などのマルチモーダル融合を必要とするほとんどすべての高齢者に適用できます。3D融合モデルは、仲裁前の計画と仲裁後の評価にとっても非常に重要です。
このテクノロジーを使用すると、マルチモーダルイメージングからの洞察を同時に得ることができます。異なる次元の視点が同期して展開され、診断と治療のプロセスが進化します。まず、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。
単一のCT 2012 Bソフトウェアを開き、スキャンプロトコルSpineRoutine_1からデータを受信します。スライスの厚さが 1 ミリメートルで、マトリックス サイズが 512 x 512 ピクセルで、ピクセル間隔が 0.3320 ミリメートルです。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。
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。3D ボリューム内の各スライスをグラフィカルユーザーインターフェイスまたは GUI で表示します。次に、強盗関数によって椎骨HRCTデータの強度分布を視覚化します。
ノイズクリーンサブプロセスを呼び出して、HRCTデータファイルパーツの下でデバイスによって形成された信号ノイズを削除します。そして、同じパスの下で椎骨機能サブプロセスを使用して、3Dボリュームでもある椎骨モデルを取得しますが、骨構造のみです。ハイパスフィルターパラメータと190から1, 656の強度範囲を使用してください。
Dixon-In シーケンスと Dixon_W シーケンスの両方の部分で 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。3Dボリュームを構成する個々のスライスを視覚化し、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。脊髄神経機能を使用して、ハイパスフィルターパラメータと180〜643の強度範囲で脊髄神経モデルを再構築します。
Dixon_Wシーケンスの神経信号が非常に高いため、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。脊髄神経サブプロセスが終了したら、GUIで生成されたモデルを確認します。3 つの 3D ボリュームを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、同じ椎骨構造を含んでいます。また、DIXON-InとDixon_Wのモデルは同じ座標を持っています。3 つのモデル ファイル名を、融合モデルを生成するための入力として椎骨融合サブプロセスに入れます。
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、椎骨固定術機能を使用して融合座標を微調整します。このプロセスには、座標方向の 6 次元に対するパラメータ調整が含まれます。
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。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 アルゴリズムを使用してエクスポート操作を実行します。
融合モデルを入力します。マテリアライズMimicsバージョン20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、エクスポート操作を実行します。[ファイル]タブの下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。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。CTとMRIのマルチモーダル融合モデルは、選択的背側根切開術またはSDRの術前計画とトレーニングに使用されます。
HRCT データからのボリューム内のスライスの GUI を次の図に示します。このGUIにより、外科医はすべてのCTデータに含まれる脊椎構造を見ることができます。ここに示すグラフィック画像は、椎骨HRCTデータの強度分布を表しています。
この定量的情報は、椎骨構造のフィルタリング範囲を決定するのに役立ちます。選択的背側根切開術またはSDRの計画とトレーニングのための3D印刷モデルをこの画像に示します。骨や神経などの構造を軽蔑し区別するために、さまざまな色の染料が使用されます。
脊髄神経構造は黄色に染色され、対応する手術領域のL4およびL5セグメントの椎弓板は、赤および青の染色によって区別される。骨構造は透明な樹脂材料を使用して印刷されているため、医師は骨構造を通して椎弓板の下の神経構造を観察することができます。同等、非感受性、またはマルチモーダル融合技術は、医師が1つのモデルでさまざまな次元から情報を取得できるため、さまざまな新しいアプリケーションをもたらすはずです。
医用画像ベースの診断治療と外科的ナビゲーションは、医用画像分野におけるマルチモーダル融合技術の主な戦場です。
