3D打印技術已有近40年的歷史了,目前3D打印技術在醫學中的多個領域都有實踐,從備受關注的連體雙胞胎分離手術到手術規劃、患者咨詢、學生教育等等,而其中最常見的應用則是構建特定患者的人體解剖學3D打印模型,通常稱為即時醫療(Point-of-Care)3D打印,這一技術已幫助過成千上萬的患者進行了有效治療。
即時醫療3D打印是將患者的磁共振成像(MRI)或CT掃描結果轉換為3D表面重建(通常為STL或3Mf),然后發送至3D打印機打印出來,打印這一操作可以在醫院完成,也可以由第三方機構或醫院經營的托管公司來完成。醫院普及即時醫療3D打印的驅動因素有很多,但基本上都離不開以下幾點:
改善治療效果,節約時間和成本
拓展解剖學知識
提升外科醫生信心
提高手術準確性
如果外科醫生拿到患者的精確解剖模型,則可以根據模型進行術前規劃、溝通和培訓,從而提高手術精準性,縮短手術時間,為醫院節約成本。現在,越來越多的醫生開始信任并希望采用3D模型。
即時醫療3D打印軟件
新思科技早在20多年前就推出了Simpleware?軟件,致力于簡化將DICOM圖像數據轉換為3D打印模型的過程。近年來,新思科技收集了大量來自臨床醫生和客戶的反饋,并基于這些反饋,投入了大量精力和資源對手動工作流程的用戶界面/體驗進行了全新升級。
新思科技已將行業領先的計算資源充分投入到自動化和AI技術中,并推出了Simpleware ScanIP Medical和3D打印工具包功能。通過使用Simpleware軟件,開發者們在制備3D打印DICOM數據時無需再切換不同的軟件程序,同時還可以:
在Simpleware ScanIP Medical已獲FDA許可和CE認證的軟件環境內工作,并使用Stratasys、Formlabs、HP和Rize 3D打印機進行3D打印
對目標區域進行分割解剖學掃描,如骨骼、肌肉和其他組織
使用多種工具切割、鏤空、壓印文本、創建接頭、構建模型平臺以及制作針腳和接頭
使用來自CT圖像數據或壁厚的灰度值,將彩圖應用于骨密度的3D模型中
應用彩色打樣并檢查印刷適應性,第一時間獲得精準模型
導出STL、3MF、OBJ等所有標準3D打印格式
下圖為用Simpleware生成的3D模型示例(左)和醫院用等效3D打印模型(右)。圖1為用Simpleware AS Ortho自動分割的半個骨盆,表面顯示骨密度。圖2為用支撐結構組合成的下顱骨及下頜骨模型。圖3為用Simpleware AS Cardio自動分割房室和血管的心臟模型。
即時醫療3D打印現已從臨床條件苛刻、依賴手動方法的稀有技術演化為需要擴展工作流程的公認技術。然而,手動和緩慢的圖像分割仍是技術發展的主要瓶頸。盡管如此,Simpleware在3D打印自動化各類應用中仍有出色表現:
在軟件界面以Python和C#編寫腳本,通過API、宏命令和log轉換輕松創建腳本,為重復任務自定義工具集和工作流程
使用現成的AI自動分割和標記工具Simpleware AS Ortho和Simpleware AS Cardio附加模塊。這些工具適用于心臟、肩、髖、膝、踝等部位,且會不斷增加
部署Simpleware Custom Modeler附件。這是新思科技與客戶共同開發、完全自定義的AI自動分割解決方案,旨在提供針對需求的優化解決方案
案例分析
美國佛羅里達州心血管外科高級項目實驗室(APL)曾使用3D解剖學模型規劃手術、培訓同事并為患者提供咨詢服務。APL已經創建了包括心臟、大腦、脊椎、四肢及其他器官等500多個模型。此外,該醫院還利用Simpleware AI工具實現了常規工作流程的自動化。
Simpleware軟件中3D打印就緒模型的側視圖(A1)和橫向視圖(B1),以及用Stratasys J750 Digital Anatomy打印機生成的3D打印最終解剖學模型(A2、B2),橙色區域為病理學部分。
上圖所示是醫院為一名16歲的患者創建的左冠狀動脈異常起源模型。Simpleware ScanIP Medical載入患者心臟CT數據后,由自動分割模塊Simpleware AS Cardio進行一鍵分割并標記數據,同時用Simpleware 3D打印工具包完成其他3D打印準備工作。通過這一方法,處理數據的時間大幅縮短,兩小時的生物醫學工程步驟變為15分鐘。最后,Stratasys J750 Digital Anatomy 3D打印機生成了最終模型,并使用不同顏色表示心臟的不同區域,協助手術完成。
在這一案例中,醫院打造的患者心臟比例模型對手術的規劃和實施幫助極大,這也充分肯定了新思科技的Simpleware平臺所提供的先進即時醫療解決方案的價值。
3D打印的未來
3D打印技術在醫學領域的應用(如3D解剖學模型)已經越來越廣泛,且被越來越多的醫療機構和患者所接受。這一技術的優勢非常明顯,盡管3D醫療打印技術的前期投入成本會很高,但它仍可以幫助醫院提高盈利能力,且可以幫助醫生更好的研究患者特異性。
新思科技的Simpleware AI工具為手動分割和標記這一主要挑戰提供了靈活的解決方案,幫助醫院更好地采用3D打印,改善治療效果。
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