Оценка геометрических отклонений, возникающих при воспроизведении трёхмерных моделей средствами аддитивного производства, по данным компьютерной томографии
- Авторы: Ширшин А.В.1,2, Железняк И.С.1, Малаховский В.Н.1, Кушнарев С.В.1, Горина Н.С.1
-
Учреждения:
- Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова
- Национальный исследовательский университет ИТМО
- Выпуск: Том 2, № 3 (2021)
- Страницы: 277-288
- Раздел: Технические отчеты
- URL: https://journals.rcsi.science/DD/article/view/63680
- DOI: https://doi.org/10.17816/DD63680
- ID: 63680
Цитировать
Аннотация
Обоснование. Технологии трёхмерного моделирования и трёхмерной печати к настоящему времени нашли применение в различных областях клинической и фундаментальной медицины, преимущественно хирургической направленности. Говоря о предоперационной подготовке хирургов, соответствие напечатанных изделий анатомии пациента может играть важную роль в оценке патологических изменений и способах их коррекции. Определение отклонений размеров получаемых моделей сопряжено с этическими и техническими трудностями, связанными с необходимостью определения эталона и проведения большого количества измерений соответственно. В настоящей работе предлагаются использование в качестве эталона геометрической фигуры с заранее известными размерами и оценка линейных отклонений при помощи итеративного алгоритма ближайших точек для каждой из вершин полученной средствами прототипирования полигональной сетки.
Цель ― оценить геометрические отклонения, возникающие при воспроизведении объектов, имитирующих костную ткань, средствами трёхмерного моделирования (на основе данных компьютерной томографии) и аддитивного производства.
Материалы и методы. Для создания исходного объекта использовали программу FreeCAD, редактирование полигональных сеток проводили в программах Blender и Meshmixer. 3D-печать моделей выполняли на принтере Ender-3 из содержащего частицы меди PLA-пластика BFCopper. Сканирование производили 128-срезовым компьютерным томографом Philips Ingenuity CT. Серии томографических изображений загружали в программу 3D Slicer, где на их основе создавали виртуальные модели методами автоматической (с пороговыми значениями 500 HU, 0 HU, -500 HU, -750 HU) и ручной сегментации. Сравнение исходных и воспроизведённых моделей производили на основе итеративного алгоритма ближайших точек в программе CloudCompare.
Результаты. В зависимости от метода сегментации объём воспроизведённых моделей превышал объём соответствующих исходных моделей на 1–27%. Средние значения линейных отклонений полигональных сеток воспроизведённых моделей от исходных составили 0,03–0,41 мм. Сравнение значений интегральных сумм линейных отклонений и изменений объёма моделей с использованием коэффициента ранговой корреляции Спирмена показало между ними значимую корреляционную связь (ρ=0,83; tэмп=5,27, p=0,05).
Заключение. Геометрические параметры воспроизводимого объекта неизбежно изменяются, при этом искажение больше зависит от выбранного способа сегментации, чем от общих масштабов модели или её частей. Использование ручного способа сегментации может привести к большему искажению линейных размеров (по сравнению с автоматическим), но позволяет сохранить все необходимые анатомические структуры.
Полный текст
Открыть статью на сайте журналаОб авторах
Александр Вадимович Ширшин
Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова; Национальный исследовательский университет ИТМО
Автор, ответственный за переписку.
Email: asmdot@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-1494-9626
SPIN-код: 4412-0498
Россия, 194044, Санкт-Петербург, ул. Академика Лебедева, д. 6Ж; 197101, Санкт-Петербург, Кронверкский пр., 49
Игорь Сергеевич Железняк
Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова
Email: igzh@bk.ru
ORCID iD: 0000-0001-7383-512X
SPIN-код: 1450-5053
доктор медицинских наук, доцент
Россия, 194044, Санкт-Петербург, ул. Академика Лебедева, д. 6ЖВладимир Николаевич Малаховский
Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова
Email: malakhovskyvova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-0663-9345
SPIN-код: 2014-6335
доктор медицинских наук, профессор, ассистент кафедры
Россия, 194044, Санкт-Петербург, ул. Академика Лебедева, д. 6ЖСергей Владимирович Кушнарев
Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова
Email: S.v.kushnarev@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-2841-2990
SPIN-код: 5859-0480
кандидат медицинских наук
Россия, 194044, Санкт-Петербург, ул. Академика Лебедева, д. 6ЖНаталья Сергеевна Горина
Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова
Email: natali_bgmu@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-6220-8195
SPIN-код: 8175-6746
Россия, 194044, Санкт-Петербург, ул. Академика Лебедева, д. 6Ж
Список литературы
- Trauner K.B. The emerging role of 3D printing in arthroplasty and orthopedics//Journal of Arthroplasty. 2018. Vol. 33, N 8. P. 2352–2354. doi: 10.1016/j.arth.2018.02.033
- Randazzo M., Pisapia J.M., Singh N., Thawani J.P. 3D printing in neurosurgery: a systematic review//Surgical Neurology International. 2016. Vol. 7, Suppl. 33. P. S801–S809. doi: 10.4103/2152-7806.194059
- Meier L.M., Meineri M., Qua Hiansen J., Horlick E.M. Structural and congenital heart disease interventions: the role of three-dimensional printing//Netherlands Heart Journal. 2017. Vol. 25, N 2. P. 65–75. doi: 10.1007/s12471-016-0942-3
- Ochoa S., Segal J., Garcia N., Fischer E.A. Three-dimensional printed cardiac models for focused cardiac ultrasound instruction//Journal of Ultrasound in Medicine. 2019. Vol. 38, N 6. P. 1405–1409. doi: 10.1002/jum.14818
- Takao H., Amemiya S., Shibata E., Ohtomo K. 3D printing of preoperative simulation models of a splenic artery aneurysm: precision and accuracy//Academic Radiology. 2017. Vol. 24, N 5. P. 650–653. doi: 10.1016/j.acra.2016.12.015
- Owen B.D., Christensen G.E., Reinhardt J.M., Ryken T.C. Rapid prototype patient-specific drill template for cervical pedicle screw placement//Computer Aided Surgery. 2007. Vol. 12, N 5. P. 303–308. doi: 10.3109/10929080701662826
- Sánchez-Sánchez Á., Girón-Vallejo Ó., Ruiz-Pruneda R., et al. Three-dimensional printed model and virtual reconstruction: an extra tool for pediatric solid tumors surgery//European Journal of Pediatric Surgery Reports. 2018. Vol. 6, N 1. P. e70–e76. doi: 10.1055/s-0038-1672165
- Choi J.Y., Choi J.H., Kim N.K., et al. Analysis of errors in medical rapid prototyping models//International Journal of Oral and Maxillofacial Surgery. 2002. Vol. 31, N 1. P. 23–32. doi: 10.1054/ijom.2000.0135
- Kwun J.D., Kim H.J., Park J., et al. Open wedge high tibial osteotomy using three-dimensional printed models: experimental analysis using porcine bone//Knee. 2017. Vol. 24, N 1. P. 16–22. doi: 10.1016/j.knee.2016.09.026
- Chung M., Radacsi N., Robert C., et al. On the optimization of low-cost FDM 3D printers for accurate replication of patient-specific abdominal aortic aneurysm geometry. Version 2//3D Printing in Medicine. 2018. Vol. 4, N 1. P. 2. doi: 10.1186/s41205-017-0023-2
- El-Katatny I., Masood S.H., Morsi Y.S. Error analysis of FDM fabricated medical replicas//Rapid Prototyping Journal. 2010. Vol. 16, N 1. P. 36–43. doi: 10.1108/13552541011011695
- Salmi M., Paloheimo K.S., Tuomi J., et al. Accuracy of medical models made by additive manufacturing (rapid manufacturing)//Journal of Craniomaxillofacial Surgery. 2013. Vol. 41, N 7. P. 603–609. doi: 10.1016/j.jcms.2012.11.041
- Mitsouras D., Liacouras P., Imanzadeh A., et al. Medical 3D printing for the radiologist//Radiographics. 2015. Vol. 35, N 7. P. 1965–1988. doi: 10.1148/rg.2015140320
- Dionísio F.C., Oliveira L.S., Hernandes M.A., et al. Manual and semiautomatic segmentation of bone sarcomas on MRI have high similarity//Brazilian Journal of Medical and Biological Research. 2020. Vol. 53, N 2. P. e8962. doi: 10.1590/1414-431x20198962
- Parmar C., Rios Velazquez E., Leijenaar R., et al. Robust radiomics feature quantification using semiautomatic volumetric segmentation//PLoS One. 2014. Vol. 9, N 7. P. e102107. doi: 10.1371/journal.pone.0102107
- De Lima Moreno J.J., Liedke G.S., Soler R., et al. Imaging factors impacting on accuracy and radiation dose in 3D printing//Journal of Maxillofacial and Oral Surgery. 2018. Vol. 17, N 4. P. 582–587. doi: 10.1007/s12663-018-1098-z
- Narizzano M., Arnulfo G., Ricci S., et al. SEEG assistant: a 3DSlicer extension to support epilepsy surgery//BMC Bioinformatics. 2017. Vol. 18, N 1. P. 124. doi: 10.1186/s12859-017-1545-8.
Дополнительные файлы
![](/img/style/loading.gif)