RU2725075C2 - Three-dimensional modeling method for 3d printing when planning pancreatic resection in patients with tumor involvement - Google Patents

Three-dimensional modeling method for 3d printing when planning pancreatic resection in patients with tumor involvement Download PDF

Info

Publication number
RU2725075C2
RU2725075C2 RU2020106533A RU2020106533A RU2725075C2 RU 2725075 C2 RU2725075 C2 RU 2725075C2 RU 2020106533 A RU2020106533 A RU 2020106533A RU 2020106533 A RU2020106533 A RU 2020106533A RU 2725075 C2 RU2725075 C2 RU 2725075C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
dimensional
phase
interest
arteries
tumor
Prior art date
Application number
RU2020106533A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
RU2020106533A3 (en
RU2020106533A (en
Inventor
Ярослав Игоревич Нерестюк
Наталья Алефтиновна Рубцова
Дмитрий Владимирович Сидоров
Михаил Николаевич Федулеев
Андрей Дмитриевич Каприн
Original Assignee
Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный медицинский исследовательский центр радиологии" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НМИЦ радиологии" Минздрава России)
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный медицинский исследовательский центр радиологии" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НМИЦ радиологии" Минздрава России) filed Critical Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный медицинский исследовательский центр радиологии" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НМИЦ радиологии" Минздрава России)
Priority to RU2020106533A priority Critical patent/RU2725075C2/en
Publication of RU2020106533A publication Critical patent/RU2020106533A/en
Publication of RU2020106533A3 publication Critical patent/RU2020106533A3/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2725075C2 publication Critical patent/RU2725075C2/en

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B34/00Computer-aided surgery; Manipulators or robots specially adapted for use in surgery
    • A61B34/10Computer-aided planning, simulation or modelling of surgical operations
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B33ADDITIVE MANUFACTURING TECHNOLOGY
    • B33YADDITIVE MANUFACTURING, i.e. MANUFACTURING OF THREE-DIMENSIONAL [3-D] OBJECTS BY ADDITIVE DEPOSITION, ADDITIVE AGGLOMERATION OR ADDITIVE LAYERING, e.g. BY 3-D PRINTING, STEREOLITHOGRAPHY OR SELECTIVE LASER SINTERING
    • B33Y50/00Data acquisition or data processing for additive manufacturing
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Robotics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Materials Engineering (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)

Abstract

FIELD: medicine.SUBSTANCE: invention refers to medicine, radiation diagnostics and can be used for 3D modeling for 3D printing when planning resections of pancreas in patients with tumor involvement. It is followed by CT with intravenous bolus contrast enhancement of hepatopancreatibiliary zone by low-dose protocol to obtain phases of maximum density gradient in arteries and veins of portal system. Obtained CT images are loaded into Myrian program and anatomical segmentation of image is performed. In the first phase of contrast amplification, the arterial bed is separated, in the second phase – the portal system. 3D area of interest is created and an automatic "hepatic artery" protocol is used to isolate the arteries of the celiac-mesenterial system, as well as an automatic protocol for the portal vein "portal vein, solid filter" separation. Pancreas is separated into a phase of maximum gradient with surrounding healthy tissues. Further, the tumor is recovered using the three-dimensional interpolation method with delineation of the formation at several levels depending on the size and shape. Obtained areas of interest: arteries, veins, and tumor are displayed on one screen of three-dimensional rendering called "surface area of interest" by transportation of missing object from other phase of contrast amplification. Obtained virtual model is evaluated for presence of errors in the image by comparison with axial CT sections. Further, the obtained three-dimensional model is stored in segmentation format and loaded into the Materialize program to create a three-dimensional printing file STL-file. Obtained file is loaded into 3D print program FlashPrint and sent to 3D printer FlashForge Dreamer. On the obtained three-dimensional model, supporting structures which were created automatically in FlashPrint are deleted.EFFECT: method provides planning of pancreatic resections in patients with tumor involvement by printing a three-dimensional model of the region of interest.1 cl, 11 dwg, 1 ex

Description

Изобретение относится к медицине, лучевой диагностике и может применяться в рамках персонализированной медицины при планировании хирургического вмешательства у больных с опухолевым поражением поджелудочной железы.The invention relates to medicine, radiation diagnostics and can be used as part of personalized medicine when planning surgical intervention in patients with tumor lesion of the pancreas.

В настоящее время одной из основных принципов современной хирургической онкологии является выполнение функционально щадящих и органосохраняющих оперативных вмешательств. При опухолевом поражении поджелудочной железы радикальность оперативного вмешательства зависит от резектабельности, одним из основных вопросов которой является вовлечение сосудистых структур. В последнее время опухоли, которые ранее признавались как нерезектабельными по причине сосудистой инвазии, поддаются хирургическому лечению по причине осуществления сосудистых реконструкций. В случае проведения данного типа оперативного вмешательства на поджелудочной железе хирургу необходимо предоставить наиболее информативные и приближенные к классическим анатомическим пособиям данные об индивидуальном строении сосудов целиакомезентериального бассейна и их соотношение с опухолью. Данные классических аксиальных томограмм, мультипланарных и криволинейных реконструкций, а также объемного рендеринга уступают трехмерной модели напечатанной методом 3D-принтинга.Currently, one of the basic principles of modern surgical oncology is the implementation of functionally sparing and organ-preserving surgical interventions. In case of tumor damage to the pancreas, the radicality of the surgical intervention depends on resectability, one of the main issues of which is the involvement of vascular structures. Recently, tumors that were previously recognized as unresectable due to vascular invasion are susceptible to surgical treatment due to vascular reconstructions. In the case of this type of surgical intervention on the pancreas, the surgeon needs to provide the most informative and close to the classical anatomical aids data on the individual vessel structure of the celiac-mesenteric basin and their relationship with the tumor. The data of classical axial tomograms, multiplanar and curvilinear reconstructions, as well as volumetric rendering are inferior to the three-dimensional model printed by 3D printing.

Данные полученные при проведении стандартного протокола мультифазной КТ брюшной полости не обладают необходимыми характеристиками для полуавтоматического сегментирования гепато-панкреато-билиарной зоны, а именно наивысшего градиента плотности тканей (артерии и вен), так как:The data obtained during the standard protocol of multiphase CT of the abdominal cavity do not have the necessary characteristics for the semi-automatic segmentation of the hepato-pancreatic-biliary zone, namely the highest density gradient of tissues (arteries and veins), since:

- отсутствуют фазы максимальной плотности контрастного препарата в сосудах, что затрудняет полуавтомотическую сегментацию, приводя к увеличению времени обработки;- there are no phases of maximum density of the contrast agent in the vessels, which complicates semi-automatic segmentation, leading to an increase in processing time;

- коэффициенты ослабления рентгеновского излучения законтрастированной крови в просветах артерий и вен при стандартном протоколе сканирования с напряжением на рентгеновской трубке 120 кВ ниже, чем при низкодозовом протоколе с напряжением 100 кВ, что осложняет моделирование.- the attenuation coefficients of x-ray radiation of the contrasted blood in the lumens of arteries and veins with a standard scanning protocol with a voltage of 120 kV on the x-ray tube are lower than with a low dose protocol with a voltage of 100 kV, which complicates the modeling.

Данные мировой литературы на тему 3D-принтинга сосудов целиакомезентериального бассейна и опухоли поджелудочной железы отсутствуют. Встречаются единичные публикации только на тему виртуального моделирования гепато-панкреато-билиарной зоны со стандартными настройками протокола КТ брюшной полости (Grenacher L., Thorn М., Knaebel HP., Vetter M., Hassenpflug P., Kraus Т., Meinzer HP., Buchler M.W., Kauffmann G.W., Richter G.M. The role of 3-D imaging and computer-based postprocessing for surgery of the liver and pancreas. Rofo 2005; 177: 1219-1226; Klaub M, Schobinger M, Wolf I., Werner J., Meinzer HP., Kauczor HU., Grenacher L. Value of three-dimensional reconstructions in pancreatic carcinoma using multidetector CT: Initial results. World J Gastroenterol 2009 December 14; 15(46): 5827-5832). Преимуществом данной методики в сравнении с виртуальным трехмерным моделированием является получение «живой модели» области будущего оперативного вмешательства в масштабе 1:1.There are no world literature data on 3D printing of blood vessels of the celiac-mesenteric basin and pancreatic tumor. There are single publications only on the topic of virtual modeling of the hepatopancreatic-biliary zone with standard settings for the protocol of abdominal CT (Grenacher L., Thorn M., Knaebel HP., Vetter M., Hassenpflug P., Kraus T., Meinzer HP., Buchler MW, Kauffmann GW, Richter GM The role of 3-D imaging and computer-based postprocessing for surgery of the liver and pancreas. Rofo 2005; 177: 1219-1226; Klaub M, Schobinger M, Wolf I., Werner J. , Meinzer HP., Kauczor HU., Grenacher L. Value of three-dimensional reconstructions in pancreatic carcinoma using multidetector CT: Initial results. World J Gastroenterol 2009 December 14; 15 (46): 5827-5832). The advantage of this technique in comparison with virtual three-dimensional modeling is to obtain a “living model” of the area of future surgery in a 1: 1 scale.

К недостаткам можно отнести дополнительные временные и финансовые затраты на печать виртуальной трехмерной модели.The disadvantages include the additional time and financial costs of printing a virtual three-dimensional model.

Техническим результатом заявленного изобретения является получение КТ изображений с наибольшим градиентом плотности между структурами для наиболее быстрого и точного сегментирования для создания виртуальной модели в формате STL направляемой на 3D-принтинг.The technical result of the claimed invention is to obtain CT images with the largest density gradient between structures for the fastest and most accurate segmentation to create a virtual model in STL format directed to 3D printing.

Указанный технический результат достигается за счет того, что также как и в известном способе выполняют КТ с внутривенным болюсным контрастным усилением гепатопанкреатобилиарной зоны по низкодозовому протоколу с получением фаз наибольшего градиента плотности в артериях и венах портальной системы.The specified technical result is achieved due to the fact that, as in the known method, CT is performed with an intravenous bolus contrast enhancement of the hepatopancreatobiliary zone according to the low-dose protocol to obtain phases of the highest density gradient in the arteries and veins of the portal system.

Особенностью заявляемого способа является то, что полученные КТ изображения загружают в программу Myrian и производят анатомическую сегментацию изображения, в первой фазе контрастного усиления выделяют артериальное русло, во второй фазе -портальную систему, создают 3D область интереса и используют автоматический протокол «печеночная артерия» для выделения артерий целиакомезентериального бассейна, а также автоматический протокол для выделения портальной вены «воротная вена, твердый фильтр», образование поджелудочной железы выделяют в фазу наибольшего градиента с окружающими здоровыми тканями, далее осуществляют выделение опухоли с применением метода трехмерной интерполяции с оконтуриванием образования на нескольких уровнях в зависимости от размеров и формы, полученные области интереса: артерии, вены, и опухоль отображают на одном экране трехмерного рендеринга под названием «поверхностная область интереса» путем транспортирования недостающего объекта из другой фазы контрастного усиления, полученную виртуальную модель оценивают на наличие ошибок в изображении путем сопоставления с аксиальными КТ срезами, далее полученную трехмерную модель сохраняют в формате сегментации и загружают в программу Materialise для создания файла трехмерной печати STL-файл, полученный файл загружают в программу 3D печати FlashPrint и отправляют на 3D-принтер FlashForge Dreamer, на полученной трехмерной модели удаляют поддерживающие структуры, которые были созданы автоматически в программе FlashPrint.A feature of the proposed method is that the obtained CT images are loaded into the Myrian program and anatomical image segmentation is performed, the arterial bed is extracted in the first phase of contrast enhancement, the portal system is created in the second phase, a 3D area of interest is created and the hepatic artery automatic protocol is used to isolate arteries of the celiac arteries pool, as well as the automatic protocol for portal portal vein isolation “portal vein, solid filter”, pancreas formation is isolated in the phase of the greatest gradient with surrounding healthy tissues, then the tumor is isolated using three-dimensional interpolation with contouring of the formation at several levels depending from the size and shape, the obtained areas of interest: arteries, veins, and tumor are displayed on one screen of a three-dimensional rendering called “surface area of interest” by transporting the missing object from another phase of contrast enhancement, the resulting virtual model is assessed for errors in the image by comparing it with axial CT slices, then the resulting three-dimensional model is saved in a segmentation format and loaded into the Materialize program to create a three-dimensional print file. STL file, the resulting file is downloaded to the FlashPrint 3D printing program and sent to 3D Printer FlashForge Dreamer, on the obtained three-dimensional model, remove supporting structures that were created automatically in FlashPrint.

Способ иллюстрируется подробным описанием, клиническим примером и иллюстрациями, на которых изображено:The method is illustrated by a detailed description, clinical example and illustrations, which depict:

Фиг. 1 - загрузка в программу Myrian исследования КТ через протокол «Стандартная КТ».FIG. 1 - loading CT scan into the Myrian program through the “Standard CT” protocol.

Фиг. 2 - выбор артериальной фазы контрастного усиления.FIG. 2 - selection of the arterial phase of contrast enhancement.

Фиг. 3 - добавление новой области интереса для выделения артерий в левом окне программы в графе область интереса, с помощью инструмента «печеночная артерия».FIG. 3 - adding a new region of interest to highlight arteries in the left window of the program in the graph field of interest, using the “hepatic artery” tool.

Фиг. 4 - выделение артерий целиакомезентериального бассейна инструментом «область интереса», и отображением в правом нижнем окне результата (поверхностная область интереса включена в верхней вкладке слева).FIG. 4 - selection of the arteries of the celiac-arterial basin with the “area of interest” tool, and displaying the result in the lower right window (the surface area of interest is included in the upper tab on the left).

Фиг. 5 - добавление новой области интереса для выделения воротной вены (в левом окне программы в графе область интереса выбирают инструмент «воротная вена, твердый фильтр»).FIG. 5 - adding a new area of interest for highlighting the portal vein (in the left window of the program, in the column of interest, the tool "portal vein, solid filter" is selected).

Фиг. 6 - транспортирование через левое окно программы (правым кликом на элементах области интереса) данных о выделении воротной вены в артериальную фазу, а также выделение в артериальную фазу опухоли поджелудочной железы с отображением элементов виртуальной модели вместе.FIG. 6 - transportation through the left window of the program (by right-clicking on the elements of the region of interest) data on the isolation of the portal vein in the arterial phase, as well as the selection of the pancreatic tumor in the arterial phase with the display of the elements of the virtual model together.

Фиг. 7 - удаление избыточно выделенных элементов на трехмерном изображении с помощью инструмента «вытеснение» в режиме «поверхностная область интереса».FIG. 7 - removal of excessively selected elements in a three-dimensional image using the “extrusion” tool in the “surface area of interest” mode.

Фиг. 8 - серии с данными о сегментации.FIG. 8 - series with segmentation data.

Фиг. 9 - загрузка данных о сегментации в программу Materialise с последующим сохранением в формате STL.FIG. 9 - loading segmentation data into the Materialize program and then saving it in STL format.

Фиг. 10 - результат печати STL файла на 3D-принтереFIG. 10 - result of printing an STL file on a 3D printer

Способ осуществляют следующим образом.The method is as follows.

На КТ сканере выполняют исследование с применением системы болюс-трекинг. Напряжение на трубке выставляют 100 кВ. Скан болюс-трекинга устанавливают на уровне торакоабдоминального отдела аорты путем выделения на аксиальной томограмме области интереса (ROI). При значении коэффициента ослабления (КО) рентгеновского излучения внутри ROI+160HU осуществляют автоматический старт сканирования с минимальной задержкой 5 секунд для получения ранней артериальной фазы. Портальную фазу выполняют на 37 секунде от начала сканирования. Полученные для каждой фазы данные в виде первой и второй постконтрастных серий аксиальных томограмм реконструируют с толщиной реконструкции 0,625 мм с использованием гибридного фильтра реконструкции.On a CT scanner, a study is performed using a bolus tracking system. The voltage on the tube is set to 100 kV. The bolus tracking scan is set at the level of the thoracoabdominal aorta by highlighting the region of interest (ROI) on the axial tomogram. When the value of the attenuation coefficient (KO) of the x-ray radiation inside the ROI + 160HU is performed, the scanning is automatically started with a minimum delay of 5 seconds to obtain an early arterial phase. The portal phase is performed at 37 seconds from the start of the scan. The data obtained for each phase in the form of the first and second post-contrast series of axial tomograms are reconstructed with a reconstruction thickness of 0.625 mm using a hybrid reconstruction filter.

Далее КТ изображения загружают в программу Myrian, производят анатомическую сегментацию изображения, в первой фазе контрастного усиления выделяют артериальное русло, во второй фазе - портальную систему. Для этого создают 3D-область интереса и используют автоматический протокол «печеночная артерия» для выделения артерий целиакомезентериального бассейна, а также автоматический протокол «воротная вена, твердый фильтр» для выделения портальной вены. Образование поджелудочной железы выделяют в фазу наибольшего градиента с окружающими здоровыми тканями. Выделение опухоли поджелудочной железы осуществляется с применением метода трехмерной интерполяции с оконтуриванием образования на нескольких уровнях в зависимости от размеров и формы. Полученные области интереса (артерии, вены, опухоль) отображают на одном экране трехмерного рендеринга под названием «поверхностная область интереса» путем транспортирования недостающего объекта из другой фазы контрастного усиления. Полученную виртуальную модель оценивают на наличие ошибок в изображении путем сопоставления с аксиальными КТ срезами. При успешной сегментации трехмерная модель сохраняется в формате сегментации, который загружается в программу Materialise для создания файла трехмерной печати (STL-файл). Данный файл загружают в программу 3D печати FlashPrint для отправки на 3D-принтер FlashForge Dreamer. После этого запускают печать. Далее трехмерную модель анализируют на наличие поддерживающих структур, которые в последующем удаляют.Next, CT images are loaded into the Myrian program, anatomical image segmentation is performed, the arterial bed is isolated in the first phase of contrast enhancement, and the portal system is in the second phase. For this, a 3D region of interest is created and the automatic protocol “hepatic artery” is used to isolate the arteries of the celiac arteries pool, as well as the automatic protocol “portal vein, solid filter” to isolate the portal vein. The formation of the pancreas is distinguished in the phase of the greatest gradient with the surrounding healthy tissues. The pancreatic tumor is isolated using the method of three-dimensional interpolation with contouring of the formation at several levels depending on the size and shape. The resulting areas of interest (arteries, veins, swelling) are displayed on a single three-dimensional rendering screen called “surface area of interest” by transporting the missing object from another phase of contrast enhancement. The resulting virtual model is evaluated for the presence of errors in the image by comparison with axial CT slices. Upon successful segmentation, the three-dimensional model is saved in the segmentation format, which is loaded into the Materialize program to create a three-dimensional print file (STL file). This file is loaded into the 3D printing program FlashPrint for sending to the 3D printer FlashForge Dreamer. After that start printing. Next, a three-dimensional model is analyzed for the presence of supporting structures, which are subsequently removed.

Предложенный нами способ трехмерной реконструкции гепато-панкреато-билиарной зоны с последующей 3D-печатью основан на выполнении низкодозовой КТ в режиме двухфазного спирального сканирования с получением ранней артериальной и портальной фаз, постпроцессорной обработки изображений в программе Myrian (Intrasense, France), создании виртуальной трехмерной модели и файла STL в программе Materialise, и, наконец, отправка полученного файла на 3D-принтер через программу FlashPrint на принтер FlashForge Dreamer.Our proposed method for three-dimensional reconstruction of the hepatopancreatic-biliary zone with subsequent 3D printing is based on performing a low-dose CT scan in the two-phase spiral scan mode to obtain early arterial and portal phases, post-processing image processing in the Myrian program (Intrasense, France), and creating a virtual three-dimensional model and STL file in Materialize, and, finally, sending the resulting file to a 3D printer via FlashPrint to a FlashForge Dreamer printer.

Клинический пример.Clinical example.

Больной К., 67 лет, образование головки поджелудочной железы (аденокарцинома), состояние после химиотерапии, положительная динамика в виде уменьшения размера образования. Подготавливается к оперативному вмешательству в объеме панкреатодуоденальной резекции.Patient K., 67 years old, pancreatic head formation (adenocarcinoma), condition after chemotherapy, positive dynamics in the form of a decrease in the size of the formation. Prepared for surgery in the amount of pancreatoduodenal resection.

На КТ сканере (фирма GE Optima 660 (128-рядный томограф с толщиной одного ряда 0,4 мм)) выполнили исследование с применением системы болюс-трекинг.On a CT scanner (GE Optima 660 (128-row tomograph with a single row thickness of 0.4 mm), a study was performed using a bolus tracking system.

Напряжение на трубке выставляют 100 кВ. Скан болюс-трекинга устанавливают на уровне торакоабдоминального отдела аорты путем выделения на аксиальной томограмме области интереса (ROI). При значении коэффициента ослабления (КО) рентгеновского излучения внутри ROI+160HU осуществляют автоматический старт сканирования с минимальной задержкой 5 секунд для получения ранней артериальной фазы. Портальная фазу выполняют на 37 секунде от начала сканирования. Полученные для каждой фазы данные в виде первой и второй постконтрастных серий аксиальных томограмм реконструируют с толщиной реконструкции 0,625 мм с использованием гибридного фильтра реконструкции.The voltage on the tube is set to 100 kV. The bolus tracking scan is set at the level of the thoracoabdominal aorta by highlighting the region of interest (ROI) on the axial tomogram. When the value of the attenuation coefficient (KO) of the x-ray radiation inside the ROI + 160HU is performed, the scanning is automatically started with a minimum delay of 5 seconds to obtain an early arterial phase. The portal phase is performed at 37 seconds from the start of the scan. The data obtained for each phase in the form of the first and second post-contrast series of axial tomograms are reconstructed with a reconstruction thickness of 0.625 mm using a hybrid reconstruction filter.

Полученное изображение загружали в программу Myrian (Фиг. 1) и производили анатомическую сегментацию изображения, в первой фазе контрастного усиления выделяют артериальное русло (Фиг. 2, Фиг. 3, Фиг. 4), во второй фазе - портальную систему (Фиг. 5). Для этого создают 3D-область интереса и используют автоматический протокол «печеночная артерия» (Фиг. 3) для выделения артерий целиакомезентериального бассейна, а также автоматический протокол «воротная вена, твердый фильтр» (Фиг. 3) для выделения портальной вены. Образование поджелудочной железы выделяют в фазу наибольшего градиента с окружающими здоровыми тканями с помощью инструмента «вытеснение». Выделение опухоли поджелудочной железы осуществляли с применением метода трехмерной интерполяции с оконтуриванием образования на нескольких уровнях в зависимости от размеров и формы. Полученные области интереса (артерии, вены, опухоль) отображают на одном экране трехмерного рендеринга под названием «поверхностная область интереса» путем транспортирования недостающего объекта из другой фазы контрастного усиления (Фиг. 6, Фиг. 7). Полученную виртуальную модель оценивают на наличие ошибок в изображении путем сопоставления с аксиальными КТ срезами. При успешной сегментации трехмерная модель сохраняется в формате сегментации (Фиг. 8), который загружается в программу Materialise (Фиг. 9) для создания файла трехмерной печати (STL-файл). Данный файл загружают в программу 3D печати FlashPrint для отправки на 3D-принтер FlashForge Dreamer. После этого запускают печать. Далее трехмерную модель анализируют на наличие поддерживающих структур, которые в последующем удаляют (Фиг. 10, Фиг. 11).The resulting image was loaded into the Myrian program (Fig. 1) and anatomical image segmentation was performed; in the first phase of contrast enhancement, the arterial bed was isolated (Fig. 2, Fig. 3, Fig. 4), in the second phase, the portal system (Fig. 5) . To do this, create a 3D region of interest and use the automatic protocol “hepatic artery” (Fig. 3) to isolate the arteries of the celiac arteries pool, as well as the automatic protocol “portal vein, solid filter” (Fig. 3) to isolate the portal vein. The formation of the pancreas is distinguished in the phase of the greatest gradient with the surrounding healthy tissues using the “crowding out” tool. The pancreatic tumor was isolated using the method of three-dimensional interpolation with contouring of the formation at several levels depending on the size and shape. The obtained areas of interest (arteries, veins, swelling) are displayed on a single three-dimensional rendering screen called “surface area of interest” by transporting the missing object from another phase of contrast enhancement (Fig. 6, Fig. 7). The resulting virtual model is evaluated for the presence of errors in the image by comparison with axial CT slices. Upon successful segmentation, the three-dimensional model is saved in the segmentation format (Fig. 8), which is loaded into the Materialize program (Fig. 9) to create a three-dimensional print file (STL file). This file is loaded into the 3D printing program FlashPrint for sending to the 3D printer FlashForge Dreamer. After that start printing. Next, the three-dimensional model is analyzed for the presence of supporting structures, which are subsequently removed (Fig. 10, Fig. 11).

Трехмерная модель опухоли поджелудочной железы, сосудов может применяться в абдоминальной хирургии при планировании оперативного вмешательства для оценки расположения опухоли и возможности ее резекции. Особую пользу она представляет при планировании резекций поджелудочной железы у пациентов с редкими вариантами строения сосудов целиакомезентериального бассейна, когда анатомо-топографическое взаимоотношение опухоли с сосудами может затруднять ход операции, влиять на общее время ее продолжительности и, как следствие, увеличивать время анестезиологического пособия, кровопотери и т.д. Кроме того, 3D-модель обладает незаменимым преимуществом перед двухмерными изображениями, виртуальными трехмерными реконструкциями и патологоанатомическими препаратами при обучении студентов, ординаторов, так как наглядно демонстрирует особенности той или иной анатомической структуры.A three-dimensional model of a tumor of the pancreas and blood vessels can be used in abdominal surgery when planning surgical intervention to assess the location of the tumor and the possibility of its resection. It is of particular benefit when planning pancreatic resections in patients with rare variants of the vessel structure of the celiac-mesenteric basin, when the anatomical and topographic relationship of the tumor with the vessels can impede the course of the operation, affect the total time of its duration and, as a result, increase the time of anesthesiology, blood loss and etc. In addition, the 3D model has an indispensable advantage over two-dimensional images, virtual three-dimensional reconstructions and pathological preparations for the training of students, residents, as it clearly demonstrates the features of a particular anatomical structure.

Таким образом, предложенная методика имеет следующие преимущества: проста в выполнении; имеет низкую лучевую нагрузку; не требует большого времени на подготовку и постпроцессорную обработку; позволяет получать данные об области интереса на печатной 3D-модели, масштаб 1:1.Thus, the proposed technique has the following advantages: easy to perform; has a low radiation dose; does not require a lot of time for preparation and post-processor processing; allows to obtain data on the area of interest on a printed 3D model, scale 1: 1.

Claims (1)

Способ трехмерного моделирования для 3D печати при планировании резекций поджелудочной железы у пациентов с опухолевым поражением, включающий КТ с внутривенным болюсным контрастным усилением гепатопанкреатобилиарной зоны по низкодозовому протоколу с получением фаз наибольшего градиента плотности в артериях и венах портальной системы, отличающийся тем, что полученные КТ изображения загружают в программу Myrian и производят анатомическую сегментацию изображения, в первой фазе контрастного усиления выделяют артериальное русло, во второй фазе - портальную систему, создают 3D область интереса и используют автоматический протокол «печеночная артерия» для выделения артерий целиакомезентериального бассейна, а также автоматический протокол для выделения портальной вены «воротная вена, твердый фильтр», образование поджелудочной железы выделяют в фазу наибольшего градиента с окружающими здоровыми тканями, далее осуществляют выделение опухоли с применением метода трехмерной интерполяции с оконтуриванием образования на нескольких уровнях в зависимости от размеров и формы, полученные области интереса: артерии, вены, и опухоль отображают на одном экране трехмерного рендеринга под названием «поверхностная область интереса» путем транспортирования недостающего объекта из другой фазы контрастного усиления, полученную виртуальную модель оценивают на наличие ошибок в изображении путем сопоставления с аксиальными КТ срезами, далее полученную трехмерную модель сохраняют в формате сегментации и загружают в программу Materialise для создания файла трехмерной печати STL-файл, полученный файл загружают в программу 3D печати FlashPrint и отправляют на 3D-принтер FlashForge Dreamer, на полученной трехмерной модели удаляют поддерживающие структуры, которые были созданы автоматически в программе FlashPrint.A three-dimensional modeling method for 3D printing when planning pancreatic resections in patients with tumor lesions, including CT with an intravenous bolus contrast enhancement of the hepatopancreatobiliary zone using a low-dose protocol to obtain phases of the highest density gradient in the arteries and veins of the portal system, characterized in that the obtained CT images load into the Myrian program and produce anatomical image segmentation, in the first phase of contrast enhancement, the arterial bed is extracted, in the second phase - the portal system, a 3D area of interest is created and the automatic protocol “hepatic artery” is used to highlight the arteries of the celiac arteries pool, as well as the automatic protocol for highlighting veins “portal vein, solid filter”, pancreas formation is isolated in the phase of the greatest gradient with surrounding healthy tissues, then the tumor is isolated using the method of three-dimensional interpolation from the contour By the formation of education at several levels depending on the size and shape, the obtained areas of interest: arteries, veins, and tumor are displayed on a single three-dimensional rendering screen called “surface area of interest” by transporting the missing object from another phase of contrast enhancement, the resulting virtual model is evaluated on the presence of errors in the image by comparison with axial CT slices, then the resulting three-dimensional model is saved in a segmentation format and loaded into the Materialize program to create a three-dimensional print file, the STL file, the resulting file is downloaded to the FlashPrint 3D printing program and sent to the FlashForge Dreamer 3D printer, on the resulting three-dimensional model, supporting structures that were automatically created in FlashPrint are removed.
RU2020106533A 2020-02-12 2020-02-12 Three-dimensional modeling method for 3d printing when planning pancreatic resection in patients with tumor involvement RU2725075C2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2020106533A RU2725075C2 (en) 2020-02-12 2020-02-12 Three-dimensional modeling method for 3d printing when planning pancreatic resection in patients with tumor involvement

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2020106533A RU2725075C2 (en) 2020-02-12 2020-02-12 Three-dimensional modeling method for 3d printing when planning pancreatic resection in patients with tumor involvement

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2020106533A RU2020106533A (en) 2020-04-20
RU2020106533A3 RU2020106533A3 (en) 2020-05-28
RU2725075C2 true RU2725075C2 (en) 2020-06-29

Family

ID=70277613

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2020106533A RU2725075C2 (en) 2020-02-12 2020-02-12 Three-dimensional modeling method for 3d printing when planning pancreatic resection in patients with tumor involvement

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2725075C2 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113658475A (en) * 2021-08-19 2021-11-16 东莞雀鹏医疗信息科技有限公司 Bionic tumor structure manufacturing method and bionic tumor structure teaching aid platform

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104091347A (en) * 2014-07-26 2014-10-08 刘宇清 Intracranial tumor operation planning and simulating method based on 3D print technology
WO2016195605A1 (en) * 2015-05-29 2016-12-08 Koc Universitesi Pre-operative development of patient-specific vascular patch graft prototypes for pediatric and neonatal patients
CN109273091A (en) * 2017-07-17 2019-01-25 云南师范大学 A kind of percutaneous nephrolithy based on data in art takes stone system of virtual operation
RU2709838C1 (en) * 2019-05-15 2019-12-23 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Самарский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации Method for preoperative planning of bone osteosynthesis of long tubular bones

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104091347A (en) * 2014-07-26 2014-10-08 刘宇清 Intracranial tumor operation planning and simulating method based on 3D print technology
WO2016195605A1 (en) * 2015-05-29 2016-12-08 Koc Universitesi Pre-operative development of patient-specific vascular patch graft prototypes for pediatric and neonatal patients
CN109273091A (en) * 2017-07-17 2019-01-25 云南师范大学 A kind of percutaneous nephrolithy based on data in art takes stone system of virtual operation
RU2709838C1 (en) * 2019-05-15 2019-12-23 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Самарский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации Method for preoperative planning of bone osteosynthesis of long tubular bones

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MALYALA S. M. et al. Benefits of Additive Manufacturing Medical Model in Orbital Floor Reconstruction Surgery: A Case Study. Journal of Surgery. 2017, Volume 13, Issue 2, pp. 77-79. *
КАТОРКИН С.Е. и др. Виртуальное 3-D моделирование в хирургическом лечении хронического панкреатита. Новости хирургии. 2017, выпуск 25, номер 5, стр. 503-509. *
НЕРЕСТЮК Я.И. Виртуальная КТ панкреатоскопия в выявлении причин расширения главного панкреатического протока. Высокотехнологическая медицина. 2015, том 2, номер 2, стр. 32-37. *
НЕРЕСТЮК Я.И. Виртуальная КТ панкреатоскопия в выявлении причин расширения главного панкреатического протока. Высокотехнологическая медицина. 2015, том 2, номер 2, стр. 32-37. КАТОРКИН С.Е. и др. Виртуальное 3-D моделирование в хирургическом лечении хронического панкреатита. Новости хирургии. 2017, выпуск 25, номер 5, стр. 503-509. MALYALA S. M. et al. Benefits of Additive Manufacturing Medical Model in Orbital Floor Reconstruction Surgery: A Case Study. Journal of Surgery. 2017, Volume 13, Issue 2, pp. 77-79. *

Also Published As

Publication number Publication date
RU2020106533A3 (en) 2020-05-28
RU2020106533A (en) 2020-04-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Prokop et al. Use of maximum intensity projections in CT angiography: a basic review.
Galanski et al. Renal arterial stenoses: spiral CT angiography.
Soyer et al. Surgical segmental anatomy of the liver: demonstration with spiral CT during arterial portography and multiplanar reconstruction.
CN108305255B (en) Generation device of liver surgery cutting surface
US7813785B2 (en) Cardiac imaging system and method for planning minimally invasive direct coronary artery bypass surgery
Chong et al. Pancreatic arterial anatomy: depiction with dual-phase helical CT.
US20080317310A1 (en) Method and system for image processing and assessment of blockages of heart blood vessels
A011011011011011011kgul et al. Portal venous variations: prevalence with contrast-enhanced helical CT
Pollard et al. Quantitative evaluation of perfusion and permeability of peripheral tumors using contrast-enhanced computed tomography
CN106469449B (en) Method and device for displaying focus in medical image
Kamel et al. Liver regeneration after living adult right lobe transplantation
JP2007135858A (en) Image processor
Cheng et al. Variations of the left and middle hepatic veins: application in living related hepatic transplantation
RU2725075C2 (en) Three-dimensional modeling method for 3d printing when planning pancreatic resection in patients with tumor involvement
Eisenberg et al. Parathyroid localization, three-dimensional modeling, and percutaneous ablation techniques
Stainsby et al. Effect of prenatal diaphragmatic hernia on pulmonary arterial morphology
JP2005160784A (en) X-ray ct apparatus
Kruskal et al. How I do it: pre-operative CT scanning for adult living right lobe liver transplantation
Nakazawa et al. Segmentectomy guided by 3-dimensional images reconstructed from nonenhanced computed tomographic data
Megally et al. Role of MDCT angiography in assessment of vascular variant in potential living liver donor transplantation
CN115810083A (en) CT image processing method of pancreas-duodenum arterial arch and application thereof
Marincek et al. Multislice CT: A Practical Guide: Proceedings of the 5th International SOMATOM CT Scientific User Conference Zurich, June 2000
Palma et al. Advances in radiological anatomy of the kidney
RU2600282C2 (en) Method of anatomical sublobular pulmonary resections scheduling in patients with peripheral volumetric formations based on ct-pulmonary angiography
RU2202276C2 (en) Method for modeling surgical intervention on visceral organs