Simpleware 用於患者特定手術規劃的文獻綜述

本次的文章重點是關於患者特定手術規劃的研究，來自患者特定數據的 3D 模型，例如 MRI 和 CT 掃描影像，為病理學和植入物設計提供了寶貴的見解，隨著我們不斷前進，在減少與影像資料相關的傳統瓶頸方面， Simpleware AS Ortho/CMF 和 AS Cardio 模組中使用自動分割技術展現出了巨大的潛力，從而帶來更大的創新， 以下是近期有關 Simpleware 軟體文獻的一些亮點。

 

Simpleware 協助使用 3D 列印水溶性樹脂，將患者特定腦動脈建模為彈性模型

• 研究背景

將患者的醫學影像視覺化為物理 3D 模型，在醫學領域中有很多作用，從教育到臨床前準備和臨床研究。 然而目前的模型一般都是通用模型，製作成本高且耗時， 因此從醫學影像到患者特定模型，需要一個節省成本又節省時間的方法。

在這項工作中，我們提出了一種使用現成的水溶性樹脂，以及低成本桌上型 3D 列印機創建複雜 3D 犧牲模具的方法，這樣我們就能根據電腦斷層掃描血管攝影影像（CTA），用透明矽橡膠（聚二甲基矽氧烷，PDMS）在全尺寸模型中再現腦動脈樹的部分結構。

我們利用磁振造影（MRI）對模型進行分析，並與患者數據進行比較， 結果顯示兩者良好吻合，且動脈表面光滑，我們還透過再現 1 毫米通道和尖角的能力，來評估我們的方法和尖角。我們發現圓形很好的再現了，而尖角特徵則出現了一些偏差。我們的方法可以在不到 2 小時的總勞動時間內，以較低的製造成本製造出患者特定的模型。

• Simpleware 軟體的使用

本研究使用 Synopsys 的 Simpleware 軟體進行分割，並使用 Simpleware FE 模組產生匯出的 CAD 檔案，原始影像資料的跨軸平面解析度為 510×500μm，切片厚度為 400μm。 影像資料最初覆蓋整個顱骨，但在分割前被裁剪為只包括我們感興趣的腦動脈。 之後我們對影像體積進行重採樣，以獲得 300μm 的各向同性解析度。 在分割之前，我們使用了邊緣保留雙邊濾波器來減少來自周圍組織的背景雜訊。 根據先前的研究，我們只分析了威利氏環的前部，透過閾值濾波器來提取腦動脈樹的粗分割，然後使用軟體專用的梯度濾波器 "局部表面校正 "進行管壁檢測，這個濾波器使用影像背景強度來調整分割的表面，因為我們只對大動脈感興趣，所以除了顱骨的剩餘部分外，較小的分支也被手動移除。 最後在遮罩上套用體積和拓樸平滑濾波器來完成分割。 匯出的 CAD 檔案的最大和最小元素尺寸分別為 600μm 和 300μm，目標是達到插值影像的解析度。

• 結果和影響

總之新開發用於 3D 列印機的水溶性樹脂提供了一種快速、簡單的方法，可以用柔性透明的矽橡膠製作患者特定的人體模型，這些模型具有適合各種應用的特性，例如在醫學教育方面，快速製作低成本人體模型的能力是理論教學和實踐培訓的重要步驟。 除此之外，這些模型還可用於 MRI 、CT 掃描影像或多普勒超音波測量的培訓。 最後，模型還有助於臨床神經科學和個人化醫療中的動態流動模擬。

 文獻資料: Nilsson, D.P.G., Holmgren, M., Holmlund, P., Wåhlin, A., Eklund, A., Dahlberg, T., Wiklund, K., Andersson, M., 2022. Patient-specific brain arteries molded as a flexible phantom model using 3D printed water-soluble resin. Nature: Scientific Reports, 12. 

 

Simpleware 於制定全髖關節置換計畫的骨骼活動範圍邊界的應用

• 研究背景

在全髖關節置換手術（THA）前，使用電腦模擬進行術前手術規劃已逐漸成為標準做法，目的是確定最佳的植入位置，從而最大限度地減少脫位、磨損和腿長不一致等手術後併發症。然而目前方法的局限性之一，是缺乏可當作手術規劃目標的特定受試者參考運動範圍（ROM）的資訊。只考慮了有限的髖關節運動，這些運動既不是針對特定對象，也不能代表與所有日常生活活動（ADL）相關的所有髖關節運動。因此本研究開發了一種方法來計算特定受試者具有代表性的骨性運動範圍（B-ROM）， 這個方法可以涵蓋所有可能的關節運動，並以純關節運動的形式呈現。

當前方法的局限性在於缺乏可用作手術計劃目標的特定受試者參考運動範圍（ROM）的信息。僅考慮了有限數量的髖關節運動，這些運動都不是特定於受試者的，也不代表與所有日常生活活動（ADL）相關的所有髖關節運動。因此，本研究開發了一種方法來計算特定受試者的代表性骨骼運動範圍（B-ROM），該方法將涵蓋所有可能的關節運動並以純關節運動的形式呈現。

• Simpleware 軟體的使用

使用 Simpleware ScanIP 軟體根據 CT 影像建立骨骼幾何結構並識別標誌。我們將 DICOM 或 CT 影像匯入 ScanIP，然後進行立方或各向同性重採樣並裁剪感興趣區域，然後使用下灰度閾值和上灰度閾值對骨盆和股骨進行半自動分割，隨後進行形態學閉合操作，以閉合分割光罩內的孔。最後，從光罩構建 3D 幾何模型，隨後匯出為 STL 檔案進行模擬。

骨盆的四個標誌如下：(a) 右髂前上棘(ASISRight)，(b) 左髂前上棘(ASISLeft)，(c) 右恥骨結節(PTUBRight) ，(d) 左側恥骨結節(PTUBLeft)，在股骨幾何形狀的情況下，確定了兩個標誌：(a) 外上髁 (EPILateral)，(b) 內上髁 (EPIMadial)。

使用 Simpleware ScanIP 軟體從 CT 影像中建立骨骼幾何模型並識別標記。 DICOM CT 影像被導入 ScanIP，然後進行立方或各向同性重採樣並裁剪感興趣區域， 然後使用下灰度和上灰度閾值對骨盆和股骨進行半自動分割，隨後進行形態學封閉操作，以封閉分割掩模內的孔洞。 最後，根據掩模建立三維幾何體，並匯出為 STL 檔案以進行模擬。

• 結果和影響

該方法涵蓋了每種潛在的ADL，因此可以進行更全面的手術規劃，因為可以最佳化植入物的位置，從而最大限度地提高無撞擊的 ROM，進而最大限度地減少臨床併發症。

文獻資料: Palit, A., King, R., Pierrepont, J., Williams, M.A., 2022. Development of bony range of motion (B-ROM) boundary for total hip replacement planning. Computer Methods and Programs in Medicine, 222.

 

Simplware 協助研究不同程度體力活動的臀大肌內脂肪

• 研究背景

我們的目的是確定臀大肌（GMAX）脂肪浸潤是否與不同的程度的運動量有關。 辨識並量化不同運動量受試者臀大肌肉內脂肪含量的差異，可為評估臀部肌肉健康提供一種新工具。

這是一項橫斷面研究，共有 70 名受試者接受了骨盆迪克森核磁共振檢查， 依運動量由低到高分為四組，分別為因髖關節疼痛而不活動的患者，依每週運動時數分為低、中、高運動量組的健康受試者（HS）。 我們透過自動測量 Dixon 影像中的脂肪分數 (FF)，估算出每位受試者的 GMAX 肌肉脂肪含量。 我們也測量了 GMAX 體積和瘦體積，並以瘦體重進行了標準化處理。 統計分析還包括體重指數（BMI）和年齡的影響，其中患者組的 FF 值明顯高於其他三組 HS 組，中位數分別為 26.2%、17.8%、16.7% 和 13.7%，P < 0.001。 與所有其他組別相比，高運動量組的標準化瘦體積明顯較大（p < 0.001、p = 0.002 和 p = 0.02）。 透過分層線性迴歸分析，我們發現髖部疼痛、體力活動量少、女性和高 BMI，在統計上是預測 GMAX 脂肪浸潤增加的重要因素。

• Simpleware 軟體的使用          

我們使用自動工具估算 GMAX IMF 含量，可透過 Dixon 影像計算 GMAX 的 FF值，這個工具是 Simpleware ScanIP 的內部插件，基於多圖集分割方法，採用了一個包含 15 個手動分割的 Dixon 掃描圖庫，與大多數使用肌肉橫截面積 (CSA) 來研究脂肪含量的研究不同，我們的工具獲得的是整個 3D 肌肉體積的平均 FF 值，這個方法可自動產生同相 Dixon 影像中左右 GMAX 的 3D 標籤，即代表影像中每塊肌肉的體素集標籤。 接下來，我們透過平均 FF 影像的標籤體素值來計算 GMAX FF 平均值，後者是脂肪影像與水和脂肪影像總和的比率影像。 平均而言，每個 GMAX 標籤的平均值為 1.2 × 106 個體素。 在 32 位受試者中，我們發現兩組受試者的 FF 誤差低於 0.6%。 由此得出的每個標籤的平均 FF 值量化了 GMAX IMF，後者是骨骼肌床中骨骼肌纖維之間的脂肪組織庫，需要與 IMAT 區分開來，後者是深筋膜下方和相鄰肌群之間的脂肪。

• 結果和影響

在這項工作中，我們使用自動化工具計算 GMAX 肌肉中的 FF 值，以衡量四組不同運動程度受試者的 GMAX IMF 含量。 我們報告了這些組別 GMAX IMF 含量的新定量數據，這些群體既有因髖關節疼痛而減少運動的患者，也有每週運動超過 8 小時的高運動量受試者，包括經驗豐富的馬拉松運動員，髖關節疼痛患者組的 IMF 含量明顯高於三組 HS 組，而高活動量組的 IMF 含量明顯低於低活動量組。 我們發現，髖關節疼痛、低運動量、女性、高 BMI是 GMAX 脂肪滲透的預測因素，即使在健康受試者中也是如此，這些結果表明，在臨床試驗和臨床實踐中，GMAX FF 的自動測量可用於定量評估肌肉健康、活動能力和肌少症。

文獻資料: Belzunce, M.A., Henckel. J., Di Laura, A., Hart, A., 2022. Intramuscular fat in gluteus maximus for different levels of physical activity. Nature: Scientific Reports, 11.

 

Simpleware 協助髖關節置換手術中邊緣磨損的體內定位

• 研究背景

髖臼邊緣負荷是金屬髖關節置換手術磨損率增加的一個原因，最終導致置換手術失敗，雖然這種磨損模式在檢索分析中經常出現，但本研究旨在確定它們在體內的位置，並研究它們跟髖臼組件定位的關係。

• Simpleware 軟體的使用

首先將每位患者修訂前的全骨盆 CT 掃描影像匯入 Synopsys Simpleware ScanIP，當作數位影像和 DICOM 影像的匿名堆疊。 這些影像被編譯成由體素組成的 3D 影像，每個體素都有自己的灰階強度，而材料密度決定了CT 成像過程中的 X 射線衰減，因此也決定了這些體素的灰階值，這樣就可以將患者骨盆和 BHR 髖關節植入物（CoCrMo）的計算模型從其他材料中分割出來。

這是透過一種稱為 "閾值化 "的半自動化過程來實現的，該過程涉及定義代表每種材料的灰階值範圍，灰階範圍約為 130 到 1,200 之間，用於從每個影像堆疊中分離骨骼，而 BHR 植入物則使用高於 1,800 的灰階值範圍進行分割。由於灰階值的大小會根據掃描參數而異，因此需要使用者自行判斷決定。 計算後處理工具僅用於去除模型中的金屬偽影，而不會影響解剖尺寸，而自動配準功能用於將 BHR CAD 模型與從 CT 掃描中分割出的實際髖臼組件共同配準，需要手動輸入以完善擬合結果，其中包括選擇邊緣和穩定鰭等標記，來為對齊提供資訊。

體內髖臼邊緣磨損的位置是透過 Simpleware ScanIP 軟體來進行確定，與組件定位測量一樣，APP 被當作患者之間的標準化參考，定義了一個稱為髖臼杯-APP（CAPP）的平面，該平面與 APP 平行，並與 BHR 髖臼杯開口中心相交， CAPP 與髖臼組件邊緣相交的兩個點，被用來定義測量系統 0 度 和 180 度的極限，在髖臼邊緣平面內，從這兩點形成垂直軸和水平軸，將關節面分為四個像限，由於其與 APP 的關係，0 度被認為是垂直站立時骨盆位置的代表，然後對組件位置進行中和，實現髖臼組件邊緣的垂直視圖，並對垂直軸進行適當定位，並測量邊緣磨損疤痕兩個界限之間相對於垂直軸的角度。由於本研究包括右側和左側植入物，所以髖臼邊緣的前半部和後半部分別以正角和負角表示。

為了可視化與骨盆解剖相關的體內磨損位置，我們從 Simpleware ScanIP 中匯出了植入物及其半骨盆，然後把它重新匯入 SolidWorks，在 SolidWorks 中，可以將原始 CAD 模型和共同註冊的磨損圖與穩定鰭重新對齊。

• 結果和影響

總而言之，研究發現髖臼邊緣磨損在體內主要集中在前上方位置，這與先前的報告一致，即在大部分步行步態中，髖關節力被導向前方，由於邊緣磨損始終位於髖臼上緣 ，這也支持了先前的理論，即間隙、覆蓋角弧度和傾斜度對 MOM 髖關節置換手術中邊緣負荷的影響，首次發現的檢索證據表明，髖臼前傾角對軸承接觸片的 AP 位置和邊緣磨損有影響，進一步採用這種新方法可以深入了解髖關節置換手術中的的負荷分佈情況，並改進目前對髖臼組件定位的最佳和安全區域的定義。

文獻資料: Bergiers, S., Hothi, H., Henckel, J., Di Laura, A., Belzune, M., Skinner, J., Hart, A., 2021. The in vivo location of edge-wear in hip arthroplasties: combining pre-revision 3D CT imaging with retrieval analysis. Bone Joint Research, 10, pp. 639-649.

 

資料來源: Simpleware 官網

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