先天性心疾患の研究に3Dプリントモデルを使用する

出典: 広西付加製造協会

最近発表された「3D プリント用の正確な先天性心疾患モデルの生成」では、研究者らが先天性心疾患 (CHD) 患者の診断、治療、計画のための 3D プリントを調査しました。冠状動脈性心疾患は通常、出生時に存在し、世界中の科学者によってさまざまな研究が行われていますが、3D医療画像を使用しても分析することは困難です。研究者らは、3D プリントが最近、臨床現場で「広く採用」されるようになり、次のような改善をもたらしていると指摘しています。
臨床的意思決定
介入計画
医師と患者のコミュニケーション
医学教育の改善

(上) CHD における大きな構造変異の例。正常な心臓の解剖学（a）では、PA は RV に接続されています。しかし、肺動脈閉鎖症（b）では、PAはかなり小さくなり、Aoの減少につながります。共通動脈幹（c）では、Ao が RV と LV に接続し、PA が Ao に接続します。 (下) 私たちのデータセット内の肺動脈閉鎖症と総動脈幹症の例。これらは正常な心臓の解剖とは大きく異なります。

この研究のデータセットでは、ディープラーニングとグラフマッチングを組み合わせて、CHD患者の心臓全体と大血管のセグメンテーションを行いました。患者の年齢は1か月から21歳までで、大多数は1か月から2歳でした。研究は 16 症例のうち 14 種類の CHD を対象としており、その中には最も一般的な 8 種類の心房中隔欠損症 (ASD)、房室中隔欠損症 (AVSD)、動脈管開存症 (PDA)、肺動脈狭窄症 (PS)、心室中隔欠損症 (VSD)、合併血管疾患 (CA)、ファロー四徴症 (ToF)、大血管転位症 (TGA) が含まれていました。

提案されたフレームワークの概要心臓全体と大血管のセグメンテーションにディープラーニングとグラフマッチングを組み合わせる CHD では、マルチモーダルな心臓全体のセグメンテーション手法を使用した研究が数多く行われており、セグメンテーション用の 3D U-net と単純な畳み込みニューラルネットワークの組み合わせを使用することで「最先端のパフォーマンス」が実現されていると研究者は説明しています。ラベル位置の予測。別の手法では、ラベルの位置予測に基本的な単純な畳み込みニューラルネットワークを使用し、別の手法では、血液プールのセグメンテーションに血液プールと心筋を使用します。

「CHDにおける心臓構造と血管接続の大きな変化を考慮すると、既存の方法のほとんどすべては、CHDにおける心臓全体と大血管のセグメンテーションを効果的に実行することができない」と研究者らは述べた。研究者らは、ディープラーニングとグラフマッチングを使用してグラフマッチングの可能性を実現し、合計68枚のCT画像コレクションでDiceスコアの11.9%の向上を達成した。フレームワークには以下が含まれます。
植栽対象エリア
心室と心筋のセグメンテーション
血液プールのセグメンテーション
心室と心筋の菲薄化
グラフマッチング<br /> セグメンテーションの結果は評価のためにSailner J501Proに印刷され、研究者たちはこのプロセスに約3〜4時間を要した。研究者らは、3Dプリントモデルは正確で、形状と接続が明確であり、細い冠状血管などの小さな改良が必要であると評価した。

「私たちはまた、若干の手動改良を加えたセグメンテーション結果の一部を印刷し、それが臨床用途に適用できることを示した」と研究者らは結論付けた。 3D プリントモデルは、特に学生だけでなく患者とその家族にもより多くの教育を提供できるため、医療分野のさまざまな分野で役立つことが証明されています。術前段階および実際の手術中の手術計画モデル。

（上）最先端の手法であるSeg-CNN [12]と我々の手法の視覚的な比較。赤い円は、実際の結果との違いを強調表示します。 (下) 当社の方法と若干の改良を加えて 3D プリントしたモデルの例。

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