CTデータの再構成が遅すぎますか?ビットマップ技術により、1時間以内に脳の3Dデータを取得できる

医療分野では3Dプリント技術の応用事例が増えていますが、解決されていない技術的な問題点はまだ多くあります。例えば、CTデータの3D再構成から3Dプリント可能なモデルデータを取得するプロセスは依然として比較的長く、手術の進行に影響を与えています。 2018年6月1日、アンタークティックベアは海外メディアから、ハーバード大学とMITの研究者らが、1時間以内に3Dプリントできる詳細な人間の脳モデルを抽出する簡単な方法を提案したことを知った。

理論的には、MRI や CT スキャンなどの医療用画像技術は高解像度の画像を生成することができ、モデルは 3D プリンターを使用して印刷できます。しかし、MITの大学院生スティーブン・キーティング氏は、野球ボール大の腫瘍を除去する手術後に自分の脳を調べようとしたとき、既存の方法は時間がかかり、面倒で、重要な特徴を正確に明らかにできないことに気づいた。

キーティング氏は専門家と協力し、MRI や CT スキャン画像をこれまでにないほど詳細な物理モデルに素早く変換できる新しい技術を開発しました。

この新しい方法は、複雑な画像を簡単に 3D プリントできる形式に変換する高速かつ高精度な方法を提供します。重要なのは、ディザビットマップを使用して印刷することです。ディザビットマップとは、グレースケール画像の各ピクセルが一連の白黒ピクセルに変換され、ピクセル自体が異なる色になるのではなく、黒のピクセルの密度によって異なるグレーの色合いが定義されるデジタルファイル形式です。

白黒の新聞紙の画像と同様に、陰影はさまざまなサイズの黒インクのドットを使用して表現され、特定の領域に存在する黒のピクセルが多いほど暗くなります。ディザリングビットマップでは、さまざまなグレーの色合いのすべてのピクセルを黒または白のピクセルの混合に単純化することで、3D プリンターが 2 つの異なる材料を使用して複雑な医療画像を印刷できるようになり、元のデータの微妙な変化をすべて高い精度と速度で保持できます。

研究者らはビットマップベースの3Dプリント技術を使用して、人間の目で識別できる解像度まで、元のMRIデータに存在するすべての詳細レベルを忠実に保存したキーティングの脳と腫瘍のモデルを作成した。同じアプローチを使用して、さまざまな材料を使用して人間の心臓弁の可変剛性モデルを印刷することもできました。これにより、機械的特性の勾配を持つモデルが作成され、プラークが弁機能に実際に及ぼす影響についての洞察が得られました。

「私たちの方法は、高いレベルの詳細を保存し、医療モデルの 3D プリントに使用できるだけでなく、多くの時間と費用を節約できます」とウィーバー氏は言います。「たとえば、健康な人間の足の CT スキャンを、内部の骨構造、骨髄、腱、筋肉、軟部組織、皮膚のすべてを含めて手動でセグメント化すると、高度な訓練を受けた専門家であっても 30 時間以上かかりますが、私たちは 1 時間未満でそれを行うことができました。」

△アハメド・ホスニー氏はスティーブン・キーティング氏の腫瘍モデルを手に持ち、スティーブン・キーティング氏は自身の頭蓋骨モデルを手に持ち、ジェームズ・ウィーバー氏はキーティング氏のMRIスキャンモデルを手に持っています。

研究者たちは、この方法によって、3D プリントが日常的な検査や診断、さらには患者教育のためのより実用的なツールとなることを期待している。「現在、極めてリスクの高いケースを除いて、病院が3Dプリント用に画像データを手作業で分割する専門家チームを雇うのはコストがかかりすぎる。私たちはそれを変えたいと考えている」と、ウィス研究所の研究員アハメド・ホスニー氏は語った。

「今後5年以内に、CTスキャンやMRIスキャンを受けた患者は誰でも、数日以内にスキャンの3Dプリントモデルを入手できるようになると思います」とウィーバー氏は語った。

出典: 3ders

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