Разработка виртуальных моделей предоперационного планирования сложных разрывов

Введение в виртуальное моделирование в ортопедической хирургии

Сложные переломы — с участием нескольких фрагментов, внутрисуставного расширения или значительного сокращения — представляют собой некоторые из самых сложных сценариев в ортопедической травматологии. Традиционное предоперационное планирование в значительной степени зависит от двумерных рентгенограмм и психической реконструкции переломов хирурга. Однако присущие ограничения 2D-визуализации часто приводят к недооценке сложности переломов, недостаточному выбору имплантатов и неоптимальным хирургическим подходам. За последнее десятилетие разработка виртуальных трехмерных (3D) моделей, полученных из компьютерной томографии (КТ) или магнитно-резонансной томографии (МРТ), появилась в качестве преобразующего инструмента для предоперационного планирования. Эти компьютерные реплики позволяют хирургам взаимодействовать с анатомией пациента в цифровой среде, тем самым улучшая диагностику, уменьшая интраоперационные сюрпризы и в конечном итоге улучшая результаты лечения пациентов.

В этой статье подробно рассматривается, как создаются виртуальные модели, их клинические применения для комплексного управления переломами, доказательства их преимуществ и текущих инноваций, таких как дополненная реальность и 3D-печать, которые готовы к дальнейшей революции в ортопедическом хирургическом планировании.

Эволюция от 2D до 3D предоперационного планирования

Ограничения обычных рентгенограмм

В течение десятилетий простые рентгенограммы служили единственным способом визуализации для оценки переломов. В то время как экономически эффективные и широко доступные рентгеновские лучи проектируют трехмерную структуру на двумерную плоскость, что приводит к наложению фрагментов костей, плохой визуализации суставных поверхностей и неспособности измерять вращательные деформации. Исследования показали, что вариабельность меж- и внутри-наблюдателей в классификации переломов значительно выше, когда полагаются исключительно на 2D-изображение. Эта неопределенность может перевести в субоптимальные хирургические планы, особенно для переломов ацетабулы, плато голени, кальканея и дистального радиуса.

Переход к кросс-секциональной визуализации

Введение КТ и МРТ обеспечило осевые, корональные и сагиттальные срезы, которые улучшили характеристику переломов. Тем не менее, даже с многоплановыми переформатами хирургу все еще приходилось мысленно интегрировать срезы в когерентную 3D-картину. Эта когнитивная задача требовательна и подвержена ошибкам, особенно в сложных моделях с несколькими смещенными фрагментами. Следующим логическим шагом было использовать вычислительную мощность для преобразования данных изображения в осязаемые 3D-модели, которыми можно манипулировать, измерять и практически уменьшать.

Ранние работы в 1990-х годах были сосредоточены на рендеринге объемов и поверхностных реконструкциях, но эти методы требовали дорогостоящих рабочих станций и специализированных знаний. Сегодня доступное программное обеспечение и облачная обработка демократизировали доступ, что делает виртуальное моделирование возможным даже в условиях ограниченных ресурсов. Для исторической перспективы развития от 2D до 3D-планирования читатели могут обратиться к всестороннему обзору Ries et al. (2020) в Журнале костной и совместной хирургии [FLT: 1] .

Разработка виртуальных моделей: пошаговый процесс

Приобретение изображений и соображения качества

Основой любой виртуальной модели являются высококачественные данные визуализации. Для большинства ортопедических применений рекомендуется КТ с толщиной ≤1 мм для захвата тонкой костной детали. Сканирование должно простираться по меньшей мере на 5 см выше и ниже перелома, чтобы включить соответствующие поверхности суставов. Пациенты должны быть расположены в стандартизированной ориентации, чтобы минимизировать металлический артефакт от внешних фиксаторов или имплантатов, которые уже могут быть на месте. Особое внимание следует уделять оптимизации настроек окна / уровня во время приобретения для сохранения корковых и трабекулярных краев костей.

Сегментация и 3D-реконструкция

Сегментация — это процесс изоляции кости (и, при желании, мягких тканей) от окружающих структур в каждом срезе изображения. Современные программные пакеты, такие как Mimics (Materialise), OsiriX (Pixmeo) или инструменты с открытым исходным кодом, такие как 3D Slicer, используют комбинацию порогового роста, роста региона и ручного редактирования. Оператор определяет диапазон единиц Hounsfield (HU), который захватывает кость, а затем уточняет маску, чтобы исключить соседние сосуды, аппаратное обеспечение или артефакты. Для сложных переломов каждый крупный фрагмент может потребоваться сегментировать в качестве отдельной метки, чтобы позволить независимые манипуляции позже.

После сегментирования 3D-сетка поверхности генерируется с использованием алгоритмов, таких как марширующие кубы. Полученная модель может быть визуализирована в реалистичных цветах поверхности, полупрозрачно для отображения внутренней архитектуры или с цветными фрагментами. Количество треугольников в сетке влияет как на визуальное качество, так и на вычислительную нагрузку; баланс обычно достигается примерно в 200 000-500 000 треугольников для целей хирургического планирования.

Валидация и уточнение

Перед использованием виртуальной модели для планирования ее точность должна быть проверена. Это часто делается путем сравнения геометрических измерений из модели с теми, которые взяты непосредственно из набора данных КТ (например, объем фрагмента, угол смещения). В некоторых центрах используется тест «цифровой фантом», где известный стандарт сканируется и реконструируется для количественной оценки ошибки. Допустимая толерантность обычно составляет <1 мм для линейных измерений и <2° для угловых измерений. После валидации модель экспортируется в стандартном формате (STL, OBJ или PLY) для использования в программном обеспечении планирования.

Ключевые технологии, позволяющие виртуальное моделирование

Несколько технологических достижений ускорили внедрение виртуальных моделей в ортопедию:

Высокопроизводительные вычисления (FLT:0) — современные рабочие станции с ускорением GPU могут реконструировать и визуализировать сложные 3D-модели за считанные секунды, в то время как старые системы занимали часы.
Алгоритмы расширенной сегментации — Полуавтоматизированные инструменты глубокого обучения (например, сверточные нейронные сети) теперь помогают сегментировать кости и даже хрящи с почти человеческой точностью, сокращая ручной труд.
Облачные платформы для совместной работы — такие услуги, как виртуальное хирургическое планирование (VSP) от таких компаний, как Stryker и DePuy Synthes, позволяют хирургам загружать данные КТ и получать 3D-модели и хирургические руководства в течение нескольких дней, облегчая доступ к опыту планирования без собственных инженерных команд.
Интеграция с электронными медицинскими записями — Некоторые учреждения внедряют виртуальные модели непосредственно в радиологические системы PACS, позволяя проводить параллельное сравнение с оригинальными сканами во время предоперационных конференций.

Для обзора новейших программных средств обзор Böhm et al. в Der Unfallchirurg (2022) предоставляет практическое руководство для хирургов-ортопедов.

Клинические применения в комплексном преоперационном планировании переломов

Ацетабулярные переломы

Ацетабулярные переломы являются одними из самых технически сложных из-за их сложной трехмерной анатомии и близости нейрососудистых структур. Виртуальные модели позволяют хирургам классифицировать перелом по системе Леторнель-Джудет с более высокой надежностью. Повернув модель, они могут оценить ориентацию задней колонки, передней колонки и четырехугольной пластины. Виртуальное восстановление включает в себя манипулирование каждым фрагментом для выравнивания с неповрежденным контралатеральным гемипелвисом (зеркальным). Этот шаг помогает определить целесообразность одноступенчатого сокращения, необходимость комбинированных подходов и оптимальную форму реконструкционных пластин. Исследования сообщают, что при использовании хирургами 3D-планирования они с большей вероятностью выберут правильный подход и достигнут анатомического восстановления, особенно для сложных связанных переломов обеих колонок.

Переломы плато Тибиал

При переломах плато голени степень суставной депрессии, ориентация линии перелома и вовлечение задних кондилом являются критическими особенностями. Виртуальные модели, полученные из КТ с высоким разрешением, могут использоваться для имитации введения инструментов редукции (например, остеотомов, джойстиков) и для планирования размещения аппаратного обеспечения - избегая внутрисуставного проникновения винта. Предоперационное виртуальное планирование также облегчает специфическое для пациента оборудование для депрессивных фрагментов, где 3D-печатный «джиг» предназначен для руководства возвышением хирурга. Литература предполагает, что такое планирование уменьшает оперативное время и использование флюороскопии при улучшении качества редукции суставов.

Кальканеальные и пилоновые трещины

Внутрисуставные переломы кальканея и голеничного плафонда часто включают в себя несколько небольших фрагментов, которые трудно осмыслить в 2D. Виртуальные модели позволяют хирургу последовательно уменьшать виртуальную среду перелома, определяя, какие фрагменты могут быть уменьшены через ограниченные разрезы по сравнению с теми, которые требуют экстенсильного воздействия. Модель также может использоваться для моделирования размещения внешних фиксаторных позиций штифта вдали от будущих окончательных зон имплантата. В переломах кальканея способность оценивать фрагмент тали сустентакулума и заднюю грань в 3D, как было показано, улучшает выбор подхода (расширяемая боковая против синусовой тарси) и конфигурацию имплантата.

Интеграция с другими хирургическими технологиями

3D-печать моделей и руководств

Возможно, наиболее проксимальным применением виртуальных моделей является их экспорт в 3D-печать. Физические пластиковые или смолистые реплики перелома кости могут использоваться для практического моделирования, интраоперационной справки и обучения пациентов. При печати в биосовместимых материалах, направляющие для резки пациента или направляющие для сверления могут быть стерилизованы и использованы непосредственно в операционной. Эти руководства предназначены для идеального размещения на поверхности кости, указывая точную траекторию для размещения винта или местоположение для остеотомии. Сочетание виртуального планирования и 3D-печати было особенно успешным в сложных тазовых и ацетабулярных реконструкциях.

Дополненная реальность и смешанная реальность

Новые системы дополненной реальности (AR) накладывают виртуальные модели на представление хирурга о фактическом хирургическом поле, используя головные дисплеи (например, Microsoft HoloLens) или проекционные системы. В то время как все еще в раннем клиническом принятии, AR может помочь визуализировать глубокие линии переломов, траектории сверления и подтвердить снижение без постоянной флюороскопии. Основными проблемами являются точность регистрации (приведение виртуальной модели в соответствие с фактической анатомией пациента), дизайн пользовательского интерфейса и кривая обучения. Ранние пилотные исследования в хирургии позвоночника и тазобедренного сустава являются многообещающими, и многоцентровые испытания проводятся для оценки фиксации переломов с помощью AR.

Подробное обсуждение применения АР в ортопедии см. в недавнем систематическом обзоре Вагнера и др. в Injury (2023) .

Доказательства и преимущества виртуального предоперационного планирования

Улучшенная хирургическая точность

Многочисленные сравнительные исследования показали, что виртуальное планирование уменьшает несоответствие между запланированными и достигнутыми сокращениями. В ацетабулярной хирургии скорость анатомического сокращения (пробелы и шаги <2 мм) значительно выше в случаях, которые использовали 3D-планирование. Аналогично, при переломах тазобедренного плато послеоперационный отрыв суставной поверхности в среднем на 1,5 мм меньше, чем при обычном планировании.

Сокращение операционного времени и кровопотери

Поскольку хирург уже мысленно репетировал шаги сокращения и аппаратные позиции, интраоперационное принятие решений ускоряется. Оперативная экономия времени колеблется от 20 до 45 минут в зависимости от сложности перелома. Это, в свою очередь, снижает потерю крови, воздействие анестезии и риск осложнений ран. Перспективное когортное исследование Mao et al. (2021) в Журнале ортопедической травмы сообщило о сокращении оперативного времени для переломов кальканея при использовании виртуального планирования.

Улучшенная командная коммуникация и образование

Виртуальные модели служат общим визуальным языком между хирургами, резидентами, радиологами и представителями имплантатов. Во время предоперационных конференций модель может быть повернута, обрезана и измерена в режиме реального времени, что позволяет принимать совместные решения. Они также являются отличными образовательными инструментами для обучения жителей: исследование показало, что хирургические резиденты, которые практиковались на виртуальных моделях до случая, лучше выполняли объективные оценки уменьшения переломов, чем те, кто только просматривал 2D-изображения.

Проблемы и ограничения

Несмотря на очевидные преимущества, существует несколько барьеров, препятствующих всеобщему принятию:

Время и стоимость — Создание виртуальной модели по-прежнему требует 30-60 минут ручной сегментации и проверки, даже с помощью автоматизированных инструментов. Специализированные лицензии на программное обеспечение и оборудование для 3D-печати представляют собой значительные первоначальные инвестиции. Однако, по мере улучшения сегментации на основе ИИ, ожидается, что время и стоимость уменьшатся.
Кривая обучения — Хирурги должны ознакомиться с программной средой и не могут эффективно планировать без обучения. Помогают специализированные курсы и отраслевые партнерства, но интеграция в занятые клинические рабочие процессы остается препятствием.
Управление данными (FLT:0) Управление данными (FLT:1) — Большие наборы данных КТ и 3D-файлы требуют адекватного хранения, а модели совместного использования в учреждениях вызывают проблемы с конфиденциальностью.
Точность регистрации для AR/VR — Для систем дополненной реальности идеальное выравнивание между виртуальной моделью и реальным пациентом технически сложно из-за деформации мягких тканей и позиционирования пациента.

Например, облачные коммерческие услуги, такие как предлагаемые Materialise и Stryker, теперь предоставляют модель подписки, которая снижает первоначальные затраты, и FDA ищет средства для автоматизированной сегментации ИИ.

Будущие направления

Искусственный интеллект и автоматизированное планирование

Глубокое обучение быстро продвигает автоматизированную сегментацию костей. Несколько исследовательских групп опубликовали алгоритмы, которые сегментируют бедренную кость или голени менее чем за 30 секунд с точностью, сопоставимой с ручными экспертами. Следующий шаг заключается в автоматической классификации морфологии переломов, предложении шагов по уменьшению и даже создании индивидуальных конструкций имплантатов для пациентов. Такие системы могут существенно снизить барьер для использования.

Биомеханическое моделирование

Современные виртуальные модели геометрические; они не учитывают материальные свойства костных или мышечных сил. Появляющееся программное обеспечение «биомеханического моделирования» может применять виртуальные нагрузки для оценки стабильности переломов после фиксации. Хирурги могут сравнить прогнозируемое распределение штаммов при различных конфигурациях имплантатов, потенциально избегая сбоев. Ранние примеры включают анализ конечных элементов конструкций пластин в остеопоротической кости.

Интеграция с робототехникой и навигацией

Виртуальные данные планирования могут быть переданы в хирургическую навигационную систему или роботизированную руку для выполнения плана с субмиллиметровой точностью. Это было наиболее широко принято в артропластике позвоночника и суставов, но навигация для травмы (например, чрескожная фиксация винта ацетабулярных переломов) растет. Сочетание виртуального планирования с отслеживанием в режиме реального времени может свести к минимуму разрезы и радиационное воздействие дальше.

Точка-из-за заботы 3D печать

Больницы начинают создавать собственные лаборатории 3D-печати, которые могут стать моделью или руководством в течение нескольких часов. Этот подход «точка ухода» ускоряет сроки планирования, потенциально позволяя проводить операции в тот же день или на следующий день для сложных случаев. Задача заключается в поддержании контроля качества и соблюдения нормативных требований, но профессиональные общества разрабатывают руководящие принципы.

Практические рекомендации по усыновлению

Для хирургических бригад, рассматривающих возможность внедрения виртуальных моделей для сложных переломов, предлагаются следующие шаги:

Начните с большого объема перелома типа (например, ацетабулярного или кальканала), чтобы оправдать инвестиции и генерировать опыт.
Инвестируйте в протокол КТ, который соответствует порогам качества сегментации – тонкие ломтики, минимальный артефакт.
Назначить одного или двух членов команды, чтобы стать опытным в области программного обеспечения сегментации; посещать семинары или вебинары.
Начните с виртуального планирования; добавьте 3D-печать и / или навигацию только после того, как команда будет комфортной.
Отслеживание результатов (время работы, качество сокращения, осложнения) для создания институциональных доказательств для этой техники.

Сотрудничество с биомедицинскими инженерами или специалистами по радиологической информатике может сгладить начальную кривую обучения. Промышленные саммиты (например, те, которые предлагаются DePuy Synthes) обеспечивают практическое обучение с использованием реальных клинических случаев.

Заключение

Разработка виртуальных моделей предоперационного планирования сложных переломов представляет собой сдвиг парадигмы в ортопедической хирургии. Преобразуя поперечное сечение в интерактивные 3D-репликации, хирурги получают более глубокое понимание анатомии переломов, могут имитировать стратегии сокращения и фиксации и могут более эффективно сообщать о планах со своими командами. Имеющиеся данные последовательно демонстрируют улучшение точности сокращения, сокращение оперативного времени и лучшие результаты пациентов. По мере того, как искусственный интеллект автоматизирует сегментацию, дополненная реальность накладывает модели на хирургическое поле, а биомеханическое моделирование предсказывает стабильность конструкции, эра полностью персонализированной, цифровой помощи при переломах быстро приближается. В то время как проблемы, связанные с затратами, временем и обучением, остаются, траектория указывает на то, что виртуальное планирование становится рутинным компонентом комплексного управления переломами в ближайшие пять-десять лет.

Хирурги, которые используют эти технологии сегодня, не только улучшают уход за своими нынешними пациентами, но и развивают навыки и инфраструктуру, необходимые для будущего ортопедической хирургии травмы.