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抽象的な

小児心臓病学 2015 - 心臓解剖学の色分けされた 3D モデルにより、先天性心疾患の構造の識別が向上 - ランディ リチャードソン - セント ジョセフ病院および医療センター

ランディ・リチャードソン

目的: 3 次元再構成による心臓 CT 血管造影 (CCTA) は、先天性心疾患の特定と特徴付けの新しい標準になりつつあります。先天性心疾患 (CHD) は、出産時に現れる心臓構造の顕著な形態学的異常であり、血行動態および機能的不一致を引き起こし、通常は早期介入と慎重な除去または治療が必要です。CHD 障害を持つ患者は、米国では出生 1,000 人中約 8 人に発生し、先天性欠陥による死亡の主な原因となっているため、医療人口の重要な部分を占めています。冠動脈造影断層撮影血管造影 (CCTA) では、ヨウ素含有造影剤の注入と CT フィルタリングを使用して、心臓に血液を送る通路を検査し、それらが狭くなっているかどうかを判断します。 CT 出力中に生成された画像は、再フォーマットして 3 次元 (3D) 画像を作成できます。この画像は、画面に表示したり、フィルムや 3D プリンターで印刷したり、電子メディアに転送したりできます。3D 印刷は、外科的および介入的計画のためのユニバーサル統合モデル (解剖モデル) を作成するのに最適な製造プロセスです。診断および治療計画に使用される画像診断法には、断層撮影 (CT)、超音波 (MR) 画像診断、および心エコー検査 (超音波) があります。臨床画像後処理およびボリューム レンダリング手法により、手術前および手術中の計画に関する豊富な情報が得られます。ただし、画像は医師が実際に作業する物理的な領域から切り離されたままです。3 次元 (3D) 印刷により、ユニバーサル統合 (または永続的特定) 解剖モデルが可能になり、臨床医は特定の時点で患者に固有の生体システムや病変を見ることができます。 3D プリントは、その付加的な物質的手法により、患者に合わせた形態を物理的に複製できる完璧な製造プロセスです。心臓血管生体構造 (以下、「解剖モデル」と呼びます) を 3D プリントして人工的に設計することは、2000 年初頭に雑誌で紹介されました。この技術の爆発的な普及により、3D プリントされた心臓モデルによって治療が拡張された臨床事例が数多く生まれました。心臓解剖モデルは、さまざまなコンテキスト分析や雑誌の出版物で紹介されています。しかし、この新しい設計拡張ツールのより広範な効果を説明しようとする研究はほとんどありません。この研究の目的は、CCTA を使用して先天性心臓疾患の 3D 複製における解剖構造の正規化された色コーディングの有効性を示すことです。

材料と方法:さまざまな解剖学的構造について、わかりやすい色分け計画が実装されました。大動脈とその枝 (冠動脈を含む) は明るい赤色で着色されました。肺動脈と静脈は、それぞれ暗い青色と暗いピンク色で着色されました。心室は、2 つの心室を区別するために、それぞれの心拍管の明るい色で着色されました。したがって、左心室は明るい赤色で着色され、右心室は明るい青色で着色されました。左心房と右心房は、それぞれ明るい赤色と青色で着色されました。気管支樹は黄色で描画されました。先天性冠動脈疾患の 5 人のランダムに選択された患者の CCTA データが選択されました。生体組織の 3D 再現は、安価なワークステーションを使用して、色なし、不規則な色、標準化された色彩計画 (上記参照) で実行されました。各色彩計画では、合計 12 個の胸部主要構造が指定を受けました。40 名の 2 年生の臨床学生からなる 3 つのグループがランダムに選択され、3 つ以上の色彩計画の 1 つが個別に指定されました。指定の構造を識別するよう求められ、その反応は ANOVA 検定を使用して物理的に分析されました。

結果:「色なし」グループでは、40 人の学生のうち 11 人が、マークされた 12 個の解剖学的構造のうち 1 つ (12 個中 0 個) を正しく認識できませんでした。このグループで正しく認識された構造の平均数は 2.5 でした。「任意の色」グループでは、正しく認識された構造の数は 1 から 9 まで変化し、平均は 5.3 個でした。「正規化された色」グループでは、正しく認識された構造の数は 4 から 11 まで変化し、平均は 6.6 個でした。これらの結果は、p 推定値 <0.0001 で、かなり大きくなっていました。

結論:標準化された色彩コード化された 3D 再現は、無作為な色彩または無彩色の 3D 再現よりも、解剖学的構造の識別可能な証明を向上させます。私たちは、この色彩コード化計画を、3D​​ 再現における先天性心臓疾患の生命システムを表示するための標準として提案します。

免責事項: この要約は人工知能ツールを使用して翻訳されており、まだレビューまたは確認されていません