Preview

Вестник Национального медико-хирургического центра им. Н.И. Пирогова

Расширенный поиск

ПРИМЕНЕНИЕ ТРЕХМЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И ПЕЧАТИ В НЕЙРОХИРУРГИЧЕСКОМ И ЭНДОВАСКУЛЯРНОМ ЛЕЧЕНИИ ПАЦИЕНТОВ С ИНТРАКРАНИАЛЬНЫМИ АНЕВРИЗМАМИ

https://doi.org/10.25881/20728255_2024_19_1_99

Аннотация

Распространенность интракраниальных аневризм (ИА) в общей популяции составляет порядка 2-6%, частота их в качестве причины субарахноидального кровоизлияния по разным данным оценивается в 10–38%. Эндоваскулярное вмешательство является терапией первой линии, как при разрыве, так и при неразорвавшейся ИА. Специалистам, выполняющим лечебные вмешательства по поводу ИА, необходимо иметь специализированную теоретическую и практическую подготовку, поскольку специфика строения сосудистого русла, деликатность анатомического региона и вариабельность характера поражения обусловливают крайне высокую цену ошибки. Кроме того, вмешательства на интракраниальных сосудах самостоятельно выполняются резидентами и ординаторами наименее часто. Печать трехмерных моделей позволяет: более точно планировать вмешательство; проводить подбор расходного материла; использовать модель в качестве ориентира во время операции. Кроме того, это уникальный образовательный инструмент, повышающий эффективность обучения хирургическим и эндоваскулярным техникам за счет реалистичного анатомического представления и тактильного опыта. Трехмерное моделирование является перспективным, активно развивающимся направлением. Требуются дальнейшие исследования, направленные как на совершенствование методики изготовления моделей, так и на снижение её себестоимости, что поспособствует в обозримом будущем более широкому применению этой тех

Об авторах

С. Д. Климовский
ГБУЗ «ГКБ им. А.К. Ерамишанцева»
Россия


Г. Г. Газарян
ГБУЗ «ГКБ им. А.К. Ерамишанцева»
Россия


М. Д. Кричман
ГБУЗ «ГКБ им. А.К. Ерамишанцева»
Россия


Список литературы

1. Rinkel GJ, Djibuti M, Algra A, Gijn JV. Prevalence and risk of rupture of intracranial aneurysms. Stroke. 1998; 29: 251-6. doi: 10.1161/01.STR.29.1.251.

2. Ziai WC, Carhuapoma JR. Intracerebral Hemorrhage. Continuum (Minneap Minn). 2018; 24(6): 1603-1622. doi: 10.1212/CON.0000000000000672.

3. Darkwah Oppong M, Skowronek V, Pierscianek D, et al. Aneurysmal intracerebral hematoma: risk factors and surgical treatment decisions. Clin Neurol Neurosurg. 2018; 173: 1-7. doi: 10.1016/j.clineuro. 2018.07.014.

4. Brinjikji W, Lanzino G, Kallmes DF, Cloft HJ. Cerebral aneurysm treatment is beginning to shift to low volume centers. J NeuroIntervent Surg. 2013; 6(5): 349-52. doi: 10.1136/neurintsurg-2013-010811.

5. Singh V, Gress DR, Higashida RT, et al. The learning curve for coil embolization of unruptured intracranial aneurysms. Am J Neuroradiol. 2002; 23: 768-71.

6. Consoli A, Renieri L, Mura R, et al. Five to ten years follow-up after coiling of 241 patients with acutely ruptured aneurysms. Intervent Neuroradiol. 2012; 18(1): 5-13. doi: 10.1177/159101991201800101.

7. Bairamian D, Liu S, Eftekhar B. Virtual reality angiogram vs 3-dimensional printed angiogram as an educational tool — a comparative study. Neurosurgery. 2019; 85(2): E343-E349. doi: 10.1093/neuros/nyz003.

8. Hull CW, Arcadia C: United States Patent US4575330A — Apparatus for production of three-dimensional objects by stereolithography. https://patents.google.com/patent/US4575330A/en

9. Mankovich NJ, Samson D, Pratt W, et al. Surgical planning using threedimensional imaging and computer modeling. Otolaryngol Clin North Am. 1994; 27(5): 875-889.2.

10. Kim GB, Lee S, Kim H, et al. Three-dimensional printing: basic principles and applications in medicine and radiology. Korean J Radiol. 2016; 17(2): 182-197. doi: 10.3348/kjr.2016.17.2.182.

11. Chae MP, Lin F, Spychal RT, et al. 3D-printed haptic “reverse” models for preoperative planning in soft tissue reconstruction: a case report. Microsurgery. 2015; 35(2): 148-53. doi:10.1002/micr.22293.

12. Choi JW, Kim N. Clinical application of three-dimensional printing technology in craniofacial plastic surgery. Arch Plast Surg. 2015; 42(3): 267-77. doi: 10.5999/aps.2015.42.3.267.

13. Багатурия Г.О. Перспективы использования 3D-печати при планировании хирургических операций // Медицина: Теория и практика. — 2016. — Т.1. — №1. — С.26-35.

14. Tumbleston JR, Shirvanyants D, Ermoshkin N, et al. Additive manufacturing. Continuous liquid interface production of 3D objects. Science. 2015; 347(6228): 1349-52. doi: 10.1126/science.aaa239.

15. O’Reilly M, Hof M, Friedman SD, et al. Simulating tissues with 3D-printed and castable materials. J Digit Imaging. 2020; 33(5): 1280-1291. doi: 10.1007/s10278-020-00358-6.

16. Torres I, De Luccia N. Artifcial vascular models for endovascular training (3D printing). Innov Surg Sci. 2018; 3(3): 225-234. doi: 10.1515/iss-2018-0020.

17. Garcia J, Yang ZL, Mongrain R, et al. 3D printing materials and their use in medical education: a review of current technology and trends for the future. BMJ Simul Technol Enhanc Learn. 2018; 4(1): 27-40. doi: 10.1136/bmjstel-2017-000234.

18. Popescu D, Zapciu A, Amza C, et al. FDM process parameters influence over the mechanical properties of polymer specimens: a review. Polymer Testing. 2018; 69: 157-66. doi: 10.1016/j.polymertesting.2018.05.020.

19. Maragiannis D, Jackson MS, Igo SR, et al. Functional 3D printed patientspecific modeling of severe aortic stenosis. J Am Coll Cardiol. 2014; 64: 1066-8. doi: 10.1016/j.jacc.2014.05.058.

20. Maragiannis D, Jackson MS, Igo SR, et al. Replicating patient-specific severe aortic valve stenosis with functional 3D modeling. Circ Cardiovasc Imaging. 2015; 8: e003626. doi: 10.1161/circimaging.115.003626.

21. Ferrari E, Piazza G, Scoglio M, et al. Suitability of 3D printed root models for the development of transcatheter aortic root repair technologies. ASAIO J. 2019; 65(8): 874-881. doi: 10.1097/MAT.0000000000000903.

22. Stienen MN, Bartek J, Czabanka MA, et al. Neurosurgical procedures performed during residency in Europe preliminary numbers and time trends. Acta Neurochir (Wien). 2019; 161: 843-853. doi: 10.1007/s00701-019-03888-3.

23. Langridge B, Momin S, Coumbe B, et al. Systematic review of the use of 3-dimensional printing in surgical teaching and assessment. J Surg Educ. 2018; 75: 209-221. doi: 10.1016/j.jsurg.2017.06.033.

24. Kimura T, Morita A, Nishimura K, et al. Simulation of and training for cerebral aneurysm clipping with 3-dimensional models. Neurosurgery. 2009; 65: 719-25. doi: 10.1227/01.NEU.0000354350.88899.07.

25. Itagaki MW. Using 3D printed models for planning and guidance during endovascular intervention: a technical advance. Diagnostic Interv Radiol. 2015; 21(4): 338-41. doi: 10.5152/dir.2015.14469.

26. Zammar SG, El Tecle NE, El Ahmadieh TY, et al. Impact of a vascular neurosurgery simulation based course on cognitive knowledge and technical skills in European neurosurgical trainees. World Neurosurg. 2015; 84: 197-201. doi: 10.1016/j.wneu.2014.12.001.

27. Jahnke P, Schwarz FB, Ziegert M, et al. A radiopaque 3D printed, anthropomorphic phantom for simulation of CT-guided procedures. Eur Radiol. 2018; 28(11): 4818-23. doi: 10.1007/s00330-018-5481-4.

28. Randazzo M, Pisapia J, Singh N, Thawani J. 3D printing in neurosurgery: a systematic review. Surg Neurol Int. 2016; 7: 801. doi: 10.4103/2152-7806.194059.

29. Martín-Noguerol T, Paulano-Godino F, Riascos RF, et al. Hybrid computed tomography and magnetic resonance imaging 3D printed models for neurosurgery planning. Ann Transl Med. 2019; 7: 684. doi: 10.21037/atm.2019.10.109.

30. Cobb MI-PH, Taekman JM, Zomorodi AR, et al. Simulation in neurosurgery a brief review and commentary. World Neurosurg. 2016; 89: 583-6. doi: 10.1016/j.wneu.2015.11.068.

31. Mashiko T, Otani K, Kawano R, et al. Development of three-dimensional hollow elastic model for cerebral aneurysm clipping simulation enabling rapid and low cost prototyping. World Neurosurg. 2015; 83: 351-61. doi: 10.1016/j.wneu.2013.10.032.

32. Namba K, Higaki A, Kaneko N, et al. Microcatheter shaping for intracranial aneurysm coiling using the 3-dimensional printing rapid prototyping technology: preliminary result in the first 10 consecutive cases. World Neurosurg. 2015; 84: 178-86. doi: 10.1016/j.wneu.2015.03.006.

33. Harris BD, Nilsson S, Poole CM. A feasibility study for using ABS plastic and a low-cost 3D printer for patient-specific brachytherapy mould design. Australas Phys Eng Sci Med. 2015; 38: 399-412. doi: 10.1007/s13246-015-0356-3.

34. Thawani JP, Pisapia JM, Singh N, et al. Three dimensional printed modeling of an arteriovenous malformation including blood flow. World Neurosurg. 2016; 90: 675-83. e2. doi: 10.1016/j.wneu.2016.03.095.

35. Nagassa RG, McMenamin PG, Adams JW, et al. Advanced 3D printed model of middle cerebral artery aneurysms for neurosurgery simulation. 3D Print Med. 2019; 5: 11. doi: 10.1186/s41205-019-0048-9.

36. McGuire LS, Fuentes A, Alaraj A. Three-dimensional modeling in training, simulation, and surgical planning in open vascular and endovascular neurosurgery: a systematic review of the literature. World Neurosurg. 2021; 154: 53-63. doi: 10.1016/j.wneu.2021.07.057.

37. Kaufmann R, Zech CJ, Takes M, Brantner P, et al. Vascular 3D printing with a novel biological tissue mimicking resin for patient-specific procedure simulations in interventional radiology: a feasibility study. J Digit Imaging. 2022; 35: 9-20. doi: 10.1007/s10278-021-00553-z.

38. Schicho K, Figl M, Seemann R, et al. Accuracy of treatment planning based on stereolithography in computer assisted surgery. Med Phys. 2006; 33(9): 3408-17. doi: 10.1118/1.2242014.

39. Weinstock P, Prabhu SP, Flynn K, et al. Optimizing cerebrovascular surgical and endovascular procedures in children via personalized 3D printing. J Neurosurg Pediatr. 2015; 16: 584-9. doi: 10.3171/2015.3.PEDS14677.

40. Hashimoto N, Nozaki K, Takagi Y, et al. Surgery of cerebral arteriovenous malformations. Neurosurg. 2007; 61(1): 375-87. doi: 10.1227/01.NEU. 0000255491.95944.EB.

41. Wurm G, Tomancok B, Pogady P, et al. Cerebrovascular stereolithographic biomodeling for aneurysm surgery. Technical note. J Neurosurg. 2004; 100: 139-45. doi: 10.3171/jns.2004.100.1.0139.

42. Wurm G, Lehner M, Tomancok B, et al. Cerebrovascular biomodeling for aneurysm surgery: simulation-based training by means of rapid prototyping technologies. Surg Innov. 2011; 18: 294-306. doi: 10.1177/1553350610395031.

43. Dong M, Chen G, Li J, et al. Three-dimensional brain arteriovenous malformation models for clinical use and resident training. Medicine (Baltimore). 2018; 97: e9516. doi: 10.1097/MD.0000000000009516.

44. Pelargos PE, Nagasawa DT, Lagman C, et al. Utilizing virtual and augmented reality for educational and clinical enhancements in neurosurgery. J Clin Neurosci. 2017; 35: 1-4. doi: 10.1016/j.jocn.2016.09.002.

45. Kärkkäinen JM, Sandri G, Tenorio ER, et al. Simulation of endovascular aortic repair using 3D printed abdominal aortic aneurysm model and fluid pump. Cardiovasc Intervent Radiol. 2019; 42(11): 1627-34. doi: 10.1007/s00270-019-02257-y.

46. Hsu CY, Ghafari M, Alaraj A, et al. Gap-free segmentation of vascular networks with automatic image processing pipeline. Comput Biol Med. 2017; 82: 29-39. doi: 10.1016/j.compbiomed.2017.01.012.

47. Moccia S, Momi ED, Hadji SE, Mattos LS. Blood vessel segmentation algorithms — review of methods, datasets and evaluation metrics. Comput Methods Programs Biomed. 2018; 158: 71-91. doi: 10.1016/j.cmpb. 2018.02.001.


Рецензия

Для цитирования:


Климовский С.Д., Газарян Г.Г., Кричман М.Д. ПРИМЕНЕНИЕ ТРЕХМЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И ПЕЧАТИ В НЕЙРОХИРУРГИЧЕСКОМ И ЭНДОВАСКУЛЯРНОМ ЛЕЧЕНИИ ПАЦИЕНТОВ С ИНТРАКРАНИАЛЬНЫМИ АНЕВРИЗМАМИ. Вестник Национального медико-хирургического центра им. Н.И. Пирогова. 2024;19(1):99-105. https://doi.org/10.25881/20728255_2024_19_1_99

For citation:


Klimovsky S.D., Ghazaryan G.G., Krichman M.D. THREE-DIMENSIONAL MODELING AND PRINTING IN NEUROSURGICAL AND ENDOVASCULAR TREATMENT OF PATIENTS WITH INTRACRANIAL ANEURYSMS. Bulletin of Pirogov National Medical & Surgical Center. 2024;19(1):99-105. (In Russ.) https://doi.org/10.25881/20728255_2024_19_1_99

Просмотров: 15


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2072-8255 (Print)
ISSN 2782-3628 (Online)