增材制造在神经外科培训中的应用：开发针对患者的颅内动脉瘤柔性生物模型

《World Neurosurgery: X》：Additive Manufacturing for Neurosurgical Training: Development of Patient-Specific Intracranial Aneurysm Flexible Biomodels

　　3D打印技术制备的脑动脉瘤柔性生物模型在神经外科培训中的应用研究。该研究通过5例患者的三维旋转血管造影（3D-RA）数据，使用3D Slicer软件构建三维数字模型，经MeshMixer和Blender进行布尔运算和颅骨开窗处理，采用Creality LD-002-H LCD打印机制作出具有空心结构的柔性生物模型。实验显示模型制作时间中位数为176分钟，单件成本仅0.51美元，几何精度误差小于0.57mm。神经外科医生和住院医师的模拟手术测试表明，模型在解剖学精度、触感反馈和手术流程模拟方面均表现优异，尤其对缺乏实操经验的住院医师具有显著培训价值，验证了低成本3D打印技术在家用生物模型开发中的可行性

　　这项研究聚焦于利用3D打印技术制造具有灵活特性的脑动脉瘤生物模型，并探讨其在神经外科培训中的应用潜力。随着医学影像技术的不断发展，3D打印已经成为一种能够精确复制人体结构的创新工具。该技术通过逐层叠加材料的方式，将数字模型转化为实体模型，从而为医生和患者提供直观的解剖信息，同时为手术模拟和培训提供更加真实和实用的平台。

研究中提到的生物模型主要用于模拟脑动脉瘤的形态和功能特性，使外科医生能够在实际手术前进行充分的准备和练习。这些模型不仅可以帮助医生更好地理解复杂的解剖结构，还能在手术过程中作为参考工具，提高手术的成功率和安全性。此外，生物模型在患者教育方面也展现出重要价值，通过可视化手段增强患者对自身病情的认知，有助于建立医患之间的信任和沟通。

研究团队选取了五例患者的旋转血管造影（3D-RA）图像，利用3D Slicer?软件进行三维重建，随后通过3D打印技术使用柔性树脂制造出五种可塑性较强的生物模型。在制造过程中，模型内部被设计为空腔结构，以模拟血管的管腔特性。这种设计不仅提高了模型的临床适用性，还为手术训练提供了更接近真实情况的模拟环境。制造过程中使用的Creality? LD-002-H打印机采用LCD技术，具有较高的精度和分辨率，能够有效再现血管的细节特征。为了确保模型的质量，团队在打印后进行了清洗和紫外线固化处理，以去除残留材料并增强模型的稳定性。

在模型制造完成后，团队进行了多方面的评估，包括制造过程的效率、模型的形态准确性以及其在手术模拟中的实用性。研究结果显示，制造每个生物模型的平均时间为176分钟，材料成本为0.51美元。这些数据表明，该制造流程具有成本效益，适合大规模生产。通过使用Geomagic Wrap?软件对模型进行形态学分析，研究团队发现模型与原始数字图像之间的差异不超过0.57毫米，这表明模型在形态再现方面具有高度的精确性。这种精确性对于手术训练至关重要，因为它直接影响到医生在模拟过程中的操作体验和学习效果。

在手术模拟阶段，九名参与者（包括四名经验丰富的神经外科医生和五名住院医师）对生物模型进行了测试。测试过程中，医生们使用钛合金夹子对模型进行夹闭操作，并通过注射红色染料来验证夹闭效果。结果显示，所有参与者都认为这些生物模型在手术训练中具有实用性，能够有效提升他们的技术能力和对解剖结构的理解。特别是对于住院医师而言，这些模型为他们提供了宝贵的实践机会，使他们能够在无风险的环境中掌握复杂的手术技巧。

此外，研究还对比了以往关于3D打印脑动脉瘤模型的相关文献，发现虽然早期的研究已经证明了生物模型在手术规划和培训中的价值，但多数模型使用的是刚性材料，缺乏血管的弹性特性，无法真实模拟手术过程中的各种情况。而本研究中的生物模型采用柔性树脂，不仅能够模拟血管的形态，还能在手术过程中提供一定的触感反馈，从而提高培训的真实性和有效性。这一创新显著提升了模型的临床应用价值，使其成为神经外科培训的重要工具。

尽管本研究取得了积极的成果，但仍然存在一些局限性。首先，样本数量相对较小，可能影响研究结果的普遍适用性。其次，当前制造的模型并未包含大脑组织，这可能限制其在某些复杂手术场景中的准确性。此外，模型的制造过程仍然需要一定的技术支持和专业知识，以确保最终产品的质量和功能。这些限制为未来的研究指明了方向，即在保持成本效益的同时，进一步优化模型的材料和制造工艺，以提高其在不同手术场景中的适用性。

总的来说，这项研究为3D打印技术在神经外科领域的应用提供了新的思路和方法。通过使用柔性树脂和LCD技术，研究人员成功制造出了一系列高精度、低成本且易于复制的脑动脉瘤生物模型。这些模型不仅能够用于手术模拟和培训，还能为患者提供更直观的病情解释，从而促进医患沟通。未来的研究可以进一步探索如何在模型中加入更多的生理和病理特征，使其更接近真实的人体结构，从而更好地服务于临床实践和医学教育。