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3D print for the creation of patient-specific implants for acetabular fractures
3D print for the creation of patient-specific implants for acetabular fractures
Azetabulumfrakturen stellen aufgrund ihrer komplexen anatomischen und funktionellen Merkmale eine große chirurgische Herausforderung dar. Der komplexe operative Zugangsweg sowie die unvollständige intraoperative Einsicht auf die Pathologie erschweren die Frakturversorgung. Zudem haben eine unzureichende Repositionen, lokale Komplikationen, und eine lange Trauma-zu-Operationszeit einen negativen Einfluss auf das Patientenoutcome. Die Operation ist von einer flachen Lernkurve geprägt, und das Behandlungsergebnis ist korrelierend von der Erfahrenheit des Operateurs. In den letzten Jahren haben sich additive Producktionsverfahren wie der 3D Druck deutlich weiterentwickelt. Diese Arbeit hat das Ziel, die Qualität der Behandlung von Azetabulumsfrakturen durch den Einsatz von 3D gedruckten Modellen zu verbessern. Ein patientenspezifisches Modell kann hier für drei Einsatzbereiche verwendet werden: Die Diagnostik, die Frakturklassifikation und Operationsplanung, und schlussendlich auch zur patientenspezifischen Implantatanpassung am Modell noch vor oder während der Operation. Besonders für den letzten Einsatzbereich ist die Modellgenauigkeit von höchster Bedeutung. Da es sich um eine neue Technologie handelt, gibt es aktuell keine Gold-Standard Methode für die Validierung von medizinischen Druckmodellen, obwohl dies von diversen Fachgesellschaften gefordert wird. In dieser Arbeit wurde eine open-source innerkrankenhäusliche Prozesskette entwickelt, welche sowohl den Druck, die Validierung als auch die Operationsplanung ermöglicht. Da eine Behandlungsverzögerung zudem negative Auswirkungen auf das Patientenoutcome hat, wurde ein Oberflächenfilter entwickelt, welcher die Druckzeit um 70% reduziert. Dieser ermöglicht außerdem die Reposition von Fragmenten am Modell ohne aufwendige manuelle Segmentierungsarbeit. Die Modelle konnten so gemittelt in unter 12 Stunden produziert werden. Des weiteren wurde eine neuartige Validierungsmethode entwickelt, welche speziell für den Einsatz an 3D gedruckten Modellen, welche für die Verwendung in der Operationsplanung vorgesehen sind, konzipiert ist. Diese weist nicht lediglich auf lokale Defekte hin, sondern bietet dem Operateur zusammenhängende, sichere Bereiche an, in welchen das Modell lediglich geringe Oberflächenabweichungen aufweist. Dies geschieht mittels ambiger, rigider Registrierungen. Somit wird die mögliche Dislokation eines an sich korrekt gedruckten Frakturfragments in Betracht gezogen. Durch die vorgestellte Prozesskette wurden insgesamt über 32 Patienten behandelt, eine abschließende klinische Studie zeigte ein zufriedenstellendes Operationsergebnis und Patientenoutcome aller eingeschlossenen Patienten., Acetabular fractures present a major surgical challenge due to their complex anatomic and functional features. The complex surgical approach, as well as incomplete intraoperative insight into pathology, complicates fracture management. In addition, inadequate reductions, local complications, and long trauma-to-operation time have a negative impact on patient outcome. The surgery is characterized by a flat learning curve, and the treatment outcome is correlative to the experience of the surgeon. In recent years, additive production techniques as 3D printing have evolved significantly. This work aims to improve the quality of acetabular fracture treatment by using printed models. A patient-specific model can be used here for three applications: Diagnostics, classification and surgical planning, and finally for patient-specific implant fitting on the model before or during surgery. Especially for the last field of application, model accuracy is of utmost importance. Since this is a new technology, there is currently no gold standard method for validating 3D printed medical models, although it is required by various scientific societies. In this work, an open-source in-hospital pipeline was developed to enable printing, validation, and surgical planning. Furthermore, since treatment delay has a negative impact on patient outcome, a surface filter was developed that reduces printing time by 70%. This also allows fragments to be repositioned on the model without extensive dedicated manual segmentation work. The models could thus be produced in less than 12 hours on average. In addition, a novel validation method was developed that is specifically designed for the use on 3D printed models intended for use in surgery. This does not merely identify local defects, but provides the surgeon with safe zones in which the model has deviations below a definable threshold. This is done by means of ambivalent rigid registrations. Thus, the possible dislocation of an intrinsically correctly printed fragment is taken into account. A total of more than 32 patients were treated by the presented pipeline, a final clinical study showed a satisfactory surgical result and patient outcome of all patients included.
3D-Druck, Segmentierung, Registrierung, Chirurgie, Azetabulum
Andreß, Sebastian
2022
Englisch
Universitätsbibliothek der Ludwig-Maximilians-Universität München
Andreß, Sebastian (2022): 3D print for the creation of patient-specific implants for acetabular fractures = 3D Druck zur Erstellung patientenspezifischer Implantate bei Azetabulumfrakturen. Dissertation, LMU München: Medizinische Fakultät
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Abstract

Azetabulumfrakturen stellen aufgrund ihrer komplexen anatomischen und funktionellen Merkmale eine große chirurgische Herausforderung dar. Der komplexe operative Zugangsweg sowie die unvollständige intraoperative Einsicht auf die Pathologie erschweren die Frakturversorgung. Zudem haben eine unzureichende Repositionen, lokale Komplikationen, und eine lange Trauma-zu-Operationszeit einen negativen Einfluss auf das Patientenoutcome. Die Operation ist von einer flachen Lernkurve geprägt, und das Behandlungsergebnis ist korrelierend von der Erfahrenheit des Operateurs. In den letzten Jahren haben sich additive Producktionsverfahren wie der 3D Druck deutlich weiterentwickelt. Diese Arbeit hat das Ziel, die Qualität der Behandlung von Azetabulumsfrakturen durch den Einsatz von 3D gedruckten Modellen zu verbessern. Ein patientenspezifisches Modell kann hier für drei Einsatzbereiche verwendet werden: Die Diagnostik, die Frakturklassifikation und Operationsplanung, und schlussendlich auch zur patientenspezifischen Implantatanpassung am Modell noch vor oder während der Operation. Besonders für den letzten Einsatzbereich ist die Modellgenauigkeit von höchster Bedeutung. Da es sich um eine neue Technologie handelt, gibt es aktuell keine Gold-Standard Methode für die Validierung von medizinischen Druckmodellen, obwohl dies von diversen Fachgesellschaften gefordert wird. In dieser Arbeit wurde eine open-source innerkrankenhäusliche Prozesskette entwickelt, welche sowohl den Druck, die Validierung als auch die Operationsplanung ermöglicht. Da eine Behandlungsverzögerung zudem negative Auswirkungen auf das Patientenoutcome hat, wurde ein Oberflächenfilter entwickelt, welcher die Druckzeit um 70% reduziert. Dieser ermöglicht außerdem die Reposition von Fragmenten am Modell ohne aufwendige manuelle Segmentierungsarbeit. Die Modelle konnten so gemittelt in unter 12 Stunden produziert werden. Des weiteren wurde eine neuartige Validierungsmethode entwickelt, welche speziell für den Einsatz an 3D gedruckten Modellen, welche für die Verwendung in der Operationsplanung vorgesehen sind, konzipiert ist. Diese weist nicht lediglich auf lokale Defekte hin, sondern bietet dem Operateur zusammenhängende, sichere Bereiche an, in welchen das Modell lediglich geringe Oberflächenabweichungen aufweist. Dies geschieht mittels ambiger, rigider Registrierungen. Somit wird die mögliche Dislokation eines an sich korrekt gedruckten Frakturfragments in Betracht gezogen. Durch die vorgestellte Prozesskette wurden insgesamt über 32 Patienten behandelt, eine abschließende klinische Studie zeigte ein zufriedenstellendes Operationsergebnis und Patientenoutcome aller eingeschlossenen Patienten.

Abstract

Acetabular fractures present a major surgical challenge due to their complex anatomic and functional features. The complex surgical approach, as well as incomplete intraoperative insight into pathology, complicates fracture management. In addition, inadequate reductions, local complications, and long trauma-to-operation time have a negative impact on patient outcome. The surgery is characterized by a flat learning curve, and the treatment outcome is correlative to the experience of the surgeon. In recent years, additive production techniques as 3D printing have evolved significantly. This work aims to improve the quality of acetabular fracture treatment by using printed models. A patient-specific model can be used here for three applications: Diagnostics, classification and surgical planning, and finally for patient-specific implant fitting on the model before or during surgery. Especially for the last field of application, model accuracy is of utmost importance. Since this is a new technology, there is currently no gold standard method for validating 3D printed medical models, although it is required by various scientific societies. In this work, an open-source in-hospital pipeline was developed to enable printing, validation, and surgical planning. Furthermore, since treatment delay has a negative impact on patient outcome, a surface filter was developed that reduces printing time by 70%. This also allows fragments to be repositioned on the model without extensive dedicated manual segmentation work. The models could thus be produced in less than 12 hours on average. In addition, a novel validation method was developed that is specifically designed for the use on 3D printed models intended for use in surgery. This does not merely identify local defects, but provides the surgeon with safe zones in which the model has deviations below a definable threshold. This is done by means of ambivalent rigid registrations. Thus, the possible dislocation of an intrinsically correctly printed fragment is taken into account. A total of more than 32 patients were treated by the presented pipeline, a final clinical study showed a satisfactory surgical result and patient outcome of all patients included.