DOI: 10.25881/20728255_2023_19_1_99

Авторы

Климовский С.Д., Газарян Г.Г., Кричман М.Д.

ГБУЗ «ГКБ им. А.К. Ерамишанцева», Москва

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 технологии.

Ключевые слова: интракраниальные аневризмы, эндоваскулярное вмешательство, трехмерное моделирование, 3D-печать, обучение, планирование.

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. [URL].

9. Mankovich NJ, Samson D, Pratt W, et al. Surgical planning using three-dimensional 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 patient-specific 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.

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 НМХЦ им. Н.И. Пирогова. 2024;19(1):99-105. https://doi.org/10.25881/20728255_2023_19_1_99