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Aug 04, 2023

Optimierung der Effizienz bei der Patientenerstellung

Scientific Reports Band 13, Artikelnummer: 12082 (2023) Diesen Artikel zitieren 1015 Zugriffe 1 Details zu altmetrischen Metriken Feldgesteuertes Design ist ein neuartiger Ansatz, der die Definition durch Gleichungen ermöglicht

Scientific Reports Band 13, Artikelnummer: 12082 (2023) Diesen Artikel zitieren

1015 Zugriffe

1 Altmetrisch

Details zu den Metriken

Feldgesteuertes Design ist ein neuartiger Ansatz, der es ermöglicht, geometrische Einheiten, sogenannte implizite Körper, durch Gleichungen zu definieren. Diese Technologie basiert nicht auf herkömmlichen geometrischen Untereinheiten wie Polygonen oder Kanten, sondern stellt räumliche Formen durch mathematische Funktionen innerhalb eines geometrischen Feldes dar. Die Vorteile in Bezug auf Rechengeschwindigkeit und Automatisierung sind offensichtlich und in der Technik, insbesondere bei Gitterstrukturen, allgemein anerkannt. Darüber hinaus erweitert das feldgesteuerte Design die Möglichkeiten des generativen Designs und erleichtert die Erstellung von Formen, die von der Software auf der Grundlage benutzerdefinierter Einschränkungen generiert werden. Angesichts dieses Potenzials schlägt dieser Artikel die Möglichkeit vor, die Software nTopology, die derzeit die einzige Software für feldgesteuertes generatives Design ist, im Kontext der patientenspezifischen Implantaterstellung für die Kiefer- und Gesichtschirurgie einzusetzen. Klinische Anwendungsszenarien, einschließlich Trauma- und orthognathischer Chirurgie, werden ebenso diskutiert wie die Integration dieser neuen Technologie in aktuelle Arbeitsabläufe der virtuellen Operationsplanung. Dieses Papier stellt die erste Anwendung des feldgesteuerten Designs in der Kiefer- und Gesichtschirurgie dar und stellt die Bedeutung dieser neuen Technologie für die Kiefer- und Gesichtschirurgie dar. Obwohl die Ergebnisse sehr vorläufig sind, da nur das Distanzfeld berücksichtigt wird, das von bestimmten Punkten der rekonstruierten Anatomie aus ermittelt wird, wird darin die Bedeutung dieser neuen Technologie vorgestellt Zukunft des personalisierten Implantatdesigns in der Chirurgie.

In der modernen Mund-, Kiefer- und Gesichtschirurgie werden zunehmend maßgeschneiderte Geräte eingesetzt, die anhand der Anatomie des Patienten als Orientierungsvorlage erstellt werden. Daher sorgen maßgeschneiderte Geräte für eine natürliche und präzise Passform am Knochen und bieten Vorteile in Bezug auf einfache Platzierung, kürzere Operationszeit und erhöhte chirurgische Genauigkeit1,2,3.

Das Aufkommen der additiven Fertigung (AM) im Gesundheitswesen gab einen starken Impuls für die sofortige Umsetzung entworfener Formen in 3D-gedruckte Implantate und weitete das Konzept der Personalisierung auf eine wachsende Zahl chirurgischer Szenarien aus. Das Design personalisierter 3D-gedruckter Implantate ist immer noch ein offenes Thema für Geräte für die Kiefer- und Gesichtschirurgie und stellt einen der Hauptgründe für die Suche nach neueren Strategien speziell für AM dar. Darüber hinaus führten Fortschritte bei computergestützten Simulationen, einschließlich der Finite-Elemente-Analyse (FEA), zu einer verbesserten Zuverlässigkeit personalisierter Implantate, die einem virtuellen biomechanischen Test unterzogen werden können, indem definierte Kräfte, Grenzen und Materialeigenschaften angewendet werden, um kritische Belastungsbereiche vorherzusagen, denen sie möglicherweise ausgesetzt sind Dies ermöglicht eine Verbesserung der Implantatform vor der Herstellung4,5,6.

Bei der Konstruktion dieser Geräte wird im Allgemeinen CAD-Software (Computer Aided Design) verwendet, um das endgültige Objekt in einer geordneten Abfolge von 3D-Modellierungsvorgängen zu modellieren, wobei von einer leeren Form ausgegangen wird und die zugrunde liegende Anatomie als Referenz verwendet wird. Dieser Prozess wird üblicherweise als „explizite Modellierung“ bezeichnet. Es ähnelt einem Konstruktionszeichnungsprozess und führt zu einem Netz mit Tesselierung und Topologie, die vom Benutzer sowie der Reihenfolge der implementierten Entwurfsvorgänge definiert werden.

In jüngster Zeit wurden in neuen Softwarepaketen ausgefeilte Algorithmen zur Darstellung impliziter Geometrie implementiert. Mathematisch gesehen wird eine implizite Oberfläche durch eine kontinuierliche Volumenfunktion F(x, y, z) = 0 auf einer unendlichen Detailebene definiert, was impliziert, dass die Oberfläche innerhalb der mathematischen Funktion existiert. Die Oberfläche wird als implizit bezeichnet, wenn die Gleichung nicht nach x, y und z gelöst wird. Die Geometrie wird explizit, wenn die Gleichung gelöst ist, und eine Näherung dieser Oberfläche wird als trianguliertes Drahtmodell (Netz) dargestellt. Die implizite Modellierung basiert ausschließlich auf Volumenfunktionen und ist damit ein leistungsstarkes Werkzeug zum Definieren, Ändern und Darstellen von 3D-Geometrie, ohne direkt ein komplexes polygonales Netzwerk aus Scheitelpunkten, Kanten und Flächen zu rendern. Daher sind implizite Körper wesentlich einfacher zu berechnen und ihre reine Form beizubehalten, da sie nicht in geometrische Untereinheiten diskretisiert werden, die die Oberflächenkontinuität nicht genau darstellen können, was auf Kosten eines anspruchsvollen Rechenaufwands geht. Implizite Körper können als Entitäten betrachtet werden, die sich auf einen Wert in jedem Punkt des 3D-Raums beziehen. Dies ähnelt der Art und Weise, wie Felder in der Physik verwendet werden, um kontinuierliche Variationen von Größen wie Temperatur, Elektromagnetismus oder Durchfluss zu definieren. Zu Entwurfszwecken definiert das Skalarfeld implizite Körper, die Gradienten der 3D-Geometrie. Derzeit ist nTopology (nTopology Inc., New York, NY, USA) die einzige Konstruktionssoftware, die einen Field-Driven-Design-Ansatz ermöglicht und so eine erhöhte Flexibilität für verschiedene komplexe Anwendungen bietet, einschließlich rechenintensiver generativer Designs und Gitterstrukturen7. Während das feldgesteuerte generative Design in unterschiedlichem Umfang in der technischen Literatur verwendet wird, ist wenig über seine Anwendung im Gesundheitswesen bekannt8,9,10. Bisher liegen keine Berichte über mögliche chirurgische Anwendungen vor, und dieser Ansatz wurde nicht speziell in der Mund-, Kiefer- und Gesichtschirurgie umgesetzt.

In diesem Artikel soll untersucht werden, ob feldgesteuertes Design eine praktikable Methode zur Erstellung maßgeschneiderter Osteosyntheseplatten für orthognathe Chirurgie und Gesichtstraumatologie unter Verwendung der nTopology-Software in Verbindung mit dem aktuellen Arbeitsablauf der computergestützten Chirurgie sein kann. Die Autoren untersuchten auch die Auswirkungen des feldgesteuerten generativen Designs (FDGD) auf die Erstellung patientenspezifischer Kiefer- und Gesichtsimplantate, insbesondere im Hinblick auf Zeitverkürzung und Automatisierung des Designprozesses.

Diese Studie wurde zwischen November 2022 und März 2023 durchgeführt. Es handelt sich um eine nichtklinische, retrospektive In-silico-Längsschnitt-Beobachtungsstudie, die anonymisierte Modelle von Patienten umfasste, die am Universitätsklinikum Udine operiert wurden. Zu den in Betracht gezogenen Verfahren gehörten orthognathe Chirurgie und Traumatologie. Angesichts des nichtklinischen Designs und des spekulativen Zwecks dieser Studie und angesichts der Tatsache, dass Simulationen an anonymisierten virtuellen Modellen durchgeführt und nicht in die klinische Praxis umgesetzt wurden, war keine ethische Genehmigung erforderlich.

Die Analysen wurden mit der folgenden Hardware durchgeführt: Apple iMac Pro (2017), Betriebssystem: Microsoft Windows, partitioniert mit Bootcamp, 32 GB RAM, CPU Intel Xeon W mit 3,2 GHz 8-Core, GPU Radeon Pro Vega 56 mit 8 GB VRAM.

Diese Studie umfasste Modelle von 10 Patienten, die sich einer konventionellen bimaxillären orthognathen Operation unterzogen, und 10 Patienten mit kraniofazialem Trauma. Die orthognathe Chirurgie wurde entweder mit Standardplatten (5 Patienten) oder patientenspezifischen Osteosyntheseplatten (5 Patienten) durchgeführt, wobei letztere Option in Fällen mit multiaxialen Skelettbewegungen, einschließlich Translationen und Rotationen in der x-, y- und z-Achse, bevorzugt wurde. Um das Verfahren zu standardisieren, wurden Traumafälle auf Frakturen des Joch-Oberkiefer-Komplexes (ZMC) und Le-Fort-I-Frakturen beschränkt. Traumafälle wurden alle mit Standard-Schaftplatten operiert. Basierend auf der Art der verwendeten Platten und ihrer Diagnose wurden die Patienten in drei Gruppen eingeteilt: Gruppe 1 umfasste orthognathe Chirurgie, die mit Standardgeräten durchgeführt wurde, Gruppe 2 umfasste orthognathe Chirurgie, die mit maßgeschneiderten Geräten durchgeführt wurde, und Gruppe 3 umfasste Unfallchirurgie, die mit Standardgeräten durchgeführt wurde.

Die chirurgische Planung für den Eingriff wurde in der 3-Matic-Software (Materialise, Leuven, BE) durchgeführt und die Projektdateien wurden jeweils in der endgültigen Planungsposition für die orthognathe Chirurgie exportiert, nämlich in der endgültigen Position des bimaxillären Komplexes und in der vollständig reponierten Fraktur Fragmentkonfiguration für die Unfallchirurgie (Abb. 3).

Um die Modellkorrespondenz zu verbessern, wurden alle Geometrien in 3-Matic (Materialise, Leuven, BE) unter Verwendung eines Neuvernetzungsalgorithmus mit den folgenden Parametern vorbereitet: adaptive Neuvernetzung, Formmaß: Schiefe, Formqualitätsschwelle: 0,836, maximaler geometrischer Fehler : 0,050, Erhaltung der Oberflächenkonturen: aktiviert.

Um die anschließende Verarbeitung innerhalb der Software für die implizite Modellierung zu erleichtern, wurden alle Unterkomponenten der verarbeiteten Geometrien in einer einzigen Einheit zusammengeführt und eine Umhüllungsoperation angewendet, um eine einzelne, vereinfachte Geometrie mit den folgenden Parametern zu erzeugen: Lückenschließabstand: 5.000; kleinstes Detail: 0,300; resultierender Offset: 0, Erhaltung der Oberflächenstruktur: aktiviert. Die Bedeutung der Umhüllung bestand darin, eine einheitliche Geometrie ohne Oberflächenunterbrechungen wie Bruchlinien, Osteotomien oder segmentierte Geometrieaushöhlungen zu schaffen, die das ordnungsgemäße Funktionieren des impliziten Modellierungsalgorithmus hätten behindern können. Darüber hinaus war der Umhüllungsvorgang von entscheidender Bedeutung für die Vereinfachung von Geometrien durch deren Konsolidierung in einer einzigen äußeren Hülle, wodurch viele Netzfehler wie umgekehrte Normalen und überlappende Dreiecke vermieden wurden. Neu vernetzte und verpackte Modelle wurden als binäre STL-Dateien exportiert.

Wie bei mehreren herkömmlichen Designansätzen begann die Plattenerstellung mit der Definition der Schraubenposition. Anstatt Zylinder zur Darstellung der Schrauben zu platzieren, definierten die Autoren lediglich einen Punkt (analytisches Grundelement) auf der Geometrie, der die theoretische Position des zukünftigen Schraubenlochs der Platte definierte. Die Punkte wurden gemäß den chirurgischen Richtlinien über den belasteten Säulen des maxillofazialen Skeletts und Regionen mit maximaler Knochendicke platziert. Eine Karte der platzierten Punkte wurde als XML-Datei exportiert. Gemäß den Anforderungen von nTopology wurden die als Skalarpunktkarte bereitgestellten Eingaben als X, Y und Z formatiert. Anschließend wurde die XML-Datei in eine CSV-Datei konvertiert. Die einzelnen Koordinatenwerte wurden durch ein Komma getrennt.

STL von umhüllten und neu vernetzten Teilen wurden in die nTopology-Software importiert, eine innovative Software, die feldgesteuertes Konstruktionsdesign ermöglicht. Da nTopology in der Lage ist, 3D-Objekte innerhalb eines Feldes darzustellen, das durch mathematische Gleichungen statt durch geometrische Einheiten beschrieben wird, kann es äußerst komplexe Geometrien mit reduziertem Rechenaufwand verarbeiten. Der notwendige Schritt bestand darin, mithilfe des Skripts „Implicit Body from Mesh“ geometrische, scheitelpunktbasierte Elemente in implizite Körper basierend auf Distanzfeldern umzuwandeln. Das Modul „Bone Plate Generator“ führte ein generatives, konformes Plattendesign durch. Zunächst wurde die Position des Schraubenlochs definiert, indem die Skalarpunktkarte im CSV-Dateiformat importiert wurde, was die Anzeige der in 3-Matic festgelegten Punkte auf dem impliziten Körper ermöglichte. Die folgenden Werte beschreiben die Plattenmerkmale parametrisch: bezüglich Plattenlöchern, Flanschgröße, Flanschtiefe und Kehlradius wurden jeweils auf 0,5 mm, 0,5 mm und 0,05 mm festgelegt; Die Spezifikationen der Knochenplatte, die Plattendicke, der Randversatz und der Filetradius variierten je nach anatomischer Lage und Art des chirurgischen Eingriffs. Nachdem diese Parameter definiert waren, wurden die Knochenplatten generativ um die vordefinierten Schraubenlöcher herum erstellt und deckten einen variablen Bereich über dem maxillofazialen Skelett ab. Die Änderung des Verrundungsradius ermöglichte Änderungen der gesamten Knochenflächenabdeckung um die vordefinierten Löcher, wodurch die Platte je nach erforderlicher Ausdehnung über die Passfläche kleiner oder größer gemacht wurde.

Abbildung 1 zeigt die Erstellung individueller Platten im Falle einer Unfallchirurgie ausgehend von einer importierten Skalarpunktkarte mit unterschiedlichem Grad des Verrundungsradius, um die Plattenabdeckung um Schraubenlöcher herum zu bestimmen.

Arbeitsphase in der nTopologie für eine kombinierte ZMC-Le Fort I-Fraktur (Gruppe 3). Durch die Definition der Grundelemente (dh der Punkte) können Schrauben berechnet und die Platte automatisch entworfen werden. Durch Erhöhen des Verrundungsradius wird der gesamte Abdeckungsbereich um die Schraubenlöcher erweitert.

Nachdem alle Platten erfolgreich generiert wurden, wurde ein Skript zur Konvertierung des impliziten Körpers in tessellierte Geometrie mit einer Fehlerschwelle von 0,1 mm angewendet. Das resultierende Netz wurde als STL-Datei exportiert. STLs wurden in zwei Gruppen unterteilt:

Wenn Punkte nahe beieinander platziert wurden, führte die Änderung des Verschmelzungsradius zu einer einzigartigen Platte.

Wenn Punkte in zusammenhängenden Gruppen, jedoch mit einem beabstandeten Bereich, platziert wurden, ergab die Änderung des Verrundungsradius die Passflächen des Schraubenlagerbereichs der Platte, den wir „Flansch“ nennen.

STLs von Platten und Flanschen wurden in 3-matic oder Geomagic Freeform (3DSystems, Rock Hill, SC, USA) importiert und mit der ursprünglichen Planung überschnitten, um zu bestimmen, welche Bereiche entsprechend den chirurgischen Anforderungen abgeschnitten oder umgestaltet werden mussten (Abb. 2). ). Während 3-matic spezifischer für traditionelle Geometrieoperationen einschließlich Boolescher Operationen und Spline-Design ist und üblicherweise als anatomisches CAD-Paket bezeichnet wird, eignet sich Freeform besser für die organische Modellierung, sodass die Kombination beider eine wertvolle Strategie zur Nachbearbeitung vorläufiger Implantatformen darstellt. Beispielsweise war es bei der Herstellung von Unterkieferplatten wichtig, eine Kerbe um den Nervus mentalis herum einzubauen, um Kompressionsverletzungen vorzubeugen. Nachdem die einzelnen Flansche getrennt waren, wurde in der Konstruktionssoftware ein Verbindungselement oder eine „Brücke“ erstellt, um eine einzelne Platte zu bilden. Abbildung 3 fasst den gesamten Ablauf zur Erstellung individueller Platten für die orthognathe Chirurgie zusammen.

(A, B) Implantate, die durch generatives Design innerhalb des Skalarfelds (implizite Körper) bestimmt wurden, sind im linken Bereich für einen Patienten der Klasse 3 dargestellt. Nach dem Zuschneiden können separate, für chirurgische Zwecke funktionsfähige Platten erhalten werden (rechtes Bild). (C, D) Implantate, die während einer Operation für einen Patienten der Klasse 2 verwendet und von einem zertifizierten Medizinhersteller hergestellt wurden (C), und Vergleich mit der entsprechenden primären Implantatform, die nach der Nachbearbeitung mithilfe eines FD-basierten Arbeitsablaufs entworfen wurde (D).

Der grafische Workflow zeigt, wie feldgesteuertes generatives Design in die kranio-maxillofaziale chirurgische Planung integriert werden kann.

Zur Durchführung der FEM-Analyse wurde in nTopology ein Volumennetz mit einer maximalen Netzkantenlänge von 1 mm und einem Wachstumsfaktor von 2 erstellt. Die Schrauben wurden durch Bindungsbeschränkungen an den entsprechenden Schraubenpositionen dargestellt. Für die Knochenplatten wurde TI–6Al–4V (mit einem Elastizitätsmodul von 113,8 GPa) angenommen, während der kortikale Knochen isotrop mit einem Elastizitätsmodul von 20 GPa modelliert wurde.

Für die Genioplastik wurde das Kinn vom Schädel getrennt. Eine Kraft von 40 N wurde entsprechend dem vorderen Digastricus-Muskel11 ausgeübt. Die Schädeldecke wurde mit einer Verschiebesicherung fixiert.

Bei den BSSO-Anwendungen (Bilateral Sagittal Split Osteotomy) wurden die Teile zusätzlich oberhalb des osteotomischen Spaltbereichs verbunden. Der vordere Teil des Implantats wurde mit 20 N pro Schraube in okzipitaler Richtung belastet.

Für die Simulation der Le Fort I-Platte wurden nur die Kräfte der beiden Kaumuskeln genutzt. Für diese Simulation wurde der Unterkiefer entfernt und die Zähne des Oberkiefers als fixiert angenommen. Auf beide Jochbögen wurde eine Kraft von 350 N in Richtung des Kaumuskels ausgeübt.

Die Leistung von nTopology im Vergleich zur herkömmlichen Designstrategie zur Erstellung einer patientenspezifischen kraniomaxillofazialen Platte wurde durch Vergleich der für die Gestaltung des entsprechenden Implantats aufgewendeten Zeit bewertet. Der Hersteller wurde gebeten, die von einem erfahrenen klinischen Ingenieur zur Verfügung gestellte Zeit zur Verfügung zu stellen, um eine kraniomaxillofaziale Platte mithilfe einer herkömmlichen CAD-Software zu entwerfen. Diese Zeit wurde mit der Zeit verglichen, die für die Entwicklung eines ähnlichen Implantats auf der Grundlage impliziter Modellierung mit nTopology aufgewendet wurde. Die Bewertung wurde separat für orthognathe Chirurgiefälle durchgeführt, wobei die Le Fort I-Platte, sowohl die BSSO-Platte als auch die Genioplastieplatte, berücksichtigt wurde, sowie für Traumafälle, einschließlich einer maßgeschneiderten Platte für Le Fort I- und ZMC-Frakturmuster. Die Zeitauswertung in nTopology umfasste die Definition von Punktkoordinaten, die Berechnungszeit innerhalb der Software und die Nachbearbeitung der primären Implantatform durch Beschneiden und Neumodellieren ungeeigneter Bereiche der Platte.

Die statistische Auswertung wurde mit der Stata-Software (Stata Corporation, College Station, TX, USA) durchgeführt. Ein zweiseitiger, gepaarter Student-t-Test wurde zwischen Zeitmessungen unter Verwendung einer herkömmlichen Designstrategie und der Zeit, die für die Generierung des entsprechenden Implantats mithilfe impliziter Modellierung aufgewendet wurde, durchgeführt. Das Signifikanzniveau wurde auf 5 % festgelegt.

Darüber hinaus wurde ein Fragebogen an fünf Kiefer- und Gesichtschirurgen ausgefüllt, um zu beurteilen, ob das in nTopology generierte Implantat die Kriterien der chirurgischen Eignung erfüllen konnte. Der Fragebogen bewertete die Eigenschaften einer konzeptionell korrekten computergenerierten Platte im Hinblick auf die chirurgische Anwendbarkeit. Der Fragebogen basierte auf der Zuordnung einer Punktzahl von 0 (null) bis 3 (maximal) zu jedem Element (Tabelle 1).

In allen Fällen gelang es dem Knochenplattengenerator, die primäre Implantatform zu erzeugen. Tabelle 2 gibt einen Überblick über die Merkmale der Patienten und die verwendete Software.

Alle Platten wurden unter standardisierten Bedingungen erzeugt: minimaler Blendradius = 5 mm, maximaler Blendradius = 20 mm; die durchschnittliche Punktzahl für die Erstellung der Oberkieferplatte beträgt 20; durchschnittliche Anzahl der für die BSSO-Erstellung der Unterkieferplatte bereitgestellten Punkte = 8; Durchschnittliche Anzahl der für die Erstellung einer Genioplastik bereitgestellten Punkte = 6. Bezüglich der Schraubenlöcher wurden die Parameter für den Lochradius für jede Platte auf 1 mm eingestellt, und alle Platten wurden mit einer Standarddicke von 1 mm entworfen.

Die durchschnittliche Rechenzeit zum Generieren eines impliziten Körpers der Oberkieferplatte nach Bereitstellung der Skalarpunktkarte betrug 5 s für die Oberkiefer-Le-Fort-I-Platte; 3 s für die Unterkiefer-BSSO-Platte (jede Seite wurde separat berechnet); 2 s für die Genioplastieplatte.

Bei Traumafällen bestand eine einzelne Platte, die den unteren Augenhöhlenrand, die Nasenstütze und die Jochbein-Oberkieferstütze bedeckte, aus durchschnittlich 14 ± 3 Punkten auf jeder Seite, was eine Rechenzeit von 15 ± 8 s erforderte. Intuitiv stellte Trauma im Vergleich zur orthognathen Chirurgie angesichts der Vielzahl von Verletzungsmechanismen und heterogenen Frakturmustern ein viel weniger standardisierbares Szenario dar.

Bei orthognathen Operationen und Traumata erfolgte die Anpassung des Lochradius nahezu augenblicklich (bis zu 1 s), wenn der Parameter entweder verdoppelt oder halbiert wurde, mit einer sofortigen Änderung des zugehörigen impliziten Körpers.

Während die Konvertierung vom Netz zum impliziten Körper schnell erfolgte (durchschnittlich 5 s, abhängig von der Größe des Objekts), war die Konvertierung vom generierten impliziten Körper (d. h. Platten oder Flansche) zu triangulierten Netzen zeitaufwändiger und rechenintensiver zum erneuten Tessellationsprozess. Die letzte Phase dauerte durchschnittlich 1 Minute und 30 Sekunden für zwei Le Fort I-Flansche im Oberkiefer und 30 Sekunden für eine einseitige BSSO-Platte und eine Genioplastieplatte, wobei die Genauigkeit auf 0,1 mm eingestellt war.

Was die Fragebogenauswertung betrifft, haben alle Chirurgen die mithilfe des impliziten Modellierungsworkflows entworfenen Platten sorgfältig überprüft und jedem Element der oben genannten Liste eine Bewertung zugewiesen. Punkt 3 war am häufigsten vertreten (58 %), gefolgt von Punkt 2 (36 %) und Punkt 1 (6 %). Detaillierte Ergebnisse des Fragebogens sind in Tabelle 3 aufgeführt.

Was den Vergleich der Entwurfszeit zwischen traditionellem Arbeitsablauf und impliziter Körpermodellierung betrifft, so führte der auf nTopology basierende Arbeitsablauf für alle Platten der orthognathen Chirurgie und des Traumas laut Studiendesign zu einer statistisch signifikanten Reduzierung der Zeit, die während der Entwurfsphasen aufgewendet wurde. Tabelle 4 enthält detaillierte Zeitmessungen für Implantate, die mit traditionellen Techniken der impliziten Körpermodellierung entworfen wurden.

Bei den FEA-Simulationen waren die höchsten Spannungen in den Implantaten rund um die Schraubenlöcher und in der Region über dem Osteotomiespalt zu verzeichnen, wobei die Werte zwischen minimal 20 und maximal 50 MPa lagen. Die Ergebnisse der FEA-Simulationen sind in Abb. 4 dargestellt, während Abb. 5 die Definition der Randbedingungen zeigt.

Ergebnisse von FEA-Simulationen, die in nTopology an maßgeschneiderten Knochenplatten für orthognathe Chirurgie durchgeführt wurden, die mithilfe impliziter Modellierung entworfen wurden. Spannungsbereiche stimmen mit Regionen maximaler biomechanischer Belastung überein, wie in der Farbkarte mit Von-Mises-Stresswerten angegeben. Die Simulation bezieht sich auf Patient 6.

Sowohl für den Oberkiefer als auch für den Unterkiefer galten Randbedingungen. Verschiebungseinschränkungen werden durch die roten Markierungen angezeigt, die auf den fixierten Knoten zeigen. Kräfte werden durch gelbe Pfeile angezeigt, die aus der Richtung der Kraft auf den belasteten Knoten zeigen. Die Verbindungsstellen zwischen Implantat und Knochen sind blau hervorgehoben. Die Simulation bezieht sich auf Patient 6.

Tabelle 5 berichtet detailliert über die konstruktiven Parameter für das feldgesteuerte generative Design.

Feldgesteuertes Design basierend auf impliziter Modellierung nutzt eine analytische Darstellung von Feldern als Grundlage zur Optimierung des Strukturdesigns. Da diese neuartige Designmethode noch sehr neu ist, gibt es in der Literatur keine klinischen Berichte über die praxisorientierte Designimplementierung zur Herstellung biomedizinischer Implantate.

Die topologische Optimierung, die als Vorläufer des feldgesteuerten Designs angesehen werden kann, wurde im medizinischen Bereich mehrfach angewendet. Diese Anwendungen sind auf den Maschinenbau beschränkt, insbesondere für den Entwurf von Gitterstrukturen, wo die Finite-Elemente-Analyse (FEA) zur Bewertung von Eigenschaften wie Steifigkeit und Verformbarkeit verwendet werden kann, die mit den Gittermustern verbunden sind, die entsprechend den Ergebnissen der Simulationen modifiziert werden12. 13,14. Die topologische Optimierung kann diese Muster somit basierend auf den Erkenntnissen biomechanischer Tests anpassen, wie Cantaboni et al.13 gezeigt haben.

Während die topologische Optimierung typischerweise Spannungs-Dehnungs-Felder verwendet, die aus einer iterativen FEA berechnet werden, und dann eine Optimierung anstrebt, um strukturelle Integrität bereitzustellen, wodurch die Menge des verwendeten Materials reduziert wird15. Die im allgemeineren feldgesteuerten Ansatz berücksichtigten Felder können unterschiedlich sein, z. B. thermische, magnetische und Strömungsgeschwindigkeitsfelder. Der Optimierungsprozess sucht nach einer Struktur, die diese verschiedenen Bereiche (gleichzeitig) und alle zusätzlichen Einschränkungen optimiert. In der aktuellen Arbeit wird als zugrunde liegendes Feld ein Distanzfeld verwendet, das aus der Netzdarstellung der anatomischen Strukturen erstellt wird. Dieses Feld stellt die Abstände zwischen jedem Punkt im Raum und den nächstgelegenen Punkten auf einer Oberfläche dar. Daher kann mit diesem Ansatz ein Design erreicht werden, das der zugrunde liegenden Knochenstruktur entspricht, dargestellt durch ein Distanzfeld. Darüber hinaus ermöglicht es einfache Änderungen an der entworfenen Struktur unter Beibehaltung der geometrischen Konformität und Einhaltung der auferlegten Einschränkungen.

Unter diesen Voraussetzungen stellt FDGD einen vielversprechenden Ansatz zur Optimierung von Zeit und Ressourcen dar und kann auch im medizinischen Bereich angewendet werden, wo ein geometrisches Feld basierend auf der zugrunde liegenden impliziten Anatomie genutzt wird, um generativ einen Vorläufer des endgültigen individuellen Implantats zu erstellen.

Unser vorgeschlagener Arbeitsablauf demonstrierte die erfolgreiche Integration impliziter Körper in aktuelle virtuelle Operationsplanungssoftware und unterstützte ein effizienteres und zeitsparenderes Verfahren zur Erstellung von Platten für die Kiefer- und Gesichtschirurgie.

Im Vergleich zur herkömmlichen expliziten Modellierung auf der Grundlage von CAD-Operationen wie Kurvenerstellung, Flächenextrusion, Booleschen Werten und Oberflächenversatz bietet das feldgesteuerte Design einen intelligenten Kompromiss zwischen Flexibilität und Einfachheit. Durch die Anwendung dieser generativen Methodik können Implantatentwicklungsprozesse erheblich verbessert und eine beispiellose Effizienz erreicht werden. Beispielsweise ermöglicht ein Feld die sofortige Kontrolle mehrerer Parameter, einschließlich der Position und des Radius jedes Schraubenlochs, der Plattendicke und der Rauheit der Oberflächenstruktur.

Herkömmlicherweise definiert der Chirurg in einer expliziten Modellierungssequenz zunächst die Position der Schraubenlöcher in der anatomischen virtuellen Nachbildung. Anschließend erfolgen mehrere Vorgänge, darunter das Definieren des Umrisses der Platte, das Extrudieren des Schablonenkörpers aus der anatomischen Schablone, das Abziehen von der Platte und das anschließende Abziehen von Schrauben von der Platte, um die endgültigen Löcher zu erzielen. Alle diese Phasen sind zeitaufwändig und können mehrere Stunden dauern. Darüber hinaus ist das herkömmliche Design nicht umkehrbar: Wenn eine Schraube mit einem Radius von mm von der Platte entfernt wird, ist es nicht möglich, dasselbe Schraubenloch auf einen Radius von 0,5 mm zu ändern, es sei denn, das ursprüngliche, nicht subtrahierte Plattenloch bleibt erhalten Backup-Replikat. Darüber hinaus sind boolesche Operationen, die an hochauflösenden Geometrien durchgeführt werden, oft komplex. In vielen Fällen können geometrische Artefakte nur durch eine sorgfältige Aushärtung des Netzes und eine topologische Überprüfung vor der Ausführung der Operation vermieden werden.

Mithilfe der parametrischen Modellierung können die oben genannten Probleme teilweise gelöst werden, indem die Änderung geometrischer Eigenschaften ermöglicht wird. Software wie PTC Creo, Solidworks und Catia sind parametrisch, basieren auf herkömmlichen Geometrien und basieren auf kurvenbasierten Geometrien wie IGES- und STEP-Dateien. Diese Geometrien eignen sich nicht gut für komplexe anatomische Formen der kraniofazialen Region und erzeugen mehrere Patches, die sich der organischen Skelettoberfläche annähern16. Dies führt häufig zu Rechenfehlern und unhaltbaren Verarbeitungszeiten, die durch implizite Modellierung behoben werden können. Darüber hinaus mangelt es parametrischen Paketen an generativen Funktionen und sie werden hauptsächlich im Maschinenbau eingesetzt. Ihr Einsatz in der medizinischen Modellierung ist ungewöhnlich, wie die Autoren in einer aktuellen, umfassenden systematischen Übersicht17 zeigen.

Alle diese Operationen werden in FDGD vereinfacht. Während Operationen in extrem kurzer Zeit ausgeführt werden, einschließlich fast unmittelbarer Boolescher Operationen, und große anatomische Details erhalten bleiben, wenn Skelettoberflächen in implizite Körper umgewandelt werden, behält FDGD gleichzeitig die Kontrolle über Parameter, die wiederholt geändert werden können. Beispielsweise kann die gleiche Platte mit Schrauben unterschiedlicher Größe getestet werden, ohne dass ein neues Objekt entworfen werden muss.

Einer der Schlüsselfaktoren für die Massenpersonalisierung in der Chirurgie, nämlich die Verwendung patientenspezifischer Lösungen für alle chirurgischen Eingriffe, ist die Zeit bis zur Implantation. Derzeit ist der Zeitaufwand für das Implantatdesign ein großes Hindernis. In Fällen, in denen plötzliche Änderungen erforderlich sind, ist es schwierig, alle Entwurfsphasen zu durchlaufen und den ursprünglichen Plan auf die neue Konfiguration zurückzusetzen. Während die orthognathe Chirurgie einen freizügigeren Zeitplan von der Planung bis zur Operation ermöglicht, ist die Unfallchirurgie zeitkritischer. Somit ist die Umsetzung personalisierter Implantate aus zeitlichen Gründen deutlich eingeschränkt. Allerdings kann die zunehmende Einführung von FDGD, das speziell für medizinische Anwendungen entwickelt wurde, den Zeitaufwand für die Entwicklung maßgeschneiderter Implantate erheblich verkürzen.

Das in nTopology integrierte Knochenplattengeneratormodul ermöglicht eine vorläufige Einschätzung des Potenzials von FDGD in der Kiefer- und Gesichtschirurgie. Sie ist jedoch auf Platten der linearen Struktur beschränkt, deren Form durch die Position einer Leitpunktkarte bestimmt wird. Eine weitere Verbesserung werden neuartige Softwareimplementierungen darstellen, die den Entwurf alternativer Implantattypen ermöglichen, einschließlich solcher für die orbitale und kraniale Rekonstruktion als implizite Körper. Darüber hinaus ermöglicht die implizite Modellierung die Modellierung patientenspezifischer Implantate, die mit den Ergebnissen der FEA-Analyse übereinstimmen18, und ermöglicht so die Optimierung des topologischen Designs auf der Grundlage der voraussichtlichen Scherbeanspruchung und -spannung des Implantats. Dies steht im Einklang mit dem von Ruf et al.19 beschriebenen „mechanobiologischen“ Konzept, dies würde jedoch zusätzliche Studien erfordern, da dieser Aspekt in dieser Arbeit nicht entwickelt wurde.

Zu den Einschränkungen dieser Studie gehört ihr retrospektives Design, da Fälle aus einer Kohorte von Patienten ausgewählt wurden, die sich bereits einer Operation mit herkömmlichen Platten unterzogen hatten. Die prospektive Aufnahme von Patienten, die Implantate erhalten, die entweder mit FDGD oder mit herkömmlichen Methoden entwickelt wurden, und die Bewertung des Unterschieds in der Produktionszeit und der Endqualität wären eine notwendige Verbesserung, um Beweise für die Bedeutung dieser neuen Technologie im medizinischen Bereich zu erbringen.

Wie Abb. 2 zeigt, sind durch FDGD erzeugte Implantate offenbar umständlicher, da die Software die Feldgeometrie um die vordefinierten Lochpunkte herum aufbaut. Obwohl diese Funktion durch Variation des Verrundungsradius parametrisch geändert werden kann, ist die Gesamtform des Primärimplantats umständlich und muss beschnitten werden, um die Kompatibilität mit der anatomischen Empfängerstelle zu maximieren. Im Gegensatz dazu sind derzeit verfügbare personalisierte Implantate minimalinvasiv konzipiert und verfügen über dünne Stege, die die Schraubenlöcher verbinden. Eine leichte Erweiterung der Plattenfläche könnte jedoch zu einem zukünftigen innovativen Design beitragen, das Gitterstrukturen zur Erleichterung der Osteointegration sowie FEA-orientierte Geometrien einbetten kann, die zur Stabilisierung der mechanischen Belastung der Knochensegmente beitragen können.

Darüber hinaus ist das Knochenplatten-Generatormodul in seiner Konzeption noch sehr vorläufig und die Software ist nicht in der Lage zu erkennen, dass der Unterkieferspalt eine leere Zone ist und dass die Platte wie eine Brücke geformt werden sollte, die ihn umgeht, anstatt ihn zu umschließen. Daher müssen Platten in 3-Matic oder Geomagic Freeform bearbeitet werden, um ihre anatomische Kompatibilität zu verbessern. Dennoch vereinfacht das feldgesteuerte Design den Designprozess erheblich, da die an das Implantat angepassten Oberflächen, einschließlich Schraubenlöchern mit dem gewünschten Durchmesser, automatisch generiert werden und der Designer mit minimaler Netzbearbeitung eine primäre Implantatform erreichen kann. Darüber hinaus muss, wie FEA-Daten zeigen, das nach dem Platzieren von Punkten erstellte Primärplattendesign einer weiteren Optimierung unterzogen werden, um die mechanischen Anforderungen zu erfüllen. Dies sollte in dieser Phase der Entwicklung von nTopology für medizinische Zwecke als Einschränkung anerkannt werden. Eine weitere Einschränkung besteht darin, dass die Bewertung der Zeitreduzierung mithilfe von FDGD nur eine Schätzung ist, die Zeitreduzierung jedoch erheblich sein kann, sowie die einfache parametrische Verwaltung der Durchmesser der Schraubenlöcher, die interaktiv und sofort geändert werden können. Dasselbe gilt auch für das Foramen mentale, das nTopology nicht erkennen kann. Daher muss bei der Mesh-Bearbeitung eine Kerbe um dieses Foramen herum erstellt werden, um eine Kompression auf den Nervus mentale zu vermeiden. Ein weiterer kritischer Punkt stellen dünne Knochen wie die vordere Oberkieferwand dar: nTopology ist nicht in der Lage, die Anatomie zu erkennen, und sobald die Führungspunkte zugewiesen sind, führt die Software eine Vorder- und Rückseitenumwicklung um die Kerbe piriformis durch. Dennoch ist es für den Benutzer sehr einfach, die Duplikate der Geometrie hinter dem Knochen zu beseitigen und gleichzeitig die Plattenstruktur bei Bedarf beizubehalten, da der Lochdurchmesser und die Plattendicke parametrisch geändert werden können. Insbesondere hat FDGD sein Potenzial für die Ausarbeitung primärer Implantatformen gezeigt, die Studie kann jedoch zum jetzigen Zeitpunkt nicht die vollständige Machbarkeit der Methode für das endgültige Design individueller maxillofazialer Geräte nachweisen. Tatsächlich muss dieser Arbeitsablauf noch weiter verbessert werden, um eine korrekte Leistung und Funktion der Geräte sicherzustellen. Darüber hinaus berücksichtigt diese spezielle FDGD-Anwendung nur die Entfernung als Feld, sie sollte jedoch in Recheninformationen integriert werden, einschließlich der korrekten Simulation mechanischer Belastungen. Wie die FEA zeigt, reicht die FDGD in ihrem aktuellen Stadium möglicherweise nicht aus, um ein angemessenes endgültiges Design zu erreichen, da sie noch auf einer weiteren Optimierung der Geometrien beruht.

Die in diesem Artikel gezeigten vorläufigen Ergebnisse legen jedoch nahe, dass FDGD das Potenzial hat, den hochkomplexen Arbeitsablauf bei der Gestaltung individueller Platten zu vereinfachen, für den derzeit nur ein kleiner Teil der Kliniker Fachwissen erfordert. Dies könnte mehr Gesundheitseinrichtungen in die Lage versetzen, personalisierte Implantate intern zu entwerfen, wodurch die Gesamtplanungszeit verkürzt und die Verbreitung individueller kraniofazialer Implantate in der Chirurgie angesichts der nachgewiesenen Vorteile in Bezug auf chirurgische Genauigkeit und einfache Platzierung erleichtert wird.

Zusammenfassend diskutiert diese Arbeit eine neuartige Methodik zur Entwicklung patientenspezifischer Implantate, die möglicherweise in den kommenden Jahren aktuelle Arbeitsabläufe auf der Grundlage traditioneller Designmerkmale ersetzen könnte. Ziel ist es, Licht auf die klinischen Anwendungen einer innovativen Technik zu werfen, um die Designmöglichkeiten individueller Implantate zu verbessern. In ihrem Versuch weist diese Studie noch einige methodische Einschränkungen auf und zeigte das Potenzial für die Ausarbeitung der primären Implantatform für maßgeschneiderte maxillofaziale Platten. Zukünftige Weiterentwicklungen von FDGD durch Softwareunternehmen und die Entwicklung stärker klinisch ausgerichteter Pakete werden deren Integration in den aktuellen klinischen Arbeitsablauf verbessern.

Die während der aktuellen Studie generierten und/oder analysierten Datensätze sind auf begründete Anfrage beim entsprechenden Autor erhältlich.

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Massimo gemacht

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AT konzipierte die Idee für das Manuskript, führte VSP und Design durch, verfasste den vollständigen Entwurf und koordinierte die Forschungsgruppe; EK verwaltete FEA-Simulationen und schrieb den Abschnitt über Bioingenieurwesen dieses Artikels; FM stellte technisches Wissen zur Verfügung und trug zum vollständigen Entwurf bei; SV führte eine präzise Sprach- und Textbearbeitung durch; TX validierte den Textentwurf und redigierte das Manuskript; LA leistete technische Unterstützung im Bereich nTopology; MR hat das vollständige Papier genehmigt und validiert.

Korrespondenz mit Massimo Robiony.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

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Nachdrucke und Genehmigungen

Tel, A., Kornfellner, E., Moscato, F. et al. Optimierung der Effizienz bei der Erstellung patientenspezifischer Platten durch feldgesteuertes generatives Design in der Kiefer- und Gesichtschirurgie. Sci Rep 13, 12082 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-39327-8

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Eingegangen: 14. März 2023

Angenommen: 24. Juli 2023

Veröffentlicht: 26. Juli 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-39327-8

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