インタビュー
Mimics Innovation Awards 2024 受賞者: Dr. Chien Nguyen
２つのパラメーターを用いた統計的形状に基づく近位上腕骨形態の予測：対側登録法との比較 (Prediction of the Proximal Humerus Morphology Based on a Statistical Shape Model with Two Parameters: Comparison to Contralateral Registration Method)
あなたの夢は何ですか？
3D技術と個別化医療の探究者として、私たちは常に治療効果を高めるための新たな進歩を模索しています。私の主な関心の一つは、患者が可能な限り自由に動ける状態を保ち、痛みを最小限に抑えながら、筋骨格系の機能を維持・改善することです。この使命に注力することで、特に関節部位における最適な解剖学的再建を実現することを目指しています。
そのために、ユトレヒト大学医療センターの3Dラボは、外傷外科医のステファーン・ナイス教授と協力し、近位上腕骨に影響を及ぼす複雑な肩の骨折を治療するための革新的な技術を開発しました。私たちのビジョンは、最先端の3D技術を活用して、複雑な肩の骨折を抱える患者に最高のケアを提供することです。
どのような課題がありましたか？
複雑な近位上腕骨骨折に対して、3D技術を活用した個別化ケアを提供する際、最初の課題は元の肩の形状を正確に予測することでした。特に、解剖学的整復で対側の肩を基準にする方法には限界があり、利き腕と非利き腕の形状に違いがある可能性も考慮する必要がありました。
この研究は、複雑な肩の骨折に対応するための個別化3Dソリューションの第一歩として、簡単に測定できる指標を使って近位上腕骨の形状を予測することに取り組んだものです。この方法は、正確であるだけでなく、他の病院でも簡単に導入できるものを目指して開発されました。
結果はどうだったのでしょうか？
近位上腕骨の形態を正確に予測できたとみなす基準は、表面距離誤差が2ミリメートル未満であることと定義しました。 この予測モデルを検証するために、Materialise 3-matic のプラグインを通じて統計的形状モデリング技術を使用し、初めての患者8名（合計16肩）を対象にテストを行いました。その結果、予測された上腕骨の形状の平均97.1%が、定義した2ミリメートル以内の誤差範囲に収まりました。
この研究が受賞したのはなぜだと思いますか？
この研究は、複雑な近位上腕骨骨折やその他の複雑な骨折の治療における重要な課題に取り組み、革新と学際的な協力の精神を示しています。また、Materialise Mimicsを活用した統計的形状モデルの高品質な方法とその応用例を提示しています。人口モデルをもとに患者ごとの参照データを作成するための、臨床で実現可能なアプローチを提供することで、この研究はより効率的で個別化された骨折治療への道を切り開く可能性を秘めています。本論文が、同様の応用に取り組む研究者たちに他の解剖学的領域でもこの方法を採用するきっかけを与え、骨折治療の効率的な個別化を次の段階へと進める助けになることを期待しています。
L-104668-01
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経歴
Dr. Chien Nguyen