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放射線画像からの3Dプリント: DICOM画像セグメンテーションの比較

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医療分野における破壊的技術(ディスラプティブテクノロジー)として浮上した3Dプリントは、オーダーメイド医療の新たな手段として期待されています。3Dプリントは、各個人に合った医療機器や手術器具を作り、複雑な施術手順を計画し、未来の医療専門家たちのトレーニングにも活用されています。そして、3Dプリント技術が利用しやすくなるにつれて、特に欧米では、より多くの医療施設が院内3Dプリントを採用し、模型に掛かる費用やリードタイムの削減に成功しています。その一方で、新たな臨床応用の調査研究も行われています。医療用3Dプリントの可能性は非常に大きいと考えられていますが、より広く採用されるにはまだ解消すべき課題があります。それは、主に医用画像データの処理とプロジェクト開始時の費用です。

著者

  • Edward Stefanowicz, MBA, RT(R)(MR)
    Neuroscience Institute, Geisinger Health System
  • Sarah Flora RT(R)(MR)
    Department of Radiology, Geisinger Health System
  • Kevin Anton, MD, PHD
    Vascular and Interventional Radiology, Thomas Jefferson University Hospitals 
    Former affiliation: Department of Radiology, Geisinger Health System
  • Bill O’Connel
    Materialise USA
  • Todd Pietila, BSc, MBA
    Materialise USA
  • Aalpen A. Patel, Chair of Department Radiology, Vice Chair of Informatics (Radiology), Medical Director of 3D Lab
    Department of Radiology, Geisinger Health System

この研究では、Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) の画像から3D印刷可能なファイルを準備する一般的な2つの方法について調査し、ソフトウェアの効果と効率を比較しています。どちらの方法でも医師と患者のニーズを満たす結果を出すことができますが、Mimics Innovation Suiteが持つ専用の機能によって最適化されたワークフローでは、より速く処理できることが報告されています。

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