特發性肺動脈瘤3D打印模型的構建與評估

齊哲孜，陳春蘭，游仕煜，魏萍，魏桂花

1 西南交通大學生命科學與工程學院，成都 611756；2 四川省中西醫結合醫院影像科

肺動脈瘤（pulmonary artery aneurysm， PAA）是多種病因導致的肺動脈血管壁全層病理性擴張，主要累及主肺動脈或相關分支動脈［1］。肺動脈瘤的發病率極低，據Deterling等［2］統計，尸檢中肺動脈瘤發生率僅為0.073‰。根據病因肺動脈瘤可分為原發性、繼發性［3］和特發性［4］。其中特發性肺動脈瘤較為罕見［1］。特發性肺動脈瘤患者常無慢性心臟疾病、動脈炎或肺動脈粥樣硬化等繼發性因素，早期明確診斷較困難。電子計算機斷層掃描（CT）檢查可直接反映特發性肺動脈瘤的瘤體大小、位置和范圍等信息，但傳統影像學成像技術局限于二維平面，二維圖像無法顯示肺動脈瘤的復雜結構，導致特發性肺動脈瘤的臨床診斷、術前規劃較難。3D打印（Three Dimensional Printing，3D）技術，又稱“增材制造”或“增量制造”，是一種通過連續逐層堆疊實現制造的新型成型技術［5］，克服傳統二維圖像可視化的局限性，目前已陸續用于復雜疾病的診斷、手術規劃中。3D打印技術可克服復雜結構定位困難、技術設備要求高、空間概念化、二維局限性等問題，可臨床應用于打印器官病理模型幫助診斷與輔助治療、內置物支架的創建、醫患溝通、教學等方面，對制定完善的手術計劃、輔助醫生進行病灶可切除性判斷等提供重要依據，有助于改善治療效果、降低手術風險，幫助提升醫患溝通效果［6-8］。研究［9］證實，與原始圖像數據相比，3D打印的器官病理模型已有較高精度。目前3D打印技術用于特發性肺動脈瘤的診斷及治療相關研究仍較少。2022年5—10月，我們構建了1例特發性肺動脈瘤患者的肺動脈瘤3D打印模型，并對模型的準確性進行評估。現報告如下。

1 資料與方法

1.1 特發性肺動脈瘤患者的CT影像學資料獲取 1例四川省中西醫結合醫院收治的特發性肺動脈瘤患者，男，56歲，無其他伴發性疾病；CT圖像中肺主動脈直徑＞45 mm（正常值＜15 mm），結合臨床癥狀診斷為特發性肺動脈瘤。采用美國GE公司128層螺旋CT機，在管電壓120 kV、管電流200 mAS、層厚1 mm、間距1 mm、對比劑80 mL條件下，以速率5 mL/s自動觸發掃描，掃描范圍為患者的肺尖至肺底，收集該患者CT影像學資料。

1.2 肺動脈瘤3D模型的構建與優化

1.2.1 特發性肺動脈瘤CT模型的構建 用醫學三維重建Mimics Research20.0軟件處理肺動脈瘤患者的CT影像學DICOM數據，識別肺動脈所在圖像區域。調試界定閾值為50～500 HounsField單位，確保肺動脈完全處于選區內。再根據肺動脈的解剖結構進行標識，提高生成3D模型的準確性。最后，將肺動脈模型從周圍組織中組織分離出來，修剪補充，得到初始肺動脈瘤模型（CT模型）。

1.2.2 CT模型的優化 利用Mimics Research軟件對CT模型進行優化，修剪、優化遮罩，調整未識別區域及識別錯誤區域，選擇特發性肺動脈瘤對應選區，計算得到對應選區的PA計算機三維模型。對模型進行修剪去除非肺動脈部分，得實心的肺動脈瘤血管造影模型。用三維建模3-Matic Research12.0軟件對Mimics Research構建肺動脈瘤模型進行包覆及平滑處理，設立壁厚等對應參數，調整后獲得優化后的肺動脈瘤模型（優化模型）。

1.2.3 肺動脈瘤3D模型的打印 將優化模型數據導出為STL文件，采用SLA光固化快速成型3D打印技術， kings-800激光雕刻打印機，打印獲得肺動脈瘤3D打印模型（3D模型），使用藍色丙烯燃料對肺動脈瘤病變部位染色。

1.3 肺動脈瘤3D模型的評價 為后續評價3D模型，對肺動脈瘤模型進行切割處理，分別在肺動脈干、左肺動脈弓、肺動脈小分支（左）、肺動脈小分支（右）、右上肺動脈、右下肺動脈6個部位進行切割，建立肺動脈瘤解剖切割模型。

1.3.1 CT模型與優化模型的數據測量 肺動脈瘤資料利用Mimics和3-Matic中的Clip在肺動脈瘤資料橫、縱、豎軸三個方向選取六個相同位置進行測量對比，如圖1所示。分別是肺動脈干、左肺動脈弓、右上肺動脈、右下肺動脈、肺動脈小分支（左）、肺動脈小分支（右）部位易于測量的分辨點，然后得到兩模型相同部位從不同軸向測量的距離。在Mimics Research中確定第一幀（即出現遮罩的起始點）到所選位置的距離，并用Measure功能測量該切割位置兩易于分辨點之間的距離。在3-matic Research中，根據Mimics Research中第一幀到所選位置的距離，切割優化模型，用Measure功能測量與mimics中相同兩分辨點的距離。由于CT模型為血液造影模型，優化中需行空心、向外拓展處理，擴展距離為2 mm，所以在數據分析的過程中，將優化模型數據整體減去雙倍擴展距離為最終數據。

圖1 基于CT影像學資料的肺動脈瘤模型豎橫縱軸示意圖

1.3.2 優化模型和3D模型的數據測量 利用3-Matic Research中的Measure功能測量優化模型肺動脈干、左肺動脈弓、右上肺動脈、右下肺動脈、肺動脈小分支（左）、肺動脈小分支（右）部位，每個部位測量3組易于區分的分辨點之間的距離。用游標卡尺直接測量切割模型數據代表3D打印模型數據。③肺動脈瘤直徑測量：用游標卡尺測量3D模型不同方向的肺動脈瘤直徑，得到肺動脈瘤直徑范圍及平均直徑。

1.4 統計學方法 采用 Origin 2021軟件進行數據處理。采用Shapiro-Wilk檢驗數據的正態性，符合正態分布的計量資料以-表示，數據比較采用配對t檢驗；采用線性擬合回歸方式驗證不同模型測量距離數據的相關性；采用Bland-Altman分析［10］驗證測量相同參數的兩種模型的一致性。

2 結果

2.1 3D模型構建結果 最終構建打印得到的3D模型如圖2所示。

圖2 本例患者的肺動脈瘤3D打印模型圖像

2.2 CT模型、優化模型及3D模型準確性評估結果

2.2.1 CT模型、優化模型及3D模型線性擬合分析結果 CT數據與優化模型橫、縱、豎軸測量距離數據見表1～3。

表1 CT模型與優化模型6個血管的橫軸直徑（mm）

表2 CT模型與優化模型6個血管的縱軸直徑（mm）

表3 CT模型與優化模型6個血管的豎軸直徑（mm）

優化模型和3D打印模型模型測量距離數據見表4～6。

表4 優化模型與3D打印模型6個血管直徑（mm）

表5 優化模型與3D打印模型6個血管直徑（mm）

表6 優化模型與3D打印模型6個血管直徑（mm）

對于CT模型與優化模型，對每個部位的測量距離數據差值進行正態檢驗，符合正態分布（P=1.063），配對t檢驗分析每個部位的兩組橫、縱、豎軸三個方向測量距離數據之間是否存在顯著差異。其次，對于優化模型與3D打印模型，對每個測量點測量距離數據差值進行正態檢驗，符合正態分布（P=0.920 78），配對t檢驗分別分析六個部位的測量距離數據結果顯示無顯著差異，說明在0.05水平下，數據差值顯著來自正態分布總體，沒有統計學意義。進行正態性檢驗和t檢驗確定兩組數據無顯著差異之后，為驗證兩組測量距離數據相關性同時建立線性擬合回歸方程，對兩組數據分別進行相關性分析和線性擬合分析，結果如表7、圖3、圖4所示：CT模型和優化模型數據的相關性均大于99%，線性擬合回歸方程斜率均接近于1，且所有數據都在95%置信區間內。優化模型與3D打印模型數據的相關性均大于99%，線性擬合回歸方程斜率均接近于1，且所有數據都在95%置信區間內。說明CT模型與優化模型數據、優化模型與3D打印模型數據存在線性正相關，且無異常值，數據一致性高。

圖3 優化模型與CT模型的6個血管直徑的一致性圖

圖4 3D打印模型與優化模型的6個血管直徑的一致性圖

表7 CT模型、優化模型和3D打印模型的線性擬合分析結果

2.2.2 CT模型與優化模型、優化模型與3D模型數據的一致性分析結果 Bland-Altman中，對于CT掃描文件和優化模型兩種方法差值的均值為-0.649，差值的 95%CI為-5.435 ～ 4.136，所有測量距離數據均介于95%CI范圍內。對于優化模型和實體模型，兩種方法差值的均值為0.149，差值的95%CI為-0.829 ～ 1.127，所有測量距離數據均介于95%CI范圍內。說明本次數據具有良好的一致性水平，見圖5。

圖5 CT模型和優化模型、優化模型和3D模型肺動脈直徑平均值的一致性Bland-Altman圖

2.3 3D打印模型肺動脈瘤直徑 3D打印模型測得肺動脈干直徑范圍在47.22～61.09 mm，平均直徑55.38 mm，和患者確診時CT圖像中肺動脈瘤直徑＞45 mm一致，可明確診斷為為肺動脈瘤。

3 討論

本研究中，我們收集了1例特發性肺動脈瘤患者的CT影像學資料，利用Mimics Research和3-Matic Research軟件圍繞CT數據進行肺動脈瘤建模，并對模型進一步優化，打印得到肺動脈瘤3D打印模型，所得3D模型為1：1人體等比模型。研究過程實現了二維圖像向三維實體模型的轉變，易于對模型進行各個方向的測量，且可以直觀立體地對病變部位進行觀察。

在CT掃描文件與優化模型及優化模型與實體模型兩組內，準確性評估每組各測量了18組數據，通過相關性分析及線性擬合和Bland-Altman分析等，對兩組進行準確性評估，分析結果表明兩組數據在0.05的水平下不存在顯著差異，證實兩組均具有高的模型準確性。由此可推算出CT掃描文件與3D打印模型具有高的準確性。現有3D打印進行準確性評估中多為心臟、肺部模型打印［11-12］，特發性PAA的打印和準確性評估都尤其少見，本研究恰好補足這部分空白，在模型準確性高的前提下分析肺動脈瘤的病變大小，更具有說服力和科學性，最后實現輔助手術治療、教學、醫患溝通等臨床作用。

本研究通過收集整理醫學影像、三維建模、3D打印等知識，完成了從CT影像數據到三維實體模型的制作。評估數據顯示，肺動脈3D打印實體模型效果優良，病變部位清晰，可以明顯見到肺動脈瘤的位置，通過測量，此部位的肺動脈瘤直徑達到55.38 mm，診斷為特發性PAA。3D打印模型讓醫生更直觀的了解肺動脈瘤的情況，進行手術方案設計［13-14］。二維成像將患者肺部及附近的影像呈現在同一平面上，難以提供肺動脈瘤和其周圍結構的關系，且醫生的手術經驗深淺不同，會使手術過程中存在很大的不確定性，而3D打印模型的直觀準確、結構清晰等優點，能更好地將臟器的形態和其與相鄰組織間的結構關系具體呈現，為手術風險的評估和手術計劃的制定提供依據，從而增加了手術的準確度和成功率。同時，在教學過程中3D打印的肺動脈模型讓學生更形象地了解肺動脈與肺動脈瘤的實際情況［15-16］。與傳統的教學中學生通過二維圖像學習復雜的結構時，二維圖像比較復雜，并且很難展現肺動脈瘤準確的狀態，學生對于其結構、病理狀態及手術的切除的學習中存在一定的認知困難，辨識難度較大。3D打印實體模型擴充了教學方式，使學生有更直觀的觀察，促進了學生對此類知識的掌握。其次，在與患者的溝通過程中，特發性PAA難以用語言準確描述，醫生與患者溝通時難以讓患者清晰了解病變器官情況，利用3D打印模型，可使患者更好地了解病情和大致的手術操作流程，提高患者及其家屬的滿意度，在一定程度上可以改善醫患關系［13，17］。

隨著3D打印技術的更新，精度的提高，成本大幅度降低，其在臨床研究的應用中也越發廣泛［18-19］。但3D打印也存在一定的局限性［20］，在此研究中，我們所獲取到的CT影像數據不清晰、具有噪點、相關部位之間分界模糊等，因此在建模過程中，算法模擬的連續點生長后，難免會出現建立的模型不準確、邊緣粗糙等情況。這也是本研究的缺點所在，最終制作的模型與實際器官相比，還是存在一定的偏差，并不能完全準確代表人體器官的實際情況。

綜上所述，成功構建1例患者的特發性肺動脈瘤3D模型，且模型的準確性較高。3D打印模型測量得到肺動脈干平均直徑55.38 mm，結合病史診斷為特發性肺動脈瘤。