Neurological Surgery 脳神経外科43巻1号

2015年01月発行

研究

片側顔面痙攣に対する微小血管減圧術の立体モデルを用いた術前シミュレーション

著者： 益子敏弘¹ 楊強¹ 金子直樹¹ 紺野武彦¹ 山口崇¹ 渡辺英寿¹

所属機関： ¹自治医科大学医学部脳神経外科

ページ範囲：P.41 - P.49

Ⅰ．はじめに
　デジタルデータを使い立体モデルを短期間で製作する技術はrapid prototypingと呼ばれ，1980年代に始まり⁷⁾コンピュータの性能の向上とともに進歩した．ここ数年3Dプリンターが急速に普及し，ものづくりに新たな変革をもたらそうとしている⁸⁾．この技術は当初，工業界で試作品の作製などに用いられていたが，1990年代より医学分野にも徐々に応用されるようになっている^4,6,13)．
　われわれは2012年に2台の3Dプリンターを導入した．1台は3D Systems社（Rock Hill, SC USA）Z Printer^® 450（以下，Zプリンターと記載，Fig.1E）で，石膏を材料とするものである．もう1台はBeijing Tiertime Technology社（北京）製UP! Plus 3D Printer^®（以下，UP!プリンターと記載，Fig.1F）で，acrylonitrile butadiene styrene（ABS）樹脂を材料とするものである．これらを用いて100例以上の手術症例で，工夫を重ねながら立体モデルによる手術シミュレーションを行った．その経験から，実体モデルを手にとって観察することはコンピュータ・グラフィックス（CG）に比較し格段に有用であると考えるに至った．
　これまで手術症例数の多い脳腫瘍・脳動脈瘤などの症例が中心であったが，症例を重ねる中で同法が微小血管減圧術（microvascular decompression：MVD）に対してきわめて有効であるとの感触を得た．この手術に3次元CG画像によるシミュレーションが有用であるとの先行研究があるが^2,10)，実体モデルはそれと同様かそれ以上に有用であることが期待される．われわれは，軟質中空の脳動脈瘤モデルを実際にクリッピングすることで非常に有効な術前シミュレーションが可能であることを既に報告したが⁹⁾，今回はさらに，圧排できる軟らかい小脳モデルを開発した．これと軟性動脈モデルを石膏モデルに組み合わせて，小脳の圧排から責任血管のtranspositionやinterpositionのシミュレーションを行えるモデルを作製し，従来の石膏モデルとの比較を行った．

参考文献

1) Anzai A, Ohzawa I, Freeman RD：Neural mechanisms for processing binocular information I. Simple cells. J Neurophysiol 82：891-908, 1999

2) Balogh AA, Preul MC, László K, Schornak M, Hickman M, Deshmukh P, Spetzler RF：Multilayer image grid reconstruction technology：four-dimensional interactive image reconstruction of microsurgical neuroanatomic dissections. Neurosurgery 58（1 Suppl）：ONS157-ONS165；discussion ONS157-ONS165, 2006

3) Bushara KO, Hanakawa T, Immisch I, Toma K, Kansaku K, Hallett M：Neural correlates of cross-modal binding. Nat Neurosci 6：190-195, 2003

4) D'Urso PS, Thompson RG, Atkinson RL, Weidmann MJ, Redmond MJ, Hall BI, Jeavons SJ, Benson MD, Earwaaker WJ：Cerebrovascular biomodelling：a technical note. Surg Neurol 52：490-500, 1999

5) Grefkes C, Weiss PH, Zilles K, Fink GR：Crossmodal processing of object features in human anterior intraparietal cortex：an fMRI study implies equivalencies between humans and monkeys. Neuron 35：173-184, 2002

6) Joffe JM, McDermott PJ, Linney AD, Mosse CA, Harris M：Computer-generated titanium cranioplasty：report of a new technique for repairing skull defects. Br J Neurosurg 6：343-350, 1992

7) Kodama H：Automatic method for fabricating a three-dimensional plastic model with photo-hardening polymer. Rev Sci Instrum 52：1770, 1981

8) 経済産業省，厚生労働省，文部科学省：2013年版ものづくり白書．経済産業省，東京，2013, pp99-103

9) Mashiko T, Otani K, Kawano R, Konno T, Kaneko N, Ito Y, Watanabe E：Development of 3-dimensional hollow elastic-model for cerebral aneurysm clipping simulation enabling rapid and low-cost prototyping. World Neurosurg 2013 Oct 16. doi：10.1016/j.wneu.2013.10.032.［Epub ahead of print］

10) Oishi M, Fukuda M, Hiraishi T, Yajima N, Sato Y, Fujii Y：Interactive virtual simulation using a 3D computer graphics model for microvascular decompression surgery. J Neurosurg 117：555-565, 2012

11) Tsutsui K, Taira M, Sakata H：Neural mechanisms of three-dimensional vision. Neurosci Res 51：221-229, 2005

12) Vigneron LM, Duflot MP, Robe PA, Warfield SK, Verly JG：2D XFEM-based modeling of retraction and successive resections for preoperative image update. Comput Aided Surg 14：1-20, 2009

13) Webb PA：A review of rapid prototyping（RP）techniques in the medical and biomedical sector. J Med Eng Technol 24：149-153, 2000

14) 渡辺英寿：3Dプリンターによるデジタルものづくり入門〜その①：話題の3Dプリンターを脳外科臨床にフル活用〜．脳外速報23：1014-1016, 2013

15) 渡辺英寿：3Dプリンターによるデジタルものづくり入門〜その②：デジタルものづくりの実際〜．脳外速報23：1142-1145, 2013

16) 渡辺英寿：3Dプリンターによるデジタルものづくり入門〜その③：手術症例に応じた3Dモデルの作製〜．脳外速報23：1396-1398, 2013

17) 渡辺英寿，益子敏弘：3Dプリンターによるデジタルものづくり入門〜その④：動脈瘤・血管モデルと脳モデル〜．脳外速報24：90-93, 2014