Design, manufacturing, and multi‐modal imaging of stereolithography 3D printed flexible intracranial aneurysm phantoms
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physical vascular phantoms are instrumental in studying intracranial aneurysms and testing relevant imaging tools and training systems to provide improved clinical care. Current vascular phantom production methods have major limitations in capturing the biophysical and morphological characteristics of intracranial aneurysms with good fidelity and multi-modal imaging capacity. With stereolithography (SLA) 3D printing technology becoming more accessible, newer flexible and transparent printing materials with higher precision controls open the door for improving the efficiency and quality of producing anthropomorphic vascular phantoms but have rarely been explored for the application. PURPOSE: This technical note intends to report the feasibility of using SLA 3D printing technology to manufacture flexible intracranial aneurysm phantoms with similar scales to the real anatomy, as well as their capacity for multi-modal flow imaging and analysis, including ultrasound flow imaging, high-speed filming, and particle image velocimetry analysis. METHODS: We designed and 3D-printed two intracranial aneurysm phantoms with an SLA 3D printer using Formlabs Elastic 50A resin. By using a micropump to introduce cyclical flows in the phantoms, we first employed conventional Doppler and vector flow ultrasonography to observe and measure different fluidic properties. Then, a high-speed camera was used to record particles flowing within the phantom, and we further conducted a particle image velocimetry analysis, including the distribution of mean 2D velocity vectors, average velocity magnitudes, and the mean vorticity fields in the phantom for the high-speed imaging data. RESULTS: We successfully 3D-printed flexible intracranial aneurysm phantoms with similar dimensions to the real anatomy. Additionally, we validated the phantoms' ability to allow visualization, measurement, and analysis of flow dynamics based on both real-time ultrasound and optical imaging. CONCLUSIONS: Our proof-of-concept study illustrates that SLA 3D printing using commercial elastic resins can significantly contribute towards facilitating the fabrication of flexible intracranial aneurysms phantoms for training, research, and preoperative planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».