Österreichische Forscher veröffentlichen kostenlose Design-Software zur Herstellung von 3D-druckbaren Schädelimplantaten

Forscher der Technischen Universität Graz (TU Graz) und der Medizinischen Universität Graz haben ein automatisiertes System für das Design von Schädelimplantaten (oder Kranioplastie) entwickelt.

Das Programm, das in die Cloud-basierte Plattform Studierfenster der TU Graz integriert wurde, verwendet Algorithmen für Deep-Learning, um den fehlenden Teil eines Schädels automatisch wiederherzustellen. Eine STL-Datei für ein patientenspezifisches Implantat kann summarisch erzeugt werden, indem der defekte Schädel vom fertigen Schädel subtrahiert wird. Dieses Verfahren ermöglicht das 3D-Drucken von Implantaten vor Ort und senkt die bestehenden Vorlaufzeiten für die Herstellung von Implantaten für Routineeingriffe drastisch und verringert darüber hinaus die Schmerzen und Beschwerden des Patienten.

Schädeldefekte sind häufig das Ergebnis von Schädeltraumata, früheren Operationen im Zusammenhang mit der Korrektur von Schädeldeformitäten oder der Entfernung von Hirntumoren, bei denen die Chirurgen einen Teil des Schädelknochens entfernen müssen, um Zugang zum Gehirn zu erhalten. Um diese Schäden zu reparieren, wird in der Regel ein synthetischer Ersatz aus Titan oder biokompatiblen Polymeren hergestellt, da die ursprüngliche Knochenstruktur zu beschädigt oder kontaminiert ist, um wieder verwendet werden zu können.

Der derzeitige Produktionsprozess, der bei der daraus resultierenden Kranioplastie zum Einsatz kommt, stützt sich in erster Linie auf hochwertiges Implantatdesign und die Herstellung von Schädelimplantaten durch professionelle Unternehmen, was teuer und zeitaufwändig sein kann. Darüber hinaus sind kommt auch noch dazu, dass bei den derzeitigen Verfahren mindestens zwei Operationen benötigt werden: die Kraniotomie und die Kranioplastie. Dies kann mehrere Tage dauern.

Obwohl die Fortschritte beim 3D-Bioprinting die Herstellung von medizinischen Implantatgeräten beschleunigt haben, besteht weiterhin Bedarf an einer schnellen und kostengünstigen Alternative. In einer Fallstudie, auf die sich die Forscher beziehen, musste beispielsweise ein spanischer Patient darauf warten, dass ein Implantat unter Verwendung mehrerer Softwareprogramme entworfen und in Großbritannien hergestellt wurde, bevor es zur Operation verschickt wurde. Das Forschungsteam nutzte Fälle wie diesen, um den bestehenden Implantatdesignprozess als den primären Engpass innerhalb des aktuellen klinischen Arbeitsablaufs zu identifizieren.

Aus diesem Grund wurde auch die Website Studierfenster von zwei Studierenden der TU Graz ins Leben gerufen. Die Software ist eine Cloud-basierte, wissenschaftsoffene Plattform für die medizinische Bildverarbeitung, die über jeden Webbrowser abrufbar ist. Seit der Erstveröffentlichung wurde die Plattform um zahlreiche Funktionen erweitert, wie z. B. die 3D-Gesichtsrekonstruktion aus einem 2D-Bild, die Einfärbung und Restauration von Aortendissektionen, die automatische Erkennung von Aortenmarkierungen und das automatische Design von Schädelimplantaten. Die meisten Algorithmen hinter diesen interaktiven Funktionen laufen auf dem Server, und auf sie kann über eine gemeinsame Browser-Schnittstelle leicht zugegriffen werden, sodass die Plattform auch auf kleineren Geräten mit geringeren Rechenkapazitäten eingesetzt werden kann.

Das Forschungsteam kam zu dem Schluss, dass ihr Online-System für das automatische Schädelimplantatdesign die derzeitige klinische Routine rund um die Kranioplastie wesentlich verbessern könnte. Es gibt Nachteile der Plattform, und ihre Wirksamkeit bleibt in gewisser Weise hardware- und internetabhängig, während die Umwandlung des Schädelvolumens in ein Netz langsam sein kann. Nichtsdestotrotz bleiben die Forscher zuversichtlich, dass die Software, obwohl sie derzeit zu Ausbildungs- und Forschungszwecken eingesetzt wird, das Potenzial hat, in Zukunft auch in klinischen Umgebungen eingesetzt zu werden.

Auf die Plattform kann man hier kostenlos zugreifen.