头部模型数据集用于神经外科手术中混合现实导航的头部模型数据集,用于内病变的神经外科干预

科学领域:

• 神经外科 神经外科
• 医疗成像医学成像
• 计算机辅助手术 计算机辅助手术

背景情况:

• 混合现实导航 (MRN) 融合了虚拟和物理元素,以增强手术可视化.
• 在神经外科手术中,MRN为传统的神经导航系统提供了一个有希望的,具有成本效益的替代方案.
• 临床研发MRN在患者招募和获得负担得起,医疗相关的头部幻影方面面临挑战.

研究的目的:

• 通过提供全面的数据集来应对MRN开发中的挑战.
• 促进创建和验证用于神经外科应用的新型MRN系统.
• 加速MRN技术的研究和测试在内病变的背景下.

主要方法:

• 编制了一个数据集,包括来自19名内病变患者的CT和MRI数据.
• 从患者成像数据生成解剖结构的3D模型和验证参考.
• 在波面对象 (OBJ) 和立体石刻 (STL) 格式中制造出衍生3D模型.

主要成果:

• 成功创建了一个包含患者成像和3D解剖模型的数据集.
• 该数据集支持开发和测试用于神经外科的MRN系统.
• 提供的模型适用于创建和评估神经外科MRN应用.

结论:

• 提出的数据集克服了MRN系统开发和临床研究中的关键障碍.
• 该资源将有助于推进MRN技术,以改善神经外科干预.
• 该数据集能够对治疗内病变的MRN工具进行可靠的评估和改进.