健康醫療網
- 健康醫療網（http://www.healthnews.com.tw/）是以健康新聞、醫藥新知、醫學新技為主的全方位健康網站。秉持關心國人健康的理念，致力於提供最專業、最即時、最樂活的多元化資訊。
3D列印技術 降低心瓣膜手術風險
2018-01-22
1945
在未來，心臟科醫師進行心臟瓣膜置換術，挽救患者生命時，或許可以運用先進3D列印技術做輔助，減少併發症風險，患者預後情況，也會大為改善。
在未來，心臟科醫師進行心臟瓣膜置換術，挽救患者生命時，或許可以運用先進3D列印技術做輔助，減少併發症風險，患者預後情況，也會大為改善。
3D列印技術輔助 提升心臟瓣膜置換術成功率
美國喬治亞理工學院、皮爾蒙特心臟研究院團隊使用醫療影像檢查，輔助新型3D列印科技，以模擬真正瓣膜生理特質，並針對患者，量身打造個人化心臟瓣膜模型。研究作者指出，之所以使用3D列印技術做輔助，主要目標是為了提升「經導管人工瓣膜置換術」（TAVR）成功率，並避免「瓣膜滲漏」等手術常見併發症。
這項研究成果已發表於〈美國心臟學會–心血管影像學期刊〉（JACC: Cardiovascular Imaging）。研究作者美國皮爾蒙特心臟研究院心血管影像研究部主任錢振（Zhen Qian，音譯）表示，對於患者來說，瓣膜滲漏是一項非常重要的指標，從這項指標，可以了解新瓣膜可以使用多長時間。運用3D列印模擬技術，便能量身打造瓣膜組織模型，目前已經可以測試人工瓣膜、3D列印模型互相配合情況，並進一步預測滲漏機率。
這項研究成果已發表於〈美國心臟學會–心血管影像學期刊〉（JACC: Cardiovascular Imaging）。研究作者美國皮爾蒙特心臟研究院心血管影像研究部主任錢振（Zhen Qian，音譯）表示，對於患者來說，瓣膜滲漏是一項非常重要的指標，從這項指標，可以了解新瓣膜可以使用多長時間。運用3D列印模擬技術，便能量身打造瓣膜組織模型，目前已經可以測試人工瓣膜、3D列印模型互相配合情況，並進一步預測滲漏機率。
搭配影像分析軟體 觀察人工瓣膜、血管吻合狀況
研究人員以18名接受瓣膜置換術的患者為研究對象，根據他們的醫學影像資料，打造心臟瓣膜模型。這些模型外部都裝有數十顆小珠子，輻射、X光無法穿透這些珠子，如此研究人員就能測量這些模擬組織模型的位移情況。
接著，研究人員將這些模型與人工瓣膜配對，再以溫水做測試，模擬人體體溫溫度，研究人員將人工瓣膜放入模型，並小心將新瓣膜放到確切位置。研究人員再運用醫學影像分析系統軟體，觀察人工瓣膜是否與血管壁密合。
接著，研究人員將這些模型與人工瓣膜配對，再以溫水做測試，模擬人體體溫溫度，研究人員將人工瓣膜放入模型，並小心將新瓣膜放到確切位置。研究人員再運用醫學影像分析系統軟體，觀察人工瓣膜是否與血管壁密合。
膨脹指數、血管鈣化情況 可預測瓣膜滲漏機率
研究人員從研究數據中，整理出一項「膨脹指數」，當膨脹指數越高，患者在接受瓣膜置換術後，滲漏情況也就越嚴重。另外，從3D列印模型數據，也可以預測滲漏出現機率，以及手術中併發症嚴重程度。研究也發現，觀察患者血管中的鈣質沉積狀況，也能精準預測滲漏機率。
錢主任指出，這項研究成果很令人振奮，雖然瓣膜置換術已非常成熟，但還是有些因素會影響患者預後，而3D列印技術將可改善這些變數，對提升手術成功率很有幫助。
錢主任指出，這項研究成果很令人振奮，雖然瓣膜置換術已非常成熟，但還是有些因素會影響患者預後，而3D列印技術將可改善這些變數，對提升手術成功率很有幫助。
參考資料、文獻來源
1.翻譯人員：國立成功大學醫學院公共衛生研究所研究生李若綺
2.參考文獻：Zhen Qian, Kan Wang, Shizhen Liu, Xiao Zhou, VivekRajagopal, Christopher Meduri, James R. Kauten, Yung-Hang Chang, Changsheng Wu, Chuck Zhang, Ben Wang, Mani A. Vannan, “Quantitative Prediction of Paravalvular Leak in Transcatheter Aortic Valve Replacement Based on Tissue-Mimicking 3D Printing,” JACC: Cardiovascular Imaging, (July 2017). doi:10.1016/j.jcmg.2017.04.005
3.資料出處：科技部補助｢新媒體科普傳播實作計畫｣執行團隊、科技大觀園 https://goo.gl/58MuBf
4.《新媒體科普傳播實作計畫》(計畫編號MOST105-2515-S-006-008)補助產出
本文經 健康醫療網 授權刊登，原文發表於此
【健康醫療網／記者蘇湘雲報導】2018/01/19
2.參考文獻：Zhen Qian, Kan Wang, Shizhen Liu, Xiao Zhou, VivekRajagopal, Christopher Meduri, James R. Kauten, Yung-Hang Chang, Changsheng Wu, Chuck Zhang, Ben Wang, Mani A. Vannan, “Quantitative Prediction of Paravalvular Leak in Transcatheter Aortic Valve Replacement Based on Tissue-Mimicking 3D Printing,” JACC: Cardiovascular Imaging, (July 2017). doi:10.1016/j.jcmg.2017.04.005
3.資料出處：科技部補助｢新媒體科普傳播實作計畫｣執行團隊、科技大觀園 https://goo.gl/58MuBf
4.《新媒體科普傳播實作計畫》(計畫編號MOST105-2515-S-006-008)補助產出
本文經 健康醫療網 授權刊登，原文發表於此
【健康醫療網／記者蘇湘雲報導】2018/01/19
作者介紹
延伸閱讀
