肺小結節の局在化のための3次元印刷ナビゲーショナルテンプレート。症例対照試験

Three-dimensional printed navigational template for localizing small pulmonary nodules: A case-controlled study.

• Rui Fu
• Yun-Fei Chai
• Jia-Tao Zhang
• Tao Zhang
• Xiao-Kun Chen
• Song Dong
• Hong-Hong Yan
• Xue-Ning Yang
• Mei-Ping Huang
• Yi-Long Wu
• Jian Zhuang
• Wen-Zhao Zhong

抄録

背景:

小さな肺結節の局所化は，胸部外科医にとって避けて通れない課題である．本研究では、小さな肺結節、特に地上ガラス結節（GGN）を局所化するための3次元（3D）印刷技術の精度を調査することを目的とした。

BACKGROUND: Localization of small pulmonary nodules is an inevitable challenge for the thoracic surgeon. This study aimed to investigate the accuracy of three-dimensional (3D) printing technology for localizing small pulmonary nodules, especially ground-glass nodules (GGNs).

方法:

本研究では、術前に局在化を必要とする末梢性小肺結節（2cm以下）の患者を登録した。比較期間に、患者は2つの方法の精度を比較するために、CTガイド（CT-G）と3Dプリントテンプレートガイド（3D-G）の両方の局在化を受けた。試験期間では、3Dプリンティング法を単独で実施した。3Dプリンティング物理的ナビゲーションテンプレートは周術期CT画像のデータを基に設計した。臨床データ、画像データ、手術データ、評価指標を収集し、さらなる分析を行った。3D-printing localization techniqueの学習曲線は、累積和（CUSUM）分析と重回帰分析を用いて評価した。

METHODS: This study enrolled patients with peripheral small pulmonary nodules (≤ 2 cm) who required preoperative localization. In the comparison period, patients underwent both computed tomography-guided (CT-G) and 3D-printing template guided (3D-G) localization to compare the accuracies of the two methods. In the testing period, the 3D-printing technique was implemented alone. The 3D-printing physical navigational template was designed based on data from perioperative CT images. Clinical data, imaging data, surgical data, and evaluation index were collected for further analysis. The learning curve of the 3D-printing localization technique was assessed using cumulative sum (CUSUM) analysis and multiple linear regression analysis.

結果:

比較期間（n=14）では、CT-Gおよび3D-Gの成功率はそれぞれ100％および92.9％（P=0.31）であり、検査期間（n=23）では3D-Gの成功率は95.6％であった。CT-G、3D-G（比較）、3D-G（試験）の局在時間はそれぞれ23.6±5.3分、19.3±6.8分、9.8±4.6分であった。CUSUM学習曲線は、次式を用いてモデル化した。Y = 0.48X - 0.013X - 0.454 (R = 0.89)。学習曲線は、フェーズ1（最初の20人の患者）とフェーズ2（残りの17人の患者）の2つのフェーズで構成されていた。

RESULTS: In the comparison period (n = 14), the success rates of CT-G and 3D-G were 100% and 92.9% (P = 0.31), respectively; in the testing period (n = 23), the success rate of 3D-G was 95.6%. The localization times of CT-G, 3D-G (comparison), and 3D-G (testing) were 23.6 ± 5.3, 19.3 ± 6.8, and 9.8 ± 4.6 minutes, respectively. The CUSUM learning curve was modeled using the equation: Y = 0.48X - 0.013X - 0.454 (R = 0.89). The learning curve was composed of two phases, phase 1 (the initial 20 patients) and phase 2 (the remaining 17 patients).

結論:

3Dプリントによる局在化は十分な精度を有しており、特に右上葉の小さな肺結節の局在化に使用することが可能であり、利用しやすい方法である。この技術を使用することで、手術前の肺結節の局在化が容易になる可能性がある。

CONCLUSIONS: 3D printing localization has adequate accuracy and is a feasible and accessible strategy for use in localizing small pulmonary nodules, especially in right upper lobe. The use of this technique could facilitate lung nodule localization prior to surgery.

© 2020 The Authors. Thoracic Cancer published by China Lung Oncology Group and John Wiley & Sons Australia, Ltd.