圖說：3D打印的Steven Keating的顱骨和大腦的模型清楚地顯示了他的腦瘤和其他細節，這要歸功於這項研究的作者所開創的新數據處理方法。
哈佛大學Wyss研究所、麻省理工學院媒體實驗室媒介物組以及美國和德國的一些學術和醫療中心研究人員的即興協作結果是一種新的技術，可以使圖像從MRI、CT和其他醫學掃描中輕鬆快速地轉換成具有空前細節的物理模型。該研究成果近日發表在了《3D Printing and Additive Manufacturing》上。
像核磁共振成像和CT掃描這樣的成像技術可以產生高分辨率的圖像，作為一系列的“切片”，它可以揭示人體內部結構的細節，使其成為評估和診斷疾病的寶貴資源。大多數3D打印機都是在逐層掃描的過程中構建物理模型的，所以給它們提供多層的醫學圖像以創建一個堅實的結構顯然是兩種技術之間的協同作用。
但科研人員還面臨一個問題：MRI和CT掃描產生的圖像有無數細節，因此需要從周圍的組織中分離出感興趣的物體，並將其轉化為表面網格，以便打印出來。
這篇論文所描述的新方法為醫學專業人員提供了最好的方法，快速且高度精確的將複雜圖像轉換成易於3D打印的格式。關鍵在於用抖動的位圖打印數字圖像格式，其中灰度圖像的每個像素被轉換成一系列黑白像素，而黑色像素的密度是定義不同灰度的陰影，而不是像素本身顏色變化。
類似黑白新聞紙上的圖像使用不同大小的黑墨水點來表達陰影，在特定區域中呈現的黑色像素越多，它的顏色就越暗。通過將各種灰度的像素簡化成黑白像素的混合，抖動的位圖允許3D打印機使用兩種不同的材料來打印複雜的醫學圖像，這些材料能保持原始數據的所有細微變化，而且精確度和速度都要高得多。
研究小組使用基於位圖的3D打印來創建Keating的大腦和腫瘤模型，還原了原始MRI數據中所有細節的分級。使用相同的方法，他們還能夠打印人類心臟瓣膜的可變剛度模型。
研究人員希望他們的方法能幫助3D打印成為常規檢查和診斷、病人教育和了解人體的更有效的工具。儘管目前還存在一些障礙，研究人員仍然相信他們的成就對醫學界具有重要的價值。
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