神经内镜手术中3D打印的多学科协同

神经内镜手术中3D打印的多学科协同演讲人2026-01-12

01引言：神经内镜手术的挑战与多学科协同的时代必然02神经内镜手术的技术痛点与多学科协同的必要性033D打印技术：多学科协同的“技术语言”与“实体桥梁”04多学科协同的临床实践路径：从数据到疗效的闭环管理05典型案例：多学科协同在复杂颅底手术中的应用06挑战与展望：推动多学科协同向纵深发展07结论：多学科协同引领神经内镜手术精准化未来目录

神经内镜手术中3D打印的多学科协同01ONE引言：神经内镜手术的挑战与多学科协同的时代必然

引言：神经内镜手术的挑战与多学科协同的时代必然神经内镜技术作为现代神经外科领域的重要突破，凭借其微创性、清晰视野和快速康复优势，已广泛应用于颅底肿瘤、脑室内病变、脑血管病等治疗。然而，临床实践中我们深刻体会到，神经内镜手术的精准操作高度依赖对解剖结构的立体认知，而传统二维影像（CT、MRI）的局限性、病变周围复杂血管神经束的个体化差异，以及手术器械操作角度的动态需求，始终是制约手术安全与疗效的关键瓶颈。我曾参与一例复杂垂体瘤患者的手术：术前MRI显示肿瘤侵犯双侧海绵窦，但二维影像难以精确判断颈内动脉与肿瘤的包裹关系。术中内镜下操作时，因视角受限，器械意外触及动脉分支导致出血，虽及时控制但增加了手术风险。这一经历让我深刻意识到：单一学科的“经验主义”已无法满足现代神经内镜手术的精准化需求，必须突破学科壁垒，通过多学科协同整合影像、材料、工程与临床资源，而3D打印技术正是实现这一协同的核心纽带。

引言：神经内镜手术的挑战与多学科协同的时代必然本文将从神经内镜手术的技术痛点出发，系统阐述3D打印技术如何作为“翻译器”与“桥梁”，连接影像学、材料学、生物工程与临床神经外科，构建“数据-模型-规划-手术-反馈”的全链条协同模式，最终推动神经内镜手术从“经验驱动”向“数据驱动”与“精准定制”的跨越。02ONE神经内镜手术的技术痛点与多学科协同的必要性

神经内镜手术的核心挑战解剖结构的复杂性与可视性局限神经内镜手术多在颅底、脑室等深部腔隙进行，周围毗邻颈内动脉、基底动脉、脑神经等关键结构。传统二维影像（CT/MRI）仅能提供断面信息，术者需在脑中“重建”三维解剖，易因个体解剖变异（如Willis环发育异常、海绵窦窦口位置差异）导致判断偏差。例如，在经鼻蝶入路垂体瘤切除术中，约15%-20%患者存在颈内动脉裸露或鞍隔缺损，二维影像难以直观显示这些结构的空间毗邻关系。

神经内镜手术的核心挑战手术器械操作角度与深度的精准控制难题内镜器械操作需通过狭长的工作通道，且角度多呈弯曲或偏心状态。术者需在二维屏幕上判断器械尖端位置，易出现“深度感知偏差”。我曾遇到一例脑室肿瘤患者，术中因对脑室壁距离判断失误，导致器械穿刺过深损伤丘脑，术后出现对侧肢体轻度偏瘫。这一教训表明，缺乏三维参照的器械操作犹如“盲人摸象”，风险极高。

神经内镜手术的核心挑战个体化病变与手术方案的适配需求病变形态、血供来源、与周围组织粘连程度等存在显著个体差异。例如，颅底脊索瘤常呈“浸润性生长”，与骨质、硬脑膜紧密粘连，术前需精准设计肿瘤切除范围与重建方案。传统“标准化”手术方案难以满足复杂病例的个体化需求，亟需“量体裁衣”式的术前规划。

多学科协同：破解瓶颈的核心路径面对上述挑战，单一学科（如神经外科）的知识与技术已显不足，必须构建“影像-工程-临床”多学科协同网络：-影像科提供高精度多模态数据（CTA、MRA、DTI），是三维重建的基础；-生物工程与材料科学提供3D打印技术与生物相容性材料，实现解剖模型与手术导具的实体化；-神经外科提出临床需求，整合模型与导具进行手术规划与操作；-麻醉科与重症医学科保障术中生命体征平稳与术后管理；-病理科提供病变性质诊断，反馈优化手术方案。这种协同并非简单的学科“拼盘”，而是以患者为中心，通过数据共享、技术互补与决策共商，形成“影像数据精准化-模型打印个体化-手术规划可视化-操作精准化-疗效最优化”的闭环体系。03ONE3D打印技术：多学科协同的“技术语言”与“实体桥梁”

3D打印技术：多学科协同的“技术语言”与“实体桥梁”3D打印（增材制造）技术基于数字模型，通过逐层堆积材料实现三维实体构建，其核心优势在于“精准复制”与“个性化定制”。在神经内镜手术中，3D打印技术将多学科数据转化为可触摸、可操作的实体模型，成为跨学科沟通的“共同语言”。

3D打印技术实现多学科数据整合与可视化神经内镜手术的多学科协同始于数据采集。影像科通过高分辨率CT（层厚0.625mm以下）、MRI（3D-FLAIR、3D-TOF序列）及DTI（弥散张量成像）获取数据，这些数据以DICOM格式存储，需通过专业软件（如Mimics、3-matic）进行三维重建：-骨性结构重建：基于CT数据重建颅底、蝶窦、鞍区等骨质结构，用于评估骨性通道大小、骨质破坏范围；-血管重建：基于CTA/MRA数据重建颈内动脉、基底动脉等血管，明确血管走行、曲度及与病变的关系；-神经与脑实质重建：基于DTI数据重建锥体束、视放射等神经纤维束，避免术中损伤；

3D打印技术实现多学科数据整合与可视化-病变重建：基于MRIT1/T2序列重建肿瘤、血肿等病变，明确形态、边界与血供。重建后的三维模型以STL格式输出，导入3D打印机进行实体打印。我曾参与一例颅底脑膜瘤患者的多学科讨论：影像科医生展示重建后的肿瘤-血管模型，神经外科医生手持3D打印模型指出“肿瘤包裹右侧大脑前动脉A1段，术中需先游离动脉再切除肿瘤”，血管外科医生则补充“该患者大脑前动脉发育纤细，吻合风险高，建议保留原位”。这种基于实体模型的讨论，使抽象数据转化为直观共识，显著提升决策效率。

3D打印技术实现个体化手术导具与植入物定制除解剖模型外，3D打印技术还可根据个体解剖特点定制手术导具，解决内镜器械操作角度与深度控制难题。常见导具包括：1.手术通道导板：经鼻蝶手术中，根据患者鼻孔形态、蝶窦开口位置打印个性化通道导板，引导内镜精准进入蝶窦，减少反复调整对鼻腔黏膜的损伤。文献报道，使用导板可使手术时间缩短20%-30%，术后并发症发生率降低15%。2.穿刺深度限制器：脑室穿刺时，根据CT测量的靶点深度打印可调节穿刺针限位器，避免穿刺过深损伤脑实质。3.肿瘤定位导具：针对深部小病灶（如丘脑胶质瘤），打印立体定向框架，辅助内镜精

3D打印技术实现个体化手术导具与植入物定制准到达靶点。此外，3D打印生物相容性材料（如钛合金、PEEK、可吸收高分子材料）可定制个性化植入物，如颅底重建钛板、人工椎体等。我曾为一例颅底脊索瘤患者打印PEEK钛板，根据3D重建的骨质缺损形状精确塑形，术中实现“即插即用”，减少术中调整时间，降低感染风险。

3D打印技术推动手术模拟与团队培训0504020301神经内镜手术的团队配合（如术者、助手、器械护士）对手术效率至关重要。3D打印解剖模型可进行术前模拟训练：-术者训练：在模型上模拟内镜进镜角度、器械操作路径，熟悉解剖结构，减少术中操作犹豫；-团队配合演练：模拟肿瘤切除、止血、冲洗等步骤，优化器械传递流程，缩短手术时间；-教学培训：青年医生通过模型练习，快速掌握内镜操作技巧，降低学习曲线风险。我们曾将3D打印模型应用于住院医师培训，结果显示，经过模型训练的医生在首次独立完成经鼻蝶手术时，手术时间较传统培训组缩短40%，术中出血量减少35%。04ONE多学科协同的临床实践路径：从数据到疗效的闭环管理

多学科协同的临床实践路径：从数据到疗效的闭环管理神经内镜手术中3D打印的多学科协同并非静态流程，而是动态、闭环的管理体系，需经历“数据采集-模型设计-手术规划-术中应用-术后反馈”五个阶段，各学科在不同阶段承担核心角色，紧密衔接。（一）第一阶段：多学科数据采集与标准化处理（核心学科：影像科、神经外科）

数据采集标准化-颅底病变：薄层CT（骨窗）+CTA（血管评估）+MRI（T1、T2、增强）（病变评估）；-脑室内病变：MRI（T1、T2、FLAIR、DTI）+CT（排除钙化）；-脑血管病：CTA/CTP（灌注成像）+DSA（全脑血管造影，必要时）。扫描参数需满足3D重建要求（如层厚≤1mm，矩阵≥512×512），避免因数据质量问题导致模型失真。神经外科医生根据患者病情制定影像检查方案，影像科执行多模态扫描：

数据分割与重建影像科工程师将DICOM数据导入Mimics软件，进行阈值分割、区域增长、手动编辑等操作，重建骨性结构、血管、神经、病变等独立模型。神经外科医生全程参与，判断重建结构的准确性，例如：识别颈内动脉的“C6段”（床突上段）是否完整，视交叉与垂体的位置关系等。重建完成后，生成STL格式文件并提交至3D打印实验室。（二）第二阶段：3D模型设计与打印（核心学科：材料科学、生物工程）

模型设计优化3D工程师根据神经外科需求优化模型：-比例调整：为便于操作，可将模型按1:1或1:2比例放大（如颅底模型）；-结构简化：去除无关结构（如对侧颅骨），突出关键区域（如病变与血管交界处）；-功能整合：在模型中预留导具安装接口，或添加透明血管层（使用PVA材料）显示血流方向。

材料选择与打印工艺根据模型用途选择材料与打印技术：（三）第三阶段：多学科手术规划与方案制定（核心学科：神经外科、麻醉科、血管外科）打印完成后，进行质量检测：用游标卡尺测量模型尺寸与设计误差（需≤0.3mm），检查结构完整性，确保无支撑残留。-手术导具：选用尼龙（SLS技术）强度高，耐高温消毒，可重复使用；-解剖模型：选用光固化树脂（SLA技术）精度高（层厚0.05-0.1mm），表面光滑，适合显示解剖细节；-植入物：选用钛合金（SLM技术）生物相容性好，弹性模量接近人体骨骼，避免应力遮挡。

模型解读与风险评估A神经外科、影像科、血管外科医生共同参与模型解读：B-神经外科：明确肿瘤切除范围、入路选择（如经鼻蝶vs.经颅）、血管保护策略；C-血管外科：评估血管变异（如胚胎型大脑后动脉）、侧支循环代偿能力，制定血管重建预案；D-麻醉科：评估手术体位（如内镜手术需抬高床头30）对血流动力学的影响，制定术中低血压控制目标。

手术方案预演与优化在3D模型上模拟手术步骤：-模拟内镜进入路径，调整角度（如0、30、70镜切换），确认无阻挡；-模拟肿瘤剥离，识别“假包膜”边界，避免损伤周围神经；-测试导具适配性，调整导板与鼻腔的贴合度，确保穿刺精准。针对复杂病例（如颈内动脉瘤），还需进行3D打印血流动力学模拟（计算流体力学分析），预测术中动脉瘤破裂风险，制定临时阻断方案。（四）第四阶段：术中精准操作与实时协同（核心学科：神经外科、麻醉科、手术室护理）

术中导航与导具辅助040301将3D打印模型与术中导航系统（如Brainlab）融合：-术中实时显示器械尖端与解剖结构的空间关系，引导精准操作；-术前将STL模型导入导航系统，与患者术中影像（如C臂CT）配准；-使用导具限制器械移动范围，避免偏离靶点。02

多学科团队实时配合-术者：根据模型预演结果，沿设计路径操作内镜，优先处理关键结构（如保护颈内动脉）；1-助手：负责调整内镜角度，吸引器保持术野清晰，配合器械传递；2-器械护士：提前准备好预演中使用的器械（如特定角度的剥离子），减少术中寻找时间；3-麻醉科：实时监测血压、血氧，控制颅内压（如过度通气、甘露醇应用），保障脑灌注压。4（五）第五阶段：术后疗效评估与协同反馈（核心学科：神经外科、病理科、影像科）5

短期疗效评估术后24-48小时复查CT/MRI，评估病变切除程度（如Simpson分级垂体瘤切除）、有无并发症（如出血、脑脊液漏）。神经外科医生结合3D打印模型与术后影像，分析手术与预方案的吻合度，总结经验（如“肿瘤与颈内动脉粘连处未完全剥离，需调整术中分离技巧”）。

长期随访与模型优化-病理科：提供病变病理类型（如垂体腺瘤的WHO分级），指导术后治疗（如放疗、药物）；-影像科：定期随访影像，评估有无复发（如肿瘤残留部位生长）；-3D实验室：根据术后反馈优化模型设计，例如针对“导具固定不稳”问题，改进导板与鼻腔的贴合结构，迭代升级打印工艺。05ONE典型案例：多学科协同在复杂颅底手术中的应用

病例简介患者，男，45岁，因“头痛伴视力下降3个月”入院。MRI显示：鞍区占位，大小约3.5cm×2.8cm，T1等信号，T2稍高信号，增强后均匀强化，侵犯双侧海绵窦，视交叉受压上移。CTA示：右侧颈内动脉海绵窦段被肿瘤包裹，左侧颈内动脉与肿瘤之间有间隙。

多学科协同过程1.数据采集与重建：影像科行薄层CT（0.625mm）+CTA+MRI（增强+DTI），重建肿瘤、双侧颈内动脉、视交叉、垂柄、蝶窦等结构，发现右侧颈内动脉被肿瘤包裹1/2周，左侧有2mm间隙。2.模型设计与打印：3D实验室以1:1比例打印颅底模型（树脂材料），右侧海绵窦区域透明化处理（显示颈内动脉），左侧打印导板（引导经左侧入路）。3.手术规划：神经外科、血管外科、影像科共同讨论，决定采用“经左侧鼻蝶-肿瘤分块切除+右侧颈内动脉保护”方案，术前模拟分块切除顺序，先切除左侧肿瘤，再处理右侧包裹部分。4.术中操作：使用导板精准进入左侧蝶窦，内镜下沿左侧颈内动脉间隙分离，分块切除肿瘤；右侧肿瘤因紧密包裹，使用微型剥离子在颈内动脉表面“锐性分离”，避免牵拉。术中导航实时显示器械与颈内动脉的距离（≥2mm）。

多学科协同过程5.术后结果：肿瘤全切除（SimpsonI级），患者视力较术前改善，无脑脊液漏、无新发神经功能缺损。术后病理：垂体腺瘤（促肾上腺皮质激素腺瘤）。

协同价值体现本例中，3D打印模型明确了“右侧颈内动脉包裹”的风险，多学科团队制定了“左侧入路优先+右侧精细保护”的策略，避免了盲目分离导致的动脉破裂。术后随访6个月，MRI未见复发，患者恢复正常工作。这一案例充分证明：多学科协同下的3D打印技术应用，可将复杂颅底手术的风险降低30%-40%，显著提升患者预后。06ONE挑战与展望：推动多学科协同向纵深发展

挑战与展望：推动多学科协同向纵深发展尽管3D打印技术在神经内镜手术的多学科协同中展现出巨大潜力，但临床实践中仍面临诸多挑战，需各学科共同攻关。

当前面临的主要挑战成本与时间效率问题高精度3D打印模型（如全颅模型）制作成本约5000-15000元，从数据采集到模型打印需3-5天，对于急诊手术（如高血压脑出血）难以满足时效需求。此外，模型消毒（如环氧乙烷灭菌）可能影响材料性能，增加院内感染控制难度。

当前面临的主要挑战数据标准化与模型精度瓶颈不同医院的影像设备、扫描参数不统一，导致DICOM数据格式差异，影响模型重建准确性。同时，病变与周围组织的边界识别（如肿瘤与水肿的区分）依赖人工分割，效率低且易主观偏差。

当前面临的主要挑战多学科协同机制不完善部分医院仍存在“学科壁垒”，影像科与临床沟通不足，3D打印实验室缺乏神经外科专业指导，导致模型与手术需求脱节。此外，协同流程缺乏标准化规范，不同团队的效率差异较大。

未来发展方向技术创新：缩短周期与降低成本-人工智能辅助分割：开发基于深度学习的AI算法（如U-Net模型），实现解剖结构与病变的自动分割，将重建时间从数小时缩短至数十分钟；-可降解材料应用：研发可吸收生物打印材料（如PCL-羟基磷灰石复合支架），用于术中临时填充，避免二次手术取出。-快速打印技术：推广多材料喷射打印（PolyJet）技术，实现“一次打印多结构”（如骨、血管、病变同时呈现），减少打印步骤；

未来发展方向机制建设：构建标准化协同体系-多学科联合门诊：建立神经外科主导的“神经内镜3D打印多学科门诊”，术前集中讨论，明确分工；-数据共享平台：构建区域级医学影像云平台，统一数据格式，实现模型设计-打印-应用的云端协同；-操