Introduzione alla simulazione densitometrica con fantocci stampati in 3D per la Tomografia Computerizzata

Un primo sguardo a come la stampa 3D può riprodurre il comportamento ai raggi X dei tessuti umani

INTRODUZIONE

Negli ultimi anni la stampa 3D è diventata uno strumento fondamentale anche in radiologia.
Fantocci personalizzati, modelli anatomici e simulatori didattici possono essere stampati in PLA o altri polimeri, offrendo nuove possibilità per la formazione, la ricerca e il controllo di qualità (QA).

Uno dei temi più interessanti è la possibilità di far sì che un oggetto stampato simuli realisticamente i valori HU tipici dei tessuti umani quando viene acquisito in Tomografia Computerizzata (TC).

Questa introduzione fornisce una panoramica essenziale sull’argomento, senza entrare nei dettagli più avanzati, che restano parte della documentazione riservata agli iscritti tesserati.

Perché un fantoccio stampato in 3D può simulare i tessuti?

Quando un oggetto stampato in PLA viene visto in TC, il suo valore HU dipende da alcuni fattori:

  • il materiale
  • la geometria
  • l’immersione o meno in acqua
  • la densità interna, cioè l’infill

Modificando l’infill (%) nello slicer, è possibile ottenere oggetti più o meno densi, quindi con valori HU differenti.
Questo rende possibile avvicinare l’assorbimento radiologico del PLA ad alcuni tessuti biologici.

L’infill è la “struttura interna” dell’oggetto stampato.

Più è alto, più l’oggetto è denso → più HU in TC.

Più è basso, più l’oggetto è leggero → HU più bassi.

 

Esempi:

20% → oggetto leggero, molto vuoto

60% → abbastanza denso

100% → pieno e molto radiopaco

Nel nostro caso, per semplicità e ripetibilità, si utilizza il pattern Griglia (Grid).

Come si comportano i valori HU del PLA?

 

Senza entrare nei dettagli del modello, si può dire che all’aumentare dell’infill, aumentano gli HU.

La relazione di solito è descritta da una funzione quasi lineare. Questo permette di usare l’infill come una “manopola” per avvicinare i valori HU dell’oggetto stampato a quelli di alcuni tessuti.

 

Di seguito una tabella puramente illustrativa, NON riferita al modello completo.

Tessuto indicativo HU medi tipici Infill PLA indicativo (%)
Aria –1000 ~0–5 %
Grasso –100 / –80 ~10–20 %
Acqua (riferimento) 0 ~25–35 %
Tessuti molli +30 / +60 ~40–60 %
Osso trabecolare +150 / +300 ~70–85 %
Osso corticale +1000 / +1200 ~95–100 %

Questi valori sono solo esemplificativi, non utilizzabili per la progettazione di fantocci reali.

I valori reali dipendono:

dal valore kV

dallo spessore di ricostruzione

dal materiale

dalle condizioni di acquisizione

Gli iscritti tesserati possono accedere alla versione completa, che include:

il modello matematico HU↔Infill

la tabella accurata per tutte le combinazioni kV/spessore

il file Excel integrato

le schede operative ufficiali RadLab × AITASIT

Come si usa questa idea nella pratica?

Per un neofita, è sufficiente comprendere il concetto generale:

si sceglie l’infill in base al tipo di tessuto che si vuole simulare

si stampa il fantoccio

lo si acquisisce in TC

si confronta l’HU ottenuto con quello che ci si aspettava

Gli approfondimenti — più complessi e accurati — vengono affrontati nella documentazione riservata.

Applicazioni possibili:

  • formazione di studenti e specializzandi
  • simulazioni per biopsie e procedure interventistiche
  • ricerca su algoritmi di ricostruzione
  • studio del comportamento dei materiali in TC
  • creazione di fantocci personalizzati per QA

Per approfondimenti:

Gli iscritti AITASIT e i partecipanti al progetto RadLab possono accedere alla documentazione completa, che include:

  • le curve HU–Infill dettagliate
  • il modello predittivo calibrato su vari kV
  • la derivazione matematica
  • i file di lavoro (Excel, PDF operativi)
  • protocolli di stampa consigliati
  • best practices e QA

 

In conclusione, questa breve introduzione mostra come, partendo da concetti semplici, sia possibile utilizzare la stampa 3D per simulare densità radiologiche reali. La possibilità di modellare l’assorbimento ai raggi X tramite l’infill apre scenari molto interessanti per didattica, formazione e ricerca. Per chi desidera approfondire, la comunità AITASIT mette a disposizione materiale avanzato e workshop dedicati.