PixelPrint 4D : A 3D Printing Method of Fabricating Patient‑Specific Deformable CT Phantoms for Respiratory Motion Applications.
研究背景
呼吸运动是CT成像、放射治疗等临床流程的核心干扰因素，现有呼吸运动体模（RMPs）结构过于简化，无法匹配真实肺部的组织特征与变形模式，难以满足深度学习等新型运动补偿技术的测试需求。本研究开发了PixelPrint4D 3D打印方法，用于制备适配CT成像的个性化可变形肺部体模。
方法速览
材料选择：筛选后确定使用Ninjaflex TPU（85A）柔性材料，保障打印质量与结构稳定性；
参数校准：通过校准体模的CT扫描结果，建立打印填充率与CT衰减值的对应关系，基于患者4DCT数据生成打印指令，采用FDM技术完成体模制备；
变形模拟：设计专用线性压缩装置，可在SI、AP方向对体模施加压缩，匹配不同呼吸阶段的肺部变形特征。
核心成果
组织结构高度仿真：制备的体模可高度还原患者肺部结构、纹理与衰减特性，结构相似性指数（SSIM）达0.93，与患者影像一致性极高；
非刚性变形精准：体模可模拟真实肺部非刚性变形，肿瘤在各正交方向的平均运动误差≤0.7 ± 0.6 mm；
生理特征匹配度高：体模压缩过程中的衰减变化、体积收缩与患者数据高度吻合，平均衰减变化误差仅5HU（12%），体积收缩误差为4%（20%百分误差）；衰减变化与局部体积变化的相关性和患者无统计学差异（协方差分析P=0.83），进一步验证了体模的生物真实性。
创新与局限
创新性
1、首次实现患者特异性肺部结构、纹理与变形模式的高仿真还原，为CT技术研发提供更贴近临床的测试载体；
2、衰减与体积变化模拟精度高，可适配CT通气成像等多场景应用需求。局限性
3、现有压缩系统仅支持逐步压缩，无法模拟连续动态呼吸运动，限制了4DCT等技术的测试；
4、体模最大衰减值仅−48 HU，低于真实患者肺部的最大衰减值；
5、仅支持SI、AP双方向压缩，未覆盖ML方向；
6、打印分辨率受原始CT图像限制，无法达到尸体体模的精度水平。
总结展望
PixelPrint4D为可变形肺部体模的制备提供了全新可行的技术路径，大幅提升了现有CT呼吸运动体模的仿真度，为新型CT技术、呼吸运动补偿技术的研发与评估提供了重要工具。