Amaç: Bu çalışmada uniportal video yardımlı torakoskopik segmentektomilerde ameliyat öncesi planlama ve ameliyat sırası rehberlik için açık kaynaklı yazılım kullanarak üç boyutlu (3D) modellemenin uygulanabilirliği değerlendirildi. Çalışma planı: Ekim 2020 - Kasım 2023 tarihleri arasında ameliyat öncesi 3D modelleme ile uniportal video yardımlı torakoskopik pulmoner segmentektomi uygulanan toplam 50 hasta (27 erkek, 23 kadın; ort. yaş: 60±11.1 yıl; dağılım, 34-78) retrospektif olarak incelendi. Ameliyat öncesi 3D modelleme bilgisayarlı tomografi kullanılarak açık kaynaklı 3D yazılım programı ile hazırlandı. Mobil cihaza aktarılan sanal modeller, ameliyat sırası hastaya ait anatomik yapılar ile karşılaştırıldı. Hastalar cerrahi işlemlerin özelliklerine göre basit ve kompleks segmentektomi olmak üzere iki gruba ayrıldı. Bulgular: Sanal 3D modellerin, ameliyat sırası tespit edilen bronkovasküler yapılarla genel eşleştirme başarı oranı %99.27 idi. Tüm hastalar içinde genel varyasyon oranı %36 (n=18) idi. İki grup arasında bronkovasküler varyasyon yönünden anlamlı fark vardı. Grup 1’de bronkovasküler varyasyon oranı %11.1 (n=2) ve Grup 2’de %50 (n=16) idi (p=0.006). Sonuç:Ameliyat öncesi planlama ve ameliyat sırası rehberlik için açık kaynaklı ücretsiz yazılımla hazırlanan üç boyutlu modelleme, uniportal video yardımlı torakoskopik cerrahi segmentektomide hedef segmente ait bronkovasküler yapıların yüksek doğrulukla tespit edilmesi için kullanılan güvenli bir yöntemdir.
Background: This study aim to evaluate the feasibility of three- dimensional (3D) modeling using open-source free software for preoperative planning and intraoperative guidance in uniportal video-assisted thoracoscopic segmentectomies. Methods: Between October 2020 and November 2023, 50 patients (27 males, 23 females; mean age: 60±11.1 years; range, 34 to 78 years) who underwent uniportal video-assisted thoracoscopic pulmonary segmentectomy with preoperative 3D modeling were retrospectively analyzed. Preoperative 3D modeling was performed using computed tomography with an open-source 3D software program. The virtual models exported to the mobile device were compared with the anatomical structures of the patient intraoperatively. The patients were divided into two groups as simple and complex segmentectomy according to the characteristics of the surgical procedures. Results: The overall matching success rate of the virtual 3D models with intraoperatively identified bronchovascular structures was 99.27%. The overall variation rate was 36% (n=18) among all patients. There was a significant difference between the two groups in terms of the bronchovascular variation. The bronchovascular variation rate was 11.1% (n=2) in Group 1 and 50% (n=16) in Group 2 (p=0.006). Conclusion: Three-dimensional modeling using open-source software for preoperative planning and intraoperative guidance is a reliable method for detecting bronchovascular structures of the target segment with high accuracy in uniportal video-assisted thoracoscopic surgery segmentectomy.
