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Zielsetzung und Fragestellung: Patientenspezifische 3D-gedruckte Modelle stellen in der präoperativen Planung in der Hüftendoprothetik eine wertvolle Ergänzung dar. Bisherige Modelle berücksichtigten jedoch nicht die unterschiedliche Dichte von kortikalem und spongiösem Knochen, was eine realitätsnahe Simulation der Femurpräparation limitiert. Ziel dieser Proof-of-Concept-Studie war die Entwicklung eines Workflows zur KI-unterstützten, dualen Segmentierung des proximalen Femurs und realistischen Simulation der Schaftpräparation im Kontext der Hüftgelenksendoprothetik.

Material und Methoden: Mittels KI-unterstützter Segmentierung (3D Slicer, TotalSegmentator) erfolgte eine getrennte Darstellung von kortikalem und spongiösem Knochen auf CT-Basis mit anschließender manueller Feinanpassung. Die Modelle wurden additiv gefertigt und unter Durchleuchtung zur Simulation der Schaftpräparation genutzt. Kortikalisdicke, Markraumdimensionen und ein modifizierter Kortikalisindex wurden radiologisch validiert. Die Übereinstimmung zwischen konventioneller 2D-Templating-Planung, modellbasierter Simulation und tatsächlich implantierter Schaftgröße wurde analysiert.

Ergebnisse: In sechs Fällen (fünf Patienten) wurden anatomisch akkurate Modelle bei komplexer Ausgangsanatomie ohne technische Komplikationen hergestellt. Zwischen Röntgenaufnahmen der Patienten und der Modelle zeigten sich keine signifikanten Unterschiede der gemessenen Kortikalisparameter (p<0,05). Die simulierte Schaftgröße entsprach in 5/6 Fällen (83%) der tatsächlich implantierten Größe, während konventionelles 2D-Templating in keinem der komplexen Fälle die genaue Größe vorraussagen konnte. Zudem ermöglichte das Modell eine realistische haptische Simulation der Femurpräparation und Identifikation komplexer anatomischer Besonderheiten.

Diskussion und Schlussfolgerung: Die dual segmentierte, patientenspezifische 3D-Druck-Technik erlaubt eine präzise, kosteneffiziente und praxisnahe präoperative Simulation der Schaftpräparation. Insbesondere bei komplexer femoraler Anatomie könnte dieses Verfahren die Implantatwahl optimieren und intraoperative Herausforderungen frühzeitig identifizieren.