Optical and Mechanical Optimization of 3D-Printed Anatomical Models for Medical Education - 12/01/26

Doi : 10.1016/j.stlm.2025.100224 
Adam S. Verga a, , Kuang-Drew Li b, Benjamin Budenstein a, Ailey G. Fogel-Bublick a, William J. Nicholson b, Scott J. Hollister a
a Wallace H. Coulter Department of Biomedical Engineering, Georgia Institute of Technology, 313 Ferst Drive, Atlanta, GA, 30332, USA 
b Division of Cardiology, Department of Medicine, Emory University School of Medicine, Emory University, 100 Woodruff Circle, Atlanta, GA, 30322, USA 

Corresponding author.

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
Article gratuit.

Connectez-vous pour en bénéficier!

Abstract

Anatomical 3D printing holds significant promise in medical education by enabling the creation of anatomically accurate and mechanically realistic models. While tissue-mimicking materials (TMMs) provide haptic feedback for procedural training, their utility is limited by poor optical clarity. This lack of transparency restricts visualization of internal anatomy and tool movement, particularly in procedures like percutaneous coronary intervention (PCI), where spatial awareness is critical. This study aimed to improve the optical clarity of flexible, elastomeric 3D-printed anatomical models without compromising mechanical realism. This study evaluated dip coating of conformal silicone (S C ), conformal acrylic (A C ), conformal polyurethane (P C ), oil-based polyurethane (P O ), and water-based polyurethane (P W ) for their ability to enhance transparency and preserve the mechanical properties of the Stratasys PolyJet material Agilus30Clear. All coatings significantly reduced absorbance at 600 nm, with S C , A C and P C delivering the greatest optical improvements of up to 91%. S C and P C best preserved mechanical behavior, remaining within 20% in stiffness and strain at failure, whereas A C , P O , and P W caused significant stiffening and reduced strain to failure. Constitutive nonlinear elastic models including neo-Hookean, Ogden and Holmes-Mow with perfect plasticity were fit to tensile data to facilitate target tissue matching, while comparing strategies for reporting representative properties. Using a transparent left main coronary artery (LMCA) model, we demonstrated real-time guidewire navigation under direct visualization, highlighting the educational utility of the model. These findings have implications beyond medical education, with potential applications in patient-specific surgical planning, preclinical device testing, and reducing reliance on cadavers and fluoroscopy.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Graphical abstract




Image, graphical abstract

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : 3D printing, anatomical models, medical education, transparent coatings, mechanical properties, optical properties


Plan


© 2025  Publié par Elsevier Masson SAS.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 21

Article 100224- février 2026 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • Evaluation of patient preference in 3D printed cast and associated cost compared to current standard of care
  • Rand Kittani, Alexis Watson, Sydni Silverman, Kaviamuthan Kanakaraju, Jaime Chen, Jose Beltran, Thomas Murphy

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.

Elsevier s'engage à rendre ses eBooks accessibles et à se conformer aux lois applicables. Compte tenu de notre vaste bibliothèque de titres, il existe des cas où rendre un livre électronique entièrement accessible présente des défis uniques et l'inclusion de fonctionnalités complètes pourrait transformer sa nature au point de ne plus servir son objectif principal ou d'entraîner un fardeau disproportionné pour l'éditeur. Par conséquent, l'accessibilité de cet eBook peut être limitée. Voir plus

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2026 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.