CranioFix：增强现实生物模型在颅颌面创伤教育中的开发与验证

本综述系统介绍了CranioFix增强现实教育工具包的开发与验证，该混合现实平台通过3D打印颅骨模型与智能手机AR应用的结合，实现了颅眶颧复合体（OZC）骨折修复的沉浸式训练。研究证实其在战地医疗等资源受限环境中可显著提升外科医师的操作信心（自评分数从3.2/10升至6.3/10），为全球外科教育提供了可扩展的精准培训方案。

　　

背景与挑战

颅颌面外科手术要求术者具备精湛的解剖知识、空间推理能力和操作精度，其中颅眶颧复合体（Orbito-Zygomatic Complex, OZC）骨折修复因涉及多向量复位和内固定技术，成为最具挑战性的术式之一。传统师徒制教学模式受限于临床病例稀缺性、伦理约束及地域资源差异，在战乱地区或医疗资源匮乏区域尤为突出。增强现实（Augmented Reality, AR）技术通过数字信息与物理模型的实时叠加，为突破上述困境提供了新思路。

系统设计与开发

CranioFix采用三重模块化设计：

1. 1.
   生物物理骨折模型：基于26岁男性OZC骨折患者的CT数据，通过 Rhinoceros 3D 进行骨骼重建，采用熔融沉积成型（Fused Deposition Modeling, FDM）技术打印ABS材质颅骨框架，表面覆盖 Shore A 硬度为10的 Dragon Skin 硅胶模拟软组织，实现切缘弹性反馈与解剖层次感。
2. 2.
   AR应用程序：基于 Unity 3D 与 Vuforia Engine SDK 开发，通过基底标记点实现八模块引导——从创伤场景启动、三维解剖标注、交互式CT阅片，到AR切口映射、骨折复位力学反馈、钛板定位叠加，最终完成自评测验。应用强制进阶逻辑确保 mastery learning（精熟学习）理念落地。
3. 3.
   手术器械套件：包含可充电电钻、微型接骨板螺钉及解剖器械，完整模拟从暴露到固定的全流程操作。

验证研究与方法

2023年5月在乌克兰卢茨克外科技能实验室开展实证研究，15名参与者（包括整形外科、头颈外科、口腔颌面外科医师及眼科医师）在战地环境下完成培训。通过前后测10分量表评估显示，学员对OZC骨折处理的信心值从3.2显著提升至6.3（P<0.01）。教育内容实用性（9.1/10）、交互性（8.3/10）与模型真实感（8.2/10）获高分评价。定性反馈中，学员特别强调AR引导切口映射与硅胶组织反馈的协同作用，使解剖层次认知与操作精度同步提升。

技术优势与创新

相较于传统虚拟现实（Virtual Reality, VR）系统，CranioFix的混合现实特性实现了三大突破：

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  触觉-视觉耦合训练：硅胶组织抗力与AR标注动态呼应，模拟真实手术中的组织回弹与骨骼对位感；
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  去中心化教学能力：仅需智能手机即可开展全流程训练，特别适合野战医院或偏远地区；
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  自适应学习路径：基于操作记录的AI分析模块（开发中）可自动评估切口角度、复位精度等参数，为个性化反馈提供数据支持。

未来展望

研究团队计划拓展至颅穹隆重建、Le Fort骨折等模块，并推进AI辅助技能评估算法开发。通过移植至 Microsoft HoloLens 等头戴式AR设备，将进一步解放术者双手，潜在应用于术中实时导航。跨地域解剖差异模型的构建，将为亚洲、非洲地区的本土化培训奠定基础。

结论

CranioFix通过AR-物理模型混合平台，成功验证了其在复杂外科训练中的可行性与有效性。其便携性、高仿真度与强交互性特质，为全球外科教育均衡化提供了技术范式，尤其在冲突地区与资源受限环境中展现出变革性潜力。