Cos’è brain2print e come funziona
brain2print è un’applicazione web gratuita e open-source ideata per trasformare le scansioni di risonanza magnetica (MRI) in modelli 3D pronti per la stampa. Sviluppata dal gruppo guidato da Christopher Rorden, Matthew McCormick, Taylor Hanayik, Mohamed Masoud e Sergey Plis, questa piattaforma offre un flusso di lavoro semplificato: dall’input delle immagini MRI alla generazione del file mesh (STL, OBJ o MZ3), tutto avviene nel browser dell’utente, senza installare software aggiuntivi.
Formati di file e conversione
Le macchine per MRI restituiscono tipicamente sequenze di immagini “a fette” in formato DICOM. Per poterle elaborare in brain2print è necessario un formato volumetrico come NIfTI. Se si dispone soltanto di file DICOM, è possibile utilizzare lo strumento NiiVue (sviluppato dal team Niivue) o il plugin dcm2niix in versione WebAssembly per convertire le immagini in NIfTI direttamente nel browser. In alternativa, molte strutture di radiologia rilasciano già i dati in NIfTI su richiesta.
Processo di segmentazione e personalizzazione
Una volta caricata la scansione, l’utente sceglie il modello di intelligenza artificiale per la segmentazione, ad esempio il modello “Tissue GWM (High Acc, Low Mem)” basato su BrainChop. Il motore di segmentazione gira in locale sfruttando l’API WebGPU, quindi l’hardware grafico del computer gestisce il calcolo senza inviare alcun dato a server esterni. Successivamente, con ITK-Wasm viene generata una mesh che rappresenta la superficie cerebrale. A questo punto si possono impostare parametri quali:
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Shell e spessore: modello solido o guscio con spessori selezionabili (da 2 mm a 16 mm).
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Smoothing: levigatura delle superfici per eliminare irregolarità.
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Simplify: riduzione del numero di triangoli per file più leggeri.
Il preview interattivo consente di ruotare e ingrandire il modello, così da valutare la resa prima del salvataggio finale.
Aspetti legati alla privacy
L’architettura “zero-footprint” di brain2print garantisce che tutti i dati restino sull’apparecchio dell’utente. Nessuna informazione viene trasmessa a server esterni: la segmentazione AI, la conversione del volume e la creazione della mesh avvengono esclusivamente nel browser. Questo approccio tutela i dati sensibili del paziente senza sacrificare flessibilità o velocità.
Team di sviluppo e tecnologie coinvolte
Il progetto è ospitato su GitHub dalla community Niivue, che già cura il visualizzatore medico WebGL2 NiiVue e derivati come ct2print. Il codice di brain2print si appoggia a:
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BrainChop per i modelli di segmentazione di tessuti.
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ITK-Wasm per la conversione da volume segmentato a mesh.
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WebGPU per sfruttare la GPU locale in tutti i browser moderni.
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NiiVue come viewer integrato per la visualizzazione 3D di volumi e mesh.
Oltre al team di scienziati, al progetto hanno dato un contributo significativo sviluppatori indipendenti e ricercatori in imaging medico, ampliando la compatibilità con differenti formati e ottimizzando le prestazioni.
Ambiti di applicazione e prospettive
La possibilità di produrre in autonomia un modello 3D del proprio cervello apre nuove strade in campo educativo, clinico e hobbistico:
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Formazione medica: studenti e professionisti possono esplorare strutture cerebrali personalizzate.
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Pianificazione chirurgica: repliche fisiche del cervello del paziente per simulazioni pre-operatorie.
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Ricerca neuroscientifica: creazione rapida di phantom anatomici per test strumentali.
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Stampa amatoriale: appassionati di anatomia possono realizzare oggetti che riproducono fedelmente l’encefalo.
In futuro il team intende integrare nuovi modelli AI per segmentazioni più fini (ad esempio lesioni o strutture specifiche), migliorare l’interfaccia di editing e aggiungere supporto a flussi di lavoro clinici certificati.
