Öz

Giriş: Bu çalışma, endoskopik endonazal cerrahi (EEC) eğitiminde kullanılmak üzere geliştirilen üç boyutlu (3B) baskılı kafa tabanı modellerinin üretim sürecini, uygulanabilirliğini ve eğitimsel potansiyelini değerlendirmeyi amaçlamaktadır.

Yöntem: Kadavra bilgisayarlı tomografi (BT) verilerinden elde edilen DICOM formatındaki görüntüler, 3D Slicer yazılımında işlenerek nazal pasajın 3B dijital modeli oluşturuldu. Modeller stereolitografi (STL) formatına dönüştürülerek polilaktik asit (PLA) filament kullanımıyla 1:1 ölçekte 3B yazıcıda üretildi. Elde edilen kafatası modelleri, daha önceki çalışmamızda üretilen endoskopik robotik kol ile test edildi. Robotun, önceden belirlenen güzergah boyunca sfenoid ostiuma otonom ilerleme kabiliyeti değerlendirildi.

Bulgular: Robot sistemi, kurulum süreci sonrasında nazal ve sfenoid aşamalarda belirlenen anatomik hedeflere otonom olarak ulaşabildi. PLA modeller, nazal pasajda künt diseksiyona izin veren yeterli esneklik ve dayanıklılık gösterdi. Modellerin kullanımı, kadavra uygulamalarından önce tekrarlı deneme imkânı sağlayarak sistemin geliştirilmesine ve olası teknik aksaklıkların giderilmesine olanak tanıdı. Bu sayede kadavra dokularında olası zararların önüne geçildi.

Sonuçlar: 3B kafa tabanı modelleri, EEC eğitiminde düşük maliyetli, erişilebilir ve tekrarlanabilir bir simülasyon aracı olarak kullanılabilir. Bu yaklaşım, öğrenme eğrisini kısaltma, cerrahi beceri gelişimini hızlandırma ve komplikasyon riskini azaltma potansiyeline sahiptir. Gelecekteki çalışmalar, modellerin anatomik ve haptik gerçekçiliğinin artırılması ve yapay zekâ entegrasyonu ile cerrahi eğitimde etkinliğinin uzun vadeli değerlendirilmesine odaklanmalıdır.

Anahtar Kelimeler: endoskopik endonazal cerrahi, üç boyutlu baskı, kafa tabanı cerrahisi, robotik cerrahi, cerrahi eğitim, simülasyon

Giriş

Endoskopik endonazal cerrahi (EEC), başta hipofiz adenomları olmak üzere kafa tabanı lezyonlarının tedavisinde yaygın olarak benimsenen minimal invaziv bir tekniktir. Bu yaklaşımdaki, İki boyutlu (2B) endoskopik görüntü ve 4 el tekniğinin zorunluluğu, bu yöntemin öğrenme süresini uzatmaktadır.1,2

Son yıllarda gelişen 3 boyutlu baskı teknolojisi, düşük maliyetle, gerçeğe yakın ve tekrar kullanılabilir cerrahi modeller üretmeyi mümkün kılmaktadır.3,4 BT veya MR görüntülerinden birebir ölçekte yapılan bu modeller, cerrahi planlama, eğitim ve komplikasyon yönetiminde kullanılabilir.3,5

Çalışmamızdaki amaç, hasta odaklı 3B baskı ile oluşturulan cerrahi modellerin, geleneksel kadavra tabanlı eğitim yöntemlerinin sınırlılıklarına bir çözüm olarak nöroşirürji eğitimindeki rolünü vurgulamaktır. Cerrahi eğitim simülasyonlarının cerrahi becerileri geliştirmede, ameliyat sürelerini azaltmada ve karmaşık vakalar için önceden planlama yapmada uygunluğu ve faydaları bilinmektedir.1,6-8

Bu makalede, kadavra BT verilerinden üretilmiş 3B baskılı kafa tabanı modellerinin tasarım ve üretim süreci ile bu modellerin robot destekli EEC eğitiminde kullanımı paylaşılmakta; sistemin uygulanabilirliği, performansı ve potansiyel avantajlarına ilişkin ön bulgular sunulmaktadır.

Gereç ve Yöntem

Daha önce çalışmamızda ürettiğimiz endoskopik robot prototipinin geliştirme ve doğrulama faaliyetlerinde kullanılan kafatası modellerinin üretim süreci, endoskopik endonazal cerrahide robotik kolun yeteneklerini test etmek ve geliştirmek için kritik bir adım olmuştur. Bu modeller, hem cerrahi öncesi planlama hem de eğitim amaçlı olarak literatürde yaygın şekilde kullanılan 3B baskı teknolojileriyle hazırlanmıştır

Çalışmanın temelini, paranazal tomografi görüntülemesi yapılan bir kadavra kafasından elde edilen veriler oluşturmuştur. Bu çalışma, yeni insan katılımcı veya kadavra materyali içermemektedir. Kullanılan 3B modeller, önceki çalışmamızda etik kurul onayı alınarak (Tıbbi Etik Kurul, Kocaeli Üniversitesi Tıp Fakültesi, Kocaeli, Türkiye – GOKAEK 2022-354) elde edilen kadavra tomorgafi verilerinden üretilmiştir. Mevcut makale yalnızca modelin oluşturulma sürecini ve eğitim uygulamasını ortaya koymaktadır.

Yapay Kafa Modeli Üretimi

Robot deneyleri için kullanılan kafatası modellerinin üretimi, bilgisayarlı tomografi (BT) verilerinden elde edilen dijital modellerin fiziksel nesnelere dönüştürülmesi prensibine dayanmaktadır.

Tomografi sonuçları, Dijital Görüntüleme ve Tıpta İletişim (DICOM) uzantılı medya dosyaları olarak elde edilmiştir. DICOM, tıbbi görüntüleme cihazlarından alınan 2B ve 3B bilimsel verilerin depolanması, görüntülenmesi ve analizi için geliştirilmiş bir dijital veri formatı standardıdır.

Elde edilen DICOM çıktıları, biyomedikal görüntülerin analizi ve görselleştirilmesi için ücretsiz ve açık kaynak kodlu bir yazılım platformu olan 3D Slicer’a yüklenmiştir. Bu yazılım kullanılarak nazal pasajın üç boyutlu modellemesi ‘Segmentation Tool’ ile yapılmıştır (Şekil 1).

Şekil 1. 3D Slicer programının arayüzü ve kadavranın paranazal tomografisi üzerinden 3 boyutlu olarak nazal pasajın modellenmesi

Sanal 3B model, baskı için standart bir dosya formatı olan STL (Stereolithography) formatında dışa aktarılmıştır. Ultimaker 2+ extended veya Ultimaker S3 3B yazıcıları ile 1:1 ölçekte kemik maketler oluşturulmuştur (Şekil 2 ve Şekil 3). Bu yazıcılar, bilgisayar ortamında hazırlanmış üç boyutlu bir nesnenin sanal olarak katmanlara bölünmesine ve her bir katmanının eritilen hammaddenin dökülerek üst üste gelecek şekilde basılması prensibine dayanır. Bu modeller, polilaktik asit (PLA) filamenti kullanılarak üretilmiştir. İki kafatası modeli 2.85 mm filament kullanılarak oluşturulmuştur. Baskı işlemi Kocaeli Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mekatronik Laboratuvarı’nda yapılmıştır.

Şekil 2. 3B paranazal tomografi modelinin, Ultimaker2® yazıcı ile PLA tabanlı yazdırma işlemi
Şekil 3. 3B modelin destekleri temizlenmiş hali, A. Nazal pasaj, B. İnferior konka, C. Orta konka, D. Nazal septum, E. Sfenoid ostium

3B yazıcılar, bilgisayar ortamında hazırlanmış üç boyutlu bir nesnenin sanal olarak katmanlara bölünmesine ve her bir katmanının eritilen hammaddenin dökülerek üst üste gelecek şekilde basılması prensibine dayanır.

Bulgular

Bu çalışmada, tasarlanan robot kolunun endoskopik endonazal cerrahideki temel prosedürleri gerçekleştirme yeteneğini incelemek amacıyla 3B modeller kullanılmıldı. Robot kol prototipinin endoskopu tutma ve otonom şekilde manevra yapmasının gerçekleştirilebilirliğini değerlendirmek için yapay kafatası modelleri ile robot deneyi 2 kez tekrarlandı (Şekil 4).

Şekil 4. Robotik cerrahi deney düzeninin hazırlık safhası, modellin platforma sabitlenmesi ve endoskopik robotun yaklaşım açısının hazırlığı

Bu çalışmada yapılan deneyde, cerrahi motor gibi ısı üreten aletler kullanıldığında, PLA tipi plastik filamentin erime sıcaklığına ulaşarak özelliğini yitirme riski teorik olarak mevcuttu. Ancak, deneydeki temel amacımız ameliyatın nazal pasajı ilgilendiren kısmını robot için simüle etmekti ve cerrahi motor kullanılmadı. Nazal konka yapıları künt diseksiyona izin verdi ve ısıya maruz kalma veya kırılma gibi bir problem yaşanmadan eğilerek yapılarını korudular. Robot, endoskopu sfenoid ostiuma kadar başarıyla ilerletti.. Bu, simülasyon modelinin nazal pasajdaki künt diseksiyon için yeterli esnekliğe ve dayanıklılığa sahip olduğunu göstermektedir.

Kullanılan duvar kalınlığı, dolgu yoğunluğu ve baskı destekleri ayarları ile tek maket için 280 gr filament harcandı. Her bir modelin basım süresi 9 saat olarak ölçüldü.

Tartışma

Bu çalışmada üretilen yapay kafatası modelleri, robotik sistemin geliştirilme ve doğrulama aşamalarında, özellikle de kadavra üzerinde deneye geçmeden önce birçok deneme yapılmasını ve sistemden kaynaklanan aksaklıkların giderilmesini sağlamak amacıyla kullanıldı. Bu modeller, robotik kol prototipinin endoskopu tutma ve otonom şekilde manevra yapma yeteneğinin fizibilitesini değerlendirmede temel bir rol oynadı. PLA malzemesi, hızlı ve düşük maliyetli üretim imkanı sunarak robotik sistemin tekrarlı olarak denenmesine olanak sağladı.

EEC, kafa tabanında bulunan lezyonların, özellikle hipofiz adenomlarının, cerrahi tedavisinde kullanılmaktadır. Bu minimal invaziv yöntem, cerrahlara daha geniş bir görüş alanı sunarak adenomların daha eksiksiz ve güvenli bir şekilde çıkarılmasını sağlar.7,9,10 Ancak EEC, kafa tabanının derin ve karmaşık anatomik yapılarla çevrili olması, sınırlı operasyonel alan, uzun cerrahi aletlerin kullanımı ve kritik nörovasküler yapılar nedeniyle önemli zorluklar içermektedir. İki boyutlu (2D) endoskopik görüş ve cerrahın bir eliyle endoskopu tutarken diğer eliyle cerrahi aletleri kullanma gerekliliği, bu tekniğin öğrenme eğrisini oldukça dik hale getirmiştir.1,11

Cerrahi eğitimde, ameliyat sürelerinin kısalması, karmaşık prosedürlere maruz kalmanın azalması ve artan yan uzmanlaşma gibi faktörler, aday cerrahların yeterli deneyim kazanmasını zorlaştırmaktadır.12 Bu durum, hastaları cerrahın “öğrenme eğrisine” maruz bırakmadan yeni cerrahi becerilerin kazanılmasını sağlayan simülasyon tabanlı eğitim yöntemlerine olan ihtiyacı ortaya çıkarmıştır.4,10,12-14 Geleneksel eğitim metotları olan kadavra modelleri, etik sorunlar, yüksek maliyetleri, sınırlı bulunabilirlikleri ve özel hazırlık/saklama gereksinimleri nedeniyle yaygın kullanıma uygun değildir.10,11,15 Hayvan modelleri de insan anatomisine düşük benzerlikleri ve etik kaygılar nedeniyle sınırlıdır.10 Sanal gerçeklik (VR) sistemleri umut vadeden bir alternatif olsa da, yüksek maliyetli olabilir ve özellikle dokunsal geri bildirimde (haptik geri bildirim) sınırlamalara sahip olabilir.7,10,15

Son yıllarda 3B baskı teknolojisi, EEC eğitiminde ve cerrahi planlamada maliyet etkin, anatomik olarak doğru ve tekrarlanabilir modeller üretilmesine olanak tanıyarak önemli bir çözüm sunmuştur.3,8,10,11,15 Bu modeller, birebir ölçekte veya belirli anatomik detayları vurgulayacak şekilde hastanın BT veya MR görüntüleme verilerinden (DICOM dosyaları) faydalanılarak oluşturulabilir.1,5,8-10,15,16 3D Slicer gibi açık kaynaklı yazılımlar, dijital modellerin oluşturulmasında ve cerrahi güzergahların planlanmasında kullanılır.1,11,17 Mimics®, 3DS Max® ve Geomagic® gibi ticari yazılımlar da model segmentasyonu, onarımı ve optimizasyonu için literatürde belirtilmiştir.15

3B baskılı modellerde yaygın olarak PLA ve akrilonitril bütadien stiren (ABS) gibi sert plastik filamentler kullanılır.10,12 Ayrıca akrilat reçinesi, alçı ve bağlayıcı püskürtme yöntemleri de kullanılabilir.16 Çok malzemeli 3B yazıcılar, kemik ve cilt gibi farklı dokuları tek baskıda üretmek için kullanılabilir, bu da modellere daha gerçekçi haptik geri bildirim sağlar.10 Özellikle burun kanadı ve septal kıkırdak gibi yapılar için esnek, elastomerik malzemeler kullanılması, endoskop hareketlerine gerçekçi bir kısıtlama sağlayarak haptik geri bildirimi artırır.10,13

Düşük maliyetli 3B yazıcılar bile yüksek doğrulukta modeller üretebilir.12 Örneğin, bir burun modeli için sadece 6.31 Euro (6.72 $) maliyet ve 6 saat 16 dakika 20 saniye gibi kısa bir üretim süresi rapor edilmiştir.7 Daha karmaşık, çok malzemeli modellerin maliyeti daha yüksek olabilir.7,12 Bu düşük maliyet, özellikle düşük gelirli ülkelerde cerrahi becerilerin geliştirilmesine olanak tanır.11

3D baskılı modeller, EETS’nin farklı aşamalarını simüle etmek için çeşitli uygulamalar sunabilir. Hasta spesifik 3D modeller, cerrahın ameliyat öncesi planlama yapmasını sağlayarak perioperatif komplikasyon riskini azaltabilir ve cerrahi süreyi kısaltır.1,7-9,12,13,16 Akromegali hastasında 3D yazıcıyla basılmış sfenoid kemiğin kullanılması, komplikasyon riskini azalttığına dair bir örnek sunulmuştur.11

Bu simülatörler, özellikle delme, küretaj ve aspirasyon gibi temel operasyonel becerilerin geliştirilmesini hedefler. Wen ve arkadaşlarının çalışmasında, sfenoid kemiği yumurta kabuğu, dura mater’i yumurta zarı, tümörü yumurta akı ve normal hipofizi yumurta sarısı ile taklit eden modeller kullanılmıştır. Bu eğitimlerde katılımcıların skorları zamanla artmış ve deneyimli cerrahların skorları acemi cerrahlara göre daha yüksek bulunmuştur.10 UpSurgeOn® TNS Box gibi modeller, nazal kavite, nazal konkalar ve sfenoid ostium gibi anatomik yapıları yüksek doğrulukla simüle eder.5,14 Literatürdeki bazı modeller, yapay kan veya floresan boyalı salin ile perfüzyon yaparak bu senaryoları daha gerçekçi hale getirebilir.4-7

3B modellerin başlıca avantajları, kadavra kullanımına göre daha ekonomik ve erişilebilir olmaları, cerrahi manevraların defalarca tekrarlanmasına olanak tanımaları, hastaları riske atmadan pratik imkanı sunmaları ve öğrenme eğrisini hızlandırmalarıdır. Hasta BT verilerine dayalı özel modeller, cerrahi planlama için de büyük fayda sağlayabilir.

Ancak, 3B modellerin bazı sınırlamaları da mevcuttur. Yumuşak dokular, küçük damarlar ve sinirler gibi ince anatomik detayların tam olarak taklit edilmesinde zorluklar yaşanabilir. PLA ve ABS gibi plastik filamentler, cerrahi motorlar gibi ısı üreten aletlerle kullanıldığında deformasyona uğrama riski taşır. Bu nedenle, PLA modelleri delinebilir özellik göstermez ve kemik yapısını gerçekçi bir şekilde taklit etmezler. Bu modeller, kafatası tabanındaki küçük damarlar ve sinirler gibi hassas yapıları veya kapalı paranazal sinüsleri simüle edemezler ve gerçekçi dokunsal geri bildirim sağlayamazlar. Kadavra modelleri, cerrahi eğitimde anatomik doğruluk ve dokunsal geri bildirim açısından “altın standart” olarak kabul edilir. Çok malzemeli veya gelişmiş modellerin üretim maliyeti hala yüksek olabilir. Ayrıca, beyin dokusunun hastanın cerrahi pozisyonuna ve kitle etkisine bağlı yer değiştirmesi, BOS veya dinamik kan akışı gibi dinamik unsurların ve dura mater gibi bazı dokuların doğru şekilde temsil edilmesi her zaman mümkün değildir.

VR ve AR sistemleri, cerrahi eğitimde giderek daha fazla kullanılmaktadır. AR modelleri, fiziksel 3D baskılı modelleri sanal gerçeklik yazılımıyla birleştirerek sanal ortamda eksik kalabilecek ek haptik geri bildirim sağlayabilir.4,13,18 Gelecekte, 3D baskılı modellerin mevcut navigasyon sistemleriyle ve AR tabanlı navigasyon sistemleriyle bir köprü görevi görmesi beklenmektedir.8 Öğrenciler ve cerrahlar, zihinsel eğitim (uygulama), hibrit eğitim (artırılmış gerçeklik) ve manuel eğitim (fiziksel modeller) gibi aşamalı eğitim yaklaşımlarıyla daha kapsamlı bir öğrenme deneyimi yaşayabilirler.13,18,19

EEC alanındaki 3B modeller ve simülasyon teknolojileri sürekli gelişmektedir. Gelecekteki araştırmalar, modellerin gerçekçiliğini artırmak, dinamik özellikler eklemek ve yapay zeka (AI) ile artırılmış gerçeklik (AR) gibi teknolojilerle entegrasyonu geliştirmek üzerine odaklanmalıdır. Daha geniş kapsamlı, karşılaştırmalı çalışmalar ve uzun vadeli eğitimlerin hasta sonuçları üzerindeki etkisini değerlendiren araştırmalar, bu teknolojilerin klinik alandaki yerini daha da sağlamlaştıracaktır.

Etik kurul onayı

Çalışmaya katılan tüm katılımcılardan yazılı bilgilendirilmiş onam alınmıştır.

Yazarlık katkısı

Çalışma konsepti ve tasarımı: AE; veri toplama: MÇ; sonuçların analizi ve yorumlanması: MÇ, İA; makaleyi hazırlama: AE. Yazar(lar) sonuçları gözden geçirmiş ve makalenin son halini onaylamıştır.

Finansman

Yazar(lar), çalışmanın herhangi bir finansal destek almadığını beyan etmiştir.

Çıkar çatışması

Yazar(lar) herhangi bir çıkar çatışması olmadığını beyan etmiştir.

Kaynakça

  1. Ergen A, Çabuk B, Yıldırım P, et al. Design and use of assistant robotic arm in endoscopic transnasal surgery. Neurosurg Focus 2024; 57: E6. https://doi.org/10.3171/2024.9.FOCUS24426
  2. Koc K, Anik I, Ozdamar D, Cabuk B, Keskin G, Ceylan S. The learning curve in endoscopic pituitary surgery and our experience. Neurosurg Rev 2006; 29: 298-305. https://doi.org/10.1007/s10143-006-0033-9
  3. Morales-Gómez JA, Garcia-Estrada E, Leos-Bortoni JE, et al. Cranioplasty with a low-cost customized polymethylmethacrylate implant using a desktop 3D printer. J Neurosurg 2018; 130: 1721-1727. https://doi.org/10.3171/2017.12.JNS172574
  4. James J, Irace AL, Gudis DA, Overdevest JB. Simulation training in endoscopic skull base surgery: A scoping review. World J Otorhinolaryngol Head Neck Surg 2022; 8: 73-81. https://doi.org/10.1002/wjo2.11
  5. Candy NG, Zhang AS, Bouras G, et al. Pilot Validation of a 3-Dimensional Printed Pituitary Adenoma, Vascular Injury, and Cerebrospinal Fluid Leak Surgical Simulator. Oper Neurosurg 2024; 27: 632-640. https://doi.org/10.1227/ons.0000000000001177
  6. Newall N, Khan DZ, Hanrahan JG, et al. High fidelity simulation of the endoscopic transsphenoidal approach: Validation of the UpSurgeOn TNS Box. Front Surg 2022; 9: 1049685. https://doi.org/10.3389/fsurg.2022.1049685
  7. Zheng JP, Li CZ, Chen GQ, Song GD, Zhang YZ. Three-Dimensional Printed Skull Base Simulation for Transnasal Endoscopic Surgical Training. World Neurosurg 2018; 111: e773-e782. https://doi.org/10.1016/j.wneu.2017.12.169
  8. Park CK. 3D-Printed Disease Models for Neurosurgical Planning, Simulation, and Training. J Korean Neurosurg Soc 2022; 65: 489-498. https://doi.org/10.3340/jkns.2021.0235
  9. Osman A, Boyutlu Ü, Yardımı Y, et al. 3d-Printer Assisted Transsphenoidal Hypophysectomy. Vol 1. 2019.
  10. Wen G, Cong Z, Liu K, et al. A practical 3D printed simulator for endoscopic endonasal transsphenoidal surgery to improve basic operational skills. Childs Nerv Syst 2016; 32: 1109-1116. https://doi.org/10.1007/s00381-016-3051-0
  11. Piazza A, Petrella G, Corvino S, et al. 3-Dimensionally Printed Affordable Nose Model: A Reliable Start in Endoscopic Training for Young Neurosurgeons. World Neurosurg 2023; 180: 17-21. https://doi.org/10.1016/j.wneu.2023.08.072
  12. Vakharia VN, Vakharia NN, Hill CS. Review of 3-Dimensional Printing on Cranial Neurosurgery Simulation Training. World Neurosurg 2016; 88: 188-198. https://doi.org/10.1016/j.wneu.2015.12.031
  13. Efe IE, Çinkaya E, Kuhrt LD, Bruesseler MMT, Mührer-Osmanagic A. Neurosurgical Education Using Cadaver-Free Brain Models and Augmented Reality: First Experiences from a Hands-On Simulation Course for Medical Students. Medicina (Kaunas) 2023; 59: 1791. https://doi.org/10.3390/medicina59101791
  14. Santona G, Madoglio A, Mattavelli D, et al. Training models and simulators for endoscopic transsphenoidal surgery: a systematic review. Neurosurg Rev 2023; 46: 248. https://doi.org/10.1007/s10143-023-02149-3
  15. Shen Z, Xie Y, Shang X, et al. The manufacturing procedure of 3D printed models for endoscopic endonasal transsphenoidal pituitary surgery. Technol Health Care 2020; 28: 131-150. https://doi.org/10.3233/THC-209014
  16. Huang X, Liu Z, Wang X, et al. A small 3D-printing model of macroadenomas for endoscopic endonasal surgery. Pituitary 2019; 22: 46-53. https://doi.org/10.1007/s11102-018-0927-x
  17. Kocaeli Üniversitesi Tıp Fakültesi Beyin ve Sinir Cerrahisi Anatomik Kadavra Çalışması Endoskopik Transnazal Cerrahide Otonom Robotik Kol Tasarımı ve Kullanımı.
  18. Petrone S, Cofano F, Nicolosi F, et al. Virtual-Augmented Reality and Life-Like Neurosurgical Simulator for Training: First Evaluation of a Hands-On Experience for Residents. Front Surg 2022; 9: 862948. https://doi.org/10.3389/fsurg.2022.862948
  19. Takoutsing BD, Wunde UN, Zolo Y, et al. Assessing the impact of neurosurgery and neuroanatomy simulation using 3D non-cadaveric models amongst selected African medical students. Front Med Technol 2023; 5: 1190096. https://doi.org/10.3389/fmedt.2023.1190096

Telif hakkı ve lisans

Telif hakkı © 2025 Yazar(lar). Açık erişimli bu makale, orijinal çalışmaya uygun şekilde atıfta bulunulması koşuluyla, herhangi bir ortamda veya formatta sınırsız kullanım, dağıtım ve çoğaltmaya izin veren Creative Commons Attribution License (CC BY) altında dağıtılmıştır.

Nasıl atıf yapılır

1.
Ergen A, Çakır M, Çaklılı M, Anık İ. Endoskopik endonazal cerrahi eğitiminde 3 boyutlu kafa tabanı modelleri üzerine uygulama çalışması. Sinir Sistemi Cerrahisi Derg 2025;10(2):51-58. https://doi.org/10.54306/SSCD.2025.219