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78. Jahresversammlung der Deutschen Gesellschaft für Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde, Kopf- und Hals-Chirurgie e. V.

Deutsche Gesellschaft für Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde, Kopf- und Hals-Chirurgie e. V.

16.05. - 20.05.2007, München

CT-gestützte Entwicklung von patientenindividuellen, manuell segmentierten 3D-Modellen der Nasenhaupt- und Nasennebenhöhlen

Meeting Abstract

  • corresponding author Simone Pirner - Klinik und Poliklinik für Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde, Bonn
  • Klaus W.G. Eichhorn - Klinik und Poliklinik für Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde, Bonn
  • Kathrin Tingelhoff - Klinik und Poliklinik für Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde, Bonn
  • Ingo Wagner - Klinik und Poliklinik für Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde, Bonn
  • Ralf Westphal - Institut für Robotik und Prozessinformatik, Braunschweig
  • Markus Rilk - Institut für Robotik und Prozessinformatik, Braunschweig
  • Friedrich M. Wahl - Institut für Robotik und Prozessinformatik, Braunschweig
  • Friedrich Bootz - Klinik und Poliklinik für Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde, Bonn

Deutsche Gesellschaft für Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde, Kopf- und Hals-Chirurgie. 78. Jahresversammlung der Deutschen Gesellschaft für Hals-Nasen-Ohren-Heilkunde, Kopf- und Hals-Chirurgie e.V.. München, 16.-20.05.2007. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2007. Doc07hnod544

Die elektronische Version dieses Artikels ist vollständig und ist verfügbar unter: http://www.egms.de/de/meetings/hnod2007/07hnod544.shtml

Veröffentlicht: 24. April 2007

© 2007 Pirner et al.
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Gliederung

Text

Einleitung: Zur Entlastung des Operateurs während der endoskopisch endonasalen Nasennebenhöhlenchirurgie (FESS) soll eine vollautomatische Endoskopführung durch einen Roboter entwickelt werden. An 50 CT-Datensätzen wurden der Bewegungsraum und dessen Grenzen manuell markiert. Die segmentierten CT-Daten können zur Bahnplanung des Roboters, zur präoperativen Planung und zur intraoperativen Navigation verwendet werden.

Methoden: Mithilfe einer selbst entwickelten Software wurden 50 CT-Datensätze der Nasennebenhöhlen (NNH) in jeweils 200-250 coronaren Ebenen handsegmentiert.

Verschiedenfarbige Markierungen wurden entlang von knöchernen Begrenzungen gesetzt. Wir markierten drei unterschiedlich riskante Regionen. Gleichzeitig wurden pro Datensatz 24 reproduzierbare Landmarken gesetzt. Aus den markierten 2D-Schichten generierte unsere Software ein dreidimensionales Modell.

Ergebnisse: Es entstanden 50 patientenindividuelle risikobetonte 3D-Modelle des Nasenhaupt- und Nasennebenhöhleninnenraumes. Insgesamt wurden in 50 Datensätzen 1200 Landmarken gesetzt. Anhand der Landmarken wird die Ausrichtung und Größe der patientenindividuellen Markierungen gemittelt. So wird ein Standardnebenhöhlensystem aus Dicom-Datensätzen dargestellt. Eine manuelle Verfahrenstechnik, die der Entwicklung automatischer Segmentierungen dient, ist generiert worden.

Schlussfolgerungen: Zur Überprüfung von automatischen Verfahren stehen uns nun 50 Referenz-3D-Datensätze als Goldstandard zur Verfügung. Mit diesen 3D-Modellen ist die Datengrundlage zur Entwicklung eines statistischen, automatischen Segmentierungsverfahrens geschaffen.In unserem Projekt wird der automatisch segmentierte Konfigurationsraum zur Bahnplanung der robotergesteuerten Endoskopführung verwendet.