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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.