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Objektivierte Morphometrie der Cochlea: Klassifizierung, Symmetrieerkennung und Anwendungen für die personalisierte Medizin
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Published: | March 5, 2024 |
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Fragestellung: Die morphologische Klassifizierung der Cochlea ist aufgrund ihrer komplexen Form eine besondere Herausforderung. In der Forschung und in der klinischen Anwendung haben sich auf Landmarken basierende Maße etabliert. Für Anwendungen in der medizinischen Bildanalyse im Rahmen der otologischen und audiologischen Versorgung wäre jedoch eine objektive morphometrische Methode wünschenswert.
Methoden: Im Beitrag wird eine Methode zur Beschreibung der Cochlea mithilfe eines nichtlinearen kinematischen Geschwindigkeitsfeldes vorgestellt, das an 3D-Modelle der Cochlea gefittet werden kann [1]. Mithilfe des Geschwindigkeitsfeldes können intrinsische (d.h. objektive) geometrische Formparameter berechnet werden (z.B. in Bezug auf Krümmung und Torsion), und gekrümmte Rotationssymmetrien robust erkannt werden.
Ergebnisse: Als beispielhafte Anwendung wird die objektivierte Klassifikation der menschlichen Cochlea hinsichtlich ihrer „Verdrehtheit“ (Neigung der mittleren zur basalen Windung) anhand von 31 Datensätzen vorgestellt ([2], [3]). Darüber hinaus werden Beispiele für detektierte Symmetrieachsen der cochleären Windungen und des Modiolus gezeigt (Abbildung 1 [Abb. 1]).
Schlussfolgerungen: Die präsentierte Methode stellt einen interessanten Ansatz für die personalisierte Medizin in der Versorgung von Menschen mit Cochlea-Implantaten (u.a. tonotopie-basiertes Fitting) dar. Zusätzlich bietet sie für Forschungsprojekte eine objektive morphometrische Grundlage, welche auch auf andere komplexe anatomische Strukturen angewandt werden kann.
Literatur
- 1.
- Wimmer W, Vandersteen C, Guevara N, Caversaccio M, Delingette H. Robust Cochlear Modiolar Axis Detection in CT. Med Image Comput Comput Assist Interv. 2019 Oct;22:3-10. DOI: 10.1007/978-3-030-32254-0_1
- 2.
- Sieber D, Erfurt P, John S, Santos GRD, Schurzig D, Sørensen MS, Lenarz T. The OpenEar library of 3D models of the human temporal bone based on computed tomography and micro-slicing. Sci Data. 2019 Jan 8;6:180297. DOI: 10.1038/sdata.2018.297
- 3.
- Wimmer W, Anschuetz L, Weder S, Wagner F, Delingette H, Caversaccio M. Human bony labyrinth dataset: Co-registered CT and micro-CT images, surface models and anatomical landmarks. Data Brief. 2019 Nov 9;27:104782. DOI: 10.1016/j.dib.2019.104782