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Deutscher Kongress für Orthopädie und Unfallchirurgie (DKOU 2013)

22.10. - 25.10.2013, Berlin

Multimodale computerbasierte Datenfusion erlaubt genauere Osteotomieplanung in der onkologischen Beckenchirurgie

Meeting Abstract

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  • presenting/speaker Zdzislaw Krol - Universitäts-Kinderpital beider Basel (UKBB), Abteilung Orthopädie, Basel, Switzerland
  • Fritz Hefti - Universitäts-Kinderspital beider Basel (UKBB), Abt. für Orthopädie, Knochen- und Weichteiltumorzentrum der Universität (KWUB), Basel, Switzerland
  • Andreas Krieg - Universitäts-Kinderspital beider Basel (UKBB), Abt. für Orthopädie, Knochen- und Weichteiltumorzentrum der Universität (KWUB), Basel, Switzerland

Deutscher Kongress für Orthopädie und Unfallchirurgie (DKOU 2013). Berlin, 22.-25.10.2013. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2013. DocWI22-712

doi: 10.3205/13dkou120, urn:nbn:de:0183-13dkou1205

Published: October 23, 2013

© 2013 Krol et al.
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Fragestellung: In der onkologischen Chirurgie am Becken werden für die Planung einer Tumorresektion in der Regel mehrere bildgebende Verfahren angewendet. Für die Becken-Osteotomieplanung im Falle eines Knochentumors oder eines Weichteiltumors der den Knochen infiltriert werden prinzipiell die Computertomographie (CT) und Kernspintomographie (MR) als auch nuklearmedizinische Verfahren wie PET oder SPECT verwendet. Da die oben erwähnten bildgebenden Verfahren komplementäre diagnostische Informationen enthalten, es ist notwendig eine Fusionierung der gewonnenen Datensätze durchzuführen. In den meisten Fällen findet nur eine mentale Fusionierung statt (im Kopf des Chirurgen), die als Grundlage der Osteotomieplanung dient. Unsere Fragestellung ist, kann man mit computerbasierten numerischen Verfahren aus dem Gebiet der Bildverarbeitung diese Aufgabe optimieren.

Methodik: Wir haben für die Fusionierung der multimodalen tomographischen Daten numerische Matching-Verfahren entwickelt und getestet. Zwei Klassen von den Matching-Verfahren fanden in unserer Studie Anwendung: Voxel-basierte Matching-Methoden (die auf s.g. Mutual Information Funktion basieren) und die Oberflächen-basierte Matching-Verfahren (die auf den segmentierten Daten basieren). Für die effektive Auswertung der Matching-Ergebnisse und eine optimale Osteotomieplanung wurden fortgeschrittene Daten-Visualisierungsmethoden angewendet. Eine ähnliche Datenverarbeitungs-Pipeline wurde in 6 Planungsfällen durchgeführt.

Ergebnisse und Schlussfolgerung: Durch die Anwendung der numerischen Fusionierung und der interaktiven Datenauswertung als auch der computerbasierten Osteotomieplanung und Simulation wurden in allen Fällen die räumliche Verhältnisse, das Volumen und die Ausbreitung des Tumors und vor allem die anatomische Umgebung einfacher, schneller und genauer dargestellt. Diese Vorteile gegenüber der mentalen Daten-Fusionierung und der darauf basierten Osteotomieplanung haben sich in allen 6 Planungsfällen bestätigt.

Die oben vorgestellte computerbasierte Osteotomieplanung-Methode bei den Tumoren am Becken hat Potential die Methode der Wahl zu werden.