TU Darmstadt / ULB / TUprints

Patientenspezifische Planung für die Multi-Port Otobasischirurgie

Becker, Meike (2014)
Patientenspezifische Planung für die Multi-Port Otobasischirurgie.
Technische Universität Darmstadt
Ph.D. Thesis, Primary publication

[img]
Preview
Text
Dissertation_ULB_Becker_Elektronisch.pdf
Copyright Information: In Copyright.

Download (63MB) | Preview
Item Type: Ph.D. Thesis
Type of entry: Primary publication
Title: Patientenspezifische Planung für die Multi-Port Otobasischirurgie
Language: German
Referees: Sakas, Prof. Dr. Georgios ; Fellner, Prof. Dr. Dieter W. ; Schipper, Prof. Dr. Jörg
Date: 6 October 2014
Place of Publication: Darmstadt
Date of oral examination: 16 September 2014
Abstract:

Bisher werden Operationen im Bereich der seitlichen Schädelbasis (Otobasis) stark invasiv durchgeführt. Um die Traumatisierung für den Patienten zu reduzieren, wird seit kurzem ein Multi-Port Ansatz untersucht, bei dem bis zu drei dünne Bohrkanäle von der Schädeloberfläche bis zum Operationsziel angelegt werden. Aufgrund der Minimalinvasivität des neuen Eingriffs ist die visuelle Kontrolle durch den Chirurgen nicht mehr möglich. Somit ist eine präzise patientenspezifische Planung basierend auf Bilddaten zwingend erforderlich.

Der Fokus dieser Arbeit liegt daher auf der Planung eines Multi-Port Eingriffs basierend auf patientenspezifischen Modellen. Zur Generierung dieser Modelle habe ich zunächst Methoden für die Segmentierung der Risikostrukturen der Otobasis in Computertomographiedaten entwickelt. Die Herausforderungen dabei sind die geringe Größe der Strukturen, der fehlende Kontrast zum umliegenden Gewebe sowie die zum Teil variierende Form und Bildintensität. Daher schlage ich die Verwendung eines modellbasierten Ansatzes – das Probabilistic Active Shape Model – vor. Dieses habe ich für die Risikostrukturen der Otobasis adaptiert und intensiv evaluiert. Dabei habe ich gezeigt, dass die Segmentierungsgenauigkeit im Bereich der manuellen Segmentierungsgenauigkeit liegt.

Ferner habe ich Methoden für die automatische Planung der Bohrkanäle basierend auf den durch die Segmentierung gewonnenen patientenspezifischen Modellen entwickelt. Die Herausforderung hierbei ist, dass der Multi-Port Eingriff noch nicht im klinischen Einsatz ist und somit Erfahrung mit der neuen Strategie fehlt. Daher wurde zunächst ein Planungstool zur Berechnung einer Menge von zulässigen Bohrkanälen entwickelt und die manuelle Auswahl einer Bohrkanalkombination ermöglicht. Damit haben zwei Ärzte eine erste Machbarkeitsanalyse durchgeführt. Die so gewonnene Erfahrung und Datenbasis habe ich formalisiert und ein Modell für die automatische Planung einer Bohrkanalkombination abgeleitet. Die Evaluation zeigt, dass auf diese Weise Bohrkanalkombinationen vergleichbar mit der manuellen Wahl der Ärzte berechnet werden können. Damit ist erstmals die computergestützte Planung eines Multi-Port Eingriffs an der Otobasis möglich.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage

The current clinical approach for otologic surgery is largely invasive. Recently, a multi-port approach has been investigated in order to reduce the amount of traumatization. Here, three canals are drilled from the skull surface to the surgical site. Due to the minimal invasiveness of the new approach, the surgeon is not able to directly control the process visually anymore. Hence, a precise patient-specific planning based on image data is crucial.

In my thesis, I focus on planning the course of the drill canals based on patient-specific models for this new multi-port approach. In order to generate those patient-specific models I first developed methods to segment the risk structures for otologic surgery in computed tomography data. The main challenges here are the small size of the structures, lacking contrast to neighboring structures as well as the varying shape and image intensities. To cope with these challenges, I adapted a generic model based approach – the Probabilistic Active Shape Model – to the risk structures for otologic surgery. I intensively evaluated the approach and showed that the segmentation accuracy is within the range of manual segmentation accuracy.

Furthermore, I developed methods to automatically plan the course of the drill canals based on the extracted patient-specific models. The challenge here is that the multi-port approach is not yet in clinical practice and hence, there is a total lack of experience with this new procedure. As a first step, I developed a planning tool to compute the set of feasible drill canals that allows the manual choice of a combination of drill canals. Then, two clinicians conducted a feasibility analysis using this planning tool. I formalized the gathered expert data and derived a model for automatically determining the best combination of drill canals. The experiments show that the automatically computed drill canals are comparable to the manual choice of the clinicians. This enables the computer-assisted planning of the new multi-port strategy for otologic surgery.

English
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-41809
Classification DDC: 000 Generalities, computers, information > 004 Computer science
Divisions: 20 Department of Computer Science
20 Department of Computer Science > Interactive Graphics Systems
Date Deposited: 08 Oct 2014 13:46
Last Modified: 09 Jul 2020 00:47
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/4180
PPN: 386756872
Export:
Actions (login required)
View Item View Item