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Anwendung eines semi-automatischen Algorithmus zur Segmentierung des Mastoid für die OP-Planung an der lateralen Schädelbasis

  • Conference paper
Book cover Bildverarbeitung für die Medizin 2005

Part of the book series: Informatik aktuell ((INFORMAT))

  • 921 Accesses

Zusammenfassung

Bildgestützte 3-dimensionale Operationsplanungen für die laterale Schädelbasis beruhen derzeit auf einer manuellen Bearbeitung von CT-Schichtdaten. Diese ist sehr zeitaufwändig und erfordert eine hohe Anwenderexpertise. In der vorgestellten Studie habe wir einen neu entwickelten semiautomatischen Algorithmus zur Segmentierung einer Felsenbeinaushöhlung in CT-Datensätzen in einer ersten klinischen Anwendung auf Robustheit, Ergebnisqualität und Zeiteffizienz untersucht und für einen Einsatz in der Klinik optimiert. Alle Datensätze waren mit dem Algorithmus problemlos zu bearbeiten. Der Zeitaufwand für ein qualitativ hochwertiges Ergebnis konnte im Vergleich zum bisherigen Vorgehen auf ein Drittel reduziert werden. Der semiautomatische Algorithmus scheint damit gut geeignet, eine Vereinfachung und Beschleunigung des OP-Planungsprozesses zu ermöglichen.

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Literaturverzeichnis

  1. Maassen M, Lehner R, Dammann F, Lüdtke R, Zenner HP. Der Stellenwert der konventionellen Röntgendiagnostik nach Schüller sowie der Computertomographie des Felsenbeins bei der präoperativen Diagnostik des Tübinger implantierbaren Kochleaverst ärkers. HNO 1998;46:220–227.

    Article  Google Scholar 

  2. Dammann F, Bode A, Schwaderer E, Schaich M, Heuschmid M, Maassen M. Computer-aided surgical planning for implantation of hearing aids based on CT data in a VR environment. RadioGraphics 2001;21:183–190.

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  3. Salah Z, Bartz D, Schwaderer E, Dammann F, Maassen M, Strasser W. Segmenting the mastoid: allocating space in the head for a hearing aid implantation. In: Procs BVM; 2004. p. 45–49.

    Google Scholar 

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Author information

Authors and Affiliations

  1. Abt. für Radiologische Diagnostik, Universitätsklinik Tübingen, Hoppe-Seyler-Strasse 3, 72076, Tübingen

    Florian Dammann, Erwin Schwaderer & Markus Kastner

  2. WSI/GRIS — VCM, Universität Tübingen, Sand 14, 72076, Tübingen

    Zein Salah & Dirk Bartz

  3. Klinik für Hals-, Nasen-, Ohrenheilkunde, Universitätsklinik Tübingen, Elfriede-Aulhorn-Strasse 5, 72076, Tübingen

    Marcus M. Maassen

Authors
  1. Florian Dammann
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  2. Erwin Schwaderer
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  3. Zein Salah
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  4. Markus Kastner
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  5. Marcus M. Maassen
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  6. Dirk Bartz
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Editor information

Editors and Affiliations

  1. Abteilung für Medizinische und Biologische Informatik / H0100, Deutsches Krebsforschungszentrum, Im Neuenheimer Feld 280, 69120, Heidelberg

    Hans-Peter Meinzer

  2. Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf, Universität Hamburg, Martinistraße 52, 20246, Hamburg

    Heinz Handels

  3. Klinikum rechts der Isar Institut für Medizinische Statistik und Epidemiologie, Technische Universität München, Ismaninger Straße 22, 81675, München

    Alexander Horsch

  4. Institut für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie, Charité — Universitätsmedizin Berlin, Campus Benjamin Franklin, Hindenburgdamm 30, 12200, Berlin

    Thomas Tolxdorff

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© 2005 Springer-Verlag Berlin Heidelberg

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Cite this paper

Dammann, F., Schwaderer, E., Salah, Z., Kastner, M., Maassen, M.M., Bartz, D. (2005). Anwendung eines semi-automatischen Algorithmus zur Segmentierung des Mastoid für die OP-Planung an der lateralen Schädelbasis. In: Meinzer, HP., Handels, H., Horsch, A., Tolxdorff, T. (eds) Bildverarbeitung für die Medizin 2005. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/3-540-26431-0_19

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