Entwicklung einer Semi-Automatischen Orbita-Segmentierung in CT-Bilddaten

Einleitung: Segmentierungsergebnisse der Orbita können klinisch zur Operationsplanung z.B. bei der Orbitarekonstruktion nach Tumoroperationen und Traumata, zur Diagnostik z.B. der Orbita-PE oder zur Computer und Roboter assistierten Chirurgie z.B. bei der Definition eines Arbeitsraumes für roboter-assistierte Systeme im Bereich der Nasennebenhöhlen verwendet werden. Material und Methoden: In dieser Arbeit wird ein neues Verfahren zur semi-automatischen Orbita-Segmentierung mit minimalem Interaktionsaufwand vorgestellt und an 20 computertomographischen Datensätzen erprobt. Die Segmentierung wird auf CT-Datensätzen durchgeführt, die von einem 16-Zeilen Spiral-CT von Philips aufgenommen wurden. Die Ergebnisse der semi-automatischen Segmentierung haben wir mit der manuellen Segmentierung eines Experten in Bezug auf Volumen, Überlappungsmaße und Segmentierungszeit verglichen. Ergebnisse: Die Abweichung zwischen manueller und semi-automatischer Segmentierung beträgt durchschnittlich 3,29% des Volumens. Im Vergleich zur manuellen Segmentierung liegen die Ergebnisse deutlich unter den Schwankungen der interindividuellen Variabilität. Der durchschnittliche Fehler liegt bei 0,631 cm3 und die Varianz bei 0,92 cm3. Diskussion: Bei manuellen Ansätzen wird die knöcherne Orbitagrenze in 150 bis 300 Schichten als Liniensegmentierung markiert. Deshalb ist die manuelle Segmentierung sehr zeitaufwändig und daher für den klinischen Alltag ungeeignet. Valide automatisierte Segmentierungen eröffnen durch Zeitersparnis neue Möglichkeiten für die Computer assistierte Chirurgie. Schlussfolgerung: Unser Verfahren zur Orbita-Segmentierung bietet aufgrund der schnellen Segmentierung hohes Potential für den klinischen Einsatz. Unterstützt durch: DFG, Bonfo