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Implementierung und Validierung eines Softwaremoduls für die Schädelsegmentierung aus CT- und DVT-Daten für Eingriffe in der Mund-, Kiefer- & Gesichtschirurgie

  • Im Rahmen eines Kooperationsprojektes zwischen dem Heidelberger Institut für Medizinische Informatik und Biometrie (IMBI) und der Mund- Kiefer und Gesichtschirurgie (MKG) des Universitätsklinikums Heidelberg soll ein MITK-Plugin für die Segmentierung von knöchernen Strukturen aus Schichtbilddaten der Computertomographie (CT), sowie der digitalen Volumentomographie (DVT) mit möglichst wenigen Nutzerinteraktionen entwickelt und evaluiert werden. Hierbei ist insbesondere eine hohe Segmentierungsqualität im Bereich des Kiefers und der Zähne relevant. Dabei erweisen sich Zahnspangen bzw. Zahnfüllungen als besondere Herausforderung. Die Arbeit, sowie das MITK-Plugin behandelt drei Aufgabenbereiche. Es handelt sich dabei um die Metallartefaktreduktion (MAR), Segmentierung und Oberflächenrekonstruktion. Die bildbasierte Artefaktreduktion kann auf CT-Datensätze entweder manuelle oder automatisch angewendet werden. Dabei stehen zwei verschiedene Methoden zur Auswahl. Es handelt sich dabei um die lineare Interpolation (LI) und die rohdatenfreien MAR (RFMAR). Ziel der Artefaktreduktion ist eine verbesserte 3D-Visualisierung. Dabei zeigen die Methoden stellenweise eine Verbesserung durch reduzierte schwarzer Schatten im Bereich der Metalle. Problematisch wirken sich neue Artefakte, welche durch die Reduktion enstehen, auf das Ergebnis der 3D-Visualierung aus. Für die Segmentierung sind zwei Verfahren implementiert worden. Es handelt sich dabei um ein eigenes automatisches Verfahren LCC (Largest Connected Component), und um einen Region Grower. Das automatische Verfahren ist hierbei robust gegenüber einer ungewollt segmentierten Patientenliege, hat aber den Nachteil dass unter Umständen nicht alle knöchernen Strukturen segmentiert werden. Für diesen Fall kann der Region Grower eingesetzt werden, welcher durch Benutzerinteraktion den Nachteil des LCC-Verfahrens ausgleicht. Die Verfahren zeigen im Bezug auf CT-Datensätze gute Ergebnisse. Durch den schlechten Knochenkontrast des verwendeten DVT-Gerätes müssen bei der Segmentierung der DVT-Datensätze Kompromisse eingegangen werden. Durch eine Histogramm-Analyse hat sich für die automatische Schwellwertbestimmung nach Otsu eine Mindestanzahl von drei Otsu-Schwellwerten ergeben. Weiterhin wurde das LCCVerfahren gegenüber einer Referenzsegmentierung eines MKG-Chirurgen evaluiert. Die Evaluierung zeigt, dass die Wahl zwischen drei und sechs Otsu-Schwellwerte keine signifikanten Auswirkungen auf die Genauigkeit der Segmentierung hat. Durch einen Kompromiss zwischen Laufzeit und Segmentierungsqualität wird die Verwendung von vier Otsu-Schwellwerten empfohlen.

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Metadaten
Author:Tobias Stein
URN:urn:nbn:de:bsz:840-opus4-1204
Document Type:Bachelor Thesis
Language:German
Year of Completion:2016
Publishing Institution:Hochschule Heilbronn
Granting Institution:Hochschule Heilbronn, Informatik
Release Date:2016/09/03
Tag:Gesichtschirurgie; Kieferchirurgie; Mundchirurgie; Schädelsegmentierung
GND Keyword:Implementierung , Validierung , Software , Schädel , Segmentierung , Chirurgie
Faculty:Informatik
Access Right:Frei zugänglich
Licence (German):License LogoCreative Commons - Namensnennung, Nicht kommerziell, Keine Bearbeitung

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