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Im Zuge einer immer weiter voranschreitenden Digitalisierung der medizinischen Dokumentation und der Abläufe in den Kliniken, aufbauend auf die Einführung der elektronischen Patientenakte (EPA), ist Hagen Hupperts vom Geschäftsbereich IT der Berliner Charité überzeugt, dass „der Klinische Arbeitsplatz der Zukunft … mobil“ ist. Damit ist vor allem die mobile Visite gemeint, deren Infrastruktur und Möglichkeiten immer weiter optimiert werden (sollen). Grundsätzlich sind „Visiten … ein wichtiges Element im Behandlungsprozess und gehören im Krankenhaus zur täglichen Routine. Ärzte und Pflegekräfte gehen gemeinsam von Bett zu Bett, um den gesundheitlichen Zustand und die gesundheitliche Entwicklung der einzelnen Patienten zu bewerten und die weitere Behandlung zu planen.“ [1] In einem Pilotprojekt der Berliner Charité wurde die Nutzbarkeit von Tablet-PCs in Zusammenarbeit mit der Siemens AG und SAP untersucht. Die Fachabteilung der Neurologie arbeitet momentan mit dem Krankenhausinformationssystem i.s.h. med und dem digitalen Archiv Soarian Health Archive, kurz SHA. Nachdem in einer ersten Phase 2010 die Neurologische Klinik mit WLAN ausgestattet und in Eigenregie eine mobile Visite mit Laptops aufgebaut wurde, sollte nun der nächste Schritt mit Tablets gegangen werden. Über die App „SAP Electronic Medical Record (EMR)“ kann sowohl auf das KIS und das SHA zugegriffen werden, als auch auf das Bildarchivierungssystem.
Die häufigste Todesursache in Deutschland sind Erkrankungen des Herz-Kreislaufsystems. Zwei häufig auftretende Krankheiten sind Aortenaneurysmen und Aortendissektionen. Für die Diagnose und die computerunterstützte OP-Planung wird eine semantische Annotation der präoperativ akquirierten Bilddaten benötigt. Dies wird herkömmlich durch eine manuelle Segmentierung der betroffenen Strukturen erreicht. Mit Verfahren aus der medizinischen Bildverarbeitung, darunter die deformierbaren Modelle, ist es möglich diese Segmentierung weitgehend zu automatisieren. In dieser Masterarbeit wird ein Verfahren vorgestellt, das mit Hilfe von deformierbaren Modellen eine automatische Segmentierung der Aorta und Aortenpathologien in 2D-CTA-Aufnahmen ermöglicht. Hierfür wurde ein geeignetes deformierbares Modell identifiziert, welches mit üblichen Störungen von CTA-Aufnahmen zurecht kommt. Das Verfahren ist eine Kombination aus den Dual Snakes und den GVF-Snakes und wird Dual-GVF-Snakes genannt. Das Besondere an diesem Verfahren ist, dass nicht nur das Lumen der Aorta und eines Aortenaneurysmas, sondern auch die zwei Lumen einer Aortendissektion gleichzeitig segmentiert werden können. Realisiert wird dies durch eine Unterteilung der Kontur in Segmente mit unterschiedlichen Eigenschaften. Das in dieser Arbeit vorgestellte Verfahren wurde zur Segmentierung von Objekten in synthetischen und klinischen Bilder angewendet, wobei die klinischen Bilder die Aorta, ein Aortenaneurysma und verschiedene Aortendissektionen beinhalten. Zur Evaluierung wurde das Verfahren mit den GVF-Snakes und den AB-Snakes verglichen, indem der Abstand zwischen Referenzkonturen und berechneter Konturen ermittelt wurde. Ein Vorteil gegenüber GVF-Snakes ist, dass zwei Objekte segmentiert und voneinander unterschieden werden können. Im Gegensatz zu den GVF-Snakes und den AB-Snakes müssen weniger Parameter eingestellt werden und die Membran zwischen den beiden Lumen der Aortendissektion wird erkannt. Das Verfahren ist robuster gegenüber der Initialisierung und lierfert vergleichbare Ergebnisse wie das GVF-Snakes Verfahren mit gezielter Initialisierung.