Patientenspezifische Planung für die Multi-Port Otobasischirurgie

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

Accurate 3D-reconstruction and -navigation for high-precision minimal-invasive interventions

The current lateral skull base surgery is largely invasive since it requires wide exposure and direct visualization of anatomical landmarks to avoid damaging critical structures. A multi-port approach aiming to reduce such invasiveness has been recently investigated. Thereby three canals are drilled from the skull surface to the surgical region of interest: the first canal for the instrument, the second for the endoscope, and the third for material removal or an additional instrument. The transition to minimal invasive approaches in the lateral skull base surgery requires sub-millimeter accuracy and high outcome predictability, which results in high requirements for the image acquisition as well as for the navigation. Computed tomography (CT) is a non-invasive imaging technique allowing the visualization of the internal patient organs. Planning optimal drill channels based on patient-specific models requires high-accurate three-dimensional (3D) CT images. This thesis focuses on the reconstruction of high quality CT volumes. Therefore, two conventional imaging systems are investigated: spiral CT scanners and C-arm cone-beam CT (CBCT) systems. Spiral CT scanners acquire volumes with typically anisotropic resolution, i.e. the voxel spacing in the slice-selection-direction is larger than the in-the-plane spacing. A new super-resolution reconstruction approach is proposed to recover images with high isotropic resolution from two orthogonal low-resolution CT volumes. C-arm CBCT systems offers CT-like 3D imaging capabilities while being appropriate for interventional suites. A main drawback of these systems is the commonly encountered CT artifacts due to several limitations in the imaging system, such as the mechanical inaccuracies. This thesis contributes new methods to enhance the CBCT reconstruction quality by addressing two main reconstruction artifacts: the misalignment artifacts caused by mechanical inaccuracies, and the metal-artifacts caused by the presence of metal objects in the scanned region. CBCT scanners are appropriate for intra-operative image-guided navigation. For instance, they can be used to control the drill process based on intra-operatively acquired 2D fluoroscopic images. For a successful navigation, accurate estimate of C-arm pose relative to the patient anatomy and the associated surgical plan is required. A new algorithm has been developed to fulfill this task with high-precision. The performance of the introduced methods is demonstrated on simulated and real data