Automated analysis of human cochlea shape variability from segmented μCT images

International audienceThe aim of this study is to define an automated and reproducible framework for cochlear anatomical analysis from high-resolution segmented images and to provide a comprehensive and objective shape variability study suitable for cochlear implant design and surgery planning. For the scala tympani (ST), the scala vestibuli (SV) and the whole cochlea, the variability of the arc lengths and the radial and longitudinal components of the lateral, central and modiolar paths are studied. The robustness of the automated cochlear coordinate system estimation is validated with synthetic and real data. Cochlear cross-sections are statistically analyzed using area, height and width measurements. The cross-section tilt angle is objectively measured and this data documents a significant feature for occurrence of surgical trauma

Modelado 3D & Análisis Numérico del Oído Interno mediante Elementos Finitos

Para validar los resultados se han comparado con los datos de publicaciones existentes. Como conclusión principal de esta tesis se tiene que se ha conseguido crear satisfactoriamente un Modelo de Elementos Finitos del Oído Interno mediante un algoritmo semiautomático lo más realista posible. Otra conclusión obtenida, es que el análisis de la Impedancia no depende en gran medida de la geometría del oído interno, obteniéndose valores semejantes en los resultados a modelos más simples de la literatura, no obstante, respecto a la Energía Absorbida, los resultados obtenidos muestran algunas diferencias. Fecha de lectura de Tesis Doctoral: 21 noviembre 2019La presente tesis constituye una nueva aportación al estudio del oído interno del Sistema Auditivo Humano. El objetivo primordial es realizar un modelo del oído interno, en elementos finitos, lo más representativo posible de la realidad. Para ello se ha realizado un algoritmo semiautomático que utiliza la información geométrica obtenida de 19 tomografías sacadas del modelo EPL-3D, a través de procesamiento de imágenes, para crear el modelo geométrico que consta de una cóclea en espiral, compuesta por escala vestibular, escala timpánica, membrana basilar, membrana de Reissner y ventana redonda; acoplada a la cadena osicular con su modelo numérico asociado utilizando el MEF. Para la construcción del modelo de elementos finitos ha sido necesario construir un total de 20 secciones transversales de la cóclea para, después, poder transportarlos a ANSYS y realizar el modelo de EF. Dicho algoritmo se define semiautomático debido a que es necesaria la intervención humana para determinar el marco de interés, así como qué tomografías se van a utilizar para cada una de las secciones transversales, mientras el resto de los procesos los realiza de forma automática, tanto en MATLAB como en ANSYS. El desarrollo de este algoritmo ha sido una de las aportaciones originales de esta tesis, pues hasta la fecha no se ha desarrollado ningún modelo que permita el modelado automático de la geometría del oído interno. Por último, se ha realizado un análisis de la Energía Interna Absorbida por el oído interno para determinar la influencia de los diferentes elementos del SAH en la transferencia del sonido. Para ello se han estudiado tres modelos: uno compuesto por el canal auditivo externo (CAE) y la membrana timpánica (MT); un segundo, compuesto por el CAE, MT, cadena osicular (CO) y cóclea simplificada; y el tercero, compuesto por CAE, MT, CO y cóclea completa, obtenida por nuestro algoritmo. La obtención de la curva de Energía Absorbida ha conllevado el procesado de 3.285.080 datos

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