Abstract
Für eine Vielzahl von Fragestellungen der computergestützten Chirurgie ist die explizite Kenntnis über die räumliche Lage und Ausdehnung anatomischer Strukturen unerlässlich. Bei der Resektion eines Tumors aus der Leber z.B. ist es wichtig zu wissen, wo sich die Gefäße in Relation zum Tumor und zum umliegenden Gewebe befinden. Die Form eines Implantats soll sich möglichst genau an die gegebenen Strukturen, z.B. den verbleibenden Knochen, anpassen. Das Wissen über die Geometrie der Anatomie ist aber auch Grundlage für die Diagnose, etwa zur Vermessung von Strecken, Oberflächen oder Volumina. Die Simulation mechanischer Eigenschaften von Organen wie bspw. des Herzrhythmus erfordert verlässliche geometrische Modelle. Als Grundlage zur Berechnung einer geometrischen Beschreibung der Anatomie dienen meist medizinische Bilddaten, die zwei- (Röntgen, Ultraschall), drei- (CT, MRT) oder sogar vierdimensional sein können (räumlich + Zeit). Das Ziel besteht also darin, in diesen Bildern Strukturen räumlich voneinander abzugrenzen (Unterteilung des Bildes in Regionen) und diesen Regionen eine bestimmte anatomische Semantik zuzuordnen. Während bei der Visualisierung medizinischer Bilddaten derartige Informationen indirekt (also visuell) mit dem Ziel vermittelt werden, dem Betrachter eine optimale mentale Vorstellung von der geometrischen Form und den Lagebeziehungen der Anatomie oder von Größen anderer Messdaten zu verschaffen, ist die explizite Angabe der Unterteilung für eine quantitative Analyse unabdingbar. Außerdem kann diese explizite Angabe der geometrischen Verhältnisse wiederum für die Visualisierung nützlich sein, z.B. um verschiedene Regionen in unterschiedlicher Weise darzustellen.
Hans Lamecker
Managing Director
Advancing 3D analysis, planning, design and manufacturing using innovative computational methods and tools