Multimodale Bildregistrierung von fpVCT- und OCT-Daten zur Realisierung hochgenauer medizinscher Navigation

verfasst von

Jesús Díaz Díaz, H. Eilers, A. Niemann, M. Leinung, Omid Majdani, Tobias Ortmaier

Abstract

Medizinische Navigationssysteme stellen ein routinemäßig eingesetztes, intraoperatives Assistenzsystem dar. Moderne und insbesondere minimal invasive Operationstechniken stellen jedoch Anforderungen an die Genauigkeit der Lokali-sation von Patient und Instrument, die von stereo-optischen oder elektro-magnetischen Navigationssystemen nicht mehr gewährleistet werden können. Durch die Integration eines hochauflösenden OCT-Sensors in den Lokalisationsprozess soll die Navigationsgenauigkeit für chirurgische Eingriffe an der seitlichen Schädelbasis erhöht werden. Der Kern dieses Navigationsprinzips ist die Registrierung von intraoperativ akquirierten OCT-Daten mit präoperativen CT-Daten. Dieser Beitrag stellt die Machbarkeit der multimodalen Registrierung vor. Es werden rigide Transformationen mit der „Nearest Neighbour“ Interpolation untersucht. Als Ähnlichkeitsmaß wird die in der multimodalen Bildregistrierung übliche „Mutual Information“ verwendet. Als stochastischer Optimierungsalgorithmus wird eine Partikel Schwarm Optimierung eingesetzt. Die qualitativen Ergebnisse zeigen eine hohe Güte der Registrierung.

Organisationseinheit(en)

Institut für Mechatronische Systeme

Externe Organisation(en)

Medizinische Hochschule Hannover (MHH)
Goethe-Universität Frankfurt am Main
Exzellenzcluster Hearing4all
Vanderbilt University
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU Erlangen-Nürnberg)

Typ

Aufsatz in Konferenzband

Publikationsdatum

2010

Publikationsstatus

Veröffentlicht

Peer-reviewed

Ja