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Zusammenfassung:
Die Neurochirurgie als medizinisches Fachgebiet befasst sich mit der Erkennung und der (operativen) Behandlung von Pathologien des zentralen und peripheren Nervensystems. Dazu gehören unter anderem die operative Entfernung (Resektion) von Gehirntumoren und das Einsetzen von Neurostimulatoren bei Parkinson-patienten. In dieser Arbeit werden Beiträge zur computergestützten Behandlung von zerebralen Erkrankungen – Tumoren, Aneurysmen und Bewegungsstörungen – geleistet. Bei operativen Eingriffen zur Behandlung dieser zerebralen Erkrankungen muss eine exakte Planung vor der Operation erfolgen. Für die Volumen-bestimmung von zerebralen Erkrankungen wurde im Rahmen dieser Arbeit ein graphbasierter Segmentierungsalgorithmus für kugelförmige und elliptische Objekte entwickelt. Außerdem ist ein effizienter geometrischer Ansatz für die präoperative Planung von Zugangswegen bei der tiefen Hirnstimulation ausgearbeitet worden. Weiterhin wurde der Workflow zur multimodalen Integration von Stoffwechselvorgängen – erzeugt mit Hilfe der 3 Tesla Protonen MR-Spektroskopie (1H-MRS) – in ein neurochirurgisches Navigationssystem realisiert. Alle Verfahren werden in der vorliegenden Arbeit im Detail vorgestellt und anhand von Patientendaten evaluiert. Außerdem werden die klinischen Prototypen präsentiert, die auf den Verfahren aufbauen.

Bibliographie / References

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12. Abb. 1: Manueller Zielpunkt (links), grob lokalisierter Eintrittspunkt in der Nähe der Hirnoberfläche (Mitte) und 3D Visualisierung der initialen Trajektorie (rechts).
13. 2960.56 3435.11
14. M.H.A. Bauer, J. Egger, et al., A Fast and Robust Graph-based Approach for Boundary Estimation of Fiber Bundles Relying on Fractional Anisotropy Maps, Proceedings of ICPR, 2010
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18. Mein Dank gilt ebenso folgenden Kolleginnen und Kollegen aus der Neurochirur- gie in Marburg: Miriam Bauer, Dr. med. Andreas Becker, Dr. med. Barbara Carl, Thomas Dukatz, Gerda Engelhardt, Dr. med. Daniel Hořínek, Christoph Kappus, Frank Karcher, Dr. med. Malgorzata Kolodziej, Dr. med. Daniela Kuhnt, Mike Sucker; den internen und externen Projektpartnern und Fachkollegen: Marius Erdt, Dr.
19. Ralph Ewerth, Prof. Dr. Andreas Janson, Prof. Dr. Andreas Kolb, Dr. Dorit Mer- hof, Dr. Antonín Škoch, Dr. Jens Sommer, Dženan Zukic und den Kollegen von BrainLab, Brandon Greene für die Unterstützung bei der statistischen Auswer- tung;
20. Y. Boykov and V. Kolmogorov, An Experimental Comparison of Min-Cut/Max-Flow Algorithms for Energy Minimization in Vision, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI), 26(9), pp. 1124-1137, 2004.
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23. Tabelle 1: Auflistung der evaluierten Trajektorien mit entsprechender Seite. Ac -Pc Koordinaten von Eintrittspunkt und Zielpunkt der initial benutzten Trajektorien. Anzahl der jeweils konstruierten Trajektorien, diese werden auf Grundlage ihrer Grauwertaberrationen absteigend nach "Sicherheit" sortiert. Platzierung der initialen Trajektorie in der Rangliste der ermittelten.
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25. M.H.A. Bauer, S. Barbieri, et al., Boundary Estimation of Fiber Bundles Derived From Diffusion Tensor Images, IJCARS, 2010
26. Abb. 2: A: Initiale Trajektorie (weiß). B: Radiale Strahlen in der x-y-Ebene (des DICOM- Koordinatensystems) am Eintrittspunkt (grün). C: Richtungsvektoren der Ebene mit der initialen Trajektorie als Normale (blau). D: Rotationsgerade zwischen x-y-Ebene und "Trajektorien"-Ebene (gelb). E: Radiale Strahlen rotiert in die "Trajektorien"-Ebene (pink). F: Trajektorien zu verschiedenen Eintrittspunkten, die entlang der radialen Strahlen aus E gesampelt wurden (hellblau).
27. Abb. 3: A: Initiale Trajektorien (hellblau). B: Selektion einer bestimmten Trajektorie (rot). C-H: Visualisierung der selektierten Trajektorie in den axialen 2D-Schichten (gelb). G: Grob lokalisierter Eintrittspunkt des Neurochirurgen (weiß).
28. Terzopoulos D, Witkin A, Kass M. " Constraints on deformable models: Recovering 3D shape and nongrid motion " . Artificial Intelligence, 36:91- 123, 1988.
29. Da wurden schon mal Emails mit einer PowerPoint-Folie innerhalb von 27 Se- kunden durchgesehen und zurückgeschickt, Emails nachts innerhalb weniger Mi- nuten vom iPhone beantwortet und Paper während des Urlaubs im Internetcafe abgerufen und korrigiert.
30. Masterarbeit bei Siemens Medical Solutions, Forchheim (Bayern) 14.07.2006 Master of Science in Informatik (M.Sc.)
31. May A, Vesper J, Hamel W, Westphal M, Weiller C, Nikkhah G. " Hypo- thalamische Tiefenhirnstimulation bei Patienten mit chronischen Cluster- Kopfschmerzen " . Schmerz, Springer Medizin Verlag, Volume 19:544–548, 2005.
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34. Informatikstudent an der Hochschule Darmstadt Januar 2006 – Juni 2006
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36. Lebenslauf Dr. Jan Egger, geboren am 8. Dezember 1975 in Diez August 1982 – Januar 1986
37. Karl-von-Ibell-Grundschule Diez Februar 1986 – Juli 1987
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45. Berufspraktisches Semester bei Siemens Corp. Research, Princeton/New Jersey (USA) 19.02.2004 Diplom in Informatik (FH) März 2004 – Juni 2006
46. Figure 3: Result of automatic tumor segmentation (DSC=76.19%). The yellow point (inside the tumor) in the fourth image from the left side is the user-defined seed point. Manual segmentation performed by a neurological surgeon took 9 minutes for this data set 84.01
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