Zahlreiche chirurgische Eingriffe werden heutzutage durch den Einsatz intraoperativer Navigationssysteme unterstützt. In diesen Systemen wird die Position eines medizinischen Instruments präzise bezüglich der mittels Bildgebungstechniken erfassten anatomischen Strukturen des Patienten - z.B. in einem Computertomographie-Datensatz (CT) oder einem Röntgenbild - verfolgt. Dies erlaubt eine Verbesserung des Operationsresultates bei gleichzeitiger Reduktion der Belastungen durch den Eingriff für den Patienten.
Kernpunkt dieser Arbeit ist die Entwicklung und Evaluierung eines für die klinische Anwendung geeigneten Navigationssystems unter Verwendung der intraoperativen Bildgebung eines chirurgischen Bildverstärkersystems (BV) - einer röntgenbasierten Technik, auch Fluoroskop oder C-Bogen genannt - zur Unterstützung von Eingriffen im Bereich der Orthopädie.
Aufgrund der speziellen physikalischen Eigenschaften eines Fluoroskops ist eine aufwändige Kalibrierung nötig, um eine präzise Navigation zu ermöglichen. Im ersten Teil der Arbeit werden hierzu tragfähige Lösungsansätze beschrieben. Dies beinhaltet die Evaluierung verschiedener Verfahren zur subpixelgenauen Detektion von Kalibriermarken, zur Bereinigung nichtlinearer Verzeichnungen des BV sowie zur Bestimmung der projektiven Eigenschaften eines C-Bogens. Die Bewertung erfolgt dabei sowohl innerhalb von Simulationen als auch durch reale Daten und berücksichtigt Präzision und Robustheit der Verfahren, insbesondere in Hinblick auf die typischen, während eines Eingriffes in den Röntgenbildern auftretenden Artefakte.
Basierend auf dem entwickelten Navigationssystem werden in einem zweiten Teil innovative Konzepte zur Computer-Unterstützung der operativen Behandlung bei aseptischen Knochennekrosen (Morbus Perthes) sowie zur jugendlichen Hüftkopflösung (Epiphysiolis capitis femoris) vorgestellt, zwei Krankheiten die am Hüftkopf lokalisiert sind.
In einem abschließenden Teil wird die Erweiterung des Systems für die Integration von präoperativen CT-Datensätzen in die Navigation mittels intensitätsbasierter 2D/3D-Registrierung gezeigt, die auf der numerischen Maximierung der Ähnlichkeit zwischen hardware-beschleunigter Volumen-Darstellungen des CT - in diesem Kontext auch als Digitally Reconstructed Radiographs bekannt - mit den intraoperativ erfassten fluoroskopiebasierten Bildern basiert.