Computergestütze Systeme für orthopädische Operationen verwenden präoperativ erstellte 3D-Daten zur Planung und Unterstützung der chirurgischen Eingriffe. Die dominierende Bildgebungsmodalität ist hierbei die Computertomographie (CT). Sie liefert hochaufgelöste und geometrisch korrekte dreidimensionale Datensätze der betreffenden Region des Patienten. Nachteilig ist die Belastung mit ionisierender Strahlung, der der Patient während der Aufnahme der Datensätze ausgesetzt ist und der geringe Weichteilkontrast. Eine in diesen Punkten bessere Bildgebungsmodalität ist die Kernspintomographie (MR- Tomographie). Sie gilt als gesundheitlich unschädlich für den Patienten und bietet einen hohen Weichteilkontrast. Das Ziel dieser Arbeit ist die ausschließliche Verwendung von MR-Daten in der computergestützen orthopädischen Navigation. Problematisch dabei ist, daß MR-Daten geometrisch verzerrt sind. Die Verzerrungen entstehen durch das unterschiedliche magnetische Verhalten des menschlichen Körpers und der Luft im MR-Scanner. Sie sind individuell vom Patienten abhängig. Der Einsatz von MR-Daten in der Navigationsumgebung erfordert daher zunächst eine geometrische Korrektur der Daten. Zwei weitere entstehende Probleme sind die Segmentierung der MR-Daten und die intraoperative Registrierung der Daten auf den Patienten. Das Anliegen dieser Arbeit besteht in der Lösung dieser drei Probleme. Zunächst werden die Daten segmentiert. Das Ergebnis der Segmentierung wird an zwei Stellen verwendet: Für die geometrische Korrektur müssen wir zwischen Gewebe und Luft (Hintergrund) unterscheiden können. Weiterhin wird eine Referenzstruktur, der Knochen, für die Planung und intraoperative Lageerkennung benötigt. Sind mehrere Datensätze vorhanden, müssen die Daten zunächst aufeinander registriert werden. Hierfür kommen Mutual Information und Chi-Quadrat-basierte Registrierungsverfahren mit einer rigiden Abbildung zum Einsatz. Die Segmentierung erfolgt einzeln in den 2D-Schichten oder für das gesamte 3D-Volumen. Hierbei wird darauf geachtet, die Interaktion mit dem Anwender auf ein Minimum zu begrenzen. Gleichzeitig wird eine einfache Möglichkeit zum Eingriff in den Prozeß geboten. Ein zentrales Anliegen dieser Arbeit ist die Erfassung der geometrischen Verzeichnungen und deren Korrektur. Es wird ein schnelles, multigridbasiertes numerisches Verfahren angewandt, um die Verteilung der magnetischen Feldstärke im MR-Scanner während der Aufnahme zu berechnen. Mit diesem Verfahren werden die zu erwarteten Verzeichnungen berechnet und analysiert. Weiterhin werden Verfahren für die geometrische Korrektur vorgestellt. Ein dritter Schwerpunkt der Arbeit ist die intraoperative Registrierung der Daten. Aus Geschwindigkeitsgründen erfolgt eine Trennung in die initiale Lageerkennung und die Nachoptimierung. Für die initiale Lageschätzung muß der Anwendung einige, wenige anatomische Strukturen markieren. Diese sind leicht auffindbar und werden für eine erste Registrierung verwendet. Das Ergebnis wird während der Nachoptimierung verfeinert. Hierfür kommt ein schnelles, Octree-Spline basiertes Verfahren zum Einsatz.     «

Computergestütze Systeme für orthopädische Operationen verwenden präoperativ erstellte 3D-Daten zur Planung und Unterstützung der chirurgischen Eingriffe. Die dominierende Bildgebungsmodalität ist hierbei die Computertomographie (CT). Sie liefert hochaufgelöste und geometrisch korrekte dreidimensionale Datensätze der betreffenden Region des Patienten. Nachteilig ist die Belastung mit ionisierender Strahlung, der der Patient während der Aufnahme der Datensätze ausgesetzt ist und der geringe Weich...     »

Computer assisted systems for orthopaedic surgery use pre-operatively acquired 3D-data sets for the planning and assistance of surgery. The most frequently used image modality is the computed tomography (CT). Its advantages are geometrically correct images with high spatial resolution; although the patient is exposed to ionizing radiation during the acquisition. For this reason, the harmless magnetic resonance (MR) imaging is a better modality. A further benefit is the improved image contrast. The objective of this thesis is a completely MR-based orthopaedic surgery without using any CT-data. The biggest problem is the geometrical distortion of the MR-data sets. The distortions are originated in the different magnetic properties of the human tissue and the surrounding air, and the actual size of the distortions finally depends on the patient. Therewith, the application of MR-data sets in surgical navigation requires at least a geometrical correction of the data. The segmentation of the MR-data and the intra-operative registration on the patient are further problems. The concern of this thesis is to provide solutions for these three problems. Firstly, the MR-data is segmented for mainly two reasons. A determination between air and tissue is needed for the distortion correction. Moreover, a reference structure, the bone, is required for the pre-operative planning and intra-operative registration. If more than one data set is used, a prior registration of the data must be enforced. This is achieved by means of mutual information and Chi-square based registration algorithms with rigid transformation. The segmentation approaches use either separate 2D-slices of the data set or the complete 3D volume. The restriction of the user interaction to a minimum is one important feature. At the same time a simple possibility for the interaction with the algorithm is ensured. The main objective of this thesis is to analyse geometrical distortions and to find ways of their correction. A fast multigrid-based numerical approach is applied in order to compute the distribution of the magnetic field inside the MR-scanner. With this approach, the expected geometrical distortions are computed and analyzed. Further, approaches for the geometrical correction are developed and presented. The third main focus is the intra-operative registration of the pre-operative planning. Due to timing restrictions during surgery, the approach is divided into an initial pose estimation and a later optimization. During the initial estimation, the operator defines simple anatomical structures which are easy to find. A first registration can be performed with the help of these structures. For the improvement of the outcome, a further optimization is achieved by means of a fast octree-spline based approach.     «

Computer assisted systems for orthopaedic surgery use pre-operatively acquired 3D-data sets for the planning and assistance of surgery. The most frequently used image modality is the computed tomography (CT). Its advantages are geometrically correct images with high spatial resolution; although the patient is exposed to ionizing radiation during the acquisition. For this reason, the harmless magnetic resonance (MR) imaging is a better modality. A further benefit is the improved image contrast....     »