Mit statistischen Formmodellen (SFM) lassen sich zu erwartende Formvariationen einer bestimmten Objektklasse auf kompakte Weise repräsentieren. Der wesentliche Vorteil dieser elastisch deformierbaren Modelle ist die inhärente Beschränkung der erlaubten Formvariabilität innerhalb statistisch plausibler Grenzen. Somit ist die robuste Abbildung bislang unbekannter, patientenindividueller Ausprägungen der jeweiligen Objektklasse und damit der Einsatz von SFM für komplexe Aufgabenstellungen der medizinischen Bildverarbeitung wie z.B. die automatische Segmentierung von neuen Patientenaufnahmen möglich. CT-Aufnahmen des (Unter-)Kiefers sind häufig durch von Metallen (Zahnfüllungen, Implantate) verursachte Bildartefakte erheblich gestört. Diese Artefakte sowie der hohe Rauschanteil bei der Low-Dose Dental CT machen eine zuverlässige Segmentierung der Knochenanatomie in vielen Fällen nahezu unmöglich. In dieser Arbeit soll deshalb ein statistisches Formmodell für den Unterkieferknochen erstellt werden. Hierzu wurden verschiedene Parametereinstellungen bei der Modellerstellung getestet, die sich unmittelbar auf die Güte des Modells auswirken. Das Modell kann für die automatische Segmentierung des Unterkiefers eingesetzt werden. Dadurch ist eine Verbesserung der Visualisierung und somit eine Erhöhung des diagnostischen Nutzensartefakt- bzw. rauschbehafteter CT-Aufnahmen sowie eine genauere Planung chirurgischer Eingriffe möglich.
Inhaltsverzeichnis
- Kurzfassung
- 1 Einleitung
- 2 Grundlagen
- 2.1 Statistische Formmodelle
- 2.2 Anatomie des Unterkiefers
- 3 Material und Methoden
- 3.1 Datensatz
- 3.2 Segmentierung
- 3.3 Konstruktion des SFM
- 4 Ergebnisse
- 4.1 Einfluss der Parameter
- 4.2 Evaluierung
- 5 Diskussion
- 6 Zusammenfassung
- Literaturverzeichnis
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Bachelorarbeit befasst sich mit der Erstellung und Evaluierung eines statistischen Formmodells (SFM) für den Unterkieferknochen. Ziel ist es, ein Modell zu entwickeln, das die Formvariationen des Unterkiefers repräsentiert und gleichzeitig die Segmentierung des Knochens aus CT-Aufnahmen, die von Artefakten und Rauschen beeinträchtigt sind, ermöglicht.
- Statistische Formmodelle und ihre Anwendung in der medizinischen Bildverarbeitung
- Anatomie und Formvariabilität des Unterkiefers
- Konstruktion eines SFM für den Unterkiefer unter Verwendung von CT-Aufnahmen
- Evaluierung des Modells und Einfluss der Parameter auf die Modellierungsqualität
- Potenzielle Anwendungen des SFM in der klinischen Praxis
Zusammenfassung der Kapitel
Die Einleitung führt in die Thematik der statistischen Formmodelle und deren Bedeutung in der medizinischen Bildverarbeitung ein. Kapitel 2 liefert die theoretischen Grundlagen, indem es statistische Formmodelle und die Anatomie des Unterkiefers erläutert. Kapitel 3 beschreibt den Datensatz, die Segmentierung der Unterkieferknochen aus CT-Aufnahmen und die Konstruktion des SFM. In Kapitel 4 werden die Ergebnisse der Modellierung und die Evaluierung des Modells dargestellt, einschließlich der Auswirkungen verschiedener Parameter auf die Modellierungsqualität. Kapitel 5 diskutiert die Ergebnisse und deren Bedeutung im Kontext der klinischen Anwendung.
Schlüsselwörter
Statistisches Formmodell, Unterkiefer, CT-Aufnahmen, Segmentierung, Bildverarbeitung, Medizintechnik, Anatomie, Modellierung, Evaluierung, Artefakte, Rauschen, Parameter, klinische Anwendung.
Häufig gestellte Fragen
Was ist ein statistisches Formmodell (SFM)?
Ein statistisches Formmodell (SFM) ist ein Werkzeug der medizinischen Bildverarbeitung, das typische Formvariationen einer Objektklasse kompakt repräsentiert und dabei die Variabilität innerhalb statistisch plausibler Grenzen hält.
Welchen Vorteil bietet ein SFM bei der Segmentierung des Unterkiefers?
Es ermöglicht eine robuste Abbildung patientenindividueller Anatomien, selbst wenn CT-Aufnahmen durch Bildartefakte von Metallen (wie Zahnfüllungen) oder hohes Rauschen gestört sind.
Warum sind CT-Aufnahmen des Kiefers oft schwer zu segmentieren?
Häufige Ursachen sind Bildartefakte durch Implantate oder Zahnfüllungen sowie ein hoher Rauschanteil bei Low-Dose Dental CT-Verfahren.
Was war das Ziel dieser Bachelorarbeit?
Das Ziel war die Erstellung und Evaluierung eines statistischen Formmodells für den Unterkieferknochen unter Berücksichtigung verschiedener Parameter zur Optimierung der Modellgüte.
Wie verbessert das SFM den diagnostischen Nutzen?
Durch die automatisierte Segmentierung wird die Visualisierung verbessert, was eine präzisere Planung chirurgischer Eingriffe ermöglicht.
- Arbeit zitieren
- Nick Sander (Autor:in), 2010, Erstellung und Evaluierung eines statistischen Formmodells des Kieferknochens, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/160739
