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BERLIN

Dental

Chirurgieplanung für Zahnimplantate

Beschreibung

Implantatgetragener Zahnersatz gewinnt in unserer Gesellschaft aufgrund ästhetischer und funktioneller Vorteile zunehmend an Bedeutung. Ein in den Kieferknochen eingebrachtes Implantat darf Risikostrukturen, wie beispielsweise die im Kieferknochen verlaufenden Nerven, nicht verletzen. Die Behandlungsplanung anhand von dreidimensionalen Bilddaten erfordert somit nicht nur eine verlässliche Lokalisation der Knochengrenzen, sondern ebenso der Zahnwurzeln und Nerven in den Bilddaten. Besonders die Nervkanäle sind wegen ihrer geringen Ausdehnung und ihres schwachen Kontrasts zum umgebenden Gewebe selbst unter optimalen Bedingungen nur schwer über ihren gesamten Verlauf zu lokalisieren. Ziel ist es daher, die Bildsegmentierung so genau und verlässlich wie möglich zu gestalten und diesen Vorgang für die zahnärztliche Routine zu automatisieren. Zu diesem Zweck haben wir eine Methode entwickelt, mit der neben dem Unterkieferknochen auch der Unterkiefernerv automatisch und mit hoher Genauigkeit lokalisiert werden kann. Dazu haben wir aus über 100 repräsentativen Datensätzen ein statistisches Modell des Unterkiefers inklusive der Unterkiefernerven erstellt, das wir an Bilddaten anpassen und so zur Bildsegmentierung nutzen können. Das Anpassungsverfahren ist aufgrund der statistischen Information sehr robust und erlaubt es, anatomische Strukturen auch aus medizinischen Bilddaten geringer Qualität und Auflösung verlässlich zu rekonstruieren. Wie schon im Jahr 2007 für die Lebersegmentierung, konnten wir auch 2009 im Rahmen der 12. Internationalen Konferenz zum Thema Medizinische Bildverarbeitung und computergestützte Intervention (Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention - MICCAI) in London, den 1. Preis bei einem von GE Healthcare und Philips Medical initiierten Wettbewerb zur automatischen Segmentierung des Unterkieferknochens aus tomografischen Bilddaten gewinnen. Weitere Informationen finden sich in der ausführlichen Projektbeschreibung.

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