Der Qualitätsgewinn durch manuelle Interaktion bei der semi-automatischen Segmentierung der lateralen Schädelbasis für die Planung einer roboterunterstützen Mastoidektomie

Ziele: Die Segmentierung des Mastoids ist eine Vorraussetzung für die CT-basierte Operationsplanung zur roboterunterstützen Chirurgie an der Schädelbasis. Eine vollautomatisierte Segmentierung bringt aufgrund der außerordentlich komplexen Anatomie jedoch keine verwendbaren Ergebnisse. Ziel dieser Studie war es deshalb, den Qualitätsgewinn unseres Planungssystems durch begrenzte manuelle Interaktionen mittels eines semi-automatischen Segmentierungstools zu evaluieren. Methode: Es wurden 16 hochaufgelöste CT-Datensätze des Mastoids bearbeitet. Die vollautomatische Vorsegmentierung wurde in einem ersten semi-automa…