Laryngorhinootologie 2023; 102(S 02): S28-S29
DOI: 10.1055/s-0043-1766503
Abstracts | DGHNOKHC
Digitalisierung/eHealth/Telemedizin/Applikationen

In-silico- und ex-vivo-Validierung einer halbautomatischen Segmentierung und des patientenspezifischen Implantatdesigns für die Rundfensternische zur Behandlung von Innenohrerkrankungen

Farnaz Matin-Mann
1   Medizinische Hochschule Hannover, Hals-, Nasen-, Ohrenheilkunde
2   Niedersächsisches Zentrum für Biomedizintechnik, Implantatforschung und Entwicklung
,
Ziwen Gao
1   Medizinische Hochschule Hannover, Hals-, Nasen-, Ohrenheilkunde
2   Niedersächsisches Zentrum für Biomedizintechnik, Implantatforschung und Entwicklung
,
Felix Repp
3   OtoJig GmbH
,
Samuel John
3   OtoJig GmbH
4   HörSys GmbH
,
Dorian Labrador Alcacer
4   HörSys GmbH
,
Thomas Lenarz
1   Medizinische Hochschule Hannover, Hals-, Nasen-, Ohrenheilkunde
2   Niedersächsisches Zentrum für Biomedizintechnik, Implantatforschung und Entwicklung
,
Verena Scheper
1   Medizinische Hochschule Hannover, Hals-, Nasen-, Ohrenheilkunde
2   Niedersächsisches Zentrum für Biomedizintechnik, Implantatforschung und Entwicklung
› Author Affiliations
 
 

    Einleitung Das Ziel dieser Studie war die Validierung unseres halbautomatischen Segmentierungs- und Implantatdesignansatzes der Rundfensternische (RWN) und der Rundfenstermembran (RWM) für die Verwendung bei der Entwicklung patientenindividueller Rundfensternischenimplantate (RNI).

    Material & Methoden Es wurden zwei Validierungsmethoden angewendet. Zunächst ein In-silico-Vergleich der entwickelten halbautomatischen Segmentierung von zwei Usern mit einer früheren manuellen Segmentierung basierend auf 20 klinischen DVT-Datensätzen einseitiger Felsenbeine. Zweitens wurde eine Ex-vivo-Validierung der entwickelten Software und der chirurgischen Passgenauigkeit in N=4 Körperspender-Implantationstests mit additiv gefertigten RNI verifiziert.

    Ergebnisse Das Volumen der halbautomatischen RWN-Segmentierungen von User 1 war 13±12% kleiner im Vergleich zur RWN-Segmentierung von User 2. Andererseits war ohne Korrekturen der manuellen Segmentierung (z. B. durch Entfernen von Knochenvoxeln aus dem Implantat) das Volumen der halbautomatischen RWN-Segmentierungen im Durchschnitt 48±11% kleiner als die manuellen Segmentierungen. Trotz der Volumenunterschiede der RWN wurden alle additiv gefertigten Implantate auf Basis der halbautomatischen Segmentierung passgenau und druckfest in die RWN inseriert.

    Schlussfolgerung Diese Studie stellt einen halbautomatischen Ansatz zur effizienten und passgenauen Segmentierung von Strukturen in Felsenbeins-DVT-Scans vor, der nicht von geschulten Benutzern abhängt. Die Segmentierung stellt die Basis für die Anfertigung von 3D-gedruckten patientenindividuellen Implantaten dar.

    RESPONSE–Partnership for Innovation in Implant Technology’ in the program ‘Zwanzig20– Partnership for Innovation


    Interessenskonflikt

    Der Erstautor weist auf folgenden Interessenkonflikt hin: RESPONSE–Partnership for Innovation in Implant Technology’ in the program ‘Zwanzig20– Partnership for Innovation.

    Publication History

    Article published online:
    12 May 2023

    Georg Thieme Verlag
    Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany