Semi-automatische Orbita-Segmentierung in CT-Bilddaten

Die Segmentierung medizinischer Bilddaten gewinnt in vielen klinischen Bereichen an Bedeutung. Die Segmentierungsergebnisse k nnen zur Diagnose, Operationsplanung oder Definition eines Arbeitsraumes für roboter-assistierte Systeme verwendet werden. In diesem Paper wird ein neues Verfahren zur semi-automatischen Orbita-Segmentierung mit minimalem Interaktionsaufwand vorgestellt. Die Ergebnisse der semi-automatischen Segmentierung haben wir mit der manuellen Segmentierung eines Experten in Bezug auf Volumen, überlappungsma e und Segmentierungszeit verglichen. Die Abweichung zwischen manueller und semi-automatischer Segmentierung betr gt durchschnittlich 3,29% des Volumens. Im Vergleich zur manuellen Segmentierung liegen die Ergebnisse deutlich unter den Schwankungen der interindividuellen Variabilit t, daher ist dieses Verfahren der manuellen Segmentierung vorzuziehen. In unserer künftigen Arbeit m chten wir den Interaktionsaufwand sowie den Segmentierungsfehler weiter reduzieren. Zudem sollen die Einsatzm glichkeiten des Verfahrens zur pr operativen Planung von Orbitarekonstruktionen evaluiert werden.