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Die Mitralklappe ist eine der vier Herzklappen des Menschen und in der linken Herzkammer zu finden. Ihre Funktion ist es, den Blutfluss vom linken Atrium zum linken Ventrikel zu regeln. Pathologien können zu eingeschränker Funktionalität der Klappe führen, sodass Blut zurück ins Atrium fließen kann. Patienten, die von einer Fehlfunktion betroffen sind, leiden möglicherweise an Erschöpfung und Schmerzen in der Brust. Die Funktionalität kann chirurgisch wiederhergestellt werden, was meist ein langer und anstrengender Eingriff ist. Eine gründliche Planung ist daher nötig, um eine sichere und effektive Operation zu garantieren. Dies kann durch prä-operative Segmentierungen der Mitralklappe unterstützt werden. Eine post-operative Analyse kann den Erfolg eines Eingriffs feststellen. Diese Arbeit wird bestehende und neue Ideen zu einem neuen Ansatz kombinieren, der zur (semi-)automatischen Erstellung solcher Mitralmodelle dienen kann. Der manuelle Anteil garantiert ein Modell hoher Qualität, während der automatische Teil dazu beiträgt, wertvolle Arbeitszeit zu sparen.
Die Hauptbeiträge des automatischen Algorithmus sind eine ungefähre semantische Trennung der beiden Mitralsegel und ein Optimierungsprozess, der in der Lage ist, eine Koaptations-Linie und -Fläche zwischen den Segeln zu finden. Die Methode kann eine vollautomatische Segmentierung der Mitralsegel durchführen, wenn der Annulusring bereits gegeben ist. Die Zwischenschritte dieses Vorgangs werden in eine manuelle Segmentierungsmethode integriert, so dass ein Benutzer den Gesamtprozess beeinflussen kann. Die Qualität der generierten Mitralmodelle wird durch das Vergleichen mit vollständig manuell erstellten Modellen gemessen. Dies wird zeigen, dass übliche Methoden zur Bestimmung der Qualität einer Segmentierung zu allgemein gefasst sind und nicht ausreichen, um die echte Qualität eines Modells widerspiegeln zu können. Folglich führt diese Arbeit Messungen ein, die in der Lage sind, eine Segmentierung der Mitralklappe detailliert und unter Betracht anatomischer Landmarken bewerten zu können. Neben der intra-operativen Unterstützung eines Chirurgen liefert eine segmentierte Mitralklappe weitere Vorteile. Die Möglichkeit, die Anatomie einer Klappe patientenspezifisch aufzunehmen und objektiv zu bewerten, könnte als Grundlage für zukünftige medizinische Forschung in diesem Bereich dienen. Die Automatisierung erlaubt dabei das Bearbeiten großer Datenmengen mit reduzierter Abhängigkeit von Experten. Desweiteren könnten Simulationsmethoden, welche ein segmentiertes Modell als Eingabe nutzen, das Ergebnis einer Operation vorhersagen.