Medizinische Universität Graz

Meine Abschlussarbeiten - Publikationen

Diplomarbeit - Detailansicht

Gehe zu

Betreute Abschlussarbeiten

Sprachversion

Deutsch Englisch (Sprache des Volltextes)

Bibliografische Informationen

Titel

Einblicke in die Aortendissektion: Von klinischen Perspektiven zu fortgeschrittenen Bildgebungs- und Segmentierungstechniken - Eine umfassende Studie zur Aortendissektion mit Fokus auf Stanford Typ B Segmentierungen

Kurzfassung

Die Aorta ist die größte Arterie im menschlichen Körper und das Hauptgefäß für den Transport von sauerstoffreichem Blut. Deshalb spielt sie eine entscheidende Rolle bei der Aufrechterhaltung des kardiovaskulären Kreislaufes. Die strukturelle Integrität der Aortenwand kann aus verschiedenen Gründen beeinträchtigt werden und zu einer Erkrankung führen, die als Aortendissektion (AD) bekannt ist. Die Aortendissektion ist eine potenziell lebensbedrohliche Erkrankung, die durch das Einreißen einzelner Schichten der Aortenwand gekennzeichnet ist. Diese Trennung der Wandschichten führt zur Bildung eines falschen Lumens innerhalb des Gefäßes.

Der erste Teil dieser Diplomarbeit zielt darauf ab, einen zusammenfassenden Überblick über die Erkrankung Aortendissektion zu bieten. Dabei ist eine detaillierte Betrachtung der Definition, Pathologie, Pathophysiologie, klinischen Manifestationen, diagnostischen Ansätze und therapeutischen Optionen, eingeschlossen. Anhand von Organisation und Erklärung der verschiedenen Aspekte von Aortendissektionen wird diese Diplomarbeit die Komplexitäten der AD beleuchten und so eine verbesserte klinische Betreuung und bessere Ergebnisse für Patientinnen und Patienten ermöglichen.

Der Einsatz von Bildgebungstechniken wie die Computertomographie mit Angiographie (CTA) unterstützt die Diagnose und das Management von Aortendissektionen. Jedoch hat die Integration von algorithmischen Softwares und fortschrittlichen Bildgebungstechniken für die Verfahrensplanung in den letzten Jahren zunehmend an Bedeutung gewonnen, da dreidimensionale (3D) Bildgebungstechniken eine präzisere und detailliertere Visualisierung der Aortenanatomie ermöglichen. Insbesondere bei der Planung komplexer Verfahren für Patientinnen und Patienten mit Aortenerkrankungen wie der Stanford Typ B Aortendissektion und der klinischen Entscheidungsfindung spielt eine schnelle und präzise visuelle Beurteilung eine entscheidende Rolle.

Aus diesem Grund zielt der zweite Teil der Diplomarbeit darauf ab, die Nutzung von 3D-Bildgebungstechniken bei der Diagnose und dem Management von Typ-B-Aortendissektionen zu untersuchen. Die Diplomarbeit konzentriert sich zunächst auf die Sammlung von 40 Fällen und die Konvertierung von CTA-Scans in ein anonymes Format. Anschließend erfolgte die Erkundung verschiedener Open-Source-Softwareprogramme und Segmentierungsmethoden. Die Segmentierung und Analyse von Typ-B-Aortendissektionen wurde mittels der Open-Source-Software "3DSlicer" durchgeführt. Dabei wurde sowohl das wahre, als auch das falsche Lumen berücksichtigt und 16 CTA-Scans konnten erfolgreich von der Autorin segmentiert werden. Die Prozessbeschreibung schließt mit der detaillierten Erklärung dieser 16 Fälle ab.

Mit den Segmentierungen kann in weiterer Folge ein „Ground-Truth“-Datensatz erstellt werden, der für das Training und die Bewertung zukünftiger KI-Algorithmen unerlässlich ist, um automatisierte Segmentierungsprogramme zu entwickeln. Der anonymisierte Datensatz enthält keine patientenspezifischen Daten und kann daher von multidisziplinären Teams und Technikern verwendet werden. Es können KI-Algorithmen entwickelt werden, die durch fortschrittliche 3D-Modellierung potenziell erhebliche klinische und zeitliche Vorteile für Patientinnen und Patienten mit Aortendissektion bieten.

Zusammenfassend leistet diese Diplomarbeit wertvolle Beiträge zum Verständnis der Aortendissektion als Krankheit und bietet eine umfassende Untersuchung des Segmentierungsprozesses von 16 Fällen mit Typ B Aortendissektionen. Die Anwendung der Open-Source-Software „3DSlicer“ für die Segmentierung stellt einen bedeutenden Fortschritt dar und zeigt zukünftiges Potenzial für verbesserte Diagnostik und Verständnis im Bereich der Herzchirurgie, sowie eine optimierte Versorgung von Patientinnen und Patienten mit Aortenerkrankungen.

Schlagwörter

Aortendissektion, Segmentierung, 3D-Bildgebugungstechniken

Anzahl Seiten

Publikationsjahr

2024

Volltext

Volltext downloaden