Datenvisualisierung in der Software Amira®

2. Material und Methoden

2.2. Bearbeitung des Bildmaterials

2.2.1. Datenvisualisierung in der Software Amira®

Zur 3D-Bildregistrierung und Rekonstruktion des Innenohres wurde die englischsprachige Software Amira® 5.6 (Zuse Institut Berlin, FEI Visualizaton Sciences Group) genutzt. Diese erlaubt, aus Software-Bausteinen Applikationen zusammenzustellen, die der Darstellung, Analyse und Bearbeitung von Bilddaten dienen. Die Datensätze wurden einzeln in der Software Amira® als fusioniertes DICOM-Format eingeladen und bearbeitet. Da es mit Amira® nicht möglich war, bei den um einige Mikrometer variierenden Schichtdicken eine 3D-Darstellung zu generieren, wurden die Schichten manuell auf einen konstanten 100 µm Abstand abgeändert und die Daten erneut eingelesen. Danach war eine dreidimensionale Rekonstruktion der segmentierten Daten möglich.

Es öffnete sich zunächst das Modulfenster zur Bildregistrierung. Unter Open Data (Abbildung 5, Markierung 1) konnte der für die Bearbeitung gewünschte Datensatz in das Programm eingelesen werden, wonach der gleichnamige Baustein TBxx_eqdist erstellt wurde. Danach erfolgte ein Zufügen dreier Orthoslice-Bausteine an den eingelesenen Datensatz, um in der Übersicht eine Anzeige aller orthogonalen Schnittansichten (sagittal, koronar, axial) zu erstellen (Abbildung 5, Markierung 2). Jeder dieser Orthoslice-Buttons erhielt dafür entsprechende Raumebenen (xy, xz, yz). Unter Eigenschaften konnten im Feld Colormap alle Grauwerte manuell eingeschlossen werden (Abbildung 5, Markierung 3), sodass die Ohrstrukturen durch feine Grauwertabstufungen in der Übersicht erkennbar und voneinander differenzierbar wurden (Abbildung 5, Markierung 4). Dem Datensatz wurde der Baustein Labelling/ LabelField zugefügt, sodass im Modulfenster Segmentation eine Bildrekonstruktion gestartet werden konnte.

Abbildung 6: Segmentierte BM (rot) und ST (grün) im axialen Schliffpräparat (links) mit 3D-Darstellung (rechts), Datensatz TB5L; Amira®

In der Übersicht konnte für die Bearbeitung zwischen den orthogonalen Schichten (axial, koronar, sagittal) und der 3D-Darstellung gewählt werden. Eine Kombination zweier oder aller vier Darstellungen war gleichfalls möglich. Als nützlich erwies sich eine gleichzeitige Darstellung der axialen Ebene und der 3D-Darstellung, da so unmittelbar die dreidimensionale Form und der Verlauf einer markierten Struktur nachvollzogen werden konnte (Abbildung 6).

Die Segmentierung erfolgte ausschließlich in der axialen Ebene, da innerhalb dieser die Schliffpräparate zugeschnitten und gespeichert wurden. Die koronaren und sagittalen Schichten wurden von Amira® nachträglich rekonstruiert. Aufgrund der 100-µm-Schichten zeigten sich Strukturen in diesen beiden Ebenen treppenblockartig versetzt und veränderten bei Segmentierung die zuvor angefertigte dreidimensionale Rekonstruktion (siehe Abbildung 7).

Abbildung 7: Übersicht der orthogonalen Schnittansichten im Modus Segmentation, 1 - axial, 2 - sagittal, 3 - koronar, 4 - 3D-Darstellung, bei der schwarzen Struktur in der sagittalen Bildansicht handelt es sich um den beschriebenen Plastikstift zur automatischen Ausrichtung des Bildstapels, Datensatz TB6L; Amira®

Während der Bearbeitung wurde das angelegte Netzwerk innerhalb Amiras® als HX-Datei gespeichert. Die Speicherung der Labels erfolgte als AM-Datei, was einen gleichnamigen Baustein innerhalb der Bildregistrierung erstellte. Nach dem vollständigen Fertigstellen eines Datensatzes erfolgte eine Bearbeitung im Modulfenster Bildregistrierung. Dabei wurde dem Baustein Labels.am ein neuer Baustein mit der Bezeichnung SurfaceGen zugefügt. Gleichzeitig erstellte sich dabei der nach dem jeweiligen Datensatz benannte Baustein TBxx_FusDicom_eqdist_labels.surf. Dem SurfaceGen wurde wiederum der Baustein SurfaceView beigefügt (Abbildung 8, Markierung 1), sodass aus dem Volumen der segmentierten Innenohrstrukturen eine Dreieckoberfläche erstellt wurde, die innerhalb der Übersichtsdarstellung der anfangs orthogonal ausgerichteten Schliffpräparate als 3D-Modell angezeigt wurden (Abbildung 8, Markierung 2).

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Teile der Bogengänge segmentiert. Letztere dienten als Orientierungspunkte für die Ausrichtung in den räumlichen Ebenen und hinsichtlich des Operationszugangs. Eine Segmentierung der Scala media, der Reissner-Membran, sowie der Tektorialmembran war nicht möglich, da diese in allen Präparaten bei der Einbettung zerstört wurden. Die Präparate TB12R und TB13L stellten sich im Fortgang der Bearbeitung als nicht geeignet heraus und schieden somit für weitere Schritte aus (Tabelle 2). Im Datensatz TB12R fehlte aufgrund eines Abbruchs beim Zuschneiden der eingebetteten Präparate die Rundfenstermembran. In Datensatz TB13L war ein Auffinden der Chorda tympani nicht möglich.

2.2.3. Segmentierung

Die Segmentierung der zehn Datensätzen erfolgte für jede Schicht manuell mit Hilfe des Zeichenstifts des Grafiktabletts. Amira® stelle zur Segmentierung verschiedene Werkzeuge (Pinsel, Kreis, Quadrat, Zauberstab) zur Auswahl. Das Zeichnen wurde ausschließlich mit dem Pinsel ausgeführt, für den verschiedene Größen (zwischen 1 – 100) eingestellt werden konnten.

Als optimal erwies sich eine Größe von 2 – 4 Pixel. Mit Hilfe des Pinsels erfolgte eine Umrandung der Struktur mit anschließendem Ausfüllen, sodass die gesamte Struktur einem Material zugeordnet werden konnte. Ein Ausfüllen war nötig, da ansonsten nur die markierte Umrandung der Struktur zugeordnet worden wäre. Die Tastenkombination zum Ausfüllen (Ctrl + H) wurde als Tasten-Kurzbefehl auf dem Grafiktablett eingespeichert. Ein Rückgängigmachen, sowie eine Radierung falsch segmentierter oder zugeordneter Strukturen waren auch danach noch möglich. Schichten zwischen denen sich die Innenohrstrukturen nur wenig änderten, konnten mittels dem Werkzeug Interpolate automatisch von Amira®

segmentiert werden. Dafür mussten zunächst zwei Schichten manuell markiert werden, zwischen denen 2 – 3 Schichten ausgelassen wurden, sodass Amira® diese als Referenz heranziehen konnte. Diese Methode wurde hauptsächlich für die Bogengänge genutzt. Die anderen Strukturen änderten sich zu stark innerhalb dieser Anzahl an Schichten, sodass ein manuelles Nachbearbeiten notwendig gewesen wäre. Als optimales Vorgehen zur Bearbeitung der Datensätze erwies sich zunächst eine Segmentierung der BM im kompletten Schliffpräparat.

Für ein präzises Markieren war sowohl ein Zoom-In, als auch ein Zoom-out möglich. Die BM wurde im vierfachen Zoom-Modus segmentiert, um deren Verlauf präzise nachvollziehen zu können (Abbildung 9). Die ausgeführte Segmentation der BM wurde anschließend in den Einstellungen Amiras® eingefroren, sodass sie durch nachfolgende einzuzeichnende

Strukturen nicht gelöscht oder verändert werden konnte (Abbildung 10). Danach erfolgte die Segmentierung der Scala tympani und Scala vestibuli (nur in als Kategorie I eingestuften Datensätzen) im zweifachen Zoom-Modus. Für das weitere Einzeichnen der Strukturen gab es keine feste Reihenfolge.

Abbildung 9: Segmentierte BM (rot) in 4facher Vergrößerung, Datensatz TB5L; Amira®

Abbildung 10: Übersicht der segmentierten Objekte mit eingefrorener BM, Datensatz TB5L, Amira®

Als schwierig erwies sich eine Zuordnung der Strukturen zu den Ampullen der Bogengänge beziehungsweise der SV. Da die SV ohne anatomische Begrenzung in die Bogengänge übergeht, musste ein Weg gefunden werden, anhand einer anatomischen Landmarke eine gleiche Zuordnung innerhalb aller Datensätze zu gewährleisten. Dafür wurde als Referenz die OWM herangezogen, da wie im Abschnitt 1.1.4. beschrieben, die SV hinter dem ovalen Fenster beginnt und sich von dort Richtung Helicotrema fortsetzt. Der Abschnitt bis einschließlich der OWM wurde daher der SV zugeordnet. Alle weiter distal gelegenen Anteile wurden den Bogengängen zugewiesen. Des Weiteren entschied man sich im Fortgang der Arbeit, neben dem Nervus facialis auch den Fazialiskanal zu markieren. In vivo füllt der Nerv den Kanal vollständig aus. Aufgrund der oben beschriebenen Einbettung und Trocknungsschritte wurde der Nerv entfettet, sodass dieser retrahierte. Damit die anatomisch korrekte Größe hinsichtlich der Genauigkeitsanforderungen und des Blickfeldes unter Operation gewährleistet werden konnten, wurde daher der Fazialiskanal zusätzlich segmentiert, da dieser der reellen Größe des NF entspricht.

2.2.4. Bearbeitung von fpVCT-Daten in Amira®

Des Weiteren gestaltete sich das Auffinden der Chorda tympani als schwierig. Aufgrund des Zuschneidens der Datensätze mit Beschränkung auf das Innenohr und der Trocknung der Präparate war der Nerv nur noch in TB4R und TB12L auffindbar. Man entschied sich daraufhin für ein Einlesen der ehemals angefertigten fpVCT-Daten in Amira®, welche das komplette Felsenbein erfassten. Die fpVCT-Daten lagen für die Datensätze TB1L, TB4L, TB4R, TB5L, TB5R, TB6L und TB6R im DICOM-Format vor. Da es entsprechende Bilddaten für den Datensatz TB13L nicht gab und ein Auffinden der Chorda tympani im Schliffpräparat nicht möglich war, konnte dieser Datensatz für weitere Messungen nicht mehr berücksichtigt werden, da ohne das Vorhandensein der Chorda tympani keine Begrenzung für den operativen Cochlea-Implantat-Zugang durch den Recessus facialis gegeben ist. In allen oben aufgeführten fpVCT-Daten war eine Segmentierung der Chorda tympani möglich. Mit Hilfe des Programms DicomSTLAlign_0.6-47 wurde später das jeweilige Schliffpräparat mit dem entsprechendem fpVCT-Datensatz zusammengeführt (siehe 2.3.2.), um die 3D-Bildregistrierungen zu verknüpfen.

Tabelle 2: Übersicht Datensätze

2.2.5. Oberflächengenerierung

Nach der Segmentierung wurde die Modellrekonstruktion durch die Erstellung von Dreiecks-Oberflächen visualisiert. Dies erfolgte basierend auf der im Segmentationsmodus eingezeichneten Pixel, welche aufgrund der 100 µm dicken Bildschichten von Amira®

automatisch als Voxel (Volumen-Pixel) aufgebaut wurden. Auf der Oberfläche des entstandenen Volumenpräparats konnte durch das unter 2.2.1. beschriebene Einfügen des SurfaceGen-Bausteins ein Dreieckmodell erstellt werden. Durch dieses Dreieckmodell standen nun Koordinaten zur Verfügung, die durch andere Programme erkannt und darauf stützend ein dreidimensionales Modell der Ohrstrukturen aufbauen konnten.

Es zeigte sich, dass die dünn segmentierten RWM, BM und OWM in allen Präparaten nicht genügend Volumen enthielten, um Dreieck-Oberflächen in der Übersicht zu erstellen. Die

Datensatz Kategorie Lokalisation

RWM wurde daraufhin in jedem Datensatz in Richtung des luftgefüllten Mittelohres überarbeitet, bis sie genügend Volumen enthielt. Dies konnte mit einer Pinselgröße von etwa 30 Pixel erreicht werden. In der zweidimensionalen Darstellung des Segmentationsmodus resultierte daraus eine deutlich verbreiterte Membran, die aber bei Konvertierung in Volumendaten sich wie gewünscht als dünne Membran auf der Scala tympani darstellte. Die ovale Fenstermembran wurde nicht nachsegmentiert. Dieselben Schwierigkeiten ergaben sich auch für die Basilarmembran. Eine Nachsegmentierung wurde auch hier unterlassen.

Das erstellte SurfaceGen wurde im LittleEndianSTL-Format abgespeichert. Dieses Format wird standardmäßig zur Speicherung von 3D-Modellen verwendet. Durch das Abspeichern von Dreiecksfacetten auf der Oberfläche des 3D-Objektes werden geometrische Werte ermittelt, die zur weiteren Bearbeitung nötig sind. Für jede segmentierte Struktur musste eine eigene STL-Datei angelegt werden. Dem zugrunde liegend war, dass Amira® trotzt vorheriger Zuordnung der Innenohrstrukturen innerhalb des Segmentationsmodus, bei der Abspeicherung im STL-Format nicht mehr zwischen den Objekten differenzieren konnte. Folglich resultierte ein Zusammenfügen aller Innenohrstrukturen als eine einzige Struktur beim Öffnen in anderen Programmen. Da aber für die Fragestellung zur Cochleaimplantation eine korrekte anatomische Zuordnung und ein Ausblenden einzelner Strukturen notwendig waren, mussten die Strukturen einzeln abgespeichert werden. Daher wurden im Modulfenster Segmentation alle Strukturen bis auf die zu Speichernde gelöscht und anschließend wie oben beschrieben innerhalb der Bildregistrierung ein SurfaceGen zugefügt. Es erfolgte lediglich ein Abspeichern des SurfaceGen im STL-Format, nicht der Labels und des Netzwerkes, sodass bei erneutem Öffnen der Datei wieder alle segmentierten Materialen vorhanden waren. Dieses Vorgehen wurde für jede Struktur wiederholt.

2.3.Glättung, Registrierung und Messungen an den Innenohrpräparaten

Zur weiteren Bearbeitung der Datensätze nach der Segmentierung mit Amira® wurde eine Glättung der abgespeicherten STLs, eine manuelle Registrierung der fpVCT-Daten mit der segmentierten Chorda tympani und anschließend mit dem jeweiligen Schliffpräparat sowie Messungen am resultierenden 3D-Innenohrmodell durchgeführt. Die dafür notwendigen Softwares entwickelte Jakob Lexow (Forschungsgruppe CAS, HNO, Medizinische Hochschule Hannover) eigens für die Bearbeitung der Datensätze. Die Programme, sowie die damit durchgeführten Arbeitsschritte werden im Folgenden erläutert.

2.3.1. Datenglättung

Die Software StlScaler (Version 0.2- Build 11) ist ein Programm, welches zum Skalieren und Glätten von Bilddaten im STL-Format dient. Zur Erstellung des Programms wurden die Open-Source-Libraries VTK (Bilddarstellung, Laden von STLs) und QT (graphische Oberfläche) verwendet. StlScaler fungierte zur Reduktion der Datengröße der in Amira® segmentierten Felsenbeinstrukturen. Eine Reduktion der Datenmenge musste erfolgen, um ein weiteres Bearbeiten zu erleichtern. Die Skalierungsfunktion wurde nicht verwendet, daher wurde der Skalierungsfaktor auf 1,000 gesetzt. Die Glättungsfunktion wurde unter Smoother Iterations auf 4x gesetzt, sodass eine vierfache Wiederholung des Glättungsvorgangs erfolgte. Die Glättung erfolgte durch Anwendung der Hamming-Filterfunktion auf die Knoten des Modells.

Als Knoten werden die Schnittstellen der Dreieckfacetten auf der Oberfläche des 3D-Körpers bezeichnet, die durch Abspeicherung im STL-Format entstehen. Die Reduction Rate beschreibt den Grad der gewünschten Reduktion der Knotenanzahl und wurde auf 75 % festgelegt. Eine 75 %-Reduktion wurde nur erreicht, wenn dies ohne Deformation des Datensatzes möglich war.

Die Form der segmentierten Strukturen blieb dabei erhalten, was stichprobenhaft im visuellen Vergleich anhand einer Überlagerung mit Originaldaten überprüft wurde (Abbildung 11). Die Bearbeitung erfolgte für jede erstellte LittleEndianSTL-Datei. Die geglätteten Daten wurden anschließend wieder im STL-Format abgespeichert.

Abbildung 11: Überlagerung Originaldaten (rot) mit geglätteten Daten (grün)

2.3.2. Registrierung fpVCTs mit Schliffpräparaten

DicomSTLAlign (Version 0.6- Build 47) ist ein Programm, mit dessen Hilfe STLs in einer neuen Ausrichtung exportiert werden können. Für die Software wurden die Open-Source-Libraries ITK (Bildverarbeitung), VTK (Bilddarstellung, Laden von STLs), QT (graphische Oberfläche) und GDCM (Laden von DICOMs) verwendet. In der Software können in einer Übersicht zwei Datensätze in den orthogonalen Schnittebenen, sowie in einer automatischen 3D-Rekonstruktion angezeigt werden. Durch Verschieben und Drehen ist es möglich die beiden Datensätze zu überlagern. DicomSTLAlign wurde für ein Zusammenführen der 3D-Segmentierung der fpVCT-Daten und der Schliffpräparate genutzt.

Es erfolgte zunächst ein Einlesen des fpVCT-Datensatzes als static (statische Komponente) in das Bearbeitungsprogramm, welcher folglich nicht mehr rotier- oder verschiebbar war. Ein Scrollen durch die einzelnen axialen Schnittbilder war weiterhin möglich. Die im fpVCT-Datensatz in Amira® segmentierte Chorda tympani wurde als movable (bewegliche Komponente) anschließend eingeladen. Da bei der Segmentierung der fpVCT-Daten in Amira® ein anderes Koordinatensystem verwendet wurde als in dem selbstentwickelten Programm, befand sich die Chorda tympani zu diesem Zeitpunkt noch nicht an ihrer anatomisch korrekten Position. Zur Übertragung war nur eine Verschiebung des segmentierten Nervs ohne Rotation erforderlich. Die Distanzen entlang der einzelnen Koordinatenachsen konnten in Amira® direkt abgelesen werden, sodass nach deren Einfügen die Chorda tympani richtig positioniert war. Die registrierte Chorda wurde im STL-Format gespeichert, sodass bei erneutem Öffnen dieser Datei die positionierte Chorda tympani zusammen mit dem fpVCT verknüpft war.

Anschließend wurde das Programm neu gestartet und das entsprechende Schliffpräparat als static eingeladen. Als movable wurde der neu registrierte Datensatz, bestehend aus fpVCT mit Chorda tympani eingeladen. Dementsprechend war auch hier ein Scrollen durch die einzelnen Bildschichten in beiden Datensätzen möglich, ein Verschieben und Rotieren zum Koordinatensystem allerdings nur für den als movable eingeladenen Datensatz. Beide Datensätze wurden transparent überlagert angezeigt. Es erfolgte für sechs Präparate (TB1L, TB4L, TB5L, TB5R, TB6L, TB6R) ein individuelles Anpassen. Dafür musste das registrierte fpVCT als nun bewegliche Komponente zur xy-Ebene gespiegelt werden (Abbildung 12).

Abbildung 12: Individuelle Einstellungen zur Überlagerung der Datensätze; DicomSTLAlign

Anschließend wurde innerhalb des Schliffpräparates nach einer Schicht im mittleren Anteil der Cochlea gesucht, da diese mehrere charakteristische Anschnitte der Scala tympani und Scala vestibuli, sowie des Modiolus enthielt, sodass deren Formen sowohl im fpVCT, als auch im Schliffpräparat erkennbar waren. Nach Auffinden der gewünschten Schicht im Schliffpräparat wurde das fpVCT in der x-Achse verschoben, bis etwa die gleiche Schicht mit den erkennbaren Innenohrstrukturen erreicht war. Die ausgewählten Ebenen der beiden Datensätze wurden nun so angezeigt, dass sie noch nicht deckungsgleich aufeinander lagen. Es musste ein individuelles Verschieben und Drehen des fpVCTs zum Koordinatensystem erfolgen, bis fpVCT-Datensatz und Schliffpräparat optimal überlagert waren (Abbildung 13).

Abbildung 13: Darstellung Schliffpräparat (weiß) mit überlagertem fpVCT (blau), Datensatz TB5L, DicomSTLAlign

Die Bearbeitung konnte daraufhin im STL-Format gespeichert werden. FpVCT und Schliffpräparat waren nun miteinander registriert, sodass deren Koordinatensysteme gleichmäßig ausgerichtet waren. Dadurch konnte die Chorda tympani nun an der anatomisch korrekten Lage im 3D-Modell angezeigt werden, obwohl sie ursprünglich außerhalb der Schliffpräparatdaten lag (Abbildung 14).

Abbildung 14: Darstellung fpVCT-Datensatz (blau) mit registrierter Chorda tympani (rot, außerhalb des zugeschnittenen Schliffpräparates) und Schliffpräparat (weiß), Datensatz TB6L; DicomSTLAlign;

2.3.3. Messungen der Genauigkeitsanforderungen

Rascal (Version 0.2- Build 55) ist eine Software, die zur Anfertigung von Messungen innerhalb einer 3D-Bildrekonstruktion entwickelt wurde. Die im STL-Format abgespeicherten segmentierten Innenohrstrukturen wurden als STLfile in Rascal geöffnet (Abbildung 15).

Abbildung 15: Öffnen von STLs; Rascal

Dabei lag die Chorda tympani, durch die oben beschriebenen Arbeitsschritte in DicomSTLAlign, an ihrer anatomisch korrekten Stelle. Die segmentierten Innenohrstrukturen wurden sowohl in den orthogonalen Schnittebenen, als auch dreidimensional angezeigt (Abbildung 16). Für weitere Bearbeitungsschritte war die dreidimensionale Rekonstruktion von Bedeutung, sodass nur diese Ansicht dargestellt wurde. Eine tabellarische Übersicht für die Farbkodierung der einzelnen Strukturen ist in Tabelle 3 dargestellt.

Abbildung 16: Übersichtsdarstellung mit drei orthogonalen Schnittansichten und 3D-Darstellung, Datensatz TB5L, Rascal

Tabelle 3: Übersicht Farbdarstellung der Ohrstrukturen

Ohrstruktur Farbliche Zuordnung

Scala tympani Grün

Scala vestibuli Gelb

Rundfenstermembran Schwarz

Lamina spiralis ossea Türkis

Helicotrema Blau

Modiolus Hellblau

Bogengänge Pink

Chorda tympani Rot

Nervus facialis Dunkelrot

Fazialiskanal Oliv

Stapes Dunkelgrün

Ovale Fenstermembran Orange

Cochleäres Äquadukt Grau

Man wählte für jede Rekonstruktion der Datensätze eine Ausrichtung, die den Verhältnissen und dem Blickwinkel unter Operationsbedingungen entspricht. Die gewünschte Ansicht konnte manuell mit den Maustasten, sowie dem Scrollrad justiert werden. Dazu war ein Verschieben, Rotieren, sowie ein Zoomen oder Verkleinern des Modells möglich. Sobald das dreidimensionale Modell dem intraoperativen Blickwinkel am liegenden Patient entsprach, wurde mit dem Button Start Measurement die Ansicht eingefroren, sodass diese nicht mehr beweglich war. Für jeden Datensatz wurden zwei unterschiedliche Ausrichtungen generiert, da intraoperativ eine Toleranz zum Einführen der Elektroden, abhängig von der Weite des Recessus facialis, besteht, der Blickwinkel im Programm Rascal allerdings nicht mehr veränderlich war, sobald dieser eingefroren wurde. Daher konnte innerhalb der gleichen Datei keine Anzeige eines weiteren Ausrichtungswinkels dargestellt werden. Aus diesem Grund bearbeitete man jeden Datensatz zweimal mit der Software. Die verschiedenen Eindringwinkel wurden in Bezug zu den Zielstrukturen Scala tympani und RWM gesetzt.

Der erste Insertionswinkel tritt tangential in die basale Windung im Bereich der RWM und Scala tympani in die Cochlea ein und ahmt dadurch den Verlauf der ST bis zur ersten Schneckenwindung nach. Dadurch trat die geplante Trajektorie erst am distalen Pol der ST wieder aus (Abbildung 19 b, c). Das Setzen der Punkte wurde nach posterior durch den Nervus facialis, nach kranial durch die Scala vestibuli begrenzt (Abbildung 19a).

Der Winkel 2 trifft steil von antero-lateral kommend auf die basale Windung auf. Dadurch wird die Trajektorie der Chorda tympani angenähert, sodass ein größerer Sicherheitsabstand bei der Bohrung zum NF gewonnen wird und die Insertion vorwiegend im Bereich der RWM erfolgt.

Die inserierende CI-Elektrode des Eindringwinkels 2 würde vom antero-lateral liegenden Anteil der ST nach postero-medial verlaufen und aufgrund ihres steilen Eindringwinkels nach kurzem Verlauf distal der RWM austreten (Abbildung 19 e-f). Das Setzen der Punkte wurde nach anterior durch die Chorda tympani, nach posterior durch das Ende der RWM und nach kranial durch die Scala vestibuli begrenzt (Abbildung 19d).

Nach Einstellung der unterschiedlichen Blickwinkel wurde mit dem Button + ein Objekt erstellt, dem manuell beliebig viele Punkte zugeordnet werden konnten und der als OP-Zugang benannt wurde. Die Punkte platzierte man auf der Oberfläche der Scala tympani und schnitt auch die oberen 2/3 der RWM an. Es handelte sich somit um einen kombinierten Zugang von Cochleostomie mit Rundfenstermembraneröffnung für beide Ausrichtungswinkel. Ziel dieser Markierungen war das größtmögliche Operationsfeld für eine Cochlea-Implantat-Versorgung zu markieren, innerhalb welchem ein atraumatisches Einführen, sowie ein sicheres Platzieren der Elektroden innerhalb der Scala tympani möglich waren. Das Platzieren der Punkte erfolgte so nah wie möglich neben benachbarten Strukturen, woraus eine kraniale Begrenzung der Punkte durch SV, BM und OSL, sowie eine anteriore Begrenzung durch die Chorda tympani und posteriore Begrenzung durch den NF bezogen auf den liegenden Patienten resultierten. Es wurde darauf geachtet, dass keiner der markierten Punkte auf einer solchen Struktur lag oder diese berührte.

Nach Setzen der Punkte wurde durch den Button Calculate Circle der größte Kreis berechnet, der im Zielgebiet eingeschlossen werden konnte (Abbildung 17, Abbildung 18). Es wurde ein

Im Dokument Auswertung der Anatomie des Innenohres hinsichtlich der Genauigkeitsanforderungen für einen minimal-invasiven Zugang (Seite 36-0)