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Erfassung der kardialen Rotation und Torsion aus der bi-plan Angiographie

Die links-ventrikuläre (LV) Rotation und Torsion wird von vielen Herzerkrankungen beeinflusst, weswegen sie mit früh auftretenden Symptomen von Herzerkrankungen, z.B. der Aortenstenose oder diastolischer Dysfunktion, korreliert werden können. Die nicht-invasive Beurteilung der LV-Rotation gestaltet sich als schwierig. Einzig "tagged MRI" erlaubt eine einfache Beobachtung, ist jedoch auf Grund von Metallimplantaten häufig kontra-indiziert.
Nahezu alle behandelten Fälle von Herzerkrankungen werden der Koronarangiographie unterzogen, bei der die Koronararterien durch mittels Katheter eingebrachtem Kontrastmittel im Röntgenbild sehr deutlich sichtbar gemacht werden. Da die Koronarien mit der Oberfläche des Herzmuskels verwachsen sind, folgen sie der myokardialen Torsion.
Im vorgestellten Forschungsprojekt wird ein Segmentierungs- und Rekonstruktions-Algorithmus für 3D+t-Koronarangiogramme entwickelt, welcher die myokardiale Oberflächenbewegung inklusive LV-Rotation und -Torsion erfasst, die mit Computertomographie und Magnet-Resonanz-Tomographie sonst unsichtbar ist. Durch die Vewendung von bereits in Standardprotokollen akquirierten Daten wird der Patient weder zusätzlicher Strahlenbelastung noch weiteren Unannehmlichkeiten ausgesetzt.
Projektleitung:
Prof. Dr.-Ing. Joachim Hornegger

Beteiligte:
Prof. Dr.-Ing. habil. Andreas Maier, Prof. Dr.-Ing. Joachim Hornegger, Dr.-Ing. Mathias Unberath

Stichwörter:
Kardiale Rotation, Torsion, Verdrehung, Angiography, Blutgefäß Segmentierung, CT

Beginn: 15.11.2014

Förderer:
Graduate School of Advanced Optical Technologies

Kontakt:
Unberath, Mathias
Telefon +49 9131 85 28982, Fax +49 9131 85 27270, E-Mail: mathias.unberath@fau.de
Publikationen
Unberath, Mathias ; Mentl, Katrin ; Taubmann, Oliver ; Achenbach, Stephan ; Fahrig, Rebecca ; Hornegger, Joachim ; Maier, Andreas: Torsional Heart Motion in Cone-beam Computed Tomography Reconstruction. In: Michael King ; Stephen Glick ; Klaus Mueller (Hrsg.) : Proceedings of the Fully3D (13th International Meeting on Fully Three-Dimensional Image Reconstruction in Radiology and Nuclear Medicine Newport, RI 31.5.2015-4.6.2015). 2015, S. 651-654.

Institution: Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
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