Schlaganfälle und deren Folgen sind die dritthäufigste Todesursache in den westlichen Industrieländern. Ca. 15% aller Fälle gehen auf eine Hirnblutung zurück, die durch die Ruptur eines erweiterten Hirngefäßes (Aneurysma) hervorgerufen wurde. Diese Aneurysmen haben eine Prävalenz von ca. 1% bis 6% in der Bevölkerung und verursachen bis zum Zeitpunkt ihrer Ruptur in der Regel keine oder nur sehr geringe und unspezifische Symptome. Durch den zunehmenden und frühzeitigen Einsatz moderner Bildgebungstechniken werden viele dieser Aneurysmen heute als Zufallsbefunde entdeckt. Die Entscheidung zu einer präventiven Behandlung (Operation oder interventioneller Verschluss) dieser potentiell lebensbedrohlichen Situation basiert dabei überwiegend auf statistischen Erfahrungen und Annahmen. Es besteht jedoch Evidenz, dass die Ruptur eines Aneurysmas mit bestimmten Parametern des Blutflussmusters im Aneurysma korreliert.

Bei einer 3D DSA Aufnahme wird ein Kontrastmittel in die zu untersuchende zerebrale Arterie injiziert, so dass Blutgefäße bei der Röntgenaufnahme sichtbar werden. Bildverarbeitungsmethoden sind erforderlich, um diese Gefäße automatisch aus dem gewonnen Datensatz zu extrahieren. Dabei ist es eminent wichtig, dass die Geometrie der Arterie exakt segmentiert und dargestellt wird. Denn die im Anschluss durchgeführte Blutflusssimulation und deren Ergebnis hängen stark von der Gestalt der extrahierten Geometrie des Gefäßes ab.

Ziel dieses Projekts ist auf der einen Seite die Entwicklung eines Prototyps, der die gesamte Verarbeitungskette angefangen bei Bildverarbeitungsmethoden, die schnell, genau und robust sind bis hin zu Methoden zur Nachverarbeitung des extrahierten Gefäßbaums, so dass die zu simulierende Gefäßgeometrie einfach und schnell zur Verfügung steht. Sowie auf der anderen Seite eine klinische Verifikation der Methoden im Rahmen einer retrospektiven Auswertung von Patienten mit Aneurysmen. Dieses Forschungsprojekt wird von der Siemens AG Sektor Healthcare unterstützt.