Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD
Im Rahmen der langjährigen Kooperation mit der HNO-Klinik der Uniklinik Düsseldorf entwickeln das Fraunhofer IGD seit einigen Jahren auch Lösungen für den Bereich der Nasennebenhöhlen. Hierbei wird u.a. an der bildbasierten automatischen Erkennung und Quantifizierung von unterschiedlichen Pathologien (z.B. Verschattungen in den verschiedenen Nasennebenhöhlen) gearbeitet. Auch komplexe Gesundheitszustände, die von einer Mehrzahl von Parameter abhängen, stehen dabei im Fokus.
Etwa 80% der Bevölkerung hat eine Verformung der Nasenscheidewand (Nasenscheidewandverkrümmung oder Septumdeviation). Das bedeutet meist kein großes Risiko für die Patienten. In schweren Fällen allerdings kann so eine Verformung sogar Erstickungen verursachen, weshalb eine korrekte Diagnose von großer Bedeutung ist. Diese wird auf Basis einer Vielzahl von Parametern gestellt, die aus den Bildern extrahiert werden können.
Das Fraunhofer IGD hat ein Machine-Learning-Verfahren entwickelt, das basierend auf der automatischen Erkennung und Segmentierung von mehreren relevanten Strukturen, die Verformung quantifiziert. Das Segmentierungsframework markiert automatisch eine Vielzahl von Strukturen in den CT-Bilddaten: Kieferhöhle, Stirnhöhle, Keilbein, Muscheln und Siebbeinzellen links und rechts sowie die Nasenscheidewand. Für die Quantifizierung der Septumdeviation spielen dabei die Muscheln und das Septum eine besonders wichtige Rolle. Der Schweregrad der Verformung hängt vom Winkel der Nasenscheidewand in allen Bereichen sowie von der Abweichung zwischen den Muscheln und der unverformten Septumsmittellinie ab. Über eine Webanwendung können die medizinischen Experten durch den CT-Datensatz des Patienten navigieren und dabei alle relevanten Informationen bezüglich der Verformung ablesen.