Durch ansteigende Alterserwartung werden Behandlungen für Erkrankungen des Bewegungsapparats immer relevanter. Gerade das Knie wird über die Zeit hinweg stark belastet und ist auch durchgehend in Benutzung. Durch Fehlstellungen, Brüche oder auch Arthrose kann es zum kompletten Ver-schleiß dieses Gelenks kommen. Da in einigen Fällen die konservativen Behandlungsmethoden versagen, wird ein Ersatz des Kniegelenks in Erwägung gezogen. Dieser Ersatz wird heutzutage durch Standardprothesen schon gut abgedeckt. Die Bewegungsfähigkeit kann wiederhergestellt und Schmerzen können reduziert werden. Durch das weiterhin ansteigende Alter kommen immer mehr Revisionsendoprothesen zum Einsatz, da die Lebensdauer einer Knieendoprothese nur begrenzt ist. Um diese zu verlängern, kann man eine an den Bewegungsapparat individuell angepasste Prothese implantieren, die der Belastung besser gewachsen ist. Die Erstellung solcher individueller Prothesen ist Aufgabe des Forschungs- und Entwicklungsprojektes EXPERTEB (EXPERTEB 2018). Um solch eine angepasste Prothese herzustellen, benötigt dies jedoch konkrete Maße des Knies. Diese Arbeit soll ein Verfahren präsentieren, mit dem es möglich ist, anhand von CT-Aufnahmen des Kniegelenks alle nötigen geometrischen Maße zu bestimmen. Kern des Verfahrens ist ein angelerntes Statistical Shape Model (SSM), dass nur die nötigen und zu erwartenden Verformungen des Modells zulässt, sodass es sich an das im Datensatz dargestellte Knie anpassen kann. [... aus der Einleitung]
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:36923 |
| Date | 03 January 2020 |
| Creators | Heerwald, Sebastian, Mörig, Marc |
| Publisher | Thelem Universitätsverlag & Buchhandlung GmbH & Co. KG |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, doc-type:conferenceObject, info:eu-repo/semantics/conferenceObject, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 978-3-95908-171-9, urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-342089, qucosa:34208 |
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