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Klinische Erfahrungen und Limitationen von Biopsien in verschiedenen Körperregionen mit einem robotischen Assistenzsystem in einem geschlossenen Magnetresonanztomographen

Zielsetzung dieser Arbeit ist die Vorstellung des klinischen Aufbaus und des Arbeitsablaufs eines robotischen Assistenzsystems für bildgeführte Interventionen in einem konventionellen Magnetresonanztomographen (MRT), sowie die Beurteilung der Genauigkeit und der klinischen Erfahrungen bei perkutanen Biopsien in verschieden Körperregionen.
Material und Methoden: Das MR- kompatible, servopneumatische robotische Assistenzsystem lässt sich mit dem Patienten in die 60- cm Gantry eines Standard- MR- Scanners fahren. Die Genauigkeit des Systems wurde anhand von Nadelpunktionen (n= 25) in einem Phantommodell ermittelt. Perkutane diagnostische Biopsien wurden bei sechs Patienten durchgeführt.
Ergebnisse: Für eine Interventionstiefe zwischen 29 und 95 mm wurde eine 3-DGenauigkeit von 2,2 +/- 0,7 mm (Intervall 0,9- 3,8 mm) bestimmt. Patienten mit einem BMI bis zu ≈30 kg/m2 konnten mit dem System punktiert werden. Die klinischen Arbeitsschritte werden anhand der Fallbeispiele dargestellt. Die mittlere Interventionszeit betrug 44 Minuten (Intervall 36 – 68 Minuten).
Zusammenfassung: Die Punktion verschiedener Körperregionen ist mit Hilfe des robotischen Assistenzsystems in einem geschlossenen MRT erfolgreich und sicher möglich. Die Genauigkeit des Systems ist vergleichbar mit anderen Assistenzsystemen in der Literatur und genügt den klinischen Anforderungen. Eine kürzere Interventionszeit ist mittels einer Optimierung der einzelnen Arbeitsschritte möglich.

Identiferoai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa.de:bsz:15-qucosa-63608
Date20 December 2010
CreatorsZajonz, Dirk Jörg
ContributorsUniversität Leipzig, Medizinische Fakultät, Prof. Dr. med. Thomas Kahn, Dr. med. Michael Moche, Dr. rer. nat. Harald Busse, Prof. Dr. med. Thomas Kahn, Prof. Dr. med. Andreas Dietz
PublisherUniversitätsbibliothek Leipzig
Source SetsHochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden
Languagedeu
Detected LanguageGerman
Typedoc-type:doctoralThesis
Formatapplication/pdf

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