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DOI: 10.1055/s-0040-1711759
Die Kombination aus flat-panel-volume CT und OTOPLAN® Software führt zu einer Qualitätssteigerung für die anatomisch basierte Cochlea-Implantation
Um eine an die individuelle Anatomie des Patienten angepasste Cochlea-Implantation (CI) zu ermöglichen, erfolgt zunehmend die Analyse der cochleären Länge (CDL) und der Elektrodenkontaktposition (ECP). Zur Bestimmung dieser Parameter wurde bisher meist die Computertomographie (CT) eingesetzt. Die Ermittlung der ECP war bisher nur über eine Forschungssoftware möglich. Die Bildgebung flat-panel-volumen-CT (fpVCT) ermöglicht eine sehr hohe Auflösung der feinen Strukturen des Felsenbeins. OTOPLAN® ist eine neu entwickelte klinische Software, die es ermöglicht die CDL zu evaluieren und die ECP zu bestimmen. Das Ziel dieser Studie war es herauszufinden, ob die Kombination aus fpVCT und OTOPLAN Software für eine anatomisch angepasste CI hilfreich sein kann.
In diese Studie wurden 30 Patienten einbezogen, die ein CI (MED-EL) erhalten und ein präoperatives CT des Felsenbeins und ein postoperatives fpVCT zur Lagekontrolle bekommen haben. Unter Verwendung von OTOTPLAN® wurde die CDL gemessen und die ECP bestimmt.
Die Anwendung von OTOPLAN® war aufgrund der benutzerfreundlichen Oberfläche und der integrierten Instrumente zur Analyse der Cochlea sehr zufriedenstellend. Das Messen der CDL mittels fpVCT war sehr zuverlässig und hatte geringere Abweichungen im Vergleich zu CT. Die Bestimmung der ECP war bei der fpVCT- im Vergleich zur CT deutlich präziser möglich. Die aus dem präoperativen CT berechnete ECP korrespondierte mit den postoperativen Werten, die in der fpVCT ermittelt wurden.
Die Implementierung einer fpVCT in die OTOPLAN® Software erlaubt eine vereinfachte und exaktere Analyse der Cochlea im Rahmen der prä- und postoperativen Bildgebung. Die Anwendung von beiden Methoden zusammen wird zu einem verbesserten System für die Durchführung einer anatomisch basierten CI führen.
Poster-PDF A-1562.PDF
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Publication History
Article published online:
10 June 2020
© 2020. The Author(s). This is an open access article published by Thieme under the terms of the Creative Commons Attribution-NonDerivative-NonCommercial-License, permitting copying and reproduction so long as the original work is given appropriate credit. Contents may not be used for commercial purposes, or adapted, remixed, transformed or built upon. (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).
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