Zusammenfassung
Problemstellung: Das Ziel dieser Arbeit ist
die Integration der Informationen des intraoperativen EMG-Monitorings des N.
facialis in die radiologischen Daten des Felsenbeins. Folgende Hypothesen
werden untersucht: (I) Ein Computerprogramm ist in der Lage, richtig-positive
EMG-Signale von falsch-positiven Artefakten zu unterscheiden. (II) Im
Laborversuch an einem Nervenmodell lässt sich der Verlauf des N. facialis
mit Hilfe der EMG-Signale in einem dreidimensionalen Raum registrieren. Die
Einzelpositionen des Nervens lassen sich zu einem Verlaufsmodell
zusammenfassen.
Material und Methoden: (I) Intraoperative
EMG-Signale des N. facialis wurden an 128 Messungen durch eine automatische
Software klassifiziert. Die Ergebnisse wurden mit der tatsächlichen
Situation korreliert. (II) Es wurde ein Nervenphantom konstruiert, von dem ein
DVT-Datensatz erstellt wurde. Das Phantom wurde mit einem Navigationssystem
registriert. Die Stimulationssonde des Neuromonitoringsystems wurde durch das
Navigationssystem getrackt. Das Navigationssystem wurde um eine Prozesseinheit
erweitert. Die Funktionsfähigkeit wurde an 120 (10 Versuche) Messpunkten
untersucht.
Ergebnisse: Die Evaluation des untersuchten
Algorithmus zur Klassifikation ergab in allen Messereignissen ein richtiges
Ergebniss. In allen 10 Versuchen gelang es, den Nervenverlauf als
dreidimensionalen Verlauf abzubilden. Die unterschiedlichen Größen
der einzelnen Messpunkte spiegeln die entsprechenden Werte von
Stimulationsstromstärke Istim und Spannung der EMG-Kanäle
UEMG richtig wieder.
Diskussion: Diese Arbeit beweist die
Machbarkeit einer automatischen Klassifikation eines analogen intraoperativen
EMG-Signals des N. facialis durch eine Prozessoreinheit. Die Arbeit zeigt die
Machbarkeit einer Erfassung der Position einer Stimulationssonde und deren
Integration in ein davon unabhängiges weiteres Modell des Verlaufs des N.
facialis (in diesem Fall DVT).
Abstract
Problem definition: The goal of this work is
the integration of the information of the intraoperative EMG monitoring of the
facial nerve into the radiological data of the petrous bone. The following
hypotheses are to be examined: (I) the N. VII can be determined
intraoperatively with a high reliability by the stimulation-probe. A computer
program is able to discriminate true-positive EMG signals from false-positive
artifacts. (II) The course of the facial nerve can be registered in a
three-dimensional area by EMG signals at a nerve model in the lab test. The
individual items of the nerve can be combined into a route model. The route
model can be integrated into the data of digital volume tomography (DVT).
Material and methods: (I) Intraoperative EMG signals of
the facial nerve were classified at 128 measurements by an automatic software.
The results were correlated with the actual intraoperative situation. (II) The
nerve phantom was designed and a DVT data set was provided. Phantom was
registered with a navigation system (Karl Storz NPU, Tuttlingen, Germany). The
stimulation probe of the EMG-system was tracked by the navigation system. The
navigation system was extended by a processing unit (MiMed, Technische
Universität München, Germany). Thus the classified EMG parameters of
the facial route can be received, processed and be generated to a model of the
facial nerve route. The operability was examined at 120
(10 × 12) measuring points. Results:
The evaluation of the examined algorithm for classification EMG-signals of the
facial nerve resulted as correct in all measuring events. In all 10 attempts it
succeeded to visualize the nerve route as three-dimensional model. The
different sizes of the individual measuring points reflect the appropriate
values of Istim and UEMG correctly. Discussion: This work proves the feasibility of an automatic
classification of an intraoperative EMG signal of the facial nerve by a
processing unit. Furthermore the work shows the feasibility of tracking of the
position of the stimulation probe and its integration into amodel of the route
of the facial nerve (e. g. DVT). The rediability, with which the
position of the nerve can be seized by the stimulation probe, is also included
into the resulting route model.
Schlüsselwörter
Neuromonitoring - N. facialis - Navigation - Felsenbeinchirurgie - Mastoidektomie - Patientenmodell
Key words
neuro-monitoring - navigation - facial nerve - petrous bone - mastoidectomy - skull base
Literatur
1
Schwager K.
Akute Komplikationen in der Mittelohrchirurgie: Teil 1:
Probleme wahrend der Tympanoplastik – was tun?.
HNO.
2007;
55
307-315; quiz 316 – 317
2
Patel N, Shelton C.
The surgical learning curve in aural atresia surgery.
Laryngoscope.
2007;
117
67-73
3
Wormald P J, Nilssen E L.
Do the complications of mastoid surgery differ from those of
the disease?.
Clin Otolaryngol Allied Sci.
1997;
22
355-357
4
Green J DJ, Shelton C, Brackmann D E.
Iatrogenic facial nerve injury during otologic surgery.
Laryngoscope.
1994;
104
922-926
5 Müller A, Fischer M, Strauss G, Trantakis C, Lemke H. ICCAS-Workflow-Analysis: Surgery of the Petrous Bone. Leipzig; 2004
6
Strauss G, Meixensberger J, Dietz A, Manzey D.
Automation in der HNO-Chirurgie.
Laryngo-Rhino-Otologie.
2007;
86
256-262
7
Astinet F, Langer M, Keske U, Zwicker C, Hippel K, Felix R.
Die hochauflösende Computertomographie der Felsenbeine
mit zwei- und dreidimensionaler Rekonstruktion.
Rofo.
1990;
153
14-21
8
Olson J E, Dorwart R H, Brant W E.
Use of high resolution thin section CT scanning of the
petrous bone in temporal bone anomalies.
Laryngoscope.
1982;
92
1274-1278
9
Seemann M D, Beltle J, Heuschmid M, Lowenheim H, Graf H, Claussen C D.
Image fusion of CT and MRI for the visualization of the
auditory and vestibular system.
Eur J Med Res.
2005;
10
47-55
10
Klingebiel R, Bauknecht H C, Rogalla P, Bockmuhl U, Kaschke O, Werbs M, Lehmann R.
High-resolution petrous bone imaging using multi-slice
computerized tomography.
Acta Otolaryngol.
2001;
121
632-636
11
Greess H, Baum U, Romer W, Tomandl B, Bautz W.
CT und MRT des Felsenbeins.
HNO.
2002;
50
906-919
12
Edamatsu H, Aoki F, Misu T, Yamaguti H, Tokumaru A, Watanabe K, Fukazawa T.
Navigation-aided surgery for congenital cholesteatoma at the
petrous apex.
Nippon Jibiinkoka Gakkai Kaiho.
2002;
105
1212-1215
13
Domeisen H, Caversaccio M, Panosetti E, Hausler R.
Gehörerhaltende Exzision und Drainage von
Cholesteringranulomen der Felsenbeinspitze unter Anwendung von
Computerassistierter Navigationschirurgie (CANS).
Schweiz Med Wochenschr Suppl.
2000;
125
67S-70S
14
Gunkel A R, Freysinger W, Thumfart W F.
Experience with various 3-dimensional navigation systems in
head and neck surgery.
Arch Otolaryngol Head Neck Surg.
2000;
126
390-395
15
Gunkel A R, Vogele M, Martin A, Bale R J, Thumfart W F, Freysinger W.
Computer-aided surgery in the petrous bone.
Laryngoscope.
2000;
109
1793-1799
16
Vogele M, Freysinger W, Bale R, Gunkel A R, Thumfart W F.
Einsatz der ISG Viewing Wand am Felsenbein. Eine
Modellstudie.
HNO.
1997;
45
74-80
17
Van Havenbergh T, Koekelkoren E, De Ridder D, Van De Heyning P, Verlooy J.
Image guided surgery for petrous apex lesions.
Acta Neurochir (Wien).
2003;
145
737-742; discussion 742
18
Kral F, Freysinger W.
Submillimetrische 3D-Navigation im Felsenbein. Eine
Laboruntersuchung.
HNO.
2004;
52
699-705
19
Strauss G, Koulechov K, Hofer M, Dittrich E, Grunert R, Moeckel H, Muller E, Korb W, Trantakis C, Schulz T, Meixensberger J, Dietz A, Lueth T.
The navigation-controlled drill in temporal bone surgery: a
feasibility study.
Laryngoscope.
2007;
117
434-441
20
Choung Y, Park K, Cho M J, Choung P, Shin Y R, Kahng H.
Systematic facial nerve monitoring in middle ear and mastoid
surgeries: ‘surgical dehiscence’ and ‘electrical
dehiscence’.
Otolaryngol Head Neck Surg.
2006;
135
872-876
21
Guntinas-Lichius O, Sittel C.
Diagnostik von Erkrankungen und der Funktion des N.
facialis.
HNO.
2004;
52
1115-1130; quiz 1131 – 1132
22
Mann W J, Maurer J, Marangos N.
Neural conservation in skull base surgery.
Otolaryngol Clin North Am.
2002;
35
411-424, ix
23
Linstrom C J, Meiteles L Z.
Facial nerve monitoring in surgery for congenital auricular
atresia.
Laryngoscope.
1993;
103
406-415
24
Grayeli A B, Mosnier I, El Garem H, Bouccara D, Sterkers O.
Extensive intratemporal cholesteatoma: surgical
strategy.
Am J Otol.
2000;
21
774-781
25
Noss R S, Lalwani A K, Yingling C D.
Facial nerve monitoring in middle ear and mastoid
surgery.
Laryngoscope.
2001;
111
831-836
26
Maurer J, Pelster H, Mann W.
Intraoperatives Monitoring motorischer Hirnnerven bei
Operationen an Hals und Schadelbasis.
Laryngo-Rhino-Otologie.
1994;
73
561-567
27
Audette M A, Ferrie F P, Peters T M.
An algorithmic overview of surface registration techniques
for medical imaging.
Med Image Anal.
2000;
4
201-217
28
Holland N R.
Intraoperative electromyography.
J Clin Neurophysiol.
2000;
19 (5)
444-453
29
Strauss M, Strauss G, Trantakis C, Koulechov K, Hofer M, Dietz A, Meixensberger J, Lueth T.
NCF-Concept of an EMG based power control of active
instruments for applications in ENT and neurosurgery.
Int J CARS, Heidelberg: Springer,.
2007;
Vol 2
1-485
1 Diese Punkte aus Lötzinn dienen als Referenzpunkte
(PRef).
2 Ein größerer Radius deutet auf ein schwaches EMG-Signal
hin und spiegelt eine Unschärfe bezüglich der Nervenposition wider.
Ein kleinerer Radius deutet auf ein starkes EMG-Signal hin und die Position des
Nerven ist an dieser Position eindeutiger.
PD Dr. med. Gero Strauß
Klinik und Poliklinik für HNO-Heilkunde / Plastische
Operationen
Innovation Center Computer Assisted Surgery (ICCAS)
Universität Leipzig
Liebigstraße 18a
04103 Leipzig
eMail: Gero.Strauss@medizin.uni-leipzig.de