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Pilotstudie zur dreidimensionalen Prädiktion morphologischer Oberflächenverände-rungen des menschlichen Gesichts auf der Basis zweidimensionaler Daten

Im Mund-, Kiefer- und Gesichtsbereich können Eingriffe im Wachstumsalter die weitere Entwicklung des betroffenen Gewebes beeinflussen. Das Wachstum kann zurückbleiben oder seine Richtung verändern. Dadurch können im weiteren Verlauf zusätzliche Operationen notwendig werden. Exemplarisch wird dieses Problem für Patienten mit Lippen-Kiefer-Gaumen-(LKG)-Spalten untersucht. Lippen-Kiefer-Gaumen-Spalten gehören zu den häufigsten Fehlbildungen des Menschen. Zum Verschluss der Spaltbildungen wird eine Vielzahl von Operationstechniken und Operationszeitpunkte angegeben. Die Beurteilung der Auswirkung verschiedener, konkurrierender Operationstechniken und Operationszeitpunkte auf die Entwicklung des Patientengesichts und seine Symmetrie kann bisher erst nach Wachstumsab-schluss erfolgen. Es ist deshalb das Ziel des beantragten Projektes, ein Prädiktionsverfahren zu entwi-ckeln, das es ermöglicht, für den einzelnen Patienten vor dem Beginn der Behandlung genau das Operationsverfahren und die Operationszeitpunkte auszuwählen, die nach dem Wachstumsabschluss das bestmögliche Erscheinungsbild des Gesichtes gewährleisten. Dadurch soll zukünftig der Bedarf an zusätzlichen belastenden, z.B. skelettverlagernden Korrekturoperationen des Gesichtsschädels reduziert werden. Als Datenbasis für die Studie dienen nicht ionisierend aufgenommenen 3D-Oberflächenbilder von unterschiedlich alten Patienten mit LKG-Spalten. Erweitert wird das Patientenkollektiv durch die Überführung von standardisiert zweidimensional fotografisch dokumentierten Wachstumsverläufen in 3D-Darstellungen. Das Prädiktionsverfahren basiert auf generischen Modellen (morphable models). Aufbauend auf den Serien von 3D-Oberflächenbildern werden durch Operationen und Wachstum bedingte Veränderungen in statistischen Modellen erfasst, um die Vorhersagen der Veränderung des Patientengesichts zu ermöglichen. Zur Validierung werden vollständige Verlaufsdaten einzelner Patienten vom Säuglings- bis zum Erwachsenenalter herangezogen. Die Herausforderung des Projektes besteht darin, eine sichere Prädiktion der Ge-sichtsoberfläche über den gesamten Wachstumszeitraum eines Menschen zu gewährleisten. Dabei stehen für die Prädiktion nur in begrenztem Maße vollständige Verlaufsdaten der Veränderung von Patientengesichtern zur Verfügung. In der Untersuchung werden die maximalen Zeiträume bestimmt, in deren Grenzen eine sichere Vorhersage der Veränderung der Gesichtsoberfläche möglich ist.
Project manager:
Prof. Dr.-Ing. Marc Stamminger, Prof. Dr. Günther Greiner,

Project participants:
Dr.-Ing. Michael Zollhöfer

Duration: 1.12.2010 - 31.12.2012

Sponsored by:
Deutsche Forschungsgemeinschaft

Contact:
Zollhöfer, Michael
E-Mail: Michael.Zollhoefer@informatik.uni-erlangen.de
Publications
Zollhöfer, Michael ; Martinek, Michael ; Greiner, Günther ; Stamminger, Marc ; Süßmuth, Jochen: Automatic Reconstruction of Personalized Avatars from 3D Face Scans. In: Computer Animation and Virtual Worlds (Proceedings of CASA 2011) 22 (2011), No. 2-3, pp 195-202
Zollhöfer, Michael ; Sert, Ezgi ; Greiner, Günther ; Süßmuth, Jochen: GPU based ARAP Deformation using Volumetric Lattices. In: Eurographics Association (Ed.) : Eurographics Association (Org.) : Eurographics 2012 Annex: Short Papers (Eurographics 2012 Cagliari, Sardinia, Italy 13.5.2012-18.5.2012). 2012, pp 85-88.
[doi>10.2312/conf/EG2012/short/085-088]

Institution: Chair of Computer Science 9 (Computer Graphics)
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