Moderne Chirurgie wurde durch die Integration fortschrittlicher Bildgebungstechnologien grundlegend umgestaltet. Zu den transformativsten Fortschritten gehört die Verwendung dreidimensionaler Rekonstruktionen, die aus Computertomographie (CT)-Daten abgeleitet wurden. Durch die Umwandlung einer Reihe von zweidimensionalen axialen Schichten in ein detailliertes volumetrisches Modell bietet die 3D-Rekonstruktion Chirurgen eine beispiellose Sicht auf die Anatomie des Patienten. Diese Fähigkeit verbessert nicht nur die präoperative Planung, sondern ermöglicht auch die intraoperative Navigation in Echtzeit, was zu sichereren Verfahren und messbar verbesserten Patientenergebnissen führt. Da chirurgische Spezialgebiete weiterhin datengesteuerte Ansätze übernehmen, wird das Verständnis der Mechanik, des Nutzens und der zukünftigen Flugbahn der 3D-Rekonstruktion aus CT-Daten für Kliniker, Forscher und Gesundheitsadministratoren gleichermaßen unerlässlich.

Die Wissenschaft hinter der 3D-Rekonstruktion aus CT-Daten

CT-Bildgebung erfasst mehrere Röntgenprojektionen aus verschiedenen Blickwinkeln um einen Patienten, die dann mit Algorithmen wie gefilterter Rückprojektion oder iterativer Rekonstruktion verarbeitet werden, um einen Stapel von Querschnittsbildern zu erzeugen. Jede Schicht ist eine Graustufenkarte von Gewebeabschwächungwerten, ausgedrückt in Hounsfield-Einheiten. Um ein 3D-Modell zu erstellen, werden diese Schichten gestapelt und interpoliert, um ein konsistentes Volumen zu bilden. Der Rekonstruktionsprozess verläuft dann durch mehrere Schlüsselphasen.

Segmentierung und Region of Interest Isolation

Die Segmentierung ist der entscheidende Schritt, bei dem spezifische anatomische Strukturen wie Knochen, Weichgewebe, Blutgefäße oder Tumore identifiziert und vom umgebenden Hintergrund getrennt werden. Die manuelle Segmentierung bleibt bei gleichzeitigem Zeitaufwand der Goldstandard für komplexe Fälle, die eine hohe Genauigkeit erfordern. Halbautomatische Werkzeuge verwenden Schwellwerte, Regionenwachstum oder Kantenerkennungsalgorithmen, um den Prozess zu beschleunigen. Es entstehen nun vollautomatische Deep-Learning-Modelle, die auf annotierten Datensätzen zu Segmentorganen oder Läsionen mit hoher Genauigkeit trainiert werden. Die Qualität der Segmentierung wirkt sich direkt auf die diagnostische und chirurgische Nützlichkeit des endgültigen 3D-Modells aus. Ein schlecht segmentiertes Modell kann Artefakte einführen oder kritische Strukturen weglassen, was seinen Wert in der Navigation untergräbt.

Volumen-Rendering versus Oberflächen-Rendering

Zwei primäre Techniken werden verwendet, um die segmentierten Daten zu visualisieren. Volume Rendering zeigt den gesamten dreidimensionalen Datensatz mit Transparenz, Opazität und Farbkartierung, die verschiedenen Gewebetypen zugeordnet sind. Diese Methode bewahrt alle internen Informationen und ist somit ideal für die Betrachtung komplexer Beziehungen wie der Nähe eines Tumors zu großen Gefäßen. Oberflächenrendering, extrahiert andererseits eine Isooberfläche (z. B. die Grenze zwischen Knochen und Weichgewebe) und stellt sie als polygonales Netz dar. Oberflächenmodelle sind leichter und leichter in Echtzeit zu manipulieren, was für die interaktive Operationsplanung und für den Export in 3D-Druck- oder Augmented-Reality-Systeme von Vorteil ist. Viele moderne Plattformen kombinieren beide Techniken, so dass der Chirurg während derselben Sitzung zwischen einer transparenten Volumenansicht und einem Festkörpermodell wechseln kann.

Wie 3D-Rekonstruktion die chirurgische Navigation erhöht

Chirurgische Navigationssysteme nutzen die räumliche Nachverfolgung, um präoperative Bildgebung mit der Position des Patienten auf dem Operationstisch zu korrelieren. Die 3D-Rekonstruktion dient als „Karte, die den Chirurgen durch das Verfahren führt. Ohne ein detailliertes und genaues 3D-Modell verliert die Navigation ihre Präzision und Zuverlässigkeit.

Vorbereitende Planung

Mit einer 3D-Rekonstruktion können Chirurgen die gesamte Operation virtuell einstudieren. Sie können Schnittpunkte planen, den optimalen Winkel für die Implantation bestimmen, Resektionsränder simulieren und mögliche Hindernisse wie Nerven oder Gefäßstrukturen identifizieren. In komplexen Verfahren wie Beckentumor-Resektionen oder kraniofazialen Rekonstruktionen reduziert diese Planungsphase nachweislich die Operationszeit um bis zu 20% und senkt die Rate der positiven Ränder deutlich. Viele Institutionen erstellen jetzt routinemäßig patientenspezifische 3D-gedruckte anatomische Modelle aus CT-Rekonstruktionen für die praktische präoperative Praxis.

Intraoperative Führung

Während der Operation wird die 3D-Rekonstruktion mit fiduzialen Markern, Oberflächenabgleich oder intraoperativer Bildgebung an der Anatomie des Patienten registriert. Das Navigationssystem zeigt dann die Position chirurgischer Instrumente in Echtzeit relativ zum 3D-Modell an. Diese Überlagerung ermöglicht es dem Chirurgen, versteckte Strukturen wie einen Tumor tief im Gehirn oder die Flugbahn einer Pedikelschraube in der Wirbelsäule zu "sehen". Studien haben gezeigt, dass die 3D-geführte Navigation die Inzidenz von Schraubenfehlstellungen in der Wirbelsäulenfusion von über 10% auf weniger als 2% reduziert und die Notwendigkeit einer Revisionsoperation bei Gelenkarthroplastie verringert. Die Fähigkeit, eine genaue Platzierung vor dem Schließen des Einschnitts zu bestätigen, reduziert auch postoperative Komplikationen und Rückübernahmeraten.

Postoperative Bewertung

3D-Rekonstruktion ist nicht auf präoperative und intraoperative Anwendungen beschränkt. Postoperative CT-Scans können rekonstruiert und mit dem präoperativen Plan verglichen werden, um den Erfolg der Operation objektiv zu beurteilen. Diese quantitative Feedback-Schleife hilft Chirurgen, ihre Techniken zu verfeinern, liefert Daten für die Ergebnisforschung und unterstützt die Dokumentation für Qualitätsverbesserungsinitiativen. Zum Beispiel können Ausrichtungsabweichungen von mehr als 3° bei totaler Kniearthroplastie mit Implantatversagen korreliert werden; 3D-Postoperative Analyse ermöglicht eine genaue Messung solcher Parameter.

Wichtige Vorteile in der klinischen Praxis

Über die verbesserte Visualisierung hinaus bietet die Einführung der 3D-Rekonstruktion in die chirurgische Planung greifbare Vorteile, die sich direkt auf die Patientenversorgung und die institutionelle Effizienz auswirken.

Verbessertes anatomisches Verständnis

Medizinstudenten und junge Chirurgen haben oft Schwierigkeiten, die 3D-Anatomie aus 2D-Scheiben zu rekonstruieren. 3D-Modelle verflachen diese Lernkurve und ermöglichen es den Auszubildenden, räumliche Beziehungen schnell zu erfassen. Erfahrene Chirurgen profitieren auch vom Umgang mit der variantenartigen Anatomie - wie etwa anormalen Nierenarterien oder einer duplizierten minderwertigen Venenva -, bei der eine 2D-Scheiben-für-Scheiben-Überprüfung kritische Verbindungen übersehen kann. Die Fähigkeit, das virtuelle Modell zu drehen, zu zoomen und zu sezieren, fördert ein tieferes Verständnis, das intraoperative Überraschungen reduziert.

Reduzierte chirurgische Risiken und Komplikationen

Wenn Chirurgen den Tumorrand oder ein Nervenbündel vor dem ersten Schnitt genau lokalisieren können, können sie wesentliche Strukturen nicht schädigen. So tragen 3D-Rekonstruktionen der Innenohranatomie bei Cholesteatomen dazu bei, die Hör- und Gesichtsnervenfunktion zu erhalten. Eine Metaanalyse neurochirurgischer Fälle ergab, dass die Verwendung von 3D-rekonstruierten CT-Daten die Gesamtkomplikationsrate um etwa 40% im Vergleich zur herkömmlichen Planung reduziert. In ähnlicher Weise ermöglichen 3D-Modelle der Lebersegmentanatomie sicherere Hepatektomien, indem sie den genauen Verlauf der Portalvene und der Lebervenen zeigen.

Verbesserte Implantat-Fit und Langlebigkeit

Orthopädische Implantate, die mit Hilfe von 3D-patientenspezifischen Instrumenten (PSI) entwickelt wurden, erreichen eine engere Passung und bessere Ausrichtung. Bei der totalen Hüftarthroplastie ist die präoperative 3D-Planung mit CT-Rekonstruktion mit einer Verringerung der Dislokationsraten und verbesserten Verschleißmustern auf der Lagerfläche verbunden. Bei komplexen Acetabularfrakturen sorgen 3D-gedruckte Platten auf der Grundlage der Rekonstruktion für eine genaue Konturierung und kürzere Operationszeiten. Langfristiges Überleben der Gelenke ist direkt mit der Implantatpositionierung verbunden, was die 3D-Rekonstruktion zu einem unschätzbaren Werkzeug für die Optimierung der Ergebnisse in der Gelenkersatzchirurgie macht.

Kosten- und Zeiteffizienz

Während die Vorabkosten für 3D-Rekonstruktionssoftware und -hardware erheblich sein können, kompensieren die nachgelagerten Einsparungen sie oft. Verkürzte Betriebszeit senkt direkt die Anästhesiekosten, den Pflegepersonalbedarf und die Auslastung der Operationssaalressourcen. Weniger Komplikationen und Überarbeitungen bedeuten kürzere Krankenhausaufenthalte und weniger Wiederaufnahmen. Eine Studie aus einem großen akademischen medizinischen Zentrum berichtete von durchschnittlichen Einsparungen von 3.500 US-Dollar pro Fall in komplexen Wirbelsäulendeformitätsoperationen, wenn 3D-Navigation verwendet wurde, nach Berücksichtigung der Kosten der Technologie. Da Software erschwinglicher wird und in bestehende Bildarchivierungs- und Kommunikationssysteme integriert wird, verbessert sich der Return on Investment weiter.

Anwendungen in allen chirurgischen Spezialitäten

Die Vielseitigkeit der 3D-Rekonstruktion aus CT-Daten hat zu ihrer Einführung in fast jeder chirurgischen Disziplin geführt.

Neurochirurgie

Tumorresektion

Bei intrakraniellen Tumoren helfen 3D-Rekonstruktionen, die Beziehung des Tumors zu eloquentem Kortex, weißen Substanztrakten (über Diffusionstensor-Bildgebungsfusion) und benachbarten Gefäßstrukturen zu definieren. Funktionelle MRT-Daten können auch mit dem CT-basierten Modell kombiniert werden, um motorische oder Sprachbereiche abzubilden. Dieses Kompositmodell führt den Neurochirurgen zum sichersten Resektionskorridor, maximiert die Zytoreduktion bei gleichzeitiger Minimierung neurologischer Defizite. In der Gliomchirurgie wird neben dem 3D-Modell häufig 5-Aminolävulinsäure-Fluoreszenz verwendet, um eine vollständige Entfernung zu gewährleisten.

Vaskuläre Fehlbildungen

Aneurysmen und arteriovenöse Fehlbildungen (AVMs) profitieren stark von der 3D-Rekonstruktion der CT-Angiographie (CTA). Das Modell zeigt die genaue Gefäßgeometrie, den Aneurysmahals und die Ein-/Ausflussgefäße. Chirurgen können die Clip-Platzierung in einer virtuellen Umgebung simulieren und so das Risiko eines intraoperativen Bruchs verringern. Für endovaskuläre Ansätze helfen 3D-Modelle, die richtige Katheterform und -spulengröße auszuwählen, wodurch Eingriffe effizienter werden.

Orthopädische Chirurgie

Gelenkarthroplastik

Die gesamte Hüft-, Knie-, Schulter- und Knöchelarthroplastik beruht auf einer genauen Knochengeometrie. Die CT-basierte 3D-Rekonstruktion ermöglicht die Templatierung der Implantatgrößen, die Bestimmung der optimalen Komponentenausrichtung und die Erstellung patientenspezifischer Schneidführungen. Beim totalen Knieersatz wurde der Einsatz von CT-abgeleiteten 3D-Modellen mit einer konsistenteren Wiederherstellung der mechanischen Achse und niedrigeren Raten aseptischer Lockerung in Verbindung gebracht. Einige Systeme enthalten sogar eine prädiktive Modellierung, um den Weichgewebehaushalt nach dem Einsetzen der Komponenten abzuschätzen.

Trauma und Fraktur Fixation

Komplexe Frakturen, insbesondere solche, die das Acetabulum, Tibiaplateau oder Calkanus betreffen, sind bekanntermaßen schwer in 2D zu visualisieren. 3D-Rekonstruktionen ermöglichen es dem Chirurgen, das Frakturmuster zu verstehen, zerkleinerte Fragmente zu identifizieren und Schraubenbahnen zu planen, die ein intraartikuläres Eindringen vermeiden. Präoperative virtuelle Reduktion kann durchgeführt werden, um die erforderliche Plattengröße und Schraubenlängen zu schätzen, wodurch intraoperative Rätselraten und Fluoroskopiezeit reduziert werden.

Herz-Thorax-Chirurgie

Ventileingriffe

Transkatheter-Aortenklappenersatz (TAVR) basiert auf detaillierten 3D-Modellen der Aortenwurzel und des linksventrikulären Abflusstrakts. CT-basierte Rekonstruktionen werden zur Messung der Anulusdimensionen, der Kalziumverteilung und der Koronararterienhöhe verwendet. Diese Informationen leiten die Ventilgröße und sagen das Risiko eines paravalvulären Lecks oder einer Koronarverstopfung voraus. In ähnlicher Weise helfen 3D-Modelle bei der Planung von Transkathetern-Kanten-zu-Kanten-Reparatur oder chirurgischer Anioplastie-Ringgröße.

Aortenaneurysma Reparatur

Die Reparatur des endovaskulären Aneurysmas (EVAR) erfordert eine genaue Planung der Stent-Transplantat-Platzierung. Die 3D-Rekonstruktion der Aorta aus der CT-Angiographie beschreibt den Aneurysma-Sack, die Halslänge und den Durchmesser, die Tortuosität und die Beteiligung von Zweiggefäßen. Chirurgen können den Einsatz simulieren und die optimale Transplantationskonfiguration auswählen, wodurch das Risiko von Typ-I-Endoleaks reduziert wird. In komplexen Fällen mit fenestrierten oder verzweigten Transplantaten sind 3D-Modelle unerlässlich, um das Gerät an die einzigartige Anatomie des Patienten anzupassen.

Sonstige Spezialitäten

Maxillofacial Survival verwendet 3D CT-Rekonstruktionen, um orthognathische Verfahren, mandibuläre Rekonstruktionen und Zahnimplantat-Platzierungen zu planen. Hepatobiliary Survival stützt sich auf 3D-Modelle, um das Lebervolumen, die segmentale Anatomie und die Beziehung von Tumoren zur Portal-Triade zu beurteilen, was sicherere Hepatektomien und lebende Spender-Transplantationen ermöglicht. Urology verwendet 3D-Rekonstruktionen für die Planung einer partiellen Nephrektomie, so dass der Chirurg die Tiefe des Tumors im Vergleich zum Sammelsystem und den wichtigsten Nierengefäßen identifizieren kann. Otolaryngology profitiert von 3D-Modellen des Temporalknochens für Cochlea-Implantation und chronische Ohrchirurgie, wobei lebenswichtige neuronale Strukturen erhalten bleiben.

Herausforderungen überwinden: Technische und klinische Hürden

Trotz der nachgewiesenen Vorteile steht die weit verbreitete Einführung der 3D-Rekonstruktion aus CT-Daten vor mehreren Hindernissen, die durch kontinuierliche Innovation und Workflow-Optimierung angegangen werden müssen.

Datenerfassung und -qualität

Die Genauigkeit einer 3D-Rekonstruktion hängt direkt von der Qualität der CT-Daten ab. Bewegungsartefakte, metallische Implantate und Protokolle mit niedriger Strahlungsdosis können die Bilder verschlechtern. Für die chirurgische Planung ist oft ein hochauflösender Scan mit dünnen Scheiben (≤ 1 mm) und ein optimales Kontrast-Timing erforderlich, was eine höhere Strahlenbelastung mit sich bringen kann. Die Abwägung der Bildqualität mit Dosisreduktion bleibt ein aktives Forschungsgebiet. Darüber hinaus sind standardisierte Protokolle erforderlich, um die Konsistenz zwischen verschiedenen CT-Scanner-Herstellern und Bildgebungsstandorten zu gewährleisten.

Computational Demands und Software

Die Renderung großer volumetrischer Datensätze erfordert leistungsfähige Workstations und optimierte Software. Während Cloud-basierte Lösungen entstehen, sind viele Krankenhäuser immer noch auf lokale Rechenressourcen angewiesen, die möglicherweise nicht in der Lage sind, die Echtzeit-Manipulation hochauflösender Modelle zu bewältigen. Darüber hinaus bleibt die Interoperabilität zwischen verschiedenen PACS-, EMR- und chirurgischen Navigationsplattformen eine Herausforderung. Daten müssen in Standardformaten (z. B. DICOM, STL, OBJ) ohne Verlust der Treue exportiert werden, und der Rekonstruktionsworkflow sollte sich nahtlos in die bestehende klinische Umgebung integrieren, um zusätzliche manuelle Schritte zu vermeiden.

Schulung und Adoption

Chirurgen und Radiologietechnologen benötigen eine spezielle Ausbildung, um 3D-Rekonstruktionen genau zu erstellen und zu interpretieren. Viele Residenzprogramme beinhalten jetzt spezielle Module zur fortschrittlichen Bildgebung, aber praktizierende Chirurgen, die auf 3D-geführte Verfahren umsteigen, benötigen möglicherweise praktische Workshops und proctored Fälle. Ohne institutionelle Verpflichtung zu Training und Credentialing kann die Technologie nicht ausgelastet oder, schlimmer noch, falsch angewendet werden, was zu Fehlern in der Navigation führt. Krankenhäuser, die in 3D-Rekonstruktionsmöglichkeiten investieren, sollten auch Ressourcen für die laufende Ausbildung und technische Unterstützung bereitstellen.

Integration mit Navigationssystemen

Selbst bei einem perfekten 3D-Modell hängt der Erfolg der chirurgischen Navigation von der genauen Registrierung zwischen dem Modell und der Anatomie des Patienten ab. Intraoperative Verschiebungen - verursacht durch Patientenpositionierung, Gewebeverformung oder chirurgische Manipulation - können die Registrierung ungültig machen. Starre Strukturen wie Knochen sind verzeihender, aber die Anatomie des Weichgewebes erfordert deformierbare Registrierungsalgorithmen, die noch reif sind. Einige moderne Systeme enthalten intraoperative CT oder Kegelstrahl-CT, um das Modell in Echtzeit zu aktualisieren, aber das erhöht Komplexität, Kosten und Strahlenbelastung.

Der Horizont: Zukünftige Richtungen in der 3D-Rekonstruktion für die Chirurgie

Das nächste Jahrzehnt verspricht dramatische Fortschritte, die die 3D-Rekonstruktion noch leistungsfähiger, zugänglicher und in den chirurgischen Workflow integriert machen werden.

Künstliche Intelligenz und automatisierte Segmentierung

Deep-Learning-Modelle verbessern schnell die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Segmentierung. Ein gut ausgebildetes konvolutionales neuronales Netzwerk (CNN) kann einen vollständigen CT-Datensatz in Sekunden segmentieren, Knochen, Muskeln, Gefäße und Organe mit einer Genauigkeit trennen, die der von menschlichen Experten entspricht oder diese übersteigt. Zukünftige KI-Systeme werden wahrscheinlich nicht nur die Segmentierung, sondern auch die automatisierte Identifizierung von Pathologie (z. B. Frakturlinien, Tumorgrenzen) durchführen und sogar optimale chirurgische Ansätze vorschlagen. Dies wird die Zeit und das Fachwissen, die für die Erstellung von chirurgischen 3D-Modellen erforderlich sind, drastisch reduzieren und den Zugang für kleinere Krankenhäuser und Kliniken demokratisieren.

Augmented Reality und Mixed Reality

Tragbare Headsets wie Microsoft HoloLens und Magic Leap werden bereits in chirurgischen Suiten prototypisiert. Durch die Überlagerung der 3D-Rekonstruktion direkt auf das Operationsfeld ermöglicht Augmented Reality (AR) dem Chirurgen, Haut und Muskel des Patienten bis zur zugrunde liegenden Anatomie zu „durchschauen. Mixed Reality (MR) geht noch weiter, indem es dem Chirurgen ermöglicht, mit Handgesten oder Sprachbefehlen mit dem virtuellen Modell zu interagieren. Frühe Studien in der orthopädischen Onkologie und Neurochirurgie haben gezeigt, dass die AR-gestützte Navigation eine Registrierungsgenauigkeit erreichen kann, die mit herkömmlichen Systemen vergleichbar ist, während der Bedarf an großen Bildschirmen und externen Trackern reduziert wird. Mit der Verbesserung der Displayauflösung und Ergonomie wird erwartet, dass AR / MR zu einem Standard-Chirurgiewerkzeug wird.

Echtzeit 4D-Bildgebung

Die Kombination von 3D-Rekonstruktion mit zeitlichen Daten (die "vierte Dimension") ermöglicht die Visualisierung von sich bewegenden Strukturen wie dem schlagenden Herzen oder der expandierenden Lunge während der Atmung. Die 4D-CT-Rekonstruktion kann den chirurgischen Zeitpunkt bestimmen - beispielsweise die Auswahl der optimalen Herzphase für die koronare Bypass-Transplantation - oder die Planung der Strahlentherapie für sich bewegende Tumoren unterstützen. Mit der fortschreitenden CT-Scannergeschwindigkeit (z. B. 320-Detektor-Zeilensysteme) und der iterativen Rekonstruktion werden qualitativ hochwertige 4D-Modelle für den klinischen Routineeinsatz möglich und eröffnen neue Wege in der chirurgischen Echtzeitführung.

Bioprinting und personalisierte Implantate

Die Verbindung zwischen 3D-Rekonstruktion und additiver Fertigung wird weiter gestärkt. Patientenspezifische Implantate - wie z. B. benutzerdefinierte Paracetabulärkäfige, Schädelplatten und Wirbelsäulenkäfige - werden nun aus CT-abgeleiteten 3D-Modellen entworfen und in Metall (Titan, Tantal) oder bioresorbierbaren Materialien gedruckt. Die nächste Grenze ist der 3D-Bioprint von lebenden Geweben für die Transplantation. Mit CT-Daten (und MRT) wird ein Gerüst erstellt, das die native Gewebearchitektur des Patienten nachahmt.

Schlussfolgerung

Die dreidimensionale Rekonstruktion aus CT-Daten hat sich von einer Nischen-Bildgebungstechnik zu einer grundlegenden Komponente der modernen chirurgischen Praxis entwickelt. Durch die Bereitstellung einer detaillierten, patientenspezifischen anatomischen Karte können Chirurgen effektiver planen, präziser navigieren und Ergebnisse erzielen, die zuvor unerreichbar waren. Die Vorteile - reduzierte Komplikationen, kürzere Operationszeiten, besseres Implantatüberleben und effizientere Ressourcenauslastung - werden durch eine wachsende Zahl klinischer Beweise unterstützt. Herausforderungen in der Datenqualität, Rechenanforderungen, Ausbildung und Integration bleiben bestehen, aber die anhaltenden Fortschritte in der künstlichen Intelligenz, Augmented Reality, Echtzeit-Bildgebung und 3D-Druck werden diese Hürden schnell angehen. Da diese Technologien reifen und erschwinglicher werden, wird die Einführung der 3D-Rekonstruktion wahrscheinlich universell werden Standard der Versorgung für Patienten weltweit. Für Institutionen und Chirurgen, die sich der Exzellenz verschrieben haben, ist die Investition in die Zukunft der Chirurgie heute eine Investition.

Für weitere Lektüre über die klinische Anwendung der 3D-Rekonstruktion siehe diese Rezension in RadioGraphics, eine meta-Analyse der 3D-Navigation in der Wirbelsäulenchirurgie und eine Übersicht des 3D-Drucks in der Orthopädie Zusätzlich bieten Hersteller wie Medtronic und Stryker chirurgische Navigationssysteme an, die CT-basierte 3D-Rekonstruktionen für den täglichen klinischen Gebrauch nutzen.