In the last decades, advances in medical imaging technologies and computer science have enabled the development of computer-assisted surgery techniques to improve the accuracy of surgical interventions. In orthopedic surgery, computer-assisted support systems have gained significant importance in the post-traumatic reconstruction of bone anatomy. The precise pre-operative planning of such interventions is one of the major prerequisites for a successful intervention. Unfortunately, the accurate pre-operative assessment of complex injuries can be difficult due to the lack of reliable planning tools.

This thesis aims at improving the pre-operative planning for two types of orthopedic interventions of the upper limb, namely the reconstruction of complex humerus fractures and the surgical correction of deformed forearm bones. Based on virtual, patient-specific bone models, semi-automatic or automatic tools are presented for each intervention, targeting increased accuracy and efficiency in the pre-operative stage. The advantages of the presented methods are confirmed by cadaver experiments or demonstrated on clinical cases.

The foundation of the planning methods introduced herein is the generation of patientspecific bone models from computed tomography images. The bone anatomy is extracted by formulating the segmentation task as an energy minimization problem. To this end, novel energy functions are introduced to tackle common problems in bone segmentation. The generic segmentation approach allows the extraction of anatomy with varying shape as deformed or fractured bones.

Two approaches aim at the reconstruction of complex proximal humerus fractures. Interactively, the reconstruction is carried out in an immersive, multi-modal planning system integrating stereoscopic rendering and haptic feedback. In the semi-automatic method, the uninjured bone of the opposite side acts as a template for an initial reconstruction. The computational complexity of the contralateral matching is efficiently reduced by selective search-space sampling and GPU-based registration. Based on this initial assembly, the most correct reconstruction is finally computed by applying robust registration and multi-piece alignment techniques.

Several computer-assisted tools are presented to improve the planning of corrective interventions of the forearm. The first approach is based on the simulation of the forearm motion to predict functional effects. The method comprises a novel kinematic model of the rotational forearm motion. Additionally, two algorithms are developed to accurately quantify deformities either using surface-based or landmark-based registration.

In den letzten Jahrzehnten haben Fortschritte in der medizinischen Bildgebung und in der Informatik die Entwicklung von computergestützten Techniken ermöglicht, welche die Präzision von chirurgischen Eingriffen erhöhen können. In der orthopädischen Chirurgie haben unterstützende Computersysteme vor allem bei der Rekonstruktion von posttraumatischen Knochendefekten an Bedeutung gewonnen. Bei solchen Eingriffen ist die genaue präoperative Planung eine der wichtigsten Voraussetzungen für eine erfolgreiche Operation. Durch das Fehlen von verlässlichen Planungswerkzeugen ist die präzise präoperative Planung gerade bei komplexen Verletzungen aber oft sehr kompliziert und zeitaufwendig.

Diese Dissertation setzt sich das Ziel, den präoperativen Planungsvorgang bei zwei orthopädischen Eingriffen an der oberen Extremität zu verbessern. Das ist einerseits die Rekonstruktion von komplexen Knochenbrüchen des proximalen Humerus und andererseits die chirurgische Korrektur von deformierten Unterarmknochen. Basierend auf virtuellen patientenspezifischen Knochenmodellen werden teilweise oder vollständig automatisierte Werkzeuge für diese Eingriffe vorgestellt mit dem Ziel, die Genauigkeit und Effizienz in der präoperativen Phase zu steigern. Die Genauigkeit der vorgestellten Algorithmen wird mithilfe durchgeführter Kadav erexperimente evaluiert. Zusätzlich wird die praktische Anwendung in klinischen Fällen beschrieben, welche die Vorteile der Methoden demonstrieren.

Die Grundlage der hier vorgestellten Planungsmethoden ist die Generierung von patientenspezifischen Knochenmodellen aus computertomografischen Daten. Die Modelle werden durch eine Segmentierungsmethode, basierend auf Energieminimierung, aus den medizinischen Daten extrahiert. Dabei werden bisher bekannte Probleme der Knochensegmentierung mithilfe von neu entwickelten Energiefunktionen überwunden. Dieser generische Segmentierungsansatz erlaubt es, unterschiedlichst geformte Anatomiewie beispielsweise deformierte oder gebrochene Knochen mit geringem Zeitaufwand zu extrahieren. Für die computergestützte Rekonstruktion von komplexen Frakturen des proximalen Humerus werden zwei unterschiedliche Methoden vorgeschlagen. Der erste Ansatz ermöglicht die interaktive Rekonstruktion in einer immersiven multimodalen Planungsumgebung. Dieses System unterstützt den Benutzer bei der manuellen Rekonstruktion durch stereoskopische Anzeigeverfahren sowie durch Kraftrückkopplung mithilfe haptischer Geräte.

Die zweite Methode erlaubt eine nahezu automatische Rekonstruktion durch Einbeziehung des gesunden Knochens der Gegenseite. Dieser dient als Vorlage für eine annähernde, jedoch nicht optimale Wiederherstellung. Der hohe Rechenaufwand, den die Rekonstruktion durch die Zuhilfenahme der Gegenseite benötigt, wird durch selektives Abtasten des Suchraumes und durch die Auslagerung des zeitintensiven Registrierungsverfahrens auf die Grafikkarte erreicht. Durch die Anwendung von robusten Registrierungsalgorithmen in Verbindung mit Optimierungsverfahren für die globale Ausrichtung der Teile wird dann schlussendlich die beste Rekonstruktion ermittelt.

Mehrere Methoden werden vorgestellt, welche die Planung von korrigierenden Eingriffen am Unterarm verbessern sollen. Der erste Ansatz basiert auf einer kinematischen Simulation, um mögliche Einschränkungen der Unterarmbewegung vorherzusagen. Zusätzlich sind zwei Algorithmen entwickelt worden, welche Deformitäten von Knochen anhand der Registrierung von Oberflächenmodellen und anatomischer Orientierungspunkte quantifizieren.