Repository landing page

We are not able to resolve this OAI Identifier to the repository landing page. If you are the repository manager for this record, please head to the Dashboard and adjust the settings.

Quantifizierung des menschlichen Fettgewebes für die temperaturgestützte Todeszeitschätzung mit der Finite-Elemente-Methode

Abstract

Die temperaturgestützte Todeszeitbestimmung (TTS) ist eine wesentliche Methode zur Bestimmung des Todeszeitpunktes in der frühen postmortalen Phase. Die Simulation des Temperatur-Zeit-Verlaufes der Leichenabkühlung mittels Finite-Elemente-Methode bietet gegenüber empirischen Methoden Vorteile für die TTS. Das individuell verschieden akkumulierte Fett- und Muskelgewebe beeinflusst entscheidend die Abkühlung des Körpers und damit die Todeszeitschätzung. Die Abbildung der Leichenkonstitution und ihrer Gewebetypen ist für die rechnerische Simulation des Abkühlprozesses obligat. Bisherige Methoden verwenden vorwiegend CT-Einzelschnittbilder, Umfangsmaße oder Daten aus manuellen Leichensektionen. In Anwendung eines neuartigen CT-basierten Ansatzes (CFES-Algorithmus) können Volumina und Massen von Fett- und Muskelgewebe im Leichenabdomen quantifiziert werden. Hier wurde untersucht, welchen Einfluss eine individualgetreue Abbildung von Fett- und Muskelgewebe im Finite-Elemente-Modell (FEM) auf die TTS hat. Mittels CFES erfolgte die Quasi-Segmentierung und Quantifizierung von Fett- und Muskelgewebe basierend auf Grauwerthistogrammen aus CT-Schnittbildern von 32 Leichenabdomen. Zum Vergleich wurden klassische anthropometrische Verfahren angewandt. An Hand von CFES-Schätzungen und anthropometrischen Messergebnissen wurden für zwei Leichen individualisierte schichtdicken- und volumenorientierte FE-Modelle generiert. Simulierte TTS-Ergebnisse wurden mit gemessenen Temperatur-Zeit-Verläufen verglichen. Die schichtdickenorientierten FE-Modelle zeigten die höchste Genauigkeit der FE-basierten TTS-Auswertung (rel. Fehler 5%). Die volumenorientierten FEM erzielten eine höhere Genauigkeit als bisherige Standardmodelle ohne Individualisierung. Das Berücksichtigen abdominaler Körperfettvolumen und ihrer Lokalisierung sind für die TTS wichtig. Der CFES-Algorithmus steigert die Genauigkeit der FE-basierten TTS. Die CFES-Leistung ist durch gezielte Auswahl der CT-Parameter optimierbar

Similar works

This paper was published in Digitale Bibliothek Thüringen.

Having an issue?

Is data on this page outdated, violates copyrights or anything else? Report the problem now and we will take corresponding actions after reviewing your request.