Roboter-Assistenzsystem ermöglicht risikoarme Lungenbiopsie
Posted by PM-Ersteller - 17/12/24 at 08:12:06 a.m.Ziel des ZIM-Projekts „NaviTip“ ist die Entwicklung eines roboterbasierten Assistenzsystems, das eine risikoarme Durchführung von Lungenbiopsien ermöglicht.
Das Medizinrobotik-Unternehmen ATLAS medical technologies GmbH, Partner aus dem Innovationsnetzwerk AIMECA, und das Institut für Medizintechnische und Intelligente Systeme der Technischen Universität Hamburg (TUHH) unter der Leitung von Prof. Dr.-Ing. Alexander Schlaefer freuen sich über die Bewilligung ihres gemeinsamen Forschungsprojekts „NaviTip“. Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines roboterbasierten Assistenzsystems, das eine risikoarme Durchführung von Lungenbiopsien ermöglicht. Durch eine präzise Nadelspitzenpositionierung und intelligente Pfadplanung soll die neue Technologie die Genauigkeit und Sicherheit bei Eingriffen an der Lunge erheblich verbessern. Gefördert wird das Projekt mit einem Gesamtvolumen von rund 465.000 Euro aus dem Zentralen Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM).
Präzision ist bei Lungenbiopsien entscheidend
Lungenkrebs war 2020 mit 1,76 Millionen Todesfällen weltweit die häufigste krebsbedingte Todesursache. Eine frühzeitige Diagnose durch präzise Biopsien ist entscheidend für die Behandlung. Minimalinvasive Feinnadelbiopsien bergen jedoch Risiken: Die Zielgewebelokalisierung erfordert wiederholte CT-Scans der Patient:innen, da Atembewegungen und Gewebeunterschiede die Nadelpositionierung erschweren. Besonders kleine Läsionen unter 1 cm sind mit aktuellen Methoden schwer zu erreichen, was die Strahlenbelastung und Behandlungsdauer erhöht.
Effiziente Biopsie durch intelligente Nadelpfadplanung
Im Fokus des Projekts „NaviTip“ steht die Entwicklung eines mobilen, modularen, semi-autonomen Roboterarms, der die Nadelpositionierung und -ausrichtung nach KI-basierter Kalkulation eines optimierten Nadelpfads vornimmt und somit die Risiken für Komplikationen bei einer Lungenbiopsie minimiert. Während das Institut für Medizintechnische und Intelligente Systeme der Technischen Universität Hamburg (TUHH) die Entwicklung der algorithmischen Nadelpfadplanung übernimmt, fokussiert sich die ATLAS medical technologies GmbH auf den Aufbau des roboterbasierten Systems und die Sicherstellung der Erfüllung von Anforderungen an Sicherheit und Nutzbarkeit.
Durch das System sollen die Behandlungsdauer für die Entnahme von Lungenbiopsien und die damit verbundene Strahlenbelastung für die Patient:innen minimiert, medizinische Abläufe effizienter und effektiver gestaltet und die klinische Versorgung verbessert werden. „Mit dem NaviTip-System möchten wir die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Lungenbiopsien auf ein neues Niveau heben,“ erklärt Dr. Timo Krüger, Geschäftsführer der ATLAS medical technologies GmbH. Professor Schlaefer ergänzt: „Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Verbindung mit modernster Robotik ermöglicht es, minimalinvasive Eingriffe sicherer zu gestalten und das Risiko für die Patienten durch eine exakt geplante Pfadführung zu reduzieren.“
Die Idee zum Projekt „NaviTip“ ist im Rahmen des Innovationsnetzwerks AIMECA – Künstliche Intelligenz in der medizinischen Versorgung entstanden, das über das Zentrale Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) gefördert wird. Im Zuge der Mitgliedschaft werden die Partner:innen aktiv bei der Realisierung von F&E-Projekten sowie der Sicherstellung der Finanzierung unterstützt. Betreut wird AIMECA von der IWS GmbH, die auch das Antragsmanagement der Kooperationsprojekte übernimmt und die Mitglieder intensiv bei der Entwicklung neuer Technologien begleitet.
_Weitere Informationen finden Sie unter __www.aimeca.net_
Projektbeteiligte „NaviTip“:
ATLAS medical technologies GmbH | Bochum
Technische Universität Hamburg (TUHH) – Institut für Medizintechnische und Intelligente Systeme | Hamburg
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Herr Patrick Zessin
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Die Innovationsfähigkeit mittelständischer Unternehmen ist der Schlüsselfaktor für Wachstum und Beschäftigung. Viele dieser Unternehmen sind Weltmarktführer mit Hightech-Produkten in bestimmten Marktnischen oder in Zulieferketten für große Unternehmen. IWS steht für den Technologie- und Wissenstransfer zwischen Industrie und Spitzenforschung und agiert branchenübergreifend dort, wo Innovation entsteht. Wir arbeiten in mehreren Technologienetzwerken mit Unternehmen und Forschungseinrichtungen zusammen, die den Nukleus für die gemeinschaftliche Entwicklung hochinnovativer Produkte, Verfahren oder technischer Dienstleistungen darstellen. Wir machen Ihre innovativen Ideen marktfähig!
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Fraunhofer IGD: Augmented Reality hebt Sonographie in neue Dimension
Posted by PM-Ersteller - 21/04/20 at 08:04:01 a.m.Bildgebende Diagnostik und Therapie
Die Augmented Reality-Sonographie ermöglicht erstmals die lagerichtige Darstellung von Ultraschall-Bildern direkt auf dem Patienten. Der Untersucher bekommt das Bild in seiner AR-Brille in der Ebene des Schnittbildes angezeigt. Das am Fraunhofer IGD entwickelte Verfahren soll den Erfolg ultraschallgestützter Biopsien und operativer Eingriffe verbessern.
(Darmstadt, 21.04.2020) Wissenschaftler des Fraunhofer-Instituts für Graphische Datenverarbeitung IGD in Darmstadt haben ein Verfahren entwickelt, das Ultraschallsonographie mit Augmented Reality (AR) kombiniert. Die „AR-Sonographie“ versetzt Ärzte erstmalig in die Lage, mit Hilfe einer AR-Brille Ultraschallbilder lagerichtig zu betrachten. Der Untersucher schaut dabei direkt auf den Patienten und muss nicht die ganze Zeit auf den Bildschirm des Ultraschallgerätes blicken.
Diverse Anwendungsmöglichkeiten
Die Technologie soll zukünftig die Erfolgsquote ultraschallgeführter Biopsien verbessern. „Die Schnittebene durch den Körper erscheint über den repräsentierten Strukturen direkt am Patienten, so dass der Arzt die Nadel lagerichtig sieht und den Stichkanal leichter nachjustieren kann“, erklärt Matthias Noll, stellvertretender Leiter der Abteilung Visual Healthcare Technologies am Fraunhofer IGD. Auch die Sicherheit operativer Eingriffe lässt sich steigern, indem Chirurgen mit der neuen Technologie Eingriffe exakter planen können. Zukünftig könnten anatomische Anomalien oder Gewebeveränderungen sogar direkt im AR-Bild sichtbar werden, indem sie beispielsweise farbig aufleuchten.
Exakte Lagebestimmung durch Fraunhofer-Software
Die lagerichtige Darstellung der Ultraschallbilder basiert auf einem externen optischen Trackingsystem von Ultraschallsonde und AR-Brille. Die Software des Fraunhofer IGD wertet deren Positionen aus und errechnet mit Hilfe diverser Kalibrierungen die relative Lage beider Objekte zueinander. Das Ultraschallbild wird dem Untersucher durch die AR-Brille in seinem Sichtfeld angezeigt.
Erprobung in der Klinik
In den nächsten drei Monaten soll die AR-Sonographie in der Klinik getestet werden. „Um das Signal des Ultraschallgerätes abgreifen zu können, benötigen wir eine Schnittstelle mit der Software des Ultraschalls oder wir nutzen das Monitorkabel“, sagt Informatiker Noll. Ansonsten genügten ein herkömmliches Ultraschallgerät, die AR-Brille, das Trackingsystem und ein Laptop, der die AR-Berechnungen macht.
Von den Experten für Visual Computing
Die AR-Visualisierung von Ultraschallbildern ist eine Neuentwicklung des Fraunhofer IGD, international führend in der angewandten Forschung im Visual Computing. Seit Anfang der 2000er Jahre entwickelt das Institut neue Anwendungen für die Ultraschallsonographie. Ein weiterer Schwerpunkt des Fraunhofer IGD ist Augmented Reality (AR), eine Technologie, die in den vergangenen Jahren immer wichtiger geworden ist. So haben die Entwickler zuletzt ein Verfahren etabliert, mit dem Chirurgen AR-gestützt metastatische Lymphknoten schneller und besser lokalisieren können.
Mehr über das Projekt sonAR: www.igd.fraunhofer.de/projekte/sonar-augmented-reality-macht-ultraschall-bilder-direkt-am-patienten-sichtbar
Mehr über unsere Kompetenzen bei der medizinischen Bildgebung: www.igd.fraunhofer.de/kompetenzen/technologien/medical-imaging
Mehr über unsere AR-Technologien für die Medizin: www.igd.fraunhofer.de/projekte/augmented-reality-ar-fuer-medizinische-interventionen
Mehr über unsere Lösungen für die individuelle Gesundheit: www.igd.fraunhofer.de/institut/mission-vision/vision/individuelle-gesundheit
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Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD
Frau Daniela Welling
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Das vor 30 Jahren gegründete Fraunhofer IGD ist heute die international führende Einrichtung für angewandte Forschung im Visual Computing. Visual Computing ist bild- und modellbasierte Informatik. Vereinfacht gesagt, beschreibt es die Fähigkeit, Informationen in Bilder zu verwandeln (Computergraphik) und aus Bildern Informationen zu gewinnen (Computer Vision). Die Anwendungsmöglichkeiten hieraus sind vielfältig und werden unter anderem bei der Mensch-Maschine-Interaktion, der interaktiven Simulation und der Modellbildung eingesetzt.
Unsere Forscher an den Standorten in Darmstadt, Rostock, Graz und Singapur entwickeln neue technische Lösungen und Prototypen bis hin zur Produktreife. In Zusammenarbeit mit unseren Partnern entstehen dabei Anwendungslösungen, die direkt auf die Wünsche des Kunden zugeschnitten sind.
Unsere Ansätze erleichtern die Arbeit mit Computern und werden effizient in der Industrie, im Alltagsleben und im Gesundheitswesen eingesetzt. Schwerpunkte unserer Forschung sind die Unterstützung des Menschen in der Industrie 4.0, die Entwicklung von Schlüsseltechnologien für die „Smart City“ und die Nutzung von digitalen Lösungen im Bereich der „personalisierten Medizin“.
Durch angewandte Forschung unterstützen wir die strategische Entwicklung von Industrie und Wirtschaft. Insbesondere kleine und mittelständische Unternehmen sowie Dienstleistungszentren können davon profitieren und mit Hilfe unserer Spitzentechnologien am Markt erfolgreich sein.
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DMEA 2019 – Künstliche Intelligenz als medizinische Entscheidungshilfe
Posted by PM-Ersteller - 28/02/19 at 09:02:33 a.m.Gesundheitsdaten vernetzen, analysieren und für Vorhersagen nutzen
Intelligente Algorithmen unterstützen Ärzte im Hintergrund – zeitsparend, objektiv und ohne zusätzlichen Bedienaufwand. Automatisierte Anomalieerkennung, intelligente Kohortenanlyse und virtuelle Biopsie – das Fraunhofer IGD präsentiert seine KI-basierten Lösungen für die Gesundheitsbranche auf der Medizinmesse DMEA im April.
Die Stärke der künstlichen Intelligenz (KI) liegt darin, Muster in komplexen, schwer überschaubaren Datenmengen zu entdecken und gesundheitsbezogene Vorhersagen zu treffen. In der Industrie bereits als Predictive Maintenance etabliert, hält die Anomalieerkennung nun auch in der Medizin Einzug. Das Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD stellt auf der Gesundheitsmesse DMEA Anfang April in Berlin Data@Hand, ein cloudbasiertes Analysetool vor, das in Gesundheits- und Prozessdaten mittels KI Abweichungen vom Idealzustand untersucht.
Anomalieerkennung dank selbstlernender Algorithmen
Machine-Learning-Modelle werden darauf trainiert, den gesunden Zustand eines Menschen zu erfassen. Patientendaten werden dabei in Echtzeit verarbeitet. Am Beispiel der Vitaldatenaufzeichnung einer Smartwatch analysiert Data@Hand die Datenströme und leitet diese mitsamt den erkannten Anomalien an die visuelle Assistenzanwendung weiter. Ärztinnen und Ärzte werden damit auf die besonders auffälligen Werte hingewiesen und können ihre medizinische Diagnose auf einer leicht zugänglichen Datenbasis treffen. Die Wissenschaftler des Fraunhofer IGD zeigen, wie aus einer reinen Datensammlung durch die intelligente Analyse mit Data@Hand und der Visualisierung kritischer Zustände ein echter Mehrwert generiert wird. Erkenntnisse aus dem Predictive-Analytics-Ansatz finden direkte Anwendung auf Behandlungspläne und Prognosen für Behandlungserfolge. Data@Hand arbeitet dabei in der Cloud komplett im Hintergrund und erfordert von den Anwendern keine Bedienkompetenz oder das Einarbeiten in ein neues System. Als Referenzimplementierung arbeitet es vorgelagert zu vorhandenen Schnittstellen oder visuellen Systemen wie dem Fraunhofer IGD-eigenen Health@Hand.
Medizinische Erkenntnisse durch Kohortenanalysen
Die datenbasierte Medizin bezieht eine wachsende Menge an Informationen über Krankheitsverläufe und Patienten in die Entscheidungsfindung mit ein. Je mehr Vergleichsdaten unterschiedlicher Patienten und Krankheitsfälle zur Verfügung stehen, umso genauer kann die Analyse eines einzelnen Falls stattfinden – auf dieser Grundannahme basiert die visuelle Kohortenanalyse, eine weitere Technologie des Fraunhofer IGD, die auf der DMEA präsentiert wird. Das Softwaretool fasst Daten von Menschen mit ähnlichen Krankheitsbildern, -verläufen oder Eigenschaften wie Alter oder Geschlecht zu speziellen Kohorten zusammen. Diese untersucht es auf signifikante Zusammenhänge und identifiziert klinisch relevante Hypothesen unter Einbindung von KI – im Hintergrund ablaufend und in Sekundenschnelle.
KI ermöglicht virtuelle Biopsien
Auch bei der Auswertung medizinischer Bilddaten kann künstliche Intelligenz unterstützen. Dreidimensionale Bilddaten wie MRT oder CT geben Auskunft über Gestalt und Lage von Körperstrukturen und Tumoren. Die manuelle Auswertung der Bilder ist extrem aufwendig und zeitintensiv. Eine spezielle Software aus dem Fraunhofer IGD unterstützt Mediziner bei der Analyse und erstellt darüber hinaus automatisiert eine virtuelle Biopsie. Dafür lokalisiert und markiert das Softwaretool den Tumor, stellt ihn dreidimensional dar und analysiert die Daten. Die Bilder liefern damit Informationen, die man sonst nur über eine Biopsie gewinnen könnte.
Digitales Patientenmodell
Damit die Vorteile von KI und ihrer Auswertungen voll genutzt werden, ist die Bündelung aller vorliegenden Informationen eines Patienten unabdingbar. Ende 2018 startete ein Fraunhofer-Leitprojekt unter der Koordination des Fraunhofer IGD mit dem Ziel, ein ganzheitliches digitales Patientenmodell zu schaffen. Dieses fokussiert sowohl auf die Verbesserung für die Behandlung von Einzelpersonen als auch auf einen intelligenteren Einsatz von Gesundheitsausgaben. Vision der Forschenden ist, medizinische Daten entlang der gesamten Behandlungskette von der Vorsorge über Diagnose und Therapie bis hin zur Nachsorge mit einem Klick zur Verfügung zu stellen. Wichtiger Forschungsaspekt bei dem Leitprojekt, bei dem sieben Forschungsinstitute ihre wissenschaftliche Exzellenz und interdisziplinäre Kompetenz einbringen, ist die Entwicklung neuer Methoden des Maschinellen Lernens.
Fraunhofer IGD auf der DMEA (ehemals conhIT)
– Berlin, 9.-11. April 2019
– Halle 2.2, Stand E 109
Weiterführende Informationen:
– www.igd.fraunhofer.de/veranstaltungen/dmea-2019-ehemals-conhit
– www.igd.fraunhofer.de/institut/mission-vision/vision/individuelle-gesundheit
– www.igd.fraunhofer.de/projekte/med2icin
Verantwortlicher für diese Pressemitteilung:
Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGD
Frau Daniela Welling
Fraunhoferstraße 5
64283 Darmstadt
Deutschland
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Das vor 30 Jahren gegründete Fraunhofer IGD ist heute die international führende Einrichtung für angewandte Forschung im Visual Computing. Visual Computing ist bild- und modellbasierte Informatik. Vereinfacht gesagt, beschreibt es die Fähigkeit, Informationen in Bilder zu verwandeln (Computergraphik) und aus Bildern Informationen zu gewinnen (Computer Vision). Die Anwendungsmöglichkeiten hieraus sind vielfältig und werden unter anderem bei der Mensch-Maschine-Interaktion, der interaktiven Simulation und der Modellbildung eingesetzt.
Unsere Forscher an den Standorten in Darmstadt, Rostock, Graz und Singapur entwickeln neue technische Lösungen und Prototypen bis hin zur Produktreife. In Zusammenarbeit mit unseren Partnern entstehen dabei Anwendungslösungen, die direkt auf die Wünsche des Kunden zugeschnitten sind.
Unsere Ansätze erleichtern die Arbeit mit Computern und werden effizient in der Industrie, im Alltagsleben und im Gesundheitswesen eingesetzt. Schwerpunkte unserer Forschung sind die Unterstützung des Menschen in der Industrie 4.0, die Entwicklung von Schlüsseltechnologien für die „Smart City“ und die Nutzung von digitalen Lösungen im Bereich der „personalisierten Medizin“.
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