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Introduction: Even if there is a standard procedure of CI surgery, especially in pediatric surgery surgical steps often differ individually due to anatomical variations, malformations or unforseen events. This is why every surgical report should be created individually, which takes time and relies on the correct memory of the surgeon. A standardized recording of intraoperative data and subsequent storage as well as text processing would therefore be desirable and provides the basis for subsequent data processing, e.g. in the context of research or quality assurance.
Method: In cooperation with Reutlingen University, we conducted a workflow analysis of the prototype of a semi-automatic checklist tool. Based on automatically generated checklists generated from BPMN models a prototype user interface was developed for an android tablet. Functions such as uploading photos and files, manual user entries, the interception of foreseeable deviations from the normal course of operations and the automatic creation of OP documentation could be implemented. The system was tested in a remote usability test on a petrous bone model.
Result: The user interface allows a simple intuitive handling, which can be well implemented in the intraoperative setting. Clinical data as well as surgical steps could be individually recorded and saved via DICOM. An automatic surgery report could be created and saved.
Summary: The use of a dynamic checklist tool facilitates the capture, storage and processing of surgical data. Further applications in clinical practice are pending.
Diese Arbeit liefert einen Konzeptentwurf, der die Integration verschiedener Systeme mit prozessrelevanten klinischen Diensten gewährleistet. Chirurgische Abläufe werden in Form von Prozessen modelliert. Die Wahl der Notation und die Art der Modellierung dieser Prozesse spielt in der heutigen Forschung in diesem Gebiet eine zentrale Rolle. Sind diese Prozesse modelliert, besteht die Möglichkeit, diese in einer Workflow-Engine automatisiert auszuführen. Im Rahmen der Entwicklung eines Workflow-Managment-Systems stellt sich die Frage, wie die Anbindung dieser Workflow-Engine mit anderen Systemen erfolgen soll. In der Arbeit werden Schnittstellen abstrakt in der Web Services Description Language (WSDL) definiert. Darum werden automatisiert Artefakte erzeugt. Auf der Grundlage dieser Artefakte erfolgt die Integration der Systeme. Die Workflow-Engine kommunizieren über SOAP-Nachrichten (Simple Object Access Protocol) mit den entsprechenden Systemen. Dieser Ansatz wurde mithilfe eines Prototyps validiert und umgesetzt.
Die Segmentierung und das Tracking von minimal-invasiven robotergeführten Instrumenten ist ein wesentlicher Bestandteil für verschiedene computer assistierte Eingriffe. Allerdings treten in der minimal-invasiven Chirurgie, die das Anwendungsfeld für den hier beschriebenen Ansatz darstellt, häufig Schwierigkeiten durch Reflexionen, Schatten oder visuelle Verdeckungen durch Rauch und Organe auf und erschweren die Segmentierung und das Tracking der Instrumente.
Dieser Beitrag stellt einen Deep Learning Ansatz für ein markerloses Tracking von minimal-invasiven Instrumenten vor und wird sowohl auf simulierten als auch realen Daten getestet. Es wird ein simulierter als auch realer Datensatz mit Ground Truth Kennzeichnung für die binäre Segmentierung von Instrument und Hintergrund erstellt. Für den simulierten Datensatz werden Bilder aus einem simulierten Instrument und realem Hintergrund zusammengesetzt. Im Falle des realen Datensatzes spricht man von der Zusammensetzung der Bilder aus einem realen Instrument und Hintergrund. Insgesamt wird auf den simulierten Daten eine Pixelgenauigkeit von 94.70 Prozent und auf den realen Daten eine Pixelgenauigkeit von 87.30 Prozent erreicht.
Motivation: Aim of this project is the automatic classification of total hip endoprosthesis (THEP) components in 2D Xray images. Revision surgeries of total hip arthroplasty (THA) are common procedures in orthopedics and trauma surgery. Currently, around 400.000 procedures per year are performed in the United States (US) alone. To achieve the best possible result, preoperative planning is crucial. Especially if parts of the current THEP system are to be retained.
Methods: First, a ground truth based on 76 X-ray images was created: We used an image processing pipeline consisting of a segmentation step performed by a convolutional neural network and a classification step performed by a support vector machine (SVM). In total, 11 classes (5 pans and 6 shafts) shall be classified.
Results: The ground truth generated was of good quality even though the initial segmentation was performed by technicians. The best segmentation results were achieved using a U-net architecture. For classification, SVM architectures performed much better than additional neural networks.
Conclusions: The overall image processing pipeline performed well, but the ground truth needs to be extended to include a broader variability of implant types and more examples per training class.
What might the attendee be able to do after being in your session?
Our work shows how to connect intra-operative devices via IEEE 11073 Service-oriented Device Connectivity (SDC).
Description of the Problem or Gap
Standardized device communication is essential for interoperability, availability of device data, and therefore for the intelligent operating room (OR) and arising solutions. The SDC standard was developed to make information from medical devices available in a uniform manner and enable interoperability. Existing devices are rarely SDC-capable and need interfaces to be interoperable via SDC.
Methods: What did you do to address the problem or gap?
We conceived an SDC-based architecture consisting of a service provider and service consumer. In our concept, the service provider is connected to the medical device and capable to translate the proprietary protocol of the device into SDC and vice versa. The service consumer is used to request or send information via the SDC protocol to the service provider and can function as a uniform bidirectional interface (e.g. for displaying or controlling). This concept was exemplarily demonstrated with the patient monitor MX800 of Philips to retrieve the device data (e.g. vital parameters) via SDC and partly for the operating light marLED X of KLS Martin Group.
Results: What was the outcome(s) of what you did to address the problem or gap?
The patient monitor MX800 was connected to a Raspberry Pi (RPi) via LAN, on which the service provider is running. The python script on the RPi establishes a connection to the monitor and translates incoming and outgoing messages from the proprietary protocol to SDC and vice versa to/from the service consumer. The service consumer is running on a laptop and acts as a simulation for different kinds of systems that want to get vital parameters or other information from the patient monitor. The operating light marLED X was connected to an RPi via USB-to-RS232. A python script on the RPi establishes a connection to the light and makes it possible via proprietary commands to get information of the light (e.g. status) and to control it (e.g. toggle the light, increment the intensity). A translation to SDC is not integrated yet.
Discussion of Results
Our practical implementation shows that medical devices can be accessed via external connections to get device data and control the device via commands. The example SDC implementation of the patient monitor MX800 makes it possible to request its data via the standardized communication protocol SDC. This is also possible for the operating light marLED X if its proprietary protocol is analyzed to be translatable to/from SDC. This would allow to control the device from an external system, or automatically depending on the status of the ongoing procedure. The advantage is, that existing intra-operative devices can be extended by a service provider which is capable of translating the proprietary protocol of the device in SDC and vice versa. This enables interoperability and an intelligent OR that, for example, is aware of all devices, their status, and data and can use this information to optimally support the surgeons and their team (e.g. provision of information, automated documentation). This interoperability allows that future innovations merely need to understand the SDC protocol instead of all vendor-dependent communication protocols.
Conclusion
Standardized device communication is essential to reach interoperability, and therefore intelligent ORs. Our contribution addresses the possibility of subsequently making medical devices SDC-capable. This may eliminate the need of understanding all the different proprietary protocols when developing new innovative solutions for the OR.
Scheduled flexibility and individualization of knowledge transfer in foundations of computer science
(2017)
The opening of the German higher education system for new target groups involves a heterogeneous composition of students as never before and face up the universities to new challenges. Due to different educational biographies, the students don't show a homogeneous level of knowledge. Furthermore, their access to course content and their individual learning methods are very diverse. The existing lack of knowledge and the very unequal study speed have a significant influence on the learning behavior and learning motivation. During the first semesters, the dropout rate is appreciably higher. The reform project gives an overview of a didactic restructuring from a formerly conventional teaching and learning concept to a stronger combination of digital offers, combined with classical lectures in the basic modules of computer science. The teaching content is adjusted to the individual requirements and knowledge. Students with different previous knowledge get the possibility to increase their knowledge in different levels of abstraction. The aim of the reform project has to point out the possibilities, also the challenges of the digital process in higher education. At the same time the question has to be explored, how far does an accompanied and self-directed learning in own speed and in own individual depth of knowledge have a positive impact on the motivation and on the study success of a learner.
This study is about estimating the reproducibility of finding palpation points of three different anatomical landmarks in the human body (Xiphoid Process and the 2 Hip Crests) to support a navigated ultrasound application. On 6 test subjects with different body mass index the three palpation points were located five times by two examiners. The deviation from the target position was calculated and correlated to the fat thickness above each palpation point. The reproducibility of the measurements had a mean error of ≈13.5 mm +- 4 mm, which seems to be sufficient for the desired application field.
Die minimal-invasive Chirurgie (MIC) entwickelt sich durch den Einsatz von medizinischen Robotern wie dem da Vinci System von Intuitive Surgical stetig weiter. Hierdurch kann eine bessere oder gleichwertige Operation bei deutlich geringerer körperlicher Belastung des Operateurs erreicht werden. Dabei entstehen jedoch neue Problemstellungen wie beispielsweise Kollision zwischen Roboterarmen und die benötigte Zeit zum Einrichten einer geeigneten Roboterkonfiguration. Daher ist eine effiziente Vorbereitung und Planung der Interventionen erforderlich. Diese Arbeit präsentiert einen Ansatz für eine verbesserte Planung mit Augmented Reality (AR) und einer Robotik Simulationssoftware (RS). Die Robotik Simulation dient zur Berechnung einer Roboterkonfiguration unter Vorgabe der Port-Positionen. Augmented Reality wird verwendet, um die berechneten Pose in der realen Umgebung zu visualisieren und somit leichter in den Operationssaal zu übertragen.
OR-Pad - Entwicklung eines Prototyps zur sterilen Informationsanzeige am OP-Situs : meeting abstract
(2019)
Hintergrund: Oftmals werden Informationen aus der Krankenakte oder von Bildgebungsverfahren nur auf recht weit vom Operationsgebiet entfernten Monitoren, außerhalb der ergonomischen Sichtachse des Operateurs, dargestellt. Dies führt dazu, dass relevante Informationen übersehen werden oder ihr Informationspotenzial nicht ausgeschöpft werden kann. In Papierform mitgenommene Notizen befinden sich während der OP außerhalb des sterilen Bereichs und sind dadurch für den Operateur nicht ohne Weiteres zugänglich. Auch bei intraoperativen Einträgen für die OP Dokumentation ist der Operateur auf die Mithilfe der Assistenz angewiesen. Durch die zusätzlichen Kommunikationswege entstehen dabei ein personeller und zeitlicher Mehraufwand und das Fehlerpotenzial nimmt zu. Das anwendungsorientierte Forschungsprojekt OR-Pad - Nutzung von portablen Informationsanzeigen im Operationssaal - soll dem Operateur zu einem verbesserten Informationsfluss verhelfen. Die Idee entstand aus der klinischen Routine der Anatomie und Urologie des Universitätsklinikums Tübingen und wird nun durch Fördermittel vom Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg sowie vom Europäischen Fonds für regionale Entwicklung an der Hochschule Reutlingen zu einem High Fidelity-Prototypen weiterentwickelt.
Ziel: Ziel des OR-Pad Projekts ist es, während einer OP zum aktuellen Zeitpunkt klinisch relevante Informationen in unmittelbarer Nähe zum Operateur darzustellen. Mithilfe des Systems soll der Informationsfluss zwischen dem Eingriff sowie dessen Vor- und Nachbereitung optimiert werden. Der Operateur soll vorab relevante Informationen, wie aktuelle Röntgenbilder oder persönliche Notizen, zur intraoperativen Anzeige auswählen können, die dann am OP-Situs auf einer sterilen Informationsanzeige dargestellt werden. Durch die Positionierung soll eine ergonomische Sichtachse sowie die direkte Interaktion mit dem System ermöglicht werden. Kontextrelevante Informationen sollen basierend auf dem aktuellen OP-Verlauf durch die Entwicklung einer Situationserkennung automatisch bereitgestellt werden. Zur Optimierung des Informationsflusses gehört ebenfalls die Unterstützung der OP-Dokumentation. Für diese sollen während des Eingriffs manuell vom Operateur sowie automatisch vom System Einträge, wie Zeitpunkte oder intraoperative Aufnahmen, erstellt werden. Aus diesen soll nach dem Eingriff die OP-Dokumentation generiert und damit der Prozess qualitativer und zeiteffizienter gestaltet werden.
Methodik: Zur Erreichung des Ziels werden zunächst die klinischen Anforderungen spezifiziert und in ein Lastenheft überführt. Hierfür werden Interviews und Beobachtungen bei mehreren Interventionen durchgeführt. Nach dem User-Centered-Designprozess werden Personas und Nutzungsszenarien entworfen und mit klinischen Projektpartnern in mehreren Iterationen evaluiert. Es gilt eine Informationsarchitektur aufzubauen, die eine Einbettung klinischer Informationssysteme sowie Bild- und Gerätedaten aus dem OP-Netzwerk erlaubt. Eine Situationserkennung, basierend auf Prozessmodellen, soll zur Abschätzung des Operationsfortschritts entwickelt werden. Zur Befestigung der Informationsanzeige sollen geeignete Haltemechanismen eingesetzt werden. Das OR-Pad System soll laufend im Lehr- und Forschungs-OP der Hochschule Reutlingen getestet und im Sinne agiler Produktentwicklung mit den klinischen Projektpartnern abgestimmt werden. Der finale Funktionsprototyp soll abschließend in den Versuchs-OPs der Anatomie Tübingen getestet und evaluiert werden.
Ergebnisse: Über eine erste Datenerhebung mittels Contextual Inquiry konnten erste Anforderungen an das OR-Pad System erfasst werden, woraus ein Low-Fidelity-Prototyp resultierte. Die Evaluation über Experteninterviews führte in die zweite Iteration, in der das Konzept entsprechend der Ergebnisse angepasst wurde. Über Hospitationen am Uniklinikum Tübingen fand eine weitere Datenerhebung zur Erstellung von Szenarien für die intraoperativen Anwendungsfälle statt. Anhand der Anforderungen wurde ein Konzept für die Benutzerschnittstelle entworfen, die im weiteren Verlauf mit den klinischen Projektpartnern evaluiert wird.
Automatic segmentation is essential for the brain tumor diagnosis, disease prognosis, and follow-up therapy of patients with gliomas. Still, accurate detection of gliomas and their sub-regions in multimodal MRI is very challenging due to the variety of scanners and imaging protocols. Over the last years, the BraTS Challenge has provided a large number of multi-institutional MRI scans as a benchmark for glioma segmentation algorithms. This paper describes our contribution to the BraTS 2022 Continuous Evaluation challenge. We propose a new ensemble of multiple deep learning frameworks namely, DeepSeg, nnU-Net, and DeepSCAN for automatic glioma boundaries detection in pre-operative MRI. It is worth noting that our ensemble models took first place in the final evaluation on the BraTS testing dataset with Dice scores of 0.9294, 0.8788, and 0.8803, and Hausdorf distance of 5.23, 13.54, and 12.05, for the whole tumor, tumor core, and enhancing tumor, respectively. Furthermore, the proposed ensemble method ranked first in the final ranking on another unseen test dataset, namely Sub-Saharan Africa dataset, achieving mean Dice scores of 0.9737, 0.9593, and 0.9022, and HD95 of 2.66, 1.72, 3.32 for the whole tumor, tumor core, and enhancing tumor, respectively.