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Die Bereitstellung klinischer Informationen im Operationssaal ist ein wichtiger Aspekt zur Unterstützung des chirurgischen Teams. Die roboter-assistierte Ösophagusresektion ist ein besonders komplexer Eingriff, der Potenzial zur workflowbasierten Unterstützung bietet. Wir präsentieren erste Ergebnisse der Entwicklung eines Checklisten-Tools mit der zugrundeliegenden Modellierung des chirurgischen Workflows und Informationsbedarf der Chirurgen. Das Checklisten-Tool zeigt hierfür die durchzuführenden Schritte chronologisch an und stellt zusätzliche Informationen kontextadaptiert bereit. Eine automatische Dokumentation von Start- und Endzeiten einzelner OP-Phasen und Schritte soll zukünftige Prozessanalysen der Operation ermöglichen.
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.
Zur Unterstützung des Operateurs wird eine patientennahe Informationsanzeige entwickelt, die kontextrelevante Informationen entsprechend der aktuellen Situation bereitstellen kann. Hierfür soll eine Situationserkennung konzipiert werden, die auf unterschiedliche intraoperative Prozesse übertragen werden kann. Ziel der adaptiven Situationserkennung ist das Erkennen spezifischer Situationen durch intraoperative Informationen unterschiedlicher Datenquellen im Operationssaal. Innerhalb der Datenerhebung und -analyse wurden Anwendungsfälle für die Situationserkennung definiert sowie chirurgische Prozessmodelle erstellt, die intraoperative Ereignisse abbilden. Auf Basis dieser Informationen wurde ein Konzept entworfen, das sich zunächst auf die Erkennung abstrakter generalisierter Phasen, unabhängig vom Eingriff, fokussiert und sich Schritt für Schritt auf granulare Prozessschritte spezifizieren lässt. Diese Flexibilität soll die Übertragbarkeit des Konzepts auf intraoperative Prozesse ermöglichen und den Operateur dadurch gezielt mit kontextrelevanten Informationen unterstützen. Das Konzept wird in zukünftigen Schritten weiterentwickelt.
In der Orthopädie werden Robotersysteme bereits seit mehreren Jahren erfolgreich unterstützend eingesetzt. Dieser Ansatz erfordert die vorgelagerte Erstellung eines digitalen Modells auf Basis von medizinischen Bilddatensätzen. Die Erstellung und Überprüfung der Modelle soll in einer browserbasierten Client- Server-Anwendung erfolgen. Hierfür ist die Darstellung von zweidimensionalen und dreidimensionalen Datensätzen erforderlich. Basis dieses Papers ist die Entwicklung eines Ansatzes zur interaktiven, browserbasierten dreidimensionalen Darstellung medizinischer Planungsdaten. Die Anwendung stellt ein Proof of Concept dar, ob die bestehenden Desktopanwendungen zur Darstellung von Planungsdaten ersetzt werden können. Mit Hilfe des Frameworks AMI.js wurde die Anwendung umgesetzt. Sie erfüllt alle definierten Anforderungen und kann somit die aktuellen Desktopanwendungen ersetzen.
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.