Projektdetails
Beschreibung
In diesem interdisziplinären Forschungsprojekt der Informatik und der Medizin soll ein umfassendes bildgestütztes Tool für die Kopf- und Halschirurgie mit dem Hauptfokus auf Unterkiefer- und Mittelgesichtsfrakturen entwickelt werden. Das Tool soll die behandelnden Ärztinnen und Ärzte in allen medizinischen Phasen (Diagnose, Operationsplanung, Durchführung und Kontrolle) unterstützen und in der Lehre Anwendung finden. Ein zentraler Punkt des Projekts liegt in der Entwicklung eines Algorithmus zur halb- automatischen und automatischen Segmentierung von knöchernen Strukturen und Weichgewebe auf Basis von CT- und MRT-Datensätzen. Die Segmentierung ermöglicht die dreidimensionale Lokalisierung, Quantifizierung und Visualisierung von biologischen Strukturen in kürzester Zeit. Basierend auf radiologischen Bilddaten aus der klinischen Routine können Behandlungsdiagnosen rasch visualisiert und chirurgische Planungsvorgänge oder operative Behandlungsoptionen simuliert werden. Außerdem wird die Simulation von postoperativen Ergebnissen bereits präoperativ fotorealistisch dargestellt. Dies findet vor allem in der Reposition von knöchernen Strukturen, in der Rekonstruktion von Gesichtsdefekten und in der Entfernung von Tumoren in Gebieten mit komplexer Anatomie Anwendung. Des Weitern in der Entwicklung von patientenindividuellen dreidimensionalen Implantaten, die hausintern 3D gedruckt werden sollen, um sie mit den extern gefertigten zu vergleichen und für den klinischen Einsatz zu testen. Weiterhin soll das medizinische Personal auch während des Eingriffs in Echtzeit durch interaktive Navigation unterstützt werden. Mittels Augmented Reality werden virtuelle, computergenerierte Objekte in das reale, aktuelle Zustandsbild integriert. Mit dieser Anwendung sollen operative Komplikationen reduziert und ein erfolgreiches Operationsergebnis durch einen prä- oder intraoperativ simulierten Operationsablauf sichergestellt werden. Die Anzahl an notwendigen Korrekturoperationen und die benötigte Operationszeit kann dadurch reduziert sowie eine höhere Überlebensrate der Patienten sichergestellt werden. Zusätzlich soll die Anwendung in Kombination mit einer Virtual Reality-Brille zum virtuellen Training von Operationen während der Ausbildung zum Einsatz kommen. Ziel des Projekts ist die Schaffung einer Open Source-Anwendung als Basis, zum Aufbau und Weiterentwicklung an den teilnehmenden Universitäten. Vergleichbare Anwendungen sind derzeit mit strengen Lizenzen geschützt und der universitären Forschung nicht uneingeschränkt zugänglich. Die bislang zur Verfügung stehende Software ist für eine Anwendung in der klinischen Praxis nicht ausreichend funktionsstabil und weist eine hohe Fehleranfälligkeit auf. Zusätzlich ist deren Nutzung mit hohem finanziellen Aufwand verbunden, sodass eine verbreitete Anwendung nicht möglich ist. Augmented Reality in der klinischen Praxis ist ein wichtiges Thema der aktuellen chirurgischen Forschung und kann von Universitäten in der modernen Medizin nicht ignoriert werden.
| Status | Abgeschlossen |
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| Tatsächlicher Beginn/ -es Ende | 1/07/18 → 30/06/21 |
Fingerprint
Erkunden Sie die Forschungsthemen, die von diesem Projekt angesprochen werden. Diese Bezeichnungen werden den ihnen zugrunde liegenden Bewilligungen/Fördermitteln entsprechend generiert. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.
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Augmented Reality for Head and Neck Carcinoma Imaging: Description and Feasibility of an Instant Calibration, Markerless Approach
Schwarz-Gsaxner, C., Pepe, A., Li, J., Ibrahimpasic, U., Wallner, J., Schmalstieg, D. & Egger, J., März 2021, in: Computer Methods and Programs in Biomedicine. 200, 105854.Publikation: Beitrag in einer Fachzeitschrift › Artikel › Begutachtung
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Depth-Awareness in a System for Mixed-Reality Aided Surgical Procedures
Sylos Labini, M., Gsaxner, C., Pepe, A., Wallner, J., Egger, J. & Bevilacqua, V., 2019, Intelligent Computing Methodologies - 15th International Conference, ICIC 2019, Proceedings. Huang, Z.-K., Hussain, A. & Huang, D.-S. (Hrsg.). Springer Verlag Heidelberg, S. 716-726 11 S. (Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics); Band 11645 LNAI).Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in einem Konferenzband › Begutachtung
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Pattern Recognition and Mixed Reality for Computer-Aided Maxillofacial Surgery and Oncological Assessment
Pepe, A., Trotta, G. F., Gsaxner, C., Schmalstieg, D., Wallner, J., Egger, J. & Bevilacqua, V., 2019, BMEiCON 2018 - 11th Biomedical Engineering International Conference. 8609921Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in einem Konferenzband › Begutachtung
Auszeichnungen
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Runners Up For Best Paper Award at MICCAI
Schwarz-Gsaxner, C. (Empfänger/-in), Okt. 2019
Auszeichnung: Preise / Medaillen / Ehrungen
Aktivitäten
- 3 Vortrag bei Konferenz oder Fachtagung
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Single-Shot Deep Volumetric Regression for Mobile Medical Augmented Reality
Schwarz-Gsaxner, C. (Redner/in)
4 Okt. 2020Aktivität: Vortrag oder Präsentation › Vortrag bei Konferenz oder Fachtagung › Science to science
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PET-Train: Automatic Ground Truth Generation from PET Acquisitions for Urinary Bladder Segmentation in CT Images using Deep Learning
Pepe, A. (Redner/in)
2018Aktivität: Vortrag oder Präsentation › Vortrag bei Konferenz oder Fachtagung › Science to science
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Pattern Recognition and Mixed Reality for Computer-Aided Maxillofacial Surgery and Oncological Assessment
Pepe, A. (Redner/in)
21 Nov. 2018 → 24 Nov. 2018Aktivität: Vortrag oder Präsentation › Vortrag bei Konferenz oder Fachtagung › Science to science