Ansprechperson: Dr. Steffen Buschschlüter
Projektbeschreibung
In vielen medizinischen Disziplinen ist die intraoperative Tumordifferenzierung eine herausfordernde Problemstellung, die viel Fachwissen, Intuition und technologischen Aufwand erfordert. Besonders in der Neurochirurgie ist die präzise Unterscheidung von gesundem Gewebe und Tumor zwingend notwendig, da eine unbeabsichtigte Resektion von gesundem Hirngewebe oder Blutgefäßen mit erheblichen Konsequenzen einhergehen. Vorarbeiten und Erfahrungen zeigen, dass Tumore und gesundes Hirngewebe jedoch hinsichtlich ihrer mechanischen Eigenschaften deutliche Unterschiede aufweisen.
Eine Arbeitsgruppe unter der Leitung von Prof. Floris Ernst am Institut für Robotik und Kognitive Systeme der Universität zu Lübeck verfolgt nun das Ziel, mit Hilfe von maschinellen Lernverfahren Gewebe intraoperativ zu vermessen und eine Tumorranderkennung zu ermöglichen. Im Rahmen des KI-SIGS-Anwendungsprojektes „Intelligenter Ultraschall-Aspirator“ kooperiert die Arbeitsgruppe mit der Klinik für Neurochirurgie des UKSH und der Söring GmbH. In diesem dreijährigen Forschungsprojekt werden intraoperative Daten wie Gewebefestigkeiten und MRT-Informationen gesammelt und mit histologischen Untersuchungen von Gewebeproben kombiniert. Die so generierten Trainingsdaten ermöglichen die Entwicklung einer auf maschinellem Lernen basierenden Online-Detektion des Gewebetyps verbunden mit der Möglichkeit innovativer Assistenzfunktionen für die Neurochirurgie. Die Gewebeerkennung soll im Zuge des Projektes testweise in Produkte der Söring GmbH implementiert und klinisch am UKSH erprobt werden.
Projektposter
Publikationen
2021
Niclas Bockelmann, Denise Kesslau, M. Bonsanto, Steffen Buschschlüter and Floris Ernst, Towards machine learning-based tissue differentiation using an ultrasonic aspirator, in: CARS 2021: computer assisted radiology and surgery proceedings of the 35th international Congress and exhibition Munich, Germany, June 21–25, 2021, pages 107-108, 2021
2022
1) Niclas Bockelmann, Daniel Schetelig, M. Bonsanto, Steffen Buschschlüter and Floris Ernst, Intelligent ultrasonic-aspirator for CNS/ tumor tissue differentiation – a feasibility study using machine learning, in: 73. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Neurochirurgie (DGNC), Joint Meeting mit der Griechischen Gesellschaft für Neurochirurgie, Köln, 2022
2) Niclas Bockelmann, Daniel Schetelig, Denise Kesslau, Steffen Buschschlüter, Floris Ernst and M. Bonsanto, Toward intraoperative tissue classification: exploiting signal feedback from an ultrasonic aspirator for brain tissue differentiation (2022), in: International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery