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SFB/Transregio 125 - Cognition-Guided Surgery – Wissens- und modellbasierte Chirurgie

SFB/Transregio 125 - Cognition-Guided Surgery – Wissens- und modellbasierte Chirurgie
Ansprechpartner:

Dipl.-Ing. Jessica Hutzl

Links:
Projektgruppe:

Kognitive Medizintechnik (CoMeT)

Förderung:

DFG

Partner:

UniversitätsKlinikum Heidelberg,

Deutsches Krebsforschungszentrum

Starttermin:

07/2012

Endtermin:

06/2016

Die Vision des SFB/Transregio „Cognition-Guided Surgery“ ist ein technisches kognitives System, das ähnlich einem menschlichen Assistenten mitdenkt und den Chirurgen unterstützt. Das System wird dafür prä-, intra- und postoperative Informationen verknüpfen und wissensbasiert interpretieren. Dies bedeutet, dass das System kontinuierlich den Behandlungsablauf wahrnimmt und die relevanten Daten sammelt (Perzeption). Unter Einbeziehung von Fakten- und insbesondere Erfahrungswissen (Wissensbasis) erkennt das System anhand dieser Daten die aktuelle Situation (Interpretation) und führt ggf. eine geeignete Handlung aus. Dies bedeutet beispielsweise die Simulation eines Resektionsvorschlages an der Leber oder die Visualisierung der individuellen Risiko- und Zielstrukturen für die sichere Durchführung des nächsten Operationsschritts (Aktion). Das Ergebnis wird im Sinne eines Lernprozesses in die Wissensbasis rückgeführt und steht als Erfahrungswissen beim nächsten Einsatz zur Verfügung.

Für die Umsetzung des Forschungsprogramms wird der SFB/Transregio „Cognition-Guided Surgery“ in eine Plattform, bestehend aus einem Informatikbereich und einem Radiologiebereich, sowie drei medizinische Anwendungsbereiche gegliedert. Dabei nimmt das IPR einen Teil im Informatikbereich (Robotik) ein.

Die Vision des Projekts I05 ist ein physischer Cognitive Surgical Assistant (CoSA), der aus dem Verhalten des Chirurgen lernt, seinen Assistenzbedarf erkennt und ihm, ähnlich einem menschlichen Assistenten, kontextsensitiv und unaufdringlich assistiert.
In der ersten Förderphase wurde beispielhaft für die Rektumchirurgie eine autonome Robotersteuerung für die laparoskopische Kamera mit optimierter Trokarpositionierung entwickelt.
Hier konnte gezeigt werden, wie historische Operationsverläufe für die Optimierung der Trokarpunkte in der Laparoskopie genutzt werden können. Eine Wissensbasis semantisch annotierter chirurgischer Handlungen ermöglichte es erstmals, eine kontextsensitive, autonome Kameraführung zu realisieren, die aus chirurgischer Erfahrung lernt.
In Zukunft soll einerseits die Chirurg-Roboter-Kooperation und andererseits die kognitive Robotersteuerung unter Einsatz neuer semantischer Technologien vertieft werden.