Universitätsklinik Balgrist ROCS: SWISS

Aktuell

Im Zentrum des Projektes SWISS (Surgical Workflow In Spine Surgery) stehen die mathematische Abbildung von Wirbelsäulenoperationen und die anschliessende Bestimmung des aktuellen Operationsfortschritts auf Basis von intraoperativ gesammelten Daten.

Im Rahmen des Projekts SURGENT (Surgeon Enhancing Technologies), dem Flagship Projekt 2018 der Hochschulmedizin Zürich, werden neue Methoden zur patientenspezifischen Planung und Durchführung von Präzisionsoperationen im Bereich der Wirbelsäulen- und Neurochirurgie entwickelt. Trotz der rasanten Entwicklung von Technologien wie Augmented Reality und Artificial Intelligence, hat ein Chirurg während einer Operation heute nahezu die gleiche Unterstützung wie vor zehn Jahren. Informationen bezieht er einerseits von seiner eigenen Sensorik, Haptik und Erfahrung und andererseits von konventioneller Bildgebung wie z.B. intraoperativer Röntgenbilder und Monitoren. Dank den jüngsten Fortschritten bei holographischen Brillen können wir die Wahrnehmung der Chirurgen um eine Dimension ergänzen.

Als Teilprojekt von SURGENT betrachtet SWISS den Anwendungsfall der automatischen Bestimmung des Operationsfortschritts bei Wirbelsäulenversteifungen.

Das Sichtfeld der Chirurgen wird um Hologramme erweitert, welche fix im Raum oder relativ zum Patienten dargestellt werden können. Diese Technologie hat das Potenzial, einzelne Schritte einer Operation sowohl schneller, als auch sicherer zu machen. Mit einem Algorithmus, welcher seine Umgebung versteht und den Fortschritt einer Operation ermitteln kann, könnten beispielsweise Fehler frühzeitig erkannt, schwierige Schritte mit Hologrammen begleitet oder junge Chirurgen angeleitet werden. All dies trägt zur Vermeidung von Fehlern im Operationssaal und somit zu erhöhter Patientensicherheit bei.

Ziel von SWISS ist daher die Entwicklung von Computermethoden, welche mit Hilfe von intraoperativ gesammelten Daten Rückschlüsse auf ihre Umgebung machen können. Das schliesst nicht nur die kontinuierliche Beobachtung des Operationssaals mit ein, sondern auch die Bestimmung des aktuellen Fortschritts einer Operation. So können holographische Information genau zu dem Zeitpunkt an den Chirurgen getragen werden, zu welchem er sie benötigt.

Ausblick

In der Pilotphase des Projekts liegt der Fokus in der Generierung von Datenmaterial, wie auch in der Implementierung von existierenden Methoden zur Objekterkennung. Beispielsweise wurden bereits bestehende echtzeitfähige neurale Netzwerke auf intraoperative Bilddaten trainiert, um semantische Informationen der Operation zu erhalten. Im folgenden Bild aus einer Operation beispielsweise erkennt ein Algorithmus was für Objekte der Chirurg gerade sieht. Der Algorithmus erkennt nicht nur die Wunde und den Schraubenzieher in der Hand des Assistenten. Er kann auch unterscheiden, ob eine Schraube bereits in den Knochen gesetzt wurde oder nicht. Mit diesen Informationen kann ein intelligentes System auf die aktuellen Phase der Operation schliessen und den Chirurgen bei Bedarf unterstützen.