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Sensor Fusion for Automatic Recognition of Surgical Workflows

christian_meissner

Stipendiat:
Christian Meissner

Kooperationspartner:
Neurochirurgie – Uniklinik Leipzig


Projektbeschreibung

Chirurgen und deren Assistenten verwenden zunehmend mehr Zeit mit der Bedienung und Konfiguration von medizinischen Geräten im OP. Dies bedeutet einerseits die Zunahme von Fehlerquellen und andererseits die Verschiebung des Fokus der Akteure. Um beides zu vermeiden ist es notwendig, die Steuerung der Geräte so zu automatisieren, dass diese dem OP – Personal sinnvoll assistieren. Ein solches System muss dazu immer den aktuellen Zustand bzw. die aktuelle chirurgische Aktivität im OP kennen. Vorangegangene Forschungsarbeiten beschäftigten sich mit der manuellen Aufzeichnung chirurgischer Aktionen im OP und bilden nun die Grundlage für dieses Projekt.
Ziel des Projektes ist die teilweise bzw. gänzliche Automatisierung der einzelnen Aufzeichnungen. Verschiedene Messsysteme werden genutzt, um die Aspekte der chirurgischen Aktivität automatisch zu erkennen. Probabilistische Methoden helfen Mehrdeutigkeiten aufzulösen und fehlende Informationen zu ersetzen.
 

Forschungsziele

  • automatisiertes Erfassen Chirurgischer Workflows
  • Bereitstellung von Workflow Daten für die sinnvolle Automatisierung von OP Geräten

 

Thematische Schwerpunkte der Forschungsarbeit

  • Identifizierung geeigneter Messsysteme für die Erfassung chirurgischer Aktivitäten
  • probabilistische Ansätze zur Ermittlung laufender chirurgischer Aktivitäten im OP
  • Sensor Fusion Ansätze für robuste Messsysteme

 

Bisherige Forschungsergebnisse

  • RFID basiertes System für die Erfassung der von Chirurg und Assistent genutzten Instrumente
  • Sensor basiertes System, welches aus den Bewegungen von Chirurg und Assistent die chirurgische Aktion bestimmt

 

Ausblick

Ein nächster Schritt zur automatisierten Erkennung von chirurgischen Aktivtäten wird die Erfassung der behandelten Struktur im Körper des Patienten sein. Damit vervollständigt sich die Beschreibung chirurgischer Aktivitäten, so dass diese komplett erkannt werden können.

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