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Mechatronically guided micro navigation for soft tissue needle insertion

Subject Area Automation, Mechatronics, Control Systems, Intelligent Technical Systems, Robotics
Image and Language Processing, Computer Graphics and Visualisation, Human Computer Interaction, Ubiquitous and Wearable Computing
Medical Physics, Biomedical Technology
Term from 2014 to 2022
Project identifier Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 240636000
 
Final Report Year 2022

Final Report Abstract

Das Einbringen von Nadeln stellt eine wichtige Option bei der minimalinvasiven und fokussierten Diagnose und Therapie in Weichgeweben dar, beispielsweise im Rahmen einer Biopsie oder der Brachytherapie. Hierbei kommt es jedoch zu teilweise erheblichen Gewebedeformationen, so dass die Lage der Nadel relativ zum Gewebe nicht der ursprünglichen Planung entspricht. In einer ersten Projektphase wurde ein mechatronischer Aufbau realisiert, mit dem die Machbarkeit der hochaufgelösten optischen Bildgebung aus der Nadel heraus untersucht wurde. Auf Basis von in die Nadel integrierten Fasern und Optiken wurde mittels optischer Kohärenztomographie das Gewebe in der Umgebung der Nadel erfasst. Mit dem Aufbau können Gewebegrenzen, Relativbewegungen zwischen Gewebestrukturen und der Nadelspitze sowie Deformationen beim Einbringen erkannt werden. In der zweiten Projektphase wurde untersucht, inwieweit sich auch die elastischen Gewebeeigenschaften aus der Nadel erfassen lassen. Einerseits korrespondieren die zwischen Nadel und Geweben wirkenden Kräfte und die Deformationen von Gewebe und Nadeln direkt zur Elastizität der Gewebe. Quantitative Aussagen zur Gewebeelastizität können daher helfen, die erwarteten Abweichungen bei der Platzierung der Nadel zu berücksichtigen. Andererseits sind die elastischen Eigenschaften teilweise auch charakteristisch für die Gewebe. Beispielsweise weisen Tumorgewebe oft eine höhere Steifigkeit auf, die somit als Hinweis auf das Erreichen der Zielstruktur dienen kann. Im Projekt ist es gelungen, erstmals zwei Ansätze zur quantitativen Elastographie aus der Nadel zu entwickeln und erfolgreich zu evaluieren. Dazu wurden auch maschinelle Lernverfahren weiterentwickelt, die erst eine effiziente Interpretation der aus realen Geweben erfassten Daten ermöglichen. Vor allem hat das Projekt damit Grundlagen betrachtet, um die Navigation beim Einbringen von Nadeln besonders mittels Robotern zu verbessern. Die prototypische Evaluierung hat aber auch gezeigt, dass die Verfahren in-vivo in Tumorgewebe funktionieren. Darüber hinaus haben sich im Projektverlauf Kooperationen zu klinischen Partnern entwickelt, die konkrete Anwendungen skizziert und bereits gemeinsam in ersten Studien untersucht haben. Beispielsweise ist es nicht selten, dass die Platzierung von Nadeln im Rahmen einer Epiduralanästhesie schwierig ist und erste Arbeiten mit Anästhesiologen vom UKE haben gezeigt, dass an der Nadelspitze erfasste Messwerte hier helfen können. Interessant ist auch eine Anwendung, die im Kontext der COVID-19 Pandemie relevant geworden ist und die post-mortale Gewebeentnahme betrifft. Gemeinsam mit dem Institut für Rechtmedizin am UKE wurde prototypisch untersucht, wie sich durch eine Roboterbiopsie minimial-infektös Gewebeproben entnehmen lassen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Navigation selbst in Leichen erheblich durch Deformationen und Verschiebungen beim Einbringen der Nadeln beeinträchtigt wird und die entwickelten Methoden praxisrelevant sind. Aus dem Projekt heraus wurde seitens MTEC ein Beitrag für den „KUKA Innovation Award 2020“ eingereicht, der als Finalist ausgewählt wurde. In diesem Rahmen konnte die Idee der Schätzung von Kräften und Gewebeeigenschaften aus der Nadel einem größeren Publikum auf der MEDICA 2020 gezeigt werden. https://www.kuka.com/de-de/future-production/konzernforschung/kuka-innovation-award/kuka-innovation-award-2020 https://www.youtube.com/watch?v=p4XBrbDkytU https://www.facebook.com/KUKADACH/posts/das-team-coneebot-aus-hamburg-hat-es-zwar-bis-ins-finale-unserer-innovationaward/961765297682373/

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