Patientenspezifischer, strahlungsarmer Trainingsaufbau für die Aortenaneurysma-Reparatur

• Antragsteller: Professor Dr. Bernhard Dorweiler; Anirban Mukhopadhyay, Ph.D.; Professor Dr.-Ing. Robert Heinrich Schmitt
• Fachliche Zuordnung: Herz- und Gefäßchirurgie ; Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung seit 2025
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 551593073

Die konventionelle Behandlungsstrategie für abdominale Aorten-Aneurysmen ist die endovaskuläre Aortenreparatur (EVAR). Bei diesem minimalinvasiven Eingriff wird eine Stützstruktur (Stent) in dem Aneurysma platziert, um durch eine Flussunterbrechung des Blutes im Aneurysma eine Verklumpung und damit einen Verschluss des Aneurysmas zu erzeugen. Das Training sowie die Operation für EVAR ist mit einer hohen Strahlenbelastung für den PatientInnen und den ChirurgInnen verbunden. Das Ziel dieses Vorhabens ist die Entwicklung eines Trainings- sowie Operationsprozesses mit reduzierter Strahlenbelastung durch Röntgenfluoroskopie. Dafür wird der konventionelle Eingriff durch elektromagnetisches Tracking unterstützt, wodurch die Anzahl der benötigten Röntgenbilder für die fluoroskopische Navigation reduziert wird. Um den Eingriff möglichst nah an der Anatomie der PatientInnen trainieren zu können, werden patientenindividuelle Aortenmodelle mittels 3D Druck hergestellt. Während des Trainings werden alle Handgriffe der ChirurgInnen gefilmt. Aus diesen Videobildern werden mit Generative Adversarial Networks (GAN) künstliche Fluoroskopiebilder erzeugt, die den ChirurgInnen anstatt von Röntgenbildern zur Navigation zur Verfügung gestellt werden. Um die Zeit für die Analyse der Trainingsvideos zu reduzieren, wird ein Machine Learning Algorithmus trainiert, der die Videos automatisiert auswertet und den ChirurgInnen ein Feedback gibt. Die Risiken des strahlungsarmen Operationsprozesses im Vergleich zum strahlungsfreien Trainingsprozess werden anhand eines Kennzahlensystems bewertet, um sicherzustellen, dass das Risiko für PatientInnen und ChirurgInnen verglichen mit der konventionellen Operation reduziert werden kann.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen