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Projekt
KI-gestütztes computer-assistiertes Planungsassistenzsystem für die Herzchirurgie (heartCAAS)
Antragsteller
Professor Dr. Leonid Goubergrits; Professor Dr. Christoph Knosalla
Fachliche Zuordnung
Mechanik
Förderung
Förderung seit 2025
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 564319982
Aus ingenieurwissenschaftlicher Sicht ist das Herz eine Muskelverdrängerpumpe. Funktionsstörungen dieser Pumpe, die durch strukturelle Herzkrankheiten verursacht werden, haben lebensbedrohliche Folgen mit einer schlechten klinischen Prognose für die Patienten. Herzkrankheiten führen häufig zu einem Umbau und einer gestörten Kontraktion der linken Herzkammer. Eine gängige Behandlungsmöglichkeit ist die chirurgische Rekonstruktion des linken Ventrikels. Bei der Operation am offenen Herzen wird der gestörte Bereich des linken Ventrikels identifiziert und entfernt, um die Form sowie die Pumpfunktion des Herzens wiederherzustellen. Die Rekonstruktion ist eine multifaktorielle, patientenindividuelle Designoptimierungsaufgabe, die von Größe, Form und Kontraktilität des erkrankten Herzens beeinflusst wird. Im Gegensatz zu rein ingenieurtechnischen Systemen besteht die Herausforderung der Designoptimierung des Herzens darin, dass eine inkrementelle, iterative Optimierung nicht möglich ist. Eine optimale Behandlungsplanung ist jedoch für den Patienten unerlässlich. Bislang gibt es nur rudimentäre Planungswerkzeuge für solche Herzoperation. Es gibt keine fortschrittlichen und physikbasierten Modelle. In diesem Projekt wollen wir unser klinisches und ingenieurwissenschaftliches Fachwissen kombinieren, um ein computergestütztes Planungsassistenzsystem zu entwickeln, das eine fortschrittliche Behandlungsplanung für die Rekonstruktion des linken Ventrikels ermöglicht. Ein solches Assistenzsystem erfordert verschiedene Modellkomponenten, darunter reduzierte, physik- und daten-basierte Modelle. Zentraler Bestandteil wird ein virtuelles Operationsmodell sein, das den klinischen Ablauf der Operation Schritt für Schritt nachbildet. Dazu gehören die Identifizierung und Entfernung von vernarbten Herzwandregionen, die Modellierung von Nähten zum Verschließen des geöffneten Herzens und die Schätzung der postoperativen kontraktilen Bewegung. Um klinisch vertretbare Rechenzeiten zu erreichen, werden diese Schritte der Operation mit modernsten Methoden (graphische neuronale Netze und positionsbasierte Dynamik) modelliert. Zusätzlich zur Formoptimierung nach klinischen Richtlinien wollen wir aus der Analyse der Herzmechanik Behandlungsempfehlungen ableiten. Dafür werden bereits etablierte Verfahren zur Berechnung der intraventrikulären Hämodynamik und der Mechanik des Herzmuskels mit Hilfe der numerischen Strömungsmechanik bzw. der Finite-Elemente-Methode verwendet. Zuletzt wird ein neuronales Netz auf retrospektiven Daten trainiert, um das mittelfristige Behandlungsergebnis anhand der verbesserten Patientensymptome vorherzusagen. Am Ende dieses Projekts wird ein Arbeitsablauf für die virtuelle Behandlungsplanung stehen, der datengetriebene Methoden und konventionelle Analysen der Biomechanik kombiniert, um über den Stand der Technik im Systemdesign der Herzchirurgie hinauszugehen. Damit wird ein Benchmark-Prozess etabliert, der eine Optimierung der Behandlung ermöglicht.
DFG-Verfahren
Schwerpunktprogramme
Mitverantwortlich(e)
Dr. Natalia Solowjowa
