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Automatische intraoperative Überwachung der Facialisfunktion

Fachliche Zuordnung Klinische Neurologie; Neurochirurgie und Neuroradiologie
Förderung Förderung von 2019 bis 2024
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 415584518
 
Das Ziel der vorgestellten Studie ist die Umsetzung eines Prototypen für die automatische Detektion pathologischer A-Train-Muster im Fazialis-EMG. Die Erfassung dieser Aktivität erlaubt die intraoperative Erkennung drohender Nervenschäden und somit die Vermeidung postoperativer Facialisparesen.Das Verfahren wurde im Rahmen eines vorausgehenden DFG-Projekts entwickelt. Die Implementierung des Prototyps soll zusammen mit der inomed GmbH als Industriepartner erfolgen.Zunächst wird dazu eine Testplattform implementiert, die eine Testung und Validierung der zu entwickelnden Komponenten und schließlich des Gesamtsystems erlaubt. Hierzu stehen Datensätze von über 100 Patienten zur Verfügung, die sich im Rahmen des vorausgehenden Projekts aufgrund eines Vestibularisschwannoms einer OP unterzogen. Die Daten enthalten unterschiedliche A-Train-Mengen; der prä- und postoperative Paresegrad wurde konsistent evaluiert und dokumentiert. Auf dieser Basis wird die Detektionsmethode reimplementiert und optimiert. Parallel werden Daten mit der Hardware aufgezeichnet, die im späteren Prototyp zum Einsatz kommen wird. Die Analyse dieser Daten und der Vergleich mit der Testplattform ermöglicht weitere, hardwarespezifische Anpassungen des Verfahrens. Schließlich erfolgt die Implementierung eines ersten Prototypen, der intraoperativ, parallel zu Routineableitungen evaluiert werden kann. Abschließend wird der finale Prototyp CE-konform implementiert. In der Folge des beantragten Projekts soll der Prototyp dann zum zertifizierten und marktfähigen Medizinprodukt weiterentwickelt werden. Dieses würde zusätzlich eine multizentrische Studie zum A-Train-Monitoring bei Eingriffen im Kleinhirnbrückenwinkel ermöglichen.
DFG-Verfahren Sachbeihilfen (Transferprojekt)
Anwendungspartner inomed Medizintechnik GmbH
Mitverantwortlich Professor Dr. Julian Prell
 
 

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