Vibroakutische Sensorik zur Steuerung von medizinischen Instrumenten

• Antragstellerin: Professorin Dr. Gabriele A. Krombach
• Fachliche Zuordnung: Medizinische Physik, Biomedizinische Technik ; Nuklearmedizin, Strahlentherapie, Strahlenbiologie
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 504923173

Vibroakustische Signale, die während der Interaktion von medizinischen interventionellen Geräten (z. B. Nadeln, Biopsiesystemen, Kathetern, Greifern, interventionellen Instrumenten) mit Gewebe erzeugt werden, sollen genutzt werden, um das klinische Interventionsergebnis zu optimieren. Richtungshinweise für Punktionen sollen Fehlversuche und so die Komplikationsrate reduzieren. Unsere früheren Arbeiten auf diesem Gebiet haben gezeigt, dass die Gerätespitze (distales Ende), die in Gewebe eindringt, zu einem großen Teil für ein am proximalen Ende empfangenes Audiosignal verantwortlich ist und dass das Eindringen in verschiedene Gewebetypen die Audiosignale ändert. Durch den Aufsatz der Sensorik an das proximale Instrumentenende wird die Entwicklung von speziellen klinischen Interventionswerkzeugen überflüssig und entsprechende Sterilitätsprobleme werden reduziert. Die Forschungsarbeiten werden darauf abzielen, diese Labortechnologie für eine spezifische nadelbasierte klinische Anwendung zu adaptieren (erster usecase: Zugang zu den femoralen Gefäßen - sowohl venös als auch arteriell - mit einem hohen klinischen Nutzen für den venösen Zugang, da dieser nicht durch Palpation ertastet werden kann). Ein speziell entwickelter proximaler MEMS-Audiosensor überträgt dabei die Daten an ein Erfassungssystem, welches das Signal vorverarbeitet, relevante Merkmale über Signalverarbeitung extrahiert und wichtige Ereignisse während des Eingriffs mittels künstlicher Intelligenz charakterisiert. Wir werden dazu den klinischen Eingriff als Grundlage für die Systemmodellierung aufzeichnen. Ein wichtiger Entwicklungsschritt besteht darin, auf Basis der Ergebnisse aus bisherigen Vorversuchen an tierischen Gewebeproben ein dediziertes synthetisches Phantom zu bauen. Die Phantomsimulationen werden dann mittels „maschine learning“ modelliert und über mehrere iterative Zyklen den KI Algorithmus verbessern. Danach werden entsprechende Audiodaten aus Interventionen am Menschen aufgezeichnet und für eine nachfolgende Korrektur der Signalverarbeitung und des KI Algorithmus genutzt. Der finale Schritt besteht darin, das Verfahren durch die klinischen Nutzer am Phantom zu validieren durch einen Vergleich mit und ohne Audiotechnik (Zielgenauigkeit, Geschwindigkeit). Dieser technologische Ansatz hat ein enormes Potenzial auch in anderen angrenzenden und verbundenen Forschungsbereichen bei denen vorgegebene anatomische Strukturen zielgenau getroffen werden müssen. Über eine audiosignalbasierte Bestätigung kann z.B. die korrekte Nadellage in einer Zielläsion (zweiter usecase: Biopsie eines verdächtigen Knotens in der Brust oder Leber) bestätigt werden, so das Fehlpunktionen vermieden werden. Zusätzlich kann eine Charakterisierung verschiedener Gewebe möglicherweise zu einer Audiohistologie führen und Audio dazu genutzt werden simulierte haptische Rückmeldungen/Ereignisinformationen für eine zukünftige (semi-) autonome Roboterchirurgie/Katheterintervention zur Verfügung zu stellen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Polen
• Kooperationspartner: Professor Dr. Michael Friebe