Organsegmentierung auf Expertenniveau

Programme, die mit großen Mengen hochwertiger Beispiel-Daten trainiert wurden, identifizieren Organe und weitere Strukturen ähnlich gut wie erfahrene Operateure. Dies zeigt eine Studie von Forschenden der Hochschulmedizin Dresden, am NCT/UCC Dresden, EKFZ und CeTI. Im kommenden Jahr soll das System erstmals im Operationssaal getestet werden. Künftig könnte es dazu beitragen, das Komplikationsrisiko zu senken. Die Studie wurde im International Journal of Surgery veröffentlicht. 

Wenn anatomische Strukturen während eines chirurgischen Eingriffs nicht erkannt oder falsch interpretiert werden, kann dies zu Komplikationen führen. Bei minimalinvasiven Operationen im Bauchraum, die durch kleine Zugänge und anhand der Videobilder der Operationskamera erfolgen, zählt diese Art von Fehlern zu den häufigsten Komplikationsrisiken. Intelligente Computerprogramme könnten Chirurgen bei der Erkennung wichtiger Strukturen künftig unterstützen, wie eine Dresdner Studie von Forschenden der Hochschulmedizin Dresden, am Nationalen Centrum für Tumorerkrankungen Dresden (NCT/UCC), am Else Kröner Fresenius Zentrum für Digitale Gesundheit (EKFZ) sowie am Zentrum für taktiles Internet mit Mensch-Maschine-Interaktion (CeTI) der TU Dresden zeigt. 

Beispielbilder der einzelnen anatomischen Strukturen. Links das Rohbild, rechts daneben jeweils die drei pixelweisen Annotationen und die zusammengeführte Annotation. Ganz rechts ist die endgültige überprüfte Segmentierung zu sehen. Die drei Annotationen sind als rote, grüne und blaue Linien dargestellt. Die zusammengeführte Version und die endgültige überprüfte Segmentierung werden als weiße, transparente Flächen dargestellt.

Bildquelle: Carstens et al., Scientific Data 2023 (CC BY 4.0)

Im Rahmen der Studie wurden die Programme darauf trainiert, elf für Darmkrebsoperationen besonders relevante Strukturen – wie Harnleiter, Bauchspeicheldrüse, Dünndarm oder Dickdarm – zu erkennen. Anschließend testeten die Forschenden die Leistungsfähigkeit des Programms am Beispiel der Erkennung der Bauchspeicheldrüse im Vergleich mit 28 menschlichen Probanden. Die künstliche Intelligenz erkannte das Organ hierbei ähnlich gut wie zwei Chirurgen mit mehr als zehn Jahren Erfahrung in minimalinvasiver Chirurgie. Alle anderen menschlichen Probanden schnitten schlechter ab. „Unsere Studie ist eine der ersten, die im direkten Vergleich zwischen Mensch und Maschine zeigt, dass intelligente Assistenzsysteme anatomische Gegebenheiten auf klinisch relevantem Niveau identifizieren. Das ist ein vielversprechendes Ergebnis, das wir künftig unter realen Operationsbedingungen weiter testen wollen“, betont Erstautorin Dr. Fiona Kolbinger von der Klinik für Viszeral-, Thorax- und Gefäßchirurgie des Universitätsklinikums Dresden und Clinician Scientist am EKFZ. 

Für das Training der Algorithmen nutzten die Forschenden einen eigenen Datensatz aus über 13.000 markierten Einzelbildern aus minimalinvasiven Operationen im Bauchraum. „Qualitativ hochwertige Trainingsdaten in ausreichender Zahl sind eine der wichtigsten Voraussetzungen für die Entwicklung chirurgischer Assistenzsysteme und zugleich äußerst rar. Wir haben einen der umfangreichsten Datensätze erstellt, bei dem verschiedene Organe im Bauchraum pixelgenau durch medizinische Experten markiert sind. Die Daten sind für alle Forschenden frei zugänglich“, erklärt Prof. Stefanie Speidel, Leiterin der Abteilung Translationale Chirurgische Onkologie am NCT/UCC.

Basierend auf den aktuellen Untersuchungsergebnissen soll das System ab dem kommenden Jahr erstmals im Operationssaal getestet werden. Bei 15 robotergestützten minimalinvasiven Eingriffen bei Enddarmkrebs werden Chirurgen dann parallel zum Video der Operationskamera Bilder aus dem Körperinneren sehen, auf denen wichtige Strukturen mithilfe des entwickelten Computerprogramms markiert sind. Voraussetzung ist eine entsprechende Einwilligung des jeweiligen Patienten. „Wir wollen zunächst evaluieren, ob die Operateure während des Eingriffs gut mit den eingeblendeten Hilfestellungen zurechtkommen. Diese werden nahezu in Echtzeit angezeigt, was eine große Stärke unseres Systems ist“, sagt Letztautor Dr. Sebastian Bodenstedt von NCT/UCC und CeTI. 

Wenn weitere klinische Studien positiv verlaufen, könnten die für Chirurgen relevanten Zusatzinformationen künftig direkt in die Videobilder der Operationskamera eingeblendet werden. „Dies könnte in Zukunft dazu beitragen, dass die Qualität einer Operation weniger stark als bisher von der Erfahrung des chirurgischen Teams abhängt. Sehr erfahrene Chirurgen erkennen auch diffizile anatomische Strukturen problemlos. Intelligente computerbasierte Systeme sollen dieses Wissen auch Kollegen an Zentren mit weniger chirurgischer Expertise beziehungsweise Erfahrung zur Verfügung stellen“, betont Prof. Jürgen Weitz, Direktor der Klinik für Viszeral-, Thorax- und Gefäßchirurgie des Universitätsklinikums Dresden. „Das Ziel, Operationsrisiken zu reduzieren und die Sicherheit von Patienten weiter zu erhöhen, ist uns als Hochschulmedizin Dresden ein großes Anliegen. Wir freuen uns, dass von Dresdner Forschenden in diesem Bereich wichtige Impulse ausgehen“, betont Prof. Michael Albrecht, Medizinischer Vorstand des Universitätsklinikums Dresden.

Quelle: Nationales Centrum für Tumorerkrankungen Dresden

31.08.2023

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