title: Verarbeitung radiologischer Bilddaten zur Verbesserung der operativen Behandlung unfallchirurgisch-orthopädischer Patienten
Creators: name: Weidert, Simon
Publisher: name: Ludwig-Maximilians-Universität München
Year: 2024
Subjects: subject: Computer Aided Orthopaedic Surgery, 3D Printing, Artificial Intelligence, Machine Learning, Vibroarthrography, Surgical Navigation
subject: 600
subject: 610
subject: FOS: Medical and Health Sciences
valueUri: http://www.oecd.org/science/inno/38235147.pdf

description: Die dem Habilitationsprojekt zugrunde liegende Idee ist die Nutzbarmachung von medizinischen (meist radiologischen) Bilddaten für die Verbesserung der Therapie im Fachgebiet Orthopädie und Unfallchirurgie. Das größte Potential für die Generierung eines Sekundärnutzens über den eigentlichen Primärnutzen dieser Daten (z.B. Röntgendiagnostik, Diagnosestellung) hinaus bietet die Weiterverarbeitung durch digitale Systeme bzw. Software. Durch den technischen Fortschritt stehen uns mittlerweile viele dazu notwendige Komponenten zur Verfügung, seien es leistungsfähige Hardware oder Softwarekomponenten, die man weiterentwickeln kann. 

Die in dieser kumulativen Arbeit behandelten Forschungsprojekte basieren überwiegend auf folgenden Voraussetzungen für ihre Umsetzung:
1) Die medizinischen Rohdaten (z.B. Röntgenbilder oder CT (Computertomographie) / MRT (Magnetresonanztomographie)-Volumendaten) sind in großer Menge und hoher Qualität entweder bereits verfügbar, fallen bei der Behandlung der Patienten regelmäßig an oder können durch einfache technische Lösungen generiert werden. 
2) Die technologische Lösung zur Verarbeitung der Daten, um diese für eine sekundäre Verwertung verfügbar zu machen, ist entweder bereits vorhanden, kann durch Hinzufügen eigener Softwarekomponenten erweitert oder mit vergleichsmäßig wenig Aufwand selbst entwickelt werden. 
3) Die medizinische Expertise bezüglich des bisherigen Problems („problem owner“) sowie eine praxisnahe Lösungsvision kann durch enge Orientierung am klinischen Prozess generiert und in die Entwicklung des Projekts eingebracht werden.

Daraus resultiert die Notwendigkeit einer engen interdisziplinären Zusammenarbeit zumindest der Experten von Komponente 2 und 3 sowie der Zugriff auf qualitativ und quantitativ ausreichende Rohdaten (in vielen Fällen sog. DICOM Bilddaten, ein digitales medizinisches Bilddatenformat).

Die im Laufe der Jahre und durch die Weiterentwicklung unserer Arbeitsgruppe konkret identifizierten technischen Lösungsfelder im Rahmen der beschriebenen Grundidee sind:
Die Weiterverarbeitung von CT DICOM Daten zu einer 3D-Druck-Lösung für die Behandlung von Erkrankungen und Verletzungen des Skeletts
Die Entwicklung einer Methode zur Prüfung und Sicherstellung der Qualität von anatomischen 3D-Drucken zur Patientenbehandlung
Die Nutzung von radiologischen Bilddaten durch Augmented/Mixed/Virtual Reality zur Unterstützung von chirurgischen Eingriffen 
Die Evaluierung von Systemen zur Röntgenbild-basierten Computer-Assisted-Surgery im realen Operationssaal
Verwendung von radiologischen Bilddaten und 3D-Druck zur Ausbildung in der Wirbelsäulenchirurgie
Die Nutzung von KI-Methoden und Signalanalyse zur Erweiterung der Kniegelenksdiagnostik


Diese verschiedenen Fragestellungen wurden im Rahmen der Veröffentlichungen wissenschaftlich behandelt und publiziert. Dieses Manuskript soll die hier aufgeführten Arbeiten zusammenfassen und in einen Zusammenhang bringen. Dafür werden die Inhalte dieser in verständlicher Sprache zusammengefasst und mit Illustrationen versehen. Erweitert wird dies mit einer Bewertung der Ergebnisse sowie einer Einschätzung, welche Bedeutung die Arbeit für das Fachgebiet der Unfallchirurgie und Orthopädie hat.