Willkommen
Willkommen auf der Webseite des Surgical Instrument Checkers, kurz SIC. Im Folgenden wird beschrieben, wieso wir uns genau für dies Projekt entschieden haben und was am Ende das große Ziel sein soll. Ebenso kann man sich einen kurzen Überblick über die Benutzeroberfläche und die Projektmitglieder verschaffen.
For the English version please click on the flag below:
Ausgangslage
Technik spielt in der Medizin heutzutage eine immer größer werdende Rolle und so sind auch im Bereich der Chirurgie technische Anwendungen und Hilfsmittel nicht mehr wegzudenken. Trotz des technischen Aufwandes und des ärztlichen Know-hows kommt es in seltenen Fällen vor, dass ein Operationsbesteck für den Eingriff nicht vorbereitet wird oder gar anschließend im Patienten verbleibt. Genau dies soll durch eine technische Lösung zukünftig verhindert werden.
In der links-stehenden Statistik der OECD aus dem Jahre 2011, wird gezeigt, wieviel Bestecke pro 100.000 Krankenhausentlassungen im menschlichen Körper vergessen werden. Der europaweite Durchschnitt liegt dabei bei 3,8 Bestecken. Die Schweiz liegt mit großen Abstand an der Spitze, dort werden pro 100.000 Entlassungen 11,6 Bestecke in Patienten vergessen. Das Aktionsbündnis für Patientensicherheit schätzt, dass in Deutschland ca. 600 - 700 Personen pro Jahr an den Folgen solch eines Fehlers sterben.
Zielsetzung
Mit dem Surgical Instruments Checker sollen anhand von Kameraaufnahmen die Operationswerkzeuge vor und nach einer Operation erkannt und auf ihre Vollständigkeit hin mit der Entwicklungssoftware MATLAB überprüft werden. Bei Unvollständigkeit soll ein Alarm ausgelöst und das fehlende Besteck ausgewiesen werden. Daten wie die Operationsmethode, der Name des Chirurgen und das erforderliche Operationsbesteck werden in einer Datenbank verwaltet.
Systemübersicht
Benutzeroberfläche
Auf der Startseite kann die Operationsmethode ausgewählt und der Namen mit einem Doppelklick eingegeben werden. Ebenso muss hier angegeben werden, ob das Besteck auf zwei Tischen (sauberes und verwendetes Besteck getrennt) oder auf einem Tisch platziert sind. Auch das Datum wird hier angezeigt. Mit dem Next-Button gelangt man zur Übersicht der benötigten Bestecke.
Hat man zum Beispiel, wie hier zu sehen ist, die Stent-Methode ausgewählt, so werden alle dafür benötigten Bestecke aufgelistet. Wenn nötig ist es auch möglich die Anzahl der Operationswerkzeuge zu ändern. Über den Next-Button gelangt man zur eigentlichen Bestecküberprüfung.
Wird auf der Startseite die gewünschte Methode nicht gefunden, so kann über den Create own method-Button eine benutzerdefinierte Operationsmethode erstellt werden. Dabei muss der Name des Chirurgen und der Name der Methode eingetragen werden. Über die beiden Tabellen auf der rechten Seite wird die Besteckauswahl getroffen.
Bei diesem Bildschirm kann sowohl die Operationsmethode als auch der Namen noch einmal
überprüft werden. Hier haben wir die Bilder zuvor mit der Industriekamera aufgenommen.
Mit Start Detection können die Werkzeuge auf ihre Vollständigkeit hin überprüft
werden. Dies geschieht in diesem Programm mittels Filterung und
Kreuzkorrelation. Über den End-Button gelangt man weiter.
Nach dem Betätigen des End-Buttons gelangt man zu Ende. Vor dem Speichern hat man noch einmal die Möglichkeit das benötigte Besteck zu kontrollieren und es wird mittels dem Control-Button auf seine Vollständigkeit überprüft. Solle ein Besteck fehlen, so erscheint ein Fenster, in welchem der Anwender davor gewarnt wird. Mittels Save-Button werden die Daten gespeichert und man gelangt zurück zum Startbildschirm.
Über den Data-Button auf der Startseite gelangt man zu den bereits durchgeführten Operationen. Dort wird das Datum, der operierende Chirurg, sowie die ausgewählte Operationsmethode aufgelistet.
Realisierung
Um eine möglichst robuste Detektion zu garantieren, wurden drei unterschiedliche Methoden mithilfe der Entwicklungssoftware MATLAB entwickelt, mit welchen die Operationsbestecke erkannt und auf ihre Vollständigkeit hin überprüft werden. Die drei unterschiedlichen Methoden werden im folgenden näher beschrieben und weisen jeweils verschiedene Vor- und Nachteile auf.
Matching Points
Eine Variante, um die Operationsbestecke zu detektieren, ist die Matching Points Methode. Dabei werden Bilder der einzelnen Operationswerkzeuge benötigt, welche dann in einem Gruppenbild gesucht werden. Implementiert wird dies mithilfe sogenannter SURF- und BRSIK-Features. Diese vergleichen die markantesten Punkte der beiden Bilder miteinander. Rotationen und Skalenänderungen spielen hierbei keine Rolle.
Kreuzkorrelation
Die zweite Art der Detektion erfolgt mithilfe der Kreuzkorrelation. Wie bei den Matching Points werden Einzelbilder der Bestecke verwendet, die dann im Gruppenbild gefunden werden sollen. Kreuzkorrelation funktioniert vereinfacht so, dass das Besteckbild über das gesamte Bild bewegt wird und für jede Platzierung wird der Korrelationskoeffizient berechnet. Dieser kann dabei Werte zwischen 0 und 1 annehmen. 1 heißt, dass die Bilder exakt übereinstimmen und 0 stellt die größte Abweichung dar. Auch diese Methode ist robust gegenüber Rotationen und Skalenänderungen.
Generalized Hough Transformation
Die letzte Methode ist die generalisierte Hough Transformation. Dafür wird wieder mit Einzelbildern der Operationsbestecke gearbeitet. Im ersten Schritt wird der Mittelpunkt und die Gradienten der Eckpunkte berechnet. Wenn diese Informationen gespeichert sind, kann das Werkzeug in einem anderen Bild erkannt werden. Im neuen Bild wird der noch unbekannte Mittelpunkt des OP-Besteckes mithilfe der Gradienten ermittelt. Der Punkt, auf welchen die meisten Gradienten zeigen, ist der neue Mittelpunkt und das Besteck wurde erkannt. Wie bereits bei den beiden Varianten zuvor, haben auch hier Skalen- und Rotationsänderungen keinen Einfluss.
Teammitglieder
Vanessa Di Vora
Benutzeroberfläche
Intensitätsbasierte ObjekterkennungIrina Dobrianski
Bilderfassung
Dipl.-Ing. Dr. techn. Pierre Elbischger
Projektbetreuer
Bildverarbeitung