Das Projekt ARAILIS soll erweiterte Realität (AR) sowie künstliche Intelligenz (AI) für chirurgische Eingriffe nutzbar machen, um minimalinvasive Operationen durch eine Kombination aus prä- und intraoperativen Daten zu verbessern.
Mithilfe von präoperativen Daten aus CT-, MRT- oder Ultraschallaufnahmen werden wichtige strukturelle Informationen, wie die Lage von Tumoren, Blutgefäßen und Resektionslinien identifiziert. Diese bilden die Grundlage bei der Planung chirurgischer Eingriffe und dienen während der OP als Orientierungs- und Entscheidungshilfe. Um die präoperativen Daten während des Eingriffes auf die aktuelle OP-Situation zu übertragen, sind Chirurgen maßgeblich auf ihre (räumliche) Vorstellungskraft angewiesen. Dies erhöht die kognitive Belastung der Chirurgen insbesondere bei laparoskopischen Eingriffen (minimalinvasive Chirurgie), da hier kleine Kameraausschnitte, eingeschränktes Tiefensehen, erschwerte Hand-Auge-Koordination und ein reduziertes Tastvermögen zusätzliche Herausforderungen darstellen.
Da ein minimalinvasiver Eingriff Vorteile, wie geringeres Infektionsrisiko, kürzerer Krankenhausaufenthalt und kleinere Narben, für den Patienten bietet, zielt das ARAILIS Projekt darauf ab, ein System zur Unterstützung laparoskopischer Eingriffe zu entwickeln. Dieses soll während der OP die bereits existierenden präoperativen Datensätze mit den intraoperativen Live-Daten verschmelzen und integrieren. So unterstützt eine innovative computergestützte Chirurgie bei der intraoperativen Entscheidungsfindung, indem erweiterte Realität (AR) und künstliche Intelligenz (AI) eingesetzt werden. Das Übergeordnete Ziel stellen dabei die Verringerung der Wahrscheinlichkeit von Komplikationen, die Reduzierung des Nachsorgeaufwandes und die damit verbundene Erhöhung der Patientensicherheit dar.
Das Forschungsprojekt ARAILIS bringt Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der TU Dresden, des Universitätsklinikums Carl Gustav Carus und der Medizinischen Fakultät der TU Dresden sowie des Nationalen Centrums für Tumorerkrankungen Dresden zusammen. Die Arbeitsgruppe von Raimund Dachselt ist dabei maßgeblich für die Konzeption und Evaluation der Mensch-Maschine-Schnittstelle (AP 7) verantwortlich. In diese Entwicklung fließen die umfangreichen bisherigen Forschungen des Interactive Media Lab Dresden zu Informationsvisualisierungen und Mensch-Computer-Interaktion ein.
Weitere Informationen sind auf der ARAILIS Projektseite der Professur für Softwaretechnologie zu finden.