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Endovaskuläre Operationen: Neuronale Netze ermöglichen autonome Steuerung von Kathetern

Forschung | Bei einem Schlaganfall zählt jede Minute, durch schnelles Handeln lassen sich schwere Hirnschäden mindern. Fraunhofer-Forscher setzen bei der OP auf Künstliche Intelligenz, um den Katheter autonom, computergesteuert, zuverlässig und schnell zum Ort des Eingriffs zu navigieren.

Künstliche Intelligenz soll Neuroradiologen künftig bei endovaskulären Operationen unterstützen. Bildquelle: © Fraunhofer IPA

Künstliche Intelligenz soll Neuroradiologen künftig bei endovaskulären Operationen unterstützen.

Ärzte therapieren den Hirnschlag immer häufiger durch eine Thrombektomie, einen Eingriff, bei dem über einen Gefäßzugang in der Leiste ein dünner Katheter über die Hauptschlagader bis in das verschlossene Hirngefäß vorgeschoben wird. Im Bereich des Gefäßverschlusses öffnet sich ein sogenannter Stent-Retriever – ein winziges korbähnliches Geflecht – und verhakt sich mit dem Gerinnsel. Beim Zurückziehen des Katheters bleibt der Pfropfen an der Geflechtstruktur hängen und wird so entfernt. Dieses Verfahren dauert 45 Minuten bis zu 3,5 Stunden, je nach Expertise des Operateurs.

Die Thrombektomie setzt eine lange Ausbildung und viel Übung voraus. Allein zehn bis 90 Minuten benötigt der Mediziner – je nach Patient –, um den Katheter zum Blutgerinnsel zu navigieren. Diese Problematik adressieren Forscherinnen und Forscher der Mannheimer Projektgruppe für Automatisierung in der Medizin und Biotechnologie PAMB, die an das Fraunhofer-Institut für Automatisierung und Produktionstechnik IPA angegliedert ist. Mithilfe eines robotischen Assistenzsystems – einem computergesteuerten Katheter – wollen sie eine zuverlässigere und schnellere Variante der Therapie etablieren.

Der Katheter wird durch Methoden der Künstlichen Intelligenz autonom zum Ort des Eingriffs navigiert. »Die Operation selbst, also das Herauslösen des Blutpfropfens mithilfe des Stent-Retrievers, führt nach wie vor der Arzt durch. Aber die komplizierte Navigation dorthin, bei der schwierige Anatomien zu überwinden sind, soll künftig ein autonom gesteuerter Katheter erledigen«, sagt Johannes Horsch, Wissenschaftler der Projektgruppe.

Autonome Navigation durch Deep Reinforcement Learning

Ermöglicht werden soll die autonome Navigation durch Deep Reinforcement Learning (DRL), eine Methode, mit der sich neuronale Netze trainieren lassen. Sie ähnelt der Art, wie Menschen lernen. Der Algorithmus generiert die Daten zum Trainieren des neuronalen Netzes eigenständig durch permanentes Üben am Computer-Simulationsmodell – einer virtuellen Nachbildung eines Gefäßbaums und Katheters, mit der der reale Algorithmus interagieren kann.

Die Forscher haben dazu einen zusätzlichen Bewertungsalgorithmus entwickelt, der bewertet, ob die jeweilige Aktion richtig oder falsch ist. Wird der Führungsdraht korrekterweise nach rechts gedreht und an der Verzweigung in das dortige Gefäß geschoben, so erhält der Algorithmus einen Pluspunkt beziehungsweise einen Zahlenwert von beispielsweise »+1«

Damit der Mediziner die autonome Navigation während des Eingriffs nutzen kann, muss der Katheter im Patienten in Echtzeit lokalisiert werden. Hieran arbeitet der Projektpartner, das Fraunhofer-Institut für Digitale Medizin MEVIS. Dort entwickeln die Experten einen »intelligenten Katheter«, der sich mittels faser-optischer Sensorik und ohne Bildgebung im Gefäßsystem lokalisieren lässt. Außerdem trainieren sie neuronale Netze zur Extraktion des Katheters aus fluoroskopischen Bilddaten. Im nächsten Schritt werden die im Simulationsmodell generierten Ergebnisse auf Phantome übertragen, einer Nachbildung eines Gefäßbaums aus Kunststoff.

Komplexes Zusammenspiel zwischen Katheter und Draht

Derzeit navigieren die Forscher in ihren Simulationstests einen Führungsdraht, im nächsten Schritt starten die Untersuchungen mit einem Katheter, der den Draht ummantelt. »Bei einer realen Operation ist der Katheter über den Draht geschoben. Der Katheter wird nachgeschoben, wenn der Führungsdraht in das richtige Gefäß navigiert wurde«, sagt Horsch. Ziel des Teams ist der Einsatz von zwei oder drei ineinanderliegenden Kathetern, die immer kleiner werden, um in die filigranen Blutgefäße im Kopf zu passen, die wesentlich enger sind als die Gefäße etwa in der Leistenregion.

Den Stand ihrer Forschung demonstrieren der Ingenieur und seine Kollegen vom 18. bis 21. November auf der Medica in Düsseldorf (Halle 10, Stand G05). (me)

Schlagworte: Neurologie, Schlaganfall, Katheter, Künstliche Intelligenz

Genannte Firmen: Fraunhofer IPA, Fraunhofer PAMB, MEVIS