Relevante Stellen in Augen-OP-Videos maschinell erkennen

Forschende aus Informatik und Medizin arbeiten gemeinsam daran, Operationsvideos ophthalmochirurgischer Eingriffe für Lehre, Forschung und Dokumentation besser nutzbar zu machen.

Augenoperationen werden in der Regel mithilfe eines Mikroskops durchgeführt, das mit einer Videokamera zur Aufzeichnung des Operationsverlaufes ausgestattet werden kann. Die dadurch gewonnenen Videos sind für die medizinische Lehre, Forschung und Dokumentation von großer Bedeutung. Das Forschungsteam rund um Klaus Schöffmann und Mario Taschwer vom Institut für Informationstechnologie der Alpen-Adria-Universität (AAU) Klagenfurt arbeitet nun gemeinsam mit Medizinerinnen und Medizinern des Klinikums Klagenfurt an Methoden, wie diese Videos automatisch analysiert werden können. Das Projekt mit dem Titel „Relevance Detection in Ophthalmic Surgery Videos“ wird vom österreichischen Wissenschaftsfonds FWF durch die Finanzierung von drei Doktorandenstellen über drei Jahre gefördert.

Konkret geht es um Methoden zur automatischen Erkennung von relevanten zeitlichen Segmenten in Operationsvideos. „Was relevant ist, soll durch maschinelle Lernverfahren automatisch gelernt werden, wobei von Chirurginnen und Chirurgen annotierte Operationsvideos als Trainingsdaten dienen“, erklärt Schöffmann. Beispiele für bedeutsame Videosegmente seien irreguläre Phasen während der Operation, die vom Ablauf eines quasi-standardisierten Eingriffes abwichen. Mario Taschwer ergänzt: „Wir wollen aber nicht nur erkennen, wann Abweichungen vom regulären Operationsverlauf auftreten, sondern wollen auch häufiger auftretende Irregularitäten identifizieren und voneinander unterscheiden können. Dafür sollen automatische Klassifikationsverfahren für Augenoperationsvideos entwickelt und evaluiert werden.“ Die so analysierten Videos sollen zukünftig nicht nur Videoabschnitte von „auffälligen“ Operationsphasen leichter auffindbar machen, sondern durch die automatische Relevanzerkennung auch effizienter komprimiert und gespeichert werden können.

Das Forschungsprojekt startet nach Angaben der AAU im Oktober, erste Ergebnisse sollen nach etwa einem Jahr zu erwarten sein.

Quelle: Alpen-Adria-Universität Klagenfurt