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Kamerabasierte Wunddiagnostik

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Projektbeschreibung

Die drei Schichten unserer Haut formen eine Barriere, welche uns beschützt und mit sensorischen Informationen über unsere äußere Umgebung versorgt. Eine Wunde beschreibt die Beschädigung einer oder mehrerer dieser Schichten, welche normalerweise einem ordentlichen Wundheilungsprozess folgt. Schafft die Wunde es über längere Zeit (1-3 Monate) nicht, sich trotz adäquater Behandlung zu schließen, oder eine signifikante Heilungstendenz aufzuweisen, so wird sie als „chronische Wunde“ bezeichnet. Besonders in Europa bereiten chronische Wunden dem Gesundheitssystem Probleme. Nicht nur sorgt der demographische Wandel für ein insgesamt häufigeres Vorkommen ernster chronischer Wunden wie dem Druck-induzierten Dekubitus bei bettlägerigen Patienten und Patientinnen in der Geriatrie, sondern ihre Behandlung ist zudem aufwendig und damit kostspielig. Heutzutage basiert die Wunddiagnose noch zumeist auf der subjektiven, Erfahrungs-basierten Einschätzung nach einer haptischen und visuellen Inspektion, und auf Einweg-Papier-Linealen für die Vermessung. Dieses Vorgehen ist jedoch häufig nicht in der Lage, die verschiedenen Wundzustände immer akkurat voneinander zu unterscheiden, den Wundrand genau zu bestimmen, oder die Wundentstehung und -entwicklung in frühen Stadien zuverlässig zu erkennen. Eine reproduzierbare, quantifizierbare und damit vergleichbare Wundanalyse bedarf einer automatisierten, robusten und objektiven Extraktion und Interpretation von aussagekräftigen Wundparametern. Zusätzlich wäre es von Vorteil, wenn die Extraktion kontaktfrei durchgeführt werden kann, um eine weitere Irritation der verletzten Haut zu vermeiden. Schließlich ist eine einfache vergleichende Nachverfolgung der Wundparameter wünschenswert, da sie Trendanalysen für eine gezielte Behandlung mit kurzer Reaktionszeit zulassen könnten, welche der psychischen Belastung von Patienten und Patientinnen, sowie der Wundheilung an sich förderlich wären.
Durch die Kombination der Messung der Temperaturverteilung der Haut mit klassischen, visuellen Features, wird in diesem Projekt ein kleiner, mobiler, multi-modaler „Wundscanner“ entwickelt, welcher neben einer Infrarot Thermographie (IRT) Kamera auch RGB und/oder Monochrome Kameras für Farbauswertung und Tiefeninformation enthalten soll. Die diagnostische Aufgabe des Scanners werden das Aufnehmen der Bilder, die Ableitung von Wundparametern, sowie die deep learning(DL)-basierte Augenblicksanalyse sein. Danach sollen die akquirierten Informationen sicher und nahtlos auf typische Krankenhaus-Server übertragbar und in eine digitale Patientenakte überführbar sein. Aufgrund der so kontinuierlich über den Behandlungszeitraum gesammelten Daten kann dann eine weitere KI-gestützte Langzeitanalyse durchgeführt werden.
Insbesondere für die Ausführung rechenaufwändiger neuronaler Netze auf dem mobilen Scanner soll in diesem Projekt statt einer herkömmlichen GPU eine neuartige „neuromorphe“ Hardwarestruktur verwendet werden, auf welche die DL-Algorithmen zugeschnitten werden sollen. Diese soll eine schnelle und wesentlich energieeffizientere Implementierung neuronaler Strukturen ermöglichen, wie sie für leistungsstarke, jedoch mobile Anwendungen notwendig sind.

Projektziele

  • Mobiler, miniaturisierter Kamera-Aufbau für die kontaktlose Wunddiagnostik
  • Bestimmung aussagekräftiger Wundparameter mittels deep learning (Instantananalyse)
  • Einordnung des Wundbildes in die Historie des Heilungsprozesses (Langzeitanalyse)
  • Zuschneiden der Software auf eine neuartige „neuromorphe Hardware“

Projektpartner

STAR Healthcare Management GmbH
Gremse IT GmbH