FUSE-AI ist Teil des Forschungsprojektes mit dem Fraunhofer Institut ILT zum Thema KI-gestütztes robotisches Laseroperationssystem

Bei der operativen Behandlung von Knochentumoren steht die vollständige Entfernung des Tumors im Zentrum des Behandlungserfolgs. 

Dennoch bleibt die chirurgische Resektion bislang eine große Herausforderung: In der Regel werden Tumore häufig mit großen Sicherheitsabständen entfernt, was zwar die Tumorkontrolle verbessert, jedoch oft auch gesundes Knochengewebe zerstört und zu funktionellen Einschränkungen führt. 

Das Projekt „KI-gestütztes robotisches Laseroperationssystem“ adressiert diese medizinische Lücke durch die Entwicklung eines kollaborativen robotischen Assistenzsystems, das präoperative Bilddaten mit intraoperativer Tumordiagnostik kombiniert. 

Ziel ist eine präzise, minimal invasive Knochenresektion, bei der der Tumor vollständig entfernt wird, ohne unnötig viel gesundes Gewebe zu opfern. 

Der Operateur führt dabei ein am Roboterarm montiertes Laserschneidinstrument, das durch haptisches Feedback eine kontrollierte und hochpräzise Schnittführung ermöglicht.

FUSE-AI entwickelt im Projekt die Softwarekomponenten zur KI-gestützten OP-Planung und digitalen Navigation bei der Tumorresektion. Ziel ist es, auf Basis präoperativer CT- und MRT-Bilddaten eine automatisierte und präzise Segmentierung von tumorbefallenem Knochen- und Weichgewebe zu ermöglichen und daraus eine verlässliche Schnitt- und Resektionsplanung abzuleiten.

Hierfür implementiert FUSE-AI Deep-Learning-Algorithmen (z.B. Convolutional Neural Networks), die Tumor- und Metastasenareale in den Bilddatensätzen automatisch erkennen und als Segmentierungsdaten ausgeben. Ergänzend werden Radiomics-Methoden integriert, um zusätzliche quantitative Bildmerkmale (z.B. Textur- und Formparameter) zu extrahieren und die diagnostische Robustheit der Segmentierung zu erhöhen.

Die Ergebnisse werden in standardisierten DICOM-Strukturen bereitgestellt, sodass sie direkt für die OP-Planung genutzt und in ein Navigationssystem importiert werden können. Dadurch entsteht ein digitaler OP-Planungsassistent, der die optimale Solltrajektorie der Schnittlinie berechnet und die Resektionsgeometrie für eine möglichst vollständige Tumorentfernung bei maximalem Gewebeerhalt unterstützt.

Der medizinische Nutzen ist erheblich: Das Verfahren verspricht eine präzisere Tumorentfernung und somit höheren Knochenerhalt. 

Als Ergebnis soll ein Demonstrator entstehen, der OP-Navigation, robotische Assistenz, Laserapplikation sowie KI-basierte Inline-Tumordiagnostik zu einem integrierten chirurgischen Gesamtsystem verbindet.

FUSE-AI wird in diesem Projekt mit ca. 410.000,- durch das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt BMFTR gefördert.