Ziel dieses Projektes ist die Einführung von drahtlosen Ortungshilfen auf der Grundlage photogrammetrischer und KI-basierter Techniken in der Strahlentherapie, um die Effizienz und Präzision der Patientenpositionierung zu erhöhen und Positionsänderungen während einer Behandlungssitzung zu überwachen.
Bei der Strahlentherapie ist die genaue und präzise Positionierung des Patienten von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass die Strahlendosis effektiv auf den Tumor wirkt und das umliegende gesunde Gewebe möglichst wenig belastet wird. In der Regel basiert die Behandlung auf einem 3D-CT-Scan, der als Referenz für alle Sitzungen dient, so dass die Patienten in der gleichen Position wie beim ersten Scan positioniert werden müssen. Die derzeitigen Methoden stützen sich häufig auf Immobilisierungsvorrichtungen wie starre Masken, die für die Patienten unangenehm und belastend sein können.
Ziel dieses Projekts ist die Verbesserung des Patientenkomforts und der Positionierungsgenauigkeit durch die Entwicklung eines neuartigen Hard- und Software-Prototyps für die nicht-invasive, KI-basierte Erfassung von Positionsänderungen des Patienten während der Strahlentherapie. Das System umfasst mehrere Kameras für die Bildaufnahme, die KI-basierte Erkennung der Patientenposition und die Umwandlung in einen digitalen 3D-Raum.
Im Kern verwendet die Lösung ein morphbares geometrisches menschliches Körpermodell, das sowohl die äußere als auch die innere Anatomie umfasst, um die Haltung und Position des Patienten in verschiedenen Behandlungskonfigurationen zu erkennen. Der Prototyp wird in Zusammenarbeit mit zwei Industriepartnern validiert: Elekta (Rückenlage) und LEO Cancer Care (aufrechte Positionierung).
Ziel dieser Innovation ist es, die Behandlungspräzision zu verbessern und gleichzeitig die Beschwerden der Patienten während der Strahlentherapie zu verringern. Das erhöht den Komfort und verbessert die Sicherheit. Das neu entwickelte System soll sowohl in bestehenden als auch in neuen Strahlentherapiegeräten eingesetzt werden.
Dr.-Ing. Mirko Riedel I deveritec GmbH Dresden
- Prof. Dr. med. Dr. Esther G.C. Troost | Universitätsklinikum Carl Gustav Carus und Medizinische Fakultät Carl Gustav Carus, Technische Universität Dresden
- Prof. Dr. habil. Hans-Gerd Maas | Technische Universität Dresden
- Prof. Dr.-Ing. Danilo Schneider | Hochschule für Technik und Wirtschaft Dresden
