enFaced 2.0 - AR-Tool für die Gesichtschirurgie
enFaced 2.0 - Instant AR Tool for Maxillofacial Surgery
Wissenschaftsdisziplinen
Klinische Medizin (90%); Umweltingenieurwesen, Angewandte Geowissenschaften (10%)
Keywords
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Maxillofacial Surgery,
Bone Defect Reconstruction,
Navigation,
Augmented and Virtual Reality
Der Gesichtsschädel ist anatomisch sehr komplex, da mehrere anatomisch wichtige Strukturen sowie Hohlräume auf engstem Raum vorhanden sind. Dies macht die Kiefer- und Gesichtschirurgie zu einer großen Herausforderung. Solche chirurgischen Eingriffe können durch computergestützte Verfahren präziser und sicherer werden, zum Beispiel durch den Einsatz von patientenspezifischer virtueller Operationsplanung oder intraoperativer chirurgischer Navigation. Allerdings ist es für Chirurginnen und Chirurgen immer noch sehr herausfordernd und anspruchsvoll, einen Bezug zwischen computergenerierten Informationen auf zweidimensionalen Bildschirmen und der realen anatomischen Situation innerhalb der Patientinnen und Patienten herzustellen. In diesem Zusammenhang kann Augmented Reality (AR) helfen, indem virtuelle, dreidimensionale medizinische Daten direkt zusammen mit dem Patienten im realen Umfeld dargestellt werden, zum Beispiel durch 3D Smart Glasses, Smartphones oder Tablets. In diesem interdisziplinären Projekt zwischen Informatik und Medizin entwickeln und untersuchen wir ein AR-Tool für chirurgische Visualisierung und Navigation für die Kiefer- und Gesichtschirurgie. Das Tool soll Unfallchirurgie in diesem Bereich genauer, sicherer und schneller machen, während die mentale Belastung für Chirurginnen und Chirurgen reduziert wird. Das Projekt baut auf seinem Vorgänger enFaced von 2018 auf, indem der Bedarf für eine solche Anwendung festgestellt wurde. Im weiteren Verlauf werden erste Prototypen weiterentwickelt und auf neueste AR Hardware, wie zum Beispiel die AR Brille HoloLens 2, gebracht. In enger Zusammenarbeit mit Chirurginnen und Chirurgen aus der Kiefer- und Gesichtschirurgie, die täglich solche Operationen durchführen, werden die Vor- und Nachteile von AR in diesem Fachbereich detailliert evaluiert und die Benutzerfreundlichkeit des entwickelten Tools im klinischen Alltag untersucht. Dieses interdisziplinäre Forschungsprojekt wird von der Technischen Universität Graz in Zusammenarbeit mit der Medizinischen Universität Graz durchgeführt.
- Jürgen Wallner, Medizinische Universität Graz , assoziierte:r Forschungspartner:in
- Xiaojun Chen, Shanghai Jiao Tong University - China
- Nassir Navab, TU München - Deutschland
Research Output
- 85 Zitationen
- 14 Publikationen