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enFaced 2.0 - AR-Tool für die Gesichtschirurgie

enFaced 2.0 - Instant AR Tool for Maxillofacial Surgery

Jan Egger (ORCID: 0000-0002-5225-1982)
  • Grant-DOI 10.55776/KLI1044
  • Förderprogramm Klinische Forschung
  • Status laufend
  • Projektbeginn 01.04.2022
  • Projektende 31.03.2026
  • Bewilligungssumme 399.588 €
  • Projekt-Website
  • E-Mail

Wissenschaftsdisziplinen

Klinische Medizin (90%); Umweltingenieurwesen, Angewandte Geowissenschaften (10%)

Keywords

    Maxillofacial Surgery, Bone Defect Reconstruction, Navigation, Augmented and Virtual Reality

Abstract

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.

Forschungsstätte(n)
  • Technische Universität Graz - 50%
  • Medizinische Universität Graz - 50%
Nationale Projektbeteiligte
  • Jürgen Wallner, Medizinische Universität Graz , assoziierte:r Forschungspartner:in
Internationale Projektbeteiligte
  • Xiaojun Chen, Shanghai Jiao Tong University - China
  • Nassir Navab, TU München - Deutschland

Research Output

  • 71 Zitationen
  • 14 Publikationen
Publikationen
  • 2024
    Titel GAN-based generation of realistic 3D volumetric data: A systematic review and taxonomy
    DOI 10.1016/j.media.2024.103100
    Typ Journal Article
    Autor Ferreira A
    Journal Medical Image Analysis
    Seiten 103100
    Link Publikation
  • 2023
    Titel Why does my medical AI look at pictures of birds? Exploring the efficacy of transfer learning across domain boundaries
    DOI 10.48550/arxiv.2306.17555
    Typ Preprint
    Autor Jonske F
  • 2022
    Titel k-strip: A novel segmentation algorithm in k-space for the application of skull stripping
    DOI 10.48550/arxiv.2205.09706
    Typ Preprint
    Autor Rempe M
  • 2022
    Titel FakeNews: GAN-based generation of realistic 3D volumetric data -- A systematic review and taxonomy
    DOI 10.48550/arxiv.2207.01390
    Typ Preprint
    Autor Ferreira A
  • 2022
    Titel Radiomics in Head and Neck Cancer Outcome Predictions
    DOI 10.3390/diagnostics12112733
    Typ Journal Article
    Autor Gonçalves M
    Journal Diagnostics
    Seiten 2733
    Link Publikation
  • 2024
    Titel Rethinking realities: A call for accurate terminology in eXtended Reality studies
    DOI 10.1016/j.resplu.2024.100558
    Typ Journal Article
    Autor Fijacko N
    Journal Resuscitation Plus
    Seiten 100558
    Link Publikation
  • 2023
    Titel k-strip: A novel segmentation algorithm in k-space for the application of skull stripping
    DOI 10.1016/j.cmpb.2023.107912
    Typ Journal Article
    Autor Rempe M
    Journal Computer Methods and Programs in Biomedicine
    Seiten 107912
    Link Publikation
  • 2022
    Titel Open-Source Skull Reconstruction with MONAI
    DOI 10.48550/arxiv.2211.14051
    Typ Preprint
    Autor Li J
  • 2023
    Titel Apple Vision Pro for Healthcare: "The Ultimate Display"? -- Entering the Wonderland of Precision Medicine
    DOI 10.48550/arxiv.2308.04313
    Typ Preprint
    Autor Egger J
  • 2023
    Titel Improvement in Disease Diagnosis in Computed Tomography Images by Correlating Organ Volumes with Disease Occurrences in Humans
    DOI 10.3390/biomedinformatics3030036
    Typ Journal Article
    Autor Van Meegdenburg T
    Journal BioMedInformatics
    Seiten 526-542
    Link Publikation
  • 2023
    Titel Sparse convolutional neural network for high-resolution skull shape completion and shape super-resolution
    DOI 10.1038/s41598-023-47437-6
    Typ Journal Article
    Autor Li J
    Journal Scientific Reports
    Seiten 20229
    Link Publikation
  • 2023
    Titel Augmented Reality-Guided Apicoectomy Based on Maxillofacial CBCT Scans
    DOI 10.3390/diagnostics13193037
    Typ Journal Article
    Autor Remschmidt B
    Journal Diagnostics
    Seiten 3037
    Link Publikation
  • 2023
    Titel Open-source skull reconstruction with MONAI
    DOI 10.1016/j.softx.2023.101432
    Typ Journal Article
    Autor Li J
    Journal SoftwareX
    Seiten 101432
    Link Publikation
  • 2022
    Titel Back to the Roots: Reconstructing Large and Complex Cranial Defects using an Image-based Statistical Shape Model
    DOI 10.48550/arxiv.2204.05703
    Typ Preprint
    Autor Li J

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