Über das Projekt
In der konventionellen Aortenklappen-(AK)-Chirurgie werden klappenerhaltende Operationen (OPs) zur Behandlung schwerer AK-Insuffizienzen derzeit nur von sehr erfahrenen Herzchirurgen durchgeführt. Die intraoperative Qualitätskontrolle des OP-Ergebnisses erfolgt bislang ausschließlich mit Hilfe manueller Instrumente. Diese intraoperativen Prüfmethoden sind ungenau und können deshalb zu falschen Entscheidungen führen. Das wiederum hat unnötig hohe Mortalitäts- und Morbiditätsraten bei diesen OP-Verfahren zur Folge. Bei Aorten klappenersetzenden Verfahren besteht ebenso ein erhöhtes langfristiges Mortalitätsrisiko als Folge eingesetzter manueller Tools zur Bestimmung der geeigneten AK Prothese. Ebenso kann es bei der Resektion der Aorta Ascendens (AA) aufgrund eines akuten Aorten Aneurysma wegen unzureichender intraoperativer Prüfverfahren zu Funktionsbeeinträchtigungen der AK kommen. Im Verbundprojekt IDA wird ein Demonstrator zur intraoperativen Digitalen Aortografie (IDA) erforscht und präklinisch getestet. Dabei wird es zwei Hardwarevarianten geben, die Pressure and Imaging Unit (PIU-1) ermöglicht die exakte Vermessung der AK unter simulierten diastolischen Druckbedingungen bei stehendem Herz durch den kombinierten Einsatz Druck- und bildgebender 3D Sensorik. Dies führt zu einer verlässlichen Druckprüfung der reparierten AK unter natürlichen Blutdruckbedingungen und ermöglicht somit eine sichere Aussage zur Dichtigkeit der AK und zum Erfolg der OP. Der Einsatz der PIU-2 sichert die optimale Prothesenauswahl bei konventionellen AK ersetzenden Verfahren. Die Fachhochschule Dortmund erforscht in seinem Teilvorhaben KI-basierte Bilderkennungsmethoden zur automatischen Detektion charakteristischer, medizinisch relevanter Messpunkte auf Aortenklappen. Mit den erzielten Ergebnissen wird es Klavant möglich sein, mittels optischer 3D-Messverfahren eine intraoperative Vermessung der Aortenklappen zu realisieren, um den Therapieerfolg in der AK-Chirurgie signifikant zu steigern. Die FH Dortmund wird darüber hinaus die Erkenntnisse und Algorithmen des Teilvorhabens in die forschungsnah konzipierte Lehre einfließen lassen und sorgt damit für den nötigen Wissenstransfer.