Intraoperative Perfusionsbildgebung mit hyperspektralen Lichtfeldkameras
- 1Institute of Smart Systems and Services, Pforzheim University of Applied Sciences
- 2Vision and Imaging Technologies, Computer Vision & Graphics, Fraunhofer Institute for Telecommunications, Heinrich Hertz Institute HHI
- 3Visual Computing Group, Department of Computer Science, Humboldt-Universität zu Berlin
- 4Department of General, Visceral and Thoracic Surgery, Klinikum Darmstadt
Perfusion beschreibt die Durchblutung von Gewebe und ist ein entscheidender Faktor in der chirurgischen Beurteilung. Aktuell erfolgt die Bewertung der Perfusion durch subjektive visuelle Einschätzung, die als Grundlage für Gewebeschnitte dient. Hyperspektrale (HS)-Bildgebung bietet eine nicht-invasive und quantitative Alternative, jedoch fehlt bislang eine nahtlose Integration in den klinischen Workflow. HS-Bildgebung erfordert aktuell eine Unterbrechung des klinischen Ablaufs und erhöht die Operations- und Narkosezeiten. Diese Einschränkungen werden durch den Einsatz von hyperspektralen Lichtfeldkameras in Kombination mit schnellen Algorithmen aufgehoben. Wir demonstrieren klinische Anwendung mit Hilfe zweier HS-Kameras (Cubert Ultris S5 sowie Cubert Ultris X20, Cubert GmbH, Ulm). Unsere neue Korrelationsmethode ermöglicht die effiziente Auswertung großer Datenmengen für eine Live-Visualisierung während der Operation. Die mit unserem Verfahren erkannten Perfusionsgrenzen stimmen mit der klinischen Einschätzung überein. Wir diskutieren Kameracharakteristika, Systemparameter sowie die Eignung unseres Ansatzes für weitere klinische Anwendungen.