No translation available – Oberflächenmessung von Hautläsionen mit KI-basierten 2D- und 3D-Algorithmen

Erlangen, 20.03.2019 – Das Erlanger Softwareunternehmen softgate gmbh hat sich an einem Forschungsprojekt vom Praxisnetz Nürnberg Süd e.V. und des Lehrstuhls für Mustererkennung der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg beteiligt. Thema war die Untersuchung einer neuen Methode der Oberflächenvermessung von Hautläsionen in 2D und 3D mithilfe von Machine Learning.

Ärzte behandeln verschiedene Arten von Wunden, verursacht beispielsweise durch Diabetes oder Traumata. Viele solcher Läsionen sind chronisch und müssen somit regelmäßig behandelt, überwacht und beurteilt werden. Der sichtbare Krankheitsverlauf spielt für die weitere Behandlung eine entscheidende Rolle, da auf dessen Basis eine Diagnose gestellt sowie eine Neubewertung der Behandlungsstrategie durchgeführt wird. Eine algorithmusgesteuerte Oberflächenmessung ermöglicht die qualitative Verbesserung der Patientenversorgung sowie eine noch objektivere Bewertung des Verlaufs durch die behandelnden Ärzte. Laut einer Quelle des Forschungsprojektes liegt die Übereinstimmung bei der Bewertung durch verschiedene Experten bei circa 70%.

Zwei Herangehensweisen wurden untersucht: Für die 2D-Vermessung wurden 117 Bilder mit IPhone 7 und IPhone X Kameras aufgenommen. Dabei wurde ein flexibles Lineal unterhalb der Wunden platziert, so dass Krümmungen berücksichtigt werden können. Anschließend wurde mithilfe verschiedener Algorithmen die Wundfläche segmentiert und anhand des Lineals vermessen.

Bei der 3D-Vermessung hatten die Beteiligten fünf Videos zur Verfügung gestellt bekommen. Anstelle eines flexiblen Lineals wurde hierbei nur eine Referenz der bekannten Größe benötigt. Bei den Videoaufnahmen musste die Kamera über die Wunde hinwegbewegt werden, um Bilder mit unterschiedlichen Blickwinkeln auf die Wunde zu erhalten. Anschließend wurde ein 3D-Modell erstellt, welches genauere Messungen erlaubt.

Für einen tieferen Einblick in das Forschungsprojekt kann der folgende Link genutzt werden: https://www5.informatik.uni-erlangen.de/Forschung/Publikationen/2019/Mirzaalian_Dastjerdi19-MSA.pdf