MEDICA 2019: Neuronale Netze ermöglichen autonome Steuerung von Kathetern

Bei einem Schlaganfall zählt jede Minute, durch schnelles Handeln lassen
sich schwere Hirnschäden mindern. Sind große Blutgefäße im Gehirn durch
Gerinnsel verstopft, entfernt der Operateur den Verschluss mithilfe eines
Katheters, den er in die Leiste des Patienten einführt. Doch der
komplizierte Eingriff erfordert viel Erfahrung. Fraunhofer-Forscher setzen
auf KI, um den Katheter autonom, computergesteuert, zuverlässig und
schnell zum Ort des Eingriffs zu navigieren. Erste Tests im
Simulationsmodell und am Prüfstand sind vielversprechend. Vom 18. bis 21.
November präsentiert die Forschergruppe die Funktionsweise ihrer neuen
Methode auf der MEDICA 2019 an einem Gefäßphantom.

Etwa 270 000 Menschen erleiden hierzulande jedes Jahr einen Schlaganfall –
eine plötzliche Durchblutungsstörung im Gehirn. Diese muss schnellstens
ärztlich behandelt werden. Andernfalls sterben so viele Gehirnzellen ab,
dass der Patient bleibende Schäden wie Lähmungen oder Sprachstörungen
davonträgt oder sogar stirbt. Ärzte therapieren den Hirnschlag immer
häufiger durch eine Thrombektomie, einen Eingriff, bei dem über einen
Gefäßzugang in der Leiste ein dünner Katheter über die Hauptschlagader bis
in das verschlossene Hirngefäß vorgeschoben wird. Im Bereich des
Gefäßverschlusses öffnet sich ein sogenannter Stent-Retriever – ein
winziges korbähnliches Geflecht – und verhakt sich mit dem Gerinnsel. Beim
Zurückziehen des Katheters bleibt der Pfropfen an der Geflechtstruktur
hängen und wird so entfernt. Dieses Verfahren dauert 45 Minuten bis zu 3,5
Stunden, je nach Expertise des Operateurs. Die Thrombektomie setzt eine
lange Ausbildung und viel Übung voraus. Allein zehn bis 90 Minuten
benötigt der Mediziner – je nach Patient –, um den Katheter zum
Blutgerinnsel zu navigieren. Diese Problematik adressieren Forscherinnen
und Forscher der Mannheimer Projektgruppe für Automatisierung in der
Medizin und Biotechnologie PAMB, die an das Fraunhofer-Institut für
Automatisierung und Produktionstechnik IPA angegliedert ist. Mithilfe
eines robotischen Assistenzsystems – einem computergesteuerten Katheter –
wollen sie eine zuverlässigere und schnellere Variante der Therapie
etablieren. Die Besonderheit: Der Katheter wird durch Methoden der
Künstlichen Intelligenz autonom zum Ort des Eingriffs navigiert. »Die
Operation selbst, also das Herauslösen des Blutpfropfens mithilfe des
Stent-Retrievers, führt nach wie vor der Arzt durch. Aber die komplizierte
Navigation dorthin, bei der schwierige Anatomien zu überwinden sind, soll
künftig ein autonom gesteuerter Katheter erledigen«, sagt Johannes Horsch,
Wissenschaftler der Projektgruppe. »Die autonome Intervention per Katheter
eignet sich aber nicht nur bei einem Schlaganfall, sie lässt sich
vielseitig anwenden, etwa bei der endovaskulären Operation von
Herzinfarkten oder Lebertumoren«, betont der Ingenieur.

Autonome Navigation durch Deep Reinforcement Learning

Ermöglicht werden soll die autonome Navigation durch Deep Reinforcement
Learning (DRL), eine Methode, mit der sich neuronale Netze trainieren
lassen. Sie ähnelt der Art, wie Menschen lernen. Die Besonderheit von DRL:
Der Algorithmus generiert die Daten zum Trainieren des neuronalen Netzes
eigenständig durch permanentes Üben am Computer-Simulationsmodell – einer
virtuellen Nachbildung eines Gefäßbaums und Katheters, mit der der reale
Algorithmus interagieren kann. Die Forscher haben dazu einen zusätzlichen
Bewertungsalgorithmus entwickelt, der bewertet, ob die jeweilige Aktion
richtig oder falsch ist. Wird der Führungsdraht korrekterweise nach rechts
gedreht und an der Verzweigung in das dortige Gefäß geschoben, so erhält
der Algorithmus einen Pluspunkt beziehungsweise einen Zahlenwert von
beispielsweise »+1«. Bei einer falschen Aktion lautet der Zahlenwert
entsprechend »-1«. Auf Basis dieser Rückmeldungen lernt der Algorithmus
eigenständig, und das neuronale Netz wird laufend entsprechend angepasst
und optimiert. »Mit dem Modell können wir virtuell alle möglichen
Bewegungen des Katheters simulieren und das neuronale Netz bis zu einem
gewissen Stadium trainieren. In bisherigen Tests am Simulationsmodell
waren wir in 95 Prozent der Fälle erfolgreich, sprich der Katheter konnte
in einem vereinfachten Szenario problemlos autonom zum Gefäßverschluss
navigiert werden. Bis zum Start der MEDICA wollen wir jedoch eine
Erfolgsquote von 99 Prozent erzielen«, sagt Horsch.

Damit der Mediziner die autonome Navigation während des Eingriffs nutzen
kann, muss der Katheter im Patienten in Echtzeit lokalisiert werden.
Hieran arbeitet der Projektpartner, das Fraunhofer-Institut für Digitale
Medizin MEVIS. Dort entwickeln die Experten einen »intelligenten
Katheter«, der sich mittels faser-optischer Sensorik und ohne Bildgebung
im Gefäßsystem lokalisieren lässt. Außerdem trainieren sie neuronale Netze
zur Extraktion des Katheters aus fluoroskopischen Bilddaten. Im nächsten
Schritt werden die im Simulationsmodell generierten Ergebnisse auf
Phantome übertragen, einer Nachbildung eines Gefäßbaums aus Kunststoff.

Steuerungsalgorithmus vereint Erfahrungswissen von vielen Ärzten

Der Steuerungsalgorithmus wird das Erfahrungswissen von vielen Ärzten
umfassen und infolgedessen ein schnelleres Navigieren durch den Körper
erlauben. Vor allem aber wird die große Streuung der sehr
unterschiedlichen Dauer der Eingriffe, bedingt durch die variierenden
Anatomien der Patienten, vermieden. Ein weiterer Vorteil: Insbesondere
kleine Kliniken, die nicht über entsprechend ausgebildete Spezialisten
verfügen, sollen künftig von dem Verfahren profitieren. Sie wären dann in
der Lage, endovaskuläre Schlaganfalltherapien durchzuführen, bei denen
Katheter zum Einsatz kommen. Diese Eingriffe können in der Regel nur in
spezialisierten Schlaganfallstationen – sogenannten Stroke Units –
durchgeführt werden.

Komplexes Zusammenspiel zwischen Katheter und Draht

Derzeit navigieren die Forscher in ihren Simulationstests einen
Führungsdraht, im nächsten Schritt starten die Untersuchungen mit einem
Katheter, der den Draht ummantelt. »Bei einer realen Operation ist der
Katheter über den Draht geschoben. Der Katheter wird nachgeschoben, wenn
der Führungsdraht in das richtige Gefäß navigiert wurde«, sagt Horsch.
Ziel des Teams ist der Einsatz von zwei oder drei ineinanderliegenden
Kathetern, die immer kleiner werden, um in die filigranen Blutgefäße im
Kopf zu passen, die wesentlich enger sind als die Gefäße etwa in der
Leistenregion.

Bis zum Projektende im September 2020 werden die Forscherinnen und
Forscher in präklinischen Untersuchungen den Steuerungsalgorithmus am
Silikonphantom perfektionieren, das den gesamten Gefäßbaum von der Leiste
bis zum Kopf nachbildet. In Anschlussprojekten soll das System
insbesondere hinsichtlich der Zuverlässigkeit und Sicherheit
weiterentwickelt werden. Daran anschließend sind für klinische Studien zum
Nachweis der Sicherheit und Wirksamkeit etwa vier bis fünf Jahre
anberaumt. »Es wird sicher noch zehn bis 15 Jahre dauern, bis das System
kommerziell in Kliniken eingesetzt werden kann, zuvor sind umfangreiche
Forschungsarbeiten sowie klinische Studien erforderlich. Von
Gesetzgeberseite ist darüber hinaus die rechtliche regulatorische
Zulassung von neuronalen Netzen in der Medizin zu klären«, resümiert der
Wissenschaftler. Den Stand ihrer Forschung demonstrieren der Ingenieur und
seine Kollegen vom 18. bis 21. November auf der MEDICA in Düsseldorf
(Halle 10, Stand G05).