@phdthesis{Maier, author = {Maier, Johannes}, title = {Entwicklung eines Haptisch und Visuell unterst{\"u}tzten Trainingssystems (HaptiVisT) f{\"u}r komplexe Knochenbohrungen in der minimalinvasiven Handchirurgie}, publisher = {Shaker}, address = {D{\"u}ren}, isbn = {978-3-8440-7547-2}, pages = {236}, abstract = {Eine g{\"a}ngige Operationsmethode, um Frakturen der menschlichen Hand nach einem Unfall zu korrigieren, ist eine Osteosynthese mit sogenannten Kirschnerdr{\"a}hten (K-Dr{\"a}hten) zur Stabilisierung von Knochenfragmenten. Die Einf{\"u}hrung dieser langen, d{\"u}nnen und scharfen Dr{\"a}hte durch manuelles Bohren ist eine komplexe minimalinvasive Operation, bei der ein Chirurg nahezu ohne visuelle Orientierung und nur durch eine kleine {\"O}ffnung der Haut des Patienten arbeitet. Als Orientierungshilfe f{\"u}r die optimale Lage der K-Dr{\"a}hte bleibt dem Chirurgen lediglich eine zweidimensionale (2D)-R{\"o}ntgendarstellung und das Ertasten von kn{\"o}chernen Vorspr{\"u}ngen auf der menschlichen Hand, um Verletzungen an Risikostrukturen (Nerven, Gef{\"a}ße usw.), die im Weichteilgewebe der Hand eingebettet sind, zu vermeiden. F{\"u}r eine sichere und fehlerfreie Durchf{\"u}hrung einer K-Draht-Osteosynthese ist deswegen eine gr{\"u}ndliche theoretische und praktische Ausbildung junger Chirurgen notwendig. Da traditionelle Trainingsmethoden zeitaufwendig, kostspielig, ethisch nicht korrekt und unzureichend realistisch sind, wird in dieser Arbeit ein innovativer, auf virtueller Realit{\"a}t (VR) basierender, Haptisch und Visuell unterst{\"u}tzter Trainingssimulator (HaptiVisT) f{\"u}r die Platzierung von K-Dr{\"a}hten entwickelt, der vor allem Handchirurgen mit {\"U}bungs- und Perfektionierungsbedarf dabei unterst{\"u}tzt, das Bohrverfahren in einer realistischen aber virtuellen Umgebung zu erlernen. Beim HaptiVisT-Prototypenaufbau werden reale Patientendaten segmentierter Volumendaten aus einer Computertomographie (CT) und einer Magnetresonanztomographie (MRT) im virtuellen, dreidimensionalen (3D) Raum auf einem 3D-Monitor visualisiert und f{\"u}r eine intuitive bimanuelle Haptik sowohl mit einem Kraftfeedback-Ger{\"a}t f{\"u}r den Bohrprozess und einer 3D-gedruckten und optisch getrackten Phantomhand kombiniert. Die vorliegende Arbeit beschreibt zun{\"a}chst alle verwendeten Hardwareger{\"a}te, die C++-Softwareumgebung, aufgebaut auf Multithreading (gleichzeitige Ausf{\"u}hrung mehrerer Anweisungsfolgen in einem Prozess), und die auf Oberfl{\"a}chen- und Volumenrendering basierte Visualisierung. Die Kollisionsdetektion zwischen Bohrer und Knochen im virtuellen Raum wird in zwei separate Ereignisse unterteilt: Kollisionen zwischen Objekten als Gesamtes (Simulation der Kollision {\"u}ber die gesamte Objektoberfl{\"a}che) und Kollisionen zwischen einer K-Draht-Spitze und dem Knochenvolumen f{\"u}r die Entfernung kleiner Volumenelemente (Voxel). Das Herzst{\"u}ck des Trainingssystems bildet eine echtzeitf{\"a}hige Bohrsimulation, die den gesamten Bohrprozess in eine endliche Anzahl logischer Unterprozesse gliedert und diese Zust{\"a}nde in einen endlichen Zustandsautomaten (FSM, engl.: Finite State Machine) zusammenfasst. Das Kraftfeedback w{\"a}hrend einer Bohrung wird mit sogenannten „Virtual Fixtures" (abstrakten sensorischen Informationen) berechnet und {\"u}ber einen Haptikarm auf den Benutzer {\"u}bertragen. Damit die Simulation der Realit{\"a}t entspricht, wird unter Zuhilfenahme eines experimentellen Aufbaus die reale Bohrgeschwindigkeit durch kortikale Knochen ermittelt. Anschließend werden ein Levelkonzept und alle im System verf{\"u}gbaren Bohrunterst{\"u}tzungswerkzeuge, wie haptische Korridore als Goldstandard oder eine R{\"o}ntgenbildsimulation, vorgestellt. Mit ihnen ist es m{\"o}glich, ausgesuchte Operationsf{\"a}lle in Level unterschiedlicher Schwierigkeit zu unterteilen und den Operationsvorgang qualitativ zu bewerten. Der 3D-Druck einer Phantomhand (realit{\"a}tsnahe Nachbildung einer Patientenhand) mit realistischen haptischen Eigenschaften zum Ertasten von Knochenvorspr{\"u}ngen wird {\"u}ber einen metamaterialbasierten Ansatz (Neuanordnung des Grundmaterials durch eine k{\"u}nstlich angelegte, sich wiederholende Struktur) realisiert, da das aktuell am Markt verf{\"u}gbare 3D-Druckmaterial f{\"u}r den Druck menschlichen Weichteilgewebes zu hart ist. Die Echtzeitverfolgung der Phantomhand beruht auf einem mit einer Stereokamera optisch getrackten Marker in Form eines Dodekaeders (K{\"o}rper mit zw{\"o}lf Fl{\"a}chen). Abschließend wird das HaptiVisT-Gesamtsystem in drei und der 3D-Druck einer Phantomhand in zwei Expertenevaluationen ausf{\"u}hrlich untersucht und ausgewertet. Das HaptiVisT-System versteht sich als notwendiges Komplement f{\"u}r den ersten und weltweit einzigen funktionsf{\"a}higen, kompakten Prototypen f{\"u}r virtuelle K-DrahtOsteosynthesen mit haptischen Kraftfeedback, der in Zukunft Chirurgen in Aus- und Weiterbildung an Kliniken oder Trainingszentren ein risikofreies, zeit- und ortsunabh{\"a}ngiges Training erm{\"o}glicht. Die Kernelemente dieser Arbeit sind: • Stereoskopische 3D-Darstellung von realen Patientendaten. • Bimanuelle Haptik aus haptischen Kraftfeedback des Bohrens verbunden mit einer optisch getrackten, haptisch korrekten und 3D-gedruckten Phantomhand. • Zuverl{\"a}ssige Kollisionsdetektion zwischen virtuellen Objekten als Grundlage f{\"u}r das Kraftfeedback und die Abtragung von Knochen. • Echtzeitf{\"a}hige Bohrsimulation durch Reduzierung des Bohrprozesses auf logische Bohr-Teilprozesse kombiniert mit einer Virtual Fixtures basierten Kraftberechnung. Haptisch korrekte Phantome sind vor allem im medizinischen Training von hoher Relevanz und die Berechnung des Kraftfeedbacks beruht erstmals auf der performanten und stabilen Simulation von Bohr-Teilprozessen unter Verwendung von Virtual Fixtures. Der Prototyp wird von Experten durchgehend positiv bewertet und bietet nach deren Einsch{\"a}tzung einen hohen Mehrwert f{\"u}r das chirurgische Training. Zuk{\"u}nftige Arbeiten k{\"o}nnten den Lerneffekt durch das HaptiVisT-Trainingssystem in stichhaltigen Evaluationen mit jungen Medizinstudenten unter Vorhandensein einer Kontrollgruppe statistisch validieren. Bei Best{\"a}tigung dieses Lerneffekts ist eine Ausgr{\"u}ndung als eigenst{\"a}ndiges Unternehmen und Weiterentwicklung des Prototyps mit Ausweitung auf weitere chirurgische Bereiche wie Knie- oder H{\"u}ftchirurgie denkbar. Unter Zuhilfenahme von automatischer Segmentierung k{\"o}nnten in Zukunft akut zu behandelnde Br{\"u}che abgebildet, vorab einer tats{\"a}chlichen Operation ge{\"u}bt und anschließend komplikationslos unter reduzierter Operationszeit durchgef{\"u}hrt werden.}, language = {de} }