Laparoskopie (ca. 1995–2000)

Die laparoskopische Chirurgie ist ein minimal-invasiver Eingriff, der die Vorteile geringerer Schmerzen, eines kürzeren Krankenhausaufenthalts und einer schnelleren Genesung der Patienten bietet. Im Gegensatz zur offenen Chirurgie sind bei der laparoskopischen Chirurgie nur mehrere kleine Schnitte in der Bauchdecke erforderlich, um Instrumente wie Skalpelle, Scheren usw. und eine laparoskopische Kamera einzuführen, so dass der Chirurg nur mit Hilfe des visuellen Feedbacks der Kamera operieren kann. Die Unannehmlichkeiten der laparoskopischen Operationen liegen vor allem in den Schwierigkeiten bei der gegenseitigen Verständigung zwischen dem Chirurgen und dem Kameraassistenten, der das Laparoskop nach den Anweisungen des Chirurgen manövriert. Ein weiteres Problem bei der laparoskopischen Chirurgie ist, dass das Kamerabild bei einer langen Operation aufgrund der Ermüdung des Kameraassistenten instabil werden kann.

Wir haben eine visuelle Verfolgungsmethode entwickelt, die robust und einfach ist und mit einer maximalen Rate von 17 Hz für Stereo-Laparoskope arbeitet. Die Verwendung eines Stereolaparoskops ermöglicht es dem Roboter, das Instrument sowohl in seitlichen als auch in Tiefenbewegungen zu verfolgen. Aufgrund der Vielzahl von Problemen, die bei der Formanalyse auftreten können, prüfen wir nicht, ob eine bestimmte Form oder Struktur vorhanden ist. Stattdessen verwenden wir für die Segmentierung der Instrumente ausschließlich Farbinformationen. Da die Farbe des Instruments nicht eindeutig ist, haben wir uns entschieden, eine künstliche Farbmarkierung zu verwenden, um das Instrument zu unterscheiden. Wir haben die Farbverteilung typischer laparoskopischer Bilder analysiert und eine Farbe gewählt, die das Instrument normalerweise nicht zu markieren scheint. So lassen sich auch dann, wenn nur ein sehr kleiner Teil des Instruments sichtbar ist, zuverlässige Daten für die Robotersteuerung gewinnen. Mit der Farbbildsegmentierung kann die Markierung im Bild korrekt lokalisiert und zur Steuerung der Roboterbewegung verwendet werden. Der Bildverarbeitungsteil wurde zunächst auf einem handelsüblichen Bildverarbeitungssystem, MaxVideo MV200, von Datacube, Inc. in Danvers, MA, implementiert. Der von uns verwendete Roboter ist der AESOP 1000 (Automated Endoscope System for Optimal Positioning), von Computer Motion, Inc, Goleta, CA. Das System wurde in einem Dummy-Bauch getestet, der für die Ausbildung in der Chirurgie verwendet wurde. Im Dezember 1995 wurde das System am Klinikum Rechts der Isar, Technische Universität München, auch an einem Schwein getestet. Nach einer grundlegenden Überarbeitung läuft das System jetzt ohne spezielle Bildverarbeitungshardware auf einem Allzweck-PC. Es kann durch Sprachbefehle wie "schneller", "langsamer", "verfolgen" und "anhalten" gesteuert werden.