Die Verfügbarkeit von Computerhardware und die Entwicklungen im Bereich des (medizinischen) maschinellen Lernens erhöhen die klinische Verwendbarkeit von Mixed Reality in der Medizin. Medizinische Instrumente spielen seit jeher eine wichtige Rolle in der Chirurgie. Um die Implementierung von maschinellem Lernen und Mixed Reality in der Medizin weiter zu beschleunigen, sollten dreidimensionale (3D) Datensätze von Instrumenten öffentlich zugänglich sein. Die angebotene Datensammlung besteht aus 103 3D-gescannten medizinischen Instrumenten aus der klinischen Routine, die mit sogenannten “structured light Scannern” abgebildet wurden. Die Sammlung besteht aus Instrumenten wie Retraktoren, Zangen und Klemmen. Die Sammlung wird durch die Erstellung ähnlicher Modelle mit einer 3D-Software ergänzt, was zu einem erweiterten Datensatz für die Analyse führt. Die Sammlung kann für die allgemeine Instrumentenerkennung und -verfolgung im Operationssaal oder für eine markerlose Instrumentenregistrierung zur Werkzeugverfolgung in Augmented Reality verwendet werden. Darüber hinaus kann sie für medizinische Simulationen oder Trainingsszenarien in Virtual Reality oder Mixed Reality verwendet werden.
Die Objekt-Bibliothek kann auf Zenodo.org kostenlos heruntergeladen werden.
Publikation
Luijten, G., Gsaxner, C., Li, J. et al. 3D surgical instrument collection for computer vision and extended reality. Sci Data 10, 796 (2023). https://doi.org/10.1038/s41597-023-02684-0
Partner
Dr. Gsaxner
Prof. Kleesiek
Prof. Hölzle
Dr. Puladi
Kontakt
Prof. Dr. Dr. Jan Egger (jan.egger@uk-essen.de)
Gijs Luijten (gijs.luijten@uk-essen.de)
