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KIRAL hat das Ziel, die präzisionschirurgischen Versorgung von Patient*innen mit Lebertumoren zu
verbessern, zu flexibilisieren und zu individualisieren. Durch KI-gestützte Algorithmen werden
patientenindividuelle Vorhersagen über die zu erwartenden Effekte einer neoadjuvanten Therapie gemacht, um so Patienten zu identifizieren, die von einer primären Resektion profitieren.
Hierfür dienen sämtliche Bilddaten nach Erstdiagnose in Kombination mit den histologischen Befunden als Grundlage. Im Falle der chirurgischen Versorgung wird die präoperative Resektionsplanung durch eine KIgestützte Verarbeitung intraoperativer Bildinformationen aktualisiert und interaktiv angepasst. Dabei werden relevante anatomische Strukturen, wie etwa Tumoren und Metastasen in ihrer Größe, Anzahl und intrahepatischen Lage, sowie ihre Nähe zu den Gefäßen, mittels IOUS erfasst und in die bereits vorhandene 3D-Rekonstruktion integriert bzw. letztere aktualisiert. Diese modifizierte 3D-Rekonstruktion wird wiederum interaktiv intraoperativ mittels Augmented Reality (AR) visualisiert und somit kann die aktualisierte Resektionsplanung (aktualisierte Resektionsflächen, aktualisierte Restlebervolumenschätzung) durchgeführt werden.
Dabei werden berührungslose Interaktionsmodalitäten (Sprachbefehle und Handgesten) zum Einsatz
kommen. Zusätzlich wird eine autarke, patientenferne Trainingsumgebung geschaffen, in der
Leberresektionen inklusive der IOUS und der Resektionsplanung mithilfe von VR/AR-Anwendungen
geplant, simuliert und trainiert werden können. Diese Umgebung soll für eine präklinische Evaluierung der entwickelten neuartigen Techniken eingesetzt werden.