Intraoperative process monitoring using generalized surgical process models

Der Chirurg in einem modernen Operationssaal kann auf die Funktionen einer Vielzahl technischer, seine Arbeit unterstützender, Geräte zugreifen. Diese Geräte und damit auch die Funktionen, die diese zur Verfügung stellen, sind nur unzureichend miteinander vernetzt. Die unzureichende Interoperabilität der Geräte bezieht sich dabei nicht nur auf den Austausch von Daten untereinander, sondern auch auf das Fehlen eines zentralen Wissens über den gesamten Ablauf des chirurgischen Prozesses. Es werden daher Systeme benötigt, die Prozessmodelle verarbeiten und damit globales Wissen über den Prozess zur Verfügung stellen können. Im Gegensatz zu den meisten Prozessen, die in der Wirtschaft durch Workflow Management-Systeme (WfMS) unterstützt werden, ist der chirurgische Prozess durch eine hohe Variabilität gekennzeichnet. Mittlerweile gibt es viele Ansätze feingranulare, hochformalisierte Modelle des chirurgischen Prozesses zu erstellen. In dieser Arbeit wird zum einen die Qualität eines, auf patienten individuellen Eingriffen basierenden, generalisierten Modells hinsichtlich der Abarbeitung durch ein WfMS untersucht, zum anderen werden die Voraussetzungen die, die vorgelagerten Systeme erfüllen müssen geprüft. Es wird eine Aussage zur Abbruchrate der Pfadverfolgung im generalisierten Modell gemacht, das durch eine unterschiedliche Anzahl von patientenindividuellen Modellen erstellt wurde. Zudem wird die Erfolgsrate zum Wiederfinden des Prozesspfades im Modell ermittelt. Ausserdem werden die Anzahl der benötigten Schritte zumWiederfinden des Prozesspfades im Modell betrachtet.:List of Figures iv List of Tables vi 1 Introduction 1 1.1 Motivation 1 1.2 Problems and objectives 3 2 State of research 6 2.1 Definitions of terms 6 2.1.1 Surgical process 6 2.1.2 Surgical Process Model 7 2.1.3 gSPM and surgical workflow 7 2.1.4 Surgical workflow management system 8 2.1.5 Summary 9 2.2 Workflow Management Systems 10 2.2.1 Agfa HealthCare - ORBIS 10 2.2.2 Siemens Clinical Solutions - Soarian 10 2.2.3 Karl Storz - ORchestrion 10 2.2.4 YAWL BPM 11 2.3 Sensor systems 12 2.3.1 Sensors according to DIN1319 13 2.3.2 Video-based sensor technology 14 2.3.3 Human-based sensor technology 15 2.3.4 Summary 15 2.4 Process model 15 2.4.1 Top-Down 15 2.4.2 Bottom-Up 17 2.4.3 Summary 18 2.5 Methods for creating the ICCAS process model 18 2.5.1 Recording of the iSPMs 18 2.5.2 Creation of the gSPMs 20 2.6 Summary 21 3 Model-based design of workflow schemas 23 3.1 Abstract 24 3.2 Introduction 25 3.3 Model driven design of surgical workflow schemata 27 3.3.1 Recording of patient individual surgical process models 27 3.3.2 Generating generalized SPM from iSPMs 27 3.3.3 Transforming gSPM into workflow schemata 28 3.4 Summary and Outlook 30 4 Model-based validation of workflow schemas 31 4.1 Abstract 32 4.2 Introduction 33 4.3 Methods 36 4.3.1 Surgical Process Modeling 36 4.3.2 Workflow Schema Generation 38 4.3.3 The SurgicalWorkflow Management and Simulation System 40 4.3.4 System Validation Study Design 42 4.4 Results 44 4.5 Discussion 47 4.6 Conclusion 50 4.7 Acknowledgments 51 5 Influence of missing sensor information 52 5.1 Abstract 53 5.2 Introduction 54 5.3 Methodology 57 5.3.1 Surgical process modeling 57 5.3.2 Test system 59 5.3.3 System evaluation study design 61 5.4 Results 63 5.5 Discussion 66 5.6 Conclusion 68 5.7 Acknowledgments 68 5.8 Conflict of interest 68 6 Summary and outlook 69 6.1 Summary 69 6.2 Outlook 70 Bibliography 7

Research on real-time physics-based deformation for haptic-enabled medical simulation

This study developed a multiple effective visuo-haptic surgical engine to handle a variety of surgical manipulations in real-time. Soft tissue models are based on biomechanical experiment and continuum mechanics for greater accuracy. Such models will increase the realism of future training systems and the VR/AR/MR implementations for the operating room